I en blick, kan vi uppfatta om en hög av rätter kommer att toppa, en gren kommer att stödja ett barns vikt, en livsmedelspåse är dåligt packad och riskerar att riva eller krossa dess innehåll, eller ett verktyg är fast fäst vid ett bord eller fri att lyftas. Sådana snabba fysiska slutsatser är centrala för hur människor interagerar med världen och med varandra, men deras beräkningsunderlag är dåligt förstådda. Vi föreslår en modell baserad på en "intuitiv fysik motor", en kognitiv mekanism som liknar datormotorer som simulerar rik fysik i videospel och grafik, men som använder ungefärliga, probabilistiska simuleringar för att göra robusta och snabba slutsatser i komplexa naturliga scener där viktig information är obemärkt. Denna enda modell passar data från fem olika psykofysiska uppgifter, fångar flera illusioner och förutfattade meningar, och förklarar centrala aspekter av mänskliga mentala modeller och sunt förnuft resonemang som är avgörande för hur människor förstår sin vardag. T o see är, berömda, "att veta vad som är var genom att leta" (ref. 1 s. 3). Men att se är också att veta vad som kommer att hända och vad som kan göras och att upptäcka inte bara objekt och deras platser, utan också deras fysiska egenskaper, relationer och överkomligheter och deras sannolika förflutna och framtid betingade på hur vi kan agera. Begrunda hur föremål i en verkstadsscen ( Bild. 1 A och B) stödja varandra och hur de reagerar på olika tillämpade krafter. Vi ser att bordet stöder verktyg och andra objekt på sin översta yta: Om tabellen togs bort skulle dessa objekt falla. Om bordet lyftes från ena sidan, skulle de glida mot den andra sidan och släppa av. Bordet stöder också ett däck lutande mot benet, men otryggt: Om stötar något, däcket kan falla. Objekt hängande från krokar på väggen kan svänga om dessa stöd eller lätt lyftas av; i kontrast, krokarna själva är styvt fästa. Denna fysiska scen förståelse förbinder perception med högre kognition: grundande abstrakta begrepp i erfarenhet, prata om världen i språk, förverkliga mål genom åtgärder, och upptäcka situationer som kräver särskild vård (Fig. 1C)........................................................................................................... Det är avgörande för intelligensens ursprung: Forskare inom utvecklingspsykologi, språk, djurkännedom och artificiell intelligens (2-6) anser förmågan att avsiktligt manipulera fysiska system, såsom att bygga en stabil hög av block, som ett mest grundläggande tecken på mänskligt sunt förnuft (Fig. Detta anslag är avsett att täcka utgifter för tjänstemän och tillfälligt anställda som arbetar inom politikområdet Migration och inrikes frågor. Det ger även upphov till några av våra mest visceralt övertygande spel och konstformer (Fig. 1 E och F............................................................................................... Trots centraliteten i dessa fysiska slutsatser förblir de beräkningar som ligger till grund för dem i sinnet och hjärnan okända. Tidiga studier av intuitiv fysik fokuserade på mönster av fel i explicit resonemang om enkla enkroppssystem och ansågs förvånande eftersom de föreslog att mänskliga intuitioner är i grunden oförenliga med Newtonian mekanik (7). Efterföljande arbete (8, 9) har reviderat denna tolkning, vilket visar att människors fysiska intuitioner ofta är mycket exakta enligt Newtonska normer när de grundar sig i konkreta dynamiska uppfattnings- och handlingssammanhang, och påpekar att även i de tidigare studierna gav majoriteten av ämnena typiskt korrekta svar (10). Flera nya modeller har hävdat att både framgångar och förutfattade meningar i människors perceptuella bedömningar om enkla en- och tvåkroppsinteraktioner (t.ex. att bedöma de relativa massorna av två kolliderande punktobjekt) kan förklaras som rationella probabilistiska slutsatser i ett "noisy Newton"-ramverk, förutsatt att Newtons lagar plus bullriga observationer (11) (12) (13) (14). Men allt detta arbete behandlar endast mycket enkla, idealiserade fall, mycket närmare exemplen på inledande fysik klasser än de fysiska sammanhang människor möter i den verkliga världen. Vårt mål här är att utveckla och testa en beräkningsram för intuitiv fysisk inferens som är lämplig för den vardagliga scenförståelsens utmaningar och förmåner: resonemang om ett stort antal objekt, endast ofullständigt observerade och interagerande på komplexa, icke-linjära sätt, med betoning på grova, ungefärliga, kortsiktiga förutsägelser om vad som kommer att hända härnäst. Vårt förhållningssätt motiveras av ett förslag som först formulerats av Kenneth Craik (15), att hjärnan bygger mentala modeller som stöder slutledning av mentala simuleringar analogt med hur ingenjörer använder simuleringar för förutsägelse och manipulation av komplexa fysiska system (t.ex. analys av stabilitet och fellägen i en brodesign före konstruktion). Dessa