AI学会了“像婴儿一样思考”?

本文来自微信公众号:返朴(ID:fanpu2019) , 作者:徐诗露 , 原文标题:《“像婴儿一样思考” , DeepMind最新研究让AI有人一样的直觉感知》 , 头图来自:unsplash
人工智能会下棋 , 甚至打败过世界围棋冠军 , 这已经是老生常谈 。
别看AI这么厉害 , 它只是借助了深度学习的方式 , 通过无数次的训练 , 让它能够在面对实际问题时 , 从训练数据库中计算寻得最优解 , 这并不代表机器人能够像人一样进行自主思考 。
7月11日 , DeepMind公司最新的一项关于AI的文章有了突破性进展 , 研究者运用发展心理学领域的知识可以让AI能像人类婴儿一样“学会思考” 。 而此前 , 最先进的AI系统仍然难以捕捉到日常人类场景中的“常识性”知识 , 比如指导预测、推理和行动 。
可以说 , DeepMind的这项研究 , 大大推进了人工智能在直觉感知方面的发展 。 此后 , 人工智能真的更像“人”了 。
AI学会了“像婴儿一样思考”?
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图片来自DeepMind
早在机器人问世之时 , 就有许多人想象过:如果机器人能够像人一样思考 , 世界将会变成什么样子?(相信你脑海中已经浮现出相应的电影场景了 。 )
这个问题已经尘封多年 , 但是近期的一项发表在《自然·人类行为》上的研究显示 , 人工智能或许拥有了“像婴儿一样思考”的能力:能像婴儿一样理解直观物理学 。 值得一提的是 , 这是知名人工智能公司DeepMind科研人员发表的成果 。
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论文通讯作者LuisPiloto , 此前他在普林斯顿大学学习
LuisPiloto和他的同事做了一个能学习直观物理学的深度学习系统 , 名为PLATO 。 PLATO包含的系统受到了婴儿学习方法相关研究的启发 。 并且 , PLATO遵循认为物体在我们周围物理世界的表示和预测中扮演核心作用的理论 。
具体来说 , 研究者通过给PLATO观看许多描绘简单场景的视频来训练它 , 比如球落到地上 , 球滚到其他物体后面又再次出现 , 很多球之间弹来弹去 。 训练之后 , PLATO在看到没有意义的场景(如物体互相穿过却没有发生相互作用)时表现出了像人类婴儿那样“惊讶” 。
令人惊讶的是 , PLATO只观看了28小时的视频就获得了以上学习效果 。
我们不禁发问 , 直观物理学是什么 , 婴儿是如何理解它的?AI又是如何学到这一点的呢?
一、婴儿眼里的直观物理学是什么?
首先我们来明确一个概念 , 直观物理学是什么?我们可以简单地把它理解为“直觉”或者“常识” 。
比如我们在桌子上方丢下一串钥匙 , 所有人都知道 , 钥匙不会漂浮在半空中 , 也不会穿过桌面掉到地上 , 而是会掉落在桌面上 。
这就是“直观物理学” , 它是我们了解世界的基础物理概念 , 也是思维中“常识”的关键组成部分 。
AI学会了“像婴儿一样思考”?】在发展心理学领域中 , 直观物理学被分为5个方面的概念:
1.连续性:物体不会从一个地方传送到另一个地方 , 而是在时间和空间中有一定的连续路径;
2.对象持久性:物体在看不见时不会消失;
3.固体性:物体不会相互渗透;
4.不变性:对象的属性(如形状)不会更改;
5.定向惯性:物体运动的路径与惯性原理一致 。
是不是每一个都很好理解?没错 , 这些都是我们容易理解和接受的“常识性”概念 。
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