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时间：2025-04-15 18:26 作者：宫崎骏 浏览量：1301
试图消除人与机器的差距
AI能让计算机直观学习思考
科技日报北京7月11日电 (记者张梦然)科学家们正尝试解决人与机器之间的差距问题。英国《自然人类行为》上发表的一项研究指出，一个人工智能(AI)系统能以类似婴儿的方式学习物理世界的基本常识性规则。
“直观物理学”是体现智力的基础，使人们能够与物理世界进行真实的接触，这也是人类所谓“常识”的关键组成部分。人类在这方面具有先天优势，即使年幼的婴儿也懂得“直观物理”，即世界运作的常识性规则。只有5个月大的婴儿在看到了不符合物理规律的场景也会感到惊讶，比如玩具突然不见了。然而，再厉害的AI系统在对“直观物理”的理解上也相形见绌——长久以来，让机器学习算法来学习“直观物理”非常困难，尽管这些系统已经在许多其他任务上表现出超越人类的能力，如学习识别不同的物体。
此次，英国“深度思维”(Deep Mind)公司的路易斯派洛特及其同事报告了一个能学习直观物理的深度学习系统，名为PLATO。PLATO包含的系统受到婴儿如何学习的启发。尤其值得一提的是，PLATO遵循这样一种理论，即认为物体在人类周围物理世界的表现和预测中扮演核心角色。
研究团队通过给PLATO观看许多描绘简单场景的视频来训练它，比如球落到地上，球滚到其他物体后面又再次出现，很多球之间弹来弹去。训练之后，研究人员给PLATO观看了有时包含不可能场景的视频，以此作为测试。和年幼的小孩一样，PLATO在看到“不可能场景”时表现出了“惊讶”，比如物体互相穿过却没有发生相互作用。PLATO只观看了28小时的视频就获得了以上学习效果。
这些结果对AI和人类认知研究皆有重大影响。研究团队表示，这一模型可以学习各种物理概念，且体现出与发展心理学的发现一致的特点，而PLATO可以作为研究人类如何学习直观物理的一个有力工具，同时也表明了物体表征对于人类理解周围世界
具有重要作用。
米尔格罗姆曾获得一系列重要奖项，2018年与罗伯特威尔逊和另一名斯坦福教授戴维克雷普斯（DavidKreps）一同获得美国科学院颁发的约翰卡蒂科学进步奖（JohnJ．CartyAward），2013年获得BBVA基金会知识前沿奖，2008年获得西北大学颁发的内默斯经济学奖（NemmersPrizesineconomics）天美真人注册网址bf08.cc网站地址☜拍卖理论可以解释这三个因素是如何支配竞标者的行为，还可以说明如何设计拍卖，以创造尽可能多的价值