Czy sztuczna inteligencja może osiągnąć pamięć porównywalną z ludzką? Odkrywamy drogę do przesyłania myśli

Pamięć pomaga ludziom pamiętać, kim są. Utrzymuje ich doświadczenia, wiedzę i uczucia w łączności. W przeszłości uważano, że pamięć znajduje się wyłącznie w ludzkim mózgu. Teraz naukowcy badają, jak przechowywać pamięć w maszynach.

Artificial Intelligence (AI) Rozwój mózgu przebiega dynamicznie dzięki powszechnemu stosowaniu technologii. Potrafi on teraz uczyć się i zapamiętywać informacje w sposób zbliżony do ludzkiego myślenia. Jednocześnie naukowcy badają, jak mózg zapisuje i przywołuje wspomnienia. Te dwie dziedziny zbiegają się.

Niektóre systemy sztucznej inteligencji mogą wkrótce być w stanie przechowywać osobiste wspomnienia i przywoływać przeszłe doświadczenia za pomocą modeli cyfrowych. Stwarza to nowe możliwości przechowywania pamięci w formach niebiologicznych. Naukowcy badają również koncepcję przesyłania ludzkich myśli do maszyn, co mogłoby zmienić sposób, w jaki ludzie postrzegają tożsamość i pamięć. Jednak te postępy budzą poważne obawy. Przechowywanie wspomnień lub myśli w maszynach rodzi pytania o kontrolę, prywatność i własność. Znaczenie samej pamięci może zacząć się zmieniać wraz z tymi zmianami. Wraz z ciągłym postępem w dziedzinie sztucznej inteligencji granica między ludzkim a maszynowym rozumieniem pamięci stopniowo się zaciera.

Czy sztuczna inteligencja może odtworzyć ludzką pamięć?

Pamięć ludzka jest kluczowym elementem naszych zdolności poznawczych, umożliwiając nam myślenie i zapamiętywanie informacji. Pomaga nam uczyć się, planować i rozumieć świat. Pamięć działa na różne sposoby. Każdy typ pamięci ma swoją własną rolę. Pamięć krótkotrwała jest wykorzystywana do zadań wymagających natychmiastowej uwagi. Przechowuje informacje przez krótki czas, na przykład numer telefonu lub kilka słów w zdaniu. Pamięć długotrwała przechowuje informacje przez dłuższy czas. Dotyczy to faktów, nawyków i wydarzeń osobistych.

W obrębie pamięci długotrwałej można wyróżnić więcej typów. Epizodyczna pamięć Przechowuje doświadczenia życiowe. Śledzi wydarzenia, takie jak wycieczka szkolna czy urodziny.. Pamięć semantyczna Zapisuje wiedzę ogólną. Obejmuje fakty, takie jak nazwa stolicy kraju czy znaczenie prostych terminów. Wszystkie te rodzaje pamięci zależą od mózgu. Procesy te opierają się na hipokampOdgrywa znaczącą rolę w tworzeniu i przywoływaniu wspomnień. Kiedy człowiek uczy się czegoś nowego, mózg tworzy wzorzec aktywności między neuronami. Wzorce te działają jak ścieżki. Pomagają przechowywać informacje i ułatwiają ich późniejsze przywołanie. W ten sposób mózg buduje pamięć z czasem.

W 2024, Naukowcy z MIT opublikowali badanie Modelowanie szybkiego kodowania pamięci w obwodzie hipokampa. Praca ta pokazuje, jak neurony szybko i skutecznie adaptują się do przechowywania nowych informacji. Dostarcza ona wglądu w to, jak ludzki mózg może stale się uczyć i zapamiętywać.

Jak sztuczna inteligencja naśladuje ludzką pamięć

Celem sztucznej inteligencji jest naśladowanie niektórych z tych funkcji mózgu. Większość systemów sztucznej inteligencji wykorzystuje sieci neuronowe które naśladują strukturę mózgu. Budowa mózgu jest dla nich inspiracją. Modele transformatorów Są one obecnie standardem w wielu zaawansowanych systemach. Przykładami są Grok 3 firmy xAI, Gemini firmy Google i seria GPT firmy OpenAI. Modele te uczą się wzorców na podstawie danych i mogą przechowywać złożone informacje. W niektórych zadaniach inny typ, tzw. Powtarzające się sieci neuronowe (RNN) Modele te lepiej nadają się do przetwarzania danych napływających sekwencyjnie, takich jak mowa czy tekst pisany. Oba typy pomagają sztucznej inteligencji przechowywać i zarządzać informacjami w sposób przypominający pamięć ludzką.

