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DeepMind AI 像婴儿一样学习简单物理学 受婴儿学习方式的启发，DeepMind 的计算机科学家开发出一种程序能学习物体行为的简单物理学规则。研究报告发表在《Nature Human Behaviour》期刊上。当婴儿看到违反物理规则的画面时他们会表现出惊讶，比如视频中的球突然消失了。但 AI 在理解此类行为上的能力欠缺。Luis Piloto 和同事开发出名叫 Physics Learning through Auto-encoding and Tracking Objects (PLATO) 的软件模型，像婴儿那样学习简单的物理学规则。研究团队通过给 PLATO 观看许多描绘简单场景的视频来训练它，比如球落到地上，球滚到其他物体后面又再次出现，很多球之间弹来弹去。训练之后，研究人员给 PLATO 观看了有时包含不可能场景的视频，以此作为测试。和年幼的小孩一样，PLATO 在看到“不可能场景”时表现出了“惊讶”，比如物体互相穿过却没有发生相互作用。PLATO 只观看了 28 小时的视频就获得了以上学习效果。这些结果对 AI 和人类认知研究皆有重大影响。研究团队表示，这一模型可以学习各种物理概念，且体现出与发展心理学的发现一致的特点，而 PLATO 可以作为研究人类如何学习直观物理的一个有力工具，同时也表明了物体表征对于人类理解周围世界具有重要作用。（Solidot） Dapr 1.8.0 发布 Dapr 是一个可移植的、事件驱动的运行时，它使任何开发人员能够轻松构建出弹性的、无状态和有状态的应用程序，并可运行在云平台或边缘计算中，它同时也支持多种编程语言和开发框架。近日 Dapr 1.8 正式发布，这是自 2021 年 2 月发布 1.0 版本以来的第八次小版本更新，主要功能更新有分布式API，中间件组件的WASM支持、容错弹性策略、覆盖默认弹性重试、改进的弹性日志记录、共享状态的命名空间支持、元数据API返回组件功能列表等。 |
2022-05-12
2021-10-20
2022-04-28
2022-05-07
2022-05-10
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