Minns LLMs som människor? Utforska paralleller och skillnader

Minne är en av de mest fascinerande aspekterna av mänsklig kognition. Det låter oss lära av erfarenheter, minnas tidigare händelser och hantera världens komplexitet. Maskiner visar upp anmärkningsvärda förmågor allt eftersom Artificial Intelligence (AI) framsteg, särskilt med Stora språkmodeller (LLMs). De bearbetar och genererar text som efterliknar mänsklig kommunikation. Detta väcker en viktig fråga: Minns LLMs på samma sätt som människor gör?

I framkanten av Naturlig språkbehandling (NLP), modeller som GPT-4 tränas på stora datamängder. De förstår och genererar språk med hög noggrannhet. Dessa modeller kan engagera sig i konversationer, svara på frågor och skapa sammanhängande och relevant innehåll. Men trots dessa förmågor, hur LLMs lagra och hämta information skiljer sig väsentligt från mänskligt minne. Personliga upplevelser, känslor och biologiska processer formar mänskligt minne. Däremot förlitar sig LLM på statiska datamönster och matematiska algoritmer. Därför är det viktigt att förstå denna distinktion för att utforska de djupare komplexiteten i hur AI-minne kan jämföras med det hos människor.

Hur fungerar mänskligt minne?

Mänskligt minne är en komplex och vital del av våra liv, djupt kopplat till våra känslor, upplevelser och biologi. I sin kärna inkluderar det tre huvudtyper: sensoriskt minne, korttidsminne och långtidsminne.

Sensoriskt minne fångar upp snabba intryck från vår omgivning, som blixten från en förbipasserande bil eller ljudet av fotsteg, men dessa försvinner nästan omedelbart. Korttidsminnet, å andra sidan, lagrar information kort, vilket gör att vi kan hantera små detaljer för omedelbar användning. Till exempel, när man slår upp ett telefonnummer och ringer det direkt, är det korttidsminnet som fungerar.

Långtidsminnet är där den mänskliga erfarenhetens rikedom bor. Den innehåller våra kunskaper, färdigheter och känslomässiga minnen, ofta under en livstid. Denna typ av minne inkluderar deklarativt minne, som täcker fakta och händelser, och procedurminne, som involverar inlärda uppgifter och vanor. Att flytta minnen från korttidslagring till långtidslagring är en process som kallas konsolidering, och det beror på hjärnans biologiska system, särskilt hippocampus. Denna del av hjärnan hjälper till att stärka och integrera minnen över tid. Mänskligt minne är också dynamiskt, eftersom det kan förändras och utvecklas baserat på nya upplevelser och emotionell betydelse.

Men att återkalla minnen är bara ibland perfekt. Många faktorer, som sammanhang, känslor eller personliga fördomar, kan påverka vårt minne. Detta gör det mänskliga minnet otroligt anpassningsbart, men ibland opålitligt. Vi rekonstruerar ofta minnen snarare än att återkalla dem exakt när de hände. Denna anpassningsförmåga är dock avgörande för lärande och tillväxt. Det hjälper oss att glömma onödiga detaljer och fokusera på det som är viktigt. Denna flexibilitet är ett av de viktigaste sätten att mänskligt minne skiljer sig från de mer stela systemen som används i AI.

Hur LLMs behandlar och lagrar information?

LLM, såsom GPT-4 och BERTI, fungerar enligt helt andra principer vid bearbetning och lagring av information. Dessa modeller tränas på stora datamängder som består av text från olika källor, såsom böcker, webbplatser, artiklar, etc. Under utbildningen lär sig LLM:er statistiska mönster inom språket och identifierar hur ord och fraser relaterar till varandra. Istället för att ha ett minne i mänsklig bemärkelse kodar LLM:er dessa mönster till miljarder parametrar, som är numeriska värden som dikterar hur modellen förutsäger och genererar svar baserat på ingångsmeddelanden.

LLM:er har inte explicit minneslagring som människor. När vi ställer en fråga till en LLM kommer den inte ihåg en tidigare interaktion eller den specifika data den tränades på. Istället genererar den ett svar genom att beräkna den mest sannolika sekvensen av ord baserat på dess träningsdata. Denna process drivs av komplexa algoritmer, särskilt transformatorarkitektur, vilket gör att modellen kan fokusera på relevanta delar av inmatningstexten (uppmärksamhetsmekanism) för att producera sammanhängande och kontextuellt lämpliga svar.

På så sätt är juridiklärarnas minne inte ett faktiskt minnessystem utan en biprodukt av deras träning. De förlitar sig på mönster som kodats under träningen för att generera svar, och när träningen är klar lär eller anpassar de sig bara i realtid om de tränas om på ny data. Detta är en viktig skillnad från mänskligt minne, som ständigt utvecklas genom levd erfarenhet.

Paralleller mellan mänskligt minne och LLM

Trots de grundläggande skillnaderna mellan hur människor och LLM hanterar information är några intressanta paralleller värda att notera. Båda systemen är mycket beroende av mönsterigenkänning för att bearbeta och förstå data. Hos människor är mönsterigenkänning avgörande för att lära sig – känna igen ansikten, förstå språk eller återkalla tidigare erfarenheter. LLM:er är också experter på mönsterigenkänning och använder sina träningsdata för att lära sig hur språk fungerar, förutsäga nästa ord i en sekvens och generera meningsfull text.

