記憶のモデル

 

|| 記憶を見えるようにしてみる

ここでは、これを納得できる形で『見える』ようにします。

具体的には「新規」「既知」そして「抽象」「具体」で構成。

スポンサーリンク

 

 


モデリングの基本

 

前提「一階述語論理とか、要は数学」

必須情報「抽象情報と具体情報は必ず使う」

 

 

使う材料「有限集合とクラス」

『全』の解釈「人に観測されるもの限定」

   後者規則「入力されていく感じ」

 

 

 

材料のラベル「クラスの中身の名前」

情報「あらゆるものは情報で構成されてるとする」

 

 

 


ここから本題

 

大枠「クラス(類)・出発点」

   新規「新しい情報・概念」

   既知「既に記憶してる情報・概念」

 

最小単位「要素になるもの」

   五感情報「記憶の最小単位として定義」

 

分類「要素または部分集合になるもの」

   2択分類「それとそれ以外で分類」

   3択分類「肯定・否定・それ以外で分類」

 

 

まとめ

 

 

 

 

 


 

というわけで、『記憶』について。

解説していくとなんかよく分かんなくなるかもしれないんで、

とりあえず「一般的なイメージ」について押さえておきましょうか。

 

 

 

さて、そもそも『記憶』ってなんなんでしょう?

例えば「人が脳みそに記録している情報」?

他には「脳の海馬傍回の神経の集まり」とか?

 

 

 

正確に記述していくと、なんか難しくなっていく気がします。

難しいと、なんか実感しにくくて分かりにくいです。

 

 

ですから、これらよりも、例えば「覚えてるやつ」とか、

他には「思い出せるやつ」とか、そういうのが良いと思うんですよね。

 

 

人間に意識できるのは「分かりやすい結果」ですから、

「複雑な原因」は、人間にはよく分かりませんし。

 

 

 

なので、「考察の出発点」は、

「わかりやすい結果」であった方が良い気がします。

 

 

 

はい、というわけで、

こういう感じで『記憶』について考えていきます。

 

 

 

とりあえず、まずは「覚えてるやつ」から。

 

 

 

 

 


 

|| 記憶を構成する基本的な情報

『新しく入ってくる未知な情報 I_{\mathrm{new}} 』と、

『既に記憶している情報 I_{\mathrm{confirm}} 』の2つ。

 

 

 

とりあえず、『既に記憶している情報』については、

『思い出すことができる』かどうかで確認ができるので、終わり。

 

 

問題となるのは、『未知の情報』についてです。

なにせ、↑のやり方では『未知』とする意味がありません。

 

 

なぜって、「新しい情報を観測した」ことについては、

結局、↑と同じように『思い出す』ことによって、

それが新しいかどうかを『確認する』ことになりますから。

 

 

 

つまるところ『未知』も『既知』も、

『思い出す』ことによって『確認』を行うので、

この『思い出せる』では、両者を区別できないわけです。

  

 

そう、そもそもの話として、

どうやって『未知』であるかを見分ければいいのか、

このあたりがひどく曖昧なんですね。

 

 

 

というわけで、この「新しい情報」を、

『未知』ではなく、あえて『新規』という言葉で定義してみます。



んで、この『新規』と『既知』の明確な違いですが、

ここで一端、『入力→処理』の操作で得られるものを「新規」として、

『処理→出力』のパターンを「既知」としておきます。

 

 

これは結論の先取りですが、

「新しい」と「既にある」を区分けすると↑みたいになるので、

その点で発想については納得できるかと。

 

 

 

ともかく、これを踏まえて『未知』について考えてみると、

厄介な点として、それを『情報として観測できるか』という、

いわゆる『入力』の「曖昧さ」に目が向きます。

 

 

なんでって、これは「脳内にある情報」ではなく、

『外部』から得られて「脳内で処理される情報」なわけですから、

『得られない部分』については不明確なままで、よく分かりません。

 

 

