Liệu LLM có nhớ giống như con người không? Khám phá sự tương đồng và khác biệt

Trí nhớ là một trong những khía cạnh hấp dẫn nhất của nhận thức con người. Nó cho phép chúng ta học hỏi từ kinh nghiệm, nhớ lại các sự kiện trong quá khứ và quản lý sự phức tạp của thế giới. Máy móc đang thể hiện những khả năng đáng kinh ngạc khi Artificial Intelligence (AI) tiến bộ, đặc biệt là với Mô hình ngôn ngữ lớn (LLM). Chúng xử lý và tạo ra văn bản mô phỏng giao tiếp của con người. Điều này đặt ra một câu hỏi quan trọng: Liệu các LLM có nhớ giống như con người không?

Ở rìa hàng đầu của Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP), các mô hình như GPT-4 được đào tạo trên các tập dữ liệu lớn. Họ hiểu và tạo ra ngôn ngữ với độ chính xác cao. Các mô hình này có thể tham gia vào các cuộc trò chuyện, trả lời các câu hỏi và tạo ra nội dung mạch lạc và có liên quan. Tuy nhiên, bất chấp những khả năng này, cách LLM hàng và lấy lại thông tin khác biệt đáng kể so với trí nhớ của con người. Những trải nghiệm cá nhân, cảm xúc và quá trình sinh học định hình trí nhớ của con người. Ngược lại, LLM dựa vào các mô hình dữ liệu tĩnh và thuật toán toán học. Do đó, việc hiểu được sự khác biệt này là điều cần thiết để khám phá sự phức tạp sâu sắc hơn về cách trí nhớ AI so sánh với trí nhớ của con người.

Trí nhớ của con người hoạt động như thế nào?

Trí nhớ của con người là một phần phức tạp và quan trọng trong cuộc sống của chúng ta, gắn chặt với cảm xúc, trải nghiệm và sinh học của chúng ta. Về bản chất, nó bao gồm ba loại chính: trí nhớ cảm giác, trí nhớ ngắn hạn và trí nhớ dài hạn.

Trí nhớ cảm giác ghi lại những ấn tượng nhanh chóng từ môi trường xung quanh, chẳng hạn như ánh đèn pha của một chiếc xe chạy qua hay tiếng bước chân, nhưng những ấn tượng này nhanh chóng biến mất. Mặt khác, trí nhớ ngắn hạn lưu giữ thông tin trong thời gian ngắn, cho phép chúng ta xử lý các chi tiết nhỏ để sử dụng ngay lập tức. Ví dụ, khi một người tra cứu một số điện thoại và gọi ngay lập tức, đó chính là trí nhớ ngắn hạn đang hoạt động.

Bộ nhớ dài hạn là nơi lưu giữ sự phong phú của trải nghiệm con người. Nó lưu giữ kiến ​​thức, kỹ năng và ký ức cảm xúc của chúng ta, thường là trong suốt cuộc đời. Loại trí nhớ này bao gồm trí nhớ khai báo, bao gồm các sự kiện và sự kiện, và trí nhớ thủ tục, bao gồm các nhiệm vụ và thói quen đã học. Việc di chuyển trí nhớ từ lưu trữ ngắn hạn sang lưu trữ dài hạn là một quá trình được gọi là hợp nhấtvà điều này phụ thuộc vào hệ thống sinh học của não, đặc biệt là hồi hải mã. Phần não này giúp củng cố và tích hợp trí nhớ theo thời gian. Trí nhớ của con người cũng rất năng động, vì nó có thể thay đổi và phát triển dựa trên những trải nghiệm mới và ý nghĩa cảm xúc.

Nhưng việc nhớ lại ký ức chỉ đôi khi là hoàn hảo. Nhiều yếu tố, như bối cảnh, cảm xúc hoặc thành kiến ​​cá nhân, có thể ảnh hưởng đến trí nhớ của chúng ta. Điều này làm cho trí nhớ của con người có khả năng thích ứng đáng kinh ngạc, mặc dù đôi khi không đáng tin cậy. Chúng ta thường tái tạo ký ức thay vì nhớ lại chúng chính xác như chúng đã xảy ra. Tuy nhiên, khả năng thích ứng này rất cần thiết cho việc học và phát triển. Nó giúp chúng ta quên đi những chi tiết không cần thiết và tập trung vào những gì quan trọng. Tính linh hoạt này là một trong những cách chính mà trí nhớ của con người khác với các hệ thống cứng nhắc hơn được sử dụng trong AI.

LLM xử lý và lưu trữ thông tin như thế nào?

LLM, chẳng hạn như GPT-4 và Chứng nhận, hoạt động trên các nguyên tắc hoàn toàn khác nhau khi xử lý và lưu trữ thông tin. Các mô hình này được đào tạo trên các tập dữ liệu lớn bao gồm văn bản từ nhiều nguồn khác nhau, chẳng hạn như sách, trang web, bài viết, v.v. Trong quá trình đào tạo, LLM học các mẫu thống kê trong ngôn ngữ, xác định cách các từ và cụm từ liên quan đến nhau. Thay vì có trí nhớ theo nghĩa của con người, LLM mã hóa các mẫu này thành hàng tỷ tham số, là các giá trị số quyết định cách mô hình dự đoán và tạo phản hồi dựa trên các lời nhắc nhập liệu.

