Специалисты DeepMind (подразделение Google) сообщили о разработке искусственного интеллекта, который способен извлекать простые правила физического мира из набора видеороликов.
Фактически, можно говорить, что система обладает неким подобием интуиции. Правила взаимодействия физических объектов, включая местоположение, особенности движения, очертания, извлекаются из базовой информации. При этом модель может реагировать «удивлением», если ситуация явно отклоняется от нормы. К примеру, если объект не падает на землю при броске.
ИИ получил название Plato (по первым буквам от Physics Learning through Auto-encoding and Tracking Objects – можно перевести как обучение физике с помощью автоматического кодирования и отслеживания объектов). В реальных тестах ИИ показал отличную гибкость – для выработки «интуиции» ему понадобился относительно небольшой набор примеров. Этого было достаточно для прогнозирования поведения предметов при условиях, которые ранее не встречались.
Специалисты, изучающие начальный этап развития детей, давно пытаются выяснить, могут ли дети полноценно обучаться путем выявления закономерностей в информации, полученной только с опытом.
Анализ результатов тестирования Plato показывает, что в определенных направлениях такой алгоритм обучения не подойдет: опыт необходимо дополнять определенными знаниями. К примеру, младенцы уже осознают наличие силы притяжения, не удивляясь падению предметов при отпускании.
Основной упор при тестировании искусственного интеллекта специалисты делали на обработку так называемых «нарушений ожидаемого». В качестве базы использовался ряд фундаментальных принципов: твердые тела не могут проходить друг через друга, объекты существуют непрерывно во времени, не исчезая, даже если полностью скрыты другими предметами.
На начальном этапе создания Plato применялся стандартный алгоритм двустороннего подхода. Первый компонент анализирует набор видео, выделяя нужные объекты. Далее подключается модуль предсказания динамических изменений, который использует состояния предыдущих предметов для предсказания поведения следующих. Иначе говоря, система формирует своеобразный «физический движок», состоящий из объектов и сценариев поведения, и использует его для предположений, как определенный предмет будет себя вести в реальных условиях.
Далее идет этап обучения, для которого использовались специально подготовленные видеоролики, суммарная длительность которых составляла 30 часов. Видео было загружено из открытого каталога Physical Concepts Dataset и содержало контент, демонстрирующий различное взаимодействие простых тел.
Далее ИИ предлагали ролики, в которых аналогичные объекты взаимодействовали в противоречии с законами физики. В качестве степени «удивления» использовалось различие между предсказаниями и тем, как развивались события в роликах.
Естественно, Plato не является полным аналогом разума ребенка в возрасте трех месяцев. Однако модель позволяет получить некоторое представление, как происходит развития мозга человека. Также разработка позволила наглядно продемонстрировать, что искусственный интеллект относительно легко можно научить понимать основные законы физики и определять ситуации, когда эти законы нарушаются.
Авторы исследования опубликовали набор видеороликов, который использовался для обучения алгоритма, чтобы другие специалисты также могли изучить поведение ИИ при анализе сложных физических явлений.