6月10日，科学技术，北京记者Lu Chengkuan的记者从10世纪的中国科学院自动化中学到了。实验室科学研究人员和其他单位首次确认，主要的多模式模型在培训过程中学会了“理解”。这一发现为探索人工智能如何“思考”的新方法铺平了道路，并为建立“理解”未来人类世界的人工智能系统的基础奠定了基础。相关研究结果在自然机器智能上在线发表。人类智力的核心是您可以真正“理解”事物。当您查看“狗”或“苹果”时，您不仅可以识别它们的外观，例如大小，颜色，形状等，而且还可以理解哪些是有用的，它们可以带来的情绪以及它们具有文化重要性。这种不可或缺的理解是理解我们世界的基础。一个ND诸如Chatgpt之类的伟大模型的快速发展使科学家们想知道。您能学会“了解”大量文字和照片的人类事物吗？尽管传统人工智能研究集中于对象识别的精度，但很少讨论模型是否真正“理解”对象的含义。 “目前，人工智能可以区分猫和狗的照片，但是这种“识别”与人类对猫和狗的理解之间的本质区别尚未得到揭示。 “中国科学学院自动化研究所的一篇文章的相应作者和研究人员说，在这项研究中，研究人员说明了人脑认知的原理，并设计了智能实验。搜索者绘制了第一个大型“心理图”模型，即“概念图”。 Huiguang引入了总结和命名66个重要角度，这些角度代表了人工智能“构成”大型实验数据的事物的方式。该研究以非常简单的方式和对象的位置解释了这些角度。人们发现，这与该理论中涉及的人脑区域的神经元活性非常一致。更重要的是，您可以同时理解文本和照片的多模型模型，以及“思考”的方式并选择它比其他模型更接近人类。此外，尽管研究已经提出了有趣的发现，即当人类发表判断时，他们可以视为如何被视为形状和颜色，并且他们也考虑了他们的含义和目的，但最大的模型更多地基于他们提出的“文本标签”以及他们学到的抽象概念。 “这证明了我们的方式了解世界确实在更大的模型中发展。这与人类类似。”