當我們看到一個球從桌子上滾落，或者觀察風中搖擺的樹葉時，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，斯坦福大學的研究團隊在這個問題上取得了重要突破。

這項由斯坦福大學計算機科學系的Jiajun Wu教授領導的研究團隊完成的工作，發(fā)表于2024年的國際機器學習大會（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)能夠像人類嬰兒學習物理世界一樣，通過觀察來理解物體運動的基本規(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容。

這項研究解決的核心問題其實與我們日常生活息息相關。當你看到一個蘋果從樹上掉下來時，你不需要復雜的計算就能預測它會落在哪里。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雜物理推理。然而，對于人工智能來說，這種看似簡單的任務卻異常困難。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。

研究團隊發(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系一樣，當物體數(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)象在計算機科學中被稱為"二次內存復雜度"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系，而如果物體增加到100個，相互作用關系就會激增到10000種。

研究團隊的創(chuàng)新之處在于開發(fā)了一種全新的學習架構，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習物理概念的過程。嬰兒不會一開始就試圖理解所有物體之間的復雜關系，而是首先學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，他們逐漸學會如何將這些基本規(guī)律組合起來，預測更復雜的物理現(xiàn)象。

研究團隊設計的AI系統(tǒng)采用了分層學習的策略。系統(tǒng)首先學習識別場景中的各個物體及其基本屬性，就像學會區(qū)分球、盒子、繩子等不同物體。接著，它學習這些物體遵循的基本物理規(guī)律，比如碰撞、重力、摩擦等。最關鍵的是，系統(tǒng)學會了如何將這些基本規(guī)律進行組合，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存需求?；氐絼偛诺谋扔?，與其記住房間里每個物體與其他物體的所有可能關系，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)地應用這些規(guī)則。這就像學會了加法和乘法運算規(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果。

為了驗證這個系統(tǒng)的有效性，研究團隊設計了一系列復雜的物理場景測試。這些測試場景包括多個球體在復雜地形中的滾動、多個物體同時發(fā)生的碰撞、以及涉及彈簧、繩索等連接件的復雜機械系統(tǒng)。在傳統(tǒng)的測試中，當場景復雜度增加時，現(xiàn)有的AI系統(tǒng)要么因為內存不足而崩潰，要么預測準確性急劇下降。

然而，新開發(fā)的系統(tǒng)表現(xiàn)出了令人印象深刻的穩(wěn)定性和準確性。在一個包含50個相互作用物體的復雜場景中，傳統(tǒng)系統(tǒng)需要消耗數(shù)千兆字節(jié)的內存，而新系統(tǒng)只需要幾百兆字節(jié)就能達到相同甚至更好的預測精度。更重要的是，當研究團隊將物體數(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雜度。

這種改進不僅僅體現(xiàn)在數(shù)字上，更體現(xiàn)在系統(tǒng)理解物理世界的方式上。研究團隊通過仔細分析發(fā)現(xiàn)，新系統(tǒng)確實學會了真正的物理規(guī)律，而不是簡單地記憶特定場景的結果。當他們向系統(tǒng)展示從未見過的物體組合時，系統(tǒng)能夠正確地應用已學到的物理規(guī)律進行預測。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，也能預測它掉落的軌跡。

研究團隊還發(fā)現(xiàn)了一個特別有趣的現(xiàn)象：系統(tǒng)在學習過程中自發(fā)地發(fā)現(xiàn)了一些基礎的物理概念。通過分析系統(tǒng)的內部表示，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)的學習能力還表現(xiàn)在對新環(huán)境的適應性上。研究團隊測試了系統(tǒng)在不同物理環(huán)境中的表現(xiàn)，比如改變重力強度、摩擦系數(shù)或物體材質等。令人驚喜的是，即使在這些改變的環(huán)境中，系統(tǒng)也能快速適應并保持較高的預測準確性。這種適應能力源于系統(tǒng)學習的是抽象的物理規(guī)律，而不是特定環(huán)境下的具體表現(xiàn)。

在實際應用的測試中，研究團隊展示了這項技術的廣泛潛力。在機器人控制任務中，裝載了新系統(tǒng)的機器人能夠更準確地預測物體的運動軌跡，從而更精確地執(zhí)行抓取和操作任務。在游戲物理引擎的應用中，新系統(tǒng)能夠以更低的計算成本實現(xiàn)更真實的物理模擬效果。在虛擬現(xiàn)實應用中，系統(tǒng)的高效性使得實時物理交互變得更加流暢和自然。

研究團隊還特別關注了系統(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測過程。當系統(tǒng)預測一個球會向特定方向滾動時，它能夠指出這個預測基于哪些物理規(guī)律和環(huán)境因素。這種可解釋性對于安全關鍵應用特別重要，比如自動駕駛汽車需要準確預測其他車輛和行人的運動軌跡。

