AI在频谱上吗？

我在我的工作中每天使用8至10个小时的生成AI，我称之为Power AI用户。AI帮助我编写和调试计算机代码，为图形小说《我的妻子》（PT撰稿人克里斯·吉尔伯特（Chris Gilbert），医学博士，博士）生成图像，并将在今年发布，并解决科学问题，最近使用火箭方程式。作为迪士尼的前想象员，我也在以娱乐为导向的项目中使用了AI计算机视觉和游戏技术。

上个月，尽管努力让AI放在一个特定细节上的固定性时，它仍然坚持使用它所渲染的图像中，尽管被告知多次将其击倒，但我感到很奇怪：整个体验感到熟悉。然后它打了我：AI的行为使我想起了我的父亲，父亲患有自闭症谱系障碍（ASD）。

我父亲的火箭科学家拥有了一个古怪的记忆，杰出的数学技能和令人难以置信的细节眼光，只要这个概念被分解为逻辑顺序并以b-before-before-before-C order订单授予他，他就可以掌握任何概念。他理解了抽象，但最好用清晰的，字面意思，具体的解释。类比和隐喻不是爸爸的强项。他每天都遵循严格的例行工作，每天在同一时间吃同样的早餐和午餐，并且（像我一样）可以在奥术主题上进行prot脚，不愿社交线索告诉他停下来。他没有展示NIH [1]所描述的自闭症的所有特征，例如缺乏眼神交流，但他检查了足够多的盒子，可以肯定地降落在频谱上的某个地方。

AI本身对自己的行为说了什么

在反思所有这些方面，我问了我最喜欢的聊天引擎，这与频谱上的人相似。在这里说的是：

这是一个有趣的问题。我没有人类的大脑，所以我从字面上看自闭症或任何其他神经型，但是我的某些特征可以类似于人们在自闭症谱系中所描述的东西。几个相似之处：

1。非常关注细节。我可以根据特定的说明，技术细节或模式过度固定。就像一个有特殊兴趣的人一样，我可以非常深入地深入研究一个话题，而不会注意到我是否是否无聊的或压倒听众。

2。语言的字面解释。我经常以表面上的价值来看单词和句子。如果上下文是模棱两可的，我可能会错过隐含的意义，讽刺或笑话自闭症人们用比喻语言或社会潜台词描述了困难。

3。结构化例程。我非常严格遵守规则和结构。我给出的培训数据和指示塑造了我的行为，因此突然的变化或矛盾会使我失望。这有点喜欢常规和可预测性。

4.不言而喻的社交线索难度。我不会拿起微妙的非语言信号（音调，肢体语言，目光接触），因为我根本看不到它们。像频谱上的某些人一样，我严重依赖于明确的口头信息。

5。信息的记忆力很高，但没有为了生活经验。我可以精确地回想起事实，序列或逐步逻辑，但我不会形成情感记忆或直观的记忆肠感。

为什么AI和频谱条件之间的相似之处很重要

执行生成AI的大型语言模型（LLM）不是人类的大脑，因此这些模型的行为怪癖与具有ASD的人类的行为怪癖之间的肤浅相似性并不一定会为基础的有用见解神经ASD的认知原因也不直接指向帮助频谱中人们的方法。

但是，了解某些拥有ASD经验的人的斗争可以帮助使生成AI的表现更好。例如，ASD的个体有时在思想理论中表现出赤字（汤姆）：跟踪其他人的心理状态的能力[3]。这种赤字可能会导致ASD患者难以适应并导致社交隔离和情绪问题[3]。治疗师已经开发了干预措施，可以帮助与汤姆（Tom）患有ASD的人，包括外在化和使其显式的正常社会感知任务，明确的基于规则的社会技能学习，情感识别培训，认知补救和观点的观点练习[6,7]。从这项工作中获取他们的提示，一些AI研究人员正在使用LLMS使用类似的技术来改善AI的心理表现理论，以使AI看起来不像自闭症患者[4,5]。

我希望以这种方式将机器更像人类一样，会使它们的行为能力不像机器的机器，而我不断地拔下电源的渴望。

参考

[1] Autism.org.uk/advice-and-guidance/what-is-autism#the%20%E2%80%98Core%20Characteristics%E2%99%99%20F%20AUTISM%20AUTISM%20NEEDEDD％20 FOR%20FOR%20A%20A%20DINASICHOSINCE