Atmintis yra vienas žaviausių žmogaus pažinimo aspektų. Tai leidžia mums mokytis iš patirties, prisiminti praeities įvykius ir valdyti pasaulio sudėtingumą. Tobulėjant dirbtiniam intelektui (DI), ypač naudojant didelių kalbų modelius (LLM), mašinos demonstruoja nuostabias galimybes. Jie apdoroja ir generuoja tekstą, imituojantį žmonių bendravimą. Tai kelia svarbų klausimą: Ar LLM prisimena taip pat, kaip žmonės?
Pažangiausiuose natūralios kalbos apdorojimo (NLP) srityje modeliai, tokie kaip GPT-4, yra mokomi naudojant didžiulius duomenų rinkinius. Jie supranta ir kuria kalbą labai tiksliai. Šie modeliai gali įsitraukti į pokalbius, atsakyti į klausimus ir sukurti nuoseklų bei aktualų turinį. Tačiau, nepaisant šių sugebėjimų, kaip LLM parduotuvė ir atgauti informacija labai skiriasi nuo žmogaus atminties. Asmeniniai išgyvenimai, emocijos ir biologiniai procesai formuoja žmogaus atmintį. Priešingai, LLM remiasi statiniais duomenų modeliais ir matematiniais algoritmais. Todėl suprasti šį skirtumą būtina norint ištirti gilesnį AI atminties ir žmonių atminties sudėtingumą.
Kaip veikia žmogaus atmintis?
Žmogaus atmintis yra sudėtinga ir gyvybiškai svarbi mūsų gyvenimo dalis, glaudžiai susijusi su mūsų emocijomis, patirtimi ir biologija. Iš esmės ji apima tris pagrindinius tipus: jutiminę atmintį, trumpalaikę atmintį ir ilgalaikę atmintį.
Jutiminė atmintis užfiksuoja greitus mūsų aplinkos įspūdžius, pavyzdžiui, pravažiuojančio automobilio blyksnį ar žingsnių garsą, tačiau jie beveik akimirksniu išnyksta. Kita vertus, trumpalaikėje atmintyje informacija saugoma trumpai, todėl galime valdyti mažas detales, kad jas būtų galima nedelsiant panaudoti. Pavyzdžiui, kai žmogus suranda telefono numerį ir iškart jį surenka, tai yra trumpalaikė atmintis darbe.
Ilgalaikė atmintis yra ta vieta, kur gyvena žmogaus patirties turtingumas. Jame saugomos mūsų žinios, įgūdžiai ir emociniai prisiminimai, dažnai visam gyvenimui. Šis atminties tipas apima deklaratyviąją atmintį, apimančią faktus ir įvykius, ir procedūrinę atmintį, apimančią išmoktas užduotis ir įpročius. Prisiminimų perkėlimas iš trumpalaikio saugojimo į ilgalaikį yra procesas, vadinamas konsolidavimu, ir tai priklauso nuo smegenų biologinių sistemų, ypač nuo hipokampo. Ši smegenų dalis padeda stiprinti ir integruoti prisiminimus laikui bėgant. Žmogaus atmintis taip pat yra dinamiška, nes ji gali keistis ir vystytis dėl naujos patirties ir emocinės reikšmės.
Tačiau prisiminti prisiminimus tik kartais tobula. Daugelis veiksnių, pvz., kontekstas, emocijos ar asmeniniai nusistatymai, gali paveikti mūsų atmintį. Dėl to žmogaus atmintis yra neįtikėtinai prisitaikanti, nors kartais nepatikima. Mes dažnai atkuriame prisiminimus, o ne prisimename juos tiksliai tokius, kokie jie įvyko. Tačiau šis prisitaikymas yra būtinas mokymuisi ir augimui. Tai padeda mums pamiršti nereikalingas smulkmenas ir sutelkti dėmesį į tai, kas svarbu. Šis lankstumas yra vienas iš pagrindinių būdų, kaip žmogaus atmintis skiriasi nuo griežtesnių AI sistemų.
Kaip LLM apdoroja ir saugo informaciją?
LLM, pvz., GPT-4 ir BERT, apdorodami ir saugodami informaciją veikia pagal visiškai skirtingus principus. Šie modeliai mokomi naudojant didžiulius duomenų rinkinius, sudarytus iš įvairių šaltinių, tokių kaip knygos, svetainės, straipsniai ir kt. Mokymų metu LLM mokosi statistinių kalbos modelių, nustatydami, kaip žodžiai ir frazės yra susiję vienas su kitu. Užuot turėję atmintį žmogaus prasme, LLM koduoja šiuos modelius į milijardus parametrų, kurie yra skaitinės reikšmės, kurios diktuoja, kaip modelis numato ir generuoja atsakymus pagal įvesties raginimus.
