試圖消除人與機器的差距AI能讓計算機直觀學習思考
科學家們正試圖解決人和機器之間的差距發表在英國《自然·人類行為》雜志上的一項研究指出，人工智能系統可以像嬰兒一樣學習物理世界的基本常識規則
直覺物理學是智能的基礎，使人能夠與物理世界有真實的接觸，這也是人類所謂常識的關鍵組成部分人類在這方面有先天優勢即使是年幼的嬰兒也知道直覺物理學，即世界運行的常識性規則只有5個月大的寶寶，看到玩具突然消失等不符合物理規律的場景，才會感到驚訝可是，無論AI系統多么強大，它們對直覺物理的理解都是相形見絀的——很長一段時間以來，機器學習算法學習直覺物理一直非常困難，盡管這些系統已經顯示出在許多其他任務中超越人類的能力，例如學習識別不同的物體
這次，英國Deep Thinking公司的Louis Pelott和他的同事報告了一個名為PLATO的深度學習系統，它可以學習直觀的物理柏拉圖包含了一個受嬰兒學習方式啟發的系統特別是，柏拉圖遵循的理論是，物體在人類周圍物理世界的表現和預測中起著核心作用
研究小組通過向柏拉圖展示許多描述簡單場景的視頻來訓練他，例如球落到地上，球滾到其他物體后面并重新出現，以及許多球在周圍彈跳訓練結束后，研究人員向柏拉圖展示了有時包含不可能場景的視頻作為測試柏拉圖和幼兒一樣，看到不可能的場景時表現出驚訝，比如物體互相穿過，但并不相互作用柏拉圖只看了28小時的視頻，就得到上面的學習效果
這些成果對AI和人類認知研究有很大影響據研究小組稱，該模型可以學習各種物理概念，它反映了與發展心理學研究結果一致的特征柏拉圖可以作為研究人類如何學習直觀物理的有力工具，同時也說明了物體表征在人類理解周圍世界中的重要作用
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