斯坦福大學NeuroAI實驗室的研究團隊近期在人工智能領域取得突破性進展，其開發的“概率結構整合”（PSI）系統通過模仿人類認知模式，實現了對物理世界的多維度理解與預測。這項發表于arXiv平臺的研究（編號arXiv:2509.09737v1）表明，該系統能夠像人類一樣同時處理空間關系、運動軌跡和場景邏輯，而非傳統AI僅能完成的單一任務。

研究以日常場景為例：當人類觀察滾動的球時，不僅能定位當前位置，還能預判其運動路徑、空間層次及與其他物體的相互作用。這種綜合認知能力正是現有AI系統的短板。傳統模型往往局限于圖像識別或內容生成，難以構建對場景的完整理解。斯坦福團隊通過構建具備“工具箱”功能的系統，使機器既能感知當下，也能預測未來，并從中提煉世界運行的底層規律。

PSI系統的核心在于三階段循環機制：首先通過“概率預測”模擬多種可能結果，如同學者觀察事件并推演不同條件下的發展；其次進行“結構提取”，從預測中挖掘物體運動模式、空間關聯等深層規律；最后通過“整合”將新發現的知識融入系統，形成更精準的認知框架。研究團隊利用1.4萬億個視頻片段訓練該系統，使其不僅能預測視頻后續內容，還能提取光流、深度信息等計算機視覺關鍵指標。

在預測能力方面，PSI系統突破了傳統模型的確定性局限。其采用的“局部隨機訪問序列建模”技術允許從任意位置開始處理信息，并根據已有部分推測缺失內容。例如，面對靜止圖片時，系統可生成多種動態發展方案；輸入視頻前幾幀后，能預測符合物理規律的后續畫面。更關鍵的是，系統具備“不確定性管理”能力，當預測置信度不足時會主動反饋，這種“誠實”特性反而提升了可靠性。

結構提取環節展現了系統的推理智慧。通過“假設-驗證”機制，PSI能發現隱藏的視覺規律。以光流計算為例，系統在圖像中放置虛擬“示蹤劑”，通過對比有無示蹤劑的預測結果，精確計算像素運動方向與速度。在物體分割任務中，系統模擬移動圖像區域并觀察連帶變化，從而識別物體邊界，無需人工標注數據。深度信息提取則通過模擬相機微小位移，根據畫面變化程度推斷物體遠近，準確率達國際領先水平。

系統的自我進化機制是其最大創新。通過將提取的結構信息轉化為新“詞匯”，并與原始圖像數據融合，系統構建了更豐富的“知識語言”。這種整合使控制精度顯著提升——從依賴像素調整轉向直接指定運動向量，生成結果更符合用戶意圖。同時，系統在提取結構信息時效率更高，且衍生出計算“運動概率”等新能力，例如判斷靜止畫面中哪些物體可能開始運動，這對機器人預判環境變化具有重要價值。

實際應用場景驗證了PSI系統的實用性。在視頻編輯領域，系統能理解保齡球與球瓶的物理關系，當用戶調整球軌跡時，自動重新計算碰撞效果并生成符合物理規律的新場景。機器人應用中，系統通過單張圖片即可識別環境中可移動與固定物體，幫助制定安全操作策略。在“視覺疊疊樂”任務中，系統通過模擬移除不同物體后的場景變化，準確判斷結構穩定性。新視角生成任務則展示了系統的三維理解能力，能根據單一視角生成合理的新角度圖像，正確處理遮擋與深度關系。

技術層面，PSI系統實現了多重創新。其統一性架構打破了“專用工具”模式，用單一機制處理多種視覺任務；序列建模的靈活性允許任意順序處理信息，提升效率與準確性；概率建模在面對不確定性時提供多種可能性及概率，增強實際應用可靠性；零樣本學習能力使系統無需專門訓練即可完成新任務；循環改進機制則確保系統持續自我優化。

盡管潛力巨大，PSI系統仍面臨挑戰。訓練所需的龐大計算資源限制了普及速度，但硬件發展與算法優化有望緩解這一問題。結構發現的自動化程度需提升，目前系統主要提取預設結構類型，未來需實現自主發現新規律。長期記憶機制的缺失限制了處理長時間序列的能力，而語義類別整合的不足則影響了高級概念處理。不過，該系統的方法論具備跨領域應用潛力，理論上可擴展至音頻、文本等數據類型。

問答環節中，研究人員解釋了PSI系統的核心優勢：通過預測-提取-整合的循環，系統不僅能“看到”世界，更能“理解”運行規律并持續學習。與傳統AI需為不同任務訓練獨立模型不同，PSI的統一機制和自我進化能力代表了AI發展的重要方向。盡管目前主要應用于視覺領域，但其學習機制可能對整個人工智能領域產生深遠影響，推動技術向更接近人類智能的方向發展。