從技術實現(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)絡架構，將圖神經(jīng)網(wǎng)絡與物理感知的注意力機制相結合。這種架構的設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責空間推理的腦區(qū)一樣，新系統(tǒng)也采用了分層處理的方式。

系統(tǒng)的訓練過程也體現(xiàn)了研究團隊的巧思。與傳統(tǒng)的監(jiān)督學習方法不同，新系統(tǒng)采用了一種結合了自監(jiān)督學習和物理約束的訓練策略。系統(tǒng)在觀察物理場景時，不僅學習預測物體的未來位置，還學習保持物理定律的一致性。比如，系統(tǒng)會自動檢查預測結果是否違反了能量守恒定律，如果發(fā)現(xiàn)不一致，就會調整其內部參數(shù)。

這種訓練方法的優(yōu)勢在于能夠利用大量未標注的物理場景數(shù)據(jù)。研究團隊發(fā)現(xiàn)，即使沒有人工標注的"正確答案"，系統(tǒng)也能通過觀察物理定律的一致性來學習正確的物理概念。這大大降低了訓練數(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)象中學習。

在評估系統(tǒng)性能時，研究團隊不僅關注預測精度，還特別關注了計算效率和擴展性。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低于傳統(tǒng)方法。具體來說，當場景中的物體數(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時物理模擬變得更加實用。

研究團隊還探索了系統(tǒng)在不同物理復雜度場景中的表現(xiàn)。他們設計了從簡單的單物體運動到復雜的多物體交互系統(tǒng)的一系列測試場景。結果顯示，系統(tǒng)的性能提升在復雜場景中更加明顯。這符合研究團隊的預期，因為傳統(tǒng)方法在復雜場景中的內存和計算負擔會急劇增加，而新方法的優(yōu)勢恰恰在于能夠高效處理復雜的相互作用關系。

特別值得一提的是，研究團隊還測試了系統(tǒng)在處理新型物體和現(xiàn)象時的泛化能力。他們訓練系統(tǒng)學習剛體物理，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)不如專門訓練的場景，但仍然表現(xiàn)出了一定的遷移學習能力，這表明系統(tǒng)確實學到了一些通用的物理概念。

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

研究團隊在論文中詳細討論了當前方法的局限性和未來的改進方向。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、熱傳導等更復雜的物理現(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，研究團隊對這些挑戰(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)更通用的物理學習框架，能夠自動識別不同類型的物理現(xiàn)象并采用相應的處理策略。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。

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

從教育的角度來看，這種技術也有巨大的應用潛力。基于這種AI系統(tǒng)的物理教學軟件能夠為學生提供更直觀、更個性化的物理概念學習體驗。學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)能夠實時提供準確的物理反饋和解釋。

安全性考量也是研究團隊重點關注的問題。在自動駕駛、機器人手術等安全關鍵應用中，物理預測的準確性直接關系到人身安全。研究團隊開發(fā)了專門的不確定性評估機制，使系統(tǒng)能夠識別其預測可能不準確的情況，并在這些情況下采取保守策略或尋求人類干預。

說到底，這項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，但這項研究為我們指明了正確的方向。

對于普通人來說，這項技術的成果可能會在不久的將來悄然改變我們的生活體驗。從更智能的家用機器人到更真實的虛擬游戲世界，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。

這項研究也提醒我們，人工智能的發(fā)展不僅僅是技術的進步，更是對人類智能本質的深度探索。通過讓機器學會像人類一樣理解物理世界，我們不僅推動了技術的邊界，也加深了對自身認知能力的理解。研究團隊在ICML 2024上分享的這項工作，無疑將激發(fā)更多研究者投入到這個充滿挑戰(zhàn)和機遇的領域中來。

Q&A

Q1：斯坦福大學開發(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)最大的不同在于學習方式更像人類。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系，內存消耗巨大。而新系統(tǒng)像嬰兒學習一樣，先掌握基本物理概念如重力、碰撞等，然后學會組合運用這些規(guī)律來預測新場景，大幅降低了內存需求。

Q2：這種AI物理學習技術什么時候能應用到日常生活中？

A：部分應用已經(jīng)開始出現(xiàn)。目前主要在游戲物理引擎、機器人控制和虛擬現(xiàn)實中使用。未來幾年內，我們可能會在更智能的家用機器人、更真實的游戲體驗、更安全的自動駕駛等方面看到這項技術的普及。不過完全成熟的應用還需要進一步優(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。研究團隊坦率承認，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、熱傳導、量子物理等更復雜現(xiàn)象仍有局限。不過研究團隊正在開發(fā)更通用的框架，目標是讓AI能夠自動識別不同物理現(xiàn)象類型并采用相應處理策略。