ヒューマンライクライフロングメモリとは
ヒューマンライクライフロングメモリとは、人間の脳が記憶を形成・想起・忘却する仕組みを再現するAI記憶アーキテクチャ
読み: ヒューマンライクライフロングメモリ
補完学習システム理論に基づき短期記憶と長期記憶を分離し、拡散活性化によって関連記憶を自動想起する。コンテキスト長を伸ばしても推論精度は85%まで低下するという知見が重要。
かんたんに言うと
人間が「あ、そういえば」と関連する記憶を自然に思い出す仕組みをAIに再現する技術。ただ保存するだけでなく、重要な記憶ほど想起されやすく、時間が経つと薄れる。人間の脳と同じ原理で動く。
二過程認知と拡散活性化
System 1（自動的な連想、速い）がデフォルトで動き、System 2（意図的な検索、遅い）は必要時のみ発動する。ある記憶が活性化されると、関連する記憶も自動的に活性化される拡散活性化の仕組みにより、人間が「あ、そういえば」と思い出すプロセスを再現する。
コンテキスト長を伸ばしても精度は下がる
ルールを大量にコンテキストに入れても効果が下がるという知見がある。コンテキスト長を伸ばしても推論精度は85%まで低下する。必要な情報だけを選択的に注入する方が、全部入れるより効果的。フックを増やしすぎてAIが情報過多でパニックになった経験と一致する。
感情的価値と能動的エンコーディング
記憶に「重要度」だけでなく「感情的な価値」を付け、重要な記憶ほど想起されやすくする。ただ保存するのではなく、好奇心駆動の調査を通じて記憶を形成する能動的エンコーディングの概念も含む。受動的な保存よりも、主体的に関わった記憶の方が定着する。
当社の見解
当社はAI長期記憶システムを自社開発・運用している。開発のきっかけは、AIと経営戦略の壁打ちで出した結論がセッション切れで消えたことで絶望を感じた。1日かけて議論してきたことを振り返り、では事業計画書に落とし込むように指示を出したところ、「そのような記録はありません」と言われたことで、強烈な危機感を覚えこれは何としても解決しなければならない問題だと感じた。記憶がないAIは毎朝記憶喪失になる新入社員と同じだ。記憶があるAIは、前提条件を理解した上で本題に入れる。短いプロンプトで済むようになり、「前に言ったように実行して」と曖昧で短いプロンプトでも業務を遂行してくれる。同じことを繰り返し伝える回数も減り、開発業務でも同じミスを繰り返しにくくなり、人間の手戻りが減り、ストレスも減る。AIで本当に業務の質を上げるならば、記憶はマストである。