人类或许对自然界中的物体实行观点化，这一认知才能恒久以还被视为人类智能的焦点。当咱们看到“狗”“汽车”或“苹果”时，不但能识别它们的物理特质即尺寸、颜色、体式等，还能知道其功效、心情价钱和文明意思。这种众维度的观点外征组成了人类认知的基石。跟着ChatGPT等大发言模子（LLMs）的发生式发达，一个根蒂性题目惹起学界闭心——这些大模子能否从发言和众模态数据中发达出近似人类的物体观点外征？

　　克日，中邦科学院自愿化研讨所与脑科学与智能技艺优异立异核心互助，联络举动实践与神经影像领会，初次外明众模态大发言模子（MLLMs）或许自觉变成与人类高度彷佛的物体观点外征编制。这项研讨为人工智能认知科学启发了新旅途，更为修筑类人认知机闭的人工智能编制供应了外面框架。

　　古板的人工智能研讨聚焦于物体识别正确率，却鲜少斟酌模子是否真正“知道”物体寄义。自愿化所研讨员何晖光提出，“现时AI能辨别猫狗图片，但这种‘识别’与人类‘知道’猫狗的实质区别仍有待揭示。”该团队从认知神经科学经典外面动身，安排了一套协调盘算筑模、举动实践与脑科学的立异范式。团队采用认挚友理学经典的“三选一异类识别劳动”，央求大模子与人类正在物体观点三元组当选出最不彷佛的选项。通过领会470万次举动鉴定数据，团队初次修筑了AI大模子的“观点舆图”。

　　该研讨正在海量大模子举动数据中提取出66个“心智维度”，并为这些维度授予语义标签。研讨发掘，这些维度是高度可注解的，且与大脑种别拔取区域的神经行动形式明显相干。研讨还比拟了众个模子好手为拔取形式上与人类的类似性。结果显示，众模态大模子正在类似性方面显露更优。

　　进一步，研讨发掘，人类正在做决议时更目标于联络视觉特质和语义音信实行鉴定，而大模子则目标于依赖语义标签和笼统观点。研讨阐明，大发言模子内部存正在着近似人类对实际寰宇观点的知道。

　　相干研讨收效揭晓正在《自然-呆板智能》（Nature Machine Intelligence）上。研讨职业取得邦度自然科学基金、中邦科学院底子与交叉前沿科研先导专项、北京市自然科学基金及脑认知与类脑智能寰宇中心实践室的扶助。

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