用于訓(xùn)練模型的數(shù)據(jù)視頻(部分截取)。

　　科學家們正嘗試解決人與機器之間的差距問題。英國《自然·人類行為》上發(fā)表的一項研究指出，一個人工智能(AI)系統(tǒng)能以類似嬰兒的方式學習物理世界的基本常識性規(guī)則。

　　“直觀物理學”是體現(xiàn)智力的基礎(chǔ)，使人們能夠與物理世界進行真實的接觸，這也是人類所謂“常識”的關(guān)鍵組成部分。人類在這方面具有先天優(yōu)勢，即使年幼的嬰兒也懂得“直觀物理”，即世界運作的常識性規(guī)則。只有5個月大的嬰兒在看到了不符合物理規(guī)律的場景也會感到驚訝，比如玩具突然不見了。然而，再厲害的AI系統(tǒng)在對“直觀物理”的理解上也相形見絀——長久以來，讓機器學習算法來學習“直觀物理”非常困難，盡管這些系統(tǒng)已經(jīng)在許多其他任務(wù)上表現(xiàn)出超越人類的能力，如學習識別不同的物體。

　　此次，英國“深度思維”(Deep Mind)公司的路易斯·派洛特及其同事報告了一個能學習直觀物理的深度學習系統(tǒng)，名為PLATO。PLATO包含的系統(tǒng)受到嬰兒如何學習的啟發(fā)。尤其值得一提的是，PLATO遵循這樣一種理論，即認為物體在人類周圍物理世界的表現(xiàn)和預(yù)測中扮演核心角色。

　　研究團隊通過給PLATO觀看許多描繪簡單場景的視頻來訓(xùn)練它，比如球落到地上，球滾到其他物體后面又再次出現(xiàn)，很多球之間彈來彈去。訓(xùn)練之后，研究人員給PLATO觀看了有時包含不可能場景的視頻，以此作為測試。和年幼的小孩一樣，PLATO在看到“不可能場景”時表現(xiàn)出了“驚訝”，比如物體互相穿過卻沒有發(fā)生相互作用。PLATO只觀看了28小時的視頻就獲得了以上學習效果。

　　這些結(jié)果對AI和人類認知研究皆有重大影響。研究團隊表示，這一模型可以學習各種物理概念，且體現(xiàn)出與發(fā)展心理學的發(fā)現(xiàn)一致的特點，而PLATO可以作為研究人類如何學習直觀物理的一個有力工具，同時也表明了物體表征對于人類理解周圍世界具有重要作用。