我們經常將人工智能視為自動化某些任務的工具。但是事實證明，這項技術還可以幫助我們更好地了解自己。至少麻省理工學院(MIT)的一組研究人員認為，他們將能夠使用新的AI模型。

該系統被稱為ADEPT，可以像人類一樣直觀地理解一些物理定律。它可以查看視頻中的一個對象，根據對物理定律的了解來預測其應采取的行動，如果隨后查看的對象消失或傳送，則可以使其感到驚訝。ADEPT背后的團隊表示，他們的模型將使其他研究人員將來能夠創建更智能的AI，也使我們對嬰兒如何理解周圍的世界有了更好的了解。

“當嬰兒三個月大的時候，他們有一種觀念，即物體不會眨眼而過，不會互相移動或傳送，”研究人員之一凱文·史密斯(Kevin A. Smith)說。 ADEPT。“我們想捕獲并正式化這些知識，以將嬰兒的認知建立為人工智能代理。我們現在正在以類似于人類的方式來分離模型，以區分基本的，令人難以置信或合理的場景。”

ADEPT依靠兩個模塊來完成其工作。第一個檢查對象，確定其形狀，姿勢和速度。該模塊的有趣之處在于它不會陷入細節中。它僅查看某物的近似幾何形狀，而不分析它的每個方面，然后再進行下一步。根據ADEPT團隊的說法，這是設計使然。它使系統能夠預測各種不同物體的運動，而不僅僅是預測受過訓練的物體。而且，這是系統設計的一個方面，使其與嬰兒相似。像ADEPT一樣，事實證明，孩子在思考事物的移動方式時，并不在乎它們的特定物理特性。

第二個模塊是一個物理系統。它與視頻游戲開發人員在游戲中復制真實世界的軟件具有相似之處。它獲取圖形模塊捕獲的數據，并根據物理定律模擬對象應如何操作。一旦有了幾個預期的結果，它將把這些結果與視頻的下一幀進行比較。如果發現實際發生的事情與預期發生的事情有所出入，它將發出信號。信號越強，發生的事情就越使人驚訝。ADEPT的有趣之處在于，它的驚奇程度與顯示相同視頻集的人類的驚奇程度相匹配。

研究小組表示，展望未來，他們希望進一步探索幼兒如何看待世界，并將這些發現納入他們的模型中。史密斯說：“我們想看看還有什么需要內置的東西，以便更像嬰兒一樣理解世界，并使我們對心理學的認識正規化，以建立更好的AI代理。”