このままでは『記憶することが不可能な情報』が、

「入力」の操作で排除できずに混入してしまって、

「入力」されたものの中身が曖昧になってしまいます。

 

 

 

これを解消するために、

この操作に『記憶できることが確認できる』っていう、

いわゆる「観測できる」かどうかの判定が必要になるわけです。

 

 

 

こうすると、それを『新しい情報』だと『確認』できて、

改めて『記憶する』という処理が発生するわけですから、

うまいこと『記憶できない情報』を回避できます。

 

 

 

てなわけでこれについては、

『関連』を利用することで解決することにします。

 

 

詳しくはベースとなる『実用的な数理モデル』をご確認ください。

↑の目次から確認できます。

 

 

 

簡単には↓みたいな感じで、

 

I_{\mathrm{new}}∈I_{\mathrm{confirm}},\,\,\,I_{\mathrm{confirm}}∈I_{\mathrm{new}}

I_{\mathrm{new}}∩I_{\mathrm{confirm}}≠∅

 

この3つの『関係・条件』の「どれか1つでも」成立するとき、

『記憶されている情報』に『関連』がある、とします。

 

 

要は『所属関係の存在』と『共通部分の存在』という判定で、

「入力」の曖昧さを回避する感じです。



この『関連がある』時に、

その情報は『記憶できる』ということにします。

 

 

 

 

 


最小単位

 

|| 一番根っこにある記憶の情報

これは『入力・出力』の「実感」から得られるもの。

つまりは『五感で感じられる情報 i_{\mathrm{sense}} 』のことです。

 

 

これについても、『定義』になります。

人によっては「より良い定義」があるかもしれません。

 

 

 

ともあれ、これはかなり本質に近いと思います。

特に、『人間の記憶』に限っての話ではありますが。

 

 

 

というのも、『記憶の最小単位』は『非言語』です。

『文字』も「見える形」、つまりは『視覚情報』ですし、

『声』も「聞こえる形」、つまりは『聴覚情報』です。

 

 

 

このように、

『言語』はあくまで『情報を媒介する枠組み』ですから、

その中身は言語ではなく、『五感情報』になっています。

 

 


ですから、『最小単位』としてこう定義できるわけですね。

念を押しておくと、「人の記憶」については。

 

 

 

「機械」なんかの場合については、

『記録』『観測された情報』とでも表現しておきましょうか。

 

 

「記憶」という言葉の感覚は、

人のそれとしての意味が強い気がするので。

 

 

まあ、「人間の記憶」と『形式は似たようなもの』なんですが、

機械は『0,1(バイナリ)』なので、「ベースは違う」わけですし。

 

 

 

話を戻すと、『人間は、感覚で情報を認識してる』って話。

実際、『感じたもの』は「五感で感じられるもの」ですし、

『自己表現』も「五感で感じられるもの」になりますし。

 

 

 

とまあこんな感じですから、『記憶の集まり』があって、

そこに『入力される情報』は「五感情報」になりますし、

そこから『出力される情報』も「五感情報」になります。

 

 

つまり、人の認識に限って言えば、

最小単位として扱う情報については、

『五感情報』が適してると言えるわけです。

 

 

とまあこんな感じですが、

この認識で特に問題は発生しないでしょう。

 

 

 

まとめると↓です。

まず『五感情報』を「最も直観的な情報」として定義します。

そしてこれは同時に、「表現するための情報」に。

 

∀I_{\mathrm{confirm}}≠∅ \,[\,i_{\mathrm{sense}} ∈ I_{\mathrm{confirm}}\,]

 

 

これの根源的な中身については『科学』にお任せしましょう。

具体的には「脳科学」やら「物理学」やらに。

 

 

 

ともかく具体的な話をすると、これの「ラベル」が『言語』で、

その言語は、「色・形」「音」「感触」「味」「匂い」など、

実感しやすい情報を表現しています。

 

 

