Немовлята - це пухкі, приємні, хихикаючі кульки радості. Вони також є надзвичайно потужними машинами для навчання. У віці трьох місяців вони вже інтуїтивно розуміють, як поводяться речі навколо них, і ніхто не навчає їх правилам гри.
Ця здатність, яку називають «інтуїтивною фізикою», на перший погляд виглядає надзвичайно тривіальною. Якщо я наповню склянку водою і поставлю її на стіл, я знаю, що склянка — це предмет, який я можу обхопити руками, щоб він не розтанув у долонях. Він не протоне через стіл. І якби він почав левітувати, я б витріщився, а потім одразу вибіг за двері.
Немовлята швидко розвивають цю здатність, вбираючи дані з зовнішнього середовища, формуючи свого роду «здоровий глузд» про динаміку фізичного світу. Коли речі рухаються не так, як очікувалося, — скажімо, у магічних трюках, коли об’єкти зникають, — вони здивуються.
Для ШІ це зовсім інша справа. У той час як останні моделі штучного інтелекту вже вразили людей від ігор до розв’язування десятирічної давності наукові ребуси, їм все ще важко розвивати інтуїцію щодо фізичного світу.
Цього місяця дослідники DeepMind, що належить Google, черпали натхнення в психології розвитку та створив ШІ який природно витягує прості правила про світ за допомогою перегляду відео. Netflix і Chill не працювали самі по собі; модель ШІ oнічого дізналися правила нашого фізичного світу, коли отримали базове уявлення про об’єкти, наприклад, які їхні межі, де вони знаходяться та як рухаються. Подібно до немовлят, ШІ висловлював «здивування», коли показував чарівні ситуації, які не мали сенсу, як-от м’яч, що котиться по рампі.
Штучний інтелект під назвою PLATO (для вивчення фізики за допомогою автоматичного кодування та відстеження об’єктів) був напрочуд гнучким. Їй потрібен був лише відносно невеликий набір прикладів, щоб розвинути свою «інтуїцію». Дізнавшись про це, програмне забезпечення могло узагальнити свої прогнози про те, як речі рухаються та взаємодіють з іншими об’єктами, а також про сценарії, які ніколи раніше не зустрічалися.
У певному сенсі PLATO досягає найкращої точки між природою та вихованням. Психологи, які займаються розвитком, давно сперечаються про те, чи можна досягти навчання немовлят шляхом виявлення закономірностей у даних лише з досвіду. ПЛАТОН пропонує відповідь - ні, принаймні не для цього конкретного завдання. І вбудовані знання, і досвід мають вирішальне значення для завершення всієї історії навчання.
Щоб було зрозуміло, PLATO не є цифровою копією тримісячної дитини, і ніколи не створювався. Однак це дає можливість уявити, як потенційно розвивається наш власний розум.
«Робота… розсуває межі того, що повсякденний досвід може і не може пояснити з точки зору інтелекту», прокоментував доктора Сьюзен Хеспос і Апурва Шіварам з Північно-Західного університету та Західного Сіднейського університету відповідно, які не брали участі в дослідженні. Це може «підказати нам, як створювати кращі комп’ютерні моделі, які імітують людський розум».
Головоломка здорового глузду
У віці всього три місяці більшість дітей не моргнуть оком, якщо вони впустять іграшку, і вона впаде на землю; вони вже підібрали концепцію гравітації.
Як це відбувається, досі незрозуміло, але є деякі ідеї. У цьому віці дітям все ще важко звиватися, повзати чи іншим чином пересуватися. Їхній внесок із зовнішнього світу відбувається переважно через спостереження. Це чудова новина для штучного інтелекту: це означає, що замість того, щоб створювати роботів для фізичного дослідження навколишнього середовища, можна вселити відчуття фізики в ШІ за допомогою відео.
Цю теорію схвалив доктор Янн ЛеКун, провідний експерт зі штучного інтелекту та головний науковий співробітник Meta. У розмові з 2019 р, він стверджував, що немовлята, швидше за все, навчаються через спостереження. Їхній мозок спирається на ці дані, щоб сформувати концептуальне уявлення про реальність. Навпаки, навіть найскладнішим моделям глибокого навчання все ще важко створити відчуття нашого фізичного світу, що обмежує їхню здатність взаємодіяти зі світом, роблячи їх майже буквально розумами в хмарах.
