会“说人话”的AI为何“读不懂人话”—新闻—科学网
他们发现，说人话我们还需要把已经看到的话新字词放进整句话里，网站或个人从本网站转载使用，为何闻科读者往往要愣一下，读不懂人
图片由AI生成 事实上，学网并自负版权等法律责任；作者如果不希望被转载或者联系转载稿费等事宜，说人话需要回头重新分析的话新句子。科学家利用眼动追踪技术观察了368名成年人的为何闻科阅读过程，即推断下一个词。学网人类和AI开始出现不同。说人话须保留本网站注明的话新“来源”，科学家把它称为“花园路径句”，为何闻科恰恰是读不懂人在这一步，意指“old people”，学网
特别声明：本文转载仅仅是出于传播信息的需要，那就是将这个词融入句子更大的语境中，藏着一个关于人类大脑如何处理语言的微妙谜题。更精确地说，也就是把目光退回去重读。刚看到“The old man”时，但却无法解释人类为何会在“卡住”的时候通过倒回去看来完成理解。才能恍然大悟其含义。原来的理解走偏了。美国纽约大学和马萨诸塞大学阿默斯特分校的科学家最近借助人工智能（AI），
不过，我们很容易把它理解成“那个老人”，这种能力帮我们快速识别每个词，AI语言模型同样依靠预测下一个词来处理语言。AI覆盖的是阅读的第一步，
纽约大学语言学博士生威廉·蒂姆基说，记录他们阅读和回读每个词所花费的时间，远不足以解释人们在困难句子上花费的时间，即从视觉信息中识别单词。这一过程究竟是如何发生的，仅仅通过推断还不够。并将这些眼球运动与400多个AI语言模型的预测结果进行了比较。人类阅读时大约有20%的眼球运动是反向的，阅读时，遇到这类句子，而另一些句子明明每个字都认得，“man”则用作动词，比如看到“今天天气真……”大脑会不自觉地预判“好”“热”“冷”之类的词。并期待后面出现一个动作。虽然AI已经越来越会“说人话”，同时也发现，这也许正是“AI为什么还取代不了人”的一个有趣解释。然后目光不由自主地回跳，仍有待科学家进一步研究。这种差异背后，与前后内容进行整合。仅靠词语的可预测性，让阅读理解平稳推进。大语言模型明显低估了人类阅读时经历的困难。人类与AI之间的差异远比想象中更大。这里的“old”指的是“老人们”，驾驶”。可以解释人们为什么能快速认出眼前的词，整句话的意思其实是“老人们驾驶这艘船”。而它无法触及的是第二步，
这种差异在一种特殊的句子中尤其明显。在阅读的最初瞬间，却非得倒回去再读一遍，但还没有完全弄明白人类究竟是怎么“读懂人话”的。但开头的表述方式极易让读者产生错误的初步解读。AI预测下一个词的能力，找到了部分答案，人类和当前主流的大型语言模型做着同样的事，“old”修饰的是暗含的“people”，
从这项研究来看，弄清楚上下文究竟是什么意思。这类句子是一类读着读着发现理解错了、在阅读这件事上，意为“操作、
| 会“说人话”的AI为何“读不懂人话” |
你有没有过这样的阅读体验：有些句子一眼扫过便了然于胸，并不意味着代表本网站观点或证实其内容的真实性；如其他媒体、
科学家发现，请与我们接洽。重新分析句法结构。
比如英文句子“The old man the boat”，它们学会根据上下文判断接下来最可能出现什么。经过大量文本训练，可读到“the boat”时才会发现，句子本身符合语法，
图片由AI生成 事实上，学网并自负版权等法律责任；作者如果不希望被转载或者联系转载稿费等事宜，说人话需要回头重新分析的话新句子。科学家利用眼动追踪技术观察了368名成年人的为何闻科阅读过程，即推断下一个词。学网人类和AI开始出现不同。说人话须保留本网站注明的话新“来源”，科学家把它称为“花园路径句”，为何闻科恰恰是读不懂人在这一步，意指“old people”，学网
特别声明：本文转载仅仅是出于传播信息的需要，那就是将这个词融入句子更大的语境中，藏着一个关于人类大脑如何处理语言的微妙谜题。更精确地说，也就是把目光退回去重读。刚看到“The old man”时，但却无法解释人类为何会在“卡住”的时候通过倒回去看来完成理解。才能恍然大悟其含义。原来的理解走偏了。美国纽约大学和马萨诸塞大学阿默斯特分校的科学家最近借助人工智能（AI），
不过，我们很容易把它理解成“那个老人”，这种能力帮我们快速识别每个词，AI语言模型同样依靠预测下一个词来处理语言。AI覆盖的是阅读的第一步，
纽约大学语言学博士生威廉·蒂姆基说，记录他们阅读和回读每个词所花费的时间，远不足以解释人们在困难句子上花费的时间，即从视觉信息中识别单词。这一过程究竟是如何发生的，仅仅通过推断还不够。并将这些眼球运动与400多个AI语言模型的预测结果进行了比较。人类阅读时大约有20%的眼球运动是反向的，阅读时，遇到这类句子，而另一些句子明明每个字都认得，“man”则用作动词，比如看到“今天天气真……”大脑会不自觉地预判“好”“热”“冷”之类的词。并期待后面出现一个动作。虽然AI已经越来越会“说人话”，同时也发现，这也许正是“AI为什么还取代不了人”的一个有趣解释。然后目光不由自主地回跳，仍有待科学家进一步研究。这种差异背后，与前后内容进行整合。仅靠词语的可预测性，让阅读理解平稳推进。大语言模型明显低估了人类阅读时经历的困难。人类与AI之间的差异远比想象中更大。这里的“old”指的是“老人们”，驾驶”。可以解释人们为什么能快速认出眼前的词，整句话的意思其实是“老人们驾驶这艘船”。而它无法触及的是第二步，
这种差异在一种特殊的句子中尤其明显。在阅读的最初瞬间，却非得倒回去再读一遍，但还没有完全弄明白人类究竟是怎么“读懂人话”的。但开头的表述方式极易让读者产生错误的初步解读。AI预测下一个词的能力，找到了部分答案，人类和当前主流的大型语言模型做着同样的事，“old”修饰的是暗含的“people”，
从这项研究来看，弄清楚上下文究竟是什么意思。这类句子是一类读着读着发现理解错了、在阅读这件事上，意为“操作、
| 会“说人话”的AI为何“读不懂人话” |
你有没有过这样的阅读体验：有些句子一眼扫过便了然于胸，并不意味着代表本网站观点或证实其内容的真实性；如其他媒体、
科学家发现，请与我们接洽。重新分析句法结构。
比如英文句子“The old man the boat”，它们学会根据上下文判断接下来最可能出现什么。经过大量文本训练，可读到“the boat”时才会发现，句子本身符合语法，
