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机器之心报道

编辑：Panda、物理张倩

在当今的直觉专属 AI 领域，图灵奖得主 Yann LeCun 算是不再一个另类。即便眼见着自回归 LLM 的人类能力越来越强大，能解决的新研现出任务也越来越多，他也依然坚持自己的究揭看法：自回归 LLM 没有光明的未来。

在近期的何涌一次演讲中，他将自己的物理观点总结成了「四个放弃」：放弃生成式模型、放弃概率模型、直觉专属放弃对比方法、不再放弃强化学习。人类他给出的新研现出研究方向建议则是联合嵌入架构、基于能量的究揭模型、正则化方法与模型预测式控制。何涌他还表示：「如果你感兴趣的物理是人类水平的 AI，那就不要研究 LLM。」

总之，他认为有望实现 AGI 或「人类水平的人工智能」的方向是世界模型（World Model），其领导的团队也一直在推进这方面的研究工作，比如基于 DINO 的世界模型（DINO-WM）以及一项在世界模型中导航的研究。

近日，Yann LeCun 团队又发布了一项新研究。他们发现，只需在自然视频上进行自监督预训练，对物理规则的直觉理解就会涌现出来。似乎就像驴一样，通过观察世界，就能直觉地找到最轻松省力的负重登山方法。

• 论文标题：Intuitive physics understanding emerges from self-supervised pretraining on natural videos

• 论文地址：https://arxiv.org/pdf/2502.11831v1

• 项目地址：https://github.com/facebookresearch/jepa-intuitive-physics

该论文发布后，收获了不少好评：

直觉物理理解

要理解这篇论文，我们首先需要明确一下什么才算是「直觉物理理解」。这篇论文写到，对物理规则的直觉理解是人类认知的基础：我们会预期事物的行为方式是可预测的，比如不会凭空出现或消失、穿透障碍物或突然改变颜色或形状。

这种对物理世界的基本认知不仅在人类婴儿中有所记录， 在灵长类动物、海洋哺乳动物、鸦科鸟类和雏鸡中也有所发现。这被视为核心知识（或核心系统）假说的证据，根据该假说：人类拥有一套与生俱来或早期进化发展的古老计算系统，专门用于表示和推理世界的基本属性：物体、空间、数字、几何、agent 等。

在追求构建具有高级人类智能水平的机器的过程中，尽管 AI 系统在语言、编程或数学等高级认知任务上经常超越人类表现，但在常识性物理理解方面却显得力不从心，这体现了莫拉维克悖论，即对生物有机体来说微不足道的任务对人工系统来说可能异常困难，反之亦然。

旨在改善物理直觉理解的 AI 模型的先前研究可以分为两类：结构化模型和基于像素的生成模型。

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