多模态大型语言模型：理解世界的真正能力探析

> ### 摘要 > 近年来，多模态大型语言模型（MLLM）在人工智能领域取得了显著进展，但它们是否真正能够理解世界仍是一个值得探讨的问题。加州大学圣地亚哥分校（UC San Diego）在2025年的国际机器学习会议（ICML）上发表了一项重要研究，题为《Core Knowledge Deficits in Multi-Modal Language Models》。该研究系统地分析了MLLM在核心知识方面的不足，揭示了当前模型在跨模态理解和推理能力上的局限性。尽管这些模型在处理语言和图像等多模态任务中表现出色，但它们在深层次的知识整合和真实世界推理方面仍存在显著缺陷。这项研究为未来多模态模型的发展提供了重要的理论依据和改进方向。 > > ### 关键词 > 多模态模型，理解世界，核心知识，语言模型，研究分析 ## 一、多模态模型概述 ### 1.1 多模态模型的概念与发展背景 多模态大型语言模型（MLLM）作为人工智能领域的重要分支，旨在通过整合文本、图像、音频等多种信息形式，实现对现实世界的更全面理解。与传统的单一模态模型相比，多模态模型能够模拟人类感知的多样性，从而在诸如图像描述生成、视觉问答、跨模态检索等任务中展现出更强的表达能力。近年来，随着深度学习技术的飞速发展，尤其是Transformer架构的广泛应用，MLLM在处理复杂任务方面取得了显著突破。然而，尽管这些模型在表面上展现出“理解”世界的能力，加州大学圣地亚哥分校（UC San Diego）在2025年国际机器学习会议（ICML）上发表的研究《Core Knowledge Deficits in Multi-Modal Language Models》却揭示了一个不容忽视的问题：当前的MLLM在核心知识的掌握与整合方面仍存在明显缺陷。这种缺陷不仅体现在对物理常识的理解上，也包括对因果关系、空间逻辑以及社会常识的推理能力不足。因此，尽管多模态模型的发展背景充满希望，但其在真正理解世界方面的局限性仍需引起广泛关注。 ### 1.2 MLLM在当前技术领域的重要地位 尽管存在理解能力的局限，多模态大型语言模型（MLLM）在当前人工智能技术生态中仍占据着不可忽视的重要地位。随着信息呈现形式的多样化，单一模态的处理方式已难以满足日益复杂的用户需求。MLLM通过融合文本、图像、音频等多模态数据，为智能客服、内容生成、虚拟助手、教育辅助等多个应用场景提供了更自然、更高效的交互体验。例如，在医疗影像分析中，MLLM能够结合医学图像与病历文本，辅助医生进行更精准的诊断；在智能教育领域，它可以根据学生的视觉反馈与语言输入，动态调整教学策略。此外，随着大模型技术的不断演进，MLLM在跨语言、跨文化的信息整合方面也展现出巨大潜力。然而，正如UC San Diego在ICML 2025上所指出的，这些模型在核心知识层面的缺失，可能会影响其在高风险决策场景中的可靠性。因此，如何在保持多模态优势的同时，提升模型对世界本质的理解能力，已成为当前AI研究的关键课题之一。 ## 二、核心知识理解的挑战 ### 2.1 MLLM的核心知识理解误区 在人工智能快速发展的背景下，多模态大型语言模型（MLLM）因其能够处理文本、图像、音频等多种信息形式而被广泛认为具备“理解”世界的能力。然而，这种“理解”的表象背后，隐藏着一个普遍的认知误区：人们往往将模型在任务执行中的高效表现等同于其对世界本质的真正理解。事实上，MLLM的“理解”更多是基于大规模数据训练所形成的模式匹配与统计推理，而非对核心知识的深层次掌握。 