körbara mentala modeller har åberopats för att förklara aspekter av höga fysiska och mekaniska resonemang (16, 17) och implementeras beräkningsmässigt i klassiska artificiell intelligens system (18) (19) (20). Dessa system har dock inte försökt att engagera sig i den fysiska scenförståelsen: Deras fokus på kvalitativa eller propositionella representationer, snarare än kvantitativa aspekter och osäkerheter i objektens geometri, rörelser och kraftdynamik, är bättre lämpad för att förklara symboliska resonemang på hög nivå och problemlösning. För att förstå fysik i samband med scenuppfattning och handling krävs ett mer kvantitativt och probabilistiskt förhållningssätt till formaliserande mentala modeller. Här introducerar vi ett sådant ramverk, som utnyttjar de senaste framstegen inom grafik och simuleringsverktyg, samt Bayesiansk kognitiv modellering (21), för att förklara hur människor förstår den fysiska strukturen i verkliga scener. Vi antar att mänskliga bedömningar drivs av en "intuitiv fysik motor" (IPE), liknar datorfysik motorer som används för kvantitativ men ungefärlig simulering av stel kroppsdynamik och kollisioner, mjuk kropp och flytande dynamik i datorgrafik, och interaktiva videospel. Den IPE utför förutsägelse genom simulering och införlivar osäkerhet om scenen genom att behandla dess simulering körs som statistiska prover. Vi fokuserar på hur IPE stöder slutsatser om konfigurationer av många stela objekt som utsätts för gravitation och friktion, med varierande antal, storlekar och massor, som de typiska i barnlekrum, kontorsbord eller verkstad, i Bild.  Detta beslut träder i kraft den tjugonde dagen efter det att det har offentliggjorts i Europeiska unionens officiella tidning. I en serie experiment visar vi att IPE kan göra många kvantitativa bedömningar som förvånansvärt överensstämmer med dem av probabilistiska fysiksimuleringar, men också att det skiljer sig från marksanning fysik på avgörande sätt. Dessa skillnader gör IPE mer robust och användbar i vardagen kognition, men också benägna att vissa begränsningar och illusioner (som i Bild. Detta anslag är avsett att täcka utgifter för tjänstemän och tillfälligt anställda som arbetar med politikområdet Hälsa och konsumentskydd. Arkitektur för IPE. Vi föreslår en kandidatarkitektur för IPE som kan samverka flexibelt med både lägre perceptuomotoriska system och kognitiva system på högre nivå för planering, handling, resonemang och språk ( Bild. 2A............................................................................................................ Kärnan är en objektbaserad representation av en 3D scenanalog till de geometriska modeller som ligger till grund för datorstödda designprogram (Fig. 1B) -och de fysiska krafter som styr scenens dynamik: hur dess tillstånd förändras över tiden (Fig. 2A............................................................................................................ Denna representation kodar kvantitativt ett stort antal statiska och dynamiska variabler som behövs för att fånga rörelser och interaktioner hos många objekt. Detta kan omfatta objektens geometrier, arrangemang, massor, elastiskheter, styvheter, ytegenskaper och hastigheter samt effekterna av krafter som verkar på föremål på grund av gravitation, friktion, kollisioner och andra potentiellt omärkbara källor. IPE representerar således världen med en rimlig grad av fysisk trohet. Men tre viktiga konstruktionselement gör att den skiljer sig från en idealisk fysiker strategi och mer liknar en ingenjörs. För det första bygger IPE på simulering: I stället för att manipulera symboliska ekvationer för att få analytiska lösningar representerar det mekaniken procedurmässigt och genererar förutsagda tillstånd baserade på initiala genom att rekursivt tillämpa elementära fysiska regler över korta tidsintervall. För det andra är IPE probabilistisk snarare än deterministisk: Den kör stokastiska (Monte Carlo) simuleringar (22) som representerar osäkerhet om scenens tillstånd och kraftdynamik och därmed robust till den bullriga och ofullständiga information som tillhandahålls av perception. För det tredje är IPE i sig ungefärligt: I sin mekanik regler och representationer av objekt, krafter och sannolikheter, det handlar precision och veridikalitet för hastighet, generalitet, och förmågan att göra förutsägelser som är tillräckligt bra för vardagliga aktiviteter. För att göra detta förslag konkret och testbart måste vi också specificera vilken typ av approximationer det rör sig om och hur grova eller finkorniga de är. Här har IPE sannolikt avvikit från ingenjörspraktik: Människors dagliga interaktioner med sin omgivning har ofta mycket snävare tidsbegränsningar och mer avslappnade feltoleranser, vilket leder våra hjärnor att gynna hastighet och allmänhet över graden av precision som behövs i tekniska problem. Vår första IPE-modell använder sig således