数字基因：通过分析概念了解物理世界
人工智能
2025-04-10 v2 计算机视觉与模式识别
机器人学
摘要
回顾过去十年人工智能的进展，诸如目标检测、图像生成和大语言模型等显著进展，使 AI 系统能够产生更具语义意义的输出，并在互联网场景中获得广泛采用。然而，AI 系统在理解和与物理世界交互时仍感到困难。这揭示了一个重要问题：仅依赖从互联网数据（如文本、图像）中学习的语义层次概念来理解物理世界还远远不够——当前的机器智能缺乏有效的方法来学习关于物理世界的知识。本研究引入了分析概念的概念——通过数学程序表示与物理世界相关的概念，为机器智能提供了感知、推理和与物理世界交互的入口。除了详细阐述分析概念的设计哲学并提供应用指南外，本研究还介绍了围绕分析概念构建的基础设施。我希望我的研究能够解决以下问题：机器智能对物理世界中通用概念的proper抽象是什么？如何系统地将结构化先验条件与神经网络集成，以约束 AI 系统遵守物理法则？
引用
@article{arxiv.2504.04170,
title = {Digital Gene: Learning about the Physical World through Analytic Concepts},
author = {Jianhua Sun and Cewu Lu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2504.04170},
year = {2025}
}