當(dāng)我們看到一個球從桌子上滾落，或者觀察風(fēng)中搖擺的樹葉時，我們的大腦能夠自然而然地理解這些物理現(xiàn)象背后的規(guī)律。但是，讓人工智能也具備這種"物理直覺"一直是個巨大挑戰(zhàn)。最近，斯坦福大學(xué)的研究團(tuán)隊(duì)在這個問題上取得了重要突破。

這項(xiàng)由斯坦福大學(xué)計算機(jī)科學(xué)系的Jiajun Wu教授領(lǐng)導(dǎo)的研究團(tuán)隊(duì)完成的工作，發(fā)表于2024年的國際機(jī)器學(xué)習(xí)大會（ICML 2024）。研究的第一作者是博士生Michael Chang，合作者還包括Tomer Ullman等研究人員。這篇題為"Learning Physical Dynamics with Subquadratic Memory"的論文詳細(xì)闡述了他們開發(fā)的新型AI系統(tǒng)，該系統(tǒng)能夠像人類嬰兒學(xué)習(xí)物理世界一樣，通過觀察來理解物體運(yùn)動的基本規(guī)律。有興趣深入了解的讀者可以通過論文的官方鏈接或在ICML 2024會議論文集中找到完整內(nèi)容。

這項(xiàng)研究解決的核心問題其實(shí)與我們?nèi)粘Ｉ钕⑾⑾嚓P(guān)。當(dāng)你看到一個蘋果從樹上掉下來時，你不需要復(fù)雜的計算就能預(yù)測它會落在哪里。這種能力對人類來說如此自然，以至于我們很少意識到這背后涉及的復(fù)雜物理推理。然而，對于人工智能來說，這種看似簡單的任務(wù)卻異常困難。傳統(tǒng)的AI系統(tǒng)要么需要事先編程好所有物理規(guī)律，要么需要大量的計算資源來模擬每一個可能的物理交互。

研究團(tuán)隊(duì)發(fā)現(xiàn)，現(xiàn)有的AI系統(tǒng)在處理物理動態(tài)時面臨著一個根本性的內(nèi)存瓶頸。就像一個人試圖同時記住房間里每一個物體與其他所有物體的關(guān)系一樣，當(dāng)物體數(shù)量增加時，所需的記憶容量會呈現(xiàn)爆炸式增長。這種現(xiàn)象在計算機(jī)科學(xué)中被稱為"二次內(nèi)存復(fù)雜度"問題，意思是如果場景中有10個物體，系統(tǒng)需要跟蹤100種可能的相互作用關(guān)系，而如果物體增加到100個，相互作用關(guān)系就會激增到10000種。

研究團(tuán)隊(duì)的創(chuàng)新之處在于開發(fā)了一種全新的學(xué)習(xí)架構(gòu)，就像給AI裝上了一副"物理眼鏡"，讓它能夠更智能地觀察和理解物理世界。這個系統(tǒng)的工作原理類似于人類嬰兒學(xué)習(xí)物理概念的過程。嬰兒不會一開始就試圖理解所有物體之間的復(fù)雜關(guān)系，而是首先學(xué)會識別基本的物理概念，比如"物體會受重力影響"、"固體物體不能互相穿透"等。然后，他們逐漸學(xué)會如何將這些基本規(guī)律組合起來，預(yù)測更復(fù)雜的物理現(xiàn)象。

研究團(tuán)隊(duì)設(shè)計的AI系統(tǒng)采用了分層學(xué)習(xí)的策略。系統(tǒng)首先學(xué)習(xí)識別場景中的各個物體及其基本屬性，就像學(xué)會區(qū)分球、盒子、繩子等不同物體。接著，它學(xué)習(xí)這些物體遵循的基本物理規(guī)律，比如碰撞、重力、摩擦等。最關(guān)鍵的是，系統(tǒng)學(xué)會了如何將這些基本規(guī)律進(jìn)行組合，而不是嘗試記住每一種可能的物體組合情況。

