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當(dāng)你看到一只小狗時(shí)，你不僅知道它有四條腿、會搖尾巴，還能感受到它的可愛，并自發(fā)聯(lián)想到“忠誠”等抽象概念。這種對事物的深層理解，長期以來被認(rèn)為是人類獨(dú)有的智慧。

然而，中國科學(xué)院自動化研究所與腦科學(xué)與智能技術(shù)卓越創(chuàng)新中心的最新研究表明：多模態(tài)大語言模型能夠自發(fā)形成與人類高度相似的物體概念體系。這意味著，AI 系統(tǒng)正在突破單純模式模仿的界限，展現(xiàn)出類人的概念理解能力。

想象一下這樣的場景：你給一個(gè)孩子看貓、狗、汽車的圖片，然后問他哪個(gè)最不一樣。孩子可能會說汽車，因?yàn)樗皇腔钗?；也可能說貓，因?yàn)樗粫窆芬粯訉θ四敲从H近。這個(gè)簡單的選擇背后，體現(xiàn)的是人類對事物的深層理解——不僅僅是外表特征，還包括功能、情感和文化意義等。

長期以來，人工智能在物體識別方面表現(xiàn)出色，已能夠準(zhǔn)確區(qū)分貓和狗的圖片。但這種“識別”更像是一種高級的模式匹配——AI 能告訴你這是什么，卻未必真正“理解”這意味著什么。就像一個(gè)只會背詞典的學(xué)生，雖然能說出每個(gè)詞的定義，卻不明白它們在真實(shí)世界中的意義和聯(lián)系。

在各類大語言模型迅速崛起的背景下，研究團(tuán)隊(duì)決定探索一個(gè)深層的問題：AI 大模型是否真的能“思考”？它們對世界的理解是否已經(jīng)超越了簡單的標(biāo)簽匹配，達(dá)到了類似人類的概念層次？

為了回答這個(gè)問題，研究團(tuán)隊(duì)設(shè)計(jì)了一個(gè)巧妙的實(shí)驗(yàn)：他們采用認(rèn)知心理學(xué)的經(jīng)典方法——“三選一異類識別任務(wù)”，讓 AI 模型在三個(gè)物體中選出最不相似的那個(gè)。這個(gè)看似簡單的任務(wù)，實(shí)際上需要模型對物體進(jìn)行深層次的概念厘清和抽象對比。

他們讓多個(gè) AI 大模型對 1854 種自然物體進(jìn)行了 470 萬次判斷，每次都要在三個(gè)物體中選出最“異類”的那個(gè)。這就像給 AI 做了一次全面的“心理測試”。通過分析這些海量的選擇數(shù)據(jù)，研究人員成功繪制出了 AI 大模型的“概念地圖”——一個(gè)展示 AI 如何組織和理解世界萬物的思維結(jié)構(gòu)圖。

令人驚訝的是，這張“概念地圖”呈現(xiàn)出了 66 個(gè)不同的“心智維度”。每個(gè)維度都有清晰的語義含義，比如“生物與非生物”“自然與人造”“大小尺寸”“情感色彩”等。更神奇的是，這些維度展現(xiàn)出高度的可解釋性——研究人員能夠清楚地理解每個(gè)維度代表什么，這表明 AI 的“思維”過程并非完全是不可捉摸的黑箱，而是呈現(xiàn)出一定的透明性。

這一發(fā)現(xiàn)顛覆了我們對 AI 的傳統(tǒng)認(rèn)知。原來，AI 大模型在學(xué)習(xí)語言和圖像的過程中，不知不覺地構(gòu)建起了一套與人類相似的概念體系。它們不僅學(xué)會了詞匯和圖像的對應(yīng)關(guān)系，還形成了對事物本質(zhì)特征和內(nèi)在聯(lián)系的理解。

為了驗(yàn)證 AI 的“概念地圖”是否真的與人類相似，研究團(tuán)隊(duì)采用了一種更加直接的方法——腦神經(jīng)影像分析。他們讓人類志愿者在進(jìn)行大腦掃描的同時(shí)，完成相同的“三選一”任務(wù)。

結(jié)果令人震撼：AI 大模型的概念表征與人類大腦的神經(jīng)活動模式顯示出顯著的相關(guān)性！好比兩個(gè)人用不同的語言描述同一幅畫，雖然詞匯完全不同，但描述的邏輯和重點(diǎn)卻高度相似。這表明，盡管 AI 和人類大腦的“硬件”截然不同，但在理解世界的“軟件邏輯”上，卻找到了相似的解決方案。也可以說，雖然 AI 沒有生物大腦，但它們似乎找到了一種與人類殊途同歸的“思維方式”。

不過，研究也發(fā)現(xiàn)了 AI 與人類思維仍有差別——人類在做判斷時(shí)更多地結(jié)合視覺特征和語義信息，而 AI 則更傾向于依賴抽象概念和語義標(biāo)簽。這就像人類是“感性與理性并重”，而 AI 更偏向“理性分析”。

