DeepMind AI aprende física viendo movies que no tienen sentido


Un algoritmo creado por la firma de inteligencia synthetic DeepMind puede distinguir entre movies en los que los objetos obedecen las leyes de la física y aquellos en los que no lo hacen.


Tecnología


11 julio 2022

Ver movies de objetos que interactúan ayudó a una IA a aprender física

Audio y grabación/Shutterstock

enseñando inteligencia synthetic Para comprender conceptos físicos simples, como que un objeto sólido no puede ocupar el mismo espacio que otro, podría conducir a un software program más capaz que requiera menos recursos computacionales para entrenar, dicen los investigadores de DeepMind.

La empresa con sede en el Reino Unido ha creado previamente una IA que puede vencer a jugadores expertos en ajedrez y listoescribe software program de ordenador y resolver el problema del plegamiento de proteínas. Pero estos modelos son altamente especializados y carecen de una comprensión normal del mundo. Como dicen los investigadores de DeepMind en su último artículo, “todavía falta algo elementary”.

ahora, luis piloto en DeepMind y sus colegas han creado una IA llamada Physics Studying by way of Auto-encoding and Monitoring Objects (PLATO) que está diseñada para comprender que el mundo físico está compuesto de objetos que siguen leyes físicas básicas.

Los investigadores entrenaron a PLATO para identificar objetos y sus interacciones mediante el uso de movies simulados de objetos que se mueven como cabría esperar, como pelotas que caen al suelo, ruedan una detrás de otra y rebotan entre sí. También proporcionaron datos de PLATO que mostraban exactamente qué píxeles de cada cuadro pertenecían a cada objeto.

Para probar la capacidad de PLATO para comprender cinco conceptos físicos como la persistencia (que un objeto tiende a no desaparecer), la solidez y la inmutabilidad (que un objeto tiende a conservar características como la forma y el shade), los investigadores utilizaron otra serie de movies simulados. Algunos mostraban objetos que obedecen a la física, mientras que otros representaban acciones sin sentido, como una pelota que rueda detrás de un pilar, sin emerger por un lado, sino que luego reaparece detrás de otro pilar más adelante en su ruta.

Le encargaron a PLATO que predijera lo que sucedería a continuación en cada video y descubrieron que sus predicciones eran confiablemente incorrectas para los movies sin sentido, pero generalmente correctas para los lógicos, lo que sugiere que la IA tiene un conocimiento intuitivo de la física.

Pilot cube que los resultados muestran que una visión del mundo centrada en objetos podría dar a una IA un conjunto de habilidades más generalizado y adaptable. “Si considera, por ejemplo, todas las diferentes escenas en las que podría estar una manzana”, cube. “No tienes que aprender sobre una manzana en un árbol, versus una manzana en tu cocina, versus una manzana en la basura. Cuando aíslas la manzana como algo propio, estás en una mejor posición para generalizar cómo se comporta en nuevos sistemas, en nuevos contextos. Proporciona eficiencia en el aprendizaje”.

marca nixon en la Universidad de Southampton, Reino Unido, cube que el trabajo podría conducir a nuevas vías de investigación de IA e incluso puede revelar pistas sobre la visión y el desarrollo humanos. Pero expresó su preocupación por la reproducibilidad porque el documento cube que «nuestra implementación de PLATO no es viable externamente».

“Eso significa que están usando una arquitectura que otras personas probablemente no puedan usar”, cube. “En ciencia, es bueno ser reproducible para que otras personas puedan obtener los mismos resultados y luego llevarlos más allá”.

chen feng en la Universidad de Nueva York cube que los hallazgos podrían ayudar a reducir los requisitos computacionales para entrenar y ejecutar modelos de IA.

“Esto es algo así como enseñarle a un niño qué es un automóvil enseñándole primero qué son las ruedas y los asientos”, cube. “El beneficio de usar una representación centrada en objetos, en lugar de entradas visuales sin procesar, hace que la IA aprenda conceptos físicos intuitivos con una mejor eficiencia de datos”.

Referencia de la revista: Naturaleza Comportamiento Humano, DOI: 10.1038/s41562-022-01394-8

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