帮助机器感知一些物理定律 这可以用来构建更智能的AI

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人类对物理定律有较早的了解。例如，婴儿对物体应该如何移动以及如何相互影响抱有期望，当他们做一些意想不到的事情时会表现出惊讶，例如在惯用的魔术中消失。

现在，麻省理工学院的研究人员已经设计了一个模型，该模型展示了对有关物体应如何表现的一些基本“直观物理学”的理解。该模型可用于帮助构建更智能的人工智能，并反过来提供信息以帮助科学家理解婴儿的认知。

这个名为ADEPT的模型观察物体在场景中的运动，并根据其基本物理原理做出预测。在跟踪对象时，模型会在每个视频帧上输出与“惊奇”水平相关的信号-信号越大，惊喜就越大。如果某个对象与模型的预测严重不匹配(例如，通过消失或在整个场景中传送)，则其惊奇程度将达到峰值。

为了回应视频显示物体以物理上合理和难以置信的方式运动，模型记录了令人惊讶的水平，该水平与观看相同视频的人类报告的水平相匹配。

“到了3个月大的时候，婴儿们就有了一些观念，即物体不会眨眼而过，不会互相移动或传送，”第一作者凯文·史密斯(Kevin A. Smith)说。脑与认知科学系(BCS)和脑，脑与机器中心(CBMM)的成员。“我们想捕获并正式化这些知识，以将婴儿的认知建立为人工智能代理。现在，我们正以接近模型的方式来区分基本的难以置信或合理的场景。”

论文的第一作者，电机工程与计算机科学系的本科毕业生Mei Lingjie和BCS研究科学家Yao Shuyu共同加入了Smith。Wu Jiajun Wu博士'19;CBMM调查员Elizabeth Spelke;Joshua B. Tenenbaum，计算认知科学教授，CBMM，BCS和计算机科学与人工智能实验室(CSAIL)的研究人员;CBMM研究人员Tomer D. Ullman博士'15。

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