つまるところ、この定義を採用する場合だと、

一番それっぽい情報の「最小単位」として、

この『感覚を表現した言語』を採用できる、となるわけです。

 

 

具体的には「黒い」とか「低い」とか「柔い」とか。

これが「 i_{\mathrm{sense}} 」の『名札・ラベル』になって、

いろんな表現の「基礎として扱える」という感じ。

 

 

 

 

 


分類

 

|| 頭の中にしか存在しない情報

いわゆる『目に見えないもの』のこと。

とはいえ、確かに存在する情報のことですね。

 

 

感覚的な感じで言い表すなら、

『存在を実感できない情報 I_{\mathrm{category}} 』とでも言うべきでしょうか。

 

 

ただ、『存在が実感できない』とはいえ、

間違いなく『存在』していて、かつ非常に身近なものです。

 

 

 

結論から言っておくと、これは「具体的な情報の集まり」から、

中身の幾つかを『規則・条件』によって分割することで作られます。

 

 

かなり身近な例だと、「目次」とかが実感しやすい例ですね。

「全体」を『いくつか』に『分割』してるんで。

 

 

 

他の具体例については、↑のと違う感覚のものだと、

例えば「学問」「政治」「宗教」「国家」「芸術」「趣味」、

後は「人生」「情報」とか、こういう言葉もそうですね。

 

 

 

これ、どうですか? なんか「具体例は分かる」けれど、

少なくとも『五感情報で表せる情報』ではないですよね?

 

 

まあ、『言語』としては表せるんですが、そこは例外で。

 

 

ともかく「具体例」については、

確かに、『五感情報で表せる情報まで遡る』ことはできます。

 

 

でも、それは『具体例を表す五感情報』ですよね?

『全体を分割している概念』を表してるもの、じゃないですよね?

 

 

 

例えば「学問」という言葉で考えるなら、

結局、これをそのまま『感覚的に理解する』ことはできません。

『中身の具体的な情報』によってのみ、これらは説明されます。

 

 

 

これは、例えば「人」「動物」「色」なんかも同様です。

他にも「情報」「国」「大気」「食べ物」とかとか。



これによって『具体例のいくつか』は思い浮かびますが、

これ単体については、『存在を実感できない』です。

 

 

 

え? そう? ってなるかもしれないので、

もうちょっと詳しく考えてみましょうか。

 

 

確認すると、そもそもの話として、

『実際に存在していると思える情報』とは、

『五感で感じられるもの』なわけです。(妥当な定義)

 

 

しかし、例えば「人」であれば、

「大まかなシルエット」「構成要素」なんかは分かっても、

『この世のどこにも存在しない人間』しか形成できません。

 

 

なぜなら、「人」に該当するものの『条件』は、

『人の持つ共通の構成要素』で出来ているので、

「実際に存在する個人」を特定することはできないからです。

 

 

感覚的には、なんか漠然としてる感じ。

「大まかなシルエット」だけがあって、

その「中身が無い」感覚、とでも言えばいいでしょうか。

 

 

例えばですが、「人って何?」って聞かれても、

なんか「うまく説明できない」感じがしませんか?

「人」という概念の『実体』が、ぼんやりしていて。

 

 

 

はい、まあこんな感じで、

要は『決まった枠だけがある』ような状態。

 

 

「中身」については、

ある『条件を満たす』と、その枠の中に入るよ、っていう、

いわば「袋の中に、後で入れられる」みたいな?