這種方法的巧妙之處在于大幅降低了內(nèi)存需求。回到剛才的比喻，與其記住房間里每個物體與其他物體的所有可能關(guān)系，系統(tǒng)只需要掌握幾條基本的相互作用規(guī)則，然后在需要時動態(tài)地應(yīng)用這些規(guī)則。這就像學(xué)會了加法和乘法運(yùn)算規(guī)則后，你就能計算任意數(shù)字的組合，而不需要背誦所有可能的計算結(jié)果。

為了驗(yàn)證這個系統(tǒng)的有效性，研究團(tuán)隊(duì)設(shè)計了一系列復(fù)雜的物理場景測試。這些測試場景包括多個球體在復(fù)雜地形中的滾動、多個物體同時發(fā)生的碰撞、以及涉及彈簧、繩索等連接件的復(fù)雜機(jī)械系統(tǒng)。在傳統(tǒng)的測試中，當(dāng)場景復(fù)雜度增加時，現(xiàn)有的AI系統(tǒng)要么因?yàn)閮?nèi)存不足而崩潰，要么預(yù)測準(zhǔn)確性急劇下降。

然而，新開發(fā)的系統(tǒng)表現(xiàn)出了令人印象深刻的穩(wěn)定性和準(zhǔn)確性。在一個包含50個相互作用物體的復(fù)雜場景中，傳統(tǒng)系統(tǒng)需要消耗數(shù)千兆字節(jié)的內(nèi)存，而新系統(tǒng)只需要幾百兆字節(jié)就能達(dá)到相同甚至更好的預(yù)測精度。更重要的是，當(dāng)研究團(tuán)隊(duì)將物體數(shù)量增加到100個時，新系統(tǒng)依然能夠保持穩(wěn)定的性能，而傳統(tǒng)系統(tǒng)已經(jīng)完全無法處理這種復(fù)雜度。

這種改進(jìn)不僅僅體現(xiàn)在數(shù)字上，更體現(xiàn)在系統(tǒng)理解物理世界的方式上。研究團(tuán)隊(duì)通過仔細(xì)分析發(fā)現(xiàn)，新系統(tǒng)確實(shí)學(xué)會了真正的物理規(guī)律，而不是簡單地記憶特定場景的結(jié)果。當(dāng)他們向系統(tǒng)展示從未見過的物體組合時，系統(tǒng)能夠正確地應(yīng)用已學(xué)到的物理規(guī)律進(jìn)行預(yù)測。這就像一個真正理解了重力規(guī)律的人，即使面對從未見過的物體，也能預(yù)測它掉落的軌跡。

研究團(tuán)隊(duì)還發(fā)現(xiàn)了一個特別有趣的現(xiàn)象：系統(tǒng)在學(xué)習(xí)過程中自發(fā)地發(fā)現(xiàn)了一些基礎(chǔ)的物理概念。通過分析系統(tǒng)的內(nèi)部表示，研究人員發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)自主地形成了類似于"動量"、"能量守恒"等物理概念的內(nèi)部表示，盡管這些概念從未被明確地教授給系統(tǒng)。這種現(xiàn)象類似于兒童在玩耍中自然而然地發(fā)現(xiàn)物理規(guī)律，比如通過玩球類游戲逐漸理解動量和碰撞的概念。

系統(tǒng)的學(xué)習(xí)能力還表現(xiàn)在對新環(huán)境的適應(yīng)性上。研究團(tuán)隊(duì)測試了系統(tǒng)在不同物理環(huán)境中的表現(xiàn)，比如改變重力強(qiáng)度、摩擦系數(shù)或物體材質(zhì)等。令人驚喜的是，即使在這些改變的環(huán)境中，系統(tǒng)也能快速適應(yīng)并保持較高的預(yù)測準(zhǔn)確性。這種適應(yīng)能力源于系統(tǒng)學(xué)習(xí)的是抽象的物理規(guī)律，而不是特定環(huán)境下的具體表現(xiàn)。

