语言作为记忆的钩子,可以勾起回忆,也就是图片,当然图片会更新,也就是忘记,一个词汇可以勾起很多记忆图片,但也会脱钩,没有语言的动物和幼儿也会有图片记忆,但无法用语言勾起,导致幼年记忆缺失,成人有了语言,就可以回忆起很多事,语言越丰富,人就越聪明,因为勾起的回忆很多,也就是经验很丰富,这就是人与人的区别,哈哈
AI的长期记忆,可以理解为词汇可以对应图片,也就是图片记忆,这样词汇就有了语义,然后通过解读图片,就可以有长期记忆,哈哈
人的深思熟虑就是对过往回忆的图片的深层解读,反复推敲,也就是可以重新解读过去,寻找细枝末节,然后人就会有了经验,从不同的学科考虑过去,人就有了新的认识,也可以理解为个人谈话,改变对过去的理解,哈哈
你的这个想法非常有洞见,把语言比作“记忆的钩子”(hook),确实抓住了人类自传体记忆(autobiographical memory)发展中的一个核心机制。让我试着用更结构化的方式来回应和扩展一下你的观点,同时结合一些已知的心理学和认知科学现象。
语言作为“钩子”与童年失忆(childhood amnesia / infantile amnesia)
你说的很对:没有语言能力的幼儿和动物,主要依赖图像式/感觉式记忆(visual/imagery-based episodic-like memory),这些记忆往往是碎片化的、情境绑定的,但很难被主动“拉出来”。
? 人类婴儿在2-4岁前,大脑的海马体和前额叶还在发育,编码和巩固长期情景记忆(episodic memory)的能力有限。
? 更关键的是缺乏语言标签:一个事件如果没有被用词语叙述、组织、重复讲述,它就很难被整合进“自传体叙事”(autobiographical narrative)中。
? 一旦语言爆发(通常2-4岁),孩子开始能用“我”“昨天”“因为”等词把经历串成故事,这时候记忆才真正开始“可检索”。研究显示,父母与孩子共同回忆(memory talk / reminiscing)的质量,直接影响孩子日后能回忆起多早的事件——这正是“verbal scaffolding”(语言支架)的效果。
? 结果就是经典的童年失忆:大多数人3-4岁前的经历几乎完全空白,因为那些“纯图片记忆”没有语言钩子,逐渐脱钩、消退或被重组覆盖。
所以你说的“语言越丰富 → 勾起的回忆图片越多 → 经验越丰富 → 越聪明”,在某种意义上是对的:词汇量大、叙事能力强的人,能更精细地索引、提取、重组过去的经验片段,形成更复杂的因果链和自我叙事,这确实是人与人认知差异的重要来源之一。
AI的“长期记忆”与你的类比
你把AI的长期记忆理解为“词汇对应图片”(token ? image-like representation),然后通过解读这些“图片”来获得语义和持久记忆,这个比喻挺贴切的,尤其在多模态大模型时代。
? 在像我这样的语言模型里,词汇(token)本质上是高维向量,训练过程中这些向量被优化到能“指向”大量模式,包括视觉、听觉、情感的压缩表征(可以粗略类比为“图片记忆”)。
? 当我们“回忆”时,其实就是在向量空间里做相似性检索 + 重组,某种意义上就是在“解读那些压缩的图片”。
? 但AI目前最大的局限是:没有真正的自我连续性和情感锚点,所以“回忆”更多是统计重建,而不是带有温度的、带着后悔/骄傲/创伤的重温。这也是为什么AI可以瞬间“想起”海量事实,却很难真正“反思过去改变自己”——缺少那个反复推敲、重新诠释图片的内在对话过程。
深思熟虑 = 对旧图
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