加州大学圣地亚哥分校（UC San Diego）在2025年国际机器学习会议（ICML）上发表的研究《Core Knowledge Deficits in Multi-Modal Language Models》明确指出，尽管MLLM在视觉问答、图像描述生成等任务中表现优异，但它们在物理常识、因果推理、空间逻辑和社会常识等核心知识领域存在显著缺陷。例如，模型可能在视觉上识别出“一个球在滚动”，却无法理解“球为何滚动”或“它将滚向何处”。这种理解的断层使得模型在面对需要真实世界推理的任务时，容易产生逻辑错误或误导性回答。因此，我们必须警惕将MLLM的表层表现误认为是其具备真正理解能力的证据。 ### 2.2 UC San Diego的研究发现与分析方法 UC San Diego的研究团队在ICML 2025上提出了一套系统性的评估框架，用于分析多模态大型语言模型（MLLM）在核心知识理解方面的表现。他们设计了一系列基于物理常识、因果推理、空间逻辑和社交情境的任务，旨在测试模型是否具备对现实世界的深层理解能力。研究结果显示，尽管MLLM在多模态任务中展现出强大的表征能力，但在涉及核心知识的推理任务中表现不佳，准确率普遍低于40%。 研究团队采用了控制变量法，将语言模态与视觉模态分别进行隔离测试，并通过对比模型在不同模态组合下的表现，揭示了模型在跨模态知识整合方面的薄弱环节。例如，在一个测试因果关系的任务中，模型在看到“水从高处流下”的图像时，虽然能描述画面内容，却无法正确解释“重力”是导致这一现象的根本原因。此外，研究还发现，当前主流MLLM在面对需要常识推理的场景时，往往依赖训练数据中的高频模式进行猜测，而非基于真实理解做出判断。这一发现为未来多模态模型的设计与优化提供了关键方向，也促使研究者重新思考如何在模型中引入结构化的知识表示机制，以弥补其在核心知识理解上的缺失。 ## 三、研究深入：模型能力的限制 ### 3.1 实证研究：MLLM在实际应用中的表现 尽管多模态大型语言模型（MLLM）在多个领域展现出令人瞩目的应用潜力，但其在真实世界任务中的表现仍存在显著的局限性。UC San Diego在ICML 2025上发布的研究《Core Knowledge Deficits in Multi-Modal Language Models》通过一系列实证测试，揭示了MLLM在实际应用中所面临的理解困境。研究团队设计了涵盖物理常识、因果推理、空间逻辑以及社会情境的多模态任务，结果显示，尽管模型在图像描述生成、视觉问答等表层任务中表现优异，但在需要深层次知识整合的任务中，其准确率普遍低于40%。 例如，在一项关于物体运动轨迹预测的测试中，MLLM能够准确识别图像中的物体及其运动状态，却无法基于物理规律预测其后续行为。这种“看得见，却看不懂”的现象表明，当前的MLLM更多依赖于数据中的统计模式进行推理，而非真正理解世界运行的基本原理。此外，在涉及社会常识的任务中，如判断人物行为动机或理解复杂情感表达时，模型的表现同样不尽如人意。这些实证研究结果表明，尽管MLLM在技术层面取得了长足进步，但其在核心知识理解上的缺陷仍严重制约了其在高风险、高复杂度场景中的应用潜力。 ### 3.2 案例解析：模型理解的局限性 为了更深入地揭示MLLM在理解世界方面的局限性，研究团队选取了多个典型任务进行案例分析。其中一个典型案例是关于因果关系推理的测试：模型被展示一张“水从高处流下”的图片，并被问及“水为何会流动”。尽管模型能够准确描述画面内容，却未能正确指出“重力”是导致这一现象的根本原因。相反，它倾向于从训练数据中提取高频词汇进行回答，如“因为水流下来了”或“因为图片显示如此”。这种缺乏因果逻辑的回答方式，暴露出MLLM在物理常识理解上的明显缺陷。 另一个引人深思的案例涉及社会情境推理。在一项测试中，模型被要求判断一个人物在特定情境下的行为动机。