LLM không có bộ nhớ lưu trữ rõ ràng như con người. Khi chúng ta hỏi LLM một câu hỏi, nó không nhớ tương tác trước đó hoặc dữ liệu cụ thể mà nó được đào tạo. Thay vào đó, nó tạo ra phản hồi bằng cách tính toán chuỗi từ có khả năng xảy ra nhất dựa trên dữ liệu đào tạo của nó. Quá trình này được điều khiển bởi các thuật toán phức tạp, đặc biệt là kiến trúc máy biến áp, cho phép mô hình tập trung vào các phần có liên quan của văn bản đầu vào (cơ chế chú ý) để tạo ra phản hồi mạch lạc và phù hợp với ngữ cảnh.

Theo cách này, trí nhớ của LLM không phải là một hệ thống ghi nhớ thực sự mà là sản phẩm phụ của quá trình đào tạo. Họ dựa vào các mẫu được mã hóa trong quá trình đào tạo để tạo ra phản ứng, và sau khi hoàn tất quá trình đào tạo, họ chỉ học hoặc thích nghi theo thời gian thực nếu được đào tạo lại dựa trên dữ liệu mới. Đây là một điểm khác biệt quan trọng so với trí nhớ của con người, vốn liên tục phát triển thông qua trải nghiệm sống.

Điểm tương đồng giữa trí nhớ con người và LLM

Mặc dù có những khác biệt cơ bản giữa cách con người và LLM xử lý thông tin, một số điểm tương đồng thú vị đáng lưu ý. Cả hai hệ thống đều dựa nhiều vào nhận dạng mẫu để xử lý và hiểu dữ liệu. Ở con người, nhận dạng mẫu rất quan trọng đối với việc học—nhận dạng khuôn mặt, hiểu ngôn ngữ hoặc nhớ lại những trải nghiệm trong quá khứ. LLM cũng là chuyên gia về nhận dạng mẫu, sử dụng dữ liệu đào tạo của họ để tìm hiểu cách ngôn ngữ hoạt động, dự đoán từ tiếp theo trong một chuỗi và tạo ra văn bản có nghĩa.

Bối cảnh cũng đóng vai trò quan trọng trong cả trí nhớ của con người và LLM. Trong trí nhớ của con người, bối cảnh giúp chúng ta nhớ lại thông tin hiệu quả hơn. Ví dụ, việc ở trong cùng một môi trường mà một người học được điều gì đó có thể kích hoạt những ký ức liên quan đến địa điểm đó. Tương tự như vậy, LLM sử dụng bối cảnh do văn bản đầu vào cung cấp để hướng dẫn phản hồi của họ. Mô hình chuyển đổi cho phép LLM chú ý đến các mã thông báo cụ thể (từ hoặc cụm từ) trong đầu vào, đảm bảo phản hồi phù hợp với bối cảnh xung quanh.

Hơn nữa, con người và LLM cho thấy những gì có thể được so sánh với tính ưu việt và tính mới mẻ hiệu ứng. Con người có nhiều khả năng nhớ các mục ở đầu và cuối danh sách, được gọi là hiệu ứng ưu tiên và gần đây. Trong LLM, điều này được phản ánh qua cách mô hình cân nhắc các mã thông báo cụ thể nhiều hơn tùy thuộc vào vị trí của chúng trong chuỗi đầu vào. Các cơ chế chú ý trong bộ chuyển đổi thường ưu tiên các mã thông báo gần đây nhất, giúp LLM tạo ra các phản hồi có vẻ phù hợp với ngữ cảnh, giống như cách con người dựa vào thông tin gần đây để hướng dẫn việc nhớ lại.

Sự khác biệt chính giữa trí nhớ con người và LLM

Mặc dù sự tương đồng giữa trí nhớ của con người và LLM rất thú vị, nhưng sự khác biệt thì sâu sắc hơn nhiều. Sự khác biệt đáng kể đầu tiên là bản chất của quá trình hình thành trí nhớ. Trí nhớ của con người liên tục phát triển, được định hình bởi những trải nghiệm, cảm xúc và bối cảnh mới. Học một điều gì đó mới mẻ sẽ bổ sung cho trí nhớ của chúng ta và có thể thay đổi cách chúng ta nhận thức và nhớ lại ký ức. Mặt khác, LLM là tĩnh sau khi đào tạo. Khi một LLM được đào tạo trên một tập dữ liệu, kiến ​​thức của nó sẽ được cố định cho đến khi nó trải qua quá trình đào tạo lại. Nó không thích ứng hoặc cập nhật trí nhớ của mình theo thời gian thực dựa trên những trải nghiệm mới.

