DeepMind AI透過觀看影片來學習物理概念
https://bit.ly/3PfJgCj
過去在教導AI學習簡單的物理概念，如一個固體物件不能佔據相同空間，可能會導致更少
的計算資源來進行訓練的更強大軟體。而英國DeepMind公司過去創造了可以擊敗圍棋及象
棋高手、編寫電腦軟體並解決蛋白質折疊問題的AI。但這些模型都是高度專業化的，缺乏
對世界的普遍理解。
因此DeepMind的研究人員開發了一個名為PLATO(Physics Learning through
Auto-encoding and Tracking Objects)的AI，旨在了解物理世界是由遵循物理定律的物
件組合而成的。研究人員透過人類預期的物品移動模擬影片來訓練PLATO以辨識物體及其
相互作用，例如球掉落在地上、滾動及反彈，研究人員還提供了PLATO屬於各物件框架確
切的解析度，來教授AI理解簡單的物理概念。
為了測試PLATO是否能理解五個物理概念的能力，包含持續存在性、堅固性及不變性。 研
究人員使用了另一組的模擬影片，影片中的一些物件遵循了物理定律，而另一些則描述了
荒謬的行為，如球往柱子後面滾動且不是從柱子的另一端出現，而是沿著它移動的路線從
另一根的柱子後面出現。隨後，要求PLATO預測每個影片接下來會發生甚麼事情，並發現
PLATO對荒謬的影片的預測是錯誤的，但對於遵循物理定律的影片預測是正確的，該成果
顯示了AI具有直覺的物理知識。
研究人員表示該結果顯示了世界上以物體為中心的觀點可以賦予AI更廣泛且適應性強的能
力。英國南安普敦大學的研究人員表示這項研究可能會帶領人工智慧研究的新途徑，甚至
揭露人類視覺及發展的重要線索，但會有重現性(reproducibility)的問題。此外，紐約
大學的研究人員還表示這個發現有助於降低訓練及運行AI模型的計算需求。該研究發表在
Nature Human Behaviour期刊上。
--