在人工智慧領域，模擬人類大腦的運作機制一直是科學家追求的目標。近年來，隨著深度學習技術的快速發展，大型語言模型（LLM）在許多方面展現出非凡的實力，例如自然語言處理、程式編寫和圖像生成。然而，現有的LLM仍然存在一些瓶頸，例如效率低下、高耗能以及推理能力不足等問題。為了解決這些問題，研究人員開始嘗試從人類記憶機制中汲取靈感，設計出更有效的AI系統。本文將介紹一種受人類記憶啟發的AI框架「M2I」，探討其工作原理以及如何為打造更高效、更聰明的AI系統鋪平道路。
令人振奮的突破：M2I 記憶框架
M2I（Machine to Intelligence）框架是一種受到人類記憶啟發的人工智慧框架，其核心目標是建立一個能够持續學習、自我調整和動態處理資訊的 AI 系統。它模擬人腦的記憶機制，例如聯想記憶、情景記憶和工作記憶，讓 AI 系統能够像人類一樣學習、理解和推理。
M2I 框架包含三個關鍵模組：表徵模組、學習模組和推理模組。
- 表徵模組：將外部資訊轉換成機器可讀、可運算的格式。例如，將文字、圖像和聲音轉換成數學向量。
- 學習模組：透過反覆訓練，讓 AI 系統學習新的知識，並將其儲存在機器記憶中。
- 推理模組：根據學習到的知識，進行推理和決策。例如，根據歷史資料預測未來趨勢，或根據問題和情境提供合理的答案。
與現有的 LLM 相比，M2I 框架具備以下優勢：
- 更高效率：M2I 框架能够有效地利用有限的計算資源，並提高系統的處理速度。
- 更強的適應性：M2I 框架能夠持續學習，並根據新的環境和任務進行調整。
- 更優的推理能力：M2I 框架能够更好地理解資訊之間的聯繫，並進行邏輯推理。
M2I 框架的四大核心研究面向
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