Herinneren LLM's zich net als mensen? De parallellen en verschillen verkennen

Het geheugen is een van de meest fascinerende aspecten van de menselijke cognitie. Het stelt ons in staat te leren van ervaringen, gebeurtenissen uit het verleden te herinneren en de complexiteit van de wereld te beheersen. Machines tonen opmerkelijke mogelijkheden, zoals Artificial Intelligence (AI) vooruitgang, met name met Grote taalmodellen (LLM's). Ze verwerken en genereren tekst die menselijke communicatie nabootst. Dit roept een belangrijke vraag op: Herinneren LLM's zich hetzelfde als mensen?

Aan de voorrand van Natuurlijke taalverwerking (NLP), modellen zoals GPT-4 worden getraind op enorme datasets. Ze begrijpen en genereren taal met een hoge nauwkeurigheid. Deze modellen kunnen gesprekken voeren, vragen beantwoorden en coherente en relevante content creëren. Ondanks deze vaardigheden, hoe LLM's shop en terugvinden informatie verschilt aanzienlijk van het menselijk geheugen. Persoonlijke ervaringen, emoties en biologische processen vormen het menselijk geheugen. LLM's vertrouwen daarentegen op statische datapatronen en wiskundige algoritmen. Daarom is het begrijpen van dit onderscheid essentieel voor het verkennen van de diepere complexiteit van hoe AI-geheugen zich verhoudt tot dat van mensen.

Hoe werkt het menselijk geheugen?

Het menselijk geheugen is een complex en vitaal onderdeel van ons leven, nauw verbonden met onze emoties, ervaringen en biologie. In de kern omvat het drie hoofdtypen: sensorisch geheugen, kortetermijngeheugen en langetermijngeheugen.

Het sensorisch geheugen legt snelle indrukken uit onze omgeving vast, zoals de flits van een passerende auto of het geluid van voetstappen, maar deze verdwijnen vrijwel onmiddellijk. Het kortetermijngeheugen daarentegen houdt informatie kort vast, waardoor we kleine details direct kunnen gebruiken. Bijvoorbeeld, wanneer iemand een telefoonnummer opzoekt en het meteen draait, is dat het kortetermijngeheugen dat aan het werk is.

Het langetermijngeheugen is waar de rijkdom van menselijke ervaring leeft. Het houdt onze kennis, vaardigheden en emotionele herinneringen vast, vaak een leven lang. Dit type geheugen omvat het declaratieve geheugen, dat feiten en gebeurtenissen omvat, en het procedurele geheugen, dat geleerde taken en gewoontes omvat. Het verplaatsen van herinneringen van kortetermijn- naar langetermijnopslag is een proces dat consolidering, en het hangt af van de biologische systemen van de hersenen, met name de hippocampus. Dit deel van de hersenen helpt herinneringen in de loop der tijd te versterken en te integreren. Het menselijk geheugen is ook dynamisch, omdat het kan veranderen en evolueren op basis van nieuwe ervaringen en emotionele betekenis.

Maar herinneringen ophalen is maar soms perfect. Veel factoren, zoals context, emoties of persoonlijke vooroordelen, kunnen ons geheugen beïnvloeden. Dit maakt het menselijk geheugen ongelooflijk aanpasbaar, hoewel soms onbetrouwbaar. We reconstrueren herinneringen vaak in plaats van ze precies te herinneren zoals ze gebeurden. Deze aanpasbaarheid is echter essentieel voor leren en groei. Het helpt ons onnodige details te vergeten en ons te concentreren op wat ertoe doet. Deze flexibiliteit is een van de belangrijkste manieren waarop het menselijk geheugen verschilt van de meer rigide systemen die in AI worden gebruikt.

Hoe verwerken en slaan LLM's informatie op?

LLM's, zoals GPT-4 en BERT, werken volgens compleet andere principes bij het verwerken en opslaan van informatie. Deze modellen worden getraind op enorme datasets die tekst uit verschillende bronnen bevatten, zoals boeken, websites, artikelen, etc. Tijdens de training leren LLM's statistische patronen binnen taal, waarbij ze identificeren hoe woorden en zinnen zich tot elkaar verhouden. In plaats van een geheugen in de menselijke zin, coderen LLM's deze patronen in miljarden parameters, wat numerieke waarden zijn die bepalen hoe het model reacties voorspelt en genereert op basis van invoerprompts.

