AI学会了“像婴儿一样思考”?( 二 )
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如果钥匙的掉落过程违背了我们的常识 , 比如悬浮在了半空中、或者穿过了桌子、或者是从桌面上duang的一下弹起来老高 , 甚至是化成了液体 , 那么事情就会超出我们的预期 , 变得诡异起来 。
面对这种怪异事件 , 每个人都会感到惊讶 。 即使是三个月大的婴儿也是一样 , 他们也会对这样违背直观物理学的现象表现出惊讶 , 这种惊讶反应被称为违反期望(VoE)效应 。
至于婴儿对世界的认识是否和成人一样 , 这一点存在一个关于“先天”和“后天”的争议 , 许多发展科学家认为这是“先天”的 , 也有一些学者更支持从无到有的“后天”理论 。
那我们能否设计一个模拟婴儿思维的程序 , 通过适当的训练 , 使AI能够像婴儿一样思考呢?
二、如何把AI训练得像婴儿一样思考?
为了探究这个争论不休的“先天”和“后天”问题 , Piloto等人利用PLATO仿真系统 , 来测试深度学习系统是否能够通过学习视觉动画 , 来获得对直观物理学的理解 。
如果“后天”的理论是正确的 , 那么智力发展的关键就在于通过处理大量经验和大量数据来进行锻炼 。
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PLATO仿真系统由两个模块组成:前馈感知模块(左)和循环动态预测器模块(右)组成 。 前馈感知模块中 , 通过编码器将图像转换为一组对象代码 , 通过解码器模块将对象代码解码成对象的图像 。 利用重建和原始图像之间的差异来训练编码器和解码器的参数 。 循环动态模块中 , 动态模块通过预先训练好的解码器对下一时刻的对象状态进行预测 。
而这项研究使用的训练数据少到惊人 , 就让AI拥有了稳定的违反期望效应 。 在面对超出5个直观物理学概念的情况时 , PLATO仿真系统会显示出鲁棒(即具有稳定性)的VoE效应 。 这可以解释一些直观物理学的概念 , 但是这种效应与婴儿身上看到的现象并不完全一致 。
研究发现 , 虽然视觉动画的经验对智力发展有很重要的贡献 , 但不足以解释我们在婴儿身上看到的现象 。
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也就是说 , 智力发展并非全部依靠于“后天”的经验和数据 。 要形成完整的智力 , 还需要一些先天的认知 , 这项研究在“先天”派和“后天”派之间建立了一个有趣的中间立场 。
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当视频在直观物理学上变得不可能时 , AI表现出的惊讶会显著增加 。
此外 , PLATO仿真系统可以将符合直观物理学的期望 , 归纳为一组与训练中不相同的对象和事件 。 其次 , 尽管只是接受了相对较少的视觉动画训练 , 这个仿真系统也能够成功地演示学习 , 在针对婴儿研究中也有相似的特征 。
可以看到 , 将仿真建模的工作和发展心理学中的关键问题融合起来 , 研究人员得到了意想不到的效果和结论 。
目前 , 研究团队正在将违反期望效应的研究扩展到神经生理学领域 , 这可能为后续的研究开辟新的可能性 , 也为AI的发展提供了更多的可能 。
参考资料
1.Canacomputerthinklikeababy?NatureNews.
2.Intuitivephysicslearninginadeep-learningmodelinspiredbydevelopmentalpsychology.https://doi.org/10.1038/s41562-022-01394-8.
本文来自微信公众号:返朴(ID:fanpu2019) , 作者:徐诗露
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