试图消除人与机器的差距AI能让计算机直观学习思考

科学家们正试图解决人和机器之间的差距发表在英国《自然·人类行为》杂志上的一项研究指出，人工智能系统可以像婴儿一样学习物理世界的基本常识规则

直觉物理学是智能的基础，使人能够与物理世界有真实的接触，这也是人类所谓常识的关键组成部分人类在这方面有先天优势即使是年幼的婴儿也知道直觉物理学，即世界运行的常识性规则只有5个月大的宝宝，看到玩具突然消失等不符合物理规律的场景，才会感到惊讶可是，无论AI系统多么强大，它们对直觉物理的理解都是相形见绌的——很长一段时间以来，机器学习算法学习直觉物理一直非常困难，尽管这些系统已经显示出在许多其他任务中超越人类的能力，例如学习识别不同的物体

这次，英国Deep Thinking公司的Louis Pelott和他的同事报告了一个名为PLATO的深度学习系统，它可以学习直观的物理柏拉图包含了一个受婴儿学习方式启发的系统特别是，柏拉图遵循的理论是，物体在人类周围物理世界的表现和预测中起着核心作用

研究小组通过向柏拉图展示许多描述简单场景的视频来训练他，例如球落到地上，球滚到其他物体后面并重新出现，以及许多球在周围弹跳训练结束后，研究人员向柏拉图展示了有时包含不可能场景的视频作为测试柏拉图和幼儿一样，看到不可能的场景时表现出惊讶，比如物体互相穿过，但并不相互作用柏拉图只看了28小时的视频，就得到上面的学习效果

这些成果对AI和人类认知研究有很大影响据研究小组称，该模型可以学习各种物理概念，它反映了与发展心理学研究结果一致的特征柏拉图可以作为研究人类如何学习直观物理的有力工具，同时也说明了物体表征在人类理解周围世界中的重要作用

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