四维文学——探讨深度与广度交织中的腐朽文化现象

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技术日报北京6月10日电 (记者陆成宽)记者10日从中国科学院自动化探索所获悉,来自该所等单位的科研人员首次证实,多模态大语言模型在训练历程中自己学会了“明白”事物,而且这种明白方式和人类非常类似。这一发觉为探索人工智能如何“思索”开辟了新路,也为将来打造像人类相同“明白”世界的人工智能平台打下了根基。相干探索效果在线发表于《自然·机器智能》杂志。<table border=0 cellspacing=0 cellpadding=0 align=left class="adInContent"><tr><td><!--画中画广告start--> <!--<meta name="chinanews_site_verification" content="93ae22052369ea92e6d8ce0007ffdb8e"/>--> <!--4,175,633 published at 2025-05-28 09:17:47 by 947--><!--画中画广告end--></td></tr></table>

人类智能的中心,就是能确实“明白”事物。当看到“狗”或“苹果”时,我们不只可识别它们长什么样,如大小、颜色、形状等,还能明白它们有什么用、能带给我们什么感受、有什么文明价值。这种全方位的明白,是我们认知世界的根基。而跟着像ChatGPT这样的大模型飞速进步,科学家们开动好奇:它们能否从海量的文字和图片中,学会像人类相同“明白”事物?

古典人工智能探索聚焦于物体识别准确率,却鲜少探讨模型是不是确实“明白”物体含义。“当前人工智能能够区分猫狗图片,但这种‘识别’与人类‘明白’猫狗有什么本质区别,仍有待揭示。”论文通讯作者、中国科学院自动化探索所探索员何晖光说。

在这项探索中,科研人员借鉴人脑认知的原理,制作了一个巧妙的实验:让大模型和人类玩“找不同”游戏。实验人员从1854种常有物品中给出3个物品观念,请求选出最不搭的那个。经由解析高达470万次的判断情报,科研人员首次绘制出了大模型的“思维导图”——“观念地图”。

何晖光介绍,他们从海量实验情报里概括出66个象征人工智能如何“明白”事物的重要角度,并给它们起了名字。探索发觉,这些角度非常容易解释明了,而且与人脑中主管物体加工的地段的神经举动方式高度一致。更重要的是,能一起看懂文字和图片的多模态模型,“思索”和做挑选的方式比其它模型更靠近人类。

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