LLM neturi aiškios atminties saugyklos, kaip žmonės. Kai užduodame LLM klausimą, jis neprisimena ankstesnės sąveikos ar konkrečių duomenų, pagal kuriuos buvo apmokytas. Vietoj to, jis generuoja atsakymą, apskaičiuodamas labiausiai tikėtiną žodžių seką pagal mokymo duomenis. Šį procesą skatina sudėtingi algoritmai, ypač transformatoriaus architektūra, kuri leidžia modeliui sutelkti dėmesį į atitinkamas įvesties teksto dalis (dėmesio mechanizmą), kad būtų sukurti nuoseklūs ir kontekstui tinkami atsakymai.
Tokiu būdu LLM atmintis nėra tikroji atminties sistema, o jų mokymo šalutinis produktas. Jie remiasi mokymosi metu užkoduotais modeliais, kad sukurtų atsakymus, o baigę mokymą jie mokosi arba prisitaiko tik realiuoju laiku, jei perkvalifikuoja naujus duomenis. Tai yra esminis skirtumas nuo žmogaus atminties, nuolat besikeičiančios per išgyventą patirtį.
Žmogaus atminties ir LLM paralelės
Nepaisant esminių skirtumų tarp to, kaip žmonės ir LLM tvarko informaciją, verta paminėti keletą įdomių paralelių. Abi sistemos labai priklauso nuo modelio atpažinimo, kad galėtų apdoroti ir suprasti duomenis. Žmonėms modelio atpažinimas yra gyvybiškai svarbus norint mokytis – atpažinti veidus, suprasti kalbą ar prisiminti praeities patirtį. LLM taip pat yra modelių atpažinimo ekspertai, naudodami savo mokymo duomenis, kad sužinotų, kaip veikia kalba, nuspėja kitą žodį iš eilės ir generuoja prasmingą tekstą.
Kontekstas taip pat vaidina svarbų vaidmenį tiek žmogaus atmintyje, tiek LLM. Žmogaus atmintyje kontekstas padeda mums veiksmingiau prisiminti informaciją. Pavyzdžiui, buvimas toje pačioje aplinkoje, kur ko nors išmoko, gali sukelti prisiminimus, susijusius su ta vieta. Panašiai LLM naudoja įvesties teksto pateiktą kontekstą, kad vadovautų savo atsakymams. Transformatoriaus modelis leidžia LLM atkreipti dėmesį į konkrečius žetonus (žodžius ar frazes) įvestyje, užtikrinant, kad atsakymas atitiktų aplinkinį kontekstą.
Be to, žmonės ir LLM parodo, ką galima palyginti su pirmumo ir naujausio laikotarpio efektais. Žmonės labiau linkę prisiminti sąrašo pradžioje ir pabaigoje esančius elementus, žinomus kaip pirmumo ir naujausio laikotarpio efektai. LLM tai atspindi tai, kaip modelis labiau sveria konkrečius žetonus, priklausomai nuo jų padėties įvesties sekoje. Transformatorių dėmesio mechanizmai dažnai teikia pirmenybę naujausiems žetonams, padedantiems LLM generuoti atsakymus, kurie atrodo tinkami kontekstui, panašiai kaip žmonės remiasi naujausia informacija, kad padėtų prisiminti.
Pagrindiniai žmogaus atminties ir LLM skirtumai
Nors žmogaus atminties ir LLM paralelės yra įdomios, skirtumai yra daug gilesni. Pirmasis reikšmingas skirtumas yra atminties formavimosi pobūdis. Žmogaus atmintis nuolat vystosi, formuojama naujų patirčių, emocijų ir konteksto. Mokymasis kažko naujo papildo mūsų atmintį ir gali pakeisti tai, kaip mes suvokiame ir prisimename prisiminimus. Kita vertus, LLM po treniruotės yra statiški. Kai LLM yra apmokytas naudoti duomenų rinkinį, jo žinios fiksuojamos tol, kol bus perkvalifikuotos. Ji nepritaiko ir neatnaujina savo atminties realiu laiku, remdamasi nauja patirtimi.
