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人工智能能以嬰兒的方式學習物理世界?

科學家們正嘗試解決人與機器之間的差距問題。英國《自然·人類行為》上發表的一項研究指出,一個人工智能(AI)系統能以類似嬰兒的方式學物理世界的基本常識規則。

“直觀物理學”是體現智力的基礎,使人們能夠與物理世界進行真實的接觸,這也是人類所謂“常識”的關鍵組成部分。人類在這方面具有先天優勢,即使年幼的嬰兒也懂得“直觀物理”,即世界運作的常識規則。只有5個月大的嬰兒在看到了不符合物理規律的場景也會感到驚訝,比如玩具突然不見了。然而,再厲害的AI系統在對“直觀物理”的理解上也相形見絀——長久以來,讓機器學算法來學“直觀物理”非常困難,盡管這些系統已經在許多其他任務上表現出超越人類的能力,如學識別不同的物體。

此次,英國“深度思維”(DeepMind)公司的路易斯·派洛特及其同事報告了一個能學直觀物理的深度學系統,名為PLATO。PLATO包含的系統受到嬰兒如何學的啟發。尤其值得一提的是,PLATO遵循這樣一種理論,即認為物體在人類周圍物理世界的表現和預測中扮演核心角色。

研究團隊通過給PLATO觀看許多描繪簡單場景的視頻來訓練它,比如球落到地上,球滾到其他物體后面又再次出現,很多球之間彈來彈去。訓練之后,研究人員給PLATO觀看了有時包含不可能場景的視頻,以此作為測試。和年幼的小孩一樣,PLATO在看到“不可能場景”時表現出了“驚訝”,比如物體互相穿過卻沒有發生相互作用。PLATO只觀看了28小時的視頻就獲得了以上學效果。

這些結果對AI和人類認知研究皆有重大影響。研究團隊表示,這一模型可以學各種物理概念,且體現出與發展心理學的發現一致的特點,而PLATO可以作為研究人類如何學直觀物理的一個有力工具,同時也表明了物體表征對于人類理解周圍世界具有重要作用。

標簽: 人工智能 人與機器之間的差距 物理概念

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