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我介绍了人工智能领域的一个新方向，即通过模拟人类的认知偏见来改进AI。传统AI基于死板的几何逻辑，导致其决策过程难以理解，并且容易犯一些在人类看来很可笑的错误。而新的研究，特别是基于Tversky相似性的方法，试图让AI像人类一样进行“特征清点”，从而更好地判断相似性。这种方法不仅提高了AI的性能，还使其决策过程更具可解释性。例如，在鸟类识别和语言模型实验中，应用新方法的AI在准确率和效率上都得到了显著提升。更重要的是，这种方法让AI的“内心世界”更容易被人类理解，比如手写数字识别的例子，AI学到的数字原型更符合人类的笔画习惯。我认为，这种跨界研究的成功表明，从AI思考问题的第一性原理出发进行优化，以及借鉴其他学科的智慧，是未来AI发展的重要方向。最终目标是创造一个更懂我们、更能与我们沟通、更值得信赖的AI。
我认为，人类在判断事物相似性时并非采用纯粹客观的几何距离计算，而是会受到各种认知偏见的影响。例如，我们常说“儿子像爸爸”，而很少反过来说，这反映了我们在相似性判断中存在不对称性。人工智能长期以来采用的几何逻辑，虽然在很多应用中表现出色，但其底层逻辑与人类不同，导致AI成为一个黑箱，无法解释其决策过程。因此，让AI学习人类的认知方式，特别是学习如何进行特征清点和评估，是提升AI性能和可解释性的关键。通过Tversky相似性等方法，AI可以更好地理解和模拟人类的判断过程，从而在各种任务中取得更好的效果。
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