Limit pamięci ChatGPT jest frustrujący - mózg pokazuje lepszy sposób

Jeśli korzystasz z ChatGPT przez dłuższy czas, istnieje duża szansa, że natknąłeś się na przeszkodę, którą użytkownicy znają aż za dobrze: przerażający komunikat “Pamięć pełna”. Jest to nagła pauza w połowie przepływu, przypominająca, że sztuczna inteligencja może pomieścić tylko tyle naraz. Każdy, kto polega na ChatGPT - czy to przy powtarzającym się rozwiązywaniu problemów internetowych, czy też jako cyfrowy kumpel do burzy mózgów - wie, jak wstrząsające może być uderzenie w ten niewidzialny limit. Nagle twój asystent, który uczył się razem z tobą, jest zmuszony “zapomnieć” o wszystkim, czego chciałeś go nauczyć.

Większość z nas realistycznie podchodzi do limitów przestrzeni dyskowej, nawet jako płatni subskrybenci. Prawdziwą frustracją nie jest sam limit, ale to, jak niewielką kontrolę mają użytkownicy nad tym, co zostaje, a co odchodzi. Kiedy pamięć się zapełnia, ChatGPT daje ci opcje wszystko albo nic: możesz wymazać wszystko naraz lub ręcznie usuwać wspomnienia pojedynczo - bez wyboru zbiorczego, bez inteligentnych sugestii. Każde usunięcie zwalnia tylko skrawek miejsca, a przy czymś, co wydaje się być twardym limitem 100 pamięci, proces ten może wydawać się bardziej obowiązkiem niż funkcją. Trudno twierdzić, że sztuczna inteligencja “dostosowuje się do użytkownika”, gdy zapomina więcej niż się uczy.

Ten niezgrabny system wydaje się szczególnie dziwny, gdy weźmie się pod uwagę, jak bardzo sztuczna inteligencja jest inspirowana ludzkim umysłem. Mózg nigdy nie próbuje zapamiętać każdego przypadkowego szczegółu. Zamiast tego wybiera to, co ważne, kompresując i przepisując te fragmenty w czasie - proces, który pozwala na utrwalenie istotnych wspomnień, a mniej istotne zanikają.

W mózgu nowe doświadczenia najpierw osadzają się w hipokampie. Z czasem migrują one do kory mózgowej - swego rodzaju długoterminowej szafki na dokumenty - gdzie są nieustannie przekształcane i integrowane. Proces ten jest wysoce wydajny. Tylko najbardziej niezbędne fakty trafiają do trwałego przechowywania. Reszta albo ginie z czasem, albo jest sprowadzana do prostszej formy - skompresowanej wersji historii.

Kiedy przypominasz sobie stare wspomnienie, rzadko pamiętasz każdy szczegół. Okazuje się, że nie jest to tylko sztuczka nostalgii - to biologiczna strategia oszczędzania miejsca i przyspieszania przypominania. Badania neurobiologiczne pokazują, że mózg może odtwarzać skompresowane migawki całych wydarzeń w ciągu kilku sekund, dzięki czemu przypominanie jest szybkie i wydajne.

Równie ważna jest zdolność mózgu do klasyfikowania wspomnień według ich wartości. Tylko doświadczenia z emocjonalnym uderzeniem, wielokrotnym użyciem lub prawdziwym znaczeniem trzymają się w skarbcu przez długi czas. Nudne lub zapomniane informacje są wypychane na rzecz nowego materiału. Proces ten jest celowy: zapobiega przeciążeniu umysłu i utrzymuje system na nogach.

Nie ma powodu, dla którego systemy sztucznej inteligencji, takie jak ChatGPT, nie mogą wziąć strony z tego podręcznika. Zamiast po prostu układać odizolowane, nieedytowalne wspomnienia, przyszła sztuczna inteligencja może zacząć łączyć podobne doświadczenia w podsumowania, zwalniając miejsce na to, co naprawdę ważne. Mogłaby obserwować, które fragmenty informacji wykorzystujesz ponownie, dostosowywać się do twoich zmieniających się zainteresowań i pozbywać się starych ciekawostek, na które nigdy nie patrzysz dwa razy - podobnie jak mózg po cichu przycina stare synapsy.

Gdyby ChatGPT ewoluował w tym kierunku, użytkownicy nie musieliby zarządzać gniazdami pamięci. Zamiast tego sztuczna inteligencja stałaby się prawdziwie adaptacyjna, utrzymując destylowany rdzeń użytecznej wiedzy, jednocześnie wycofując to, co stało się płaskie lub nieaktualne. Stare informacje niekoniecznie musiałyby być od razu usuwane, ale zamiast tego mogłyby być po cichu archiwizowane lub kompresowane w tle.

Od strony technicznej tego rodzaju postęp może opierać się na lepszych algorytmach podsumowujących, inteligentniejszym wyszukiwaniu semantycznym (pomyśl o wektorowych bazach danych) i bardziej warstwowych “epizodycznych” strukturach pamięci. Nie są to fantazje; są to obszary, w których obecnie prowadzone są aktywne badania.

Mimo wszystkich obietnic, pamięć AI wydaje się dziś bardziej łatką na wadę projektową niż gotowym rozwiązaniem. Ale ucząc się na podstawie tego, jak działa ludzka pamięć - nie tylko pamiętając więcej, ale pamiętając właściwe rzeczy, we właściwy sposób - przyszłe systemy mogą przebić się przez cyfrowy mur i stać się bardziej naturalnymi, dynamicznymi i przyjaznymi dla użytkownika towarzyszami.

Przeczytaj oryginalny artykuł na stronie Unite.AI.