HD計算AIメモリ進化、マルコフ・グラフ融合で新しい活用例

- **スパースな高次元記憶（HDC）**

- **シンボリックグラフ重ね合わせ（知識トリプル、多段階推論）**

- **マルコフ連鎖（現実的かつ非逐次的な記憶遷移）**

- **生涯学習型統合と減衰（生物学インスパイア）**

- **高速＆効率コードによる現実規模への拡張視野**

- **効率良くてしかもスパース**

- **ノイズ耐久性＋頑丈さ有望**

- **透明性＋一定範囲内で推論可応答へ寄与できる可能性あり**

- **生涯適応／継続更新設計とも親和的っぽい雰囲気もあるし**

- **ファジー検索／厳密検索両立狙える要素込み**

- スパース行列や辞書として保存される：各位置ごとに、「次」の位置についてカウントされる。

- 正規化された確率を用いてサンプリングされる。

- 有向多重グラフというやつで、ノードはトークンとか概念そのものなんだよな。エッジには位置情報付きの述語がラベルになっているっぽい。うーん、この辺り複雑そうだけどまあ仕組み自体はシンプル…なのか？たぶん、人によって印象違うと思うけど。  

- クエリ対応について言えばさ、「主語」「述語」「目的語」それぞれによる検索もできるし、多段階チェイニングも可能とのこと。でも、どうしても途中で「あれ？」って思ったりする場面あるよね…。ま、ともかくそういう仕様になっているわけだ。

- **減衰**というのは各メモリベクトルが減衰ステップごとに (1−rate) 倍ずつスケーリングされることで忘却を模倣している感じ。ま、いいか。この「忘れる」挙動って実際かなり大事なんだろうな、と個人的には思ったりする。

- **強化**の場合は再生や統合ステップでアクティブな位置にトークンHVが再バンドルされて記憶反復を真似てる風味。しかしそれ、本当に人間ぽい挙動なのか少し疑問残る気もしない？でも理屈としては成立しているようなので本筋へ戻ります。

<pre><code class="language-python">### 3.1 コアクラスと関数  python

def random_hv(dim=2048):

    return np.where(np.random.rand(dim) > 0.5, 1, -1)

def similarity(a, b):

    return np.dot(a, b) / len(a)

def bundle(*hvs):

    return np.sign(np.sum(np.stack(hvs), axis=0))

def decay_hv(hv, rate): 

    return hv * (1 - rate)

def tokenize(text):

    return re.findall(r'\b\w+\b', text.lower())

<pre><code>

高速性と堅牢性――この両立が重要視されたハイパーベクトル生成および演算処理群と言えるかな。でも正直細部まで全部頭に入れるの結構疲れるね…。とはいえ原理上押さえておきたいポイントではあるので、自分にも言い聞かせながら書いてみた次第です。

rust

def extract_triples(text, nlp):

    doc = nlp(text)

    triples = []

    for sent in doc.sents:

        for token in sent:

            if token.pos_ == "VERB":

                subs = [w for w in token.lefts if w.dep_ in ("nsubj", "nsubjpass")]

                objs = [w for w in token.rights if w.dep_ in ("dobj", "pobj", "attr", "oprd")]

                for s in subs:

                    for o in objs:

                        triples.append((s.text.lower(), token.lemma_.lower(), o.text.lower()))

    return triples

- **spaCy** を使って品詞や依存関係を見てるんだよね。いや、正直こういう処理書いてると頭がぼーっとしてくるけど、やっぱり文から主語―動詞―目的語、「トリプル」ってやつをうまいこと取り出すのは便利だなと思う。あ、話それた…。とにかく、この仕組みで文の構造的な知識もちゃんと拾えるわけ。

<pre><code class="language-yaml">- **メモリ:** 書き込み済みセルしか辞書に残さないって設計。

- **シンボリックグラフ:** NetworkX の MultiDiGraph が重ね合わさって存在している。

- **マルコフ遷移:** 各「from」位置ごとのカウンターとして辞書に保持されてるらしい。

- **効率的な手法:** 更新・強化・減衰、それから探索…全部「何かしらデータ入った場所」だけ対象なんだよね。

<pre><code class="language-python">python

def set(self, *idx, hv, token=None, consolidate=True):

    ...

