人工智能能像人类一样思考：科学家发现首个证据

据《独立报》报道，一项对大语言模型（LLM）的研究显示，尽管这些系统并未被训练来如此操作，但OpenAI和谷歌等主流人工智能系统仍能以意想不到的方式自行组织信息。

该论文的作者、中国科学院和华南理工大学的专家得出结论，这类模型“与人类构建概念的方式有着深刻的相似之处”。这挑战了普遍认为人工智能仅通过识别模式来复制答案的观点。

在实验中，OpenAI的ChatGPT-3.5和Google的Gemini Pro Vision被要求完成一项任务，即找出与众不同的物体。结果，这些模型创建了66个用于分类物体的概念维度。

研究人员指出：“这些维度可以被理解和描述，表明大语言模型和多模态LLM能够对物体形成类似人类的表征。”

这为一个强有力的观点提供了支持：尽管这些表征与人类的表征并不完全相同，但它们具有共同的基础，并反映了人类对世界的认知中的关键特征。

作者希望这些成果有助于创造出具有更强“人类化”认知能力的人工智能——即能够更好地与人类协作的智能系统。

与此同时，世界各地正在开发更加贴近人类本质的系统。例如，澳大利亚一家初创公司最近推出了世界上首个基于活脑细胞的商用生物计算机。

Cortical Labs 系统是一种“盒中之体”：它基于位于硅片上的实验室培养神经元，这些神经元能够接收和传递电信号。

据开发者称，这种生物学与电子学的结合使它们的学习和适应速度远超传统计算机。即使在早期阶段，人类和小鼠的80万个神经元也能够独立掌握游戏《Pong》。

据《细胞》期刊发表的一篇论文报道，这些神经元在与游戏环境互动时表现出意识迹象。

“我们结合生物学与经典计算，打造了一个通用的学习引擎，”该公司网站写道。“神经元具有自适应能力，几乎无限的灵活性，是四亿年进化过程的产物。”

题为《人类类似物体概念在多模态大语言模型中自然浮现》的研究论文发表于科学期刊《自然·机器智能》。试用科学套件