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太酷了，12日信息，麻省理工大学钻研团队宣布了一篇新的钻研结果。钻研发现：经过大模型的加持，迷信和艺术居然存在某种暗藏咨询，进而可以生成新的动物资料。
基于图形的人工自动模型（中）倡导创立一种新的基于菌丝体的动物资料（右），其灵感来自于瓦西里·康定斯基的画作《第七幅作品》（左）马库斯·布勒（Markus Buehler）在其新人工自动系统的协助下（中、右）
1.图推理拉高AI迷信新高度
近日，MIT传授Markus Buehler开发的一种名为GraphReasoning（图推理）的人工自动方法，并启动了两项十分nice的试验。其中一项试验，提醒了动物资料和贝多芬第九交响曲之间的结构相似性，经过同构映射突出了独特的复杂性形式。在另一个例子中，该算法提出了一种基于门路采样和从康定斯基的“第七幅作品”绘画中提取的原理的分层菌丝体复合资料。
新的 AI 方法经常使用基于类别切实启示的方法的图表作为了解迷信中符号相关的**机制。此图显示了一个这样的图表以及它如何映射相关思想和概念的主要点。
构想一下，经常使用人工自动来比拟两个看似毫有关联的创作——动物组织和贝多芬的《第九交响曲》。乍一看，生命系统和音乐杰作仿佛毫有关联。但是，麻省理工学院 McAfee 工程学传授、土木与环境工程和机械工程传授 Markus J. Buehler 开发的一种陈腐的人工自动方法补偿了这一差距，提醒了复杂性和次第的独特形式。
“经过将生成式人工自动与基于图形的计算工具相联合，这种方法提醒了以前不可构想的全新想法、概念和设计。咱们可以经过教诲生成式人工自动对从未见过的想法、概念和设计做出陈腐的预测来减速迷信发现，”Buehler 说。
这项钻研最近宣布在《机器学习：迷信与技术》，展现了一种集成生成常识提取、基于图形的示意和多模态自动图形推理的先进人工自动方法，大家可以开明失掉。
2.范围论疏导模型识别迷信符号
这项钻研经常使用受范围论启示的方法开发的图谱作为**机制，教诲模型了解迷信中的符号相关。范围论是数学的一个分支，它钻研形象结构及其之间的相关，它经过关注对象及其相互作用而不是其详细内容，为了解和一致不同的系统提供了一个框架。
在范围论中，系统被视为对象（可以是任何物品，从数字到更形象的实体，如结构或环节）和态射（定义这些对象之间相关的箭头或函数）。经过经常使用这种方法，Buehler 能够教会人工自动模型系统地推理复杂的迷信概念和行为。经过态射引入的符号相关分明地标明，人工自动不只仅是启动类比，而且还在启动更深档次的推理，将形象结构映射到不同的畛域。
Buehler 经常使用这种新方法剖析了 1,000 篇有关动物资料的迷信论文，并将其转化为图形方式的常识图谱。该图谱提醒了不同信息之间的咨询，并能够找到将许多概念咨询在一同的相关思想和主要点。
“真正幽默的是，图谱遵照无标度个性，具备高度连通性，可以有效地用于图推理，”Buehler 说道。“换句话说，咱们教人工自动系统思索基于图谱的数据，以协助它们构建更好的环球表征模型，并增强思索和探求新想法的才干，从而成功发现。”
钻研人员可以经常使用该框架来回答复杂的疑问，发现常识的空白，提出新的资料设计，预测资料的行为方式，并将以前从未衔接过的概念咨询起来。
人工自动模型发现动物资料和《第九交响曲》之间存在意想不到的相似之处，标明两者都遵照复杂的形式。“与动物资料中的细胞以复杂但有组织的方式相互作用以施展配置的方式相似，贝多芬的《第九交响曲》经过布置音符和主题来发明复杂但连接的音乐体验，”Buehler 说。
在另一项试验中，基于图形的人工自动模型倡导发明一种新的动物资料，其灵感来自瓦西里·康定斯基的画作《构图 VII》中的形象图案。人工自动倡导制作一种新的基于菌丝体的复合资料。
Buehler 指出：“这种资料联合了一系列翻新概念，包含凌乱与次第的平衡、可调理的个性、孔隙率、机械强度和复杂图案的化学配置。”经过从一幅形象画中吸取灵感，人工自动发明了一种资料，它在强度和配置之间取得平衡，同时还具备顺应性，能够施展不同的作用。该运行可以促成翻新的可继续修建资料、可动物降解的塑料代替品、可穿戴技术，甚至动物医学设施的开发。
借助这种先进的人工自动模型，迷信家可以从音乐、艺术和技术中吸取见地，剖析这些畛域的数据，以识别暗藏的形式，这些形式或者会为资料设计、钻研甚至音乐或视觉艺术带来有限的翻新或者性。
Buehler 示意：“基于图谱的生成式人工自动比传统方法具备更高的翻新性、探求才干和技术细节，并经过提醒暗藏的咨询建设了一个宽泛有用的翻新框架。这项钻研不只为仿生资料和力学畛域做出了奉献，而且为未来奠定了基础，未来，由人工自动和常识图谱驱动的跨学科钻研或者会成为迷信和哲学探求的工具，咱们等候着未来的其余上班。”
试验中用到的模型有GPT-4o、Claude、Mistral等，这篇钻研论文有很多精彩内容，假构想了解更多，可以参考原文：
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