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人工智能能否實(shí)現(xiàn)類人記憶?探索思想上傳之路

譯文 精選
人工智能
人工智能(AI)因技術(shù)廣泛應(yīng)用而快速發(fā)展。它現(xiàn)在能夠以類似于人類思維的方式學(xué)習(xí)和記憶信息。與此同時(shí),科學(xué)家們正在探索大腦保存和回憶記憶的方式。這兩個(gè)領(lǐng)域正在交匯融合。

譯者 | 涂承燁

審校 | 重樓

記憶幫助人們記住我是誰(shuí)。它保存著人們的經(jīng)歷、知識(shí)和情感。過(guò)去,記憶被認(rèn)為只存在于人腦中。如今,研究人員正在研究如何在機(jī)器內(nèi)部存儲(chǔ)記憶。

人工智能(AI)因技術(shù)廣泛應(yīng)用而快速發(fā)展。它現(xiàn)在能夠以類似于人類思維的方式學(xué)習(xí)和記憶信息。與此同時(shí),科學(xué)家們正在探索大腦保存和回憶記憶的方式。這兩個(gè)領(lǐng)域正在交匯融合。

一些AI系統(tǒng)可能很快就能使用數(shù)字模型存儲(chǔ)個(gè)人記憶并回憶過(guò)往經(jīng)歷。這為以非生物形式保存記憶創(chuàng)造了新可能性。研究人員還在探索將人類思想上傳至機(jī)器的想法——這將改變?nèi)藗儗?duì)身份和記憶的認(rèn)知方式。然而,這些進(jìn)步引發(fā)了嚴(yán)重?fù)?dān)憂。在機(jī)器中存儲(chǔ)記憶或思想帶來(lái)了控制權(quán)、隱私權(quán)和所有權(quán)的問(wèn)題。隨著這些變化,記憶本身的意義可能開(kāi)始轉(zhuǎn)變。隨著AI的持續(xù)進(jìn)步,人類與機(jī)器對(duì)記憶的理解之間的界限正逐漸模糊。

人工智能能否復(fù)制人類記憶?

人類記憶是認(rèn)知能力的重要組成部分,使我們能夠思考和回憶信息。它幫助人們學(xué)習(xí)、計(jì)劃和理解世界。記憶以不同方式運(yùn)作,每種類型都有其獨(dú)特作用。短期記憶用于需要即時(shí)關(guān)注的任務(wù),例如記住電話號(hào)碼或句子中的幾個(gè)單詞。長(zhǎng)期記憶則長(zhǎng)時(shí)間保存信息,包括事實(shí)、習(xí)慣和個(gè)人事件。

在長(zhǎng)期記憶中還有更多分類。情景記憶存儲(chǔ)生活經(jīng)歷,記錄如學(xué)校旅行或生日慶祝等活動(dòng)。語(yǔ)義記憶保存一般性知識(shí),例如國(guó)家首都名稱或簡(jiǎn)單術(shù)語(yǔ)的含義。所有這些記憶類型都依賴大腦運(yùn)作,這些過(guò)程依賴于海馬體。它在形成和回憶記憶中起重要作用。當(dāng)一個(gè)人學(xué)習(xí)新事物時(shí),大腦會(huì)在神經(jīng)元之間建立活動(dòng)模式。這些模式就像路徑,幫助存儲(chǔ)信息并便于日后回憶。這就是大腦如何隨時(shí)間構(gòu)建記憶的過(guò)程。

2024年,麻省理工學(xué)院(MIT)研究人員發(fā)表了一項(xiàng)研究,模擬了海馬體回路中的快速記憶編碼。這項(xiàng)工作展示了神經(jīng)元如何快速高效地適應(yīng)存儲(chǔ)新信息,為人類大腦如何持續(xù)學(xué)習(xí)和記憶提供了洞見(jiàn)。

人工智能如何模擬人類記憶

AI旨在模仿部分腦功能。大多數(shù)AI系統(tǒng)使用受大腦結(jié)構(gòu)啟發(fā)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。Transformer模型如今已成為許多先進(jìn)系統(tǒng)的標(biāo)準(zhǔn)配置,包括XAI的Grok 3、谷歌的Gemini和OpenAI的GPT系列。這些模型從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)模式并能存儲(chǔ)復(fù)雜信息。在某些任務(wù)中,另一種稱為循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RNN)的模型被采用。這類模型更適合處理按順序到達(dá)的數(shù)據(jù)(如語(yǔ)音或書(shū)面文本)。這兩種類型幫助AI以類似人類記憶的方式存儲(chǔ)和管理信息。

