中邦日报6月9日电 （记者 李梦涵） 人类也许对自然界中的物体举行观念化，这一认知材干永远今后被视为人类智能的中枢。当咱们看到狗汽车或苹果时，不但能识别它们的物理特点（尺寸、颜色、形式等），还能剖判其功效、感情代价和文明道理——这种众维度的观念外征组成了人类认知的基石。跟着ChatGPT等狂言语模子（LLMs）的产生式进展，一个根基性题目浮出水面：这些大模子能否从言语和众模态数据中进展出仿佛人类的物体观念外征？

　　即日，中邦科学院主动化探究所神经推算与脑机交互（NeuBCI）课题组与中邦科学院脑科学与智能本领优异更始核心的拉拢团队连合手脚尝试与神经影像明白，初次证据众模态狂言语模子（MLLMs）也许自觉变成与人类高度类似的物体观念外征体系。这项探究不但为人工智能认知科学诱导了新途途，更为修建类人认知机闭的人工智能体系供给了外面框架。闭连探究成就以Human-like object concept representations emerge naturally in multimodal large language models为题，揭晓于《自然·呆板智能》（Nature Machine Intelligence）。

　　古板人工智能探究聚焦于物体识别精确率，却鲜少探究模子是否真正剖判物体寄义。论文通信作家何晖光探究员指出：目前AI能辨别猫狗图片，但这种识别与人类剖判猫狗的性质区别仍有待揭示。团队从认知神经科学经典外面开拔，计划了一套调解推算筑模、手脚尝试与脑科学的更始范式。探究采用认知友理学经典的三选一异类识别工作（triplet odd-one-out），恳求大模子与人类从物体观念三元组（来自1854种平常观念的自便组合）膺选出最不类似的选项。通过明白470万次手脚判定数据，团队初次修建了AI大模子的观念舆图。

　　探究职员从海量大模子手脚数据中提取出66个心智维度，并为这些维度给予了语义标签。探究呈现，这些维度是高度可注脚的，且与大脑种别采用区域（如处罚面庞的FFA、处罚场景的PPA、处罚躯体的EBA）的神经勾当形式明显闭连。

　　探究还比较了众个模子熟行为采用形式上与人类的类似性（Human consistency）。结果显示，众模态大模子（如 Gemini_Pro_Vision、Qwen2_VL）正在类似性方面呈现更优。其余，探究还揭示了人类正在做决定时更方向于连合视觉特点和语义消息举行判定，而大模子则方向于依赖语义标签和笼统观念。本探究讲明狂言语模子并非随机鹦鹉，其内部存正在着仿佛人类对实际天下观念的剖判。

　　主动化所副探究员杜长德为论文第一作家，何晖光探究员为论文通信作家。紧要协作家还搜罗脑智优异核心的常乐探究员等。该探究获得了中邦科学院根底与交叉前沿科研先导专项、邦度自然科学基金、北京市自然科学基金项目以及脑认知与类脑智能宇宙重心尝试室的资助。

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