
中方研究人员首度证实,人工智能(AI)大型语言模型(LLMs)能自发性地建立类似人类的系统,用以理解并分类自然物体,而这过程被视为人类认知的支柱。
《南华早报》(South China Morning Post)14日报导,这项发现为有关人工智能模型认知能力的争论提供了新证据,显示反映人类思维关键面的人工系统是可能实现的。
研究团队在周二发表于《自然-机器智能》(Nature Machine Intelligence)期刊的论文中指出:「理解人类如何将自然物体概念化并分类,能为感知与认知力提供了重要洞见。」

「随着大型语言模型的出现,一个核心问题浮现:这些模型能否从语言与多模态数据中发展出类似人类的客体表征?」而大型语言模型是根据海量文本数据训练的人工智能模型,若是多模态大型语言模型(MLLMs),则涵盖视觉和音讯数据,用以处理各类任务。
透过语言与多模态数据的训练,如OpenAI的ChatGPT与Google的Gemini等模型,在推理、概念传达、物件识别与信息分类上,展现出显著能力。尽管这些模型展现的能力令人印象深刻,但研究显示,人工智能在处理涉及如模拟思考等人类认知深层元素的任务时,仍面临困难。

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