วิจัยเสนอ NURESA ให้นิวรอนเก็บความจำถาวรเอง เพื่อถ่ายโอนความสามารถข้ามโมเดล AI
งานวิจัยบน arXiv ชื่อ "Neurons Are All You Need" เสนอว่าความสามารถที่เรียนรู้แล้วอาจเก็บไว้ในตัวนิวรอนได้ ไม่จำเป็นต้องอยู่แค่ในน้ำหนักเชื่อมต่อ แต่ผลการทดลองยังไม่ได้รับการยืนยันจากแหล่งอิสระ
งานวิจัยชิ้นนี้เผยแพร่บนเว็บ arXiv ซึ่งเป็นที่ที่นักวิจัยโพสต์งานก่อนตีพิมพ์ในวารสาร หมวดที่ลงคือ cs.AI และมีผู้เขียนห้าคน
ประเด็นหลักคือ ตลอดหลายสิบปีที่ผ่านมา โครงข่ายประสาทเทียม (artificial neural network) ถูกออกแบบบนสมมติฐานว่า ความสามารถที่เรียนรู้มาจะอยู่ในพารามิเตอร์ที่ปรับได้ที่จุดเชื่อมต่อ (synapse) เท่านั้น ทำให้โมเดลไม่สามารถจำสิ่งใหม่ระหว่างใช้งานได้ และมักเจอปัญหาลืมของเดิม (catastrophic forgetting) และต้องเทรนใหม่ซึ่งมีค่าใช้จ่ายสูง
ผู้เขียนอ้างอิงงานวิจัยทางประสาทชีววิทยาของ Glanzman และคณะ ที่พบว่าความทรงจำสามารถถ่ายโอนระหว่างสิ่งมีชีวิตได้โดยไม่ผ่านการเชื่อมต่อแบบ synapse จากแนวคิดนี้ ผู้เขียนเสนอสถาปัตยกรรมชื่อ NURESA (Neural Unit with Retentive Self-Adaptive Architecture) ซึ่งเป็นชั้นประสาทเทียมแบบใหม่ที่เพิ่มหน่วยความจำถาวรภายในแต่ละหน่วย และให้หน่วยความจำนี้เป็นส่วนหนึ่งของการคำนวณหลัก ข้อกล่าวอ้างคือ สามารถถ่ายโอนความสามารถที่เรียนรู้แล้วระหว่างอินสแตนซ์ของโมเดล AI ได้
อย่างไรก็ตาม ข้อความที่ตรวจได้มีเพียงบทคัดย่อและหน้ารายการงานวิจัย จึงยืนยันได้เพียงว่างานนี้มีอยู่จริง ยังไม่พบตัวเลขการทดลองที่ตรวจสอบได้ และยังไม่พบแหล่งอิสระที่สองที่ยืนยันผล
หากแนวคิดนี้พิสูจน์ได้จริง อาจช่วยลดปัญหาลืมของเดิมและการเทรนใหม่ที่แพง ซึ่งส่งผลต่อต้นทุนการพัฒนาโมเดลในไทยด้วย แต่ตอนนี้ยังเป็นแนวคิดที่ต้องรอการทดสอบซ้ำ