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　　科技日報北京12月27日電 （記者張夢然）韓國基礎(chǔ)科學研究所認知與社會性中心研究人員發(fā)現(xiàn)，人工智能（AI）模型的記憶處理與人腦海馬體之間存在驚人的相似性。這一新發(fā)現(xiàn)為記憶鞏固提供了新的視角。記憶鞏固是AI系統(tǒng)中將短期記憶轉(zhuǎn)變?yōu)殚L期記憶的過程。

　　在開發(fā)通用人工智能（AGI）的競賽中，理解和復制類人智能已成為一個重要的研究課題。這些技術(shù)進步的核心是Transformer模型，其基本原理現(xiàn)正在被深入探索。

　　強大的AI系統(tǒng)的關(guān)鍵是掌握它們?nèi)绾螌W習和記憶信息。研究團隊將人腦學習原理，特別是通過海馬體中名為NMDA的受體鞏固記憶的方式，應用于AI模型。

　　NMDA受體就像大腦中的一扇智能門，促進學習和記憶形成。當大腦中存在化學物質(zhì)谷氨酸時，神經(jīng)細胞就會興奮。鎂離子則充當擋住門的小守門人。

　　只有當這個離子守門人退到一邊時，物質(zhì)才允許流入細胞。這是大腦創(chuàng)造并保存記憶的過程，而守門人（鎂離子）在整個過程中的作用是非常具體的。

　　研究團隊發(fā)現(xiàn)，Transformer模型似乎使用了類似于大腦NMDA受體的看門過程。這一發(fā)現(xiàn)促使團隊進一步研究Transformer的記憶鞏固，是否可通過類似于NMDA受體門控過程的機制來控制。

　　在動物大腦中，低鎂水平會削弱記憶功能。研究人員發(fā)現(xiàn)，Transformer中的長期記憶可通過模仿NMDA受體來改善。就像在大腦中一樣，鎂含量的變化會影響記憶強度，而調(diào)整Transformer的參數(shù)以反映NMDA受體的門控作用，可增強AI模型的記憶力。

　　這一突破性發(fā)現(xiàn)不但使人們能更深入地研究大腦的工作原理，還能根據(jù)這些見解開發(fā)更先進的AI系統(tǒng)。

　　這項研究告訴人們：AI模型的學習方式，可用神經(jīng)科學的既定知識來解釋。可以說，該結(jié)果在推進AI和神經(jīng)科學融合方面邁出了關(guān)鍵一步。這也意味著科學家在模擬類人記憶鞏固方面已經(jīng)取得了重大進展。人類認知機制和AI設計的融合，不僅有望創(chuàng)建低成本、高性能的AI系統(tǒng)，而且還可通過AI模型，對大腦工作方式研究提供寶貴見解。