av de enklaste allmänna approximeringsverktyg som vi känner till. Vi använde Open Dynamics Engine (ODE) (www.ode.org) som en mekanism för ungefärliga rigid-kroppsdynamikssimuleringar och den mest naiva Monte Carlo-metoden av Black-box forward-simulering (22) som en mekanism för att representera och sprida ungefärliga sannolikheter genom dessa fysiska dynamiker. ODE representerar objektens geometrier som polyhedra och deras massfördelning med tröghets tensorer, och dess simuleringar upprätthåller inte uttryckligen bevarandet av energi eller momentum, utan endast implicit via grova förfaranden för upptäckt och upplösning av händelser. Vår modell kör simulatorn på flera oberoende dragningar från observatörens sannolikhetsfördelning över scener och krafter för att bilda en ungefärlig bakre fördelning över framtida tillstånd över tiden. Även inom det område av hastighetsnoggrannhet kompromisser som vår ursprungliga IPE-modell stöder, förväntar vi oss att människor kommer att tenderar att anta de billigaste approximationer som möjligt (se SI Appendix: Caimations). IPE kan dramatiskt förenkla objektens geometri, masstäthetsfördelning och fysiska interaktioner, i förhållande till vad ODE tillåter; och i stället för att köra många Monte Carlo simuleringar, IPE kan koda sannolikheter mycket grovt genom att använda endast ett eller några prover (som folk gör i enklare beslutsinställningar) (23). Vårt centrala påstående är att ungefärlig probabilistisk simulering spelar en nyckelroll i människans förmåga att förstå den fysiska scenen och kan tydligt förklara hur människor gör rika slutsatser i en mängd olika vardagliga miljöer, inklusive många som inte tidigare har studerats formellt. Med tanke på en lämplig geometrisk modell (Fig. 1B) av verkstadsscenen i Bild. 1A, IPE kan beräkna versioner av många av de intuitiva slutsatser om den scen som beskrivs ovan. Med tanke på en geometrisk modell av scenen i Bild. 1C, Det kan förklara inte bara hur vi drar slutsatsen att de staplade rätter är otrygga, men också hur vi kan svara på många andra frågor: Vilka objekt skulle falla först? Hur kan de falla i vilken riktning, eller hur långt? Vilka andra föremål kan de orsaka att falla? Varje dag scenarier kan uppvisa stor variation i objektens egenskaper (t.ex., deras vikt, form, friktion, etc.) och de extrinsiska krafter som skulle kunna tillämpas (t.ex. från en liten stöt till ett jarring slag), och vår IPE-modell kan fånga hur människors förutsägelser är känsliga för dessa faktorer-inklusive sätt som går bortom välbekant erfarenhet. På bild. 1C, till exempel, kan vi dra slutsatsen att en gjutjärn skillet placeras på disken skulle vara mycket mer Eftersom det inte representerar osäkerhet, det kan inte fånga människors domar för ett antal av våra stimuli, såsom den röd-gränsade tornet i B. (Observera att dessa fall kan vara sällsynta i naturliga scener, där konfigurationer tenderar att vara tydligare stabil eller instabil och IPE skulle förväntas korrelera bättre med grundsanning än det gör på vår stimuli.) 18328 www.pnas.org/cgi/doi/10. 1073/pnas.1306572110 Battaglia et al. Destabiliserande än en pappersplatta eller att placera dessa staplade rätter nära kanten av ett bord skulle vara mycket mindre klokt om det fanns barn som sprang omkring än om rummet var tomt. Sådana intuitioner kommer naturligt och kräver (lyckligtvis) inte att vi upplever var och en av dessa situationer för att kunna förstå dem. Tillsammans utgör dessa typer av slutsatser ett svar på den mer allmänna frågan: "Vad kommer att hända?", att människor kan svara över otaliga scener och som kan avläsas från IPE: s simuleringar. Psykofysiska experiment. I förhållande till de flesta tidigare forskningar om intuitiv fysik, var våra experiment utformade för att vara mer representativa för vardagliga fysiska scenförståelse utmaningar, liknande dem som visas i Fig. 1 och diskuteras ovan. Dessa uppgifter har komplexa konfigurationer av objekt och kräver flera typer av bedömningar i olika utgångsformer och graderade (snarare än helt enkelt all-eller-ingen, ja-eller-nej) förutsägelser, men är fortfarande begränsade tillräckligt för att möjliggöra kontrollerade kvantitativa psykofysiska studier. Vår mest grundläggande uppgift (Exp. 1) sonderade människors bedömningar av stabilitet genom att presentera dem med torn av 10 block arrangerade i slumpmässigt staplade konfigurationer (Fig. 2B) och ber dem att döma (på 1-7 skala) "Kommer detta torn att falla?" under tyngdkraftens inflytande. Efter att ha svarat fick observatörerna visuell återkoppling som visade gravitationens inverkan på tornet, dvs. om och hur tornblocken skulle falla under en simulering av sanningsfysik på marken. Det kritiska testet i vår IPE-redovisning är inte om den kan förklara varje detalj av hur människor svarar i en sådan uppgift, utan om den kvantitativt kan förklara rikedomen i människors intuitioner om vad som kommer att hända över en mängd olika uppgifter. Därför senare experiment manipulerade element av Exp. 1 att undersöka om modellen kan förklara människors förmåga att göra olika förutsägelser om en given scen (Exps. 2 och 4), deras känslighet för underliggande fysiska attribut såsom massa (Exps. 3 och 4)), och deras förmåga att generalisera till ett mycket bredare och mer komplext utbud av scener (Exp. 5) När det gäller läkemedel som inte är avsedda att användas tillsammans med andra läkemedel (se avsnitt 4. 