Lassen Sie KI wie ein Baby denken! DeepMind „Plato“-Modell im Nature-Unterjournal veröffentlicht

Papieradresse: https://www.nature.com/articles/s41562-022-01394-8

Bevor wir jedoch über dieses Projekt sprechen, müssen wir ein Beispiel geben, damit jeder es versteht.

Wenn ich mit einem Stift vor dir stehe und den Stift dann hinter meinem Rücken verstecke, kannst du dann den Stift nicht sehen?

Aber den Stift gibt es definitiv noch, oder?

So eine einfache Wahrheit, nicht nur du verstehst sie, sondern sogar ein zwei Monate altes Baby versteht sie.

Aber der Grund dafür ist sehr faszinierend. Wissenschaftler sind neugierig: Warum verstehen Menschen dieses Prinzip von Natur aus?

Die Geschichte von DeepMind beginnt mit dieser einfachen Neugier.

Glauben Sie, dass Babys nichts verstehen?

Wir nennen „Der Stift ist nach dem Ablegen nicht zu sehen, aber der Stift ist immer noch da“ als einen von Tausenden gesunden Menschenverstand in der Physik, und DeepMind-Wissenschaftler wollen den gesunden Menschenverstand in der Physik zwischen KI und Babys vergleichen.

Luis Piloto von der Princeton University und seine Kollegen haben ein Deep-Learning-KI-System entwickelt, das einige vernünftige Gesetze der physischen Welt verstehen kann.

Auf diese Weise können zukünftige Computermodelle das menschliche Denken besser nachahmen und Probleme mit einem Modell lösen, das über die gleichen Kognitionen wie ein Baby verfügt.

Normalerweise beginnt jedes KI-Modell mit einem leeren Blatt Papier und verwendet dann verschiedene Beispiele, um das Modell zu trainieren. Aus den Eingabedaten und Beispielen generiert das Modell Wissen.

Wissenschaftler weisen jedoch darauf hin, dass dies bei Babys nicht der Fall ist.

Babys lernen Dinge nicht von Grund auf, aber sie werden mit einigen Vorurteilen über objektive Dinge geboren.

Nehmen wir als Beispiel den versteckten Stift oben. Babys wissen von Natur aus, dass der Stift auch dann noch da ist, wenn er versteckt ist.

Das ist die zugrunde liegende Logik des nächsten Experiments. Das heißt: Babys haben einige Grundannahmen, wenn sie geboren werden, und diese Annahmen werden es ihnen ermöglichen, sich im Laufe ihres Erwachsenwerdens in die richtige Richtung zu entwickeln, und ihr Wissen wird mit der Zeit und der zunehmenden Erfahrung immer besser.

Das ist eine Inspiration für das Piloto-Team.

Piloto fragte sich, ob ein Deep-Learning-Modell mit künstlicher Intelligenz, das das Verhaltensmuster eines Babys nachahmt, eine bessere Leistung erbringen würde als ein Modell mit künstlicher Intelligenz, das mit einem leeren Blatt Papier beginnt und sich ausschließlich auf Erfahrungslernen verlässt?

Die Forscher verglichen diese beiden unterschiedlichen Modelle weiter.

Das erste, was sie machten, war die traditionelle Methode (bezeichnet als ein leeres Blatt Papier). Sie gaben dem KI-Modell einige visuelle Animationen von Objekten und ließen die KI lernen, beispielsweise einen Block, der einen Hang hinunterrutscht, oder einen Ball, der gegen eine Wand springt.

Das KI-Modell erkannte die Bewegungsmuster in diesen Animationen, und dann begannen die Forscher zu testen, ob das Modell die Bewegungsergebnisse einiger anderer Objekte vorhersagen konnte.

Andererseits hat das Modell der künstlichen Intelligenz, das Babys nachahmt, am Anfang einige „Prinzipien“, und die Quelle dieser „Prinzipien“ sind einige angeborene Annahmen von Babys über die Bewegung und Interaktion zwischen Objekten.

Um ein einfaches Beispiel zu nennen: Babys wissen, dass zwei Gegenstände nicht durcheinander hindurchgehen können, ein Gegenstand nicht aus der Luft aufsteigen kann usw.

Eine KI, die die Kognition von Babys nachahmt – „Plato“

Tatsächlich geht der gesunde Menschenverstand für Physik, den Babys von Natur aus kennen, über die beiden oben genannten Punkte hinaus. Die Vollversion besteht aus den folgenden fünf Punkten:

1. Kontinuität: Objekte reisen nicht von einem Ort zum anderen, sondern haben einen bestimmten kontinuierlichen Weg in Zeit und Raum.

