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人工智能 (AI) 系统在某些领域已远远领先于人类——如下围棋或大数据——但在其他方面,AI仍远远落后于人类,甚至不如刚几个月大的小婴儿。
例如,即使是婴儿也本能地知道,一个物体被另一个物体短暂遮挡后,后面的物体不应消失并出现在别处。面对凭空消失的魔术表演,婴儿也会大吃一惊。
但是这样一个简单的连续性规则,以及其他基本的物理定律,对人工智能来说就并不直观。现在,一项新的研究引入了一种名为 PLATO 的人工智能,该人工智能的灵感来自对婴儿如何学习的研究——结果,AI PLATO可以像人类婴儿一样思考。
英国人工智能研究实验室 DeepMind 的神经科学家 Luis Piloto 说:“对我们来说幸运的是,发展心理学家花了几十年的时间研究婴儿对物理世界的认知,并对理解力的不同成分或概念进行了分类。”
“扩展他们的工作,我们构建并开源了一个物理概念数据集。这个合成视频数据集从最初的心智发展实验中汲取灵感,以评估我们模型中的物理概念。”
我们从很小的时候就了解三个关键概念:永久性(物体不会突然消失);坚固性(固体物体不能相互穿过);和连续性(物体在空间和时间中以一致的方式移动)。
研究人员构建的数据集涵盖了这三个概念,以及另外两个概念:不可改变性(物体属性,例如形状,不会改变);和方向惯性(物体以符合惯性原理的方式移动)。
这些概念通过球落到地上、相互反弹、消失在其他物体后面然后重新出现等片段来展示。用视频训练 PLATO 之后,下一步是测试。
当向 AI 展示违反其所学物理的“不可能”场景的视频时,PLATO 表示惊讶:它足够聪明地认识到发生了违反物理定律的事件。哪怕训练时间相对较短——在某些情况下只有 28 小时。
从技术上讲,就像在婴儿研究中一样,研究人员正在寻找违反预期 (VoE) 信号的证据,表明人工智能理解了它所教授的概念。
研究人员在论文中写道:“我们基于对象的模型在所有五个概念中都显示出强大的 VoE 效果,尽管我们已经对未发生特定探测事件的视频数据进行了训练。”
该团队进一步的测试,使用与训练数据中不同的对象。再一次,PLATO 对应该和不应该发生的事件表现出了深刻的理解,表明它可以学习和扩展其常识。
但是,PLATO 还没有完全达到三个月大婴儿的水平。更重要的是,PLATO 的训练视频包含额外的数据,以帮助它识别物体及其在三个维度上的运动。
似乎仍需要一些内在知识才能赋予智慧对象常识——而“先天vs后天”的问题是发育科学家们最想知道答案的问题之一。这项研究可以让我们更好地了解人类的思维,并帮助我们建立更好的AI。
研究人员写道:“我们的建模工作提供了概念验证,至少可以通过视觉学习获得直觉物理学中的一些核心概念。虽然对一些早熟物种的研究表明,某些基本的物理概念可以在出生那一刻就存在,但在人类中,数据表明直觉的物理知识出现在生命早期,但会受到视觉体验的影响。”
该研究已发表在《自然·人类行为》杂志上。
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