I ricercatori stanno trattando di nuovo le reti neurali come un bambino piccolo

Guarda il blocco cadere – Boom!

Lo studio dei principi di base della fisica che governano il mondo inizia nel primo anno di vita, quando il bambino inizia a controllare i movimenti delle braccia e delle gambe (invece di comportarsi come un insetto a testa in giù). Quindi il bambino inizia a catturare gli oggetti che sono a portata di mano e a sperimentarli. Oltre al riflesso forse più comune di infilarsi tutto in bocca (perché bisogna assaporare il sapore di uno scricchiolio di cane che si trova sotto un divano che probabilmente è più grande del bambino stesso), c’è anche il riflesso di spingere, tirare o lanciare oggetti caduti nella bocca del bambino. È così che un bambino impara la fisica. Le cose tese cadono verso di noi, spingono nella direzione opposta, lanciano – cadono (o si rompono in mille pezzi. Peccato per il vaso, mamma).

Qualche tempo fa abbiamo scritto di cambiare l’approccio all’apprendimento dell’IA, che ora migliorerà passo dopo passo, in un modello che assomiglia più all’insegnamento a un bambino piccolo. La ricerca proposta da DeepMind sembra ampliare questa idea. Inoltre, i ricercatori hanno cercato di implementare un meccanismo di sorpresa quando l’oggetto osservato non si comporta come previsto.

Blocchi virtuali

Una rete neurale chiamata PLATO (Physics Learning through Automatic Object Coding and Tracking) è stata addestrata su circa 30 ore di video che mostrano oggetti semplici in movimento, come cubi e sfere. Ha imparato a rispondere ai cambiamenti nella posizione degli elementi e alla loro velocità. I modelli più importanti che l’IA è stata in grado di stabilire erano legati alla continuità costante dell’esistenza di un oggetto. Ad esempio, una palla che rotolava si muoveva continuamente lungo la sua traiettoria dal punto A al punto B, e non solo teletrasportata da un punto all’altro.

La seconda questione importante era la forza degli elementi presentati, che non permettevano alla loro forma di cambiare o penetrare l’uno nell’altro.

Ho una palla, nessuna palla

Dopo l’allenamento, PLATO ha acquisito la capacità di prevedere gli ulteriori movimenti degli elementi che erano nel film che gli era stato presentato. Tuttavia, quando un oggetto sullo schermo non si è comportato come previsto dall’IA, ha mostrato sorpresa. Per i ricercatori, la misura di questa sorpresa è stata l’entità della differenza tra la situazione nel film e la previsione generata da PLATO.

Ricorda che PLATO non è un modello comportamentale che imita i bambini umani. Tuttavia, i suoi risultati possono essere utilizzati per testare ipotesi sull’apprendimento dei bambini.

Speriamo che il lavoro all’avanguardia dell’IA di cui abbiamo sentito parlare di recente porti presto i ricercatori ad alcune conclusioni interessanti su noi stessi.

Fonte: nature.com