在某种程度上，我们人类相当擅长预测未来。当然，不是那些宏大的事情，而是小事，比如某个物体在不同力与条件下的运动。现在，研究人员正试图赋予计算机同样的能力。
假设你在一个陡峭的斜坡顶端放着一个沉重的积木和一个橡胶球，你各扶住一个。如果你 just 放手（不允许推），会发生什么？
我们可以预测，如果你放开积木，它可能不会像球那样快速地滚下山坡，甚至可能根本不会动。你知道圆形的东西会滚动，有棱角的东西通常不会。即使物体的运动由物理学支配，你也不需要有物理学背景就能做出猜测，你 just 知道。你怎么知道的？因为你小时候可能玩过积木、球和斜坡。你所有的经历都帮助你在瞬间做出预测。
但是，计算机通常不会被送到外面玩耍，所以它们不会学习物体与世界的互动方式。直到现在。麻省理工学院计算机科学与人工智能实验室（CSAIL）的一组科学家开发了一个名为 Galileo 的计算机模型，它可以观看不同物体在各种情况下互动的视频（例如，一个积木沿着斜坡滑动撞到别的东西），从而估算物体的重量，并预测它们在其他情况下的行为。
“例如，从斜坡场景中，Galileo 可以推断出物体的密度，然后预测它是否会漂浮，”该研究的合著者、博士后研究员 Ilker Yildirim 在一份声明中说。“这只是让计算机对动态场景有更深入的理解的第一步，随着场景的展开。”
Yildirim 和他的合著者首先向 Galileo 展示了 150 个视频，然后加入了一些人类的直觉。或者说，计算机的直觉。他们将 Galileo 与 Bullet 连接起来，Bullet 是一款被电子游戏和电影用作“物理引擎”的计算机软件，它通过模拟现实世界中的物理运作方式，能够让动画图形看起来极其逼真。然后，他们添加了算法，让 Galileo 能够像人类一样从过去的经验中学习，并将其与人类进行测试，让计算机和人类都预测物体在实验中会如何移动。他们发现，人类和计算机的预测非常相似。
你可以使用 CSAIL 创建的 这个网站 来测试你与 Galileo 的比较。在观看了一段物体沿斜坡滑动撞击积木的短片后，点击你认为更重的那个物体。你可以检查你的答案是否正确，以及 Galileo 是否猜对了。
接下来，研究人员希望更进一步，让 Galileo 处理更复杂的预测，涉及流体或弹簧，并最终达到一个能够比我们更快地在自然世界中做出预测的程度。
“想象一下一个能够轻松适应龙卷风或地震等极端物理事件的机器人，”合著者 Joseph Lim 说。“最终，我们的目标是创建灵活的模型，在这样的不确定性很大的环境中协助人类。”