2. Objektpersistenz: Objekte verschwinden nicht, wenn sie außer Sichtweite sind.

3. Festigkeit: Objekte durchdringen sich nicht.

4. Unveränderlichkeit: Die Eigenschaften eines Objekts (z. B. Form) ändern sich nicht.

5. Richtungsträgheit: Der Weg der Objektbewegung entspricht dem Trägheitsprinzip.

Basierend auf diesen fünf Wissenspunkten: Wenn Sie einen Zaubertrick oder etwas für Babys vorführen und dann etwas gegen ihr voreingestelltes Wissen verstößt, werden sie wissen, dass Sie einen Streich spielen, und sie werden auch wissen, dass es so ist Im Gegensatz zum gesunden Menschenverstand ist das Phänomen nicht so, wie es ist.

Obwohl Babys immer noch nicht so gut informiert sind wie ältere Kinder, beobachten sie lange Zeit kontraintuitive Phänomene, vergleichen sie dann mit ihrer eigenen voreingestellten Wahrnehmung und kommen schließlich zu dem Schluss, dass jemand Tricks macht.

Apropos, ich muss an ein sehr beliebtes Video denken: Die Eltern versteckten sich hinter der Bettdecke, schüttelten die Bettdecke ein paar Mal auf und ab und versteckten sich schnell im Raum hinter ihnen, während sie sich hinter der Bettdecke versteckten. Wenn das Baby seine Eltern nicht sieht, nachdem die Laken verschwunden sind, steht es eine Weile da und denkt darüber nach, wo seine Eltern geblieben sind.

Hier gibt es noch einen weiteren interessanten Punkt. Das heißt, Babys werden „Überraschung“ zum Ausdruck bringen, wenn sie kontraintuitive Phänomene sehen. Das klingt offensichtlich, aber die Forscher haben diese einzigartige Leistung auch in der KI nachgeahmt.

Mit diesen Grundlagen im Hinterkopf schauen wir uns die experimentellen Ergebnisse an.

Das von Piloto entworfene KI-Modell heißt PLATO (Physics Learning through Auto-encoding and Tracking Objects) und wird auch als „Plato“ bezeichnet.

PLATO wurde anhand von fast 30 Stunden Videos trainiert, die zeigen, wie Objekte einige einfache Bewegungen ausführen, und trainierte dann das Modell, die Bewegungen dieser Objekte in verschiedenen Situationen vorherzusagen.

Das Interessante ist, dass das Modell endlich die fünf oben genannten Punkte des gesunden Menschenverstandes der Physik gelernt hat.

Wenn das Video, das Sie gerade ansehen, etwas enthält, das nicht intuitiv ist, kann PLATO auch ein gewisses Maß an Überraschung wie ein Baby zeigen.

Piloto und seine Kollegen stellten fest, dass das KI-Modell, das die traditionelle Trainingsmethode (ein leeres Blatt Papier) verwendete, eine gute Leistung erbrachte, aber nicht so gut war wie das Unbekannte und im Vergleich schockiert war. PLATO, ein KI-Modell, das Babys imitiert, schnitt deutlich besser ab.

Aufgrund des Segens der voreingestellten Erkennung kann das letztere Modell die Bewegung eines Objekts genauer vorhersagen, die voreingestellte Erkennung auf neue Objektbewegungsanimationen anwenden und den vom Modell verwendeten Datensatz trainieren. Der Maßstab wird auch kleiner sein.

Das Piloto-Team kam zu dem Schluss, dass erworbenes Lernen und das Ansammeln von Erfahrungen zwar wichtig, aber nicht alles sind.

Ihre Forschung weist direkt auf eine klassische Frage hin – was dem Menschen angeboren ist und was erlernt wird.

Der nächste Schritt besteht darin, diese Art der menschlichen Erkenntnis auf die KI-Forschung anzuwenden.

Piloto hat uns die hervorragenden Ergebnisse der neuen Methode gezeigt.

Piloto betonte jedoch, dass PLATO nicht als Verhaltensmodell für Babys konzipiert sei. Wir übernehmen lediglich einige Methoden der Babykognition, um künstliche Intelligenz zu unterstützen.

Platos Simulationssystem: Feedforward-Wahrnehmungsmodul (links) und zyklisches dynamisches Prädiktormodul (rechts)

Jeff Clune, Informatiker an der University of British Columbia in Vancouver, sagte auch, dass die Kombination von KI mit den Lernmethoden von menschliche Säuglinge Es ist eine relativ wichtige Richtung.

Derzeit arbeitet Clune mit anderen Forschern an der Entwicklung einer eigenen algorithmischen Methode zum Verständnis der physischen Welt.

Vorstellung des Autors

Luis Piloto ist der Erstautor des Artikels und der korrespondierende Autor.

Er erhielt 2012 einen Bachelor-Abschluss in Informatik von der Rutgers University, ging dann zum Studium an die Princeton University und erhielt 2017 bzw. 2021 einen Master-Abschluss und einen Doktortitel in Neurowissenschaften.

Im Jahr 2016 trat er offiziell DeepMind bei und wurde Forschungswissenschaftler.

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