人脑认知启发的机器记忆智能

大模型成为当前人工智能的主流，在上下文语义理解、多媒体内容生成、多元化问题求解等方面，能够完成过去只有人才能完成的任务，然而这是一条“延长线”式的研究路径，而且面临着过渡消耗数据和算力、灾难性遗忘、抽象推理能力弱、不可解释性等固有缺陷。对此，我们提出了借鉴人脑记忆机理，具有抽象、联想、混沌等功能的新型机器记忆智能模型，旨在探索一条通向小数据、低算力、强推理的机器智能新路径。