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DeepMind构建如婴儿般思考的AI,或帮助建立具有人类思维的计算机模型

 1 year ago
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麻省理工科技评论-DeepMind构建如婴儿般思考的AI,或帮助建立具有人类思维的计算机模型

DeepMind构建如婴儿般思考的AI,或帮助建立具有人类思维的计算机模型
近日,DeepMind 声称,通过传授物理世界的基本规则,已经开发出一种可以像婴儿一样思考的 AI。他们使用的方法是通过教深度学习系统学习“直观物理学”(世界运作的常识规则)。7 月 11 日,相关论
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近日,DeepMind 声称,通过传授物理世界的基本规则,已经开发出一种可以像婴儿一样思考的 AI。

他们使用的方法是通过教深度学习系统学习“直观物理学”(世界运作的常识规则)。

7 月 11 日,相关论文以《受发展心理学启发的深度学习模型中的直观物理学习》(Intuitive physics learning in a deep-learning model inspired by developmental psychology)为题发表在 Nature Human Behaviour 上。

对于大多数人来说,了解物理世界是一项毫不费力的技能,但这对 AI 却是一个有难度的挑战。若想在现实中部署有用的 AI 系统,需要这些模型能够理解人类直观的物理感。

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▲图 | 训练视频图像示例(来源:Nature Human Behaviour)

本次的研究发现对于构建与具有成年人相同物理理解的 AI 模型有重要意义。

值得一提的是,早在 1950 年,英国计算机科学家艾伦·图灵(Alan Turing)就曾提出通过训练 AI,使其具有儿童的智力,然后再提供适当的经验,将 AI 智力最终提高到成年人水平。

“与其试图制作一个模拟成人思维的程序,为什么不尝试制作一个模拟孩子思维的程序呢?”图灵在他的开创性研究论文《计算机与智能》(Computing Machinery and Intelligence)中写道。

研究人员在本次论文随附的 News & Views 文章中说:“我们的研究表明图灵可能是对的。”其还提到,非常年幼的孩子也能意识到“直观物理学”。如果接受适当的教育,孩子将获得成人大脑思维。

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(来源:Pixabay)

我们知道,用手托苹果在半空中,放手后,苹果由于没有支撑不会继续留在半空。我们也会知道,让一个苹果从半空向桌子坠落,它不会直接穿过桌子。这类常识都属于“直观物理学”。

此外,这种知识并不是成年人独有的,三个月大的婴儿也有类似认知。当婴儿遇到似乎违反物理规则的“神奇”情况时,他们会做出反应。例如物体突然消失,婴儿会感到惊讶。

在我们日常生活中,这类简单知识可以说无处不在,但人类是如何实现它的仍然不太清楚。而 AI 在直观物理方面,还无法与几个月大的婴儿相媲美。

在这种情况下,DeepMind 通过 AI 领域的常用方法来解决这个问题,它想要 AI 模型学习一组不同的物理概念,尤其是幼儿能理解的概念,比如坚固性和连续性,即物体不会相互穿过、不会间断和消失。

研究人员引入并开源了一个机器学习数据集,采用发展心理学中的违反期望(Violation-of-Expectation,VoE)范式,旨在测试一个名为PLATO(Physics Learning through Auto-encoding and Tracking Objects,以自动编码和跟踪对象的方式学习物理)的 AI 能否从视频(含有立方体和球等简单物体)中获得对直观物理的理解。

据了解,PLATO 接受了数十小时的视频训练,研究者还为其开发了预测球等物体在各种情形下如何反应的能力。

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▲图 | PLATO 同时使用感知模型和动力学模型来预测每个对象(来源:Nature Human Behaviour)

就像一个年幼的孩子一样,PLATO 在被展示任何没有意义的东西时表现出“惊讶”,比如物体在没有互动的情况下相互移动。

研究结果表明,AI 模型可以学习一组不同的物理概念,还能够将期望推广到不同于训练所用的新对象和事件中。这也与婴儿研究中的一些发现相契合。结果还显示,以婴儿研究为模型的 AI 系统优于通常的“从零开始学习”系统。

总的来说,该研究为理解人类学习直观物理学的方式提供了一个强大工具(PLATO),也为婴儿和成年人是否以根本上相似的方式看待世界这个问题提供了一定解释。PLATO 学习视频动画的过程,意味着对婴儿期对象知识的研究可以深入了解成年人的对象知识。

据了解,直觉物理学以对象“坚固性、连续性”等离散概念为基础,拥有物理概念相当于形成一套关于未来发展的期望,它也是具身智能的基础。

某些物种从生下来就可能了解一些简单物理知识,但人类有关“直观物理学”的概念在生命早期出现,并与视觉经验有所关联。

研究人员在论文中提到:“我们的工作至少提供了一个概念验证证明,即可以通过视觉学习获得直观物理学中的一些核心概念。”

本次 DeepMind 对直觉物理学这一特定领域的研究,或有助于帮助建立更好的计算机模型来模拟人类思维。

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参考资料

1、Piloto, L.S., Weinstein, A., Battaglia, P. et al. Intuitive physics learning in a deep-learning model inspired by developmental psychology. Nat Hum Behav (2022). https://doi.org/10.1038/s41562-022-01394-8

https://www.dailymail.co.uk/sciencetech/article-11002519/Scientists-create-AI-think-like-baby.html

https://www.sciencealert.com/scientists-have-created-an-ai-that-can-think-just-like-a-human-baby

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