随机梯度下降刻画儿童如何学习物理

随着儿童成长，他们发展出对周围物理过程的直觉理解。他们沿着发展轨迹前进，这些轨迹已在先前的实证研究中被广泛描绘。我们探究儿童的发展轨迹与人工系统学习轨迹的对比。具体而言，我们检验认知发展源于某种形式的随机优化过程的观点。为此，我们使用随机梯度下降训练一个现代生成式神经网络模型。然后我们运用发展心理学文献中的方法来探查该模型在不同优化程度下的物理理解。我们发现该模型的学习轨迹刻画了儿童的发展轨迹，从而支持了发展即随机优化的观点。