语言≠思维，大模型学不了推理：一篇Nature让AI社区炸锅了

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语言≠思维，大模型学不了推理：一篇Nature让AI社区炸锅了

 

重点标签 语言智能、神经科学、AGI、认知能力、AIGC

文章摘要

论文核心观点摘要

– 语言与思维分离：研究表明，尽管语言的出现改变了人类文化，但语言并不是复杂思维的先决条件。语言和推理能力可能共同进化，语言只是反映了人类认知的复杂性，而非产生这种复杂性。
– 大脑语言网络：人脑中的语言网络支持语言生成和理解，这些区域对跨模态的语言输入有反应，并活跃于语言生成过程中。
– 语言区域特性：语言区域表现出输入和输出模态的独立性，能够对词义和句法结构进行表征和处理。
– 语言障碍与思维能力：即使在语言能力受损的个体中，他们仍能展现出完整的思考和推理能力，表明语言对于经过检验的思维形式并非必需。
– 语言与认知发展：聋哑儿童尽管缺乏语言接触，但仍然能够进行复杂的认知功能，如学习数学和进行关系推理。

论文对AI领域的影响

– 大模型发展担忧：MIT的研究和图灵奖获得者Yann LeCun的观点都指出，当前的大语言模型可能并未真正触及推理能力的核心，需要超越语言的界限来发展更高级的AI。
– AIGC在营销视频创作中的应用：AIGC技术被用于提升营销视频创作的效率，通过智能创作和分发提高营销效果。

结论

这篇论文和相关讨论挑战了我们对语言在人类思维中作用的传统理解，同时对AI领域的发展提出了新的视角和挑战。随着对人类认知和语言的更深入研究，我们可能会发现新的方法来提升AI的智能水平，使其更接近人类的思维和推理能力。

文章来源

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原文作者: 机器之心