人类仍然更优：一项新的研究表明，人工智能不像人类那样理解花朵

作者：Margherita Bassi，一项新的研究表明，人工智能不像人类那样理解花朵。

虽然可能感觉人工智能正在变得危险地智能，但仍有一些基本概念 AI 不如人类理解。

早在 3 月，我们就报道了流行的大型语言模型 （LLM） 难以报时和解释日历。现在，本周早些时候发表在《自然人类行为》上的一项研究表明，像 ChatGPT 这样的人工智能工具也无法像人类那样理解熟悉的概念，例如花朵。根据该论文，准确表示物理概念对于仅以文本（有时是图像）训练的机器学习来说具有挑战性。

“一个大型语言模型无法闻到玫瑰的味道，无法触摸雏菊的花瓣，也无法穿过野花田，”该研究的主要作者、俄亥俄州立大学心理学博士后研究员徐启辉在一份大学声明中说。“没有这些感官和运动体验，它就无法真正代表一朵花的所有丰富性。其他一些人类概念也是如此。

该团队测试了人类和四个人工智能模型——OpenAI 的 GPT-3.5 和 GPT-4，以及谷歌的 PaLM 和 Gemini——他们对 4,442 个单词的概念理解，包括花、蹄、幽默和摇摆等术语。Xu 和她的同事将结果与两个标准的心理语言评级进行了比较：格拉斯哥规范（基于唤醒、支配、熟悉等感觉的单词评级）和兰开斯特规范（基于感官感知和身体行为的单词评级）。

格拉斯哥规范方法让研究人员提出了一些问题，例如一朵花的情感唤起程度如何，以及想象一朵花有多容易。另一方面，兰开斯特规范涉及的问题包括一个人可以通过气味体验多少朵花，以及一个人可以通过他们的躯干体验多少朵花。

与人类相比，LLM 表现出对没有感觉运动联想的单词（如“正义”等概念）的强烈理解，但他们在与物理概念相关的单词（如“花”，我们可以看到、闻到、触摸等）时遇到困难。原因很简单——ChatGPT 还没有眼睛、鼻子或感觉神经元，因此它无法通过这些感官学习。Xu 解释说，它能做的最好的事情是近似值，尽管他们训练的文本比一个人一生所经历的文本还要多。

研究人员在研究中写道：“从花的浓郁香气、我们抚摸花瓣时生动柔滑的触感，到深刻的视觉审美感受，人类对'花'的再现将这些不同的体验和互动结合成一个连贯的类别。”“这种类型的联想感知学习，即一个概念成为相互关联的意义和感觉强度的纽带，可能很难仅通过语言来实现。”

事实上，与纯文本相比，在文本和图像上训练的 LLM 表现出对视觉概念的更好理解。然而，这并不是说 AI 将永远局限于语言和视觉信息。Xu 表示，LLM 在不断改进，有一天它们可能能够通过感觉运动数据和/或机器人技术更好地表示物理概念。她和她的同事的研究对 AI 与人类的互动具有重要意义，这种互动正变得越来越亲密（而且，老实说，令人担忧）。

然而，就目前而言，有一件事是肯定的：“人类的经验远比文字本身所能容纳的要丰富得多，”徐总结道。