定义

基于模型的记忆是指人工智能系统，特别是在自主智能体中，一种先进的架构组件。与简单的短期缓冲区不同，这种记忆会主动构建和维护一个关于环境和过去交互的内部预测模型。该模型使人工智能能够模拟未来结果并以情境化的方式检索相关的过往经验。

为什么它很重要

为了使人工智能智能体超越被动响应，它们必须具备某种持久的、结构化的记忆。基于模型的记忆为复杂的推理提供了必要的支架。它使系统能够学习因果关系、预测后果，并基于对操作历史的全面理解做出决策，从而实现更健壮和更智能的行为。

工作原理

其核心过程涉及几个阶段。首先，智能体与环境交互，生成观测值。其次，这些观测值被用来更新内部世界模型——一组描述环境行为的学习参数。第三，当需要做出决策时，智能体会查询此模型，模拟潜在的动作，并在选择最佳路径之前评估预测的奖励或状态。这个模拟步骤是“记忆”被积极利用的地方。

常见用例

基于模型的记忆在复杂、动态环境中至关重要。常见应用包括自主机器人技术、需要战略规划的复杂游戏人工智能，以及需要跨越长时间多轮对话来保持上下文的先进对话代理。它还用于资源分配的复杂规划算法。

主要优势

主要优势包括增强的规划能力、改进的样本效率（学习所需的真实世界交互更少）以及从过去、不相关的经验中泛化知识的能力。它将人工智能从死记硬背提升到真正的理解。

挑战

实现有效的基于模型的记忆在计算上是密集的。构建一个捕获所有环境细微差别的准确世界模型是困难的，如果不对模型使用复杂的更新机制进行管理，模型的复杂性可能导致灾难性遗忘。

相关概念

该概念与强化学习（RL）密切相关，特别是基于模型的强化学习，并且与缺乏固有状态持久性的纯前馈神经网络形成对比。