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。