以往，AI會(huì)根據(jù)被賦予的數(shù)據(jù)總集創(chuàng)造一個(gè)整合度*的大模型，在分析具體案例時(shí)，將案例與模型數(shù)據(jù)相匹配。但是，如果你教導(dǎo)AI識(shí)別一只貓時(shí)，AI 用來(lái)識(shí)別的圖像數(shù)據(jù)是貓?jiān)谏掷锫降膱?chǎng)面，那么當(dāng)你給AI一張貓?jiān)谏嘲l(fā)上睡覺(jué)的照片，它很可能識(shí)別失敗。如今，科學(xué)家常常采用另一種更有效的方法——創(chuàng)建適用于觀測(cè)數(shù)據(jù)子集的小模型或理論，將它們疊加后集成出一個(gè)“萬(wàn)物之理”。

但這種方法非常有難度，為了實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)，MIT的兩名研究者采取了四種策略，用以產(chǎn)生適應(yīng)于復(fù)雜觀測(cè)的理論，包括：分而治之(生成多個(gè)理論，每個(gè)理論只適用于部分?jǐn)?shù)據(jù))、奧卡姆剃刀理論、統(tǒng)一整合和“終身學(xué)習(xí)”(嘗試將理論應(yīng)用于未來(lái)的問(wèn)題)。在將這些策略編碼到機(jī)器學(xué)習(xí)算法中之后，研究者向AI展示了一系列越來(lái)越復(fù)雜的虛擬環(huán)境，其中蘊(yùn)含著一些奇怪的物理定律，在超過(guò)90%的情況下，AI能夠理解這些理論，它還能由此推導(dǎo)出實(shí)際應(yīng)用理論，因此研究者將其稱為“AI物理學(xué)家”。

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