Память агента искусственного интеллекта включает в себя несколько слоев, каждый из которых выполняет особую роль в формировании поведения агента и принятия решений. Разделяя память на разные типы, лучше понять и разрабатывать системы ИИ, которые как в контекстном, так и отзывчивом. Давайте рассмотрим четыре ключевых типа памяти, обычно используемые в агентах искусственного интеллекта: эпизодическая, семантическая, процедурная и краткосрочная (или работающая) память, а также взаимодействие между долгосрочным и кратковременным хранением.
1. Эпизодическая память: вспомнить прошлые взаимодействия
Эпизодическая память в ИИ относится к хранению прошлых взаимодействий и конкретных действиях, предпринятых агентом. Как и человеческая память, эпизодическая память записывает события или «эпизоды», которые агент испытывает во время своей работы. Этот тип памяти имеет решающее значение, поскольку он позволяет агенту ссылаться на предыдущие разговоры, решения и результаты для информирования о будущих действиях. Например, когда пользователь взаимодействует с ботом поддержки клиентов, бот может сохранить историю разговоров в эпизодическом журнале памяти, что позволяет ему поддерживать контекст на нескольких биржах. Это контекстуальное осознание особенно важно в диалогах с несколькими обращениями, где понимание предыдущих взаимодействий может значительно улучшить качество ответов.
В практических приложениях эпизодическая память часто реализуется с использованием постоянных систем хранения, таких как векторные базы данных. Эти системы могут хранить семантические представления взаимодействий, обеспечивая быстрый поиск на основе поиска сходства. Это означает, что, когда агент ИИ должен вернуться к более раннему разговору, он может быстро идентифицировать и извлечь соответствующие сегменты прошлых взаимодействий, тем самым улучшая преемственность и персонализацию опыта.
2. Семантическая память: внешние знания и самосознание
Семантическая память в ИИ включает в себя хранилище агента фактической, внешней информации и внутренних знаний. В отличие от эпизодической памяти, которая связана с конкретными взаимодействиями, семантическая память обладает обобщенными знаниями, которые агент может использовать для понимания и интерпретации мира. Это может включать языковые правила, информацию, специфичную для домена или самосознание возможностей и ограничений агента.
Одним из распространенных семантических воспоминаний является приложения для поиска генерации (RAG), где агент использует обширное хранилище данных, чтобы точно ответить на вопросы. Например, если агенту искусственного интеллекта поручено предоставлять техническую поддержку программного продукта, его семантическая память может содержать руководства пользователя, руководства по устранению неисправностей и часто задаваемые вопросы. Семантическая память также включает в себя контекст заземления, который помогает агенту фильтру и расставлять приоритеты в соответствующих данных из более широкого корпуса информации, доступной в Интернете.
Интеграция семантической памяти гарантирует, что агент ИИ отвечает на основе немедленного контекста и опирается на широкий спектр внешних знаний. Это создает более надежную, информированную систему, которая может обрабатывать различные запросы с точностью и нюансом.
3. Процедурная память: план операций
Процедурная память является основой эксплуатационных аспектов системы ИИ. Он включает в себя системную информацию, такую как структура подсказки системы, инструменты, доступные для агента, и ограждения, которые обеспечивают безопасное и соответствующее взаимодействие. По сути, процедурная память определяет «как», а агент функционирует, а не «что» он знает.
Этот тип памяти, как правило, управляется с помощью хорошо организованных реестров, таких как репозитории GIT для кода, быстрого реестров для разговорных контекстов и реестров инструментов, которые перечисляют доступные функции и API. Агент ИИ может выполнять задачи более надежно и предсказуемо, имея четкий план его эксплуатационных процедур. Явное определение протоколов и руководящих принципов также гарантирует, что агент ведет себя контролируемым образом, таким образом минимизируя такие риски, как непреднамеренные результаты или нарушения безопасности.
Процедурная память поддерживает последовательность в производительности и облегчает обновления и обслуживание. По мере того, как новые инструменты становятся доступными или системные требования развиваются, процедурная память может быть обновлена централизованным образом, гарантируя, что агент плавно адаптируется к изменениям без ущерба для ее основной функциональности.
4. Краткосрочная (работающая) память: интеграция информации для действия
Во многих системах ИИ информация, взятая из долговременной памяти, консолидируется в краткосрочную или рабочую память. Это временный контекст, который агент активно использует для обработки текущих задач. Краткосрочная память-это сборник эпизодических, семантических и процедурных воспоминаний, которые были извлечены и локализованы для немедленного использования.
Когда агент представлен с новой задачей или запросом, он собирает соответствующую информацию из своих долгосрочных магазинов. Это может включать в себя фрагмент предыдущего разговора (эпизодическая память), соответствующие фактические данные (семантическая память) и эксплуатационные руководящие принципы (процедурная память). Комбинированная информация формирует подсказку, поданную в базовую языковую модель, позволяя ИИ генерировать последовательные, контекстные ответы.
Этот процесс составления кратковременной памяти имеет решающее значение для задач, которые требуют нюансированного принятия решений и планирования. Это позволяет агенту ИИ «запомнить» историю разговоров и соответствующим образом адаптировать ответы. Ловкость, обеспечиваемая кратковременной памятью, является важным фактором в создании взаимодействий, которые кажутся естественными и похожими на человека. Кроме того, разделение между долгосрочной и кратковременной памятью гарантирует, что, хотя система имеет обширный репозиторий знаний, только самая подходящая информация активно участвует во время взаимодействия, оптимизируя производительность и точность.
Синергия долгосрочной и кратковременной памяти
Чтобы полностью оценить архитектуру памяти агента искусственного интеллекта, важно понять динамическое взаимодействие между долговременной памятью и кратковременной (рабочей) памяти. Долгосрочная память, состоящая из эпизодических, семантических и процедурных типов, представляет собой глубокое хранилище, которое информирует ИИ о его истории, внешних фактах и внутренних операционных рамках. С другой стороны, кратковременная память-это жидкость, работающее подмножество, которое агент использует для навигации по текущим задачам. Агент может адаптироваться к новым контекстам, не теряя богатства сохраненного опыта и знаний, периодически извлекая и синтезируя данные из долговременной памяти. Этот динамический баланс гарантирует, что системы ИИ хорошо информированы, отзывчивы и контекстуально осведомлены.
В заключение, многогранный подход к памяти в агентах искусственного интеллекта подчеркивает сложность и сложность, необходимые для создания систем, которые могут разумно взаимодействовать с миром. Эпизодическая память допускает персонализацию взаимодействий, семантическая память обогащает ответы с фактической глубиной, а процедурная память гарантирует достоверность эксплуатации. Между тем, интеграция этих долгосрочных воспоминаний в краткосрочную рабочую память позволяет ИИ действовать быстро и контекстуально в сценариях в реальном времени. По мере продвижения ИИ усовершенствование этих систем памяти будет ключевым в создании интеллектуальных агентов, способных к нюансированному, контекстному принятию решений. Слоистый подход к памяти является краеугольным камнем дизайна интеллектуального агента, гарантируя, что эти системы остаются надежными, адаптивными и готовыми решать проблемы постоянно развивающегося цифрового ландшафта.
Источники:
Сана Хасан, стажер консалтинга в Marktechpost и студент с двойной степенью в IIT Madras, увлечена применением технологий и искусственного интеллекта для решения реальных проблем. С большим интересом к решению практических проблем, он привносит новую перспективу для пересечения ИИ и реальных решений.
