德國馬克斯普朗克科學數學研究所（MPI MiS）的一項研究，由Marie Teich、Wilmer Leal和Jürgen Jost共同進行，為隱喻的分析建立了正式的框架與實證方法學，證實了隱喻不僅僅是修辭手法，更是穩固的語言與認知結構。該研究利用複雜系統工具，識別出一個具有獨特抽象與具體類別的隱喻網絡，並強調了兩種關鍵的隱喻過程：從具體到抽象主題的映射，以及新映射在具體領域之間的湧現。這些發現表明，隱喻是由對比與張力所驅動，進而促進了概念的重新建構與新相似性的發現。
認知語言學領域的專家指出，隱喻是人類思維、推理和想像的基礎，而非僅僅是語言的一部分。這項研究的結果與認知語言學的觀點一致，即隱喻是理解抽象概念的關鍵機制，透過將具體經驗映射到抽象領域來達成。例如，我們常以空間概念來理解時間，如「我們接近截止日期」或「最糟糕的時期已經過去了」。這種空間化時間的現象，不僅體現在語言上，更反映了我們大腦組織資訊的基本方式。
此外，研究也揭示了隱喻在人工智慧（AI）和機器學習領域的潛在應用。如同隱喻能幫助我們理解複雜的抽象概念，AI領域也積極探索如何運用隱喻來建構更直觀、更易於理解的系統。例如，將AI比喻為「大腦」或「學習者」，雖然有助於初步理解，但也可能帶來過度簡化或誤導的風險。因此，如何選擇和運用恰當的隱喻，對於AI的發展與公眾的認知至關重要。這項研究的發現，對於認知語言學、語言哲學，乃至於人工智慧與機器學習的發展，都具有深遠的意義，它不僅加深了我們對語言與認知如何相互作用的理解，也為未來探索更複雜的溝通與學習模式提供了新的視角。