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人類智能的獨特之處在于能夠從感官體驗中抽象出概念，從而在概念空間進(jìn)行思考和交流。這種將高維感知“壓縮”為低維概念，再由概念“重構(gòu)”感知的雙向過程，構(gòu)成了人類符號化思維的基礎(chǔ)。但是，當(dāng)前人工智能系統(tǒng)卻難以實現(xiàn)這一過程。近日，中國科學(xué)院自動化研究所團隊等，提出了新型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)框架CATS Net，實現(xiàn)了類人的概念形成、理解和交流。這一成果為理解人類的概念認(rèn)知提供了計算模型，并為建立具有類人概念智能的人工智能系統(tǒng)打下了基礎(chǔ)。CATS Net包含概念抽象（CA）模塊與任務(wù)求解（TS）模塊。在處理視覺任務(wù)時，CA模塊能夠自發(fā)地將高維的視覺輸入壓縮成緊湊的低維“概念向量”。隨后，這些概念向量如同開鎖的“鑰匙”一般，通過分層門控機制產(chǎn)生一系列“開關(guān)”信號，能夠動態(tài)調(diào)節(jié)TS模塊的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)活動，高效靈活地指導(dǎo)系統(tǒng)完成特定的視覺感知任務(wù)。系統(tǒng)可以根據(jù)與環(huán)境的互動自主生成大量新概念，形成自己的概念空間。當(dāng)不同的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)所生成的概念空間對齊后，可以直接通過概念向量在網(wǎng)絡(luò)間傳遞知識。這些能力再現(xiàn)了人腦的概念生成、理解和交流。團隊進(jìn)一步將CATS Net自發(fā)形成的概念表征與人類的概念空間和神經(jīng)活動數(shù)據(jù)進(jìn)行對比。功能磁共振成像的表征相似性分析顯示，CATS Net生成的概念空間與心理學(xué)上的人類認(rèn)知語義模型一致，其表征模式還與人類大腦中負(fù)責(zé)視覺語義表征的腹側(cè)枕顳皮層活動模式相關(guān)。同時，CA模塊的動態(tài)門控機制與腦中負(fù)責(zé)概念提取與操控的語義控制網(wǎng)絡(luò)活動模式吻合。這表明CATS Net在功能層面模擬了人類的概念認(rèn)知，并在機制層面揭示了人腦概念形成與理解的計算原理。該工作為研發(fā)具備人類概念形成與應(yīng)用能力的下一代智能系統(tǒng)奠定了基礎(chǔ)。相關(guān)研究成果在線發(fā)表在《自然-計算科學(xué)》（Nature Computational Science）上。研究工作得到國家自然科學(xué)基金和中國科學(xué)院相關(guān)項目等的支持。論文鏈接