最近刘苏雅报道了中国科学院自动化研究所和北京大学心理与认知科学学院的研究团队一起合作，给人工智能（AI）打造了一个全新的神经网络框架，帮助AI更好地像人类一样思考和交流。科研团队在实验室里进行了一项重要的研究，让AI能像人类一样从感官体验中提取概念，并且可以直接在概念空间里进行思考和交流。这个系统把高维的感知信息压缩成低维的概念向量，这些向量就像是开锁的钥匙一样，用来调节神经网络活动。有了这个系统，AI不仅能完成特定的视觉任务，还能根据与环境的互动自主生成新概念。 这一切都归功于研究员余山带领的团队和毕彦超教授带领的团队共同努力的结果。这个新型神经网络框架能让AI自发地从感知经验中形成概念，解决了传统深度网络难以提取独立概念、依赖人类语言符号进行训练等难题。科研团队把AI的感知压缩成低维概念，再由概念重构感知这个双向过程作为基础。他们提出了一种新的神经网络框架，其中概念抽象模块能把高维视觉输入压缩成紧凑的低维“概念向量”。 这些概念向量通过分层门控机制产生一系列信号来调节任务求解模块的神经网络活动，在这个系统里不仅能够高效灵活地完成特定视觉任务，还能根据与环境互动生成新概念。这种系统让AI模拟人类通过语言符号来交流的过程更加贴近现实了。刘苏雅报道称分析结果显示，这套系统不仅在功能层面模拟了人类概念认知机制，也揭示了人脑概念形成与理解背后的计算原理。 这些研究结果给人们带来了希望：赋予AI自主形成新概念能力有望帮助它们在更广阔领域发挥作用。科研团队表示这个系统为下一代具备人类概念形成和应用能力的智能系统奠定了重要基础。但他们也提到了一个问题：如何确保这些系统与人类的价值观相符将是接下来需要解决的关键问题。因为大语言模型现在还是受制于人类语言所限定范畴。