DeepMind AI透过观看影片来学习物理概念
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过去在教导AI学习简单的物理概念，如一个固体物件不能占据相同空间，可能会导致更少
的计算资源来进行训练的更强大软件。而英国DeepMind公司过去创造了可以击败围棋及象
棋高手、编写电脑软件并解决蛋白质折叠问题的AI。但这些模型都是高度专业化的，缺乏
对世界的普遍理解。
因此DeepMind的研究人员开发了一个名为PLATO(Physics Learning through
Auto-encoding and Tracking Objects)的AI，旨在了解物理世界是由遵循物理定律的物
件组合而成的。研究人员透过人类预期的物品移动模拟影片来训练PLATO以辨识物体及其
相互作用，例如球掉落在地上、滚动及反弹，研究人员还提供了PLATO属于各物件框架确
切的分辨率，来教授AI理解简单的物理概念。
为了测试PLATO是否能理解五个物理概念的能力，包含持续存在性、坚固性及不变性。 研
究人员使用了另一组的模拟影片，影片中的一些物件遵循了物理定律，而另一些则描述了
荒谬的行为，如球往柱子后面滚动且不是从柱子的另一端出现，而是沿着它移动的路线从
另一根的柱子后面出现。随后，要求PLATO预测每个影片接下来会发生什么事情，并发现
PLATO对荒谬的影片的预测是错误的，但对于遵循物理定律的影片预测是正确的，该成果
显示了AI具有直觉的物理知识。
研究人员表示该结果显示了世界上以物体为中心的观点可以赋予AI更广泛且适应性强的能
力。英国南安普敦大学的研究人员表示这项研究可能会带领人工智能研究的新途径，甚至
揭露人类视觉及发展的重要线索，但会有重现性(reproducibility)的问题。此外，纽约
大学的研究人员还表示这个发现有助于降低训练及运行AI模型的计算需求。该研究发表在
Nature Human Behaviour期刊上。