随着人工智能 (AI) 技术的发展，其与人类智能的相似度已超出了我们的想象。虽然 AI 无法像人类一样四处走动或拥有情感，但却同样依赖于人类具有的一项关键认知功能：记忆。“记忆”可帮助 AI 实现学习、推理和适应环境的能力。如同人类依靠记忆来回忆过往，并将已有知识应用于当前情景，AI 依靠“记忆”（内存）来保存和检索至关重要的信息，以完成特定任务。本文探讨了“记忆”（内存）在 AI 领域的关键作用，包括内存作为 AI 系统重要基础硬件的作用，以及相关的道德伦理问题和未来发展。
两种“记忆”
AI 依赖于两类“记忆”：短期“记忆”（即内存）和长期“记忆”（即存储）。短期“记忆”就像一个认知工作区，可供计算处理器操作数据并做出即时决策。这类“记忆”尤其适用于实时语言翻译等任务。在这些任务中，AI 系统必须处理和响应口头或书面文字。例如，聊天机器人使用短期“记忆”在对话过程中保存上下文信息，以确保响应的连贯性和相关性。
AI 的长期“记忆”是指 AI 系统所使用的存储库，其中保存着长期积累的知识和经验。借助长期“记忆”，AI 系统能够识别规律、从历史数据中学习，并根据行为做出预测。例如，医疗领域的 AI 使用长期“记忆”来分析医疗记录，并制定治疗方案，帮助临床医生做出明智决策。
AI“记忆”的挑战
尽管取得了长足进步，但与人类的记忆相比，AI 的“记忆”仍然面临一些挑战，主要是速度和延迟问题。虽然 AI 能够以远超人类的速度处理数据，但其快速整合信息并应用于特定情境的能力无法与人类认知相比。在需要依靠常识快速推理并做出决策的任务中，AI 响应较慢，表现不佳；相比之下，人类的直觉和经验更胜一筹。不过，随着内存和计算技术的飞速发展，速度和延迟问题已基本得到解决。但是，AI 系统的性能表现与制造业管理理论中的约束理论颇为相似，即当一个瓶颈消除后，另一个瓶颈就会出现。在当今的前沿 AI 系统中，瓶颈正越来越多地表现为外界提供给系统的能量。
在资源受限环境（如移动设备、小型无人机等）中，AI 系统需要创新型内存解决方案来尽可能降低能耗并提高计算效率，而大型数据中心同样需要考虑此类问题。要解决这些问题，需要创新型低功耗内存技术，如 LPDDR5X、高带宽内存 (HBM) 和 DDR5 DRAM 等。
内存的未来
内存技术的进步有望大幅提升各领域 AI 的能力。随着新一代 HBM 和显存 (GDDR) 的推出，数据处理的速度和带宽显著提高。对于需要实时分析大型数据集的应用，高性能内存至关重要。例如，在医疗领域，高速内存可帮助先进的 AI 算法快速分析医学图像，从而更快、更准确地做出诊断。
神经形态计算是一种面向未来的 AI 内存架构，其模型旨在模拟人脑的并行处理能力。此类架构受人类大脑结构启发，通过模拟互相连接的分布式神经网络，来增强 AI 的适应性、容错性和能源效率。随着神经形态计算研究的进步，有望实现通用 AI (AGI)，届时 AI 系统将能够像人类一样认知环境，并完成各种任务。
高带宽内存的优势
利用高带宽内存支持的强大 AI 模型，人类可开发出更自主、更通用的系统，具备从大型数据集中学习的能力。此类系统能够更快地处理新信息，从而推动个性化医疗、预测性维护和金融预测的发展。例如，金融领域的 AI 预测分析技术使用存储在长期“记忆”（存储设备）中的过往市场数据，来预测未来趋势并优化投资策略。
长期“记忆”的道德伦理问题
随着 AI 系统不断发展，很多此类系统长期保留着大量数据，相关的伦理道德问题日益凸显，如数据隐私、偏见放大、决策透明度等等。为确保负责任的 AI 开发，需要实施可解释性 AI (XAI) 等框架，以增强透明度，帮助追究责任。通过 XAI 技术，AI 系统能够以人类可理解的术语解释其决策过程，从而建立人类对 AI 的信任，并减少长期“记忆”可能带来的偏见。
美光的前沿内存解决方案助力 AI 革命
美光在开发对 AI 发展至关重要的内存解决方案方面处于前沿地位。美光在 DRAM、NAND 和高带宽内存解决方案等领域的创新显著提高了 AI 系统的性能和效率，推动了 AI 在各行各业的广泛应用。
凭借遍布全球的研发部门、持续推出的突破性内存节点技术、极具韧性的供应链，以及从云端到边缘的前沿内存和存储产品组合，美光建立了广泛而深入的生态系统合作伙伴关系，以加速 AI 的普及。
