這項由斯坦福大學NeuroAI實驗室的研究團隊發(fā)表于2025年9月的研究論文（論文編號arXiv:2509.09737v1），提出了一種名為"概率結(jié)構(gòu)整合"（PSI）的創(chuàng)新系統(tǒng)。有興趣深入了解的讀者可以通過arXiv平臺訪問完整論文。這個系統(tǒng)的核心在于讓計算機通過一個巧妙的三步循環(huán)過程來理解和預(yù)測我們身邊的世界，就像人類學習認知一樣自然而高效。

研究背景可以用一個簡單的例子來說明：當我們看到一個正在滾動的球時，我們不僅能看到它當前的位置，還能預(yù)測它下一秒會到達哪里，甚至能理解它的運動軌跡、深度位置，以及它與其他物體的關(guān)系。這種綜合理解能力正是目前人工智能系統(tǒng)所缺乏的關(guān)鍵能力?，F(xiàn)有的AI模型往往只能執(zhí)行單一任務(wù)，比如識別圖像中的物體，或者生成新的圖片，但很難像人類一樣對場景進行全方位的理解和預(yù)測。

斯坦福團隊意識到，要讓機器真正理解世界，需要一種全新的方法。傳統(tǒng)的AI系統(tǒng)就像只會使用一種工具的工匠，而他們想要創(chuàng)造的是一個擁有完整工具箱的多面手。這個系統(tǒng)不僅要能看懂當前發(fā)生的事情，還要能預(yù)測未來可能發(fā)生的情況，更重要的是，要能從這些預(yù)測中學習到更深層的世界運行規(guī)律。

概率結(jié)構(gòu)整合系統(tǒng)的工作原理可以比作一個不斷自我完善的學者。第一步是"概率預(yù)測"，就像這個學者首先學會觀察和描述世界上發(fā)生的各種事件，并且能夠預(yù)測在不同條件下可能出現(xiàn)的各種結(jié)果。第二步是"結(jié)構(gòu)提取"，學者開始從這些觀察和預(yù)測中發(fā)現(xiàn)更深層的規(guī)律和模式，比如物體是如何運動的、什么東西會一起移動、哪些物體在空間中的前后關(guān)系等。第三步是"整合"，學者把這些新發(fā)現(xiàn)的規(guī)律重新融入到自己的知識體系中，使自己變得更加聰明和準確。

這個循環(huán)過程的巧妙之處在于，每一輪循環(huán)都會讓系統(tǒng)變得更加智能。研究團隊使用了1.4萬億個視頻數(shù)據(jù)片段來訓練這個系統(tǒng)，相當于給這個"AI學者"提供了海量的學習材料。經(jīng)過訓練后，這個系統(tǒng)不僅能夠準確預(yù)測視頻中接下來會發(fā)生什么，還能提取出光流、深度信息和物體分割等復(fù)雜的視覺特征，這些都是計算機視覺領(lǐng)域的重要技術(shù)指標。

一、智能預(yù)測引擎：讓機器擁有"想象力"

概率結(jié)構(gòu)整合系統(tǒng)的第一步可以比作培養(yǎng)一個擁有豐富想象力的預(yù)言家。傳統(tǒng)的計算機系統(tǒng)在面對不確定情況時往往只能給出一個固定答案，就像一個古板的老師只會說標準答案。而這個新系統(tǒng)則更像一個富有創(chuàng)意的藝術(shù)家，能夠想象出多種可能的未來場景。

這種預(yù)測能力的核心在于一個叫做"局部隨機訪問序列建模"的技術(shù)。聽起來很復(fù)雜，但可以用拼圖游戲來理解。普通的拼圖游戲需要按照固定順序一塊一塊地拼，而這個系統(tǒng)就像一個拼圖高手，能夠從任意位置開始，以任意順序拼接圖片，還能根據(jù)已經(jīng)拼好的部分推測缺失部分應(yīng)該是什么樣子。

更有趣的是，這個系統(tǒng)具有"不確定性管理"能力。當系統(tǒng)對某個預(yù)測不夠確定時，它會誠實地承認這一點，就像一個謙虛的專家會說"這里我不太確定，可能是這樣，也可能是那樣"。這種誠實反而讓系統(tǒng)更加可靠，因為它知道自己什么時候需要更多信息才能做出準確判斷。

在實際應(yīng)用中，這個預(yù)測引擎展現(xiàn)出了令人驚訝的靈活性。給它一張靜止的圖片，它能生成多種合理的動態(tài)發(fā)展可能性。給它視頻的前幾幀，它能預(yù)測出符合物理規(guī)律的后續(xù)發(fā)展。更神奇的是，你還可以通過各種方式來"引導(dǎo)"它的預(yù)測，比如在某個位置放置一些關(guān)鍵信息，系統(tǒng)就會據(jù)此調(diào)整整個預(yù)測結(jié)果。

