Juli 16, 2022

Aufbau einer neuen künstlichen Intelligenz, die wie ein menschliches Baby denkt

Systeme der künstlichen Intelligenz (KI) sind uns in manchen Bereichen weit voraus; Beispielsweise ist KI viel besser darin, Go zu spielen oder riesige Datenmengen zu sammeln als wir Menschen. In anderen Aspekten ist die künstliche Intelligenz jedoch noch weit hinter den Menschen zurück; Sogar von einem wenige Monate alten Menschenbaby.

Um diese Frage zu verdeutlichen, verweisen wir auf ein Beispiel. Wir wissen, dass selbst kleine Babys instinktiv wissen, dass, wenn ein Objekt kurz hinter einem anderen Objekt vorbeigeht, es nicht sofort verschwindet; Vielmehr soll es nach Passieren des zweiten Objekts an einer anderen Stelle erscheinen. Mehrere Monate alte Babys zeigen überraschte Reaktionen, wenn sie dieses magische Ereignis sehen (und selbst für die geistige Welt ihres Säuglings weit davon entfernt sind, es zu erwarten).

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Aber das Verstehen und Empfangen dieser einfachen Regel über die Kontinuität der Bewegung von Objekten, zusammen mit einigen anderen grundlegenden physikalischen Gesetzen, war für künstliche Intelligenz nicht so intuitiv und offensichtlich. Jetzt hat eine Gruppe von Wissenschaftlern in einer neuen Studie eine Art künstlicher Intelligenz namens PLATO eingeführt, die von der Forschung darüber inspiriert wurde, wie Babys lernen.

PLATO steht für Physics Learning through Auto-Encoding and Tracking Objects. Die KI wurde mit einer Reihe von codierten Videos trainiert, die das gleiche Grundwissen demonstrieren sollten, das Babys in ihren ersten Lebensmonaten haben.

Luis PilotoNeurowissenschaftler vom DeepMind-Forschungslabor für künstliche Intelligenz in Großbritannien sagt:

Glücklicherweise haben Entwicklungspsychologen Jahrzehnte damit verbracht, zu untersuchen, was Säuglinge über die physische Welt wissen, und die verschiedenen Materialien oder Konzepte zu katalogisieren, die in das physische Verständnis einfließen. Durch die Erweiterung ihrer Arbeit haben wir einen Open-Source-Datensatz erstellt, der auf physikalischen Konzepten basiert. Dieser zusammengesetzte Videodatensatz wurde von frühen Entwicklungsexperimenten inspiriert, um physikalische Konzepte in unseren Modellen zu bewerten.

Es gibt drei Schlüsselkonzepte, die wir alle von klein auf verstehen:

  • Persistenz: Objekte verschwinden nicht plötzlich
  • Härte: Festkörper können sich nicht durchdringen
  • Kontinuität: Objekte bewegen sich konsistent und kohärent in Raum und Zeit

Der von den Forschern erstellte Datensatz deckt diese drei Konzepte sowie zwei weitere ab:

  • Unveränderlichkeit: Die Eigenschaften eines Objekts wie seine Form ändern sich nicht
  • Richtungsträgheit: Objekte bewegen sich auf eine Weise, die den Prinzipien der Trägheit entspricht

Diese Konzepte wurden ausgedrückt, indem Bewegungen von Bällen erzeugt wurden, die zuerst auf den Boden fielen und sich dann nach Sprüngen voneinander entfernten und schließlich hinter anderen Objekten verschwanden und dann wieder auftauchten und … indem Sie PLATO üben, um diese Videos zu lernen, die Bühne Die nächste Aufgabe der Wissenschaftler war es, es zu testen.

Die künstliche Intelligenz von PLATO reagierte überrascht, als sie mit Videos unmöglicher Szenarien konfrontiert wurde (und natürlich den zuvor erlernten physikalischen Konzepten widersprach). Aus Sicht der künstlichen Intelligenz können wir uns diese Reaktion wie folgt erklären: Das innovative System der Wissenschaftler war schlau genug, um zu erkennen, dass dort etwas Merkwürdiges passiert und gegen die Gesetze der Physik verstoßen wurde.

Systemreaktionen traten auch nach relativ kurzen Trainingszeiten auf; Trainings, die teilweise nur 28 Stunden dauerten. Technisch gesehen suchten die Forscher, genau wie in den Säuglingsstudien, nach Hinweisen auf Violation of Expectancy (VoE)-Signale. Sie wollten sich auf diese Signale verlassen, um zu zeigen, dass die KI die ihr beigebrachten Konzepte „verstehen“ konnte.

Die Forscher schreiben in ihrer veröffentlichten Forschungsarbeit:

Unser objektbasiertes Modell zeigte robuste VoE-Effekte über alle fünf von uns untersuchten Konzepte hinweg.

Anschließend führte das Forschungsteam weitere Experimente durch, diesmal mit anderen Objekten als denen, die in den Trainingsdaten verwendet wurden. Wieder einmal zeigte PLATO ein gründliches Verständnis dafür, was passieren sollte und was nicht, und bewies, dass er lernen und sein grundlegendes Trainingswissen erweitern konnte.

Trotz alledem ist PLATO immer noch nicht so groß wie ein drei Monate altes Menschenbaby. Weniger überrascht zeigte sich die KI bei Szenarien, die keine Objekte enthielten, oder bei Ähnlichkeiten zwischen Test- und Trainingsmodell.

Darüber hinaus sollten wir bedenken, dass die Videos, mit denen PLATO trainiert wurde, zusätzliche Daten enthielten, um Objekte und ihre Bewegung in drei Dimensionen zu erkennen.

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Es scheint, dass noch eine Art Insiderwissen erforderlich ist, um sich ein vollständiges Bild zu machen. Ein solches Bedürfnis lenkt die Gedanken der Wissenschaftler einmal mehr auf die berühmte Herausforderung „Nature versus Nurture“, die im Englischen als „Nature versus Nurture“ bezeichnet wird. Dies ist das gleiche Phänomen, das trotz aller Fortschritte die Wissenschaftler auf dem Gebiet der Entwicklung rund um menschliche Babys immer noch in Erstaunen versetzt. Neuere Forschungen können uns einerseits ein besseres Verständnis des menschlichen Geistes vermitteln, andererseits können sie uns dabei helfen, ein besseres Bild von künstlicher Intelligenz zu zeichnen. Die Forscher schreiben:

Unsere Modellierungsarbeit liefert den Machbarkeitsnachweis, dass zumindest einige Kernkonzepte der intuitiven Physik durch visuelles Lernen erworben werden können.

Obwohl die Forschung an einigen frühreifen Arten darauf hindeutet, dass einige grundlegende physikalische Konzepte von Geburt an im Kopf vorhanden sein können, deuten die Daten darauf hin, dass beim Menschen intuitives Wissen über Physik früh im Leben entsteht, aber auch durch visuelle Erfahrung beeinflusst werden kann.

Diese Forschung in Natur Menschliches Verhalten Es wurde veröffentlicht.

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