【中新社北京二月二十七日电】（记者 孙自法）中国科学院自动化研究所二十七日向媒体通报，该所脑图谱与类脑智能实验室余山研究员团队、北京大学心理与认知科学学院毕彦超教授团队最近通过合作研究，研发出一种新型神经网络框架CATS Net，实现了类人的概念形成、理解和交流，有望助力人工智能（AI）能像人类一样真正「从无到有」地从感知经验中自发形成概念。

　这一突破当前AI与人脑之间一个关键差别的重要研究进展，为理解人类的概念认知提供了计算模型，也为建立具有类人概念智能的人工智能系统奠定了坚实基础。其相关成果论文，近日已在国际专业学术期刊《自然-计算科学》发表。

　合作团队介绍说，本项研究提出并研发的新型神经网络框架，包含概念抽象（CA）模块与任务求解（TS）模块两个核心模块。

　该新型神经网络系统可根据与环境的互动自主生成大量新概念，并形成自己的概念空间。当不同神经网络所生成的概念空间对齐之后，就可以不用从环境中学习，而是直接通过概念向量在网络间传递知识，实现模拟人类通过语言等符号来交流的过程。

　合作团队进一步将CATS Net自发形成的概念表征与人类的概念空间和神经活动数据进行对比，发现该神经网络自发形成的概念空间与人类语言构成的概念空间有明显的相似性，而且对于这些概念的表征也与人脑内的表征显著相关。

　这表明，CATS Net不仅在功能层面模拟了人类的概念认知，也在机制层面揭示了人脑概念形成与理解的计算原理。

　合作团队表示，本项研究进展，为研发具备人类概念形成与应用能力的下一代智能系统奠定重要基础。

　他们指出，当AI拥有了这种类人概念形成、理解与交流的能力之后，如何确保AI系统与人类的价值对齐，将成为下一步要解决的关键问题。◇