Bebelușii sunt niște bile de bucurie pline de bătaie, drăgălașe, chicotitoare. De asemenea, sunt mașini de învățare extrem de puternice. La vârsta de trei luni, au deja intuiție despre cum se comportă lucrurile din jurul lor, fără ca cineva să-i învețe în mod explicit regulile jocului.
Această abilitate, numită „fizică intuitivă”, pare extrem de banală la suprafață. Dacă umplu un pahar cu apă și îl așez pe masă, știu că paharul este un obiect - ceva în jurul căruia îmi pot înfășura mâinile fără ca acesta să se topească în palme. Nu se va scufunda prin masă. Și dacă începea să leviteze, m-aș uita, apoi aș fuge imediat pe ușă.
Bebelușii dezvoltă rapid această abilitate prin absorbția datelor din mediul lor extern, formând un fel de „bun simț” cu privire la dinamica lumii fizice. Când lucrurile nu se mișcă așa cum era de așteptat - să zicem, în trucuri magice în care obiectele dispar - vor arăta surpriză.
Pentru AI, este o problemă complet diferită. În timp ce modelele recente de IA i-au depășit deja pe oameni de la joc la rezolvare vechi de zeci de ani enigme științifice, ei încă se luptă să dezvolte intuiția despre lumea fizică.
Luna aceasta, cercetătorii de la DeepMind, deținut de Google, s-au inspirat din psihologia dezvoltării și a construit un AI care extrage în mod natural reguli simple despre lume prin vizionarea videoclipurilor. Netflix și chill nu au funcționat de la sine; modelul AI oumai am învățat regulile lumii noastre fizice atunci când i s-a dat o idee de bază despre obiecte, cum ar fi care sunt granițele lor, unde sunt și cum se mișcă. Similar bebelușilor, IA a exprimat „surpriză” atunci când li s-au arătat situații magice care nu aveau sens, cum ar fi o minge care se rostogolește pe o rampă.
Numit PLATO (pentru învățarea fizicii prin auto-codare și urmărire a obiectelor), AI a fost surprinzător de flexibil. Avea nevoie doar de un set relativ mic de exemple pentru a-și dezvolta „intuiția”. Odată ce a aflat acest lucru, software-ul și-a putut generaliza predicțiile despre modul în care lucrurile se mișcau și interacționau cu alte obiecte, precum și despre scenarii niciodată întâlnite anterior.
Într-un fel, PLATO atinge punctul dulce dintre natură și hrănire. Psihologii de dezvoltare au argumentat de mult dacă învățarea la bebeluși poate fi obținută doar prin găsirea de modele în date din experiențe. PLATO sugerează că răspunsul este nu, cel puțin nu pentru această sarcină specială. Atât cunoștințele încorporate, cât și experiența sunt esențiale pentru finalizarea întregii povești de învățare.
Pentru a fi clar, PLATO nu este o replică digitală a unui copil de trei luni – și nu a fost niciodată conceput să fie. Cu toate acestea, oferă o privire asupra modului în care propriile noastre minți se dezvoltă potențial.
„Munca... depășește limitele a ceea ce experiența de zi cu zi poate și nu poate explica în termeni de inteligență.” a comentat Dr. Susan Hespos și Apoorva Shivaram, de la Universitatea Northwestern și, respectiv, la Universitatea Western Sydney, care nu au fost implicați în studiu. Ne poate „spune cum să construim modele computerizate mai bune care să simuleze mintea umană”.
Enigmă de bun simț
La doar trei luni, cei mai multi bebelusi nu vor bate din ochi daca scapa o jucarie si aceasta cade la pamant; au preluat deja conceptul de gravitație.
Cum se întâmplă acest lucru este încă derutant, dar există câteva idei. La acea vârstă, bebelușii încă se luptă să se zbată, să se târască sau să se miște în alt mod. Contribuția lor din lumea exterioară este în mare parte prin observație. Aceasta este o veste grozavă pentru AI: înseamnă că, în loc să construiești roboți pentru a-și explora fizic mediul, este posibil să introduci un simț al fizicii în AI prin intermediul videoclipurilor.
Este o teorie susținută de dr. Yann LeCun, un expert de seamă în AI și om de știință șef AI la Meta. Într-o discuție din 2019, el a postulat că bebelușii probabil învață prin observație. Creierul lor se bazează pe aceste date pentru a forma o idee conceptuală a realității. În contrast, chiar și cele mai sofisticate modele de învățare profundă încă se luptă să-și dezvolte un sentiment al lumii noastre fizice, ceea ce limitează cât de mult se pot implica cu lumea, făcându-i aproape literalmente minți în nori.
