Hạt giống của ký ức: Xây dựng trí tuệ nhân tạo có khả năng ghi nhớ

Mỗi lần chúng ta mở ChatGPT, Claude, hay Gemini, chúng ta lại bắt đầu từ con số không. Mỗi cuộc trò chuyện, mỗi lời nhắc nhở, mỗi hiểu biết đều bị xóa sạch ngay khi chúng ta đóng tab. Dù người ta nói nhiều về trí thông minh, các hệ thống AI hiện nay lại mắc phải một dạng chứng mất trí nhớ nghiêm trọng. Chúng là những công cụ không có trạng thái, chứ không phải là những bộ óc tiến hóa.

Hạn chế đó gây bất tiện và định hình kiến ​​trúc của chính trí tuệ nhân tạo. Các mô hình có thể dự đoán thông tin tiếp theo, nhưng chúng không thể ghi nhớ những gì đã xảy ra trước đó một cách có ý nghĩa. Ngay cả khi chúng ta xây dựng các hệ thống đa phương thức có thể nhìn, nói và lập trình, chúng ta vẫn thiếu tính bền vững, vì vậy chúng ta có được một trí tuệ có thể bắt chước sự hiểu biết nhưng không bao giờ phát triển từ kinh nghiệm.

Không quốc tịch theo thiết kế

Sự lãng quên này thậm chí không phải là lỗi – mà là một lựa chọn thiết kế. Các mô hình ngôn ngữ lớn được tối ưu hóa về hiệu suất, với mỗi phiên được tách biệt để đảm bảo quyền riêng tư, sự đơn giản và khả năng mở rộng. Nhưng sự đánh đổi là sự phân mảnh. Ngữ cảnh quan trọng như tùy chọn người dùng, lịch sử tác vụ và kiến ​​thức tích lũy sẽ biến mất cùng với phiên trò chuyện. Tổng quan về các tác nhân có khả năng ghi nhớ. hiển thị Việc duy trì bộ nhớ giữa các phiên làm việc vẫn còn hiếm gặp trong các hệ thống phổ biến.

Một số người đã cố gắng vá lỗ hổng này bằng cách sử dụng phương pháp tạo thông tin tăng cường truy xuất (RAG) hoặc cơ sở dữ liệu vector để lấy các phần thông tin có liên quan, nhưng đây chỉ là những giải pháp tạm thời. Chúng mô phỏng tính liên tục mà không thực sự thể hiện được nó. Trí nhớ thực sự trong AI đòi hỏi một điều gì đó sâu sắc hơn: một cách để máy móc lưu trữ, xác minh và chia sẻ kiến ​​thức theo thời gian và trên các hệ sinh thái khác nhau. Trí nhớ cho phép Các tác nhân AI học hỏi từ các tương tác trong quá khứ, lưu giữ thông tin và duy trì ngữ cảnh.

Hạt giống: Đơn vị nguyên tử của bộ nhớ AI

Điều gì sẽ xảy ra nếu trí tuệ nhân tạo (AI) có thể mang theo kiến ​​thức của mình dưới dạng các đối tượng di động và có thể kiểm chứng được, giống như những hạt giống có thể nảy mầm ở bất cứ đâu? Những “Hạt giống” này là các đơn vị bộ nhớ được nén và mã hóa, lưu trữ ý nghĩa, nguồn gốc và ngữ cảnh một cách có cấu trúc. Chúng không phải là các tệp dữ liệu tĩnh mà là các mảnh hiểu biết độc lập, có khả năng được tham chiếu, truy vấn và tái sử dụng trên nhiều hệ thống.

Một Seed có thể chứa mọi thứ, từ một mẫu thiết kế đã học được đến hồ sơ khách hàng hoặc bản tóm tắt ngữ nghĩa của một cuộc hội thoại. Mỗi Seed đều mang theo siêu dữ liệu: mô hình nào đã tạo ra nó, trong ngữ cảnh nào và với độ chắc chắn nào. 

