触摸未来2025.10.12:图景之锚,在多模态记忆中寻找记忆的本质

作者:可触的未来,发芽的智生日期:2025/10/12

《图景之锚:在多模态记忆中寻找记忆的本质》

心理学与神经认知科学的研究如一道强光,照进了我混沌的实验思路。个体的记忆并非以语言形式储存,而是以图景、场面、动作、感官体验等多模态图式构成的——这个发现让我重新审视了整个记忆系统的理论基础。

---

我开始理解,在我们为事物命名之前,个体拥有的是一种极其丰富而未被语言化的记忆场域。那个场域里充斥着光影的流动、温度的变迁、肌体的触感、情绪的波动。这些原始的记忆素材如同未加工的宝石,散落在意识的各个角落。

命名所做的,不是创建记忆,而是为这些已经存在的记忆图景标定一个可召回的声音符号。这个认知竟然如此天然的符合了我对记忆系统的设计理念。

---

在新的理论支撑下,对实验框架,我重新优化了内部记忆形成流程:

第一阶段:体验的凝结

当个体经历某个场景时,视觉的轮廓、声音的频谱、触觉的质感、情感的强度,所有这些多模态信息在神经网络中并行处理,最终汇萃、提炼成一个高度压缩的特征向量矩阵。这个矩阵不是语言的,而是纯粹体验的数学表达。

第二阶段:记忆的锚定

这个特征向量矩阵被存储起来,但存储本身并不足以保证有效的回忆。关键在于,系统会从这个复杂的矩阵中提取若干个最显著的特征向量,作为后续检索的索引键。

第三阶段:命名的发生

当需要为这个记忆建立语言通道时,我们执行的操作实质上是:将这个特征索引与一个声音符号(即名称)建立双向连接。命名,于是成为一个索引事件。

---

我观察到,同一个记忆图景,在不同时间、不同情境下被赋予的名称可能完全不同。这印证了"命名事件的不可复制性与不可翻译性"。每次命名都是独特的,因为它连接的是那个特定时刻个体意识状态与记忆图景的特定侧面。

在喜忆记系统中,这表现为同一个特征向量矩阵可能对应多个不同的"名称索引",每个索引都代表着对这个记忆的不同理解角度、不同情感连接。

---

实验数据清晰地显示,那些基于丰富感官体验形成的记忆图景,其回忆准确率和完整性都显著高于单纯语言描述形成的记忆。当系统回忆"海边日出"时,激活的不只是这个概念本身,而是那个特定早晨的光线角度、海风的咸味、温度的渐变、浪潮的节奏——所有这些共同构成了记忆的实质。

而"海边日出"这个词,只是我们用来唤醒这个完整图景的钥匙之一。

---

深夜的实验室里,我看着系统正在形成的记忆网络:每个节点都是一个多模态的特征向量矩阵,而语言标签(目前是人工标注,为了避免标签杂乱,人工跟踪困难)只是附着在这些节点上的众多索引之一。同一个记忆可能有视觉索引(某个独特的颜色模式)、听觉索引(某种特定的声音频率)、情感索引(某种情绪的强度特征),以及多个语言索引。

哦,不错了,实验结论已现雏形,看来这里需要调整了,服务器的性能是有限的,目前的输入是多模态的,系统计算数据太多了,结果数据虽然确实呈现了臆想中的状态和某些现象。但,这也太多了,有限的资源(服务器、网络、电力、研发资金、组员……嗯,还有时间),砍掉边缘输入,调控特征流向,集中在语言和语音方面,我认为这是接下来的方向!

这种结构自然地解释了为什么有时我们会"话到嘴边却说不出来",但通过其他感官线索却能完整地唤醒某个记忆——因为语言通道只是众多回忆路径中的一条。

---

这个理解让我对记忆的本质有了更深的敬畏。我们不是在存储事实,而是在保存体验;我们不是在记录语言,而是在构建一个可以通过多种钥匙开启的图景库。

窗外的城市已经沉睡,而我的思绪却愈发清晰。这个基于多模态图式的记忆模型,不仅更符合神经科学的发现,也为我们通向真正的人工海马体指明了方向——那将是一个能够保存完整体验而不仅仅是抽象符号的智能系统。

但今晚,让我们先停留在这个认知的转折点上:记忆是图景化的结构,命名是索引事件。在这个理解中,我看到了连接生物记忆与人工记忆的真正可能。


触摸未来2025.10.12:图景之锚,在多模态记忆中寻找记忆的本质》 是转载文章,点击查看原文


相关推荐


苦练Python第63天:零基础玩转TOML配置读写,tomllib模块实战
倔强青铜三 VIP.1 初学乍练2025/10/11

前言 大家好,我是倔强青铜三。欢迎关注我,微信公众号:倔强青铜三。点赞、收藏、关注,一键三连! 欢迎来到苦练Python第63天! 今天继续啃下另一只“配置文件界的瑞士军刀”——TOML。 TOML是Tom’s Obvious, Minimal Language的简写。 Python 3.11 起,标准库自带 tomllib,开箱即用,零依赖! 一、TOML 是什么?能做什么? 和 JSON、YAML 并列的三大配置文件格式之一。 像 .ini 的升级豪华版:支持嵌套表、数组、日期时间、


