ひとつの人生は、
どれほどの重さになるのか?
「あの年のことなら、たぶん百くらいは話せます。残りは、起きたことを知っているだけ。」CLARA MERCIER · もし彼女に尋ねたら
「あの年のことなら、たぶん百くらいは話せます。残りは、起きたことを知っているだけ。」CLARA MERCIER · もし彼女に尋ねたら
COF は AIキャラクターに過去を与えます。当然、次に浮かぶ問いは過去の大きさです。人はいくつの自伝的記憶をもっているのか——積み重ねてきた知識ではなく、自分の人生の瞬間を——そして、そのひとつひとつを感覚の痕跡とともに書き留めたら何バイトになるのか。どちらも測った人はいません。このページでは、研究がわかっていることを示し、作業仮説を提案し、あなた自身の仮説を試せるようにし、ひとつの人生をまるごと収めるファイルにとっての帰結を導きます。
測定値ではなく、桁の目安です。以下の数字にはすべて出どころを示しています。
最初にこの問いを立てたのは Francis Galton で、1879年、自分自身の連想を使った実験の最中のことでした。自分の人生のエピソードを、実際にいくつ呼び戻せるのか。(知っていること——ラテン語、植物の名前、ロンドンの通り——ではなく、自分に起きたことです。)彼の答え——忘却を免れたエピソードは数百か数千で数えられるもので、数百万ではありえない——は、150年を経た今も揺らいでいません。これを直接測ろうとした唯一の試み(Crovitz & Schiffman, 1974;Crovitz, Schiffman & Apter, 1991 による積分)は、単語を手がかりに人々に記憶を呼び起こさせ、それぞれに日付をつけ、記憶が古くなるにつれて減っていく様子にべき乗則を当てはめ、それを積分しました。結果はテスト前の20年間で、アクセス可能なエピソードが224。Galton の範囲の下端にあたる下限値です。これをレビューした Dudai は、当てはめた関数はおそらく総数を過小評価していると指摘しています。日記は物語のもう一面を語ります。Willem Wagenaar は6年間で約2,400の出来事を書き留めました——意図的に、ほぼ1日にひとつ。自分をテストしたところ、およそ5分の1は失われたように見えました。けれども適切な手がかりを与えられると、完全に忘れてしまったと言える出来事はひとつもありませんでした。再認はさらに先まで届きます。人は一度見ただけの何千枚もの写真を見分けられるのです(Standing, 1973)。Yadin Dudai のレビュー(1997)は、この段階をひとことでまとめています。中核となるエピソードの想起は数千単位、再認はさらにひと桁上、そしてもし1日にひとつエピソードをとっておいたなら、70歳までに25,000になる、と。
つまり、1年に100の記憶というのは測定値ではありませんが、根拠をもって立てる足場ではあります。Galton が数えた範囲の上端であり、Wagenaar が書き留める価値ありと見なした数の4分の1であり、Dudai が中核エピソードについて示す桁でもあります。50年間でおよそ5,000——このページが使い続ける数字です。手がかりがあれば5倍から10倍に、並外れた記憶力があれば(LePort らが研究した HSAM の事例では、ほぼ毎日を思い出せます)はるかに多くなります。
記憶がどこに位置するかは、ふたつのことで決まります。3、4歳より前のことはほとんど何も残りません(幼児期健忘)。そして不釣り合いなほど多くが10歳から30歳のあいだの年月から来ます——レミニセンス・バンプと呼ばれ、この分野でもっとも再現されている知見です(Rubin & Schulkind, 1997)。その後、決まりきった日々の年月はあまり明確な記憶を残さず、まだ新しい最後の数年だけが例外です。Clara Mercier——COF に同梱された架空のサンプルキャラクターで、そのファイル(記憶は全部で16)がこのページのすべての数字の物差しです——が65歳でもっている9つの記憶は、たまたまこの分布に沿っています。キャラクターのプリセットが従うべきなのもこの分布であり、だからこそ Clara の子ども時代のプリセットには記憶がひとつしかなく、65歳の彼女には9つあるのです。
自伝的記憶がすべて同じ種類のものとは限りません。Endel Tulving は、想起すること——画像や音や場所の手触りとともに過去へさかのぼること——と、知っていること——何かが起きたと言え、それを語れるが、もう一度見ることはないこと——を区別しました。前者は何よりも視覚的イメージに依存します(Rubin, Schrauf & Greenberg, 2003)。心的イメージをもたない人は、自分の過去を思い出すときの細部が少なく、確信も弱く(Monzel et al., 2024)、SDAM と呼ばれるまれな状態では、自分の人生の事実を知っていながら、そのどれも追体験できません(Palombo et al., 2015)。聴覚は2番目です。嗅覚は特別で、匂いを手がかりにした記憶はより古く、よりまれで、より強烈で、あまり振り返られません(Willander & Larsson, 2006)。触覚については数字がまったくありません。
