人工智能(AI)正在進化，牛津大學的研究人員在機器上合成了類似人類的思維。

人工智能新聞：牛津大學研究人員重現類人思維。

牛津大學的研究人員正試圖在人工智能機器上重現人類的思維模式。他們的方法，使用語言引導想象(LGI)網絡，可能會導致人工智能(AI)能夠由語言引導思維。認知要求我們的大腦既要理解特定的語言表達，又要用它來組織思想的流動。

例如，如果一個人注意到下雨了，他們會在決定帶傘之前在心里說，“我需要一把傘”。

然而，當這種想法在大腦中傳播時，他們會自動理解視覺輸入的含義，以及撐傘如何防止淋濕。

人工智能機器現在可以識別圖像、處理語言和感知雨滴。

然而，迄今為止，他們還沒有獲得這種人類獨有的想象思維能力。

人工智能新聞：一個語言引導的想象網絡正在被使用。

我們之所以能夠實現這種“持續思維”，是因為它們能夠在語言的引導下生成心理圖像，并從真實或想象的情景中提取語言表征。

研究人員目前正在開發一種自然語言處理(NLP)工具，可以像人類一樣回答問題。

然而，這些人無法以與人類相同的方式和深度理解語言。

這是因為隨著大腦的發育，人類有一種天生的累積學習能力。

這種“人類思維系統”與大腦中特定的神經基質有關，其中最重要的是前額皮質。

大腦的這一部分負責人們執行任務時的記憶過程，包括大腦中信息的維護和處理。

為了在機器上重現類似人類的思維模式，研究人員馮琦和吳文川受前額皮質的啟發，創造了一個人工神經網絡。

研究人員寫道：“我們提出了一種語言引導想象(LGI)網絡，以漸進地學習大量單詞和語法的含義和用法，旨在形成一個類似人類的機器思維過程。”

人工智能新聞：語言表達被用來組織思想的流動。

馮琦和吳文川開發的LGI網絡有三個關鍵組成部分：視覺系統、語言系統和合成的前額皮質。

視覺系統由編碼器和想象解碼器組成，前者將網絡接收的輸入或想象的場景分解為抽象的總體表示，后者則從更高層次的表示重構想象的場景。

第二個子系統，語言系統，通過提取數量信息并將其轉換為文本符號，模仿人腦的功能。

而他們的網絡的最后一個組成部分模仿人類皮層，結合語言和視覺表征的輸入來預測文本符號和操縱圖像。

馮琦和吳文川通過一系列的實驗對他們的LGI網絡進行了評估，發現LGI網絡以一種累積的方式成功地獲取了8種不同的語法或任務。

他們的技術還形成了第一個“機器思維回路”，展示了想象的圖片和語言文本之間的互動。

人工智能新聞：機器正在建造，能夠以類似人類的方式回答問題。

在未來，由研究人員開發的LGI網絡可以幫助開發更高級的人工智能，它能夠像人類一樣思考策略，比如可視化，甚至想象力。

研究人員補充說：“LGI已經逐漸學會了8種不同的任務，通過語言和視覺系統之間的適當互動，機器思維回路已經形成并得到驗證。”

我們的論文提供了一種新的架構，讓機器以類似人類的方式學習、理解和使用語言，最終使機器能夠構建虛構的心理場景并擁有智能。

總結

以上是生活随笔為你收集整理的人工智能突破！牛津大学的科学家用机器合成了“类人类思想”的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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