Một điểm khác biệt quan trọng khác là cách thông tin được lưu trữ và truy xuất. Trí nhớ của con người có tính chọn lọc—chúng ta có xu hướng nhớ những sự kiện có ý nghĩa về mặt cảm xúc, trong khi những chi tiết tầm thường mờ dần theo thời gian. LLM không có tính chọn lọc này. Họ lưu trữ thông tin dưới dạng các mẫu được mã hóa trong các tham số của họ và truy xuất thông tin dựa trên khả năng thống kê, không phải sự liên quan hoặc ý nghĩa về mặt cảm xúc. Điều này dẫn đến một trong những sự tương phản rõ ràng nhất: “LLM không có khái niệm về tầm quan trọng hay kinh nghiệm cá nhân, trong khi trí nhớ của con người mang tính cá nhân sâu sắc và được hình thành bởi sức nặng cảm xúc mà chúng ta gán cho những trải nghiệm khác nhau.”

Một trong những khác biệt quan trọng nhất nằm ở cách quên hoạt động. Trí nhớ của con người có cơ chế quên thích ứng giúp ngăn ngừa tình trạng quá tải nhận thức và giúp ưu tiên thông tin quan trọng. Quên là điều cần thiết để duy trì sự tập trung và tạo không gian cho những trải nghiệm mới. Sự linh hoạt này cho phép chúng ta loại bỏ thông tin lỗi thời hoặc không liên quan, liên tục cập nhật trí nhớ của chúng ta.

Ngược lại, LLM nhớ theo cách thích ứng này. Sau khi LLM được đào tạo, nó sẽ giữ lại mọi thứ trong tập dữ liệu được phơi bày của nó. Mô hình chỉ nhớ thông tin này nếu nó được đào tạo lại bằng dữ liệu mới. Tuy nhiên, trên thực tế, LLM có thể mất dấu thông tin trước đó trong các cuộc trò chuyện dài do giới hạn độ dài mã thông báo, điều này có thể tạo ra ảo giác quên, mặc dù đây là hạn chế về mặt kỹ thuật chứ không phải là quá trình nhận thức.

Cuối cùng, trí nhớ của con người gắn liền với ý thức và mục đích. Chúng ta chủ động nhớ lại những ký ức cụ thể hoặc kìm nén những ký ức khác, thường được dẫn dắt bởi cảm xúc và ý định cá nhân. Ngược lại, LLM thiếu nhận thức, ý định hoặc cảm xúc. Họ tạo ra phản ứng dựa trên xác suất thống kê mà không hiểu hoặc tập trung cố ý đằng sau hành động của họ.

Ý nghĩa và ứng dụng

Sự khác biệt và điểm tương đồng giữa trí nhớ con người và LLM có ý nghĩa thiết yếu trong khoa học nhận thức và các ứng dụng thực tế; bằng cách nghiên cứu cách LLM xử lý ngôn ngữ và thông tin, các nhà nghiên cứu có thể có được những hiểu biết mới về nhận thức của con người, đặc biệt là trong các lĩnh vực như nhận dạng mẫu và hiểu biết theo ngữ cảnh. Ngược lại, hiểu biết về trí nhớ của con người có thể giúp tinh chỉnh kiến ​​trúc LLM, cải thiện khả năng xử lý các nhiệm vụ phức tạp và tạo ra các phản hồi có liên quan hơn theo ngữ cảnh.

Về ứng dụng thực tế, LLM đã được sử dụng trong các lĩnh vực như giáo dục, chăm sóc sức khỏe và dịch vụ khách hàng. Việc hiểu rõ cách chúng xử lý và lưu trữ thông tin có thể giúp triển khai tốt hơn trong các lĩnh vực này. Ví dụ, trong giáo dục, LLM có thể được sử dụng để tạo ra các công cụ học tập được cá nhân hóa, tự điều chỉnh dựa trên sự tiến bộ của học viên. Trong chăm sóc sức khỏe, chúng có thể hỗ trợ chẩn đoán bằng cách nhận dạng các mẫu hình trong dữ liệu bệnh nhân. Tuy nhiên, các cân nhắc về đạo đức cũng cần được xem xét, đặc biệt là liên quan đến quyền riêng tư, bảo mật dữ liệu và khả năng sử dụng sai mục đích AI trong các bối cảnh nhạy cảm.

Lời kết

Mối quan hệ giữa trí nhớ con người và LLM cho thấy những khả năng thú vị cho sự phát triển AI và sự hiểu biết của chúng ta về nhận thức. Trong khi LLM là những công cụ mạnh mẽ có khả năng mô phỏng một số khía cạnh nhất định của trí nhớ con người, chẳng hạn như nhận dạng mẫu và sự liên quan theo ngữ cảnh, chúng thiếu khả năng thích ứng và chiều sâu cảm xúc vốn định nghĩa nên trải nghiệm của con người.

Khi AI tiến bộ, câu hỏi không phải là liệu máy móc có sao chép được trí nhớ của con người hay không mà là làm thế nào chúng ta có thể sử dụng những điểm mạnh độc đáo của chúng để bổ sung cho khả năng của mình. Tương lai nằm ở cách những khác biệt này có thể thúc đẩy sự đổi mới và khám phá.