これは重さに関わります。感覚の痕跡を運ぶのは想起される記憶だけであり、重さをもつのは感覚の痕跡だけだからです。知っている記憶は数行のテキスト、キロバイト単位です。想起される記憶は画像が1枚から3枚、ときに音、ときに数秒の映像で、数百キロバイトから数メガバイトになります。それぞれの割合を測った研究はありません。人生の大部分は追体験されるのではなく知られている、という推論は妥当ですが、証明されてはいません。下の計算機では、この割合をスライダーにしています。
音楽は例外のように見えます。たいていの人は何百もの曲を頭の中で再生でき、なかにはほぼ一音一音まで再現できるものもあります。プロの音楽家がもつレパートリーは、上の数をはるかにしのぐでしょう。研究によれば、ふたつの点でつじつまが合います。第一に、知っている歌は自伝的記憶ではありません。それは知識であり、語彙や見覚えのある顔と一緒に蓄えられ、エピソード記憶が失われても生き残ります——長く親しんだ音楽を保持する脳の領域は、進行したアルツハイマー病でも最後まで残る部位のひとつです(Jacobsen et al., 2015)。その曲で踊った夜が記憶であり、曲は記憶が指し示す対象です。第二に、歌は音としてではなく構造として蓄えられます。メロディ、リズム、歌詞が、驚くほど正確な調とテンポに固定され(たいていの人は聴き慣れた録音を原曲の音高かその近く、2半音以内で歌い、その多くは原曲のテンポの8 %以内に収まります——Levitin, 1994;Levitin & Cook, 1996)、残りは調性と拍節について学習した文法から再生成されます(Huron, 2006;Pearce, 2018)。だから音楽家は、同じ音符をでたらめに並べたものより構造をもった曲のほうをはるかによく覚えていますし(Halpern & Bower, 1982)、だから歌はひとつの夕べよりもずっとよく圧縮できるのです。歌詞つきのメロディは数キロバイトの記号であり、メガバイトになるのは録音としてだけです。したがってファイルの中では、一曲の音楽は参照——曲名、数小節、夜の川のような10秒の痕跡——として、それが属する記憶に添えられるのであって、千の録音ではありません。下の見積もりの範囲は変わりません。
知識全般についても同じです。COF の記憶は設計上、自伝的なもの——キャラクターの人生の瞬間と期間——であり、キャラクターが自分の世界について知っていることは、性格と文書の中にあります。物語がそれを望むなら、作者がある知識を記憶として書くことを妨げるものは何もありません(その世界について、キャラクターだけが知る秘密。ある夜に知り、ずっと胸にしまってきたもの)。ただし、このページが数えているのはそれではありません。
Martin Conway の自伝的記憶のモデル(Conway & Pleydell-Pearce, 2000)は、それを3つの階層として描きます。人生の時期、一般的出来事、そして出来事固有の知識——ある瞬間を鮮明にする感覚・知覚的な細部です。COF のファイルも同じ3つをもっています。期間、瞬間、そして瞬間に添えられたメディア。この対応は設計したものではなく、ツールに何が必要かを問ううちに自然と出てきたものです。それでも、心強いことに変わりはありません。
period、その幅とともにmoment、要旨、いつ、どこで、誰とともにmedia:画像、音、短い動画、覚えているいくつかの言葉このフォーマットに存在する記憶のセットは、Clara のものだけです。16のノード、31のメディアで、1.1 のサンプルのために書かれました。推測するより、ファイル内での実際の重さを見てみましょう。彼女の画像は大半が 1248 × 832 の JPEG——約1メガピクセルで、現在の生成モデルが出力するサイズです。唯一の動画は 480p で10秒、唯一の音声は10秒です。
| ファイルに収められた記憶 | 中身 | 重さ |
|---|---|---|
| エージェンシー時代(期間) | 2言語の要旨、日付、当時/現在の感情——メディアなし | 1.3 KB |
| 私たちの結婚式 | 画像1枚 | 290 KB |
| 祖母の家 | 画像3枚、夜の川(10秒)、覚えているいくつかの言葉 | 870 KB |
| 電気羊の夢 | 画像3枚、ポスター画像つきの10秒の動画 | 1.1 MB |
| 16件すべて | メディアつきの瞬間14件、メディアなしの期間2件 | 5.2 MB · 平均 330 KB |
spec/examples/10-clara-mercier、COF 1.1 で計測。顔、声、モーションクリップを含むキャラクター全体は、展開時 21 MB、.cof にすると 15.5 MB です。