5, 4. 5 och 4. Att tillämpa vår IPE-modell på dessa uppgifter kräver val om hur man formaliserar varje uppgifts ingångar och utgångar-hur varje stimulans ger upphov till ett urval av initiala objekttillstånd och kraftdynamik för simulatorn och hur effekterna av simulerad fysik på detta prov används för att göra uppgiftens bedömning-samt val om detaljerna i simuleringen körs. Även om "Kommer det att falla?" Uppgiften handlade främst om visuella ingångar och språkliga utdata, senare uppgifter (Exps. 2-5) undersökte flexibiliteten i IPE:s gränssnitt mot andra kognitiva system genom att lägga till språkliga ingångar, symboliska visuella signaler och sensorimotoriska utgångar. För att samma centrala IPE-modell ska kunna testas i alla experiment, gjorde vi följande förenklade antaganden för att sammanfatta dessa andra gränssnitt. Vi sätter IPE: s ingång att vara ett prov från en distribution över scenkonfigurationer, objektegenskaper, och krafter baserade på marksanning, men moduleras av en liten uppsättning numeriska parametrar som fångar sätt på vilka dessa ingångar inte är fullt observerbara och kan variera som en funktion av uppgift instruktioner. Den första parametern, σ, fångar osäkerhet i observatörens representation av scenens ursprungliga geometri i stort sett, som SD för en Bayesiansk observatörs bakre fördelning för varje objekts placering i 3D-utrymme, beroende på 2D-stimulansbilder. Den andra parametern,  ska, återspeglar omfattningen av eventuella latenta krafter som observatören anser kan tillämpas (t.ex. en bris, en vibration eller en bula) på objekten i scenen, förutom de krafter som alltid är kända för att vara närvarande (t.ex. gravitation, friktion och kollisioner). Den tredje parametern, μ, fångar fysiska egenskaper som varierar mellan objekt men inte är direkt observerbara-specifikt, den relativa massan av olika objekt-men andra egenskaper såsom elasticitet eller ytjämnhet kan också ingå. Med tanke på ett sådant ingångsprov simulerade vår IPE-modell den fysiska dynamiken för att producera ett urval av slutliga scenkonfigurationer. I vissa fall rörde sig föremålen på grund av gravitationskrafter eller yttre krafter eller till följd av sekundära kollisioner, medan de i andra fall förblev i sitt ursprungliga tillstånd. Modellens utdata består av aggregat av enkla rumsliga, numeriska eller logiska grunder som tillämpas på simuleringskörningarna, beroende på uppgift och bedömning (SI-bilaga: IPE-modell). Till exempel, för Kommer det att falla? Fråga, vi tog IPE: s utgång för att vara den genomsnittliga andelen block som föll över simuleringskörningarna. Varje manipulation i Exps. 1–5 testade IPE-modellen i allt mer komplexa scenarier, som modellen rymmer genom att justera dess manipulationskänsliga ingångsparametrar eller utgångsparametrar; alla manipulationsrelevanta modellkomponenter är fastsatta till tidigare monterade värden. Vi jämförde också modellen med varianter som inte är känsliga för dessa manipulationer, för att bedöma hur fullständigt IPE representerar dessa fysiska, scen- och uppgiftsfunktioner. Slutligen utforskade vi flera sätt på vilka det mänskliga IPE skulle kunna anta ännu enklare ungefärliga representationer. Utgångspunkt. 1: Kommer den att falla? Utgångspunkt. 1 mätte varje försökspersons ðn = 13. Kommer det att falla? domar om 60 olika torn scener, upprepade sex gånger över separata block av försök (se SI Material och metoder, Bild.  S1, och tabell S1 ). Bilda. 2C visar korrelationen mellan modellens och människors genomsnittliga bedömningar (ρ = 0:921⁄20:88; 0:94, där 1⁄2l; u anger lägre/övre 95% konfidensintervall) under de bästa indataparametrarna: σ = 0:2, eller 20% av längden på ett blocks kortare sida, och 0:2, vilket motsvarar mycket små tillämpade externa krafter, på skalan av en ljuskran. I närheten av värden av σ och ∂ hade också höga korrelationer eftersom tillstånd och kraft osäkerhet påverkade modellens förutsägelser på liknande sätt (Fig.  