    if idx in self.memory and consolidate:

        self.memory[idx] = bundle(self.memory[idx], hv)

    else:

        self.memory[idx] = hv

    ...

def reinforce_all_tokens(self, token_hvs):

    for token, positions in self.token_to_positions.items():

        hv = token_hvs[token]

        for pos in positions:

            self.set(*pos, hv=hv, token=token, consolidate=True)

<pre><code>

- 書き込まれた場所しか再訪しない設計だから、速度とかRAM消費量について結構気遣われてる印象あるよ。うーん…ちょっと個人的にはこんなの作れる人間凄いなぁとか思いつつも（まぁ自分には無理そう…）、それでも仕組み自体は割と筋道立てて整理されているように感じた。さて、本題戻すけど、このクラス抜きじゃ全然成り立たない気がする。

def build_markov_from_corpus(tokens, shape):

    positions = []

    for i, tok in enumerate(tokens):

        if len(shape) == 3:

            pos = (i % shape[0], (i*3) % shape[1], (i*5) % shape[2])

        else:

            pos = (i % shape[0], (i*3) % shape[1])

        positions.append((tok, pos))

    markov = defaultdict(list)

    for (tok1, pos1), (tok2, pos2) in zip(positions, positions[1:]):

        markov[pos1].append(pos2)

    return markov, dict(positions)

- トークン位置をトーラス上に分散させることで、非対角的な活性化が生じる。いや、そもそも「非対角的」って何だっけ…ああ、つまり隣接じゃない領域にも信号が伝わるみたいな話だったか。まあ、それはともかく、こうやって配置することで情報が一点集中しなくなるってことなんだよね。ま、いいか。

# セットアップ

tokens = tokenize(text)

token_hvs = {tok: random_hv() for tok in unique_tokens}

triples = extract_triples(text, nlp)

tm = SparseToroidalMemory3D(TORUS_SHAPE, HD_DIM)

# メモリへの格納

for i, tok in enumerate(tokens):

    pos = pos_dict[tok]

    tm.set(*pos, hv=token_hvs[tok], token=tok)

    for triple in triples:

        if triple[0] == tok:

            tm.add_symbolic_triple(pos, triple)

# マルコフ遷移の登録

for from_pos, to_poses in markov_dict.items():

    n = len(to_poses)

    for to_pos in to_poses:

        tm.add_markov_transition(from_pos, to_pos, prob=1.0/n if n else 1.0)

<pre><code class="language-css"># メモリウォーク・強化・減衰処理

for step in range(20):  # 短時間デモ用

    hv = tm.get(*curr)

    guesses = tm.fuzzy_search(hv, token_hvs, topk=2)

    print(f"Step {step} @ {curr}: top tokens: {guesses

- **マルコフウォーク**：記憶って、ただ順番だけで縛られてるわけじゃなくてさ、なんかもっと予想外な連想がぽろっと出てくることもあるんだよね。ま、そういうのを「創造的」と呼ぶのかは微妙だけど…。あれ？ こういう時、昔聞いた話が勝手に思い出されたりしない？うーん、でもやっぱり順序性も捨てきれない気がする。</code></pre>

### C. ニューロシンボリック・ハイブリッド  

- コネクショニストとシンボリックのいいとこ取りした仕組みって聞いた時、「そんな都合よく融合できるの？」と思ったけど…実際には類似性検索しつつ明示的なグラフも使うことで、それぞれの利点を活かしてるらしいんだ。ああ、ちょっと話逸れるけど、この分野って名前だけやたらカタカナ多いよね。でもまあ、本題に戻すと、その両方を併用することで柔軟性が生まれている感じかな。

### D. 高速なクエリと更新  

- バンドルとか減衰とか類似性検索とか…ぜんぶ「アクティブ」なセルだけで処理される仕掛けになってる。これ、地味に画期的なんじゃない？ いや、私だけかな。例えば数百万規模のトークンやトリプルでもノートパソコンでスケーリングできるって聞いた時、「え、それ本当？」と正直疑った。でも技術的には可能みたいなんだよね。不思議だ。

<pre><code class="language-yaml">### E. 拡張への柔軟性  

- 新しい述語、新しい記憶タイプ、それから新たな「モード」（たとえば連続的なセンサー値）みたいなのも、ごく小さい変更で追加できちゃう設計になっているみたい。こう書いてても現実味わかないけど…。でも拡張しやすいという評判は確かによく耳にするし、実際その柔軟性のおかげで色んな応用例が増えているようだね。ま、それでも全部うまくいくとは限らないけどさ…。

