Muistin siemenet: Rakennamme tekoälyä, joka muistaa

Joka kerta, kun avaamme ChatGPT:n, Clauden tai Geminin, aloitamme nollasta. Jokainen keskustelu, jokainen kehote ja jokainen oivallus pyyhkiytyvät pois heti, kun suljemme välilehden. Kaikesta älykkyydestä puhumisesta huolimatta nykyajan tekoälyjärjestelmät kärsivät syvästä amnesiasta. Ne ovat tilattomia työkaluja, eivät kehittyviä mieliä.

Tämä rajoitus on hankala ja määrittelee itse tekoälyn arkkitehtuurin. Mallit voivat ennustaa seuraavan tunnuksen, mutta ne eivät muista mielekkäällä tavalla edellistä. Vaikka rakennamme multimodaalisia järjestelmiä, jotka pystyvät näkemään, puhumaan ja koodaamaan, meiltä puuttuu silti pysyvyyttä, joten saamme älykkyyden, joka voi jäljitellä ymmärrystä, mutta ei koskaan kasva kokemuksesta.

Suunnitelmallisesti valtioton

Tämä unohdus ei ole edes vika – se on suunnitteluvalinta. Suuret kielimallit on optimoitu suorituskykyä varten, ja jokainen istunto on eristetty yksityisyyden, yksinkertaisuuden ja skaalautuvuuden takaamiseksi. Mutta kompromissina on pirstaloituminen. Arvokkaat kontekstit, kuten käyttäjän asetukset, tehtävähistoria ja kertynyt tieto, kuolevat chat-istunnon mukana. Muistia käyttävien agenttien yleiskatsaukset näyttää miten pysyvä muisti istuntojen välillä on edelleen harvinaista valtavirran järjestelmissä.

Jotkut ovat yrittäneet paikata tätä aukkoa haku- ja lisägenerointimenetelmillä (RAG) tai vektoritietokannoilla, jotka hakevat olennaisia ​​tietopalasia, mutta nämä ovat vain väliaikaisia ​​ratkaisuja. Ne matkivat jatkuvuutta kuitenkaan todellisuudessa ilmentämättä sitä. Aito muisti tekoälyssä vaatii jotain syvempää: tavan, jolla koneet voivat tallentaa, tarkistaa ja jakaa tietoa ajan kuluessa ja eri ekosysteemien välillä. mahdollistaa Tekoälyagentit oppivat aiemmista vuorovaikutuksista, säilyttävät tiedon ja ylläpitävät kontekstia.

Siemenet: Tekoälymuistin atomiyksikkö

Entä jos tekoäly voisi kantaa tietämystään kannettavina ja todennettavissa olevina objekteina, kuten siemeninä, jotka voivat itää missä tahansa? Nämä "siemenet" ovat pakattuja, tokenisoituja muistiyksiköitä, jotka tallentavat merkityksen, alkuperän ja kontekstin jäsennellyllä tavalla. Ne eivät ole staattisia tiedostoja, vaan itsenäisiä ymmärryksen palasia, joihin voidaan viitata, tehdä kyselyjä ja käyttää uudelleen eri järjestelmissä.

Siemen voi sisältää mitä tahansa opitusta suunnittelumallista asiakasprofiiliin tai keskustelun semanttiseen yhteenvetoon. Jokainen sisältää metatietoja: mikä malli sen on tuottanut, missä kontekstissa ja millä varmuudella. 

Tuo alkuperä on ratkaisevan tärkeää. Sen avulla tekoälyagentit voivat luottaa muiden järjestelmien tietoihin ja käyttää niitä uudelleen kopioimatta niitä sokeasti. Tämä lähestymistapa heijastaa sitä, miten tieto toimii ihmisten välisissä verkostoissa. Emme kopioi kokonaisia ​​historioita; jaamme tislattuja oivalluksia – pakattuja malleja, jotka koodaavat merkitystä. Siemenet pyrkivät tekemään saman koneille.

Älykäs pakkaus ja alkuperä

Tietenkään tiivistäminen ei ole uutta, mutta merkityksellinen tiivistäminen on. Rakenteiset muistimekanismit ovat ratkaisevan tärkeitä pitkäaikaiselle keskustelun johdonmukaisuudelle agenttisissa järjestelmissä, kuten Mem0:ssa. arkkitehtuuri, Esimerkiksi.

Jokainen siemen sisältää kryptografisia allekirjoituksia, jotka varmistavat jäljitettävyyden. Ajattele tekoälyagenttia, joka varmistaa, että tietty suunnitteluehdotus on peräisin luotettavan arkkitehdin tekoälyjärjestelmästä eikä vahvistamattomasta lähteestä. Se on alkuperää käytännössä. Se mahdollistaa yhteentoimivuuden ilman keskittämistä: periaate, joka on analoginen hajautettujen identiteettistandardien kanssa. todentaa ihmisiä ja dataa verkossa.