S3 ).............................................................................................................. μ parametern sattes till 1 eftersom alla objekt hade identiska fysiska egenskaper. Vi analyserade försökspersonernas svar för förbättringar över försöksblock och fann inga effekter av vare sig mängden feedback eller mängden övning (Fig. S7 och SI Bilaga: Analys av lärande). Vi kopierade också konstruktionen av Exp. 1 om en ny grupp av försökspersoner ðn = 10 till som inte fick någon feedback och fann att deras genomsnittliga svar var i hög grad korrelerade med dem i det ursprungliga feedbackvillkoret ðρ = 0:951⁄20:95; 0:95 en bekräftelse på att all feedbackdriven inlärning spelade som mest en minimal roll. För att bedöma sannolikhetens roll i IPE-simuleringarna jämförde vi också människors bedömningar med en deterministisk sanningsfysikmodell (samma simuleringar som användes för att ge feedback efter behandlingen). Denna grundsanningsmodell motsvarar en variant av IPE-modellen där σ = 0 och 0 = 0 (dvs. varje simulering körs med initialtillstånd som är identiska med de sanna objektens tillstånd och använder inga krafter förutom gravitation, friktion och kollisioner). Uppgiften var utmanande för ämnen: Deras genomsnittliga noggrannhet var 66 % (dvs. procentandelen av deras tröskelsvar som motsvarade marksanningens modell), och deras korrelation med marksanningens förutsägelser var betydligt lägre (ρ = 0:641⁄20:46; 0:79, P < 0:001; Bild. 2D) än med IPE-modellen. Detta visar hur viktigt det är att inkludera stat och kraftosäkerhet i modellens simuleringar och förklarar illusioner som de förvånansvärt balanserade stenarna i Bild. 1F : Grunden sanning scen konfigurationen är i själva verket balanserad, men så delikat att de flesta liknande konfigurationer (och därmed de flesta av IPE: s probabilistiska simuleringar) är obalanserade och faller under gravitationen. Vi inkluderade en liknande illusorisk stimulans i experimentet, ett fint balanserat torn (Fig. 2B, röd gräns) som faktiskt står upp under marken sanning fysik men att IPE modellens probabilistiska simuleringar förutsäga är nästan säkert att falla. Som förutspåddes av IPE modellen, men inte marksanning varianten, människor bedömde detta att vara en av de mest instabila tornen i hela stimulans uppsättningen (Fig. 2 C och D, röd cirkel). Är det möjligt att människors bedömningar inte innebar någon mental simulering alls, probabilistisk eller på annat sätt? Vi testade också en alternativ redogörelse i en anda av exemplarbaserade modeller och enkla heuristiker som har föreslagits i tidigare studier av fysiska bedömningar (8-11): att människor istället kan basera sina bedömningar uteslutande på inlärda kombinationer av geometriska egenskaper i den ursprungliga scenkonfigurationen (t.ex. antal, positioner och höjder på objekten; se tabell S2 ) utan uttrycklig hänvisning till fysisk dynamik. Denna "feature-baserade" konto konsekvent klarade sämre på att förutsäga människors bedömningar än IPE-modellen-ibland dramatiskt sämre (Fig. S4) och ett kontrollerat uppföljningsförsök (Exp. S1) (SI-bilaga: Mallfria konton) där tornen alla var av samma höjd, liksom i Exps. 2-5 beskrivet nedan. Detta innebär inte att geometriska egenskaper inte spelar någon roll för den fysiska scenförståelsen; i SI-bilagan: Tillnärmningar beskriver vi inställningar där de kan. Våra resultat visar dock att de inte är lönsamma som ett generellt alternativ till IPE-modellen. För att testa IPE-modellens förmåga att förklara olika bedömningar i olika former, visade vi ämnen ðn = 10 på liknande scener som i Exp. 1, men istället bad dem att bedöma i vilken riktning tornet skulle falla (Fig. 3A och Fig. Ursprunglig hänvisning till den nationella lagstiftningen: S2............................................................................................................. IPE-modellens utgångspredikat för detta "I vilken riktning?" Förfrågan definierades som vinkeln för den genomsnittliga slutliga positionen för de fallna blocken; ingångsparametrar (σ = 0:2,  och = 0:2) och alla andra detaljer var inställda på de som användes i modellering Exp. 1. Vad är det för fel på dig? Modellförutsägelserna var mycket exakta totalt sett: Objektens genomsnittliga riktningsbedömningar låg inom ± 45° av modellens för 89 % av tornets stimuli (Fig. 3B)............................................................... Som i Exp. 1, fånga osäkerhet var avgörande: Den cirkulära korrelationen med människors bedömningar var betydligt högre för IPE-modellen ðρ circ = 0:801⁄20:71; 0:87 till än för mark-sanningen (σ = 0, ∂ = 0) modell ( Bild. 3C; ρ circ = 0:611⁄20:46; 0:75, P < 0:001). Dessa resultat visar hur en enda uppsättning probabilistiska simuleringar från IPE kan redogöra för kvalitativt olika typer av bedömningar om en scen bara genom att tillämpa lämpliga utdata predikat. Exp.g.a. fall. 3 och 4: Variera objekt massar. För att testa känsligheten hos människors förutsägelser om objektets fysiska egenskaper och IPE-modellens förmåga att förklara denna känslighet, Exps. 3 och 4 använda mönster som liknar Exps. 1 respektive 2, men med block som antingen var tunga eller lätta (10:1 massförhållande, indikeras visuellt av olika block färger; Bild. 3 D och G). Vi skapade par av stimuli ("state par") som