- ファジーハイパーベクトルから、最も有力なトークンが結構素早くリコールできるってこと、今回のデータで示されてた。いや、速やかにって言ったけど、「比較的」だよね？　そこまで爆速じゃない気もするけど。ま、それはそれとして。ウォーク自体はただ直線的に記憶をたどるだけじゃなくて、なんかトーラス空間の中をふらふら探索してる感じもあるんだよなぁ。ああ、ちょっと別の話しそうになった……うん、本筋戻ろう。

- シンボリッククエリの場合は、論理関係にちゃんと対応した正確なメモリー位置が返ってくるっぽいんだよね。まあ、「正確」って断言しちゃったけど、本当に完璧なのかな…とか思わなくもない。でも事実として、そのポジションが出てきたので良しとするか。えっと、ごめん話逸れた。本題へ。

- トークン（例："rabbit"）についてさ、厳密一致でもファジー一致でも検索できるし、その結果も割と直感的に解釈しやすかったという印象だった。実際「容易」とか書いたけど、人によっては難しいと思うのかな？　まあ私にはそう見えたので…。ちょっと余談入っちゃったな、ごめん本題続行。

<pre><code class="language-yaml">- メモリーにはその場のテキスト由来だけでなく外部シンボリックな事実情報も組み込めるようになっているらしい。それって一種の拡張性？みたいな感じで面白いところだと思う。でも全部入れて大丈夫なのかな、と不安にもなる…いや、大丈夫なんだろう。本筋戻すね。

### E. 可視化  

- **青い四角:** これはアクティブなメモリ位置、つまりトークンが書き込まれた場所を示してる。まあ…何か見た瞬間に「ここだよ！」って主張してくる感じ。  

- **赤い点:** 象徴的な三重項、うーん、意味深そうでいて説明しようとすると少し戸惑う…要は概念同士のつながり？　いや、自分でも時々混乱するけど。  

- さらに、トロイダルグリッド全体にわたって非対角に分散した活動も確認できる。あ、なんかこの「分散」って聞くとちょっと安心するんだよね、一箇所に集まりすぎてないから。</code></pre>

## 8. 結論と今後の展望  

ここまで説明した**3Dトロイダル・ニューロシンボリックメモリ**アーキテクチャだけど――拡張性や効率性を備えたハイブリッドAIメモリとして何が特徴か、と言われれば：  

- **HDC（ハイパーディメンショナルコンピューティング）、シンボリックグラフ、それからマルコフ探索**を全部まとめてひとつの統合システム内で組み合わせてる。こういう一体感、なぜか不安もあるけど期待も湧く。

- スパースストレージ方式で、アクティブなメモリアドレスだけ演算対象になるので**高速動作とRAM効率化**が狙えるっぽい。いや本当に現実どうなんだろう、とちょっと疑問湧いたりするんだけど。

- あとは**ファジー（ベクトルベース）型と論理的（シンボリック）型両方のクエリー処理に対応可能**だそうで、「どっちにも振れる」ところが頼もしさ半分、不安半分。

- 動作自体を**可視化・説明可能**という特性もあって、それが透明性とか確認容易性につながるらしい。でもまあ本当に“簡単”かは怪しいよね…私なら途中で迷子になりそう。

- 生涯学習や外部知識注入、多モーダル拡張などにも柔軟に対応できる、とされている。「万能感」あるけど万能って疲れるんだよね…。

### 今後考えられる拡張例

- **マルチモーダルメモリ:** 画像とか音声とか他のモダリティ追加する想定らしい。突然話題変わった気がするけど重要なんだろうな。

- **オンライン生涯学習:** 加齢やトラウマ、それから忘却みたいなのもシミュレーション出来る？現実味ある話題出すなぁ…まあいいや戻ろう。

- **大規模象徴グラフ:** LLMs, Wikidata, ConceptNet, 個人ナレッジベース等との連携も見据えているとのこと。でも自分には複雑すぎて頭痛くなる瞬間ある。

- **能動的メモリ管理:** 選択的再学習とか記憶優先度付与、それに忘却機構まで？そんな器用に回せたら逆に怖い気さえしてきた。