揭秘人类与多种奇妙动植物的奇妙互动：共生共荣与生态平衡的故事重要时刻的回顾，历史不会重演，你准备好了吗？，影响深远的决策，真正的效果如何？
要探索人类与众多奇特动植物之间的奇妙互动，探寻这种共生共荣、生态平衡的故事，我们首先要理解何为共生共荣。共生共荣是指两个或多个物种之间相互依存、相互影响、共同繁荣的过程，双方都从对方中获取益处，而这种互利共赢的关系往往表现为对环境的影响和贡献相等或者接近于平等。在生物界中，这种共生共荣的例子俯拾皆是，比如海草与鱼类共享食物资源，苔藓与藻类共享阳光和水分，蚂蚁与蜜蜂共同协作完成繁衍任务，甚至有些植物也通过根系吸收土壤中的营养物质供动物食用。
这种共生共荣关系对生态平衡的重要性不言而喻。它保证了生态系统内部各种生物种群的生存和发展需求。每个物种都有自己独特的功能和角色，只有它们和谐相处，才能维持生态系统的稳定性和多样性。例如，在海洋生态系统中，浮游生物为底层鱼类提供食物，而底栖贝类则为浮游生物提供繁殖场所和庇护所；而在森林生态系统中，昆虫为果实授粉，食草动物吃掉这些种子，这构成了一个完整的食物链，确保了物种间的紧密联系和相互依赖。
共生共荣关系对于维护生态平衡具有重要意义。如果一个物种过度依赖另一个物种，那么这个物种可能会因为某种原因失去生存能力，进而破坏整个生态系统。例如，某些城市化进程中大规模的森林砍伐导致土壤贫瘠，无法满足大型哺乳动物如熊、鹿等的食物需求，使得他们的生存受到威胁。反之，如果一个物种能够适应并利用其他物种提供的资源，那么这个物种就有可能获得生存和繁衍的机会，从而保持生态平衡。
共生共荣关系还是保护生物多样性的关键。不同种类的动植物在生态系统中发挥着独特的作用，他们的存在丰富了生物多样性，为我们提供了丰富的生物资源，同时也对我们的科学研究和技术发展起到了重要的支撑作用。例如，研究发现，海洋中一种名为蓝鲸的巨型哺乳动物与其周围数百种小型哺乳动物形成了复杂的网络，这种网络的形成不仅有利于蓝鲸捕食和防御天敌，也有利于这些小动物为蓝鲸提供所需的氧气和食物。
总结而言，人类与各种奇妙动植物之间的奇妙互动，无论是共生共荣的关系，还是生态平衡的维持，都是生物多样性的重要组成部分。只有深入理解和尊重这种关系，才能实现人与自然的和谐共生，推动人类社会的可持续发展。在这个过程中，我们需要关注生物多样性的保护，珍视动植物的独特价值，以及它们在生态系统中的重要地位和作用。只有这样，我们才能够真正揭开人类与生物世界的神秘面纱，揭示出一幅生动、丰富多彩的共生共荣与生态平衡画卷。
IT之家 6 月 11 日消息，IT之家从中国科学院自动化研究所微信公众号获悉，近日该所神经计算与脑机交互（NeuBCI）课题组与中国科学院脑科学与智能技术卓越创新中心的联合团队结合行为实验与神经影像分析，首次证实多模态大语言模型（MLLMs）能够自发形成与人类高度相似的物体概念表征系统。这项研究不仅为人工智能认知科学开辟了新路径，更为构建类人认知结构的人工智能系统提供了理论框架。相关研究成果以 Human-like object concept representations emerge naturally in multimodal large language models 为题，发表于《自然・机器智能》（Nature Machine Intelligence）。
人类能够对自然界中的物体进行概念化，这一认知能力长期以来被视为人类智能的核心。当我们看到“狗”“汽车”或“苹果”时，不仅能识别它们的物理特征（尺寸、颜色、形状等），还能理解其功能、情感价值和文化意义 —— 这种多维度的概念表征构成了人类认知的基石。
传统人工智能研究聚焦于物体识别准确率，却鲜少探讨模型是否真正“理解”物体含义。论文通讯作者何晖光研究员指出：“当前 AI 能区分猫狗图片，但这种‘识别’与人类‘理解’猫狗的本质区别仍有待揭示。”团队从认知神经科学经典理论出发，设计了一套融合计算建模、行为实验与脑科学的创新范式。研究采用认知心理学经典的“三选一异类识别任务”（triplet odd-one-out），要求大模型与人类从物体概念三元组（来自 1854 种日常概念的任意组合）中选出最不相似的选项。通过分析 470 万次行为判断数据，团队首次构建了 AI 大模型的“概念地图”。
实验范式示意图。a，物体概念集及带有语言描述的图像示例。b-d，分别针对 LLM、MLLM 和人类的行为实验范式和概念嵌入空间。
研究人员从海量大模型行为数据中提取出 66 个“心智维度”，并为这些维度赋予了语义标签。研究发现，这些维度是高度可解释的，且与大脑类别选择区域（如处理面孔的 FFA、处理场景的 PPA、处理躯体的 EBA）的神经活动模式显著相关。