著名作曲家StephenSchwartz在键中看到颜色，传奇歌手ToriAmos说她的歌曲是异想天开的意象，法国诗人ArthurRimbaud将颜色与元音联系起来。这些人有联觉——一种混合感觉的状态。联觉者可以品尝颜色、听到质地和闻到形状。这种情况鼓励了研究感觉和知觉之间联系的工作者。通过了解感知的工作原理，研究人员可以更好地理解人类如何感知语言、“有意识”意味着什么，以及大脑如何处理感觉。了解感觉和知觉之间的联系可以帮助人工智能研究人员构建更准确的人工智能模型，并用更少的数据执行更复杂的任务。它也是“感知机器”或“有意识的机器”的基础研究。据估计，仅在美国就有至少约4%的人口有联觉。有超过50种不同形式的联觉。有趣的是，报告显示，许多在成人时没有体验过这种“混合”感觉的人在儿童时期确实体验过。研究表明，在婴儿的大脑中存在一种“模糊”状态，在感觉区域有许多交叉激活的神经连接。许多人可能在婴儿时期体验过联觉，但在成年后就失去了这种能力。研究表明，随着大脑的成熟，人类的感知变得更加具体。此外，在经历过联觉的成年人的大脑中，感觉处理区域的物理连接比正常情况下更多。大多数人在成年后并没有体验到通感，可能只是因为这种能力在成长过程中被丢弃了，这部分能力因此而受到抑制。语言是如何被感知的现在，当我们谈到语言的研究时，人们往往会想到语义学，或者对词、句、符号的意义的解释。但是有联觉的人经常看到某种颜色的字母。词语可以唤起强烈的、特定的情绪和声音。有联觉的作家经常在他们的作品中使用非常强烈的隐喻，因为他们在现实生活中实际体验过它们。语义衍生的隐喻帮助有联觉的人储存记忆并建立更多的联想。研究表明，这些人学习语言的速度更快。目前，人工智能系统，尤其是自然语言处理系统，主要关注的是语义。但是语义并不是语言学习的全部。一个能够理解隐喻的系统在连接语言概念和推理附加意义方面都很强大。什么是“意识”？维基百科对“意识”的定义是：“对内部或外部存在的感知或意识”。哲学家和心理学家长期以来一直对“意识”感兴趣。大多数学习都是有意识地进行的。具有强烈自我意识的人往往生活得更好。说到AI领域的“意识”，人们通常关心的是机器能否产生意识，意识能否帮助机器更好地学习。一个研究领域围绕意识的神经关联（或寻找经验与大脑活动之间的关系）展开。EEG（脑电图）和fMRI（功能性磁共振成像）等一些技术能够检测到这种关系。研究联觉者和非联觉者之间的差异可以揭示负责上下脑层之间动态相互作用的定位和网络。如果能够确定意识之间的神经联系，就更有可能了解机器是否可以产生意识，以及意识是否真的可以帮助人类更好地学习。联觉者将甜味识别为“红色”，并且对红色和甜味的体验与非联觉者不同，可能涉及不同的神经关联。这种差异为探索意识背后的机制打开了大门。认知如何帮助人类学习？对联觉的研究表明，联觉者的学习方式与非联觉者不同。前者在分类上更胜一筹。例如，联觉者可能会这样描述他们的生活：“蓝色星期一”、“黄色星期二”等。这些描述取决于活动本身和相关情绪。通过将他们的生活分为这些大类，他们可以记住周一的芭蕾舞课和他们当时的情绪等细节。这种学习方法可以是有意识的行为，也可以是无意识的行为。联觉作为学习策略的使用发生在创造性学习者以及更强的语言和视觉认知中。研究表明，联觉者能否学会使用这种学习策略取决于他们的“混合感官”，他们可以将其应用于他们面临的其他问题。对AI的影响Synesthetes通过以类似于神经符号AI的方式将事物与符号进行分类和关联来学习。神经符号人工智能（Neuro-symbolicAI）并不是一个新概念。从20世纪50年代到80年代，符号人工智能是人工智能研究的主流。人工智能研究被视为形成世界的内部符号表示，创建规则并将其应用于过程概念。它基于逻辑。神经符号AI的一个例子是SIR（SemanticInformationRetrieval，语义信息检索）。这是一个可以从少量逻辑语句中学习并形成结论的系统。将神经网络与神经符号AI的力量相结合是下一代AI。通过将世界分解为符号，神经网络可以帮助符号AI系统变得更加智能。符号AI算法有助于将常识和专业知识融入深度学习。这使得AI可以用非常少量的数据执行复杂的任务，例如自动驾驶汽车和自然语言处理。结论了解联觉者如何感受、感知和学习，将通过探索神经符号AI和深度学习的交集以发展到更复杂的AI系统，从而塑造下一代AI。
