（北京14日综合电）中国研究人员首度证实，人工智慧（AI）大型语言模型（LLMs）能自发性地建立类似人类的系统，用以理解并分类自然物体，这个过程被视为人类认知的支柱。
港媒《南华早报》报道，这项发现为有关人工智慧模型认知能力的争论提供了新证据，显示反映人类思维关键面的人工系统是可能实现的。
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研究团队在周二（10日）发表于《自然-机器智能》期刊的论文中指出：“理解人类如何将自然物体概念化并分类，能为感知与认知力提供了重要洞见。随着大型语言模型的出现，一个核心问题浮现：这些模型能否从语言与多模态数据中发展出类似人类的客体表征？”
大型语言模型是根据海量文本数据训练的人工智慧模型，要是多模态大型语言模型（MLLMs），则涵盖视觉和音讯资料，用以处理各类任务。
透过语言与多模态数据的训练，比如OpenAI的ChatGPT与谷歌的Gemini模型，在推理、概念传达、物件识别与资讯分类上，展现出显著能力。尽管这些模型展现的能力令人印象深刻，但是研究显示，人工智慧在处理涉及如类比思考这些人类认知深层元素的任务时，仍然面临困难。
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