Imikud on kihisevad, kaisutavad, itsitavad rõõmukerad. Need on ka tohutult võimsad õppemasinad. Kolmekuuselt on neil juba intuitsioon selle kohta, kuidas asjad nende ümber käituvad – ilma, et keegi neile mängureegleid selgesõnaliselt õpetaks.
See "intuitiivseks füüsikaks" nimetatud võime tundub pealtnäha äärmiselt triviaalne. Kui ma täidan klaasi veega ja asetan selle lauale, tean, et klaas on objekt – midagi, mida saan oma käed ümber keerata, ilma et see mu peopesadesse sulaks. See ei vaju läbi laua. Ja kui see leviteerima hakkaks, siis ma jõllitaksin ja jooksin kohe uksest välja.
Imikud arendavad seda võimet kiiresti, ammutades andmeid oma väliskeskkonnast, moodustades omamoodi "terve mõistuse" füüsilise maailma dünaamika kohta. Kui asjad ei liigu ootuspäraselt – näiteks võlutrikkide puhul, kus objektid kaovad –, ilmutavad nad üllatust.
Tehisintellekti puhul on see hoopis teine asi. Kuigi hiljutised tehisintellekti mudelid on juba viinud inimesi mängult aastakümneid vanade lahendusteni teaduslikud mõistatused, neil on endiselt raskusi füüsilise maailma intuitsiooni arendamisega.
Sel kuul said Google'ile kuuluva DeepMindi teadlased inspiratsiooni arengupsühholoogiast ja ehitas tehisintellekti mis mõistab videote vaatamise kaudu loomulikult välja lihtsad reeglid maailma kohta. Netflix ja chill ei töötanud iseenesest; AI mudel only Õppis meie füüsilise maailma reegleid, kui sai objektidest põhiidee, näiteks millised on nende piirid, kus nad asuvad ja kuidas nad liiguvad. Sarnaselt imikutele väljendas tehisintellekt „üllatust”, kui ta näitas maagilisi olukordi, millel polnud mõtet, näiteks kaldteest üles veerevat pall.
AI nimega PLATO (füüsika õppimiseks automaatse kodeerimise ja objektide jälgimise kaudu) oli AI üllatavalt paindlik. Intuitsiooni arendamiseks vajas see vaid suhteliselt väikest kogumit näiteid. Kui tarkvara sellest teada sai, võib see üldistada oma ennustusi asjade liikumise ja teiste objektidega suhtlemise kohta, samuti stsenaariumide kohta, mida varem pole kohatud.
Mõnes mõttes tabab PLATO looduse ja kasvatamise vahelist armsat kohta. Arengupsühholoogid on pikka aega vaielnud selle üle, kas imikute õppimist on võimalik saavutada ainult kogemuste andmete mustrite leidmisega. PLATO soovitab, et vastus on ei, vähemalt mitte selle konkreetse ülesande puhul. Nii sisseehitatud teadmised kui ka kogemused on kogu õppeloo lõpuleviimiseks üliolulised.
Selguse mõttes ei ole PLATO kolmekuuse lapse digitaalne koopia ja seda pole kunagi loodud selleks. Siiski annab see ülevaate sellest, kuidas meie enda mõistus potentsiaalselt areneb.
"Töö ... nihutab piire sellele, mida igapäevane kogemus võib ja mida ei saa arukuse osas arvesse võtta," kommenteeris Dr. Susan Hespos ja Apoorva Shivaram vastavalt Northwesterni ülikoolist ja Western Sydney ülikoolist, kes ei osalenud uuringus. See võib "rääkida meile, kuidas luua paremaid arvutimudeleid, mis simuleerivad inimmõistust".
Terve mõistuse mõistatus
Vaid kolme kuu vanuselt ei löö enamik imikuid silmagi, kui mänguasja maha kukub ja see maapinnale kukub; nad on juba mõistnud gravitatsiooni mõiste.
Kuidas see juhtub, on endiselt segane, kuid mõned ideed on olemas. Selles vanuses on beebidel endiselt raske vingerdada, roomata või muul viisil ringi liikuda. Nende sisend välismaailmast toimub enamasti vaatluse teel. See on tehisintellekti jaoks suurepärane uudis: see tähendab, et selle asemel, et ehitada roboteid, et oma keskkonda füüsiliselt uurida, on võimalik videote kaudu AI-sse füüsikatunnetust imbuda.
See on teooria, mille on toetanud dr Yann LeCun, Meta juhtiv tehisintellekti ekspert ja juhtivteadlane. Ühes kõnes aastast 2019, väitis ta, et imikud õpivad tõenäoliselt vaatluse teel. Nende ajud toetuvad nendele andmetele, et kujundada reaalsusest kontseptuaalne ettekujutus. Seevastu isegi kõige keerukamad süvaõppe mudelid näevad endiselt vaeva, et luua tunnetust meie füüsilisest maailmast, mis piirab seda, kui palju nad saavad maailmaga suhelda, muutes nad peaaegu sõna otseses mõttes pilvedes.
