ИИ научили понимать физику на уровне трёхмесячного младенца. На самом деле это огромное достижение
👶 Играя и экспериментируя, младенцы быстро усваивают физические законы окружающего их мира. Например, они понимают, что объект, скрытый за препятствием, никуда не исчезает. Когда такое происходит при демонстрации фокуса — малыши выказывают сильное удивление.
🤖 Подобное интуитивное понимание физики необходимо и машинам для ориентации в реальном мире. Ряд специалистов считает, что без активного освоения и деятельности в условиях сложных сред из материальных объектов принципиально невозможно появление сильного или общего ИИ (AGI).
🤱🏻 Поэтому в компании DeepMind предложили модель PLATO (Physics Learning through Auto-encoding and Tracking Objects) или «Обучение физике с помощью автокодировщика и отслеживания объектов». Подход к её тренировке вдохновлен развитием восприятия физических отношений у младенцев.
🔵🔴 Для начала исследователи сгенерировали датасет Physical Concepts. В нём 300 тыс. видеороликов простых взаимодействий объектов: качение шара с горки, столкновение пары шаров и т.д.
↗️↘️Сама PLATO состоит из двух модулей. Первый отвечает за «восприятие» — кодирует изображения и формирует эмбеддинги — сжатые векторные представления. Затем они поступают в динамический модуль, который на их основе учится предсказывать поведение объектов — координаты, векторы скорости и т.п.
⁉️ Построен он с использованием «долгой краткосрочной памяти» (Long short-term memory, LSTM). В ней сохраняется как текущий, так и ряд предыдущих эмбеддингов, что позволяет успешно предсказывать последующие. Интересно, что в случае несовпадения предсказаний с происходящим на видеозаписи, система отмечала «удивление» — тем более выраженное, чем сильнее оказалось отклонение.
В ходе обучения система развила все базовые физические концепции, такие как непрерывность движения, постоянство структуры (неспособность твердых тел исчезать или проходить одно сквозь другое), сохранение формы, неизменность свойств (например, упругости) объектов и т.п., которые есть у младенцев 2,5 - 3 месяцев от роду. Правда достичь их удалось всего за 28 часов зрительного опыта.
Почитать подробнее: для всех в блоге и для продвинутых в научном журнале Nature Human Behaviour
Датасет Physical Concepts доступен на GitHub.
#Машинное_обучение, #Сильный_искусственный_интеллект
👶 Играя и экспериментируя, младенцы быстро усваивают физические законы окружающего их мира. Например, они понимают, что объект, скрытый за препятствием, никуда не исчезает. Когда такое происходит при демонстрации фокуса — малыши выказывают сильное удивление.
🤖 Подобное интуитивное понимание физики необходимо и машинам для ориентации в реальном мире. Ряд специалистов считает, что без активного освоения и деятельности в условиях сложных сред из материальных объектов принципиально невозможно появление сильного или общего ИИ (AGI).
🤱🏻 Поэтому в компании DeepMind предложили модель PLATO (Physics Learning through Auto-encoding and Tracking Objects) или «Обучение физике с помощью автокодировщика и отслеживания объектов». Подход к её тренировке вдохновлен развитием восприятия физических отношений у младенцев.
🔵🔴 Для начала исследователи сгенерировали датасет Physical Concepts. В нём 300 тыс. видеороликов простых взаимодействий объектов: качение шара с горки, столкновение пары шаров и т.д.
↗️↘️Сама PLATO состоит из двух модулей. Первый отвечает за «восприятие» — кодирует изображения и формирует эмбеддинги — сжатые векторные представления. Затем они поступают в динамический модуль, который на их основе учится предсказывать поведение объектов — координаты, векторы скорости и т.п.
⁉️ Построен он с использованием «долгой краткосрочной памяти» (Long short-term memory, LSTM). В ней сохраняется как текущий, так и ряд предыдущих эмбеддингов, что позволяет успешно предсказывать последующие. Интересно, что в случае несовпадения предсказаний с происходящим на видеозаписи, система отмечала «удивление» — тем более выраженное, чем сильнее оказалось отклонение.
В ходе обучения система развила все базовые физические концепции, такие как непрерывность движения, постоянство структуры (неспособность твердых тел исчезать или проходить одно сквозь другое), сохранение формы, неизменность свойств (например, упругости) объектов и т.п., которые есть у младенцев 2,5 - 3 месяцев от роду. Правда достичь их удалось всего за 28 часов зрительного опыта.
Почитать подробнее: для всех в блоге и для продвинутых в научном журнале Nature Human Behaviour
Датасет Physical Concepts доступен на GitHub.
#Машинное_обучение, #Сильный_искусственный_интеллект