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一个受人体记忆启发的新的AI框架可以使机器更有效，适应性和能够推理。最近发表在《工程》杂志上的一篇论文通过对人工记忆的运作方式进行建模，提出了一种新颖的人工智能方法。该研究旨在克服当前大规模模型等当前大型模型的关键局限性，设置[...]
来源:SciTech日报受人类记忆启发的新人工智能框架可以使机器更加高效、适应性强并具有推理能力。
最近发表在《工程学》杂志上的一篇论文提出了一种新的人工智能方法，通过模仿人类记忆的运作方式对其进行建模。该研究旨在克服 ChatGPT 等当前大规模模型的关键局限性，为更高效、认知智能的人工智能系统奠定基础。
工程 人工智能虽然大型模型在一系列应用中表现出了令人印象深刻的性能，但它们也表现出明显的缺点。这些包括高数据和计算需求、对灾难性遗忘的敏感性以及有限的逻辑推理能力。根据这项研究，这些问题源于人工神经网络的基本设计、训练过程以及对纯粹数据驱动推理的依赖。
机器内存和 M2I 框架简介
为了克服这些挑战，研究人员提出了“机器存储器”的概念，这是一种多层、分布式网络存储结构，可将外部信息编码为机器可读和可计算的格式。该结构支持动态更新、时空关联和模糊哈希访问。他们基于机器记忆，引入了M2I框架，该框架由表示、学习和推理模块组成，形成两个交互循环。
2M2I 框架的四个重点领域
M2I 框架围绕四个关键领域：
机器记忆的神经机制： 关联表示： 持续学习： 协作推理： 谷歌 发现