反対意見が溢れる世界で、私たち全員が同意できることに注意を向けましょう。ペンを見せて、後ろに隠しても、もう見えなくても、ペンはまだ存在しています。 私たちは皆、それがまだ存在していることに同意することができます、そしておそらくそれが私の後ろに行く前と同じ形と色を持っています。 これは常識です。
物理世界のこれらの常識的な法則は、人間によって普遍的に理解されています。 生後2ヶ月の乳児でも シェア これ 理解。 しかし、科学者たちは、私たちがこの基本的な理解をどのように達成するかについて、まだいくつかの側面に戸惑っています。 そして、私たちはまだ、典型的に発達している乳児の常識的な能力に匹敵することができるコンピューターを構築していません。
新しい リサーチ Nature HumanBehaviorの記事でレビューしているプリンストン大学のLuisPilotoと同僚による、このギャップを埋めるための一歩を踏み出しました。 研究者たちは、物理世界のいくつかの常識的な法則の理解を獲得した深層学習人工知能（AI）システムを作成しました。
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調査結果は、幼児と同じ仮定でタスクに取り組むことにより、人間の心をシミュレートするより良いコンピューターモデルを構築するのに役立ちます。
幼稚な行動
通常、AIモデルは白紙の状態で始まり、さまざまな例を使用してデータでトレーニングされ、そこからモデルが知識を構築します。 しかし、乳児に関する研究は、これは乳児がしていることではないことを示唆しています。 幼児はゼロから知識を構築する代わりに、いくつかの原則から始めます 期待 オブジェクトについて。
たとえば、別のオブジェクトの背後に隠されているオブジェクトに注意を向けると、最初のオブジェクトが引き続き存在することを期待します。 これは、正しい方向から始めるための中心的な前提です。 その後、彼らの知識は時間と経験によってより洗練されたものになります。
Pilotoとその同僚によるエキサイティングな発見は、赤ちゃんの行動をモデルにした深層学習AIシステムが、白紙の状態から始まり、経験だけに基づいて学習しようとするシステムよりも優れているということです。
スライドとボールを壁にキューブします
研究者は両方のアプローチを比較しました。 白紙の状態のバージョンでは、AIモデルにオブジェクトのいくつかの視覚的なアニメーションが与えられました。 いくつかの例では、立方体が傾斜路を滑り降ります。 他では、ボールが壁に跳ね返った。
モデルはさまざまなアニメーションからパターンを検出し、オブジェクトの新しいビジュアルアニメーションで結果を予測する能力についてテストされました。 このパフォーマンスは、視覚的なアニメーションを体験する前に「原則的な期待」が組み込まれたモデルと比較されました。
これらの原則は、オブジェクトがどのように動作し、相互作用するかについて幼児が抱く期待に基づいていました。 たとえば、乳児は2つの物体が互いに通過してはならないことを期待しています。
あなたがこの期待に違反するところにあなたが幼児に魔法のトリックを見せれば、彼らは魔法を見つけることができます。 彼らは、結果が期待されるイベントと比較して、予期しない、または「魔法の」結果を伴うイベントをかなり長く見ることによって、この知識を明らかにします。
乳児はまた、物体がただ瞬きして存在しなくなってはならないことを期待しています。 彼ら 検出できます この期待に違反した場合も同様です。
Pilotoらは、白紙の状態から始まった深層学習モデルがうまく機能することを発見しましたが、幼児の認知に触発されたオブジェクト中心のコーディングに基づくモデルの方がはるかに優れていました。
後者のモデルは、オブジェクトがどのように動くかをより正確に予測でき、新しいアニメーションに期待を適用することに成功し、より少ない例のセットから学習しました（たとえば、28時間のビデオに相当する後にこれを管理しました）。
生来の理解？
時間と経験を通して学ぶことが重要であることは明らかですが、それだけではありません。 Pilotoと同僚によるこの研究は、人間に何が生まれつき、何を学ぶことができるかという古くからの質問への洞察に貢献しています。
それを超えて、それは知識を獲得する人工システムに関して知覚データが果たすことができる役割の新しい境界を定義しています。 また、赤ちゃんに関する研究が、人間の心をシミュレートするより優れたAIシステムの構築にどのように貢献できるかを示しています。
による記事 スーザン・ヘスポス、米国イリノイ州ノースウェスタン大学エバンストンの心理学部およびMARCS研究所の幼児研究教授、 ウエスタンシドニー大学
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