Kontext spelar också en avgörande roll i både mänskligt minne och LLM. I mänskligt minne hjälper sammanhang oss att återkalla information mer effektivt. Till exempel att vara i samma miljö där man lärde sig något kan trigga minnen relaterade till den platsen. På liknande sätt använder LLM:er det sammanhang som inmatningstexten ger för att vägleda sina svar. Transformatormodellen gör det möjligt för LLM:er att uppmärksamma specifika tokens (ord eller fraser) inom inmatningen, vilket säkerställer att svaret överensstämmer med det omgivande sammanhanget.

Dessutom visar människor och LLM:er vad som kan liknas vid företräde och nyaktighet effekter. Människor är mer benägna att komma ihåg objekt i början och slutet av en lista, känd som företrädes- och nyhetseffekter. I LLMs speglas detta av hur modellen väger specifika tokens tyngre beroende på deras position i inmatningssekvensen. Uppmärksamhetsmekanismerna i transformatorer prioriterar ofta de senaste tokens, vilket hjälper LLM:er att generera svar som verkar kontextuellt lämpliga, ungefär som hur människor förlitar sig på färsk information för att vägleda återkallelsen.

Nyckelskillnader mellan mänskligt minne och LLM

Även om parallellerna mellan mänskligt minne och LLM är intressanta, är skillnaderna mycket djupare. Den första signifikanta skillnaden är karaktären av minnesbildning. Mänskligt minne utvecklas ständigt, format av nya upplevelser, känslor och sammanhang. Att lära sig något nytt ökar vårt minne och kan förändra hur vi uppfattar och återkallar minnen. LLM, å andra sidan, är statiska efter träning. När en LLM väl har tränats på en datamängd är dess kunskap fixerad tills den genomgår omskolning. Den anpassar eller uppdaterar inte sitt minne i realtid baserat på nya upplevelser.

En annan viktig skillnad är hur information lagras och hämtas. Människans minne är selektivt – vi tenderar att minnas känslomässigt betydelsefulla händelser, medan triviala detaljer bleknar med tiden. LLM har inte denna selektivitet. De lagrar information som mönster kodade i sina parametrar och hämtar den baserat på statistisk sannolikhet, inte relevans eller emotionell signifikans. Detta leder till en av de mest uppenbara kontrasterna: "LLM har ingen uppfattning om betydelse eller personlig erfarenhet, medan mänskligt minne är djupt personligt och format av den känslomässiga vikt vi tilldelar olika upplevelser.”

En av de mest kritiska skillnaderna ligger i hur glömska fungerar. Människans minne har en adaptiv glömmamekanism som förhindrar kognitiv överbelastning och hjälper till att prioritera viktig information. Att glömma är viktigt för att behålla fokus och skapa utrymme för nya upplevelser. Denna flexibilitet låter oss släppa föråldrad eller irrelevant information och ständigt uppdatera vårt minne.

Däremot minns LLM på detta adaptiva sätt. När en LLM väl är utbildad behåller den allt i sin exponerade datauppsättning. Modellen kommer bara ihåg denna information om den tränas om med nya data. Men i praktiken kan LLM:er tappa reda på tidigare information under långa konversationer på grund av symboliska längdbegränsningar, vilket kan skapa en illusion av att glömma, även om detta är en teknisk begränsning snarare än en kognitiv process.

Slutligen är det mänskliga minnet sammanflätat med medvetande och uppsåt. Vi minns aktivt specifika minnen eller undertrycker andra, ofta styrda av känslor och personliga avsikter. LLM, däremot, saknar medvetenhet, avsikt eller känslor. De genererar svar baserade på statistiska sannolikheter utan att förstå eller medvetet fokus bakom sina handlingar.

Implikationer och tillämpningar

Skillnaderna och parallellerna mellan mänskligt minne och LLM har väsentliga implikationer i kognitionsvetenskap och praktiska tillämpningar; genom att studera hur LLM:er bearbetar språk och information kan forskare få nya insikter om mänsklig kognition, särskilt inom områden som mönsterigenkänning och kontextuell förståelse. Omvänt kan förståelsen av mänskligt minne hjälpa till att förfina LLM-arkitekturen, förbättra deras förmåga att hantera komplexa uppgifter och generera mer kontextuellt relevanta svar.

När det gäller praktiska tillämpningar används juridikprogram redan inom områden som utbildning, hälso- och sjukvård och kundservice. Att förstå hur de bearbetar och lagrar information kan leda till bättre implementering inom dessa områden. Till exempel, inom utbildning, skulle juridikprogram kunna användas för att skapa personliga inlärningsverktyg som anpassar sig baserat på en students framsteg. Inom hälso- och sjukvården kan de hjälpa till vid diagnostik genom att känna igen mönster i patientdata. Etiska överväganden måste dock också beaktas, särskilt när det gäller integritet, datasäkerhet och potentiellt missbruk av AI i känsliga sammanhang.

The Bottom Line

Relationen mellan mänskligt minne och LLM avslöjar spännande möjligheter för AI-utveckling och vår förståelse av kognition. Även om LLM är kraftfulla verktyg som kan efterlikna vissa aspekter av mänskligt minne, såsom mönsterigenkänning och kontextuell relevans, saknar de den anpassningsförmåga och känslomässiga djup som definierar mänsklig upplevelse.

När AI går framåt är frågan inte om maskiner kommer att replikera mänskligt minne utan hur vi kan använda deras unika styrkor för att komplettera våra förmågor. Framtiden ligger i hur dessa skillnader kan driva innovation och upptäckter.