Jan, 2023

语言认知与语言计算 —— 人类和机器的语言理解

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TL;DR语言理解是认知科学和计算机科学领域的关键科学问题。本文比较了认知科学和计算机科学在语言理解方面的不同研究问题和方法，并探讨如何将两个领域的洞见结合起来，为构建智能语言模型和研究语言认知机制提供新的启示和展望。
发现论文，激发创造
  • 将机器语言模型推广至人类水平的语言理解

    语言是理解和交流情境的关键，而语言处理系统使用类似人脑的神经网络以及查询注意力等方法来提高其能力，但当前的模型主要集中在内部语言任务上，限制其理解情境的能力，因此需要未来的模型应用认知神经科学和人工智能来扩展理解任务。

    Dec, 2019

  • 人脑语言处理的计算模型研究综述

    使用计算模型进行大脑研究需要丰富的测试数据集和严格的实验控制，该论文通过评估不同的计算模型在相同数据集上的表现，突出了计算模型在大脑研究中的新兴趋势。

    Mar, 2024

  • 人工智能时代的认知科学：逆向工程婴儿语言学习者的路线图

    通过机器学习和可穿戴技术等工程科学的显著进展，研究如何在复杂的学习环境下，通过分析婴儿的语言发展过程、比较婴儿与机器的学习成果以及通过多种测试手段对机器学习进行评估等一系列条件和措施来揭示婴儿语言习得的科学原理。

    Jul, 2016

  • 不欺骗图灵测试：朝向人工智能的基于实证的语言学习

    研究自然语言理解在人工智能领域的挑战，结合认知科学、 心理学、思维哲学和认知语言学的见解，评估目前的方法和挑战。

    Jun, 2022

  • 神经符号学习与推理：调查和解释

    这篇文章介绍了关于认知科学、人工智能、神经计算的研究，特别是神经符号学习和推理的最新进展，从理论到应用和挑战，以及展望未来。

    Nov, 2017

  • 计算机和大脑的新时代

    计算机科学和脑科学的历史紧密相连。两者间存在着类似和不同之处。该研究提出要研究脑科学与计算机科学的交界处，并探索其带来的新机遇和连接。在这个界面，还存在许多关键问题需要研究，同时也提供了 CISE 研究社区发挥战略作用的机会，以促进工作的进展。

    Apr, 2020

  • 构建像大脑一样适应和计算的机器

    构建像人类一样学习和思考的机器不仅对认知科学至关重要，而且对于计算神经科学也是如此，其最终目标是理解认知如何在生物大脑中实现。新的认知计算神经科学应该建立认知级和神经级模型，理解它们的关系，并使用大脑和行为数据测试两种模型。

    Nov, 2017

  • AI 大语言模型理解问题之争

    研究人工智能中对大规模预训练语言模型是否在任何重要意义上可以称为 “理解” 语言，以及对应的关键问题和新的智能领域的发展。提出一种新的智能科学来提供关于知识的不同模式，以及它们的优势和限制，以及融合不同形式认知的挑战的见解。

    Oct, 2022

  • 通过认知科学原理推进人工智能的感知能力

    通过对认知科学和人工智能的比较研究，本文旨在以认知科学为基础构建基本的人工智能研究模块，并提供了一系列通过认知科学启发的人工智能方法，以开发更好的感知系统。

    Oct, 2023

  • 面向语言驱动的科学人工智能

    基于 AI 在自然语言理解和生成方面的革命性进展，我们设计了能够解决复杂科学任务的 AI 系统，并将自然语言作为 AI 与人类科学家之间的核心表示、推理和交换格式。本文旨在探讨实现这一愿景所面临的主要研究挑战。

    Oct, 2022