日内瓦大学（UNIGE）的一个团队成功开发了一种模仿人类独特特征的模型，这是人工智能（AI）的一次重大飞跃：根据口头或书面指令执行任务，然后将其传达给他人。这一成就解决了人工智能领域的一个长期挑战，标志着该领域发展的一个里程碑。
从历史上看，人工智能系统在处理大量数据和执行复杂计算方面表现出色。然而，他们在人类凭直觉执行的任务方面一直做不到——从简单的指令中学习新任务，然后阐明这个过程供他人复制。不仅能理解复杂指令，还能交流复杂指令，这证明了高级认知功能，直到现在，这些功能仍然是人类智力的一个独特特征。
UNIGE团队的突破超越了单纯的任务执行，进入了高级的类人语言泛化。它涉及一个人工智能模型，该模型能够吸收指令，执行所描述的任务，然后与“姐妹”人工智能进行对话，以语言形式传递过程，从而实现复制。这一发展为人工智能开辟了前所未有的可能性，特别是在人类与人工智能交互和机器人领域，有效的沟通至关重要。
在人工智能中复制人类认知能力的挑战
人类的认知技能在学习和交流复杂任务方面表现出非凡的能力。这些能力深深植根于我们的神经认知系统，使我们能够迅速理解指令，并以连贯的方式将我们的理解传达给他人。在人工智能中复制学习和语言表达之间复杂的相互作用是一个巨大的挑战。与人类不同，传统的人工智能系统需要对特定任务进行广泛的训练，通常依赖于大型数据集和迭代强化学习。人工智能从最少的指令中直观地掌握任务，然后阐明其理解的能力仍然难以捉摸。
人工智能能力的这种差距凸显了现有模型的局限性。大多数人工智能系统都在其编程算法和数据集的范围内运行，缺乏超越训练的外推或推断能力。因此，人工智能适应新场景或以类似人类的方式传达见解的潜力受到了极大的限制。
UNIGE的研究代表着在克服这些限制方面迈出了重要的一步。UNIGE的团队通过设计一个人工智能模型，该模型不仅可以根据指令执行任务，还可以将这些任务传达给其他人工智能实体，展示了人工智能认知和语言能力的关键进步。这一发展表明，未来人工智能可以更接近模仿人类的学习和交流，为需要这种动态互动和适应性的应用程序打开大门。
通过自然语言处理缩小差距
自然语言处理（NLP）站在弥合人类语言和人工智能理解之间差距的最前沿。NLP使机器能够以有意义的方式理解、解释和响应人类语言。人工智能的这一子领域专注于计算机和人类之间使用自然语言的互动，旨在以有价值的方式阅读、破译和理解人类语言。
NLP的基本原理在于它能够处理和分析大量的自然语言数据。这种分析不仅局限于从字面意义上理解单词，还延伸到理解上下文、情感，甚至语言中隐含的细微差别。通过利用NLP，人工智能系统可以执行一系列任务，从翻译和情绪分析到更复杂的交互，如会话代理。
NLP这一进步的核心是人工神经网络的发展，它的灵感来自人脑中的生物神经元。这些网络模拟了人类神经元传输电信号的方式，通过互连的节点处理信息。这种架构允许神经网络从输入数据中学习，并随着时间的推移而改进，就像人脑从经验中学习一样。
这些人工神经网络和生物神经元之间的联系是提高人工智能语言能力的关键组成部分。通过对人类语言理解和产生的神经过程进行建模，人工智能研究人员正在为能够以反映人类认知功能的方式处理语言的系统奠定基础。UNIGE的研究举例说明了这种方法，使用先进的神经网络模型来模拟和复制人类认知中固有的语言理解和任务执行之间的复杂相互作用。
UNIGE的人工智能通信方法
日内瓦大学的团队试图构建一个反映人类认知能力的人工神经网络。关键是开发一个不仅能够理解语言，而且能够使用它来传达所学任务的系统。他们的方法始于现有的人工神经元模型S-Bert，该模型以其语言理解能力而闻名。
UNIGE团队的策略包括将由3亿个预先训练过语言理解的神经元组成的s-Bert连接到一个更小、更简单的神经网络。这个更小的网络的任务是复制人脑中参与语言处理和产生的特定区域——分别是韦尼克区和布罗卡区。大脑中的韦尼克区对语言理解至关重要，而布罗卡区在语音产生和语言处理中起着关键作用。
这两个网络的融合旨在模拟这两个大脑区域之间的复杂互动。最初，组合网络被训练成模拟韦尼克地区，磨练其感知和解释语言的能力。随后，它接受了复制布罗卡地区功能的训练，从而能够产生和表达语言。值得注意的是，整个过程是使用传统的笔记本电脑进行的，证明了该模型的可访问性和可扩展性。
实验及其启示
实验包括向人工智能提供英语书面指令，然后人工智能必须执行指定的任务。这些任务的复杂性各不相同，从简单的动作（如响应刺激指向某个位置）到更复杂的动作，如辨别和响应视觉刺激中的细微对比。
该模型模拟了移动或指向的意图，模仿了人类对这些任务的反应。值得注意的是，在掌握了这些任务后，人工智能能够在语言上向第二个网络描述它们，这是第一个网络的复制。第二个网络在接收到指令后，成功地复制了任务。
这一成就标志着两个人工智能系统首次完全通过语言进行通信，这是人工智能发展的里程碑。一个人工智能单独通过语言交流指导另一个人工完成任务的能力为人工智能互动和协作开辟了新的领域。
这一发展的影响超出了学术界的兴趣，有望在机器人和自动化系统等依赖复杂人工智能通信的领域取得重大进展。
机器人技术及其发展前景
这一创新对机器人领域产生了重大影响，并延伸到其他各个领域。这项技术在机器人领域的潜在应用尤其有希望。配备了这些先进神经网络的仿人机器人可以理解和执行复杂的指令，增强了它们的功能和自主性。这种能力对于设计用于需要适应性和学习的任务的机器人至关重要，例如在医疗保健、制造和个人援助方面。
此外，这项技术的影响超出了机器人技术。在客户服务、教育和医疗保健等领域，具有增强的沟通和学习能力的人工智能系统可以提供更个性化和有效的服务。基于UNIGE模型开发更复杂的网络，为创建人工智能系统提供了机会，这些系统不仅能理解人类语言，还能以模仿人类认知过程的方式进行交互，从而带来更自然、更直观的用户体验。
人工智能通信的这一进展预示着人类和机器智能之间的差距将缩小，从而带来可能重新定义我们与技术互动的进步。因此，UNIGE的研究不仅证明了人工智能不断发展的能力，也是未来人工认知和通信领域探索的灯塔。
