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[導讀] (文章來源:教育新聞網(wǎng)) 我們經(jīng)常將人工智能視為自動化某些任務的工具。但是事實證明,這項技術還可以幫助我們更好地了解自己。至少麻省理工學院(MIT)的一組研究人員認為,他們將能夠使用新的

(文章來源:教育新聞網(wǎng))

我們經(jīng)常將人工智能視為自動化某些任務的工具。但是事實證明,這項技術還可以幫助我們更好地了解自己。至少麻省理工學院(MIT)的一組研究人員認為,他們將能夠使用新的AI模型。

該系統(tǒng)被稱為ADEPT,可以像人類一樣直觀地理解一些物理定律。它可以查看視頻中的一個對象,根據(jù)對物理定律的了解來預測其應采取的行動,如果隨后查看的內(nèi)容消失或傳送,則可以使其感到驚訝。ADEPT背后的團隊表示,他們的模型將使未來的其他研究人員能夠創(chuàng)建更智能的AI,也使我們對嬰兒如何理解周圍的世界有了更好的了解。

“當嬰兒三個月大的時候,他們有一種觀念,即物體不會眨眼而過,不會互相移動或傳送,”研究人員之一凱文·史密斯(Kevin A. Smith)說。 ADEPT?!拔覀兿氩东@并正式化這些知識,以將嬰兒的認知建立為人工智能代理。我們現(xiàn)在正在以類似于人類的方式來分離模型,以區(qū)分基本的,令人難以置信或合理的場景。”

ADEPT依靠兩個模塊來完成其工作。第一個檢查對象,確定其形狀,姿勢和速度。該模塊的有趣之處在于它不會陷入細節(jié)中。它僅查看某物的近似幾何形狀,而不分析它的每個方面,然后再進行下一步。根據(jù)ADEPT團隊的說法,這是設計使然。它使系統(tǒng)能夠預測各種不同物體的運動,而不僅僅是預測受過訓練的物體。而且,這是系統(tǒng)設計的一個方面,使其與嬰兒相似。像ADEPT一樣,事實證明,孩子在思考事物的移動方式時,并不在乎它們的特定物理特性。

第二個模塊是一個物理系統(tǒng)。它與視頻游戲開發(fā)人員在游戲中復制真實世界的軟件具有相似之處。它獲取圖形模塊捕獲的數(shù)據(jù),并根據(jù)物理定律模擬對象應如何操作。一旦有了幾個預期的結(jié)果,它將把這些結(jié)果與視頻的下一幀進行比較。如果發(fā)現(xiàn)實際發(fā)生的事情與預期發(fā)生的事情有所出入,它將發(fā)出信號。信號越強,發(fā)生的事情就越使人驚訝。ADEPT的有趣之處在于,它的驚奇程度與顯示相同視頻集的人類的驚奇程度相匹配。

研究小組表示,展望未來,他們希望進一步探索幼兒如何看待世界,并將這些發(fā)現(xiàn)納入他們的模型中。史密斯說:“我們想看看還有什么需要建立的,以便更像嬰兒一樣了解世界,并使我們對心理學的認識正規(guī)化,以建立更好的AI代理?!?br /> ? ? ? ?

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