北京那边搞研究的团队弄了个新的神经网络，想让AI的思考方式更像人类。咱们人脑有个很厉害的本事，就是能把看到的、听到的感官体验抽象成概念，不用老盯着实际的东西看，就在脑子里的概念空间里琢磨事儿、跟人说话。这一点AI一直做不到。最近，中国科学院自动化研究所脑图谱与类脑智能实验室和北京大学心理与认知科学学院一块儿合作，搞出了个新型神经网络框架。 这套系统能让AI像人一样形成、理解和交流概念。具体怎么做到的呢？以前大家习惯用深度网络把一大堆参数连在一起存储知识，结果概念搞不清；现在流行的大模型又太依赖人类现有的语言符号来训练，没法从无到有地从自己的经验里生出新的概念。为了解决这个难题，余山研究员团队和毕彦超教授团队凑在一块儿琢磨了很久。 他们设计了一个叫“概念抽象模块”的东西。它能把眼睛看到的高维视觉信号压缩成简单的低维向量，就像把一大本书的内容整理成几个关键词一样。然后这些向量像钥匙一样开锁，通过一层层的门控机制发出开关信号，动态调整下面任务求解模块的神经网络活动，这样就能高效灵活地完成任务了。 更绝的是，这个系统还能自己跟环境互动来创造新概念。当不同网络产生的概念空间对上了以后，不用再去重新学习环境里的知识了，直接通过这些概念向量在网络之间传递信息就行。这就好比人类学会了用语言来交流。 研究结果显示，这套系统不光在功能上模仿了人脑的思维方式，还在机制上揭开了人脑形成概念的秘密。现在的大语言模型能力都被人类语言的范畴给框死了。研究团队觉得，要是给AI装上自己发明新概念的本事，以后它们能在更多未知的领域干活儿，比如搞全新的科学探索。 这项研究给造下一代有类人思维能力的智能系统打下了基础。不过话又说回来，以后这些系统会不会跟人的价值观对着干，这也是个大问题。