人工智能工具中的思维模拟分析综述

利用人工智能模拟人类思维过程被视为设计和开发认知计算范式的革命性方法，超越了模式识别和匹配架构。本文讨论了对当代人工智能系统中使用的思维模拟方法的全面分析综述，强调了从大型语言模型到认知人工智能架构的转变。在这方面，经过对2021年至2026年间发表的30篇同行评审文章的深入文献调查，我们确定了三种主要的思维模拟方法：使用大规模行为数据集的个性化认知模拟、利用世界模型进行情境推理的仿效认知模拟，以及使用与人类认知增长功能等价的开发认知架构。我们提出了一个统一的认知模拟架构（CSA）的方法框架。分析过程将伴随五个代表性图表，比较模拟逼真度、架构组件、性能指标，以及与基准模型的比较评估。将包含一个比较分析表，比较现有方法在七个标准上的表现：认知基础、可扩展性、推理透明性、干预一致性和计算效率。我们的分析表明，思维模拟能力的发展已超越表面行为过程的简单模仿，达到了具有内在一致性、可追溯性和集体智能涌现的体系结构。然而，在实现与人类认知的功能等价性和过程的伦理方面仍然面临许多挑战。