如何把大量物理知识塞给AI？EIT和北大团队提出「规则重要性」概念

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如何把大量物理知识塞给AI？EIT和北大团队提出「规则重要性」概念

重点标签 深度学习、物理定律、知识嵌入、规则重要性、人工智能

文章摘要

深度学习模型通过从大量数据中学习潜在关系，已在科学研究领域取得显著进展。然而，这些模型存在局限性，如过度依赖数据、泛化能力受限，以及与物理现实的一致性问题。例如，OpenAI的文本到视频模型Sora虽然能生成逼真图像，但未掌握物理定律。为解决这些问题，研究者提出将人类知识融入模型，创建“知情机器学习”模型，以提升模型的泛化能力和理解物理规律。

东方理工和北京大学的研究团队提出了“规则重要性”的概念，并开发了一套框架，用于计算每个规则对模型预测精度的贡献。该框架揭示了数据和知识之间的复杂关系，并为知识嵌入提供了理论指导。通过评估规则的边际贡献，研究团队发现数据和先验规则在不同任务中的作用不同。他们还提出了一种动态调整规则权重的策略，以提升嵌入效率并筛选不适宜的先验知识。

该框架在工程、物理和化学领域具有广泛的实际应用，通过融入有效规则，模型性能得到显著提升。研究团队计划将框架开发成插件工具，并最终开发出能够自我完善的模型，打造从知识发现到知识嵌入的闭环系统，使模型成为真正的人工智能科学家。

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原文作者: 机器之心