以往,AI會根據(jù)被賦予的數(shù)據(jù)總集創(chuàng)造一個整合度*的大模型,在分析具體案例時,將案例與模型數(shù)據(jù)相匹配。但是,如果你教導AI識別一只貓時,AI 用來識別的圖像數(shù)據(jù)是貓在森林里漫步的場面,那么當你給AI一張貓在沙發(fā)上睡覺的照片,它很可能識別失敗。如今,科學家常常采用另一種更有效的方法——創(chuàng)建適用于觀測數(shù)據(jù)子集的小模型或理論,將它們疊加后集成出一個“萬物之理”。
但這種方法非常有難度,為了實現(xiàn)這一目標,MIT的兩名研究者采取了四種策略,用以產(chǎn)生適應(yīng)于復雜觀測的理論,包括:分而治之(生成多個理論,每個理論只適用于部分數(shù)據(jù))、奧卡姆剃刀理論、統(tǒng)一整合和“終身學習”(嘗試將理論應(yīng)用于未來的問題)。在將這些策略編碼到機器學習算法中之后,研究者向AI展示了一系列越來越復雜的虛擬環(huán)境,其中蘊含著一些奇怪的物理定律,在超過90%的情況下,AI能夠理解這些理論,它還能由此推導出實際應(yīng)用理論,因此研究者將其稱為“AI物理學家”。
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