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对于他们的实验,研究人员基于经典开发研究创建了几种方案,以检查模型的核心对象知识.他们雇用了60名成人,观看了64个视频,这些视频在已知的物理上合理的和物理上难以置信的场景中.例如,对象将在墙后移动,当墙掉落时,它们仍将存在或消失

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参与者在各个时刻以0到100的比例对他们的惊喜评分.然后,研究人员向模型显示了相同的视频.具体而言,这些场景检查了模型捕获永久性概念(对象不会无缘无故地消失或消失),连续性(对象沿连接的轨迹移动)和坚固性(对象不能彼此移动)的能力

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在影片中物体与墙后移动并在移除墙后消失的视频中特别适合人类.有趣的是,该模型还匹配了人类不感到惊讶但也许应该感到惊讶的视频上的惊奇程度.例如,在一个视频中,以一定速度移动的物体在墙后消失并立即从另一侧出来,当该物体在墙后移动时可能会急剧加速,或者可能已传送到另一侧.总的来说,人类和ADEPT都不太确定该事件是否令人惊讶.研究人员还发现,传统的从观察中学习物理学的神经网络(但没有明确表示物体)在区分令人惊讶的场景和不令人惊奇的场景方面远不那么准确,


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