在人工智慧領域快速發展的今天，研究人員正在倡導一種名為「情境工程2.0」的革命性方法。這個創新框架旨在重塑人工智慧系統管理記憶和情境的方式，突破現有技術的限制。試想一下，人工智慧不僅能夠記住你過去的互動，還能更新、遺忘，甚至解讀你一生中的情緒。這個願景有望徹底改變我們與機器的關係，創造更直覺和個人化的體驗。

## 情境工程的演進

情境工程的發展歷程可分為四個截然不同的階段。最初，在1990年代，早期的情境感知系統需要使用者將他們的意圖轉化為機器能夠理解的僵化指令。這些系統功能有限，只能處理結構化的輸入，常常無法掌握人類溝通中的細微差別。

時間快轉到2020年，GPT-3等模型的出現標誌著一個重要的轉捩點。這些先進的系統能夠解讀自然語言並理解其意義，從而實現更流暢自然的互動。曾經轉瞬即逝的對話如今已成為半永久性的記憶，為更複雜的人工智慧通訊鋪平了道路。

在近期的討論中，包括 Shopify 執行長 Tobi Lutke 和前 OpenAI 研究員 Andrej Karpathy 在內的科技業知名人士都認識到，情境工程作為提示工程的補充至關重要。隨著專家探索其彌合人類智慧與機器智慧之間日益擴大的差距的潛力，這一概念也越來越受到關注。

## 長期情境對人工智慧的影響

研究人員提出了一個人工智慧未來發展的兩階段架構。他們認為，當前的 2.0 時代正在向 3.0 時代過渡，後者將強調人類層面的解讀，包括社交線索和情感細微差別。展望未來，4.0 時代所設想的系統可能比個體更了解個體自身。這種轉變可能會使人工智慧主動發現新的聯繫和見解，而不僅僅是對使用者輸入做出反應。

然而，實現這種程度的情境理解仍然是一個挑戰。許多現有模型會隨著上下文長度的增加而降低準確性，有些模型甚至在記憶體使用量僅過半時效能也會下降。處理大量上下文的計算需求可能非常巨大；上下文大小翻倍通常會導致工作負載增加四倍，從而降低模型提供準確響應的能力。

這就引出了一個關鍵問題：在使用人工智慧時，尤其是在聊天介面中，輸入過多的資訊（例如整個 PDF 檔案）往往是無效的。相反，當使用者提供簡潔、相關的資訊時，模型往往表現較好，這凸顯了有效情境管理的重要性。

## 語意作業系統簡介

為了應對這些挑戰，研究人員提出開發語意作業系統。該系統將提供一種更持久、更結構化的方式來儲存和管理上下文資訊。該提案概述了該系統應具備的四個基本功能：

1. **大規模語意儲存**：該系統不僅要儲存原始數據，還要捕捉資訊背後的含義，保留互動的本質。

2. **類人記憶管理**：能夠有意識地添加、修改和遺忘資訊對於創造更逼真的記憶體驗至關重要。

3. **先進的架構設計**：應開發新的架構，以比現有變壓器模型更有效地處理時間和順序資訊。

4. **內建可解釋性**：使用者應能檢查、驗證和修正系統的推理，從而增強透明度和信任度。

該研究重點介紹了處理文本上下文的各種方法。一種簡單的方法是時間戳，它可以保留訊息的順序，但缺乏語義深度。更複雜的方法包括將資料組織成功能角色或將上下文轉換為問答對，每種方法都有其自身的優點和缺點。

## 擁抱多模態數據

現今的人工智慧必須無縫整合多種資料類型，包括文字、影像、音訊、視訊和感測器資料。每種模態都為情境處理帶來了獨特的挑戰和機會。隨著人工智慧的不斷發展，整合這些多樣化資料來源的能力對於實現更豐富、更有意義的互動至關重要。

總之，推動情境工程2.0的發展標誌著人工智慧研究的關鍵時刻。透過重新思考機器理解和記憶資訊的方式，我們或許即將創造出不僅能協助我們日常生活，而且能夠成為終身學習和適應的真正夥伴的人工智慧系統。站在這個十字路口，人工智慧記憶的未來蘊藏著無限可能。