譯者 | 涂承燁
審校 | 重樓
記憶幫助人們記住“我是誰”。它保存著人們的經(jīng)歷、知識(shí)和情感。過去，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)記憶或思想帶來了控制權(quán)、隱私權(quán)和所有權(quán)的問題。隨著這些變化，記憶本身的意義也可能開始轉(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)。語義記憶保存一般性知識(shí)，例如國家首都名稱或簡(jiǎn)單術(shù)語的含義。所有這些記憶類型都依賴大腦運(yùn)作，這些過程依賴于海馬體。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。
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)（如語音或書面文本）。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Titans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200萬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)可能在未來幫助AI記憶變得更類人。
另一種改進(jìn)來自內(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。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)重的隱私問題——由于腦數(shù)據(jù)高度敏感，濫用可能導(dǎo)致重大倫理問題。
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題。
倫理挑戰(zhàn)與未來路徑
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)重倫理問題。一個(gè)主要問題是所有權(quán)和控制權(quán)。一旦記憶被數(shù)字化，誰有權(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)訪問或用于有害用途的風(fēng)險(xiǎn)。
另一個(gè)關(guān)鍵問題是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正通過其N3計(jì)劃繼續(xù)開展BCI研究。這些項(xiàng)目專注于開發(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