這種預(yù)測能力的強大之處在于它的統(tǒng)一性。不管是預(yù)測物體運動、生成新視角、還是完成遮擋部分，系統(tǒng)使用的都是同一套基礎(chǔ)機制。這就像一個多才多藝的藝術(shù)家，無論是畫油畫、水彩畫還是素描，使用的都是同樣扎實的基礎(chǔ)技法。

二、智慧提取器：從現(xiàn)象中發(fā)現(xiàn)本質(zhì)規(guī)律

如果說第一步是讓系統(tǒng)學會觀察和預(yù)測，那么第二步就是讓它學會思考和理解。這個過程可以比作一個優(yōu)秀的偵探從表面現(xiàn)象中推理出深層真相的能力。

系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)提取功能基于一個關(guān)鍵洞察：世界上很多重要的信息并不能直接看到，而需要通過巧妙的"假設(shè)-驗證"過程來發(fā)現(xiàn)。就像科學家通過設(shè)計實驗來驗證理論一樣，這個系統(tǒng)會創(chuàng)造一些"假設(shè)性場景"，然后觀察系統(tǒng)在這些場景下的反應(yīng)，從而推斷出隱藏的規(guī)律。

光流提取是這種方法的一個典型例子。光流聽起來很抽象，其實就是物體運動的軌跡信息。系統(tǒng)會在圖像上放置一個微小的"示蹤劑"（就像在水中滴入一滴墨水），然后觀察這個示蹤劑在下一幀中會出現(xiàn)在哪里。通過比較有示蹤劑和沒有示蹤劑的兩種預(yù)測結(jié)果，系統(tǒng)就能精確地計算出每個像素點的運動方向和速度。

物體分割是另一個精彩的應(yīng)用。系統(tǒng)會"假設(shè)性地"移動圖像中的某個小區(qū)域，然后觀察哪些其他區(qū)域會跟著一起移動。那些一起移動的區(qū)域很可能屬于同一個物體，就像移動一張桌子時，桌子上的所有東西都會跟著動一樣。通過這種方法，系統(tǒng)能夠準確地識別出圖像中不同物體的邊界，而且完全不需要人工標注的訓練數(shù)據(jù)。

深度信息的提取則更加巧妙。系統(tǒng)會模擬相機的微小移動，然后觀察圖像中不同區(qū)域的變化程度。距離近的物體變化會很明顯，距離遠的物體變化很小，就像我們坐在行駛的汽車中看窗外風景一樣，近處的樹木飛快掠過，遠處的山峰幾乎靜止不動。

這些提取出的結(jié)構(gòu)信息不僅精確度很高，而且具有很強的實用性。在多個國際標準測試中，這個系統(tǒng)的表現(xiàn)都達到了業(yè)界領(lǐng)先水平。更重要的是，這些信息的獲得完全不需要專門的訓練數(shù)據(jù)或人工標注，都是系統(tǒng)通過自己的"思考"過程發(fā)現(xiàn)的。

三、自我進化機制：將發(fā)現(xiàn)融入智慧體系

第三步是整個系統(tǒng)最具創(chuàng)新性的部分，可以比作一個學者將新發(fā)現(xiàn)的知識融入自己的知識體系，從而變得更加博學和智慧。這個過程看似簡單，實際上解決了人工智能領(lǐng)域一個長期存在的難題：如何讓AI系統(tǒng)真正地從經(jīng)驗中學習和成長。

整合過程采用了一個極其簡潔但有效的策略。系統(tǒng)將第二步提取出的結(jié)構(gòu)信息轉(zhuǎn)換成新的"詞匯"，然后將這些新詞匯與原有的圖像信息混合在一起，創(chuàng)造出更加豐富的"語言"。這就像一個作家在掌握基礎(chǔ)詞匯后，又學會了專業(yè)術(shù)語和修辭手法，從而能夠表達更復(fù)雜、更精確的意思。

這種整合帶來的好處是多方面的。首先，系統(tǒng)獲得了更精確的控制能力。原來只能通過移動像素塊來"暗示"物體運動，現(xiàn)在可以直接指定運動向量，就像從手勢比劃升級到了精確的文字指令。這使得系統(tǒng)能夠生成更加符合用戶意圖的結(jié)果。

其次，整合后的系統(tǒng)在提取結(jié)構(gòu)信息時變得更加準確。由于系統(tǒng)現(xiàn)在"懂得"了運動、深度、分割等概念，它在處理這些任務(wù)時不再需要繞彎子，可以直接給出答案。這就像一個熟練的醫(yī)生可以直接診斷病情，而不需要經(jīng)過復(fù)雜的推理過程。