LLM's hebben geen expliciete geheugenopslag zoals mensen. Wanneer we een LLM een vraag stellen, herinnert deze zich geen eerdere interactie of de specifieke gegevens waarop deze is getraind. In plaats daarvan genereert deze een antwoord door de meest waarschijnlijke reeks woorden te berekenen op basis van de trainingsgegevens. Dit proces wordt aangestuurd door complexe algoritmen, met name de transformator architectuur, waardoor het model zich kan concentreren op relevante delen van de invoertekst (aandachtsmechanisme) om samenhangende en contextueel passende antwoorden te produceren.

Op deze manier is het geheugen van LLM's geen echt geheugensysteem, maar een bijproduct van hun opleiding. Ze vertrouwen op patronen die tijdens hun opleiding zijn gecodeerd om reacties te genereren, en zodra de opleiding is voltooid, leren of passen ze zich alleen in realtime aan als ze opnieuw worden getraind met nieuwe gegevens. Dit is een belangrijk verschil met het menselijk geheugen, dat zich voortdurend ontwikkelt door middel van levenservaring.

Parallellen tussen menselijk geheugen en LLM's

Ondanks de fundamentele verschillen tussen hoe mensen en LLM's omgaan met informatie, zijn er een aantal interessante parallellen die het vermelden waard zijn. Beide systemen vertrouwen sterk op patroonherkenning om data te verwerken en te begrijpen. Bij mensen is patroonherkenning essentieel voor leren: gezichten herkennen, taal begrijpen of eerdere ervaringen herinneren. Ook LLM's zijn experts in patroonherkenning en gebruiken hun trainingsdata om te leren hoe taal werkt, het volgende woord in een reeks te voorspellen en zinvolle tekst te genereren.

Context speelt ook een cruciale rol in zowel het menselijk geheugen als LLM's. In het menselijk geheugen helpt context ons om informatie effectiever te herinneren. Bijvoorbeeld, in dezelfde omgeving zijn waar iemand iets heeft geleerd, kan herinneringen oproepen die gerelateerd zijn aan die plek. Op dezelfde manier gebruiken LLM's de context die wordt geboden door de invoertekst om hun reacties te sturen. Het transformermodel stelt LLM's in staat om aandacht te besteden aan specifieke tokens (woorden of zinnen) binnen de invoer, waardoor de reactie wordt afgestemd op de omringende context.

Bovendien laten mensen en LLM's zien wat er vergeleken kan worden met primaat en recentie effecten. Mensen onthouden items aan het begin en einde van een lijst eerder, bekend als de primacy- en recency-effecten. In LLM's wordt dit weerspiegeld door hoe het model specifieke tokens zwaarder weegt, afhankelijk van hun positie in de invoerreeks. De aandachtsmechanismen in transformers geven vaak prioriteit aan de meest recente tokens, waardoor LLM's reacties kunnen genereren die contextueel passend lijken, net zoals mensen vertrouwen op recente informatie om herinnering te sturen.

Belangrijkste verschillen tussen menselijk geheugen en LLM's

Hoewel de parallellen tussen het menselijk geheugen en LLM's interessant zijn, zijn de verschillen veel diepgaander. Het eerste significante verschil is de aard van geheugenvorming. Het menselijk geheugen evolueert voortdurend, gevormd door nieuwe ervaringen, emoties en context. Iets nieuws leren draagt ​​bij aan ons geheugen en kan veranderen hoe we herinneringen waarnemen en herinneren. LLM's zijn daarentegen statisch na de training. Zodra een LLM is getraind op een dataset, is zijn kennis vastgelegd totdat hij opnieuw wordt getraind. Hij past zijn geheugen niet in realtime aan of werkt het niet bij op basis van nieuwe ervaringen.