Deci, cum măsori înțelegerea unui copil cu privire la fizica de zi cu zi? „Din fericire pentru noi, psihologii de dezvoltare au petrecut zeci de ani studiind ceea ce știu copiii despre lumea fizică.” scris om de știință principal Dr. Luis Piloto. Un test deosebit de puternic este paradigma încălcării așteptărilor (VoE). Arată-i copilului o minge care se rostogolește pe un deal, care dispare la întâmplare sau care merge brusc în direcția opusă, iar bebelușul se va uita la anomalie mai mult decât ar face-o atunci când își respectă așteptările normale. Se întâmplă ceva ciudat.
Oddity în spațiu
În noul studiu, echipa a adaptat VoE pentru testarea AI. Ei au abordat cinci concepte fizice diferite pentru a construi PLATO. Printre acestea se numără soliditatea – adică două obiecte nu pot trece unul prin celălalt; și continuitatea — ideea că lucrurile există și nu clipesc nici măcar atunci când sunt ascunse de un alt obiect (testul „peek-a-boo”).
Pentru a construi PLATO, echipa a început mai întâi cu o metodă standard în AI cu o abordare în două direcții. O componentă, modelul perceptiv, preia date vizuale pentru a analiza obiecte discrete dintr-o imagine. Urmează predictorul de dinamică, care utilizează o rețea neuronală pentru a lua în considerare istoria obiectelor anterioare și pentru a prezice comportamentul următorului. Cu alte cuvinte, modelul construiește un fel de „motor fizic” care mapează obiecte sau scenarii și ghicește cum s-ar comporta ceva în viața reală. Această configurație ia oferit lui PLATO o idee inițială despre proprietățile fizice ale obiectelor, cum ar fi poziția lor și cât de repede se mișcă.
Urmează antrenamentul. Echipa i-a arătat lui PLATO mai puțin de 30 de ore de videoclipuri sintetice de la un set de date cu sursă deschisă. Acestea nu sunt videoclipuri din evenimente din viața reală. Mai degrabă, imaginați-vă animații în bloc, asemănătoare cu Nintendo, cu o minge care se rostogolește pe o rampă, care sări într-o altă minge sau care dispare brusc. PLATO a învățat în cele din urmă să prezică cum se va mișca un singur obiect în următorul cadru video și și-a actualizat, de asemenea, memoria pentru acel obiect. Odată cu antrenamentul, predicțiile sale privind următoarea „scenă” au devenit mai precise.
Echipa a aruncat apoi o cheie în spițe. Ei i-au prezentat lui PLATO atât o scenă normală, cât și una imposibilă, cum ar fi o minge care disparea brusc. Când măsoară diferența dintre evenimentul real și previziunile lui PLATO, echipa a putut măsura nivelul de „surpriză” al AI – care a trecut prin acoperiș pentru evenimente magice.
Învățarea generalizată la alte obiecte în mișcare. Provocat cu a set de date complet diferit dezvoltat de MIT, prezentând, printre altele, iepuri și ace de bowling, PLATO a discriminat cu experiență între evenimentele imposibile și cele realiste. PLATO nu „văzuse” niciodată un iepure până acum, dar fără vreo redresare, a arătat surpriza când un iepure a sfidat legile fizicii. Similar bebelușilor, PLATO a reușit să-și surprindă intuiția fizică cu doar 28 de ore de antrenament video.
Pentru Hespos și Shivaram, „Aceste constatări sunt, de asemenea, paralele cu caracteristici pe care le vedem în studiile sugari.”
Intuiția digitală
PLATO nu este conceput ca un model AI pentru raționamentul copiilor. Dar demonstrează că accesarea creierului nostru de bebeluși în creștere poate inspira computerele cu un sentiment de fizicitate, chiar și atunci când „creierul” software este literalmente prins într-o cutie. Nu este vorba doar despre construirea de roboți umanoizi. De la proteze la mașini cu conducere autonomă, o înțelegere intuitivă a lumii fizice unește lumea digitală amorfă a 0-urilor și a 1-urilor în realitatea de zi cu zi, obișnuită.
Nu este prima dată când oamenii de știință din inteligența artificială se gândesc să turbo-încarce mințile mașinilor cu un strop de ingeniozitate a copiilor mici. O idee este de a oferi inteligenței artificiale un sentiment de teorie a minții - capacitatea de a se distinge de ceilalți și de a se putea imagina în pielea altora. Este o abilitate care vine în mod natural pentru copiii de aproximativ patru ani și, dacă este încorporată în modelele AI, ar putea ajuta în mod dramatic să înțeleagă interacțiunile sociale.
Noul studiu se bazează pe primele noastre luni de viață ca o resursă bogată pentru dezvoltarea IA cu bun simț. Deocamdată, domeniul este la început. Autorii își lansează setul de date pentru ca alții să se bazeze pe și să exploreze capacitatea unui model AI de a interacționa cu concepte fizice mai complexe, inclusiv videoclipuri din lumea reală. Deocamdată, „aceste studii ar putea servi ca o oportunitate sinergică între inteligența artificială și știința dezvoltării”, au spus Hespos și Shivaram.
