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2007年10月31日 (水)

<418> 「エピソード記憶」とライフログにおける「エピソード記憶」の悪用 (1)

「エピソード記憶」   出典: フリー百科事典『ウィキペディア(Wikipedia)』
http://ja.wikipedia.org/wiki/%E3%82%A8%E3%83%94%E3%82%BD%E3%83%BC%E3%83%89%E8%A8%98%E6%86%B6

『エピソード記憶(エピソードきおく、Episodic Memory )とは、宣言的記憶の一部であり、イベント(事象)の記憶である。エピソード記憶には、時間や場所、そのときの感情が含まれる(感情は記憶の質に影響する)。自伝的記憶はエピソード記憶の一部である。エピソード記憶は意味記憶(事実と概念に関する記憶)と相互に関連している。エピソード記憶は物語にたとえることができる(Tulving, 1972)。』

『認知神経学
新たなエピソード記憶の形成には海馬が使われる。海馬が働かないと、手続き記憶(例えば、ピアノの演奏法)を新たに形成することはできるが、その間のイベントを覚えておくことができない。

前前頭皮質(特に左脳)もエピソード記憶形成に関わっている。』

「脳による記憶」
脳による記憶のしくみ、種類について日常にある事例をもとに説明します。
「知覚表象システム」「手続き記憶」「短期記憶」「意味記憶」「エピソード記憶」
http://contest2004.thinkquest.jp/tqj2004/70499/nou.html

知覚表象システム
http://contest2004.thinkquest.jp/tqj2004/70499/chikaku.html

『知覚表象システム(別名:プライミング)とは、以前に経験したことが無意識のうちに、後の行動に影響を与える現象のことです。そしてこの、意識しないのに思いだしてしまう記憶のことを、潜在記憶といいます。 』

エピソード記憶」 
http://contest2004.thinkquest.jp/tqj2004/70499/epi.html
その人だけが持っている体験の記憶のことです。思い出そうとするときに、感情をともなってよみがえってきます。
-日常で-
例えばみなさんも、学生の時に好きな人に想いを伝えたことがあると思います。それをふと思い出したときに、ドキドキしたり、はずかしいと感じたのではないでしょうか。

このように、エピソード記憶とは、単に告白したという記憶ではなく、もっとリアルな思いが混ざりこんだ記憶なのです。

「意味記憶」
http://www.ipc.hokusei.ac.jp/~z00105/_kamoku/kiso/2002/itou.htm
(2)        意味記憶とは?

 意味記憶とは、宣言的知識の事実的・概念的な知識で構成される。例えば、「地球は太陽の周りを公転している」などである。タルヴィングはこのような宣言的知識の記憶を意味記憶と呼んで区分した。

(3)        記憶情報の探索

 一度、意味記憶が形成されると、その源になったエピソード記憶は忘れ去られてしまう傾向がある。しかし、その分だけ意味記憶の扱いは重要になる。意味記憶を取り出すことは、エピソード記憶の探索に比べてはるかに容易である。ところが、エピソード記憶を取り出すことは、容易ではないことが多い。これは、「想い出」と一般に言われる記憶内容を探索することであるが、「あなたがはじめて見た映画は何か」、「一週間前の夕食に何を食べたか」に答えるようなことである。

 意味記憶内の情報は明らかに「意味的な体系」に整理されている。一方、エピソード記憶内の情報は、時間順序、場所ごとにパックされているようであるが、現在のところエピソード記憶に関する知見はそれほど得られていない。

(4)        意味記憶の構造

 コリンズとキリアン(1969)は、意味記憶モデルとして人工知能のモデルに基づく階層的ネットワークモデルを提唱した。このモデルでは、概念は上位―下位関係に基づき体制化されている。そして、各概念はネットワークにおいてノード(node)として表され、概念間の関係はリンクによって表されている。コリンズとキリアンはさらに、情報の検索がノード間のリンクをたどることにより行われ、その際リンクの移動が多くなればそれだけ時間を要するという、意味記憶における情報検索に関して最も重要な仮設を提起した。

