AI 世界模型真的能理解物理定律吗？
人们对视觉语言 AI 模型的最大希望是，它们有朝一日能够具有更大的自主性和多功能性，融入物理定律的原理，就像我们通过早期经验对这些原理产生天生的理解一样。例如，儿童球类运动往往会培养对运动动力学的理解，[…]文章 AI 世界模型真的能理解物理定律吗？首先出现在 Unite.AI 上。
来源:Unite.AI人们对视觉语言 AI 模型的最大希望是，它们有朝一日能够具有更大的自主性和多功能性，融入物理定律的原理，就像我们通过早期经验对这些原理产生天生的理解一样。
例如，儿童球类运动往往会培养对运动动力学以及重量和表面纹理对轨迹的影响的理解。 同样，与浴缸、洒出的饮料、海洋、游泳池和其他各种液体等常见场景的互动将使我们对液体在重力下的行为方式产生多功能和可扩展的理解。
对运动动力学的理解即使是不太常见的现象的假设——例如燃烧、爆炸和压力下的建筑重量分布——也会通过接触电视节目和电影或社交媒体视频而无意识地吸收。
当我们在学术层面研究这些系统背后的原理时，我们只是在“改造”我们对它们的直觉（但无知）心理模型。
原则 原则一门大师
一门大师目前，大多数人工智能模型相比之下更加“专业化”，其中许多模型要么是在特定于某些用例的图像或视频数据集上进行微调或从头开始训练的，而不是设计用于开发对管理法律的一般理解。
微调其他人可以表现出对物理定律的理解；但他们实际上可能只是从训练数据中重现样本，而不是真正理解运动物理等领域的基础知识，从而能够从用户的提示中产生真正新颖（且科学上合理）的描述。
外观 外观在生成式人工智能系统产品化和商业化的这个微妙时刻，我们和投资者需要仔细审查，以区分新人工智能模型的精心营销与其局限性的现实。
Sora