人民网北京2月28日电 (记者赵竹青)记者从中国科学院自动化研究所获悉，近日，该研究所脑图谱与类脑智能实验室余山团队与北京大学心理与认知科学学院毕彦超团队的合作研究，提出了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。相关成果已在线发表于国际学术期刊《自然·计算科学》。

该研究提出的框架包含两个核心模块：概念抽象(CA)模块与任务求解(TS)模块。在处理视觉任务时，CA模块能够自发地将高维的视觉输入压缩成紧凑的低维“概念向量”。随后，这些概念向量如同开锁的“钥匙”一般，通过分层门控机制产生一系列“开关”信号，可动态调节TS模块的神经网络活动，高效灵活地指导其完成特定的视觉感知任务。这模拟了人类概念的形成和理解。

系统可以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。

进一步，研究团队将 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了对比。功能磁共振成像的表征相似性分析显示，CATS Net生成的概念空间不仅与心理学上的人类认知语义模型高度一致，其表征模式还与人类大脑中负责视觉语义表征的腹侧枕颞皮层活动模式显著相关。同时，CA模块的动态门控机制则与脑中负责概念提取与操控的语义控制网络活动模式相吻合。这表明，CATS Net不仅在功能层面模拟了人类的概念认知，同时也在机制层面揭示了人脑概念形成与理解的计算原理。

CATS Net来源于前额叶启发的情境化信息处理模型(CDP)，这也提示了前额叶和CDP可能在人类概念认知中发挥了核心的作用。

该工作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了重要基础。当前，大语言模型能力仍受限于人类语言所限定的范畴，赋予他们自主形成新概念的能力有望促进其在更广阔的领域发挥作用，比如从事全新的科学探索。当然，拥有了这种能力之后，如何确保这些系统与人类的价值对齐，将成为下一步要解决的关键问题。