delade identiska geometriska konfigurationer, men som skilde sig från vilka block tilldelades att vara tunga och lätta (Fig. 3 D och G) och därmed i huruvida, och hur, blocken bör förväntas falla. Återigen sattes IPE-modellens ingångsparametrar och utgångsvärden på samma sätt som de som användes i Exps. 1 och 2, förutom att massparametern, μ, kan variera för att återspegla människors förståelse av förhållandet mellan tunga och lätta block massa. Vid bästa passform värde från Exp. 3, μ = 8, modell passar för Exp. 3 (Kommer det att falla? dom; bild. 3E, ρ = 0:801⁄20:72; 0:86) och Exp. 4 (I vilken riktning? dom; bild. 3H, ρ circ = 0:781⁄20:67; 0:87) var jämförbara med dem i Exps. 1 respektive 2, den verkliga massa ratio ðμ = 10 ska ge nästan identiska förutsägelser och passar. Däremot gav användningen av den okänsliga ðμ = 1 på modellen betydligt sämre passformer för båda Exp. 3 (Fig. 3F, ρ = 0:631⁄20:50; 0:73, P < 0:001) och Exp. 4 (Fig. 3I, ρ circ = 0:411⁄20:27; 0:57, P < 0:001). Skillnader i bedömningar om torn inom varje stat par covar också betydligt för människor och IPE-modellen i båda experimenten (Exp. 3, ρ = 0:731⁄20:62; 0:81; Exp. 4, ρ circ = 0:501⁄20:18; 0:75), medan dessa korrelationer för de okänsliga modellerna var 0 per definition. Tillsammans, dessa resultat visar att människor kan införliva i sina förutsägelser en viktig latent fysisk egenskap som varierar mellan objekt (och indikeras endast genom kovariation med en ytlig färg kö), att de gör det på ett nästan optimalt sätt, och att samma IPE-modell kan utnyttja de rikare aspekterna av dess scenrepresentationer för att förklara dessa slutsatser på en liknande nivå av kvantitativ noggrannhet som för enklare uppgifter Exps. 1 och 2 där alla objekt var identiska. Utgångspunkt. 5: Variera objektformer, fysiska hinder och tillämpade krafter. Utgångspunkt. 5 var utformad för att vara en omfattande och sträng test av IPE-modellen, utvärdera hur väl det kunde förklara människors bedömningar av en mer ny uppgift i mycket mer komplexa och varierande inställningar-scener med olika storlekar, former, nummer, och konfigurationer av objekt, med varierande fysiska begränsningar på objekt rörelse på grund av bifogade hinder och med ytterligare osäkerhet om de yttre krafter som kunde störa scenen. Varje scen avbildade ett bord där en samling block arrangerades (Fig. 4 A och B), varav hälften var röda och den andra halvan var gula. Försökspersonerna ombads att föreställa sig att bordet stöts tillräckligt hårt för att slå en eller flera av blocken på golvet och bedöma vilken färg block skulle vara mer sannolikt att falla av, med hjälp av en 1-7 skala av förtroende spänner "definitivt gul" till "definitivt röd". De 60 olika scenerna skapades genom att man korsade 12 olika blockkonfigurationer som varierade blockens antal och former samt antal, höjder och positioner i de staplar där de arrangerades med fem olika tabeller, en med en plan yta och fyra andra med två korta hinder fast fästa vid olika kanter som interagerade med föremålens rörelser på olika sätt (Fig. 4A)............................................................... Två villkor skilde sig åt i vilken information försökspersoner fick om den yttre bula: I det "cued" tillståndet, en blå pil indikerade en specifik riktning för vilka försökspersoner bör föreställa sig en bula; i det "oavslutade" tillståndet, ingen pil visades och försökspersonerna var tvungna att föreställa sig effekterna av en bula från någon möjlig riktning (Fig. Denna förordning träder i kraft den tjugonde dagen efter det att den har offentliggjorts i Europeiska unionens officiella tidning. I det köade tillståndet visades varje scen med två olika körriktningar ("cue-wise par"). I 10 inledande försök var försökspersonerna bekanta med uppgiften och effekterna av en slumpmässig bula stark nog att slå av åtminstone ett block, med hjälp av enklare scener där den röd-gula domen var uppenbar och effekten av bulan (tillämpad för 200 ms) visades efter varje dom. Analog respons visades också efter var femte försöksstudie. IPE-modellen var identisk med den i Exps. 1 och 2 ðσ = 0,2; μ = 1, utom för två skillnader som är lämpliga för denna uppgift. För att inkorporera instruktioner om hur bordet stöts, ökades magnituden av inbillade yttre krafter till en rad värden som var karakteristiska för de knölar som visades under förtrogenhetsperioden. Modellen simulerade yttre krafter under en rad olika magnituder, varierande i deras effekter från att orsaka bara några block för att falla från bordet att orsaka de flesta att falla av. För det obotliga tillståndet simulerade modellen alla kurvriktningar, medan den för kurvan simulerade bara stötar med riktningar inom 45° av kurvvinkeln (Fig. 4 C och D). Modellens utgångspredikat definierades som andelen röda kontra totala block som föll från tabellen, i genomsnitt över simuleringar. Modellförutsägelser