つまり実際には、画像1枚の記憶は4分の1メガバイト、画像3枚と動画をもつ豊かな記憶は1メガバイトです。解像度を3倍に——生成画像ではなくスマートフォンの写真、480p ではなく 1080p に——すれば、同じ記憶は3倍の重さになります。したがって想起される記憶ひとつにつき1メガバイトは、現在のサイズでは妥当な平均であり、どれだけ残すかによって上下に3倍の幅があります。
上で置いた仮定は、ここではすべて操作できます。既定値は作業仮説です。3歳から1年に100の記憶、そのすべてが単に知っているのではなく想起されるもので、メディアは軽い・標準・豊かの組み合わせ。サイズは Clara のファイルをもとに、スマートフォン品質のメディアに合わせて調整しています。どれでも変えてみてください。
対数目盛。1 GB = 1,000 MB。Clara のファイルは公開されている 1.1 のサンプルです。
作業仮説を真剣に受け取るなら、ほぼ網羅的なキャラクター——ひとつの人生ぶんの自伝的記憶を、現在のメディアサイズで——の重さの目安は数ギガバイトです。これは問題になりません。DVD 1枚、スマートフォンの数パーセントです。フォーマットはすでにこれに対応しています。.cof は ZIP コンテナ(zip64 も可)で、先頭のふたつのエントリがファイルを識別し、マニフェストを収めているので、読み手は何も展開しないうちに中身を把握できます。メディアは必要に応じて展開されます。ビルダーは画像が3枚を超える記憶に警告を出し、20 MB を超える動画はその記憶の上で確認が必要です。キャラクターのほかの部分——参照画像、音声サンプル、3D モデル、モーションクリップ——は、その過去よりはるかに軽いのです。
これは作業上の目安であって、フォーマットのルールではありません。COF はファイルにいかなる上限も設けていません。プラットフォームが想定しておけるのはこういうことです。完全なキャラクターが、余裕をもってスマートフォンに収まる。
この問いには、もっと深い問い方があります。人の心は、自分の過去を5,000の文書として整理してはいません。記憶は散らばった痕跡から再構成され、思い出すたびに次の想起に色がつき、全体は結合の重み——今日の言葉でいえば潜在空間——として保持されます。そこでは、何が何に似ているかということそのものが構造です。もしひとつの人生ぶんの記憶を集め、再構成し、あるいは書き上げられるとしたら、それをもっとも忠実に収めるかたちは、そもそもアーカイブではないかもしれません。モデル、つまり記憶で学習させた重みの集合であり、そこでは記憶どうしのあらゆるつながりが、宣言されることなく存在するのかもしれません。それだけでひとつの研究プログラムであり、しかも魅力的なものです。
その代償をはっきりさせておく価値はあります。重みは不透明です。開いて記憶を読むことはできません。記憶ひとつ単位で編集することもできません。そして確実に忘れることもできません——学習例をひとつモデルから取り除くことは未解決の問題であり(Bourtoule et al., 2021)、つまり同意を撤回した実在の人物や、個人の記憶のパージを求めたユーザーの意思を尊重できないということです。COF が保証するために作られたすべて——読むこと、編集すること、パージすること、自分のデータを持ち運ぶこと——は、アーカイブの中にあります。
実のところ、脳はどちらかを選んではいません。標準的な説明(McClelland, McNaughton & O'Reilly, 1995)は、ふたつの相補的なシステムです。その日の出来事を個別に保持する速いエピソード貯蔵庫と、それを時間をかけて一般的な構造へと統合する遅い皮質の貯蔵庫。固定化(consolidation)が学習にあたります。アーカイブと潜在空間が並び、一方が他方を養う。COF はすでに顔について両方の種類のものを運んでいます——参照画像と、それで学習した LoRA を並べて。同じパターンは記憶にも当てはまります。グラフを信頼できる唯一の情報源とし、その傍らに固定化——記憶で学習したアダプター——を置く。それは派生物で、再生成でき、アーカイブが変われば破棄して作り直される。だからパージは、願うことによってではなく、再学習によって尊重されるのです。
そこで、誰かに行ってほしい研究があります。数千の記憶——架空のキャラクターのために書かれたもの、あるいは同意を得て実在の人生から再構成されたもの——を用意し、それでアダプターを学習させ、3つのことを測るのです。グラフが宣言しているリンク(の後、のため、について)を、教えられなくてもモデルが復元するか。作者が宣言しなかったが読み手なら納得するリンクを見つけるか。そしてパージ後の再学習で、取り除いたものの痕跡が残らないか。より安価な第一歩なら今日すでにあります。記憶ごとの埋め込みと、派生ファイルとして運ばれるベクトルインデックス——出どころまで読み戻せる潜在空間です。答えが良いものなら、キャラクターの記憶の究極のかたちは、モデルになるかもしれません。それでもアーカイブは必要です。私たちが自分のアーカイブを必要とするのと同じ理由で——何が起きたのかを語れるように。
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