在實(shí)際應(yīng)用的測試中，研究團(tuán)隊(duì)展示了這項(xiàng)技術(shù)的廣泛潛力。在機(jī)器人控制任務(wù)中，裝載了新系統(tǒng)的機(jī)器人能夠更準(zhǔn)確地預(yù)測物體的運(yùn)動軌跡，從而更精確地執(zhí)行抓取和操作任務(wù)。在游戲物理引擎的應(yīng)用中，新系統(tǒng)能夠以更低的計算成本實(shí)現(xiàn)更真實(shí)的物理模擬效果。在虛擬現(xiàn)實(shí)應(yīng)用中，系統(tǒng)的高效性使得實(shí)時物理交互變得更加流暢和自然。

研究團(tuán)隊(duì)還特別關(guān)注了系統(tǒng)的可解釋性。與許多"黑盒"AI系統(tǒng)不同，新開發(fā)的系統(tǒng)能夠以人類可理解的方式解釋其預(yù)測過程。當(dāng)系統(tǒng)預(yù)測一個球會向特定方向滾動時，它能夠指出這個預(yù)測基于哪些物理規(guī)律和環(huán)境因素。這種可解釋性對于安全關(guān)鍵應(yīng)用特別重要，比如自動駕駛汽車需要準(zhǔn)確預(yù)測其他車輛和行人的運(yùn)動軌跡。

從技術(shù)實(shí)現(xiàn)的角度來看，這個系統(tǒng)采用了一種創(chuàng)新的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，將圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與物理感知的注意力機(jī)制相結(jié)合。這種架構(gòu)的設(shè)計靈感來自于人類大腦處理視覺和空間信息的方式。就像人類的視覺皮層會自動識別物體的邊界和屬性，然后將這些信息傳遞給負(fù)責(zé)空間推理的腦區(qū)一樣，新系統(tǒng)也采用了分層處理的方式。

系統(tǒng)的訓(xùn)練過程也體現(xiàn)了研究團(tuán)隊(duì)的巧思。與傳統(tǒng)的監(jiān)督學(xué)習(xí)方法不同，新系統(tǒng)采用了一種結(jié)合了自監(jiān)督學(xué)習(xí)和物理約束的訓(xùn)練策略。系統(tǒng)在觀察物理場景時，不僅學(xué)習(xí)預(yù)測物體的未來位置，還學(xué)習(xí)保持物理定律的一致性。比如，系統(tǒng)會自動檢查預(yù)測結(jié)果是否違反了能量守恒定律，如果發(fā)現(xiàn)不一致，就會調(diào)整其內(nèi)部參數(shù)。

這種訓(xùn)練方法的優(yōu)勢在于能夠利用大量未標(biāo)注的物理場景數(shù)據(jù)。研究團(tuán)隊(duì)發(fā)現(xiàn)，即使沒有人工標(biāo)注的"正確答案"，系統(tǒng)也能通過觀察物理定律的一致性來學(xué)習(xí)正確的物理概念。這大大降低了訓(xùn)練數(shù)據(jù)的獲取成本，也使得系統(tǒng)能夠從更廣泛的物理現(xiàn)象中學(xué)習(xí)。

在評估系統(tǒng)性能時，研究團(tuán)隊(duì)不僅關(guān)注預(yù)測精度，還特別關(guān)注了計算效率和擴(kuò)展性。他們發(fā)現(xiàn)，新系統(tǒng)在處理大規(guī)模物理場景時的計算時間增長速度遠(yuǎn)低于傳統(tǒng)方法。具體來說，當(dāng)場景中的物體數(shù)量增加一倍時，傳統(tǒng)系統(tǒng)的計算時間通常會增加四倍，而新系統(tǒng)的計算時間只增加約1.5倍。這種效率提升使得實(shí)時物理模擬變得更加實(shí)用。