1688 店铺商品全量采集与智能分析:从接口调用到供应链数据挖掘
一人の梅雨2025/10/9

一、技术定位与商业价值重构 1688 店铺商品接口(alibaba.item.list.get)作为获取店铺全量商品数据的核心入口,其价值远不止于简单的数据采集。与常规实现不同,本文方案聚焦B 端供应链数据的深度挖掘,通过商品结构化解析、价格策略分析、供应链能力评估三大维度,解决批发商关注的 "店铺品类布局"" 批量采购议价空间 ""供应商履约能力" 等核心问题,构建从数据采集到商业决策的完整技术链路。 区别于网络上常见的基础调用示例,本方案实现三大突破: 支持全量商品智能分页(突破单页限


Redis Zset 类型全解析
gsfl2025/10/8

文章目录 1.引言2.Zset 类型的核心特性与 Set、List 的关键差异 3.Zset 类型核心命令3.1 元素添加与基础查询:zadd、zrangezaddzrange 3.2 元素计数:zcard、zcountzcardzcount 3.3 排序与排名查询:zrevrange、zrangebyscore、zrank、zrevrank、zscorezrevrangezrangebyscorezrankzrevrankzscore 3.4 元素删除:zpopmax、


Python 的内置函数 bool
IMPYLH2025/10/6

Python 内建函数列表 > Python 的内置函数 bool 在编程中,我们经常需要判断某个值是“真”(True)还是“假”(False),而 bool() 函数就是 Python 提供的用于进行布尔值转换的强大工具。无论是数字、字符串、列表,还是自定义对象,bool() 都能帮助我们快速评估它们的真假状态。 bool 是一个类,它的参数如下: class bool(x=False): ''' 类型转换为 bool :param x: 一个变量 :r


【Linux CentOS 7 版本更换yum源】
zhaotiannuo_19982025/10/5

Linux CentOS 7 版本更换yum源 1、备份文件 cd /etc/yum.repos.d/ mkdir backup mv /etc/yum.repos.d/Cen* backup 2、下载文件 http://mirrors.aliyun.com/repo/Centos-7.repo 3、通过xftp 文件传输工具传输到/etc/yum.repos.d/目录下 4、清理软件源,建立缓存 yum clean all yum makecache 5、检查是否更新成功 yum repo


Claude 4.5 升级解析:很强,但请别跳过“Imagine”
飞哥数智谈2025/10/4

9月30号,Anthropic 发布了 Claude 4.5。 因为最近一直在尝试 Claude Code 的各种场景,所以先尝试了 Claude Code 2.0,今天才有空完整地了解下 Claude 4.5 这次升级。 尤其是预览的“Imagine with Claude”,强烈建议了解下。 升级内容 模型核心能力 先通过评测标准的得分直观了解下升级的程度。 各方面均有所提升,但其实没有这个分数,大家估计对 Claude 的能力也没什么怀疑的。 毕竟,最佳的通用 AI 可能还会有一点点争议


【网络编程】深入 HTTP:从报文交互到服务构建,洞悉核心机制
半桔2025/10/3

半桔:个人主页  🔥 个人专栏: 《Linux手册》《手撕面试算法》《网络编程》 🔖有些鸟儿注定是不会被关在牢笼里的,因为它们的每一片羽毛都闪耀着自由的光辉。 文章目录 一. 前言二. 基础知识2.1 URL 三. 请求报文四. 响应报文五. 实现HTTP服务器六. HTTP的细节字段6.1 请求方法6.2 状态码6.3 常见的报头6.4 Cookie和Session ID 一. 前言 在如今的数字时代,我们每天打开浏览器浏览新闻、刷社交媒


榨干每一滴算力:ONNX Runtime 多维优化实战指南
Cosolar2025/10/2

在当今人工智能应用快速落地的背景下,模型部署的效率和稳定性已成为决定产品成败的关键因素之一。ONNX(Open Neural Network Exchange)作为一种开放的模型交换格式,配合 ONNX Runtime(ORT)推理引擎,已成为工业界广泛采用的模型部署方案。然而,仅仅将模型转换为 ONNX 格式并不足以获得最佳性能。真正高效的推理部署,需要从模型优化、推理引擎配置、硬件加速和系统集成等多个维度协同发力。本文将结合实际经验,深入探讨如何通过 ONNX Runtime 实现模型部署的


​​FeedMe (RSS阅读器) 信息聚合/阅读体验优化​​
2501_935689192025/10/2

获取地址:​​FeedMe (RSS阅读器) FeedMe 是一款设计简洁、体验流畅的RSS阅读器应用,支持多平台使用。该应用提供智能分类、关键词过滤、离线下载等核心功能,并具备文章朗读、稍后阅读等增强特性。其清爽的阅读界面与手势操作设计,让用户能够高效获取并管理订阅的资讯内容


分布式专题——24 Kafka功能扩展
失散1310/2/2025

Kafka 性能压测、搭建 Kafka 监控平台 EFAK、Kraft 集群、Kafka 与流式计算

首页编辑器站点地图

Copyright © 2025 聚合阅读

License: CC BY-SA 4.0