Отже, як виміряти розуміння дитиною повсякденної фізики? «На щастя для нас, психологи розвитку витратили десятиліття на вивчення того, що немовлята знають про фізичний світ», пише провідний науковий співробітник доктор Луїс Пілото. Одним із особливо потужних тестів є парадигма порушення очікувань (VoE). Покажіть дитині м’яч, який котиться вгору, випадково зникає або раптово рухається в протилежному напрямку, і дитина дивитиметься на аномалію довше, ніж дивилася б, якби я очікував. Щось дивне відбувається.
Space Oddity
У новому дослідженні команда адаптувала VoE для тестування ШІ. Щоб створити PLATO, вони розглянули п’ять різних фізичних концепцій. Серед них твердість — тобто два об’єкти не можуть проходити один через одного; і безперервність — ідея про те, що речі існують і не згасають, навіть якщо вони приховані іншим об’єктом (тест «підглядання»).
Щоб створити PLATO, команда спочатку почала зі стандартного методу штучного інтелекту з двостороннім підходом. Один компонент, модель сприйняття, використовує візуальні дані для аналізу окремих об’єктів зображення. Далі йде предиктор динаміки, який використовує нейронну мережу для розгляду історії попередніх об’єктів і прогнозування поведінки наступного. Іншими словами, модель створює свого роду «фізичний механізм», який відображає об’єкти або сценарії та вгадує, як щось буде поводитися в реальному житті. Ця установка дала PLATO початкове уявлення про фізичні властивості об’єктів, такі як їх положення та швидкість їх руху.
Далі було навчання. Команда показала PLATO менше 30 годин синтетичних відео від an відкритий набір даних. Це не відео з реальних подій. Скоріше уявіть стару шкільну блочну анімацію м’яча, що котиться по рампі, відскакує в інший м’яч або раптово зникає. Зрештою PLATO навчився передбачати, як буде рухатися один об’єкт у наступному кадрі відео, а також оновив свою пам’ять для цього об’єкта. З навчанням його прогнози на наступній «сцені» ставали точнішими.
Потім команда кинула гайковий ключ у спиці. Вони представили PLATO як звичайну сцену, так і неможливу, як-от раптово зникає м’яч. Вимірюючи різницю між фактичною подією та прогнозами PLATO, команда могла оцінити рівень «сюрпризу» штучного інтелекту, який зашкалював для магічних подій.
Навчання узагальнено для інших рухомих об'єктів. Оскаржений з a абсолютно інший набір даних Розроблений Массачусетським технологічним інститутом, який містить, серед інших предметів, кроликів і кеглі для боулінгу, PLATO вміло розрізняв неможливі та реалістичні події. ПЛАТОН ніколи раніше не «бачив» кролика, але без будь-якого повторного навчання він здивувався, коли кролик порушив закони фізики. Подібно до немовлят, PLATO зміг відобразити свою фізичну інтуїцію лише за 28 годин відеотренувань.
Геспосу та Шівараму: «Ці висновки також відповідають характеристикам, які ми бачимо в дослідженнях немовлят».
Цифрова інтуїція
PLATO не призначений як модель ШІ для дитячих міркувань. Але це демонструє, що використання нашого дитячого мозку, що розвивається, може надихнути комп’ютери відчуттям фізичності, навіть якщо «мозок» програмного забезпечення буквально поміщений у коробку. Йдеться не лише про створення гуманоїдних роботів. Від протезів до безпілотних автомобілів, інтуїтивне розуміння фізичного світу поєднує аморфний цифровий світ 0 і 1 у повсякденну звичайну реальність.
Це не перший випадок, коли вчені зі штучного інтелекту намагаються активізувати уми машин із часткою дитячої винахідливості. Одна ідея полягає в тому, щоб надати штучному інтелекту відчуття теорії розуму — здатність відрізняти себе від інших і здатність уявити себе на місці інших. Це здатність, яка є природною для дітей віком близько чотирьох років, і якщо її вбудувати в моделі штучного інтелекту, вона може значно допомогти їм зрозуміти соціальні взаємодії.
Нове дослідження базується на наших перших місяцях життя як на багатому ресурсі для розробки ШІ за допомогою здорового глузду. Наразі ця галузь лише зароджується. Автори випускають свій набір даних, щоб інші могли побудувати та дослідити здатність моделі AI взаємодіяти з більш складними фізичними концепціями, включаючи відео з реального світу. Наразі «ці дослідження можуть стати синергетичною можливістю для штучного інтелекту та науки про розвиток», — сказали Хеспос і Шіварам.
