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北京6月9日电 (记者 孙自法)人工智能(AI)能否像人类相同认知和明白事物？中国科学家团队联合举动实验与神经影像解析首次证实，基于人工智能工艺的多模态大语言模型能够自发造成与人类高度相似的物体观念表征平台，即人工智能可自发造成人类级认知。
该项探索由中国科学院自动化探索所(自动化所)神经计算与脑机交互团队、中国科学院脑科学与智能工艺卓越革新中心团队等联合达成，相干效果论文6月9日在国际行业学术期刊《自然·机器智能》上线发表。这不只为人工智能认知科学开辟了新路径，愈为构建类人认知构造的人工智能平台给予了学说结构。
论文第一作者、中国科学院自动化所杜长德副探索员介绍说，人类能够对自然界中的物体开展观念化，这一认知水平长期以来被视为人类智能的中心。当人们看到“狗”“汽车”或“苹果”时，不只可识别它们的物理特性(尺寸、颜色、形状等)，还能明白其特性、情感价值和文明价值，这种多维度的观念表征构成了人类认知的基石。
近年来，跟着ChatGPT等大语言模型的爆发式进步，这些大模型能否从语言和多模态情报中进步出类似人类的物体观念表征，这一根本性疑问也浮出水面，备受关心。
论文通讯作者、中国科学院自动化所何晖光探索员指出，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AI能区分猫狗图片，但这种‘识别’与人类‘明白’猫狗的本质区别仍有待揭示”。
在本项探索中，探索团队从认知神经科学经典学说出发，制作出一套融合计算建模、举动实验与脑科学的革新范式。他们采用认知心理学经典的“三选一异类识别职责”，请求大模型与人类从物体观念三元组(来自1854种日常观念的任意组合)中选出最不相似的选项。经由解析470万次举动判断情报，探索团队首次构建了人工智能大模型的“观念地图”。
在此根基上，探索团队从海量大模型举动情报中提取出66个“心智维度”，并为这些维度赋予了语义标签。探索发觉，这些维度是高度可解释的，且与大脑类别挑选地段(如解答面孔、场景、躯体等情报的地段)的神经举动方式显著相干。
探索团队进一步对比了多个模型在举动挑选方式上与人类的一致性，成果表明，多模态大模型在一致性层面展现更优。此外，该探索还揭示，人类在做决策时更倾向于联合视觉特性和语义情报开展判断，而大模型则倾向于依赖语义标签和抽象观念。
何晖光表达，本项达成从“机器识别”到“机器明白”跨越的探索表明，大语言模型不是“随机鹦鹉”，而是内部有着着类似人类对现实世界观念的明白，之中心发觉是人工智能的“心智维度”与人类殊途同归。(完)
新闻结尾
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