神经网络AI原理回顾

长期记忆存储在大模型的参数权重中,不经过推理和编码无法读取,且必须依赖输入的提示,因为大模型不会无缘无故的自言自语,毕竟输入层是它唯一

与外界交互的窗口。

目前个性化大模型的局限就是训练成本过高,除非使用RAG,否则无法分类和巩固长期记忆形成自我进化的AI。


一、大脑记忆存储机制的核心发现

  1. 海马体的短期记忆功能

    • 海马体是大脑的短期记忆中枢,负责将新接收的信息暂存并初步加工。若海马体受损,会导致短期记忆无法形成(如无法记住新电话号码)。
    • 短期记忆的存储时间约为数小时至数天,类似于计算机的RAM内存,容量有限且需要重复强化才能转化为长期记忆。
  2. 大脑皮层的长期记忆存储

    • 长期记忆通过海马体与大脑皮层之间的神经重播(Replay)机制逐步固化。研究表明,海马体在睡眠期间会将标记为重要的记忆片段传递给皮层,形成稳定的神经网络连接。
    • 皮层中的记忆表现为神经元之间突触连接的改变,形成新的神经环路。
  3. 记忆转化的动态过程

    • MIT实验显示,海马体和新皮层在记忆形成初期同时激活,但长期记忆的巩固需要数周至数月。
    • 海马体通过"尖波涟漪"事件筛选关键记忆,而皮层通过突触修剪保留高频使用的连接。

二、深度学习AI的记忆机制对比

  1. Transformer模型与海马体的相似性

    • 自注意力机制:Transformer通过全局关联计算(类似海马体的信息整合)筛选关键信息,与海马体NMDA受体调控的突触可塑性高度相似。
    • 参数调控:AI模型中类似镁离子的参数调整可控制记忆强度,模仿海马体对记忆的筛选过程。
  2. 短期记忆与长期记忆的模拟

    • AI的RAM与ROM:AI的短期记忆对应GPU显存中的临时数据,长期记忆则通过参数固化到模型权重中。
    • 记忆巩固流程:与大脑类似,AI模型通过梯度下降和反向传播将重要特征写入权重,实现记忆保存。
  3. 核心差异

    • 能耗效率:人脑功耗约20W,而训练大模型需兆瓦级电力,突显生物系统的高效性。
    • 机制复杂性:大脑记忆涉及胶质细胞、神经递质等多层级调控,而AI依赖数学建模,无法完全模拟生物细节。

三、总结:相似性与差异性

维度 大脑记忆机制 深度学习AI机制
短期存储 海马体暂存,依赖神经电活动 GPU显存临时存储,依赖矩阵运算
长期固化 皮层突触重塑,需睡眠巩固 模型权重更新,需反向传播训练
信息筛选 NMDA受体镁离子门控 自注意力权重分配
能耗效率 极低(20W) 极高(训练需兆瓦级)

四、延伸思考

  • 类脑AI的发展方向:通过模拟海马体NMDA受体机制,可设计更高效的记忆模块,如动态调整模型参数以增强重要记忆。
  • 神经科学的启示:AI模型的结构验证了大脑信息处理的部分合理性,例如Transformer与海马体功能的高度契合。
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