记者10日从中国科学院自动化研究所获悉,来自该所等单位的科研人员首次证实,多模态大语言模型在训练过程中自己学会了“理解”事物,而且这种理解方式和人类非常类似。这一发现为探索人工智能如何“思考”开辟了新路,也为未来打造像人类一样“理解”世界的人工智能系统打下了基础。相关研究成果在线发表于《自然·机器智能》杂志。
人类智能的核心,就是能真正“理解”事物。当看到“狗”或“苹果”时,我们不仅能识别它们长什么样,如大小、颜色、形状等,还能明白它们有什么用、能带给我们什么感受、有什么文化意义。这种全方位的理解,是我们认知世界的基础。而随着像ChatGPT这样的大模型飞速发展,科学家们开始好奇:它们能否从海量的文字和图片中,学会像人类一样“理解”事物?
传统人工智能研究聚焦于物体识别准确率,却鲜少探讨模型是否真正“理解”物体含义。“当前人工智能可以区分猫狗图片,但这种‘识别’与人类‘理解’猫狗有什么本质区别,仍有待揭示。”论文通讯作者、中国科学院自动化研究所研究员何晖光说。
在这项研究中,科研人员借鉴人脑认知的原理,设计了一个巧妙的实验:让大模型和人类玩“找不同”游戏。实验人员从1854种常见物品中给出3个物品概念,要求选出最不搭的那个。通过分析高达470万次的判断数据,科研人员首次绘制出了大模型的“思维导图”——“概念地图”。
何晖光介绍,他们从海量实验数据里总结出66个代表人工智能如何“理解”事物的关键角度,并给它们起了名字。研究发现,这些角度非常容易解释清楚,而且与人脑中负责物体加工的区域的神经活动方式高度一致。更重要的是,能同时看懂文字和图片的多模态模型,“思考”和做选择的方式比其他模型更接近人类。
此外,研究还有个有趣发现,人类做判断时,既会看东西长什么样,比如形状、颜色,也会想它的含义或用途,但大模型更依赖给它贴上的“文字标签”和它学到的抽象概念。“这证明,大模型内部确实发展出了一种有点类似人类的理解世界的方式。”何晖光说道。
记者10日从中国科学院自动化研究所获悉,来自该所等单位的科研人员首次证实,多模态大语言模型在训练过程中自己学会了“理解”事物,而且这种理解方式和人类非常类似。这一发现为探索人工智能如何“思考”开辟了新路,也为未来打造像人类一样“理解”世界的人工智能系统打下了基础。相关研究成果在线发表于《自然·机器智能》杂志。
人类智能的核心,就是能真正“理解”事物。当看到“狗”或“苹果”时,我们不仅能识别它们长什么样,如大小、颜色、形状等,还能明白它们有什么用、能带给我们什么感受、有什么文化意义。这种全方位的理解,是我们认知世界的基础。而随着像ChatGPT这样的大模型飞速发展,科学家们开始好奇:它们能否从海量的文字和图片中,学会像人类一样“理解”事物?
传统人工智能研究聚焦于物体识别准确率,却鲜少探讨模型是否真正“理解”物体含义。“当前人工智能可以区分猫狗图片,但这种‘识别’与人类‘理解’猫狗有什么本质区别,仍有待揭示。”论文通讯作者、中国科学院自动化研究所研究员何晖光说。
在这项研究中,科研人员借鉴人脑认知的原理,设计了一个巧妙的实验:让大模型和人类玩“找不同”游戏。实验人员从1854种常见物品中给出3个物品概念,要求选出最不搭的那个。通过分析高达470万次的判断数据,科研人员首次绘制出了大模型的“思维导图”——“概念地图”。
何晖光介绍,他们从海量实验数据里总结出66个代表人工智能如何“理解”事物的关键角度,并给它们起了名字。研究发现,这些角度非常容易解释清楚,而且与人脑中负责物体加工的区域的神经活动方式高度一致。更重要的是,能同时看懂文字和图片的多模态模型,“思考”和做选择的方式比其他模型更接近人类。
此外,研究还有个有趣发现,人类做判断时,既会看东西长什么样,比如形状、颜色,也会想它的含义或用途,但大模型更依赖给它贴上的“文字标签”和它学到的抽象概念。“这证明,大模型内部确实发展出了一种有点类似人类的理解世界的方式。”何晖光说道。
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