想象一个孩童第一次站在海边的时刻：细沙在脚底流动，冰凉的海水漫过脚背，远处传来海浪与鸥鸣的交响，咸润的海风拂过脸颊，阳光在起伏的波浪上碎成万千光点。这一切并非割裂的信号，而是一场完整、鲜活的生命体验。

　　然而，今天的人工智能在理解世界时，却常常像隔着一层毛玻璃。它能认出图像中的“沙滩”，分析音频中的“海浪”，却无法真正懂得沙粒流过脚底的触感、海水的温度与气息、光影与声响交织成的整体感受。正因缺乏这种与真实世界相联结的感官网络，AI时常陷入“幻觉”，做出脱离现实的推断。

　　要帮助AI跨越这道认知的鸿沟，我们需要的是一种全新的数据形式——感官结构化数据。它不同于传统单一类型的记录，而是试图将人多维的感官信息——视觉、声音、触感、气味，甚至身体自身的平衡与温度变化——整合为一张动态关联的数据网。这不是简单的数据叠加，而是有机关联。例如，它记录的不只是雷声与闪电，更是它们之间精确的时间延迟；它不仅捕捉触摸热物体的温度变化，还包括随之而来的收缩反射与神经信号。换句话说，它是要在数字世界中，重建出那种“此时此刻”的整体经验。

　　这样的数据建构，将直接针对AI产生幻觉的根源。当AI仅凭模糊图像猜测远方黑影是“珍稀鸟类”时，如果它能同时获取现场的声音信息、环境温度、空间气流，甚至红外热感数据，它便不会轻易妄下结论。当监控画面中出现违反物理常识的“穿墙”现象，若有墙体结构、震动传感、实时声场等多重信息进行交叉验证，AI便能判断那更可能是视觉误差，而非超自然事件。感官结构化数据为AI提供了来自真实世界的“共同语言”，也赋予其自我校验的能力。例如，若AI描述“卡车在雨中静音滑行”，数据中雨滴撞击车身的声响、轮胎摩擦路面的噪音、空气湿度的变化等一系列信号会立刻揭示这一描述的矛盾之处，从而抑制不合逻辑的臆想。

　　实现这条路充满挑战。它需要能同步捕捉多种感官信号的灵敏硬件，需要能实时处理海量交织数据的新型计算架构，更需要能理解这种多维、动态关联的AI模型。但这无疑是值得探索的方向。

　　倘若这一愿景逐步实现，未来的AI将不再仅是信息的解读者，而有望成为经验的感知者。当AI能够体会阳光在石阶上移动的温度变化，理解不同力度揉面时的手感反馈，甚至感受不同雨声敲打屋檐所带来的氛围差异，它的“理解”将更深地植根于我们共享的物理现实之中。那时，它的“幻觉”或许将如孩童的呓语，随着感知的成熟而悄然减少。

　　这不仅是一场数据技术的革新，更是在为人工智能构建真实感与可信度的基石。我们不仅在教会机器如何思考，更是在尝试教它如何感受——而这，或许才是智能走向真正的理解与共通的开始。

　　（作者系全国政协委员、民进中央开明画院副院长、中国社会艺术协会副主席）