韓國基礎科學研究所認知與(yu) 社會(hui) 性中心研究人員發現，人工智能（AI）模型的記憶處理與(yu) 人腦海馬體(ti) 之間存在驚人的相似性。這一新發現為(wei) 記憶鞏固提供了新的視角。記憶鞏固是AI係統中將短期記憶轉變為(wei) 長期記憶的過程。

　　在開發通用人工智能（AGI）的競賽中，理解和複製類人智能已成為(wei) 一個(ge) 重要的研究課題。這些技術進步的核心是Transformer模型，其基本原理現正在被深入探索。

　　強大的AI係統的關(guan) 鍵是掌握它們(men) 如何學習(xi) 和記憶信息。研究團隊將人腦學習(xi) 原理，特別是通過海馬體(ti) 中名為(wei) NMDA的受體(ti) 鞏固記憶的方式，應用於(yu) AI模型。

　　NMDA受體(ti) 就像大腦中的一扇智能門，促進學習(xi) 和記憶形成。當大腦中存在化學物質穀氨酸時，神經細胞就會(hui) 興(xing) 奮。鎂離子則充當擋住門的小守門人。

　　隻有當這個(ge) 離子守門人退到一邊時，物質才允許流入細胞。這是大腦創造並保存記憶的過程，而守門人（鎂離子）在整個(ge) 過程中的作用是非常具體(ti) 的。

　　研究團隊發現，Transformer模型似乎使用了類似於(yu) 大腦NMDA受體(ti) 的看門過程。這一發現促使團隊進一步研究Transformer的記憶鞏固，是否可通過類似於(yu) NMDA受體(ti) 門控過程的機製來控製。

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

　　這一突破性發現不但使人們(men) 能更深入地研究大腦的工作原理，還能根據這些見解開發更先進的AI係統。

　　這項研究告訴人們(men) ：AI模型的學習(xi) 方式，可用神經科學的既定知識來解釋。可以說，該結果在推進AI和神經科學融合方麵邁出了關(guan) 鍵一步。這也意味著科學家在模擬類人記憶鞏固方麵已經取得了重大進展。人類認知機製和AI設計的融合，不僅(jin) 有望創建低成本、高性能的AI係統，而且還可通過AI模型，對大腦工作方式研究提供寶貴見解。（張夢然）