Mới đây trên Twitter, anh bạn Aurimas Gr đã có một thread siêu xịn về khái niệm "Bộ Nhớ" trong các agent AI. Thread này giải thích cực kỳ chi tiết về cách bộ nhớ hoạt động trong các hệ thống thông minh, chia ra làm 4 loại chính: Bộ Nhớ Tập (Episodic), Bộ Nhớ Ngữ Nghĩa (Semantic), Bộ Nhớ Thủ Tục (Procedural), và Bộ Nhớ Ngắn Hạn (Short-term hay Working Memory). Nghe có vẻ học thuật, nhưng mà hiểu được mấy cái này thì mới thấy AI nó "ngầu" cỡ nào trong việc lên kế hoạch và phản ứng dựa trên những gì nó đã "học" từ trước.

Thread mở đầu với ý tưởng rằng bộ nhớ không chỉ là cái kho lưu trữ "vô tri vô giác", mà nó là một phần "sống động" giúp AI hoạt động tự chủ hơn. Mấy con AI thông minh (intelligent agents) được định nghĩa là những hệ thống có thể "nhìn" môi trường xung quanh và hành động để đạt được mục tiêu, mà thường là càng ngày càng giỏi hơn nhờ học hỏi. Bộ nhớ chính là "bạn đồng hành" giúp AI nhớ lại kinh nghiệm cũ và điều chỉnh cách nó phản ứng. Nghe ngầu chưa?

Aurimas cũng nhấn mạnh tầm quan trọng của việc chia bộ nhớ ra làm hai loại chính: dài hạn và ngắn hạn. Bộ nhớ dài hạn (Long-term Memory - LTM) là nơi lưu trữ "cả thế giới" trong thời gian dài, còn bộ nhớ ngắn hạn thì kiểu như "não cá vàng" nhưng lại cực kỳ quan trọng để xử lý mấy việc trước mắt và giữ ngữ cảnh trong lúc tương tác. Hai loại này kết hợp với nhau thì mới tạo ra được mấy con AI "xịn sò" mà bạn thấy ngày nay, kiểu như chatbot trả lời đúng ý bạn luôn.

Ngoài ra, Aurimas cũng nhắc đến một khái niệm khá "xịn xò" là Long Short-Term Memory (LSTM). Đây là một bước tiến lớn trong việc phát triển bộ nhớ cho AI. Mấy cái mạng LSTM này được thiết kế để học mấy thứ "dài hơi", giải quyết mấy vấn đề mà mạng RNN truyền thống bó tay. Nhờ vậy, AI có thể nhớ và sử dụng thông tin cũ một cách hiệu quả hơn. Nói nôm na là nó không còn "não cá vàng" nữa mà đã lên level "não siêu nhân".

Khi đào sâu vào bộ nhớ của AI, bạn sẽ thấy rằng cấu trúc bộ nhớ trong mấy hệ thống agentic này chính là bước đệm để tiến tới AGI (Artificial General Intelligence - Trí tuệ nhân tạo tổng quát). Khả năng nhớ lại tương tác cũ (bộ nhớ tập), hiểu thế giới (bộ nhớ ngữ nghĩa), và làm theo quy trình (bộ nhớ thủ tục) giúp AI thích nghi, học hỏi và tiến hóa. Mà bạn biết rồi đó, muốn AI "bá đạo" hơn thì phải làm nó "thông minh" hơn, mà thông minh thì không thể thiếu bộ nhớ.

Nhưng mà, hành trình để làm cho bộ nhớ AI "xịn" không phải là không có drama. Nào là giới hạn lưu trữ, nào là vấn đề mở rộng quy mô, rồi còn phải cập nhật thông tin liên tục để không bị "lỗi thời". Chưa kể, việc quản lý token trong mấy con mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs) cũng là một bài toán đau đầu vì chi phí. Càng phức tạp thì càng nhiều vấn đề, nhưng giải quyết được mấy cái này thì AI mới thực sự "đỉnh của chóp".

Tóm lại, thread của Aurimas Gr về bộ nhớ trong AI không chỉ là một bài học thú vị mà còn mở ra nhiều góc nhìn mới về cách AI hoạt động và những thách thức trong việc phát triển nó. Hiểu được các loại bộ nhớ và vai trò của chúng trong hệ thống agentic là chìa khóa để đưa công nghệ AI lên một tầm cao mới. Và ai biết được, có khi trong tương lai, mấy con AI này còn "thông minh" hơn cả chúng ta. Nghe hơi "rén" nhưng cũng đáng để hóng, đúng không?