Pamięć sztucznej inteligencji różni się jednak od pamięci ludzkiej. Nie uwzględnia emocji ani osobistego rozumienia. Pod koniec 2024 roku naukowcy z Google Research przedstawili nową architekturę modelu rozszerzonej pamięci, zwaną Tytani. Ten projekt dodaje neuronowy moduł pamięci długotrwałej, obok tradycyjnych mechanizmów uwagi. Umożliwia to modelowi przechowywanie i przywoływanie informacji ze znacznie szerszego kontekstu, obejmującego ponad 2 miliony tokenów, przy jednoczesnym zachowaniu szybkiego uczenia i wnioskowania. W testach porównawczych, obejmujących modelowanie języka, rozumowanie i genomikę, Titans przewyższył standardowe modele transformatorowe i inne warianty z ulepszoną pamięcią. Stanowi to znaczący krok w kierunku systemów AI, które mogą przechowywać i wykorzystywać informacje przez dłuższy czas, chociaż niuanse emocjonalne i pamięć osobista pozostają poza ich zasięgiem.

Neuromorficzne przetwarzanie danych: podejście przypominające mózg

Obliczenia neuromorficzne To kolejny obszar rozwoju. Wykorzystuje on specjalne chipy, które działają jak komórki mózgowe. IBM TrueNorth oraz Loihi 2 firmy Intel Oto dwa przykłady. Te układy scalone wykorzystują neurony impulsowe. Przetwarzają informacje tak jak mózg. W 2025 roku Intel wypuścił zaktualizowaną wersję Loihi 2. Była szybsza i zużywała mniej energii. Naukowcy uważają, że ta technologia może w przyszłości pomóc sztucznej inteligencji w upodobnieniu pamięci do ludzkiej.

Innym ulepszeniem są systemy operacyjne oparte na pamięci. Jednym z przykładów jest MemOSPomaga sztucznej inteligencji zapamiętywać interakcje użytkownika w wielu sesjach. Starsze systemy często zapominały wcześniejszego kontekstu. Ten problem, znany jako silos pamięci, sprawił, że sztuczna inteligencja stała się mniej użyteczna. MemOS próbuje to naprawić. Testy wykazały, że pomogło to usprawnić rozumowanie sztucznej inteligencji i zwiększyć jej spójność odpowiedzi.

Przesyłanie myśli do maszyn: Czy to możliwe?

Pomysł przesyłania ludzkich myśli do maszyn nie jest już tylko science fiction. To obecnie rozwijający się obszar badań, wspierany przez postęp w dziedzinie interfejsów mózg-komputer (BCI). Interfejsy te tworzą połączenie między ludzkim mózgiem a urządzeniami zewnętrznymi. Działają one poprzez odczytywanie sygnałów mózgowych i przekształcanie ich w polecenia cyfrowe.

Na początku 2025, Neuralink przeprowadziła badania na ludziach z implantami BCI. Urządzenia te umożliwiły osobom sparaliżowanym sterowanie komputerami i kończynami robotów wyłącznie za pomocą myśli. Inna firma, SynchronizujFirma również odnotowała sukcesy w zakresie nieinwazyjnych interfejsów BCI. Ich systemy umożliwiły użytkownikom interakcję z narzędziami cyfrowymi i skuteczną komunikację pomimo znacznych ograniczeń fizycznych.

Wyniki te pokazują, że połączenie mózgu z maszynami jest możliwe. Jednak obecne interfejsy BCI wciąż mają wiele ograniczeń. Nie są w stanie w pełni uchwycić całej aktywności mózgu. Ich działanie zależy od częstych korekt i złożonych algorytmów. Dodatkowo, istnieją poważne obawy dotyczące prywatności. Ponieważ dane mózgowe są wrażliwe, ich niewłaściwe wykorzystanie może prowadzić do poważnych problemów etycznych.

Cel przesyłania myśli wykracza poza odczytywanie sygnałów mózgowych. Polega on na skopiowaniu całej pamięci i procesów myślowych danej osoby do maszyny. Ta koncepcja jest znana jako Emulacja całego mózgu (WBE)Wymaga to zmapowania każdego neuronu i połączenia w mózgu, a następnie odtworzenia sposobu ich działania za pomocą oprogramowania.

W 2024 roku naukowcy z MIT badali sieci neuronowe w kilku mózgi ssakówWykorzystali zaawansowane metody obrazowania do mapowania złożonych połączeń między neuronami. Badanie objęło gatunki takie jak myszy, małpy i ludzie, a ten krok okazał się pomocny. Jednak ludzki mózg jest o wiele bardziej złożony. Zawiera około 86 miliardów neuronów i biliony synaps. Z tego powodu wielu naukowców twierdzi, że pełna emulacja mózgu może zająć jeszcze dekady.