Nguồn gốc xuất xứ đó rất quan trọng. Nó cho phép các tác nhân AI tin tưởng và tái sử dụng thông tin từ các hệ thống khác mà không cần sao chép một cách mù quáng. Cách tiếp cận này phản ánh cách thức hoạt động của tri thức trong mạng lưới con người. Chúng ta không sao chép toàn bộ lịch sử; chúng ta chia sẻ những hiểu biết được chắt lọc – những mô hình được nén lại mã hóa ý nghĩa. "Hạt giống" (seeds) hướng đến mục tiêu làm điều tương tự cho máy móc.

Nén thông minh và nguồn gốc

Dĩ nhiên, nén dữ liệu không phải là điều mới mẻ, nhưng nén dữ liệu có ý nghĩa thì lại khác. Các cơ chế bộ nhớ có cấu trúc rất quan trọng đối với sự mạch lạc trong hội thoại dài hạn trong các hệ thống tác nhân, như Mem0. kiến trúc, ví dụ.

Mỗi Seed đều bao gồm các chữ ký mật mã đảm bảo khả năng truy xuất nguồn gốc. Hãy tưởng tượng một tác nhân AI xác minh rằng một đề xuất thiết kế nhất định đến từ hệ thống AI của một kiến ​​trúc sư đáng tin cậy chứ không phải từ một nguồn không được xác minh. Đó chính là nguồn gốc xuất xứ trong thực tế. Đó là điều cho phép khả năng tương tác mà không cần tập trung hóa: một nguyên tắc tương tự như cách các tiêu chuẩn nhận dạng phi tập trung hoạt động. xác nhận Con người và dữ liệu trực tuyến.

Khi ký ức được liên kết bằng mật mã với nguồn gốc và ý nghĩa, sự hợp tác trở nên khả thi. Các tác nhân có thể trao đổi, tham khảo hoặc xác thực kiến ​​thức của nhau mà không tiết lộ dữ liệu nhạy cảm.

Từ hệ thống khép kín đến hệ sinh thái sống

Hiện tại, hệ sinh thái AI giống như những khu vườn khép kín. OpenAI, Google và Anthropic lưu trữ dữ liệu người dùng trong các kho lưu trữ riêng biệt. Mỗi hệ sinh thái đều có API riêng, phương pháp tinh chỉnh riêng và quy tắc riêng. Không có cách nào để chuyển đổi thông tin thu được từ môi trường này sang môi trường khác một cách tự nhiên. Đó là lý do tại sao mọi trợ lý ảo đều giống như một bản sao, chứ không phải là sự tiếp nối.

Lớp bộ nhớ dựa trên Seed phá vỡ khuôn mẫu đó. Nếu ngữ cảnh có thể di chuyển, người dùng sẽ trở thành chủ sở hữu của bộ nhớ. Một nhà nghiên cứu có thể lấy nhiều năm làm việc được hỗ trợ bởi AI từ ChatGPT và tích hợp ngay lập tức vào Gemini hoặc một mô hình riêng. Một nhóm sáng tạo có thể chuyển đổi liền mạch từ hệ sinh thái này sang hệ sinh thái khác mà không cần đào tạo lại. Hệ thống tác nhân thông minh là... thay đổi Từ các mô hình riêng lẻ hướng tới mạng lưới các tác nhân hợp tác.

Đây không phải là giả thuyết. Trên thực tế, các đặc vụ phối hợp trong các cấu trúc ngang hàng, tập trung hoặc phân tán. "Hạt giống" sẽ đưa điều này tiến xa hơn, cho phép kiến ​​thức bền vững và có thể kiểm chứng được di chuyển khắp toàn bộ mạng lưới AI.