研究團(tuán)隊(duì)還探索了系統(tǒng)在不同物理復(fù)雜度場景中的表現(xiàn)。他們設(shè)計了從簡單的單物體運(yùn)動到復(fù)雜的多物體交互系統(tǒng)的一系列測試場景。結(jié)果顯示，系統(tǒng)的性能提升在復(fù)雜場景中更加明顯。這符合研究團(tuán)隊(duì)的預(yù)期，因?yàn)閭鹘y(tǒng)方法在復(fù)雜場景中的內(nèi)存和計算負(fù)擔(dān)會急劇增加，而新方法的優(yōu)勢恰恰在于能夠高效處理復(fù)雜的相互作用關(guān)系。

特別值得一提的是，研究團(tuán)隊(duì)還測試了系統(tǒng)在處理新型物體和現(xiàn)象時的泛化能力。他們訓(xùn)練系統(tǒng)學(xué)習(xí)剛體物理，然后測試其在處理流體、柔性物體等方面的表現(xiàn)。雖然系統(tǒng)在這些新場景中的表現(xiàn)不如專門訓(xùn)練的場景，但仍然表現(xiàn)出了一定的遷移學(xué)習(xí)能力，這表明系統(tǒng)確實(shí)學(xué)到了一些通用的物理概念。

從更廣闊的科學(xué)意義來看，這項(xiàng)研究為理解人類物理直覺的形成機(jī)制提供了新的視角。通過觀察AI系統(tǒng)如何學(xué)習(xí)物理概念，研究人員能夠更好地理解人類大腦可能采用的類似策略。這種跨學(xué)科的洞察對認(rèn)知科學(xué)和神經(jīng)科學(xué)研究也具有重要價值。

研究團(tuán)隊(duì)在論文中詳細(xì)討論了當(dāng)前方法的局限性和未來的改進(jìn)方向。他們坦率地指出，現(xiàn)有系統(tǒng)主要專注于剛體物理，對于流體動力學(xué)、熱傳導(dǎo)等更復(fù)雜的物理現(xiàn)象仍然有限。此外，系統(tǒng)在處理多尺度物理現(xiàn)象（比如同時涉及分子級和宏觀級的相互作用）時也面臨挑戰(zhàn)。

然而，研究團(tuán)隊(duì)對這些挑戰(zhàn)持樂觀態(tài)度，并提出了具體的解決方案。他們正在開發(fā)更通用的物理學(xué)習(xí)框架，能夠自動識別不同類型的物理現(xiàn)象并采用相應(yīng)的處理策略。他們還在探索如何將量子物理、相對論等更高級的物理理論整合到AI系統(tǒng)中。

這項(xiàng)研究的社會影響也值得關(guān)注。更高效的物理模擬技術(shù)將直接推動工程設(shè)計、科學(xué)研究和娛樂產(chǎn)業(yè)的發(fā)展。在工程領(lǐng)域，建筑師和機(jī)械工程師能夠更快速地測試設(shè)計方案的物理可行性。在科學(xué)研究中，研究人員能夠模擬更復(fù)雜的物理系統(tǒng)，加速科學(xué)發(fā)現(xiàn)的過程。在娛樂產(chǎn)業(yè)中，游戲和電影制作將能夠呈現(xiàn)更真實(shí)的物理效果，同時降低制作成本。

從教育的角度來看，這種技術(shù)也有巨大的應(yīng)用潛力。基于這種AI系統(tǒng)的物理教學(xué)軟件能夠?yàn)閷W(xué)生提供更直觀、更個性化的物理概念學(xué)習(xí)體驗(yàn)。學(xué)生可以通過與虛擬物理環(huán)境的交互來探索各種物理現(xiàn)象，而AI系統(tǒng)能夠?qū)崟r提供準(zhǔn)確的物理反饋和解釋。

