在一個(gè)充滿對(duì)立觀點(diǎn)的世界里，讓我們注意一件我們都同意的事情：如果我把我的筆給你看，然后把它藏在背后，我的筆仍然存在——即使你再也看不到它了。我們都同意它仍然存在，并且可能具有與它背著我之前相同的形狀和顏色。這只是常識(shí)。

這些物理世界的常識(shí)性規(guī)律是人類普遍理解的。即使是兩個(gè)月大的嬰兒也有這種理解。但科學(xué)家們?nèi)匀粚?duì)我們?nèi)绾螌?shí)現(xiàn)這一基本認(rèn)識(shí)的某些方面感到困惑。而且我們還沒有制造出可以與正常發(fā)育的嬰兒的常識(shí)能力相媲美的計(jì)算機(jī)。

普林斯頓大學(xué)的LuisPiloto及其同事的新研究——我正在為NatureHumanBehavior上的一篇文章進(jìn)行評(píng)論——朝著填補(bǔ)這一空白邁出了一步。研究人員創(chuàng)建了一個(gè)深度學(xué)習(xí)人工智能(AI)系統(tǒng)，該系統(tǒng)獲得了對(duì)物理世界一些常識(shí)性規(guī)律的理解。

通過以與嬰兒相同的假設(shè)來(lái)處理任務(wù)，這些發(fā)現(xiàn)將有助于建立更好的計(jì)算機(jī)模型來(lái)模擬人類思維。

幼稚的行為

通常，AI模型從一張白紙開始，并使用具有許多不同示例的數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，模型從中構(gòu)建知識(shí)。但對(duì)嬰兒的研究表明這不是嬰兒所做的。嬰兒不是從頭開始建立知識(shí)，而是從對(duì)物體的一些原則性期望開始。

例如，他們期望如果他們注意到一個(gè)對(duì)象，然后隱藏在另一個(gè)對(duì)象后面，那么第一個(gè)對(duì)象將繼續(xù)存在。這是一個(gè)核心假設(shè)，使他們朝著正確的方向發(fā)展。他們的知識(shí)會(huì)隨著時(shí)間和經(jīng)驗(yàn)而變得更加精煉。

Piloto及其同事的令人興奮的發(fā)現(xiàn)是，一個(gè)以嬰兒行為為模型的深度學(xué)習(xí)人工智能系統(tǒng)優(yōu)于一個(gè)從空白開始并試圖僅根據(jù)經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行學(xué)習(xí)的系統(tǒng)。

立方體滑入墻壁

研究人員比較了這兩種方法。在空白版本中，AI模型被賦予了幾個(gè)對(duì)象的視覺動(dòng)畫。在某些示例中，立方體會(huì)滑下斜坡。在其他情況下，一個(gè)球彈到墻上。

該模型從各種動(dòng)畫中檢測(cè)到模式，然后測(cè)試其通過對(duì)象的新視覺動(dòng)畫預(yù)測(cè)結(jié)果的能力。將此性能與在體驗(yàn)任何視覺動(dòng)畫之前內(nèi)置“原則期望”的模型進(jìn)行比較。

這些原則是基于嬰兒對(duì)物體行為和交互方式的期望。例如，嬰兒期望兩個(gè)物體不應(yīng)該相互穿過。

如果您向嬰兒展示您違反此期望的魔術(shù)，他們可以檢測(cè)到魔術(shù)。與預(yù)期結(jié)果的事件相比，他們通過更長(zhǎng)時(shí)間地觀察具有意外或“神奇”結(jié)果的事件來(lái)揭示這一知識(shí)。

嬰兒還期望一個(gè)物體不應(yīng)該只是眨眼進(jìn)出。他們也可以檢測(cè)到何時(shí)違反了這種期望。

Piloto及其同事發(fā)現(xiàn)，從白紙開始的深度學(xué)習(xí)模型做得很好，但基于嬰兒認(rèn)知啟發(fā)的以對(duì)象為中心的編碼模型做得更好。

后一種模型可以更準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)對(duì)象將如何移動(dòng)，更成功地將預(yù)期應(yīng)用于新動(dòng)畫，并從一組較小的示例中學(xué)習(xí)(例如，它在相當(dāng)于28小時(shí)的視頻后處理了這一點(diǎn))。

與生俱來(lái)的理解?

很明顯，通過時(shí)間和經(jīng)驗(yàn)學(xué)習(xí)很重要，但這并不是全部。Piloto及其同事的這項(xiàng)研究為人類與生俱來(lái)的東西以及可以學(xué)到的東西這一古老的問題提供了見解。

除此之外，它還在為人工系統(tǒng)獲取知識(shí)時(shí)感知數(shù)據(jù)可以發(fā)揮的作用定義新的界限。它還展示了對(duì)嬰兒的研究如何有助于建立更好的模擬人類思維的人工智能系統(tǒng)。

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