技术:清华学神吴佳俊在MIT新研究：让AI像婴儿一样理解世界

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再比如

m啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊这个这个这个这个这个比这个更构建人工，反过来提供新闻，帮助科学，理解宝宝。

狮子

很热。 。 。 。 。

由于视频展示物体以物理合理或难以置信的方式运动，模型记录了其惊讶程度，与观看同一视频的人报告的惊讶程度一致。

“宝宝三个月的时候有点物理概念。 例如，物体不能凭空出现、凭空消失、彼此贯通或瞬间移动。 》这项研究的第一作者mit大脑和认识科学系研究科学家kevin a. smith说，他也是mit大脑、精神和机械中心( cbmm )的成员。 “我们想把这些知识形式化，把宝宝的认识能力构筑成ai代理。 我们现在以能用模型区分基本可靠场景和难以置信场景的方式接近人类的智能。 ”。

论文共作者有mit电子工程和计算机科学系的本科生林杰梅和bcs研究科学家顺玉姚的phd吴佳俊； cbmm研究者elizabeth spelke； cbmm、bcs及csail计算认识科学教授joshua b. tenenbaum； 还有cbmm研究者tomer d. ullman。

作为，作为，作为，作为

吴佳俊

顺便说一句，我的名字，我的名字，我的名字，我的名字，我的名字，我的名字，我的名字，我的名字，我的名字，我的名字。

2

反向形状基本上是从像素输入(如形状、姿势和速度)中提取对象的新闻。 此模块将视频帧作为图像导入，并使用反向图形从场景中的对象中提取这些新闻。 但它不会陷入细节。 adept对各形状进行稍微近似的几何运算即可。 这不仅有助于培训中的对象，而且有助于向新对象宣传预测。

“一个物体不管是矩形还是圆形，卡车还是鸭子。 adept只是看到某个物体在某个位置，以某种方式移动，做出预测，”smith说。 “同样，婴儿在进行物理预测时，似乎也不太在意形状等属性。 ”。

这些粗略的对象描述输入到物理引擎(模拟刚体和流体等物理系统行为的软件)中，通常用于电影、视频游戏和计算机图形。 本研究者的物理引擎说“随着时间前进物体”，ullman说这产生了一系列预测，即“信任分布”，预测下一帧的物体会发生什么。

从物理上难以置信的影像中截取的影像，黄色立方体之一好像消失在墙后面。 意识到这个场景的代理是惊人的，以这个知识为指导，探索导致黄色立方体消失的物体的属性和动力学。

然后，模型注意实际的下一个框架。 再次捕获对象表示法，并根据可靠性分布与预测对象表示法对齐。 物体服从物理法则，两种表现之间没有大的不一致。 相反，如果物体做了一点不可思议的事，比如突然从墙后面消失了，就会产生很大的不匹配。

然后，adept根据其可靠性分布重新取样，观察到该物体消失的可能性非常低。 如果可能性足够低，该模型将大的“惊喜”记录为信号峰值。 基本上，惊喜与事件发生的概率成反比。 如果概率非常低，信号峰值就会非常高。  

“如果墙后面有物体，物理引擎就会认为该物体还在墙后面。 如果墙壁倒塌了，后面什么都没有，那就意味着不一致”ullman说。 “而且，模型是‘根据我的预测有一个物体，但我什么也没看到。 唯一的解释是它消失了，所以我很吃惊。 “”。

也

太无聊了，其中的一部分，显示出遵从世界如何动向的预想，看起来合理。 桃子

也是，，，，，，，，，，，，，，还没有6666666666知道看物理比如物体移动到墙上后，即使墙壁倒下，也会在那里或消失。 参加者在各个时点的惊讶程度评分，得分从0到100。

然后，研究者把同样的视频给模特看了。 具体地说，这些场景验证了模型捕捉永恒性(物体不会凭空出现或消失)、连续性(物体沿着连接的轨迹移动)、牢固性(物体不会互相穿透)等概念的能力。

adept的表现在某种视频中与人的匹配度特别高，在视频中物体移动到墙后，墙离开时物体凭空消失。

有兴趣的是，这个模型也符合人类的惊讶程度。 比如，人类并不惊人。 例如，在一段视频中，以一定速度运动的物体可能会消失在墙后，很快从另一边出来，跑到墙后突然加速，或者隔着天空被送到另一边。 总结起来，人类和adept都不太清楚这件事是否惊人。 研究者们还发现，在从注意中学习物理学(但不确定地表示物体)以前就流传着神经网络，在区分惊人场景和不惊讶场景方面的精度远远低，而且他们选择的惊人场景与人类不一致

其次，研究者们打算进一步研究婴儿如何注意和学习世界，以便将新发现纳入模型中。 例如，直到某个年龄的婴儿实际上在物体以某种方式完全改变时并不惊讶。 例如，卡车消失在墙后，但以鸭子的形式出现。

smith说:“我想知道ai像婴儿一样理解世界，将对心理学的理解形式化，构建更好的人工智能需要什么。”

原文:

news.MIT.EDU// ADEPT-AI-Machines-LAWS-Physics-1202

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