最令人興奮的是，整合過程能夠產(chǎn)生以前不存在的新能力。比如，系統(tǒng)現(xiàn)在可以計算"運動概率"——即判斷靜止畫面中哪些物體最有可能開始運動。這種能力對機器人技術(shù)特別有價值，因為機器人需要在行動前預(yù)判環(huán)境中物體的行為。

整合過程還解決了一個重要的技術(shù)問題：運動塌陷。傳統(tǒng)的視頻預(yù)測系統(tǒng)經(jīng)常會生成靜止不動的畫面，因為"不動"在統(tǒng)計上往往是最安全的預(yù)測。但通過顯式建模運動信息，新系統(tǒng)被"強迫"考慮各種運動可能性，從而生成更加生動和真實的預(yù)測結(jié)果。

四、實際應(yīng)用：從實驗室走向現(xiàn)實世界

這個系統(tǒng)的實際應(yīng)用潛力可以通過幾個具體案例來說明。每個案例都展示了系統(tǒng)如何將復(fù)雜的AI技術(shù)轉(zhuǎn)化為解決實際問題的工具。

在視頻編輯領(lǐng)域，這個系統(tǒng)表現(xiàn)得像一個物理學家和藝術(shù)家的結(jié)合體。當用戶想要編輯一段保齡球視頻時，系統(tǒng)不僅能夠識別球和球瓶的位置，還能理解它們之間的物理關(guān)系。如果用戶稍微調(diào)整球的軌跡，系統(tǒng)會自動重新計算碰撞效果，生成完全符合物理規(guī)律的新場景。這種編輯方式比傳統(tǒng)的逐幀修改要自然得多，因為它操作的是物理概念而不是像素點。

在機器人應(yīng)用方面，系統(tǒng)的"運動概率預(yù)測"功能特別有價值。當機器人面對一個新的環(huán)境時，它可以通過分析單張圖片就判斷出哪些物體可以移動、哪些是固定的。這種能力幫助機器人制定更安全、更有效的操作策略。比如在一個廚房環(huán)境中，系統(tǒng)能夠識別出鍋、盤子、餐具等可移動物體，而忽略灶臺、墻壁等固定設(shè)施。

"視覺疊疊樂"任務(wù)展示了系統(tǒng)的物理推理能力。面對一堆堆疊的物體，系統(tǒng)需要判斷移除哪個物體不會導(dǎo)致整個結(jié)構(gòu)倒塌。這個任務(wù)需要同時理解物體的形狀、重量分布、支撐關(guān)系等復(fù)雜信息。系統(tǒng)通過模擬移除不同物體后的場景變化，成功找出了安全的移除方案。

在新視角生成任務(wù)中，系統(tǒng)展現(xiàn)出了準確的三維理解能力。給定一個場景的單一視角，系統(tǒng)能夠生成從其他角度觀察的合理圖像，包括正確處理遮擋關(guān)系和空間深度。這種能力在虛擬現(xiàn)實、增強現(xiàn)實等領(lǐng)域有廣泛應(yīng)用前景。

五、技術(shù)突破與創(chuàng)新點

這項研究的技術(shù)創(chuàng)新可以從幾個角度來理解。首先是統(tǒng)一性創(chuàng)新。大多數(shù)現(xiàn)有系統(tǒng)需要為不同任務(wù)訓練不同的模型，就像需要不同的專用工具來完成不同工作。而這個系統(tǒng)更像一把瑞士軍刀，用同一套核心機制處理各種不同的視覺任務(wù)。

序列建模的創(chuàng)新是另一個重要突破。傳統(tǒng)的視覺AI系統(tǒng)通常按照固定的順序處理圖像信息，就像必須從左到右、從上到下地閱讀文章。新系統(tǒng)則可以以任意順序處理視覺信息，這種靈活性使得它能夠根據(jù)具體需要調(diào)整處理策略，提高效率和準確性。

概率建模的優(yōu)勢在處理不確定性時特別明顯。當面對模糊或不完整的信息時，系統(tǒng)不會強行給出一個可能錯誤的答案，而是會提供多種可能性及其概率。這種誠實的態(tài)度使得系統(tǒng)在實際應(yīng)用中更加可靠。

零樣本學習能力是系統(tǒng)的另一個突出優(yōu)勢。所謂零樣本，就是不需要專門訓練就能完成新任務(wù)。系統(tǒng)通過巧妙的提示設(shè)計，可以完成許多從未見過的任務(wù)，就像一個聰明的學生能夠舉一反三，將學到的原理應(yīng)用到新情況中。

循環(huán)改進機制確保了系統(tǒng)的持續(xù)進步。每一輪循環(huán)都會讓系統(tǒng)變得更加智能，這種自我強化的過程在AI領(lǐng)域并不常見。大多數(shù)系統(tǒng)在訓練完成后就固定不變了，而這個系統(tǒng)卻能夠不斷進化。

