ChatGPT，革命性的人工智能工具，实际上有能力感知*红色*吗？一项新的研究引发了关于这一语言模型如何理解*色彩隐喻*的迷人问题。结果揭示了人类基于经验的理解与机器的纯语言类比之间的差异。生动知识与统计请求之间的区别变得至关重要，以理解词语的意义。这些前所未有的分析揭示了人工智能在面对人类经验的丰富性时的局限性。结论非常有力，因为关于*知识*与*感受*的辩论不可避免地在当代科技环境中浮现。
颜色感知的细微差别
近期在Cognitive Science期刊上发表的一项研究质疑了ChatGPT对色彩隐喻的理解。该研究由教授Lisa Aziz-Zadeh进行，考察了不同人类群体和人工智能如何解读与情感和概念相关的颜色。
人类与人工智能的比较
研究人员设计了在线调查，涉及四类参与者：能看见颜色的成年人、色盲成年人、画家和ChatGPT。每个组都面临抽象词汇，例如“物理”，以指派颜色。结果显示，无论他们是否能看到颜色，人类都会表现出相似的关联。
画家的创造性沉浸
然而，画家在更准确地解释新的颜色隐喻方面表现突出。他们所具备的触觉和视觉经验似乎丰富了他们的理解，允许更深入地接触语言意义。
ChatGPT的表现
ChatGPT展示了与色彩隐喻相当一致的颜色关联。尽管人工智能无法像人类那样感知颜色，但它能够利用大量语言数据建立语义联系。
情感解释
当被询问有关隐喻时，ChatGPT经常引用与颜色相关的情感关联。例如，关于“非常粉红色的派对”，它指出“粉红色通常与快乐和温柔关联。”这样一来，人工智能就呼应了颜色的文化背景，同时减少了对基于个人经验的解释的依赖。
人工智能的局限性
这一研究强调了仅基于语言的语言模型在代表人类理解的整个范围方面的局限性。整合诸如视觉或触觉数据等感官经验，可能会促进人类认知与人工智能之间的更紧密联系。
未来研究的前景
该研究的启示表明，结合神经科学和认知科学的跨学科方法可能会丰富对隐喻的理解。Aziz-Zadeh，作为认知领域的专家指出：“在模仿语义模式和感官经验的丰富性之间依然存在区别。”未来的工作可能会探讨如何将这些经验整合到人工智能模型中。
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常见问题解答
ChatGPT真的能理解像“看到红色”这样的颜色隐喻吗？
尽管ChatGPT可以根据语言关联给出连贯的回应，但它并不会像人类那样“看到”颜色。它对颜色隐喻的处理基于文本数据，而不是直接的感官经验。
ChatGPT理解颜色的局限性是什么？
ChatGPT主要依赖于语言模型和文化关联。由于缺乏感官经验，它在解读新的颜色隐喻方面的能力较弱，这与人类形成对比。
最近研究的结果如何影响我们对像ChatGPT这样的人工智能在颜色方面能力的理解？
研究表明，尽管ChatGPT能够以连贯的方式产生颜色关联，但它不具备人类感知颜色或以具身的方式理解隐喻的能力。这突显了人工智能与人类推理之间的重大区别。
色盲的人解释颜色隐喻的方式与见色之人相同吗？
一项研究的结果表明，色盲个体和正常视力的人往往共享类似的颜色关联，这表明视觉感知并非理解颜色隐喻的必要条件。
为什么画家比其他群体更好地解释颜色隐喻？
画家由于与颜色的实践经验，展现出理解新颜色隐喻的卓越能力，这表明与颜色的触觉经验能够激活更深层的概念表现。
ChatGPT真的能随着时间的推移学习新的颜色隐喻吗？
ChatGPT无法自主学习新的隐喻。它的回应基于一个固定的数据集，尽管它可以生成新的关联，但并不会像人类通过经验那样学习。