 

 

だから、その概念単体だけを見ると、

その『具体的な中身は存在しない』状態なわけです。

 

 

それを示す一つの事実を考えるなら、

例えば「実際に存在する個人」がいたとしても、

「人」という情報『だけ』では、その個人を特定できません。

 

 

「人」から「個人を特定する」には、

「フィルター・条件を付け加える」ことで、

『情報を具体化』して、絞り込んでいく必要があります。

 

 

 

「個人」という言葉にしても、その「具体的な誰か」は、

「名前」「容姿」「体型」「雰囲気」など、

考えてみれば、よく分からないもので構成されています。

 

 

これを特定するには、

結局は、『五感で感じた情報』が必要になるんですね。

 

 

 

こんな感じなので、『最小単位』についても、

やはり『五感情報』が一番しっくりくる気がします。

なにせ、いわゆる「人のセンサー」ですからね。五感って。

 

 

 

 

 

こんな感じで、

『存在を実感できない情報』っていうのは確かに存在しています。

 

 

それでいて、これは『存在を実感できる情報』よりも、

人によっては多く存在していて、かつ身近なものです。

 

 

 

そして、これを表現するのが『言語』で、

この『言語』が表す『枠組み』を、

人は『概念』と呼んでいます。

(詳しくは別の記事で)

 

 

簡単には、『枠組みと中身のセット』が『概念』で、

『枠組みの名前・呼び方』が『言語・記号』と呼ばれ、

『中身』が『意味』と名付けられています。

 

 

 

「分類・カテゴリー」とは、要はこれの1つです。

つまるところ、『概念を集めてできたもの』がこれになります。

 

 

見た目には、まず「集まり」とその中身である「要素」があって、

ある『条件・共通部分』で、その「要素」を『仕分け』する感じ。

 

 

感覚的には、例えばタンスのような『入れ物』があって、

そこに「服」「ズボン」「下着」みたいに分けて入れる感じ。

 

 

 

 

 

これを形式として表すと↓みたいになります。

 

 

ある『観測者』が『記憶していると確認できる情報』の中から、

ある「一部分を抜き出した」「部分集合」として定義する。

 

I_{\mathrm{confirm}}∈I_{\mathrm{category}}⊂\mathrm{Observer}

I_{\mathrm{category}}∈\mathrm{Observer}

 

 

『条件・命題 P(x)x は、~だ)』によって分類する場合は、

 

I_{\mathrm{category}}:=\{I_{\mathrm{confirm}}∈\mathrm{Observer}\,|\,P(I_{\mathrm{confirm}})\}∈\mathrm{Observer}

 

 

『分類・カテゴリー』については、こんな感じです。

念のため、「集合」ではなく「クラス」で定義しておきます。

 

 

ともあれ、基本的には『順序数』『自然数』の定義とか。

つまるところ「整列集合」上で考えてもらえればおっけーです。

 

 

こうすれば、「全体を表す集合」が、

同時に「部分集合」と「要素」を持てます。

 

 

専門的な言い回しをするなら、

いわゆる「推移律」を満たす形で作る、という感じ。

 

 

「全体の部分集合全部」+「要素の全部」で作れば、

かなり乱暴ですが、特に問題なく作れますので。

 

 

 

 

 

よく使う分類

 

基本的には『2択』か『3択』を使います。

これ以上は多いので、これくらい少なくする方が実用的です。

 

 

先に結論から言っておきますと、

数学の基礎である『分かる』『分からない』を筆頭に、

『分かる』を分化して、『正しい』『間違っている』で分ける感じ。

 

 

これで『分かる』『分からない』の「2択」と、

『正しい』『変』『どっちか分からん』の「3択」を作れます。

 

 

 

こうすることで、『分かるやつ』をそのままよく使ったり、

それとは別に、『分からないやつ』は「分からない」ので、

「なんで分からないか考える」『きっかけ』としても使えたりします。

 

 

 

 

 

2択でよく使うやつ

 

特によく使うのは「よく使う」と「それ以外」。

使う根拠の数は「 1~3 個」くらいになります。

 

 

ただ、これは「根拠をたくさん知っている」上での、

『説明に適している根拠』の選定結果であることが前提です。

 

 

これは要は「会話」とかの感覚で、

「意識できる思考」も同様、説明は短くないとダレますから、

根拠は、1~3個以上使うことはあんまりありません。

 

 