 図一で見られるように「動物」は「鳥」と「魚」に解体され、「魚」と「鳥」は、さらに特殊な種に解体される。これはより包括的な概念を上層とする三水準の階層からなる仮説的な記憶構造を表している。これらの各水準においては、それぞれの水準に特有の情報だけが蓄えられる。「カナリアは黄色い」という情報を考えれば、カナリアとカナリアの持つ特性が同時に記憶されているはずである。言い換えれば、「カナリア」といえば「黄色い」という情報は引き出されやすいのである。他方、「カナリア」から「皮膚がある」という情報はなかなかでにくい。それは、「皮膚がある」という情報は「動物」に結合し、カナリアとは異なる水準に位置しており、呼び出すために時間がかかるからである。

しかし、コリンズとキリアンの階層的ネットワークモデルは、その後多くの追試が行われ、彼らが仮定したような厳密な階層性については否定的な結果が得られている。例えば、ノード間の距離が遠くても、度重なる探索が続けられた情報は、近いものよりもすばやく探索される。だから熟知度の高い情報は探索が容易である。意味記憶モデルとしてはコリンズとロフタス(Collins&Loftus, 1975)のように、意味ネットワークは意味的類似性の系列に沿って体系化されている仮定するネットワークモデルが一般的である。

「あらゆる個人情報を記録する米国防総省の新プロジェクト」
http://hotwired.goo.ne.jp/news/culture/story/20030521202.html
『米国防総省が、驚くほど野心的な研究プロジェクトに着手しようとしている。個人の生活にかかわるありとあらゆる情報を収集し、索引を付け、検索可能にしようというのだ。

『国防総省がこれから立ち上げる、この「ライフログ」(LifeLog)プログラムでは、個人のあらゆる行動が1つの巨大なデータベースに放り込まれることになる。送受信した電子メールから撮影した写真、閲覧したウェブページ、通話、視聴したテレビ番組、読んだ雑誌に至るまで、とにかくすべての行動が含まれる。』

これも、「ニュースや他の方法で公開されたころには極秘最先端技術、重要機密技術は既に完成し、何年も前から試行・実行されている。」という1例でしょう。既に瞬時に検索可能なようです。

「米国防総省の『ライフログ』プロジェクト、真の目的は人工知能構築」
http://wiredvision.jp/archives/200307/2003073103.html
『そんななか、米国防総省の国防高等研究計画庁(DARPA)は、一見無関係に見える一連の計画を立ち上げた。DARPAの説明によると、これらの計画にはすべて、コンピューターが人生の複雑さに対処する手助けをし、最終的にはコンピューターが自分で考えられるようにするために設計されたという。

 「われわれの最終目標は、より堅固で安全、人間の役に立ち、長期にわたって使用でき、ユーザーやタスクに対する順応性に富んだ新世代のコンピューター・システムを完成させることにある。そんなシステムに必要なのは、初めての出来事に遭遇しても、論理的に考え学習し知的に反応する力だ」と語るのは、先日DARPAの情報処理技術室(IPTO)の責任者の地位に就いたロン・ブラッチマン室長だ。』

『一連のプロジェクトのうち、一番知られているのは『ライフログ』プロジェクトだ。激しい物議を醸したこの計画(日本語版記事)は、個人についてのあらゆる情報(日本語版記事)―ある人物が見たもの、行った場所、感じたことまですべて―を記録しデータベース化することを目的としている。収集された情報はつなげられ、関係や出来事、経験をたどるべく脈絡を与えられることになっている。』

『人工知能研究のリーダーの1人でライフログにも参加の意思を表明しているダグ・レナート氏は、「ライフログは、いまやコンピューターを現実世界に押し出そうとしているのだ」と語った。』

『ブラッチマン室長がやりたいことは、主人となる人間の習慣や願望について学習する機能を持つ、コンピューター・アシスタントを作ることだという。そのためにコンピューターは、ちょうど人間が人生を送る場合と同じで、まずはよく見て記憶していかなければならない