然而,AI記憶與人類記憶存在差異。它不包含情感或個(gè)人理解。2024年底,谷歌研究院的研究人員推出了一種名為T(mén)itans的新型記憶增強(qiáng)模型架構(gòu)。該設(shè)計(jì)在傳統(tǒng)注意力機(jī)制旁添加了神經(jīng)長(zhǎng)期記憶模塊,使模型能夠存儲(chǔ)和回憶超過(guò)200萬(wàn)token的上下文信息,同時(shí)保持快速訓(xùn)練和推理速度。在包含語(yǔ)言建模、推理和基因組學(xué)的基準(zhǔn)測(cè)試中,Titans超越了標(biāo)準(zhǔn)Transformer模型和其他內(nèi)存增強(qiáng)變體。這標(biāo)志著AI系統(tǒng)在長(zhǎng)期維護(hù)和利用信息方面邁出重要一步,盡管情感細(xì)微差別和個(gè)人記憶仍超出其能力范圍。

神經(jīng)形態(tài)計(jì)算:類腦方法

神經(jīng)形態(tài)計(jì)算是另一個(gè)發(fā)展領(lǐng)域。它使用模仿腦細(xì)胞的特殊芯片。IBM的TrueNorth和英特爾的Loihi 2是兩個(gè)例子。這些芯片使用脈沖神經(jīng)元,以類似大腦的方式處理信息。2025年,英特爾發(fā)布了Loihi 2的升級(jí)版,速度更快且能耗更低。科學(xué)家認(rèn)為這項(xiàng)技術(shù)可能在未來(lái)幫助AI記憶變得更類人。

另一種改進(jìn)來(lái)自內(nèi)存操作系統(tǒng)。Memos就是一個(gè)例子,它幫助AI跨多個(gè)會(huì)話記住用戶交互。舊系統(tǒng)常會(huì)遺忘先前上下文(即所謂的記憶孤島),導(dǎo)致AI實(shí)用性降低。Memos試圖解決這個(gè)問(wèn)題,測(cè)試顯示其能提升AI推理能力并使回答更一致。

將思想上傳至機(jī)器:是否可能?

將人類思想上傳至機(jī)器的想法已不再僅僅是科幻小說(shuō)。隨著腦機(jī)接口(BCI)技術(shù)的進(jìn)步,這一領(lǐng)域正成為日益增長(zhǎng)的研究熱點(diǎn)。這些接口通過(guò)讀取腦信號(hào)并將其轉(zhuǎn)化為數(shù)字指令,在人腦與外部設(shè)備之間建立連接。

2025年初,Neuralink進(jìn)行了腦機(jī)接口人體試驗(yàn)。這些設(shè)備使癱瘓患者能夠僅憑思維控制計(jì)算機(jī)和機(jī)械肢體。另一家公司Synchron也報(bào)告了其非侵入式BCI的成功應(yīng)用。其系統(tǒng)使嚴(yán)重身體受限的用戶能夠有效與數(shù)字工具互動(dòng)和交流。

這些結(jié)果表明,連接大腦與機(jī)器是可能的。然而,當(dāng)前BCI仍存在諸多限制。它們無(wú)法完全捕捉所有腦活動(dòng),性能依賴于頻繁調(diào)整和復(fù)雜算法。此外還存在嚴(yán)重的隱私問(wèn)題——由于腦數(shù)據(jù)高度敏感,濫用可能導(dǎo)致重大倫理問(wèn)題。

上傳思想的終極目標(biāo)遠(yuǎn)不止讀取腦信號(hào)。它涉及將一個(gè)人的全部記憶和心智過(guò)程復(fù)制到機(jī)器中,這一概念被稱為全腦仿真(WBE)。這需要繪制大腦中每個(gè)神經(jīng)元及其連接,然后通過(guò)軟件重現(xiàn)其工作方式。

2024年,麻省理工學(xué)院(MIT)的研究人員使用先進(jìn)成像方法研究了多種哺乳動(dòng)物大腦中的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。研究對(duì)象包括小鼠、猴子和人類,此步驟具有重要意義。但由于人腦包含約860億個(gè)神經(jīng)元和數(shù)萬(wàn)億個(gè)突觸,許多科學(xué)家認(rèn)為全腦仿真可能仍需數(shù)十年時(shí)間。

