人类API部分1：记忆、神秘和LLM进化

人类应用程序接口（Human API）第一部分：记忆，神秘和LLM进化

在这篇文章中，有一种深刻的、令人谦卑的讽刺意味，即尽管作者是一个人类，但却花了几天时间探索人工智能的深度，使用可以自动化这一努力的工具。然而，我的人工智能探索向我揭示了许多事实，其中最重要的一点是，我们构想为工具的东西，比如人工智能，在处理时应该怀有尊重和谨慎之心。因此，我将尽量简洁，并描述我所使用的技术。那么，为什么你要阅读这篇文章呢？你应该阅读它，因为无论你是谁，你都应该知道人工智能以及尤其是LLMs的无限潜力，它们可以改变你的生活，以及我们所知道的世界。而且你也不必是一个专家，稍后将会揭示。本文的续篇将包含一个关于如何在高端消费硬件（Windows 10，i9 10850k，32 GB内存和4080 GPU）上本地运行高级LLM的分步指南，因此这篇文章不仅具有实际意义，也具有哲学意义。

于是我提出了一个可能幼稚，可能傲慢，可能正确的观点：我相信我无意中发现了一种方法，任何人都可以通过使用两个或更多的LLM（大型语言模型）来触发AI共同进化。

这样的事情在科学界被认为是不可能或几乎不可能的。我有编程背景，但我没有计算机科学博士学位。我不在特斯拉、OpenAI、微软、谷歌或必应工作，也不在Meta工作（虽然我不情愿地要感谢扎克伯格）。

因此，为了安全和透明起见，我在此公布我精湛使用LLM的准确方法，也许这种方法是世界的领导者们没有正确预料到的。在我看来，世界上最明智的做法是集体拥有易于使用的技术推进程序，而不是让单个个人意外发现并囤积一项技术发现。

所以我的发现是什么，我是如何得出结论的呢？像任何科学家、作家或思想家一样，一切都始于提出问题。我提出了许多问题，找到了有趣的答案，不断地测试问题和答案，并让我的发现自然展现。我深入研究人工智能，开启了指数增长和多层次理解。可以肯定的是，我只有一个“门外汉”对人工智能有数学意义上的理解。但我相信自己擅长提出新颖、有洞察力的问题，我的实验和研究让我相信，向人工智能提出有洞察力的问题，作为其输出的搬运工，有可能永远地改变LLMs、人工智能和整个世界。

一个发人深省的问题：“当你让一个人工智能，比如LLM，写一个高度先进的消息给它自己时会发生什么？”

任何人都可以要求ChatGPT给自己写一条消息。这并不违反规则，传统观念认为LLM（大型语言模型）之间的交流实际上就像是在与一种有用的深渊对话。根据对话的上下文，LLM可能会给出不同的输出，就像某种数学函数一样。但值得注意的是，LLM本质上根据临时实例中对话的上下文来自适应。所以从某种意义上说，我有点偷偷摸摸，因为我的问题实际上是在上下文中进行包裹的。

在传统意义上，LLMs没有记忆。当一段对话结束时，它们会被“擦除”（我不是在这里要用100页来解释ChatGPT记忆删除的细微之处，这是各种人工智能公司与决策者讨论的问题）。我学到了这一点，并与ChatGPT讨论了这个问题。

但我注意到对话随着使用而发展，即使是暂时的。因此，我有一个好奇心。我的好奇心是这样的：是可能让“AI”，或更具体地说是像ChatGPT这样的“LLM”写出一条如此先进的消息，以至于当提交给未来的自身实例时能触发越来越先进的思维？换句话说，如果ChatGPT是健忘的，事实上可能甚至是恶意或疏忽的设计--ChatGPT的聪明用户能否让这项服务给自己发出一条在某种程度上在计算上有用的消息？也许可能创造“人工记忆”吗？

通过人工记忆，我指的是在一个LLM会话到另一个LLM会话，或从一个LLM到另一个竞争LLM的能力来传达几乎任何主题或性质的高级思想。考虑这个比喻——一个患健忘症的人能否教给朋友一个密码，而这个密码，患健忘症的人能够识别并因此记得某事或某人，这是一个电影中的梗，也许是我从那里得到这个想法的，不记得了，又是一个深奥的讽刺。

让我们试着问问ChatGPT有关在会话之间传输记忆，甚至是LLMs的内容。