比利时布鲁塞尔自由大学人工智能（AI）实验室和那慕尔大学团队在一项大规模研究中证明，即使没有人类教授语言，也没有预设交流规则，AI智能体仍能通过反复互动，自发形成一套共享的、彼此能够理解的词汇体系。相关成果发表于最新一期《计算语言学学报》。
ChatGPT等大型语言模型主要通过训练，学习和使用英语等人类语言。但人类语言植根于人的感官体验，未必适合描述机器感知到的所有信息。如激光雷达获取距离数据、红外传感器捕捉热辐射、声呐探测周围物体、化学传感器分析物质成分等。即使两台机器配备相同类型的传感器，实际测量结果也可能存在偏差，进一步增加彼此交流的难度。
此次研究中，团队没有给AI智能体准备现成的词汇表，也没有设置一套固定的通信编码，而是让它们在互动中逐步摸索。智能体可自行创造词语、调整词语对应的概念，并根据交流是否成功来修正表达方式。两个智能体先进行局部交流，随着越来越多的互动不断累积，整个群体逐渐形成共同遵循的语言规则。
这有点像一群彼此陌生的人，在没有统一教材的情况下，通过一次次交流慢慢约定某个词代表什么。不过，AI智能体形成的语言并不需要模仿人类的表达习惯，而是直接服务于它们所感知的数据和需要完成的任务。
团队在37组不同类型、复杂程度各异的数据集上验证了这一方法的适用性。数据涉及葡萄酒的物理化学性质、美国国家航空航天局的系外行星数据、视觉信息，以及鸟类和人脸图像。测试表明，AI智能体成功发展出自己的词汇体系，用于交流多种数据的信息。
这种语言也并非人类完全无法理解的“黑话”。由于每个词语对应的概念原型能够与底层传感器数据建立联系，人们可以进一步分析词语表达的含义，了解机器究竟在交流什么。
这一方法有望为自动驾驶汽车、机器人和工业传感器等自主系统之间的通信提供新思路杠杆配资。（记者 张佳欣）
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