心理意象能否提高 AI 系统的思维能力？-计算机科学-大语言模型-机器思维-心理图像-推理.pdfVIP

心理意象能否提高AI系统的思维能力？

SlimaneLarabi

USTHBUniversity,BP32ELAlia,16111,Algiers,Algeria

s.larabi@usthb.dz

https://perso.usthb.dz/slarabi/accueil.html

摘要尽管现有模型能够与人类互动并提供满意的回应，但它们缺乏自主

行动或进行独立推理的能力。此外，这些模型中的输入数据通常是以显式

本查询的形式提供的，即使已经获取了一些传感数据。

译此外，人工智能代理是根据其编程、数据输入和所学知识自主执行任务和

做出决策的计算实体，在这方面已经取得了显著进展。然而，与人类不同

中的是，它们在整合跨多个领域的知识方面存在困难。

1心理意象在大脑的思维过程中扮演着基础性角色，这包括基于内部多感官

v数据、计划的动作、需求和推理能力来执行任务。在这篇论文中，我们探

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5讨了如何将心理意象整合到机器思维框架中以及这一过程如何有助于启动

5思维。我们提出的机器思维框架集成了一个由三个辅助单元支持的认知思

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1维单元：输入数据单元、需求单元和心理意象单元。在此框架内，数据以

7.自然语言句子或绘制的草图形式表示，既具有信息性又用于决策目的。我

0们对该框架进行了验证测试，并呈现及讨论了结果。

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:Keywords:机器思维·心理图像·推理·大型语言模型。

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a1介绍

创造能够自主思考的机器仍然是人工智能领域的一大挑战。机器思维有

望通过使机器基于内部数据、计划行动、需求和推理过程来执行任务，从而

彻底改变人机交互方式。与现有的主要响应人类查询或遵循预定义指令的人

工智能模型不同，机器思维旨在让系统模拟自主思考，适应动态环境，并根

据情境需求做出独立决策。

尽管深度学习、计算机视觉和自然语言处理取得了进展，当前的系统仍

未能实现真正的机器思维。先前的研究探讨了机器认知的关键组成部分，包

括推理模型[7]，感觉数据整合[20]和基于想象的任务[19]。然而，这些努力

往往缺乏一个统一框架来连接内在动机、感官知觉和推理。

2S.Larabi

正如[3]所指出的，我们的目标不是复制人类的思维过程，而是从我们如

何思考和行动的终生经验中获得灵感。因此，在本文中，我们提出了一个由

几个关键元素组成的机器思维框架：需求单元，捕捉机器的内部需求（计划

中的操作、需要解决的问题等）；输入数据单元，捕捉感知到的场景、声音和

触觉信息等感官数据；以及心智图像单元，它能够模拟和预测潜在的情景，

并为AI系统如何利用生成能力进行推理提供洞察。认知思维单元（CTU）

整合这些辅助单元以模拟推理、规划行动并生成情境响应。

为了验证所提出的框架，我们展示了跨越多种应用的实验：图像字幕生

成，评估系统描述视觉输入的能力；匹配需求和上下文，