Kultura popularna ułatwiła ludziom wyobrażenie sobie takiej przyszłości. Programy telewizyjne takie jak Czarne lustro oraz Prześlij Przedstawiają fikcyjne światy, w których ludzkie umysły są przechowywane w formie cyfrowej. Historie te podkreślają zarówno potencjalne korzyści, jak i poważne zagrożenia związane z taką technologią. Budzą również poważne obawy dotyczące tożsamości osobistej, kontroli i wolności. Chociaż idee te budzą zainteresowanie opinii publicznej, technologia w świecie rzeczywistym wciąż jest daleka od osiągnięcia tego poziomu. Wiele wyzwań naukowych i etycznych pozostaje nierozwiązanych, w tym kwestia ochrony danych osobowych i kwestia, czy umysł cyfrowy rzeczywiście dorównuje umysłowi ludzkiemu.

Wyzwania etyczne i przyszła ścieżka

Pomysł przechowywania ludzkich wspomnień i myśli w maszynach budzi poważne wątpliwości natury etycznej. Jednym z głównych problemów jest kwestia własności i kontroli. Po digitalizacji wspomnień nie jest jasne, kto ma prawo do ich wykorzystywania i zarządzania nimi. Istnieje również ryzyko, że dane osobowe mogą zostać udostępnione bez zezwolenia lub wykorzystane w szkodliwy sposób.

Kolejne istotne pytanie dotyczy świadomości SI. Skoro systemy SI potrafią przechowywać i przetwarzać pamięć tak jak ludzie, niektórzy zastanawiają się, czy mogłyby stać się świadome. Niektórzy uważają, że może się to stać w przyszłości. Inni twierdzą, że SI to wciąż jedynie narzędzie, które wykonuje instrukcje bez rzeczywistej świadomości.

Społeczny wpływ przesyłania pamięci jest również poważnym problemem. Ponieważ technologia ta jest droga, może być dostępna tylko dla osób zamożnych. Może to pogłębić istniejące nierówności społeczne.

Co więcej, DARPA Kontynuuje prace nad BCI w ramach programu N3. Projekty te koncentrują się na opracowywaniu niechirurgicznych systemów łączących ludzkie myśli z maszynami. Celem jest usprawnienie procesu podejmowania decyzji i uczenia się. Kolejnym rozwijającym się obszarem są komputery kwantowe. W 2024 roku Google zaprezentował swój układ Willow. Układ ten wykazał się wysoką wydajnością w zakresie korekcji błędów i szybkiego przetwarzania. Chociaż systemy kwantowe tego typu mogą pomóc w wydajniejszym przechowywaniu i przetwarzaniu pamięci, nadal istnieją pewne ograniczenia. Ludzki mózg ma około 86 miliardów neuronów i biliony połączeń. Mapowanie wszystkich tych ścieżek, znanych jako konektom, jest niezwykle trudnym zadaniem. W rezultacie pełne przesyłanie myśli nie jest jeszcze możliwe.

Edukacja publiczna jest również niezbędna. Wiele osób nie do końca rozumie, jak działa sztuczna inteligencja. To prowadzi do strachu i dezorientacji. Uczenie ludzi, co sztuczna inteligencja potrafi, a czego nie potrafi, pomaga budować zaufanie. Wspiera również bezpieczniejsze korzystanie z nowych technologii.

Bottom Line

Sztuczna inteligencja stopniowo uczy się zarządzać pamięcią w sposób przypominający ludzkie procesy myślowe. Modele i podejścia, takie jak sieci neuronowe, neuromorficzne układy scalone i interfejsy mózg-komputer, wykazują stały postęp. Te zmiany pomagają sztucznej inteligencji efektywniej przechowywać i przetwarzać informacje.

Jednak cel, jakim jest pełna imitacja ludzkiej pamięci lub przesyłanie myśli do maszyn, jest wciąż odległy. Istnieje wiele barier technicznych, wysokie koszty i poważne problemy etyczne, które należy rozwiązać. Ponadto kluczowe są kwestie takie jak prywatność danych, tożsamość i równy dostęp. Kluczową rolę odgrywa również zrozumienie społeczne. Kiedy ludzie wiedzą, jak działają te systemy, chętniej im ufają i je akceptują. Chociaż pamięć sztucznej inteligencji może w przyszłości zmienić sposób, w jaki postrzegamy ludzką tożsamość, pozostaje ona rozwijającą się dziedziną i nie jest jeszcze częścią codziennego życia.