科技日报北京6月10日电（记者陆成宽）记者10日从中国科学院主动化研究所获悉，来自该所等单元的科研职员初次证明，多模态年夜语言模子于练习历程中自己学会了“理解”事物，而且这类理解方式及人类很是近似。这一发现为摸索人工智能怎样“思索”斥地了新路，也为未来打造像人类同样“理解”世界的人工智能体系打下了基础。相干研究结果于线发表在《天然·机械智能》杂志。
人类智能的焦点，就是能真正“理解”事物。当看到“狗”或者“苹果”时，咱们不仅能辨认它们长甚么样，如巨细、颜色、外形等，另有能明白它们有甚么用、能带给咱们甚么感伤熏染、有甚么文化意义。这类全方位的理解，是咱们认知世界的基础。而随着像ChatGPT如许的年夜模子飞速生长，科学家们最先好奇：它们可否从海量的文字及图片中，学会像人类同样“理解”事物？
传统人工智能研究聚焦在物体辨认正确率，却鲜少切磋模子是否真正“理解”物体寄义。“当前人工智能可以区别猫狗图片，但这类‘辨认’与人类‘理解’猫狗有甚么素质区分，仍有待展现。”论文通信作者、中国科学院主动化研究所研究员何晖光说。
于这项研究中，科研职员借鉴人脑认知的原理，设计了一个巧妙的试验：让年夜模子及人类玩“找差异”游戏。试验职员从1854种常见物品中给出3个物品看法，要求选出最不搭的阿谁。经由历程分析高达470万次的判定数据，科研职员初次绘制出了年夜模子的“思维导图”——“看法舆图”。
何晖光先容，他们从海量试验数据里总结出66个代表人工智能怎样“理解”事物的要害角度，并给它们起了名字。研究发现，这些角度很是轻易注释清晰，而且与人脑中卖力物体加工的区域的神经运动方式高度一致。更主要的是，能同时看懂文字及图片的多模态模子，“思索”及做选择的方式比其他模子更靠近人类。
此外，研究另有有个有趣发现，人类做判定时，既会看工具长甚么样，好比外形、颜色，也会想它的寄义或者用途，但年夜模子更依靠给它贴上的“文字标签”及它学到的抽象看法。“这证实，年夜模子内部确凿生长出了一种有点近似人类的理解世界的方式。”何晖光说道。
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