一头驴用Z 字形来爬楼梯能说明什么？
这看似简单的行为背后，却蕴含着深刻的物理学原理和认知科学洞见。
纽约大学教授、Meta首席AI科学家Yann LeCun（@ylecun）将其描述为"驴世界模型中的直观物理学"。
那么，这些聪明的驴到底展示了什么样的智慧呢？
物理学原理：最小能量路径
驴采用这种"之"字形爬楼的方式，本质上是在寻找最小能量路径。
🧠🌐🗝️ChRθηθδ: 👁️➰🐍AI - Studio Paris(@avalonaval) 对此给出了精准解释:
驴通过交叉攀爬来最小化努力，减少它所面对的坡度。虽然到达顶部所需的总能量保持不变，但交叉攀爬将工作分散在更长的距离上，通过减少陡度使攀爬感觉更容易。
这种策略不仅适用于驴，也被人类登山者广泛采用。它体现了生物在面对挑战时的智慧：不是硬碰硬，而是找到更聪明的方法。
认知科学：世界模型与直觉物理学
LeCun教授将驴的行为归因于其"世界模型"中的直观物理学。这一概念源自认知科学，指的是生物对周围环境的内在理解和预测能力。
研究表明，许多动物都具备某种程度的直观物理学能力。这种能力让它们能够在复杂环境中生存，预测物体的运动，估算距离和力度。
bidhan roy 🥯(@bidhanxyz) 指出了一个关键点：
触觉反馈是世界模型的重要组成部分。我猜AI在获得物理身体（如特斯拉机器人？）时也会构建这一部分。
这一观点揭示了身体化认知在智能形成中的重要性，也为AI研究提供了新的思路。
对AI研究的启示
驴的行为能给AI的研究带来哪些启示呢？
网友们也是深有所悟，脑洞大开——
强化学习的重要性：Hey(@Meatmuncherx69x)认为这更像是一个强化学习的例子。确实，通过反复试错和优化，生物（包括AI）可以学会复杂任务。
梯度下降的类比：🔥Rugged🕊️(@raleur_officiel)幽默地指出：
驴知道在梯度下降中，学习率过高并不总是最好的选择。
这个类比虽然诙谐，但却深刻地揭示了优化过程的普遍性？
努力机制的引入：Tim Burton(@notschmee)提出了一个有趣的想法：
这让我想知道是否应该在神经网络架构中引入"努力"机制。
这种思路可能会为AI系统在资源受限情况下的决策提供新的模型。
超越简单类比
虽然驴有着“智慧”，但我们也要警惕过度类比的陷阱。날 두려워(@NotKoreanXD)就提醒道：
让我知道驴什么时候能做微积分。
这个调侃背后其实是一个严肃的问题：动物智能与人工智能之间的差异和联系到底在哪里？
我们既不能低估动物的认知能力，也不应过分拔高简单行为的意义。
不过LeCun 也对此作出了回复：
他们可以解决极小化作用量的变分法问题。
只不过他们不是在（数学符号）符号空间中进行，而是在抽象的状态表示空间中进行的。
Timur Gabriel Klimov(@namadekisufa)提出了一个深刻的问题：
理解还是直觉？
这触及了认知科学和AI研究的核心：我们如何区分和模拟不同层次的认知过程？
智能或许并不复杂
一头驴的爬楼行为，引发了从物理学到认知科学，再到AI研究的广泛讨论。它提醒我们，智能的本质可能比我们想象的更加普遍和基础。
在追求通用人工智能的道路上，也许我们应该更多地向大自然学习，关注那些看似简单却蕴含深刻智慧的行为。
或许，如驴所展示的，智能并不会总是以复杂的形式出现。
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