摄影师：宋艺
电脑能像婴儿一样思考吗？
希思波丝、熙瓦澜/文
田达廷、雷雳译
1950年，理论计算机科学家艾伦·图灵（Alan Turing）写道：“与其试图制作一个模拟成人思维的程序，为什么不尝试制作一个模拟孩子思维的程序呢？”根据图灵的说法，如果我们从孩子的头脑开始，并为其提供适当的体验，计算机也可以变得像成年人一样思考。在《自然人类行为》杂志上的一篇论文中，皮洛托及其同事提出了来自直觉物理学的计算机模型的数据。直觉物理学是我们用来理解物体行为和相互作用的常识知识。例如，如果我在桌子上方晃动我的钥匙，并宣布我要放手，每个人都知道不受支持的物体（即我的钥匙）不会漂浮在半空中，并且两个物体（钥匙和桌子）不会相互穿过。因此，我们希望我的钥匙会掉落，直到它撞到桌子。这种知识并不是我们成年人所独有的，即使是3个月大的婴儿也有这些期望，如果他们遇到似乎违反这些期望的“神奇”情况，他们会做出反应。对人类来说，这种知识似乎无处不在，但我们如何做到的仍然不清楚。例如，在直觉物理学上，人工智能就无法与正常发育3个月大的婴儿相媲美。许多人工智能系统支持“从0开始学习”的直觉物理学方法，而对婴儿的研究表明，他们可能从对物体行为和相互作用的原则性期望开始。在这方面，皮洛托和他的同事们想要搞清楚使用对象原则架构的人工智能是否能学习一组不同的物理概念，特别是婴儿能够理解的概念，如实体性（一个东西无法穿过另一个东西）和连续性（一个东西不会突然出现或消失）。皮洛托等人通过在AI中使用标准方法来解决这个问题。他们创建了一个计算模拟，以测试深度学习系统是否可以从视觉动画中获得对直观物理的理解。这是一项重要的工作，因为它测试了想要解释3个月大婴儿脑中显而易见的知识，需要什么样的感知经验。研究结果表明，视觉动画可以解释一些直观的物理学习，但不足以解释我们在婴儿身上看到的东西。换句话说，计算模型需要一些关于物体如何行为和相互作用的原则性知识，以匹配婴儿中常见的学习水平。该文在关于婴儿和成人是否以根本相似的方式看待世界的自然-养育辩论中建立了一个有趣的中间地带。“自然”观点被许多当代发展科学家所持有，但这不是唯一的可能性。其他学者赞同从头开始学习的“培育”理论，并认为发展成功智能的关键在于通过处理丰富的经验或大量数据来检测输入中的模式。如果后者是正确的，那么心灵可以被视为一种通用设备，可以适应环境提供的任何结构和挑战。皮洛托等人的结果则说明，视觉动画的经验是对学习过程的重要贡献，但这并不是故事的全部。完整的故事需要一些内在的知识。此外，还有另外两个令人惊讶的发现。首先，该模型能够将期望推广到一组与训练期间呈现的对象和事件不同的新对象和事件。其次，该模型能够成功地展示学习，尽管已经在一组相对较小的视觉动画上进行了训练。这些发现也与我们在婴儿研究中看到的特征相似。与许多关键研究结果一样，这篇论文的发现表明，图灵可能是对的。常识物理学是一个阐述发展和提炼知识的过程，而不从根本上改变它。这意味着对婴儿知识的研究可以深入了解成年人的知识，并可能告诉我们如何构建更好的计算机模型来模拟人类思维。资料来源：
https://www.nature.com/articles/s41562-022-01395-7
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