人工智能将自愿形成人类水平的认知！自动化团队研究所显示了从多模型中出现的类似人类对象的表示的概念
人们将能够在自然界中概念化事物，这是一种长期以来被认为是基本人类智力的能力。
中国日-Un，6月9日（记者Li Menghan）人们已经能够与自然对象相处，这种提供此功能的能力是已久的人类智能。当我们看到“狗”，“汽车”或“苹果”时，我们不仅可以确定它们的物理特性（大小，颜色，形状等），而且还可以理解它们的功能，情感价值和重要性 - 文化中代表人类认识的基础的多维概念。在大型语言模型（LLM）（例如Chatgpt）的出现开发中，出现了一个关键问题：这些大型模型是否可以开发出来自语言和多模式数据的概念概念？
kamakailPakikipag-ugnay sa utak（neubci）Na panagiksik na pananaliksik na panagkat na pananaliksik n na pananaliksik ng pananaliksik ng pananaliksik ng pananaliksik ng pananaliksik ng pananaliksik ng ang ang ang ang ang ang ang ang ann ang ann ang a ang a anng the ang them ang a ang a anng n g na pananaliksik n na panagipag-ugnay sa utak（neubci） eksperimento sa pag-uugali在pag-aaral ng神经图像upang upang kumpirmahin ang mga unang代表多模式的人的代表（MLLMS）可能会使对象的对象表示这项研究的概念，这项研究不仅将为人工智能制度提供人工智能的人工智能制度，还将为人工智能制度提供人工智能的构造，以实现人工智能的构建。相关的研究结果已在“自然机器智能”中发表在“人类概念表示”的标题中，这些概念表示自然而然。
传统人工智能研究重点介绍对象的准确性统一，但很少讨论该模型是否真正“理解”事物的含义。研究人员Huiguang（相应的论文）指出：“目前，AI可以区分猫和狗，但是这种'身份'与人类对猫和狗的理解之间的重要区别仍然表达。”该团队设计了一组创新的游行，这些游行包括基于认知神经科学的经典理论，结合了计算建模，实验大脑科学和大脑科学。该研究采用了认知心理学的经典“三重态”，该心理学需要大型模型从三重对象概念（从1,854个每日概念的任何组合）中选择最不愉快的选项。通过审查470万个酌处权数据，该团队首次建立了AI模型的“地图概念”。
研究人员从大规模的大规模行为数据和分配的语义标签到这些维度进行了66个“心理测量”。研究发现这些维度是完全解释的，并且与大脑类别选择领域的神经活动模式有显着相关性（例如用于处理面的FFA，用于处理场景的PPA和SOMA处理的PPA）。
研究还将许多模型与人类选择模式的一致性进行了比较。结果表明，大型多模型模型（例如Gemini_pro_vision，Qwen2_vl）的一致性更好。此外，研究还宣布，在做出决策时，人们倾向于将视觉特征和语义信息结合起来以酌情决定，而大型模型倾向于依靠语义标签和抽象概念。这项研究表明，大语言模型不是“随机鹦鹉”，并且对现实世界的概念有人类的理解。
自动化研究所的副研究人员杜·昌德（Du Changde）是第一个设置论文的人，居民的研究人员是相应的论文。也包括在主要的NAKWORK中Chang Le研究人员的大脑与智力中心。该研究由中国科学院基础和跨境科学研究先驱项目，中国国家自然科学基金会，中国北京自然科学基金会以及国家脑认知和类似脑型智力的国家关键实验室资助。
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