中国团队研究证实人工智能可自发形成人类级认知

中国科学家团队首次证实，基于人工智能技术的多模态大语言模型能够自发形成与人类高度相似的物体概念表征系统，即人工智能可自发形成人类级认知。

据中新社报道，这项研究由中国科学院自动化研究所神经计算与脑机交互团队、中国科学院脑科学与智能技术卓越创新中心团队等联合完成，相关成果论文星期一（6月9日）在国际专业学术期刊《自然·机器智能》上线发表。

据介绍，人类能够对自然界中的物体进行概念化，这一认知能力长期以来被视为人类智能的核心。当人们看到“狗”“汽车”或“苹果”时，不仅能识别它们的物理特征（尺寸、颜色、形状等），还能理解其功能、情感价值和文化意义，这种多维度的概念表征构成人类认知的基石。

近年来，随着ChatGPT等大语言模型的发展，这些大模型能否从语言和多模态数据中发展出类似人类的物体概念表征，这一根本性问题也浮出水面。

在本项研究中，研究团队从认知神经科学经典理论出发，设计出一套融合计算建模、行为实验与脑科学的创新范式。

研究团队从海量大模型行为数据中提取出66个“心智维度”，并为这些维度赋予语义标签。研究发现，这些维度是高度可解释的，且与大脑类别选择区域的神经活动模式显著相关。

研究团队进一步对比了多个模型在行为选择模式上与人类的一致性，结果显示，多模态大模型在一致性方面表现更优。此外，该研究还揭示，人类在做决策时更倾向于结合视觉特征和语义信息进行判断，而大模型则倾向于依赖语义标签和抽象概念。

研究表明，大语言模型并非“随机鹦鹉”，而是内部存在着类似人类对现实世界概念的理解，其核心发现是人工智能的“心智维度”与人类殊途同归。