AI也能创造概念
■郭良轩
近日，中国科学院自动化研究所脑图谱与类脑智能实验室余山团队携手北京大学心理与认知科学学院毕彦超团队，提出了一种新型神经网络框架CATS Net，实现了类人的概念形成、理解和交流。相关成果发表于国际学术期刊《自然·计算科学》。
从感官体验中抽象出概念，从而可以脱离感官体验，直接在概念空间进行思考和交流，是人类的一个独特能力。一般认为，这种将高维感知“压缩”为低维概念，再由概念“重构”感知的双向过程，构成了人类符号化思维的基础，进而支持了语言的产生。然而，当前的人工智能系统却难以实现这一过程：传统的深度网络往往将知识纠缠在海量的参数中，难以提取出独立的概念；而受到广泛关注的AI大模型则高度依赖人类已有的语言符号进行训练，无法真正“从无到有”地于感知经验中自发形成概念。这是当前AI与人脑之间的一个关键差别。
该研究提出的CATS Net包含两个核心模块：概念抽象模块与任务求解模块。在处理视觉任务时，概念模块能够自发地将高维的视觉输入压缩成紧凑的低维概念向量。随后，这些概念向量如同开锁的钥匙一般，通过分层门控机制产生一系列开关信号，可动态调节任务求解模块的神经网络活动，指导其完成特定的视觉感知任务。这模拟了人类概念的形成和理解。系统可以根据与环境的互动自主生成大量新概念，并形成自己的概念空间。当不同神经网络所生成的概念空间对齐之后，就可以不用从环境中学习，而是直接通过概念向量在网络间传递知识，实现模拟人类通过语言等符号来交流的过程。
或许在不远的未来，创造出类似“爱你老己”这样网络热词的，不再是人类，而是AI。