Kun muisti on kryptografisesti linkitetty alkuperään ja merkitykseen, yhteistyöstä tulee mahdollista. Agentit voivat vaihtaa, viitata tai validoida toistensa tietoa paljastamatta arkaluonteisia tietoja.

Suljetuista järjestelmistä eläväksi ekosysteemiksi

Tällä hetkellä tekoälyekosysteemit muistuttavat suljettuja puutarhoja. OpenAI, Google ja Anthropic tallentavat käyttäjätietoja omiin siiloihinsa. Jokaisella on oma API:nsa, omat hienosäätömenetelmänsä ja omat sääntönsä. Yhdessä ympäristössä saadulla tiedolla ei ole natiivia tapaa siirtyä toiseen. Siksi jokainen avustaja tuntuu kloonilta, ei jatko-osalta.

Siemenpohjainen muistikerros rikkoo tämän kaavan. Jos konteksti voi liikkua, käyttäjästä tulee muistin omistaja. Tutkija voisi ottaa vuosien tekoälyavusteisen työn ChatGPT:stä ja syöttää sen Geminiin tai yksityiseen malliin välittömästi. Luova tiimi voisi siirtyä saumattomasti ekosysteemistä toiseen ilman uudelleenkoulutusta. Älykkäät agenttijärjestelmät ovat siirtymässä erillisistä malleista kohti yhteistyössä toimivien toimijoiden verkostoja.

Tämä ei ole hypoteettinen asia. Itse asiassa agentit koordinoida vertaisverkoissa, keskitetyissä tai hajautetuissa rakenteissa. Siemenet veisivät tätä pidemmälle, mahdollistaen pysyvän ja todennettavan tiedon liikkumisen koko tekoälyverkkojen läpi.

Tässä mallissa muisti on infrastruktuuri. Siemenet toimivat kuin koneiden semanttiset tietokannat: riittävän kompakteja tallennettavaksi ketjuun, riittävän rikkaita rekonstruoidakseen täyden ymmärryksen kyselyn yhteydessä. Tämä tarkoittaa, että tekoälyistä voi tulla paitsi kontekstitietoisia myös kontekstia kantavia.

Vaikutukset ovat valtavat. Ajatellaanpa tekoälyä terveydenhuollossa. Nykyään potilastiedot ovat pirstaloituneet järjestelmiin, jotka eivät voi vaihtaa kontekstia natiivisti. Jos lääketieteelliset tekoälyt voisivat vaihtaa siemeniä – salattuja, todennettavia tietokapseleita – hoidon jatkuvuus voisi parantua yksityisyyttä uhraamatta. Koulutuksessa oppivat tekoälyt voisivat säilyttää opiskelijan edistymisen kannettavina siemeninä, varmistaen, että jokainen järjestelmä ymmärtää heidän tasonsa, tyylinsä ja tavoitteensa.

Ja luovilla aloilla Seeds voisi mahdollistaa mallien välisen yhteistyön. Yksi agentti voisi suunnitella rakenteen, toinen optimoida sen ja kolmas simuloida sen suorituskykyä viitaten samaan jaettuun muistikerrokseen. heijastaa kehitys yksiagenttisista järjestelmistä moniagenttisiin ekosysteemeihin.

Omistajuus, etiikka ja datatalous

Mutta muisti herättää myös omistajuuskysymyksiä. Kuka omistaa tekoälyn tiedon – mallin tarjoaja vai käyttäjä, joka on kouluttanut sitä? Hallitusten keskustellessa tiedon siirrettävyydestä ja tekoälyn oikeuksista, kuten EU:n tekoälylaki osoittaa, Seeds ehdottaa yksinkertaista vastausta: muisti kuuluu lähteelleen.

Jos käyttäjä luo idean, syntyvä siemen voidaan salata, allekirjoittaa ja tallentaa käyttäjän digitaalisen identiteetin alle, kuin tokenisoitu fragmentti hänen mielestään. Se ei ole metafora; se on tekninen viitekehys eettiselle tekoälylle. Siemenet voivat mahdollistaa tulevaisuuden, jossa tekoälyyhteistyö ei tapahdu yksityisyyden kustannuksella ankkuroimalla tiedon alkuperään ja suostumukseen.

Ajan myötä nämä siemenet voisivat muodostaa uuden datatalouden perustan, jossa muistista itsestään tulisi kaupattavaa. Mallit voisivat lisensoida tai viitata siemeniin luotettavista lähteistä ja maksaa varmennetusta kontekstista raakadatan sijaan. Kyseessä on ymmärryksen talous, ei tiedon louhinnan.

Älykkyyden seuraava kerros

Kun tekoäly oppii tallentamaan ja jakamaan omaa kontekstiaan, se lakkaa olemasta työkalu ja alkaa muuttua ekosysteemiksi. Siemenet ovat paradigma, tapa ajatella älykkyyttä, joka kasvaa, yhdistää ja kestää.

Tämän päivän tekoäly on tehokas mutta hajamielinen. Huomisen tekoäly muistetaan sen perusteella, mitä se muistaa, ja sen perusteella, kuka hallitsee tätä muistia.