马克斯·普朗克科学数学研究所的一项研究表明，隐喻不仅是修辞手法，更是深刻影响思维和语言的持久性语言及认知结构。研究人员利用复杂系统工具构建了隐喻网络模型，区分了抽象和具体类别，揭示了将具体概念映射到抽象概念以及新映射在具体领域间涌现的两种关键隐喻过程。这些发现指出，隐喻的产生常源于对比和张力，这有助于概念重构和新相似性认知的催生。
这项研究的意义重大，为认知语言学和语言哲学提供了新见解，并为人工智能和机器学习领域奠定了理论基础。例如，在人工智能中，隐喻用于理解复杂概念，如将“智能”映射到“大脑”或“学习”。然而，研究也警示，不当使用隐喻可能导致对人工智能能力的误解，例如将“黑箱”隐喻用于描述人工智能系统可能引发用户对其能力的不理解和失控感。研究结果与认知语言学核心观点一致，即隐喻是人类认知和语言的基础，通过将具体经验映射到抽象概念来帮助我们理解世界。这项工作深化了对隐喻作为认知工具的理解，并为更有效地利用语言构建和传播知识提供了新思路，强调了在科学研究和技术发展中清晰准确运用隐喻的重要性，同时提醒我们警惕其潜在局限性。