なにせ「人の出力・入力」の『機会』は限られていますから、

『主張の根拠』は 2 つでも多いくらいです。

 

 

ですから、ちゃんと「フィルター・条件」を掛けていって、

『良い感じの根拠・具体例』を選んで分類します。

 

 

 

話を戻して、『2択』の例は他にも↓みたいなのが。

どれもわりと使うやつです。

 

 

例えば「直感に近いか」とか「分かりやすいか」とか、

他にも「誰でも知ってそうなものか」とか「面白いか」とか、

「偏ってないか」とか「適切か」とか。

 

 

これらを組み合わせて限定していくと、

いわゆる「良い感じの具体例・根拠」が得られたりします。

 

 

 

2択分類の具体例や使い方は、まあこんな感じです。

いわゆる『情報の説明』を行うときとかの、

「イメージを限定していく」感じのやつがこれなわけですね。

 

 

 

厳密には、『記憶』にはそれを構成する「要素」があって、

「人は」それを『いくつか(有限)』だけ「認識」できるので、

こういう風にして『具体例の数を減らす』ことで絞り込む感じ。

 

 

 

こうして、『適切な具体例』を導けます。

頻繁に使えるので、暇なときは使ってみましょう。

 

 

 

 

 

3択でよく使うやつ

 

これは『両方を意識したい』時に使うやつです。

「例外」を排除して、「全体のほとんど」をカバーしたいときとか。

 

 

要は『全体をほぼほぼ2分割する条件』を考えて、

『全体のほとんどをカバーする』時に、

「例外」を排除することでこれを達成する感じ。

 

 

私が勝手に数学的アプローチと呼んでるのがこれですね。

まず、全体をこれで区分けしてからいろいろ考えていきます。

 

 

 

これは「2択分類をより正確にする」感じのものです。

ただし「正確」にするわけですから、

当然、『より複雑になる』のは避けられません。

 

 

 

というのも、これは『よく分からないもの』も考えるんです。

いわゆる『例外が出るかもしれない』ってパターンとか。

 

 

つまるところ「例外を含む可能性を考慮する」上で、

『ほんとに2分割できるか分からない条件』で仕分けするとき、

念のために『どちらでもないもの』を設定するわけですね。

 

 

もちろんですが、

『どちらでもないと分かっている』場合でもこれが使えます。

具体的には、「公理」「定義」「妥当な推論」の類はこれ。

 

 

 

ともかく、そんな3択分類の具体例は、

例えば「善人か」とか「頭が良いか」とか「優しいか」とか、

他にも「優れているか」とか「綺麗か」とか「整ってるか」とか。

 

 

 

こういう条件を見る時、

『適切な肯定・否定ができない』場合が考えられますよね。

いわゆる「どちらにも含めることができないもの」とか。

 

 

こういう時に、「+」「-」「どちらでもない」の3つで、

それぞれ分けて見る必要があるわけです。

 

 

もっと言えば、こうすることで、

『より正確に』詳しく情報を認識できるようになります。

 

 

 

 

 

形式でまとめると↓みたいな感じ。

「2択分割」と「3択分割」で見ます。

 

 

 

\mathrm{function}\,\,\mathrm{Divide}_2(I_{\mathrm{confirm}})

 

\mathrm{if}

I_{\mathrm{confirm}}=I_{\mathrm{priority}} ∪ I_{\mathrm{except}}

∧\,\,\, I_{\mathrm{priority}}∩ I_{\mathrm{except}} =∅

 

\mathrm{then}

I_{\mathrm{priority}},I_{\mathrm{except}}∈\mathrm{Observer}

 

 

 

\mathrm{function}\,\,\mathrm{Divide}_3(I_{\mathrm{confirm}})

 

\mathrm{if}

I_{\mathrm{confirm}}= I_{\mathrm{priority}} ∪ I_{\mathrm{except}}

=I_{\mathrm{priority}} ∪ I_{\mathrm{macro}}∪ I_{\mathrm{micro}}

 

