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科学家创造出了一种具有类似人类的能力的神经网络，可以概括语言。新创造出来的这种神经网络可以把学到的新单词折叠到已经拥有的词汇表当中，而且还能够应用于新的语境，其表现与人类相比不相上下。这种能力在人类认知方面被称为系统泛化是一个关键的方面。
研究人员交给聊天机器人 ChatGPT的人工智能AI模型同样的任务，发现在这样的测试当中，ChatGPT的人工智能AI模型的表现与人类和新的神经网络相比要差很多。聊天机器人尽管具有了与人类比较类似的方式进行对话的功能，但是在很多方面仍然比不上这种新创造出来的神经网，无法与人类相比。
这项新的研究工作，很有可能会使人与机器之间的互动比现在最好的AI系统更加的自然，更加的流畅。相关的研究成果被发表于10月25日出版的《自然》杂志。
美国约翰斯霍普金斯大学一位专门进行语言认知研究的科学Paul Smolensky表示这种神经网络与人类比较类似的表现说明人类在使用网络方面具有系统性的训练能力已经取得了更大的突破。系统泛化能力能够让人们在新的环境轻松的运用获得的新单词。比如人们一旦掌握了新单词的含义，就可以将新单词使用于各种情况。同样的道理人类理解了，猫追狗，即使不需要进行过多的思考，也能够理解狗追猫。
但是这篇论文的另外一位作者美国纽约大学认知计算方面的科学Brenden Lake则表示神经网络并不是天生就拥有这样的能力。一直以来主找着AI研究方向的都是神经网络模拟人类认知。神经网络与人类不同的是很难去使用新词，除非在使用这个新词的文本上进行多次的训练。
这项新的研究工作，很有可能会使人与机器之间的互动比现在最好的AI系统更加的自然，更加的流畅。相关的研究成果被发表于10月25日出版的《自然》杂志。
但是这篇论文的另外一位作者美国纽约大学认知计算方面的科学Brenden Lake则表示神经网络并不是天生就拥有这样的能力。一直以来主找着AI研究方向的都是神经网络模拟人类认知。神经网络与人类不同的是很难去使用新词，除非在使用这个新词的文本上进行多次的训练。
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文章作者
铁兰
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