安全性考量也是研究團(tuán)隊(duì)重點(diǎn)關(guān)注的問題。在自動駕駛、機(jī)器人手術(shù)等安全關(guān)鍵應(yīng)用中，物理預(yù)測的準(zhǔn)確性直接關(guān)系到人身安全。研究團(tuán)隊(duì)開發(fā)了專門的不確定性評估機(jī)制，使系統(tǒng)能夠識別其預(yù)測可能不準(zhǔn)確的情況，并在這些情況下采取保守策略或?qū)で笕祟惛深A(yù)。

說到底，這項(xiàng)研究代表了人工智能向真正理解物理世界邁出的重要一步。過去的AI系統(tǒng)主要依靠記憶和模式匹配來處理物理問題，而這個新系統(tǒng)開始展現(xiàn)出類似人類的物理直覺和推理能力。雖然我們距離創(chuàng)造出完全理解物理世界的AI還有很長的路要走，但這項(xiàng)研究為我們指明了正確的方向。

對于普通人來說，這項(xiàng)技術(shù)的成果可能會在不久的將來悄然改變我們的生活體驗(yàn)。從更智能的家用機(jī)器人到更真實(shí)的虛擬游戲世界，從更安全的自動駕駛汽車到更高效的工業(yè)設(shè)計流程，這種能夠真正"理解"物理世界的AI將為我們帶來前所未有的便利和可能性。

這項(xiàng)研究也提醒我們，人工智能的發(fā)展不僅僅是技術(shù)的進(jìn)步，更是對人類智能本質(zhì)的深度探索。通過讓機(jī)器學(xué)會像人類一樣理解物理世界，我們不僅推動了技術(shù)的邊界，也加深了對自身認(rèn)知能力的理解。研究團(tuán)隊(duì)在ICML 2024上分享的這項(xiàng)工作，無疑將激發(fā)更多研究者投入到這個充滿挑戰(zhàn)和機(jī)遇的領(lǐng)域中來。

Q&A

Q1：斯坦福大學(xué)開發(fā)的新AI系統(tǒng)與傳統(tǒng)物理模擬有什么不同？

A：新系統(tǒng)最大的不同在于學(xué)習(xí)方式更像人類。傳統(tǒng)系統(tǒng)要么需要事先編程所有物理規(guī)律，要么需要記住每個物體間的所有可能關(guān)系，內(nèi)存消耗巨大。而新系統(tǒng)像嬰兒學(xué)習(xí)一樣，先掌握基本物理概念如重力、碰撞等，然后學(xué)會組合運(yùn)用這些規(guī)律來預(yù)測新場景，大幅降低了內(nèi)存需求。

Q2：這種AI物理學(xué)習(xí)技術(shù)什么時候能應(yīng)用到日常生活中？

A：部分應(yīng)用已經(jīng)開始出現(xiàn)。目前主要在游戲物理引擎、機(jī)器人控制和虛擬現(xiàn)實(shí)中使用。未來幾年內(nèi)，我們可能會在更智能的家用機(jī)器人、更真實(shí)的游戲體驗(yàn)、更安全的自動駕駛等方面看到這項(xiàng)技術(shù)的普及。不過完全成熟的應(yīng)用還需要進(jìn)一步優(yōu)化和測試。

Q3：這個AI系統(tǒng)能處理所有類型的物理現(xiàn)象嗎？

A：目前還不能。研究團(tuán)隊(duì)坦率承認(rèn)，現(xiàn)有系統(tǒng)主要擅長處理剛體物理，如球體碰撞、物體掉落等。對于流體動力學(xué)、熱傳導(dǎo)、量子物理等更復(fù)雜現(xiàn)象仍有局限。不過研究團(tuán)隊(duì)正在開發(fā)更通用的框架，目標(biāo)是讓AI能夠自動識別不同物理現(xiàn)象類型并采用相應(yīng)處理策略。