來源：光明日報記者：崔興毅
人工智能不再只會“死記硬背”了——我國科研團隊最新研發出一種新型神經網絡，讓AI能像人類一樣，從看到、聽到的信息裏自己提煉概念、理解含義，還能互相交流。這項成果填補了當前人工智能與人腦智能之間的關鍵差距。
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人類大腦最特別的能力，就是能把複雜的畫面、聲音提煉成簡單概念，再用概念思考、說話。比如，當我們看到不同的貓，就會總結出“貓”這個概念，不用每次都重新認識。但目前主流AI存在明顯短板：傳統深度學習模型的知識都“纏”在海量參數裏，沒法獨立提取概念；而大語言模型則高度依賴人類現成語言訓練，不能自己從經驗裏“無中生有”形成新概念。中國科學院自動化研究所腦圖譜與類腦智能實驗室餘山團隊攜手北京大學心理與認知科學學院畢彥超團隊，提出CATS Net新型神經網絡框架，成功實現類人的概念形成、理解與交流。相關研究成果近日在線發表在國際學術期刊《自然・計算科學》上。
這個新型AI系統有兩大核心“本領”：
一是自動提煉概念系統包含“概念抽象”和“任務求解”兩個模塊。處理圖片等視覺信息時，能把複雜信息壓縮成簡潔的“概念向量”，像一把鑰匙，精準指揮系統完成識別、判斷等任務。二是跨系統“概念交流”AI能自主生成大量新概念，形成專屬“概念庫”。當不同AI的“概念庫”對齊後，不用再重新學習外界信息，可以直接用概念傳遞知識，模擬人類用語言交流的過程。
研究團隊通過腦成像實驗發現，CATS Net形成的概念空間同人類認知、語言邏輯高度一致，它的工作模式也與人腦負責概念處理的腦區活動高度匹配。這意味着，該模型不僅在功能上模仿人腦，更在原理上揭示了人類形成概念的計算機制。
團隊專家表示，這項突破爲研發下一代類人智能打下基礎。未來，擁有自主“造概念、懂概念”能力的AI，有望突破現有大模型的侷限，在科學探索、複雜決策等領域發揮更大作用。同時，如何確保這類智能系統與人類價值觀保持一致，也將成爲下一步重點研究方向。
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