北京的科研团队把人类智能从感官体验中提炼概念的能力给模仿出来了，让AI思维方式更接近人脑。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联手，弄出了一套新的神经网络框架，把类人的概念形成和交流能力给实现了。余山研究员带着团队搞出了一个概念抽象模块，能把高维的视觉输入给压缩成低维的“概念向量”。毕彦超教授团队也参与进来，提出用这种概念向量通过门控机制来调节神经网络活动。 这一套系统不光能根据环境互动生成新概念，还能建立自己的概念空间。当不同网络的概念空间匹配好，知识就直接通过概念向量在网络间传递了。这样就把人类用语言交流的过程给模拟了出来。余山团队和毕彦超团队合作解决了个大问题，就是让传统深度网络把知识藏在海量参数里的毛病给改了，也让依赖人类语言符号训练的大模型不再依赖于人。 这个系统不仅在功能上模仿了人类认知，还在机制上揭示了人脑形成概念的原理。现在大语言模型的能力还被人类语言框死了。科研团队说，如果给AI自主形成新概念的能力，它们就能在更多领域大展身手了。这项研究为下一代智能系统打下了基础，不过接下来得解决怎么让它们跟人类价值相符的问题。