Люди быстро усваивают базовые законы физики. Дети рано начинают понимать, как ведут себя объекты, и сразу замечают, если происходит что-то, не укладывающееся в эту картину мира. Например, когда взрослые показывают им фокус. Исследователи из MIT спроектировали компьютерную модель, которая демонстрирует понимание основ физики примерно на том же уровне. Ее можно использовать для создания более умного ИИ или для изучения психологии детского восприятия, пишет MIT News.
Модель ADEPT наблюдает за объектами, движущимися по сцене, и делает предсказания о том, как они должны повести себя, на основе «интуитивно» понятых законов физики.
Следя за кадрами, модель присваивает каждому уровень «неожиданности» — чем он выше, тем больше она «удивлена» происходящим.
Если поведение объекта категорически расходится с прогнозом — скажем, внезапно исчезает или телепортируется на другой край сцены — уровень неожиданности зашкаливает.
ADEPT состоит из двух модулей: графического, который распознает положение, форму и скорость движения объектов на видео, и физического, который предсказывает будущие характеристики объектов.
В психологии развития существуют тесты, в которых детям показывают пары видеоклипов: на одном предметы ведут себя как положено по законам физики, на другом — нарушая их. Такое же видео разработчики показали 60 взрослым, которые должны были оценить степень своего удивления по шкале от 0 до 100. Затем то же самое сделала модель ADEPT. Результаты оказались очень близкими.
Более того: модель выразила удивление и в тех случаях, когда люди не заметили нарушения законов физики, а оно там было.
В дальнейшем ученые намерены глубже погрузиться в детскую психологию и включить новые данные в модель. «Мы хотим увидеть, что еще нужно встроить, чтобы понять мир, как его понимают дети, и формализовать то, что мы знаем о психологии, чтобы создавать более качественный ИИ», — заявил Кевин Смит, руководитель проекта.
Это не первый опыт разработки ИИ с интуицией для специалистов MIT. В прошлом году они создали нейросеть, которая умеет не только анализировать медицинскую информацию, но и оценивать состояние пациента на основании скрытых данных.
