人工智能(Artificial Intelligence)，英文縮寫為AI，它是研究、開發(fā)用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統(tǒng)的一門新的技術科學。

人工智能是計算機科學的一個分支，它企圖了解智能的實質，并生產(chǎn)出一種新的能以人類智能相似的方式做出反應的智能機器，該領域的研究包括機器人、語言識別、圖像識別、自然語言處理和專家系統(tǒng)等。人工智能從誕生以來，理論和技術日益成熟，應用領域也不斷擴大，可以設想，未來人工智能帶來的科技產(chǎn)品，將會是人類智慧的“容器”。人工智能可以對人的意識、思維的信息過程的模擬。人工智能不是人的智能，但能像人那樣思考、也可能超過人的智能。

人工智能是一門極富挑戰(zhàn)性的科學，從事這項工作的人必須懂得計算機知識，心理學和哲學。人工智能是包括十分廣泛的科學，它由不同的領域組成，如機器學習，計算機視覺等等，總的說來，人工智能研究的一個主要目標是使機器能夠勝任一些通常需要人類智能才能完成的復雜工作。但不同的時代、不同的人對這種“復雜工作”的理解是不同的。 [1] 2017年12月，人工智能入選“2017年度中國媒體十大流行語”。 [2] 2021年9月25日，為促進人工智能健康發(fā)展，《新一代人工智能倫理規(guī)范》發(fā)布。

7月11日電 科學家們正嘗試解決人與機器之間的差距問題。英國《自然·人類行為》上發(fā)表的一項研究指出，一個人工智能(AI)系統(tǒng)能以類似嬰兒的方式學習物理世界的基本常識性規(guī)則。

“直觀物理學”是體現(xiàn)智力的基礎，使人們能夠與物理世界進行真實的接觸，這也是人類所謂“常識”的關鍵組成部分。人類在這方面具有先天優(yōu)勢，即使年幼的嬰兒也懂得“直觀物理”，即世界運作的常識性規(guī)則。只有5個月大的嬰兒在看到了不符合物理規(guī)律的場景也會感到驚訝，比如玩具突然不見了。然而，再厲害的AI系統(tǒng)在對“直觀物理”的理解上也相形見絀——長久以來，讓機器學習算法來學習“直觀物理”非常困難，盡管這些系統(tǒng)已經(jīng)在許多其他任務上表現(xiàn)出超越人類的能力，如學習識別不同的物體。

此次，英國“深度思維”(Deep Mind)公司的路易斯·派洛特及其同事報告了一個能學習直觀物理的深度學習系統(tǒng)，名為PLATO。PLATO包含的系統(tǒng)受到嬰兒如何學習的啟發(fā)。尤其值得一提的是，PLATO遵循這樣一種理論，即認為物體在人類周圍物理世界的表現(xiàn)和預測中扮演核心角色。

研究團隊通過給PLATO觀看許多描繪簡單場景的視頻來訓練它，比如球落到地上，球滾到其他物體后面又再次出現(xiàn)，很多球之間彈來彈去。訓練之后，研究人員給PLATO觀看了有時包含不可能場景的視頻，以此作為測試。和年幼的小孩一樣，PLATO在看到“不可能場景”時表現(xiàn)出了“驚訝”，比如物體互相穿過卻沒有發(fā)生相互作用。PLATO只觀看了28小時的視頻就獲得了以上學習效果。

這些結果對AI和人類認知研究皆有重大影響。研究團隊表示，這一模型可以學習各種物理概念，且體現(xiàn)出與發(fā)展心理學的發(fā)現(xiàn)一致的特點，而PLATO可以作為研究人類如何學習直觀物理的一個有力工具，同時也表明了物體表征對于人類理解周圍世界具有重要作用。

人工智能會下棋，甚至打敗過世界圍棋冠軍，這已經(jīng)是老生常談。

別看AI這么厲害，它只是借助了深度學習的方式，通過無數(shù)次的訓練，讓它能夠在面對實際問題時，從訓練數(shù)據(jù)庫中計算尋得最優(yōu)解，這并不代表機器人能夠像人一樣進行自主思考。

7月11日，DeepMind公司最新的一項關于AI的文章有了突破性進展，研究者運用發(fā)展心理學領域的知識可以讓AI能像人類嬰兒一樣“學會思考”。而此前，最先進的AI系統(tǒng)仍然難以捕捉到日常人類場景中的“常識性”知識，比如指導預測、推理和行動。

可以說，DeepMind的這項研究，大大推進了人工智能在直覺感知方面的發(fā)展。此后，人工智能真的更像“人”了。

早在機器人問世之時，就有許多人想象過：如果機器人能夠像人一樣思考，世界將會變成什么樣子?(相信你腦海中已經(jīng)浮現(xiàn)出相應的電影場景了。)

這個問題已經(jīng)塵封多年，但是近期的一項發(fā)表在《自然·人類行為》上的研究顯示，人工智能或許擁有了“像嬰兒一樣思考”的能力：能像嬰兒一樣理解直觀物理學。值得一提的是，這是知名人工智能公司DeepMind科研人員發(fā)表的成果。

Luis Piloto和他的同事做了一個能學習直觀物理學的深度學習系統(tǒng)，名為PLATO。PLATO包含的系統(tǒng)受到了嬰兒學習方法相關研究的啟發(fā)。并且，PLATO遵循認為物體在我們周圍物理世界的表示和預測中扮演核心作用的理論。

具體來說，研究者通過給PLATO觀看許多描繪簡單場景的視頻來訓練它，比如球落到地上，球滾到其他物體后面又再次出現(xiàn)，很多球之間彈來彈去。訓練之后，PLATO在看到?jīng)]有意義的場景(如物體互相穿過卻沒有發(fā)生相互作用)時表現(xiàn)出了像人類嬰兒那樣“驚訝”。

令人驚訝的是，PLATO只觀看了28小時的視頻就獲得了以上學習效果。

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