流行文化使人們更容易想象這種未來(lái)圖景。《黑鏡》和《上載新生》等電視劇描繪了人類思維被存儲(chǔ)在數(shù)字形式中的虛構(gòu)世界。這些故事既突出了相關(guān)技術(shù)的潛在益處和重大風(fēng)險(xiǎn),也引發(fā)了關(guān)于個(gè)人身份、控制權(quán)和自由的重大擔(dān)憂。雖然這些設(shè)想激發(fā)了公眾興趣,但現(xiàn)實(shí)技術(shù)仍相去甚遠(yuǎn)。許多科學(xué)和倫理挑戰(zhàn)仍未解決,包括私人數(shù)據(jù)保護(hù)和數(shù)字心智是否真正等同于人類心智等問(wèn)題。

倫理挑戰(zhàn)與未來(lái)路徑

將人類記憶和思想存儲(chǔ)在機(jī)器中的想法引發(fā)了嚴(yán)重倫理問(wèn)題。一個(gè)主要問(wèn)題是所有權(quán)和控制權(quán)。一旦記憶被數(shù)字化,誰(shuí)有權(quán)使用或管理這些記憶就變得不明確。還存在個(gè)人數(shù)據(jù)可能被未經(jīng)授權(quán)訪問(wèn)或用于有害用途的風(fēng)險(xiǎn)。

另一個(gè)關(guān)鍵問(wèn)題是AI意識(shí)。如果AI系統(tǒng)能夠像人類一樣存儲(chǔ)和處理記憶,一些人懷疑它們是否會(huì)變得有意識(shí)。少數(shù)人相信這可能在未來(lái)發(fā)生,另一些人則認(rèn)為AI仍然是僅遵循指令的工具,缺乏真正的意識(shí)。

記憶上傳的社會(huì)影響也是一個(gè)嚴(yán)峻問(wèn)題。由于技術(shù)成本高昂,可能只有富裕階層才能享用,從而加劇社會(huì)現(xiàn)有不平等現(xiàn)象。

此外,DARPA正通過(guò)其N3計(jì)劃繼續(xù)開(kāi)展BCI研究。這些項(xiàng)目專注于開(kāi)發(fā)非侵入式系統(tǒng)以實(shí)現(xiàn)人腦與機(jī)器的連接,目標(biāo)是提升決策和學(xué)習(xí)能力。另一個(gè)新興領(lǐng)域是量子計(jì)算。2024年,谷歌推出的Willow芯片在糾錯(cuò)和快速處理方面表現(xiàn)出色。盡管此類量子系統(tǒng)可能在存儲(chǔ)和處理記憶方面更高效,但仍存在局限。繪制包含約860億個(gè)神經(jīng)元和數(shù)萬(wàn)億連接的完整人腦連接組(connectome)是一項(xiàng)極具挑戰(zhàn)性的任務(wù)。因此,完整的思想上傳目前仍不可能實(shí)現(xiàn)。

公眾教育也至關(guān)重要。許多人并不完全了解AI的工作原理,這導(dǎo)致了恐懼和困惑。教育公眾了解AI的能力邊界有助于建立信任,并支持新技術(shù)的安全使用。

結(jié)論

AI正逐步學(xué)會(huì)以類似人類思維過(guò)程的方式管理記憶。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、神經(jīng)形態(tài)芯片和腦機(jī)接口等模型和方法已顯示出穩(wěn)步進(jìn)展。這些發(fā)展為AI更有效地存儲(chǔ)和處理信息提供了幫助。

然而,完全模仿人類記憶或?qū)⑺枷肷蟼髦翙C(jī)器的目標(biāo)仍遙不可及。存在諸多技術(shù)障礙、高昂成本和嚴(yán)重倫理問(wèn)題亟待解決。此外,數(shù)據(jù)隱私、身份認(rèn)同和平等獲取機(jī)會(huì)等問(wèn)題至關(guān)重要。更重要的是,公眾認(rèn)知發(fā)揮著關(guān)鍵作用——當(dāng)人們了解這些系統(tǒng)的工作原理時(shí),他們更有可能信任并接受新技術(shù)。雖然AI記憶可能會(huì)在未來(lái)改變我們對(duì)人類身份的認(rèn)知,但目前它仍處于發(fā)展階段,并未融入日常生活。

譯者介紹

涂承燁,51CTO社區(qū)編輯,具有15年以上的開(kāi)發(fā)、項(xiàng)目管理、咨詢?cè)O(shè)計(jì)等經(jīng)驗(yàn),獲得系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計(jì)師、信息系統(tǒng)項(xiàng)目管理師、信息系統(tǒng)監(jiān)理師、PMP,CSPM-2等認(rèn)證。

原文標(biāo)題:Can AI Achieve Human-Like Memory? Exploring the Path to Uploading Thoughts,作者:Dr. Assad Abbas

責(zé)任編輯:姜華 來(lái)源: 51CTO
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