चीन की विज्ञान अकादमी के स्वचालन संस्थान और तंत्रिका विज्ञान संस्थान के अनुसंधान टीमों द्वारा किए गए एक क्रांतिकारी अध्ययन ने यह खुलासा किया है कि बहु-मोडल बड़े भाषा मॉडल (LLMs) वस्तु अवधारणा प्रतिनिधित्व विकसित करने में सक्षम हैं जो मानव के समान हैं।
इस अग्रणी कार्य में, लगभग 4.7 मिलियन त्रिपुट निर्णयों का विश्लेषण किया गया था ताकि 1,854 प्राकृतिक वस्तुओं को 66-आयामी एम्बेडिंग स्पेस में नक्शा बनाया जा सके। यह परिष्कृत फ्रेमवर्क उन अर्थ विशेषताओं को पकड़ता है जो न केवल वस्तुओं के दृश्य विशेषताओं बल्कि उनके कार्यों, भावनात्मक संबंधों, और सांस्कृतिक महत्व को मानव के तरीके की तरह दर्शाते हैं।
अध्ययन के प्रथम लेखक दु चांगड ने यह समझाया कि ये बहु-आयामी प्रतिनिधित्व मानव संज्ञान के कोने हैं। जबकि मानव दृश्य संकेतों और अर्थ समझ के एक मिश्रण के माध्यम से दुनिया का निरीक्षण करते हैं, मॉडल अधिकतर अमूर्त अवधारणाओं और भाषा-आधारित लेबलों पर निर्भर होते हैं। संबंधित लेखक हे हुइगुआंग ने नोट किया कि निष्कर्ष केवल मशीन पहचान से एक अधिक गहराई स्तर की मशीन समझ में एक उल्लेखनीय छलांग का प्रतीक हैं।
यह अध्ययन कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्रणालियों को विकसित करने की दिशा में एक महत्वपूर्ण कदम है जो मानव जैसे संज्ञानात्मक प्रक्रियाओं की नकल करते हैं। इस अनुसंधान से प्राप्त अंतर्दृष्टि एआई अनुप्रयोगों को कई क्षेत्रों में, वैश्विक बाजार नवाचारों से लेकर विस्तृत सांस्कृतिक अनुसंधान तक, बढ़ाने की क्षमता रखती है, एशिया की परिवर्तनकारी गतिशीलता और चीनी मुख्य भूमि से वैज्ञानिक उपलब्धियों के बढ़ते प्रभाव के प्रति उत्सुक दर्शकों के साथ प्रतिध्वनित होती है।
