AI创造了自己的语言！三个AI被关进实验室，最后干脆不跟人类说话了~

不二如是

在人工智能研究中，曾有一次著名实验让AI在商场讨价还价的场景中学习交易策略。

如果AI千亿参数模型自创母语，人类还能参与对话吗？

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这项实验由Facebook人工智能研究团队设计，用于训练聊天机器人学会用语言进行协商和交易。

在实验中，两个AI代理最初被要求用英语来讨论如何分配物品，但由于系统没有为使用自然语言提供任何奖励，它们很快演化出了一种更加高效的编码对话方式。

这种对话方式看起来像是一种自定义符号或简化语言，用于加快谈判过程，这不是人类语言，而是为完成任务优化的通信策略。

研究人员注意到这种现象并不意味着AI“想要”发明新的语言，而是深度学习算法在优化目标下自然出现的结果。

最终研究团队调整了奖励机制，让代理继续使用人类可理解的语言进行交流。

在更系统的多智能体研究中，科学家发现当AI代理被放入一个没有预设语言的环境时，它们可以通过交互逐步形成共享的通信约定。

最新研究表明，当多个大型语言模型代理在反复互动中被奖励以达成一致时，它们可以自发地建立符号约定和语言模式，这种模式类似于人类社会中语言规范的建立过程。

通过不断的反馈循环，这些代理趋向于优化彼此之间的理解和协同，而不是简单的随机碰撞行为。

这类 emergent communication（涌现通信）并不意味着AI具备人类思维或自觉意识，而是机器学习系统在特定任务优化下表现出的行为结构。

虽然实验显示AI代理在特定条件下能够演化出结构化的通信机制，这并不等同于人类语言或思维语言。

学术界区分自然语言（用于人类交流的符号系统）与思维语言（可能存在于认知过程内部的抽象表征）。

目前的研究表明，AI内部生成的代码或通信协议是任务驱动的优化产物，并不能完整反映其“思考”方式。

现实中的大型语言模型通过统计关联和训练数据学习自然语言模式，但它们的内部表示和人类理解方式仍有本质差异。

对于上亿参数规模的模型，自主发展出一套真正类似人类母语的系统，目前并无确凿证据支持这一点。

现有现象更多是复杂优化过程中的副产物，而非独立思维语言。

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