中新網(wǎng)北京2月27日電 (記者 孫自法)中國(guó)科學(xué)院自動(dòng)化研究所2月27日向媒體通報(bào)，該所腦圖譜與類(lèi)腦智能實(shí)驗(yàn)室余山研究員團(tuán)隊(duì)、北京大學(xué)心理與認(rèn)知科學(xué)學(xué)院畢彥超教授團(tuán)隊(duì)最近通過(guò)合作研究，研發(fā)出一種新型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)框架CATS Net，實(shí)現(xiàn)了類(lèi)人的概念形成、理解和交流，有望助力人工智能(AI)能像人類(lèi)一樣真正“從無(wú)到有”地從感知經(jīng)驗(yàn)中自發(fā)形成概念。

　　這一突破當(dāng)前AI與人腦之間一個(gè)關(guān)鍵差別的重要研究進(jìn)展，為理解人類(lèi)的概念認(rèn)知提供了計(jì)算模型，也為建立具有類(lèi)人概念智能的人工智能系統(tǒng)奠定了堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。其相關(guān)成果論文，近日已在國(guó)際專(zhuān)業(yè)學(xué)術(shù)期刊《自然-計(jì)算科學(xué)》發(fā)表。

　　為何研究

　　合作團(tuán)隊(duì)介紹說(shuō)，人類(lèi)智能的一個(gè)獨(dú)特能力是能夠從感官體驗(yàn)中抽象出概念，從而可以脫離感官體驗(yàn)，直接在概念空間進(jìn)行思考和交流。一般認(rèn)為，這種將高維感知“壓縮”為低維概念，再由概念“重構(gòu)”感知的雙向過(guò)程構(gòu)成了人類(lèi)符號(hào)化思維的基礎(chǔ)，進(jìn)而支持了語(yǔ)言的產(chǎn)生。

　　然而，當(dāng)前的AI系統(tǒng)卻難以實(shí)現(xiàn)這一過(guò)程：傳統(tǒng)的深度網(wǎng)絡(luò)往往將知識(shí)糾纏在海量的參數(shù)中，難以提取出獨(dú)立的概念；而受到廣泛關(guān)注的AI大模型則高度依賴(lài)人類(lèi)已有的語(yǔ)言符號(hào)進(jìn)行訓(xùn)練，無(wú)法真正“從無(wú)到有”地從感知經(jīng)驗(yàn)中自發(fā)形成概念。

　　有何突破

　　在本項(xiàng)研究中，合作團(tuán)隊(duì)提出并研發(fā)的新型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)框架，包含概念抽象(CA)模塊與任務(wù)求解(TS)模塊兩個(gè)核心模塊。

　　在處理視覺(jué)任務(wù)時(shí)，CA模塊能夠自發(fā)地將高維的視覺(jué)輸入壓縮成緊湊的低維“概念向量”。隨后，這些概念向量如同開(kāi)鎖的“鑰匙”一般，通過(guò)分層門(mén)控機(jī)制產(chǎn)生一系列“開(kāi)關(guān)”信號(hào)，可動(dòng)態(tài)調(diào)節(jié)TS模塊的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)活動(dòng)，高效靈活地指導(dǎo)其完成特定的視覺(jué)感知任務(wù)，從而模擬人類(lèi)概念的形成和理解。

　　該新型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)可根據(jù)與環(huán)境的互動(dòng)自主生成大量新概念，并形成自己的概念空間。當(dāng)不同神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)所生成的概念空間對(duì)齊之后，就可以不用從環(huán)境中學(xué)習(xí)，而是直接通過(guò)概念向量在網(wǎng)絡(luò)間傳遞知識(shí)，實(shí)現(xiàn)模擬人類(lèi)通過(guò)語(yǔ)言等符號(hào)來(lái)交流的過(guò)程。

　　合作團(tuán)隊(duì)進(jìn)一步將 CATS Net自發(fā)形成的概念表征與人類(lèi)的概念空間和神經(jīng)活動(dòng)數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)比，發(fā)現(xiàn)該神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自發(fā)形成的概念空間與人類(lèi)語(yǔ)言構(gòu)成的概念空間有明顯的相似性，而且對(duì)于這些概念的表征也與人腦內(nèi)的表征顯著相關(guān)。

　　這表明，CATS Net不僅在功能層面模擬了人類(lèi)的概念認(rèn)知，也在機(jī)制層面揭示了人腦概念形成與理解的計(jì)算原理。

　　意義何在

　　合作團(tuán)隊(duì)表示，CATS Net來(lái)源于前額葉啟發(fā)的情境化信息處理模型，這也提示前額葉和情境化信息處理模型可能在人類(lèi)概念認(rèn)知中發(fā)揮了核心的作用。本項(xiàng)研究進(jìn)展，為研發(fā)具備人類(lèi)概念形成與應(yīng)用能力的下一代智能系統(tǒng)奠定重要基礎(chǔ)。

　　當(dāng)前，AI大語(yǔ)言模型能力仍受限于人類(lèi)語(yǔ)言所限定的范疇，賦予他們自主形成新概念的能力有望促進(jìn)其在更廣闊的領(lǐng)域發(fā)揮作用，比如從事全新的科學(xué)探索。

　　他們指出，當(dāng)AI擁有了這種類(lèi)人概念形成、理解與交流的能力之后，如何確保AI系統(tǒng)與人類(lèi)的價(jià)值對(duì)齊，將成為下一步要解決的關(guān)鍵問(wèn)題。(完)