 人間は、経験した出来事にキーワードのタグを付けたり、雑然とデータベースに入れたりなどはしない。人間の場合、たとえば「大学」や「初めてのデート」「先週の木曜日」という具合に、自分たちの生活を場面ごとに巧みに分類する。研究者はこれを「エピソード記憶」と呼んでいる。

 ブラッチマン室長によれば、ライフログはエピソード記憶をコンピューターに持たせようとする試みだという。機械に「バミューダでの休暇、空港までタクシーで移動する、というように、人間がごく常識的に行なっているやり方で経験を記憶させ」はじめようとしているのだ

 IPTOでは先ごろ、デジタル・アシスタント『PAL』の開発(日本語版記事)を目的に、2900万ドルの研究助成費を交付した。PALは蓄積したエピソード記憶を利用でき、その過程で自己学習していく能力を持つとされる。たとえば、ラッシュアワーの交通渋滞で会議の出席者が欠けることがたびたびあれば、PALがそれを学習して、車が混んでいない時間帯に会議の時間を調整する。PALの上司がスパムメールの送り主に抗議メールを繰り返し出すようなら、秘書役のPALが自分で抗議メールを作成して送るようになる。』

『今必要なのは、その都度新たにプログラミングをしなくても、自ら新しい機能を学習できるコンピューター・システムだと、ブラッチマン室長は述べる。コンピューターは、そのユーザーの好みの作業スタイルに順応し、攻撃を受ければそれを察知し、対応策を考え出せるようになるべきだ。人体の免疫機能のように、あるいは戦場に立つ司令官のように。

 だが、より人間らしく行動するためには、ちょうど人間がそうするように、コンピューターも自分で経験を積み吸収しなければならない。自身の生き様を記録したカタログを作らなければならない。それこそが「ライフログ」なのだ、という言い方もできる。』

人間的な認知能力でユーザーをサポートする人工知能プロジェクト」
http://210.150.25.172/news/technology/story/20030829303.html

『米エネルギー省のサンディア国立研究所では、人間とコンピューターの関係を一変させ得る、新しいタイプの思考するマシンの開発が進められている。

サンディア国立研究所の認知心理学者、クリス・フォーサイス氏が率いるチームは、過去5年間にわたって知能を持つコンピューターの開発に取り組んできた。このようなコンピューターは、意図を正確に汲み取ったり、ユーザーとの過去の体験を思い出したりできる。また、ユーザーが問題の分析や意思決定の際に助言を求められるような、バーチャルな専門家としても機能するだろう。

フォーサイス氏のチームは当初、国土防衛への使用を視野に入れ、「合成人間」――人と同じように思考する能力を持つソフトウェア――を作ろうと試みた。』

『フォーサイス氏は「人間はもちろん論理演算もできる。だが、人間の認知にはもっと他の要素がたくさんある」と語る。

 「われわれはこれまで、人間が自分の知識を使って目の前の状況や出来事を判断しようとするプロセスを再現することに注力してきた。それは、エピソード記憶(経験したことの記憶)や感情が関係するパターン認識のプロセスであり、一般に論理操作と考えられるようなことはあまり行なわれていない」

 認知能力を持つマシンの開発を目指すサンディア国立研究所の取り組みは、米国防総省の国防高等研究計画庁(DARPA)からの資金援助を受けて昨年始動した。このプロジェクトの目的は、ユーザーが考えていることをリアルタイムで理解できるマシンを作ることだ。』

『フォーサイス氏は、今後10年以内に認知能力を持つマシンの技術がほとんどのコンピューター・システムに組み込まれると予想している。同氏のチームはすでに、ある専門家の知識をコンピューター・モデルに取り込む手順のテストを終えている

 また、フォーサイス氏のチームは、合成人間にエピソード記憶を与える方法も考案した。これにより、コンピューターは人間が日常的に行なっているプロセスとよく似た方法で、特定の経験に関する知識を問題の解決に用いるようになるかもしれない。』

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