AI神经网络中的记忆

当前AI发展进入一个瓶颈，大家都意识到还是要继续在人脑中获取AI方向的指引。当然也有科学家说物理世界与心理世界并非一一对应，人类的智能也没必要与物理世界一一对应，甚至本质上都可以是不同的，所以没必要研究大脑认知和大脑的机制，更不需要分子级别的大脑拷贝。

当前AI的神经网络是通过函数来模拟生物神经网络，两者在记忆方面存在较大的差异。虽然AI的神经网络也具备记忆编码功能，而且也能够读写记忆，但在记忆的创建方式、存储方式以及提取方式等都无法确定是否与生物神经网络的机制相同，这也是如今AI从本质上更进一步的主要障碍。而且如今AI的记忆并没有像人脑一样分层分类，计算系统无法根据不同层次的记忆做出决策，同时也没有记忆联想机制。此外，人脑的神经元是多种多样的，而AI神经网络的神经元却是相同的。

记忆的分类

记忆是指记住某事物并且在需要的时候提取出来的行为。按照记忆的时间长短可以分为短时记忆和长时记忆，短时记忆通常只能保持对某件事数十秒的记忆，而长时记忆是以分钟或年为单位的较长时间的记忆。长时记忆又分为陈述记忆和非陈述记忆，陈述记忆主要是将知识和过去的体验用话语或图像形式保存记忆，非陈述记忆是指不可用话语和图像形式保存的记忆。陈述记忆再分为程序记忆和启动记忆，非陈述记忆分为语义记忆和情景记忆。

短时记忆