Een ander belangrijk verschil is hoe informatie wordt opgeslagen en opgehaald. Het menselijk geheugen is selectief: we hebben de neiging om emotioneel significante gebeurtenissen te onthouden, terwijl triviale details na verloop van tijd vervagen. LLM's hebben deze selectiviteit niet. Ze slaan informatie op als patronen die zijn gecodeerd in hun parameters en halen deze op op basis van statistische waarschijnlijkheid, niet relevantie of emotionele betekenis. Dit leidt tot een van de meest duidelijke contrasten: "LLM's hebben geen idee van belangrijkheid of persoonlijke ervaring, terwijl het menselijk geheugen diep persoonlijk is en wordt gevormd door het emotionele gewicht dat we aan verschillende ervaringen toekennen.”

Een van de meest kritische verschillen ligt in hoe vergeten functioneert. Het menselijk geheugen heeft een adaptief vergeetmechanisme dat cognitieve overbelasting voorkomt en helpt bij het prioriteren van belangrijke informatie. Vergeten is essentieel om de focus te behouden en ruimte te maken voor nieuwe ervaringen. Deze flexibiliteit laat ons achterhaalde of irrelevante informatie loslaten en ons geheugen voortdurend updaten.

Daarentegen onthouden LLM's op deze adaptieve manier. Zodra een LLM is getraind, behoudt hij alles binnen zijn blootgestelde dataset. Het model onthoudt deze informatie alleen als het opnieuw wordt getraind met nieuwe data. In de praktijk kunnen LLM's echter eerdere informatie kwijtraken tijdens lange gesprekken vanwege tokenlengtebeperkingen, wat de illusie van vergeten kan creëren, hoewel dit een technische beperking is in plaats van een cognitief proces.

Ten slotte is het menselijk geheugen verweven met bewustzijn en intentie. We herinneren ons actief specifieke herinneringen of onderdrukken andere, vaak geleid door emoties en persoonlijke intenties. LLM's daarentegen missen bewustzijn, intentie of emoties. Ze genereren reacties op basis van statistische waarschijnlijkheden zonder begrip of bewuste focus achter hun acties.

Implicaties en toepassingen

De verschillen en parallellen tussen menselijk geheugen en LLM's hebben essentiële implicaties voor cognitieve wetenschap en praktische toepassingen; door te bestuderen hoe LLM's taal en informatie verwerken, kunnen onderzoekers nieuwe inzichten krijgen in menselijke cognitie, met name op gebieden als patroonherkenning en contextueel begrip. Omgekeerd kan het begrijpen van menselijk geheugen helpen de LLM-architectuur te verfijnen, waardoor hun vermogen om complexe taken uit te voeren en meer contextueel relevante reacties te genereren, wordt verbeterd.

Wat praktische toepassingen betreft, worden LLM's al gebruikt in sectoren zoals onderwijs, gezondheidszorg en klantenservice. Inzicht in hoe ze informatie verwerken en opslaan, kan leiden tot een betere implementatie in deze sectoren. In het onderwijs kunnen LLM's bijvoorbeeld worden gebruikt om gepersonaliseerde leermiddelen te creëren die zich aanpassen aan de voortgang van een student. In de gezondheidszorg kunnen ze helpen bij de diagnostiek door patronen in patiëntgegevens te herkennen. Ethische overwegingen moeten echter ook in overweging worden genomen, met name met betrekking tot privacy, gegevensbeveiliging en mogelijk misbruik van AI in gevoelige contexten.

The Bottom Line

De relatie tussen menselijk geheugen en LLM's onthult opwindende mogelijkheden voor AI-ontwikkeling en ons begrip van cognitie. Hoewel LLM's krachtige hulpmiddelen zijn die bepaalde aspecten van het menselijk geheugen kunnen nabootsen, zoals patroonherkenning en contextuele relevantie, missen ze de aanpassingsvermogen en emotionele diepgang die menselijke ervaring definiëren.

Naarmate AI vordert, is de vraag niet of machines het menselijk geheugen zullen repliceren, maar hoe we hun unieke krachten kunnen gebruiken om onze vaardigheden aan te vullen. De toekomst ligt in hoe deze verschillen innovatie en ontdekkingen kunnen stimuleren.