var starkt korrelerade med människors bedömningar i både uncued och cued bump villkor (Fig. 4E, ρ = 0:891⁄20:82; 0:93 och bild. 4G, ρ = 0:861⁄20:80; 0:90, respektive). Passar var både kvalitativt och kvantitativt bättre än för modellvarianter som inte tog hänsyn till hindren (Figs. 4F, ρ = 0:681⁄20:51; 0:81, P < 0:002; Bild. 4H, ρ = 0:641⁄20:47; 0:77, P < 0:001), kurvorna (Fig. 4I, ρ = 0:821⁄20:75; 0:87, P < 0:2), eller antingen faktor (Fig. 4J, ρ = 0:581⁄20:41; 0:72, P < 0:001), vilket tyder på att båda faktorerna spelade en roll i IPE-modellens framgång. Modellen kan också förutsäga effekterna av olika hinder och stötar på människors bedömningar, med korrelationer av ρ = 0:881⁄20:81; 0:93 mellan människor och modellens hindervisa skillnader i det obotliga tillståndet och ρ = 0:641⁄20:46; 0:77 mellan deras kövisa skillnader i det aktuella tillståndet. Att IPE-modellen förutspådde bedömningar för dessa variabla och komplexa scenarier på så höga nivåer, jämförbara med de enklare experimenten ovan, är det starkaste beviset för att vår modell fångar människors kapacitet för rika mentala simuleringar av den fysiska världen. Tillnärmningar. Medan IPE-modellen som testats ovan försöker representera scenstruktur, fysisk dynamik och sannolikheter troget, med tanke på begränsningarna i en enkel simuleringsmotor och Monte Carlo inference-schema, är den mänskliga IPE sannolikt begränsad av ytterligare resursbegränsningar och kan anta ännu grövre approximationer. Till exempel, i stället för att använda många simuleringsprover för att representera en fullständig bakre prediktiv fördelning, människor kan basera sina förutsägelser på endast mycket få prover. Vi uppskattade antalet prover som bidrar till en försökspersons bedömning genom att jämföra variansen i försökspersonernas svar på variansen i modellens svar, under antagandet att eftersom IPE samlar fler prover kommer dess försök-för-prövning varians att minska, och fann att människors bedömningar var förenliga med att ha baserats på ungefär tre till sju stokastiska simuleringsprover (SI Bilaga: Caimating Probabilitys and Fig. S6 A-E)............................................................................................. Vi jämförde också IPE-modellvarianter som var begränsade till dessa små provstorlekar med de stora provmodeller som testades ovan och fann att även dessa små provstorlekar var tillräckliga för att väl uppskatta de prediktiva sannolikhetsfördelningen i våra uppgifter (Fig. S6 F-J).............................................................. I andra analyser fann vi att människor kan falla tillbaka på icke-simulationsbaserad heuristik när simuleringar skulle kräva för mycket tid och precision för att vara användbara (SI Appendix: Catimating Physics) och att fördomar i hur människor förutsäga rörelser av icke konvexa objekt (10, 24) kan förklaras av en IPE som uppskattar objektets okända massfördelningar billigt, med hjälp av förenklade geometriska tidigare. Även om preliminära, dessa resultat tyder på att över en rad scener och uppgifter, även ett litet antal grova probabilistiska simuleringar över korta intervall kan stödja effektiva fysiska slutsatser och förutsäga väl människors bedömningar. Vi föreslog att människors fysiska scenförståelse kan förklaras av en simuleringsbaserad IPE som vi formaliserade och testade i ett brett spektrum av experiment. Denna IPE-modell stod väl för olika fysiska bedömningar i komplexa, nya scener, även i närvaro av varierande objektegenskaper såsom massa och osäkra yttre krafter som kunde störa scenen. Varianter av IPE-modellen som inte var känsliga för dessa fysiska skillnader passar konsekvent mindre bra, liksom kombinationer av geometriska egenskaper för särskilda ändamål som inte modellerade fysik och måste skräddarsys för varje experiment (Fig. S4 och SI Bilaga: Modellfria konton), ytterligare stödja fallet att mänskliga intuitioner drivs av rika fysiska simuleringar. Att dessa simuleringar är probabilistiska stöddes starkt av de systematiska avvikelserna i människors bedömningar från fysiska simuleringar av grundsanning (den fysiska simuleringen σ = 0;  på = 0-modellen), liksom förekomsten av vissa stabilitets illusioner (Fig.  1F och Bild. 2 B-D), som alla naturligtvis förklaras av införlivandet av osäkerhet. Andra illusioner och felmönster (Exp. S2 och Fig. S5 ) peka på andra sätt på vilka dessa simuleringar approximerar den fysiska verkligheten endast grovt, men effektivt nog för de flesta vardagliga handlingsplanering ändamål. Probabilistisk approximativ simulering erbjuder därmed en kraftfull kvantitativ modell av hur människor förstår den dagliga fysiska världen. Detta förslag är i stort sett förenligt med andra nyligen framlagda förslag om att intuitiva fysiska bedömningar kan ses som en form av probabilistisk slutsats om Newtonmekanikens principer (den bullriga Newtonhypotesen) (11) (12) (13) (14). Tidigare