最近，北京的科研团队搞出了一种新型神经网络，让AI有了类似人类的概念形成、理解和交流能力。咱们人脑之所以牛逼，就是能从感官体验中抽象出概念，不用盯着具体的东西也能思考交流。2月27日，《自然·计算科学》上发了一篇文章，介绍了他们的成果。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合作，搞出了这套系统。它可以把高维的感知数据压缩成低维的概念，再用概念重构感知，这就是咱们人类符号化思维的基础。以前的深度网络把知识藏在一大堆参数里，很难提取出独立的概念；现在大火的大模型又太依赖人类已有的语言符号。余山研究员和毕彦超教授联手搞了个CATS Net框架。里面的CA模块能自动把高维视觉输入压缩成紧凑的低维“概念向量”，这些向量像钥匙一样，通过分层门控机制控制TS模块的活动，让AI高效完成特定任务。这套系统还能自己生成新概念，形成概念空间。只要不同网络的概念空间对得上号，它们就能直接通过向量传递知识，就像人用语言交流一样。功能磁共振成像显示，系统生成的概念空间和心理学模型很像，脑活动模式也和人类腹侧枕颞皮层的活动模式一致。余山团队觉得，现在大模型还得依赖人类语言限定的范围。给AI赋予自主形成新概念的能力，就能让它们在更广阔的领域发挥作用，比如做全新的科学探索。这项研究给下一代智能系统打下了重要基础，以后还要想想怎么让它们符合人类的价值观。