W szybko rozwijającej się dziedzinie sztucznej inteligencji (AI), modele uczenia się języka (LLM) stanowiły godną uwagi rewolucję. Jednak ich wydajność i zdolność adaptacji były często kwestionowane. Kuszące rozwiązanie tego problemu czerpie z mało prawdopodobnej muzy: ludzkiego poznania. Mianowicie, koncepcja zwana "pamięcią proceduralną". Memp, ambitna firma technologiczna, przyjęła to podejście, próbując uczynić agentów LLM bardziej adaptowalnymi do nowych zadań i środowisk.
Pamięć proceduralna u ludzi pozwala nam zapamiętać, jak wykonywać pewne zadania bez świadomego myślenia - na przykład jazdę na rowerze lub pisanie na klawiaturze. Jest to rodzaj pamięci, którego używamy do zapamiętywania złożonych zadań, które stają się dla nas drugą naturą.
Ta zasada psychologii behawioralnej, zastosowana w modelach sztucznej inteligencji Memp, ustanawia pomost "pamięci proceduralnej". Pomost ten pomaga sztucznej inteligencji identyfikować wzorce, rozumieć konteksty i automatycznie dostosowywać się do nowych zadań i nieznanych środowisk. Zamiast bombardować system nadmiarowymi danymi, jednostka AI może teraz podejmować świadome decyzje w oparciu o wiedzę proceduralną, co prowadzi do zwiększenia wydajności i zmniejszenia zasobów obliczeniowych.
Wprowadzenie przez Memp "pamięci proceduralnej" do agentów LLM stanowi pionierski przełom w technologii sztucznej inteligencji. To właśnie ten rodzaj poznawczego uczenia się i modelu pamięci ma potencjał, aby przesunąć agentów AI poza ich obecne ograniczenia i zbliżyć ich do zrozumienia zniuansowanej i adaptacyjnej komunikacji.
Ta innowacyjna implementacja ma znaczący wpływ na koszt i złożoność agentów AI. Jak możemy wywnioskować z ludzkich procesów uczenia się, gdy już w pełni nauczymy się zadania, jego wykonanie w przyszłości wymaga mniej zasobów poznawczych. Podobnie, agenci LLM wyposażeni w pamięć proceduralną mogą wykonywać zadania bardziej efektywnie, zużywając mniej mocy obliczeniowej, a tym samym znacznie obniżając koszty. Ponadto, złożoność programowania nowych zadań jest znacznie mniejsza, ponieważ agent ma zdolność do adaptacji i autonomicznego dostosowywania się do nowych scenariuszy.
Sztuczna inteligencja ma naśladować ludzką inteligencję w jej najbardziej złożonym sensie, a przyjęcie ludzkich modeli pamięci wydaje się być ogromnym krokiem w kierunku tego celu. Przy ogromnych ilościach informacji zalewających sferę cyfrową każdego dnia i stale rosnącym apetycie na sztuczną inteligencję, która może uczyć się i dostosowywać z wydajnością podobną do ludzkiej, podejście Memp oferuje intrygującą możliwość.
Nie można zaprzeczyć, że sztuczna inteligencja jako dziedzina szybko się zmienia i rozwija. Wprowadzenie pamięci proceduralnej do agentów LLM przez Memp otwiera nowy horyzont możliwości i zastosowań w dziedzinie sztucznej inteligencji. Zadaje również istotne pytania dotyczące tego, w jaki sposób możemy nadal wprowadzać innowacje w ramach sztucznej inteligencji i jak daleko możemy przesunąć granicę, wykorzystując ludzkie poznanie jako model.
Wygląda na to, że sztuczna inteligencja może wkrótce przestać być po prostu narzędziem, którego używamy. Dzięki inicjatywom takim jak Memp, AI wydaje się być skazana na stanie się prawdziwym partnerem zdolnym do uczenia się i rozwoju wraz z ludźmi.
Źródło artykułu: VentureBeat
