AI 模型如何建立物理直觉

摘要

Meta团队开发的V-JEPA（视频联合嵌入预测架构）是一种新型AI系统，通过观看普通视频自主习得物理世界的基础规律，如物体永恒性、重力等。该系统采用潜变量建模替代传统像素级预测，专注于关键信息而过滤无关噪声。在IntPhys测试中准确率达98%，并能对物理不可能事件产生可量化的"惊讶"反应。目前主要局限在于记忆窗口仅数秒，且无法量化预测的不确定性。

内容框架与概述

文章以婴儿认知实验为切入点，引出V-JEPA的核心设计理念：让AI像婴儿一样通过观察学习物理常识，而非预设规则。研究者发现6个月大的婴儿就能对违反物体永恒性的场景表现惊讶，V-JEPA同样展现了这种能力。

技术层面，文章详细对比了V-JEPA与传统像素空间模型的差异。传统模型对每个像素等权处理，容易被树叶抖动等无关细节干扰；V-JEPA则通过编码器将视频压缩为潜在表示，仅保留物体位置、运动方向等关键特征。训练时通过遮挡部分画面，让预测器学习从不完整信息推断完整场景的潜变量表示。

在评估部分，V-JEPA在IntPhys等物理直觉测试中表现优异，其预测误差可作为"惊讶程度"的量化指标。这种无需先验知识就能习得常识的能力，被认知科学家视为接近人类智能的重要进展。文章最后指出当前模型的局限：记忆时长仅数秒（“像金鱼”），且缺乏对预测不确定性的量化能力，这些是未来改进的重点方向。

核心概念及解读

潜变量建模（Latent Representations）：V-JEPA的核心创新，将高维像素信息压缩为少量抽象变量（如物体的高度、位置、朝向），过滤无关细节，使模型聚焦于物理规律相关的关键信息。

对比预测学习：训练时遮挡部分视频帧，让模型根据不完整信息预测完整场景的潜变量表示，而非直接还原像素，从而学会对"世界状态变化"进行抽象建模。

惊讶反应机制：当模型遇到物理不可能事件（如物体凭空消失）时，预测误差急剧上升，这种可量化的"惊讶"信号反映了模型对物理规律的内化程度。

物体永恒性（Object Permanence）：物体被遮挡后仍然存在的认知概念，婴儿约6个月开始建立，V-JEPA通过视频学习也自主习得了这一基础物理直觉。

记忆窗口局限：当前V-JEPA 2仅能处理数秒视频，超出范围的信息会被遗忘，且无法量化预测的不确定性，这限制了其在复杂长程推理中的应用。

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