Kuidas siis mõõta beebi arusaamist igapäevasest füüsikast? "Meie õnneks on arengupsühholoogid aastakümneid uurinud, mida imikud füüsilisest maailmast teavad," kirjutas juhtivteadur dr Luis Piloto. Üks eriti võimas test on ootuste rikkumise (VoE) paradigma. Näidake lapsele palli, mis veereb mäest üles, suvaliselt kaob või läheb ootamatult vastupidises suunas, ja laps vaatab anomaaliat kauem, kui ta vaataks oma tavalisi ootusi järgides. Midagi imelikku on lahti.
Space Oddity
Uues uuringus kohandas meeskond VoE-d AI testimiseks. Nad leidsid PLATO ehitamiseks viis erinevat füüsilist kontseptsiooni. Nende hulgas on tugevus – see tähendab, et kaks objekti ei saa teineteisest läbi minna; ja järjepidevus – idee, et asjad on olemas ja ei vilgu välja isegi siis, kui neid peidab mõni muu objekt ("peek-a-boo" test).
PLATO ehitamiseks alustas meeskond esmalt tehisintellekti standardmeetodiga kahesuunalise lähenemisviisiga. Üks komponent, tajumudel, võtab kujutise diskreetsete objektide sõelumiseks visuaalseid andmeid. Järgmine on dünaamika ennustaja, mis kasutab närvivõrku, et võtta arvesse eelmiste objektide ajalugu ja ennustada järgmise käitumist. Teisisõnu, mudel ehitab omamoodi "füüsikamootori", mis kaardistab objekte või stsenaariume ja arvab, kuidas miski päriselus käituks. See seadistus andis PLATO-le esialgse ettekujutuse objektide füüsikalistest omadustest, näiteks nende asukohast ja nende liikumise kiirusest.
Edasi tuli trenn. Meeskond näitas PLATO-le alla 30 tunni sünteetilisi videoid aastast avatud lähtekoodiga andmestik. Need ei ole videod tõsielu sündmustest. Pigem kujutage ette vanakooli Nintendo-laadseid plokk-animatsioone, kus pall veereb kaldteelt alla, põrkab teise palli vastu või kaob ootamatult. PLATO õppis lõpuks ennustama, kuidas üks objekt järgmises videokaadris liigub, ja värskendas ka selle objekti mälu. Treeninguga muutusid selle ennustused järgmisel “stseenil” täpsemaks.
Seejärel viskas meeskond mutrivõtme kodaratesse. Nad esitasid PLATOLE nii tavalise kui ka võimatu stseeni, näiteks palli ootamatult kadumise. Tegeliku sündmuse ja PLATO ennustuste erinevuse mõõtmisel sai meeskond mõõta tehisintellekti "üllatuse" taset, mis läks maagiliste sündmuste jaoks läbi katuse.
Õppimine üldistati teistele liikuvatele objektidele. Väljakutsutud a täiesti erinev andmestik MIT poolt välja töötatud, mis sisaldab muuhulgas küülikuid ja keeglinõelasid, tegi PLATO asjatundlikult vahet võimatute ja realistlike sündmuste vahel. PLATO polnud kunagi varem küülikut "näinud", kuid ilma ümberõppeta oli üllatus, kui küülik trotsis füüsikaseadusi. Sarnaselt beebidele suutis PLATO oma füüsilise intuitsiooni jäädvustada kõigest 28 tunni videotreeninguga.
Hesposele ja Shivaramile: "Need leiud on paralleelsed omadustega, mida näeme imikute uuringutes."
Digitaalne intuitsioon
PLATO ei ole mõeldud AI mudeliks imikute arutlemiseks. Kuid see näitab, et meie kasvavate beebiajude kasutamine võib inspireerida arvuteid kehalisusega, isegi kui tarkvara „aju” on sõna otseses mõttes kasti lõksus. See ei puuduta ainult humanoidrobotite ehitamist. Alates proteesidest kuni isejuhtivate autodeni – füüsilise maailma intuitiivne mõistmine ühendab 0-de ja 1-de amorfse digitaalse maailma igapäevasesse reaalsusesse.
See pole esimene kord, kui tehisintellekti teadlased mõtlevad masinate mõistust pisilapsu leidlikkusega turboüle laadida. Üks idee eesmärk on anda tehisintellektile meeleteooria tunnetus – võime eristada end teistest ja kujutada end teiste nahas. See on umbes nelja-aastastele lastele loomulik võime ja kui see on AI mudelitesse põimitud, võib see oluliselt aidata mõista sotsiaalset suhtlust.
Uus uuring tugineb meie esimestele elukuudele kui rikkalikule ressursile tehisintellekti arendamiseks terve mõistusega. Praegu on see valdkond alles lapsekingades. Autorid avaldavad oma andmekogu, et teised saaksid toetuda ja uurida tehisintellekti mudeli võimet suhelda keerukamate füüsiliste kontseptsioonidega, sealhulgas reaalse maailma videotega. Praegu võivad "need uuringud olla sünergilise võimalusena AI ja arenguteaduse vahel," ütles Hespos ja Shivaram.