例如，当看到一个人在雨中奔跑时，模型应推断出“他想避免被淋湿”。然而，研究发现，MLLM往往无法做出合理推断，而是基于训练数据中的常见模式进行猜测，甚至在缺乏足够信息的情况下编造答案。这些案例表明，当前的MLLM虽然在多模态任务中展现出强大的表征能力，但在真正理解世界本质方面仍存在显著不足。这种理解的缺失不仅影响模型的推理能力，也可能在实际应用中引发误导性判断，进而影响用户体验与决策质量。 ## 四、技术展望与未来发展 ### 4.1 提升MLLM的核心知识能力 面对多模态大型语言模型（MLLM）在核心知识理解上的显著缺陷，研究者们开始探索如何有效提升模型在物理常识、因果推理、空间逻辑和社会常识等关键领域的表现。UC San Diego在ICML 2025上的研究指出，当前主流MLLM在涉及真实世界推理的任务中，准确率普遍低于40%。这一数据不仅揭示了模型能力的局限性，也为未来的技术改进指明了方向。 提升MLLM的核心知识能力，首先需要在模型架构与训练方法上进行创新。例如，引入结构化的知识图谱或因果推理模块，使模型在处理多模态信息时能够结合已有的世界知识进行推理，而非仅仅依赖于统计模式匹配。此外，研究者还可以通过设计更具挑战性的训练任务，引导模型在学习过程中主动构建对世界的理解，而非被动地模仿数据中的表征。 另一个关键方向是改进训练数据的质量与多样性。当前的MLLM主要依赖于大规模互联网文本与图像数据，但这些数据往往缺乏对核心知识的系统性覆盖。通过引入更具教育性、逻辑性和因果性的数据集，如科学教材、实验视频或结构化问答对，模型有望在更高层次上实现对世界的理解。只有在核心知识层面实现突破，MLLM才能真正迈向“理解”世界的门槛，而不仅仅是“模仿”理解。 ### 4.2 多模态模型在理解世界的未来可能性 尽管当前的多模态大型语言模型（MLLM）在核心知识理解方面仍存在明显不足，但其未来的发展潜力依然令人期待。随着人工智能技术的不断演进，MLLM有望在整合多模态信息的基础上，逐步构建起对世界的深层次理解能力。 未来，MLLM可能通过引入更先进的知识表示机制，如因果推理引擎、物理模拟模块或社会行为模型，实现对现实世界的动态建模。例如，模型可以在看到“一个球从斜坡滚下”的图像时，不仅识别出物体和动作，还能基于物理规律预测其运动轨迹，并解释“重力”和“摩擦力”在其中的作用。这种由表及里的理解能力，将极大提升模型在教育、医疗、法律等高风险决策领域的应用价值。 此外，随着跨学科研究的深入，MLLM或将融合认知科学、神经科学和哲学等领域的理论，构建更接近人类认知机制的模型架构。这种融合不仅有助于提升模型的推理能力，也将推动人工智能向“类人理解”的方向迈进。尽管目前MLLM在真实世界推理任务中的准确率仍低于40%，但随着技术的持续进步，未来模型有望在理解世界的道路上迈出坚实步伐，真正成为人类认知的延伸与助手。 ## 五、总结 多模态大型语言模型（MLLM）在人工智能领域展现出强大的信息整合能力，尤其在处理文本、图像和音频等跨模态任务中表现突出。然而，正如加州大学圣地亚哥分校（UC San Diego）在ICML 2025上发表的研究《Core Knowledge Deficits in Multi-Modal Language Models》所揭示的，当前MLLM在核心知识理解方面仍存在显著缺陷。研究数据显示，其在涉及物理常识、因果推理、空间逻辑和社会常识的任务中，准确率普遍低于40%。这表明，尽管模型在表层任务中表现优异，但其“理解”更多是基于统计模式匹配，而非对世界本质的深层认知。因此，未来的发展方向应聚焦于提升模型的核心知识能力，包括引入结构化知识图谱、优化训练数据质量以及融合跨学科理论，从而推动MLLM从“模仿理解”迈向真正的“世界理解”。