∧\,\,\,I_{\mathrm{priority}}∩ I_{\mathrm{except}} =∅

∧\,\,\,I_{\mathrm{macro}}∩ I_{\mathrm{micro}} =∅

 

\mathrm{then}

I_{\mathrm{priority}},I_{\mathrm{except}}∈\mathrm{Observer}

I_{\mathrm{macro}},I_{\mathrm{micro}}∈\mathrm{Observer}

 

 

 

これが形式になります。

こうして形式にするとちょっとややこしいですけど、

言ってることは至ってシンプルです。

 

 

 

 

 


まとめ

 

ざっと形式をおさらいしておきましょうか。

大きく分けて「基本」が『 (1+1)+1+1 個』あって、

応用が「 1+(1+1) 個」あります。

 

 

 

『枠』が「新規情報」と「既知情報」の2つで、

『最小単位』が「五感情報」ときて、

『分類』が「実感できない情報」ときます。

 

 

 

そしてこの『分類』の「応用」として、

まず「条件付きの分類」があります。

 

 

更にその応用として、「2分割」が、

そして更にその応用である「3分割」があります。

 

 

 

 

 

これらの形式は↓

 

 

 

・新規と既知の関係

 

\mathrm{if}

I_{\mathrm{new}}∈I_{\mathrm{confirm}},\,\,\,∨\,\,\,I_{\mathrm{confirm}}∈I_{\mathrm{new}}

∨\,\,\,I_{\mathrm{new}}∩I_{\mathrm{confirm}}≠∅

 

\mathrm{then}

I_{\mathrm{new}}∈\mathrm{Observer}

 

 

 

・最小単位となる五感情報

 

∀I_{\mathrm{confirm}}\textcolor{skyblue}{∃i_{\mathrm{sense}} }\,[\,i_{\mathrm{sense}}∈ I_{\mathrm{confirm}}\,]

 

 

 

・五感情報だけでは表せない情報

 

\mathrm{if}

I_{\mathrm{confirm}}∈I_{\mathrm{category}}⊂\mathrm{Observer}

 

\mathrm{then}

I_{\mathrm{category}}∈\mathrm{Observer}

 

 

 

 

 

*条件付きの分類

 

\mathrm{if}

∃I_{\mathrm{category}}\,\left[\,I_{\mathrm{category}}=\{I_{\mathrm{confirm}}∈\mathrm{Observer}\,|\,P(I_{\mathrm{confirm}})\}\,\right]

 

\mathrm{then}

I_{\mathrm{category}}∈\mathrm{Observer}

 

 

 

*2分割

 

\mathrm{function}\,\,\mathrm{Divide}_2(I_{\mathrm{confirm}})

 

\mathrm{if}

I_{\mathrm{confirm}}=I_{\mathrm{priority}} ∪ I_{\mathrm{except}}

∧\,\,\, I_{\mathrm{priority}}∩ I_{\mathrm{except}} =∅

 

\mathrm{then}

I_{\mathrm{priority}},I_{\mathrm{except}}∈\mathrm{Observer}

 

 

 

*3分割

 

\mathrm{function}\,\,\mathrm{Divide}_3(I_{\mathrm{confirm}})

 

\mathrm{if}

I_{\mathrm{confirm}}= I_{\mathrm{priority}} ∪ I_{\mathrm{except}}

=I_{\mathrm{priority}} ∪ I_{\mathrm{macro}}∪ I_{\mathrm{micro}}

 

∧\,\,\,I_{\mathrm{priority}}∩ I_{\mathrm{except}} =∅

∧\,\,\,I_{\mathrm{macro}}∩ I_{\mathrm{micro}} =∅

 

\mathrm{then}

I_{\mathrm{priority}},I_{\mathrm{except}}∈\mathrm{Observer}

I_{\mathrm{macro}},I_{\mathrm{micro}}∈\mathrm{Observer}