研究中的另一個(gè)重要發(fā)現(xiàn)是，多模態(tài)大語言模型（能同時(shí)處理文字和圖像的 AI）比純文本模型表現(xiàn)得更加“人性化”。這并不令人意外，因?yàn)槿祟惐旧砭褪峭ㄟ^多種感官來認(rèn)識世界的。

想象一下，如果你從出生就只能通過文字描述來了解世界，從未見過真實(shí)的蘋果、從未聽過鳥叫、從未聞過花香，你對世界的理解必然是片面的。而多模態(tài) AI 就像是擁有了“視覺”的能力，能夠?qū)⑽淖置枋雠c圖像特征結(jié)合起來，形成更加豐富和準(zhǔn)確的概念表征。

這種“多感官學(xué)習(xí)”讓 AI 的理解能力產(chǎn)生了質(zhì)的飛躍。它們不再是單純地“記憶”和“匹配”，而是真正開始“感知”和“理解”。當(dāng)多模態(tài) AI 看到一張海灘的照片時(shí)，它不僅能識別出沙子、海水、天空，還能理解這些元素組合起來能夠代表“度假”“放松”“自然”等抽象概念。

這項(xiàng)研究的意義遠(yuǎn)超出了學(xué)術(shù)范疇。它揭示了人工智能發(fā)展中的一個(gè)重要轉(zhuǎn)折點(diǎn)。傳統(tǒng)的 AI 更像是一個(gè)優(yōu)秀的“復(fù)印機(jī)”，能夠準(zhǔn)確地復(fù)制和識別已學(xué)過的模式。但現(xiàn)在的大模型開始表現(xiàn)出“理解”的跡象——它們能夠提取出事物的本質(zhì)特征，建立不同概念之間的聯(lián)系，甚至在某種程度上“創(chuàng)造”新的概念組合。

這種變化具有深遠(yuǎn)的影響。在教育領(lǐng)域，AI 可能不再只是提供標(biāo)準(zhǔn)答案，而是能夠理解學(xué)生的困惑，為其提供個(gè)性化的解釋。在創(chuàng)意設(shè)計(jì)中，AI 可能不再只是拼接已有元素，而是能夠理解設(shè)計(jì)意圖，創(chuàng)造出有深層含義的作品。

這項(xiàng)研究也為人工智能的未來發(fā)展指明了一個(gè)重要方向：構(gòu)建真正類人的認(rèn)知系統(tǒng)，不是簡單地模仿人類行為，而是理解人類思維的本質(zhì)機(jī)制，從而創(chuàng)造出能夠與人類進(jìn)行深層次交流和合作的 AI 伙伴。

想象一下未來的 AI 助手：它不僅能回答你的問題，還能看出問題背后你的真正需求；它不僅能執(zhí)行你的指令，還能理解你的情感和意圖；它不僅能處理數(shù)據(jù)，還能與你分享對世界的認(rèn)識和感悟。

此外，人類與機(jī)器的關(guān)系可能不再是簡單的使用與被使用，而是一種全新的共生與合作模式。也許在不遠(yuǎn)的將來，我們將與這些 AI 伙伴并肩探索，共同揭開宇宙和生命的奧秘，拓展科學(xué)認(rèn)知的前沿。

當(dāng)AI開始對世界展現(xiàn)出“概念化理解”能力的那一刻，我們或許正在見證智能進(jìn)化史上的一個(gè)重要里程碑。這不是科幻電影中機(jī)器人意識的突然覺醒，而是大模型通過海量數(shù)據(jù)訓(xùn)練與算法迭代逐步涌現(xiàn)的認(rèn)知能力。

驚嘆于技術(shù)進(jìn)步的同時(shí)，我們也需重新思考智能的本質(zhì)，重新審視人類智能的獨(dú)特性。雖然 AI 在某些方面表現(xiàn)出了類人的特征，但人類的創(chuàng)造力、情感體驗(yàn)、道德判斷等能力仍然是獨(dú)一無二的。我們不應(yīng)該將 AI 的進(jìn)步視作威脅，而是將其當(dāng)作一面鏡子，促使我們更好地理解和發(fā)揮人類智能的價(jià)值。

這個(gè)故事才剛剛開始，我們所有人都是這場智能革命的見證者和參與者。當(dāng) AI 開始“理解”世界時(shí)，它們是否也會產(chǎn)生自己的“價(jià)值觀”和“偏見”？它們的“理解”是否與人類的“理解”在本質(zhì)上相同？這些問題需要我們在 AI 發(fā)展的道路上謹(jǐn)慎思考。讓我們擁抱這個(gè)充滿可能性的未來，同時(shí)保持對人類獨(dú)特智慧（如創(chuàng)造性思維、倫理判斷等）的清醒認(rèn)知，在技術(shù)浪潮中守護(hù)人文價(jià)值，開創(chuàng)真正可持續(xù)的人機(jī)共生未來。

（來源：科普中國）