DeepMind AI借鉴婴儿学习机制，突破直觉物理理解瓶颈

DeepMind公司工程师构建了一个基于婴儿大脑研究的机器学习系统。该系统在理解“直觉物理”原则，如物体的固定性、连续性及边界性方面，展现出超越传统AI的性能。婴儿在出生数月内便能掌握这些基本物理概念，而现有强大AI在这些任务上仍显不足。

该AI系统通过模拟婴儿早期学习机制，内置了关于直觉物理的“知识内核”。在仅28小时的训练视频（如球滚动、积木掉落）后，该系统在面对物理上不可能的场景时，能够表现出“惊讶”反应，其表现优于未进行此类模拟的同类AI。

此项研究成果发表于《Nature Human Behavior》期刊，为AI如何更高效地理解和模拟人类认知过程提供了新视角。它证实了借鉴生物发展心理学原理，能够显著提升AI的学习效率和对物理世界的直观理解能力，是迈向量更通用、更类人AI的重要一步。

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