Kitas esminis skirtumas yra tai, kaip informacija saugoma ir gaunama. Žmogaus atmintis yra selektyvi – esame linkę prisiminti emociškai reikšmingus įvykius, o smulkmenos laikui bėgant išnyksta. LLM tokio selektyvumo neturi. Jie saugo informaciją kaip šablonus, užkoduotus jų parametruose, ir atgauna ją remdamiesi statistine tikimybe, o ne aktualumu ar emocine svarba. Tai veda prie vieno ryškiausių kontrastų: „LLM neturi svarbos sampratos ar asmeninės patirties, o žmogaus atmintis yra labai asmeniška ir formuojama dėl emocinio svorio, kurį mes priskiriame įvairioms patirtims.
Vienas iš svarbiausių skirtumų yra užmiršimo funkcijos. Žmogaus atmintis turi adaptyvų pamiršimo mechanizmą, kuris apsaugo nuo kognityvinės perkrovos ir padeda nustatyti svarbios informacijos prioritetus. Užmiršimas yra būtinas norint išlaikyti dėmesį ir suteikti vietos naujiems potyriams. Šis lankstumas leidžia atsisakyti pasenusios ar nereikšmingos informacijos, nuolat atnaujinant savo atmintį.
Priešingai, LLM prisimena tokiu adaptyviu būdu. Kai LLM yra apmokytas, jis išsaugo viską, kas yra atskleistame duomenų rinkinyje. Modelis šią informaciją įsimena tik tada, kai yra perkvalifikuojamas su naujais duomenimis. Tačiau praktikoje LLM gali prarasti ankstesnės informacijos sekimą ilgų pokalbių metu dėl žetonų ilgio apribojimų, o tai gali sukurti pamiršimo iliuziją, nors tai yra techninis apribojimas, o ne pažinimo procesas.
Galiausiai žmogaus atmintis yra susipynusi su sąmone ir ketinimais. Mes aktyviai prisimename konkrečius prisiminimus arba slopiname kitus, dažnai vadovaudamiesi emocijomis ir asmeniniais ketinimais. Priešingai, LLM trūksta sąmoningumo, ketinimų ar emocijų. Jie generuoja atsakymus, pagrįstus statistinėmis tikimybėmis, nesuprasdami arba sąmoningai nesusitelkdami į savo veiksmus.
Pasekmės ir programos
Žmogaus atminties ir LLM skirtumai ir paralelės turi esminės reikšmės pažinimo mokslui ir praktiniam pritaikymui; Tirdami, kaip LLM apdoroja kalbą ir informaciją, mokslininkai gali įgyti naujų įžvalgų apie žmogaus pažinimą, ypač tokiose srityse kaip modelio atpažinimas ir konteksto supratimas. Ir atvirkščiai, žmogaus atminties supratimas gali padėti patobulinti LLM architektūrą, pagerinti jų gebėjimą atlikti sudėtingas užduotis ir generuoti kontekstui tinkamesnius atsakymus.
Kalbant apie praktinį pritaikymą, LLM jau naudojami tokiose srityse kaip švietimas, sveikatos priežiūra ir klientų aptarnavimas. Supratimas, kaip jie apdoroja ir saugo informaciją, gali padėti geriau įgyvendinti šias sritis. Pavyzdžiui, švietime LLM galėtų būti naudojami kuriant individualizuotas mokymosi priemones, kurios pritaikomos atsižvelgiant į mokinio pažangą. Sveikatos priežiūros srityje jie gali padėti atlikti diagnostiką, atpažindami pacientų duomenų modelius. Tačiau reikia atsižvelgti ir į etinius aspektus, ypač susijusius su privatumu, duomenų saugumu ir galimu piktnaudžiavimu dirbtiniu intelektu jautriose situacijose.
Esmė
Ryšys tarp žmogaus atminties ir LLM atskleidžia įdomias galimybes dirbtinio intelekto vystymuisi ir mūsų pažinimo supratimui. Nors LLM yra galingi įrankiai, galintys imituoti tam tikrus žmogaus atminties aspektus, tokius kaip modelio atpažinimas ir konteksto svarba, jiems trūksta prisitaikymo ir emocinio gylio, kuris apibrėžia žmogaus patirtį.
Tobulėjant dirbtiniam intelektui, kyla klausimas ne tai, ar mašinos atkartos žmogaus atmintį, o kaip galime panaudoti jų unikalias stipriąsias puses savo gebėjimams papildyti. Ateitis priklauso nuo to, kaip šie skirtumai gali paskatinti naujoves ir atradimus.
