如果您不聞到什麼，花是什麼？
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最新一代的人工智能模型似乎對世界具有人性的了解，但是他們缺乏信息和限制了他們對身體或幽默等概念的理解程度。
Qihui Ju 在俄亥俄州立大學和她的同事中，詢問了對近4500個單詞，人類和大型語言模式（LLM）的理解 – 從“花”和“煙斗”以及所有內容中都詢問了“搖擺”。要求參與者和AI對各個方面的評分，例如他們所代表的情感葉輪水平，或與身體不同部位的感官和身體互動的關係。
LLM，包括OpenAI的GPT -3.5和GPT -4以及Google的Palm and Gemini，都講述瞭如何與人類在排名中的比較。已經表明，人們和人工智能具有類似的概念上的山單詞，這與外部世界沒有相互作用，但是當單詞與感官和體育鍛煉相關時，單詞非常不同。
例如，AI模型認為軀幹可以體驗到花朵 – 許多人發現它們奇怪，更喜歡視覺或嗅探它們。
問題是，互聯網上的朱，朱，llms從胡佛提高了他們對世界的理解，這還不足以感性概念。她說：“它們與人類大不相同。”
一些AI模型接受了視覺信息的培訓，例如照片和視頻，例如照片和視頻，研究人員發現，這些模型的結果更接近人類學期的評分，增加了更多的感性，以使未來的AI模型具有人類的理解。
祖說：“多模式訓練的好處可能比我們棕褐色的要大。這實際上是一個以上的兩個以上。” “就開發AI而言，它支持開發多模式模型和擁有身體的重要性的重要性。”
菲利普·費爾德曼（Philip Feldman） 在巴爾的摩縣馬里蘭州的大學，也許也許是對AI模型的機器人機構，並將其暴露於傳感器的輸入中，但我們需要非常謹慎，機器人對周圍的人有身體傷害的風險。
費爾德曼（Feldman）說，防止這種損失意味著在機器人措施中增加防護軌，或者僅使用對訓練有害的軟機器人，但它具有自身的風險。
費爾德曼說：“這將扭曲他們如何理解世界。” “他們學到的一件事是，您可以反彈，因為它們的質量較少。因此，您試圖對身體關係有更深入的了解（在帶有質量的真正機器人中），而您的運氣素機器人相信它們可以全速崩潰。”
事物：
