我们人类总是试图从大脑中抽象出概念, 并通过语言和符号来表达。我们用"椅子"这个词指代所有有腿、有座位、能坐的家具, 而看到一幅鲜花图画时会想到"美丽"。但是, 我们如何在心中构建这些概念的? 不同概念之间是否存在某种奇妙的联系?
最近, 一项有趣的心理学实验给出了一些启示。研究人员让参与者在两个看似毫不相关的概念域之间建立联系, 比如把职业映射到颜色。结果发现, 人们常常以一致且可预测的方式进行映射。例如, 医生经常被映射成白色, 显然是因为医生穿白大褂。
令人惊讶的是, 人工智能模型竟然也展现出了类似的行为! 研究人员对多个大型语言模型进行了同样的实验, 发现它们在很大程度上能够复现人类的映射模式。更有意思的是, 一些模型甚至比普通人更接近人群的平均映射结果。
但 AI 模型为什么会与人类如此一致呢? 通过让模型解释自己的映射过程, 研究人员发现它们主要依赖感知相似性、词语关联、共同中介等因素来建立跨域联系, 这与人类如出一辙。例如, 鼓被映射到雷声, 是因为二者声音相似; 足球映射到菠萝, 是因为它们外形相似。
这项研究初步揭示了人类与 AI 在概念表征方面的共性。尽管语言模型只接受过文本训练, 但它们似乎能从语言中学到感知知识, 形成结构化的概念体系。这或许意味着, 人类思维的某些基本特征已经融入了当前的 AI 系统。
不过, 机器是否真的拥有概念化能力, 仍有待进一步研究。但这一发现无疑加深了我们对 AI 内在机制的认识, 为构建更加智能、更加人性化的 AI 系统指明了方向。人工智能正以惊人的速度发展, 在可预见的未来, 或许会诞生出一个崭新的"机器心智"。到那时, 人类与 AI 之间的界限, 也许会变得愈发模糊。