Взаимодействующие сети для обучения представлениям об объектах, отношениях и физике

Рассуждение об объектах, отношениях и физических явлениях лежит в основе человеческого интеллекта и является одной из ключевых целей искусственного интеллекта. В данной работе мы представляем взаимодействующую сеть — модель, способную рассуждать о взаимодействии объектов в сложных системах, обеспечивая динамические прогнозы, а также выводы об абстрактных свойствах системы. На вход модель получает графы, выполняет рассуждение, ориентированное на объекты и отношения и аналогичное симуляции, и реализована с использованием глубоких нейронных сетей. Мы оцениваем ее способность рассуждать в нескольких сложных физических предметных областях: задачах многих тел, столкновениях твердых тел и динамике нетвердых тел. Результаты показывают, что модель можно обучить точно моделировать физические траектории десятков объектов на протяжении тысяч временных шагов, оценивать абстрактные величины, такие как энергия, и автоматически обобщать результаты на системы с различным количеством объектов и отношений, а также с различными конфигурациями объектов и отношений. Реализация взаимодействующей сети представляет собой первый универсальный обучаемый физический движок и мощную общую платформу для рассуждения об объектах и отношениях в широком спектре сложных предметных областей реального мира.