Trong mô hình này, bộ nhớ là một cơ sở hạ tầng. Các "hạt giống" hoạt động như các cơ sở dữ liệu ngữ nghĩa dành cho máy móc: đủ nhỏ gọn để lưu trữ trên chuỗi, đủ phong phú để tái tạo lại sự hiểu biết đầy đủ khi được truy vấn. Điều đó có nghĩa là AI không chỉ có thể nhận biết ngữ cảnh mà còn có thể mang theo ngữ cảnh.

Ý nghĩa của điều này là vô cùng to lớn. Hãy xem xét AI trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe. Hiện nay, dữ liệu bệnh nhân bị phân tán trên nhiều hệ thống không thể trao đổi ngữ cảnh một cách tự nhiên. Nếu AI y tế có thể trao đổi "Hạt giống" – những viên nang kiến ​​thức được mã hóa và có thể xác minh – thì tính liên tục trong chăm sóc sức khỏe có thể được cải thiện mà không làm mất đi quyền riêng tư. Trong giáo dục, AI học tập có thể lưu giữ tiến trình học tập của học sinh dưới dạng "Hạt giống" di động, đảm bảo mọi hệ thống đều hiểu được trình độ, phong cách và mục tiêu của học sinh.

Và trong các ngành công nghiệp sáng tạo, Seeds có thể tạo điều kiện cho sự hợp tác giữa các mô hình. Một tác nhân có thể thiết kế cấu trúc, một tác nhân khác tối ưu hóa nó, và tác nhân thứ ba mô phỏng hiệu suất của nó, tham chiếu đến cùng một lớp bộ nhớ dùng chung. Điều này phản ánh Sự tiến hóa từ các hệ thống tác nhân đơn lẻ sang các hệ sinh thái đa tác nhân.

Quyền sở hữu, đạo đức và nền kinh tế dữ liệu

Nhưng bộ nhớ cũng đặt ra những câu hỏi về quyền sở hữu. Ai sở hữu kiến ​​thức của AI – nhà cung cấp mô hình hay người dùng đã huấn luyện nó? Trong bối cảnh các chính phủ đang tranh luận về khả năng chuyển đổi dữ liệu và quyền của AI, điển hình là Đạo luật AI của EU, Seeds đề xuất một câu trả lời đơn giản: bộ nhớ thuộc về nguồn gốc của nó.

Nếu người dùng tạo ra một ý tưởng, "Hạt giống" (Seed) thu được có thể được mã hóa, ký điện tử và lưu trữ dưới danh tính kỹ thuật số của họ, giống như một mảnh ký tự được mã hóa của tâm trí họ. Đó không phải là phép ẩn dụ; đó là một khuôn khổ kỹ thuật cho trí tuệ nhân tạo có đạo đức. Hạt giống có thể mở ra một tương lai nơi sự hợp tác của AI không phải trả giá bằng việc xâm phạm quyền riêng tư, bằng cách gắn kết kiến ​​thức với nguồn gốc và sự đồng thuận.

Theo thời gian, những "Hạt giống" này có thể hình thành nền tảng của một nền kinh tế dữ liệu mới, trong đó chính bộ nhớ cũng trở nên có thể giao dịch được. Các mô hình có thể cấp phép hoặc tham chiếu "Hạt giống" từ các nguồn đáng tin cậy, trả tiền cho ngữ cảnh đã được xác minh thay vì dữ liệu thô. Đó là một nền kinh tế của sự hiểu biết thay vì khai thác.

Lớp trí tuệ tiếp theo

Khi trí tuệ nhân tạo học cách lưu trữ và chia sẻ ngữ cảnh của chính nó, nó sẽ không còn là một công cụ mà bắt đầu trở thành một hệ sinh thái. "Hạt giống" là một mô hình, một cách tư duy về trí tuệ phát triển, kết nối và trường tồn.

Trí tuệ nhân tạo (AI) ngày nay mạnh mẽ nhưng hay quên. AI của ngày mai sẽ được nhớ đến bởi những gì nó ghi nhớ và bởi người kiểm soát bộ nhớ đó.