六、挑戰(zhàn)與未來展望

盡管這個系統(tǒng)展現(xiàn)出了巨大潛力，但研究團隊也坦誠地承認了一些當前的限制和挑戰(zhàn)。

計算資源需求是一個現(xiàn)實問題。要訓練這樣一個復(fù)雜的系統(tǒng)需要大量的計算資源，普通用戶或小型研究機構(gòu)可能難以負擔。不過，隨著計算硬件的發(fā)展和算法的優(yōu)化，這個問題有望逐步緩解。

結(jié)構(gòu)發(fā)現(xiàn)的自動化程度還有待提高。目前系統(tǒng)能夠提取的結(jié)構(gòu)類型主要是研究人員預(yù)先設(shè)計的，如何讓系統(tǒng)自主發(fā)現(xiàn)新的有用結(jié)構(gòu)是一個有趣的開放問題。這就像教會一個學生學習方法，而不只是傳授具體知識。

長期記憶機制的缺失限制了系統(tǒng)處理長時間序列的能力。目前系統(tǒng)主要處理幾秒鐘的視頻片段，要處理更長的時間跨度還需要引入更復(fù)雜的記憶機制。

語義類別的整合也是一個需要進一步探索的方向。雖然系統(tǒng)在物理層面的理解很強，但在高級語義概念的處理上還有改進空間。如何將"一只正在跑的狗"這樣的語義概念與物理運動信息有機結(jié)合，是一個值得深入研究的問題。

跨域應(yīng)用的潛力巨大但尚未充分開發(fā)。這套方法論不僅適用于視覺數(shù)據(jù)，理論上也可以應(yīng)用到音頻、文本、科學數(shù)據(jù)等其他領(lǐng)域。每個新領(lǐng)域都可能帶來獨特的挑戰(zhàn)和機遇。

說到底，概率結(jié)構(gòu)整合系統(tǒng)代表了人工智能發(fā)展的一個重要方向：從單純的模式識別走向真正的世界理解。這個系統(tǒng)不僅能夠"看到"世界，還能"理解"世界的運行規(guī)律，并且能夠不斷地從經(jīng)驗中學習和成長。雖然距離實現(xiàn)真正的通用人工智能還有很長的路要走，但這項研究無疑為我們指明了一個很有前景的方向。

對于普通人來說，這項研究的意義可能在未來幾年內(nèi)逐漸顯現(xiàn)。更智能的視頻編輯軟件、更可靠的自動駕駛系統(tǒng)、更自然的人機交互界面，這些都可能受益于這種新的AI理解方式。更長遠地看，這種讓AI系統(tǒng)自主學習和進化的思路，可能會推動人工智能向著更加接近人類智能的方向發(fā)展。

歸根結(jié)底，這項研究告訴我們，真正的智能不僅僅在于處理信息，更在于理解信息、從中學習、并且不斷自我完善。斯坦福團隊開發(fā)的這個系統(tǒng)，雖然目前還主要專注于視覺理解，但它展示的學習和進化機制可能對整個人工智能領(lǐng)域都有深遠影響。就像當年深度學習的突破最終影響了AI的各個分支一樣，這種循環(huán)學習和自我改進的思路也有可能成為下一代AI系統(tǒng)的標準配置。

Q&A

Q1：概率結(jié)構(gòu)整合系統(tǒng)PSI是什么？它能做什么？

A：PSI是斯坦福大學開發(fā)的一種新型AI系統(tǒng)，它能像人類一樣理解和預(yù)測世界。系統(tǒng)通過三步循環(huán)過程工作：首先學會預(yù)測各種可能的場景，然后從這些預(yù)測中提取出運動、深度、物體分割等深層規(guī)律，最后將這些規(guī)律整合回系統(tǒng)讓自己變得更聰明。它可以用于視頻預(yù)測、物體識別、新視角生成等多種任務(wù)。

Q2：PSI系統(tǒng)與傳統(tǒng)AI系統(tǒng)相比有什么優(yōu)勢？

A：最大的優(yōu)勢是統(tǒng)一性和自我進化能力。傳統(tǒng)AI系統(tǒng)通常需要為不同任務(wù)訓練不同模型，而PSI用同一套機制處理多種視覺任務(wù)。更重要的是，PSI能夠通過循環(huán)過程不斷自我改進，每一輪循環(huán)都會讓系統(tǒng)變得更智能，這種持續(xù)學習能力在AI領(lǐng)域并不常見。

Q3：普通人什么時候能用上PSI技術(shù)？

A：雖然PSI目前還在實驗階段，但其應(yīng)用前景很廣闊。預(yù)計在未來幾年內(nèi)，相關(guān)技術(shù)可能會首先出現(xiàn)在專業(yè)軟件中，比如更智能的視頻編輯工具、更準確的自動駕駛系統(tǒng)等。對于普通消費者，可能需要等到技術(shù)進一步成熟和計算成本降低后才能廣泛使用。