bullriga Newton-modeller har begränsats till att beskriva få bedömningar i enkla scenarier (t.ex. ett eller två punktliknande objekt som rör sig i en eller två dimensioner). Vårt arbete skiljer sig främst i sitt fokus på simuleringsspecifikt rika, 3D-objektbaserade simuleringar – som det sätt på vilket fysisk kunskap representeras och probabilistisk inferens utförs. Vår modell kan beskriva många bedömningar om komplexa naturscener, både bekanta och nya, och erbjuder en rimlig algoritmisk grund för hur människor kan göra dessa bedömningar. Hur skulle annars människors fysiska scenförståelse kunna fungera, om inte genom modellbaserad simulering? Mycket ny forskning inom datorseende är baserad på modellfria, datadrivna metoder, som är starkt beroende av att lära av tidigare erfarenhet, antingen genom att memorera mycket stora märkta uppsättningar av exemplars eller genom utbildning kombinationer av kompakta bildfunktioner för att förutsäga bedömningar av intresse. Vi argumenterar inte mot en roll för minne eller inlärda funktioner i fysisk scen förståelse, men våra resultat tyder på att kombinationer av de mest framträdande funktioner i våra scener är otillräckliga för att fånga människors bedömningar (SI Bilaga: ModelFree Accounts och Bild. S4 )............................................................................................................... Mer allmänt verkar ett rent modellfritt konto osannolikt av flera skäl: Det skulle behöva vara tillräckligt flexibelt för att hantera ett brett spektrum av verkliga scener och slutsatser, men ändå tillräckligt kompakt för att kunna lära sig av människors ändliga erfarenhet. Det skulle också kräva ytterligare kontrollmekanismer för att avgöra vilka funktioner och bedömningsstrategier som är lämpliga för varje separat sammanhang, och det skulle ifrågasättas att förklara hur människor utför nya uppgifter i obekanta scener eller hur deras fysiska förståelse kan samverka med deras rika språk, resonemang, fantasi och planering fakulteter. Modellbaserat resonemang är däremot mer flexibelt och allmänt syfte och kräver inget omfattande uppgiftsspecifikt lärande. Vi känner inte till någon annan metod som är en rimlig konkurrent för att göra fysiska slutsatser och förutsäga Vad kommer att hända? i vardagliga scenarier-låta en som kvantitativt kan matcha IPE-modellens överensstämmelse med människors bedömningar över hela vårt sortiment av experiment. Vi uppmuntrar dock alternativ som kan konkurrera med vårt konto och som har gjort våra stimuli och data fritt tillgängliga online för det ändamålet. Generaliteten hos en simuleringsbaserad IPE går långt utöver de inställningar som studeras här. En mer realistisk visuell front kan läggas till för att fånga människors perceptuella osäkerhet (på grund av synvinkel, belysning, eller bildocklusioner; SI Bilaga: Bayesian Vision System och Bild. S8 ) och arbetsminne och uppmärksamhetsbegränsningar (25). I det pågående arbetet finner vi att samma IPE-modell kan förklara hur människor lär sig om objektens latenta egenskaper (t.ex. massa och friktion) genom att observera deras dynamik, hur människor drar slutsatser om fasthållandeförhållanden mellan objekt i en scen och hur människor planerar åtgärder för att uppnå önskade fysiska resultat. Dess underliggande kunskap om fysik kan också utvidgas för att göra slutsatser om dynamiken i andra entitetstyper (nonrigid objekt, icke-fasta ämnen, och vätskor) som inte hanteras av ODE, men kan omedelbareras i mer sofistikerade simuleringsmotorer som Bullet eller Blender. Mer allmänt öppnar vårt arbete upp unika riktningar för att koppla människors förståelse av fysiska scener till andra aspekter av kognition. Probabilistiska simuleringar kan bidra till att förklara hur fysisk kunskap påverkar upplevda scenlayouter (26-28), rörelseplanering (29), orsakssamband (11, 12), språksemantik och syntax (t.ex. "kraftdynamik") (4) och spädbarns förväntningar på objekt (2, 30). Mest allmänt, probabilistisk simulering erbjuder ett sätt att integrera symboliskt resonemang och statistisk inference-två klassiskt konkurrerande metoder för att formalisera sunt förnuft tänkande. Resultatet är en ram som både är mer kvantitativ och mer mottaglig för rigorösa psykofysiska experiment än tidigare berättelser om mänskliga mentala modeller och som också bättre kan förklara hur människor griper och interagerar med de fysiska miljöer de vistas i. ERKÄNNANDEN. Vi tackar
Battaglia et al., REF föreslog en intuitiv fysik simulering motor för en sådan mekanism och fann att den liknar beteendemönster hos mänskliga ämnen på flera psykologiska uppgifter.
Simulation as an engine of physical scene understanding
{'venue': 'Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America', 'journal': 'Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America', 'mag_field_of_study': ['Physics', 'Medicine']}