Abstract
なぜ私たちは忘れてしまうのだろうか？ なぜ起きもしなかった出来事を、私たちは覚えているのだろうか？ これまでの一般的な答えは、生物学的なハードウェアを指している。私たちは別の答え、すなわち幾何学を提案する。ここでは、ノイズ、干渉、時間的な劣化にさらされた高次元の埋め込み空間が、現象固有の工学的な工夫なしに、人間の記憶に関する量的な特徴量を再現することを示す。忘却のべき乗則（b = 0.460 \pm 0.183、人間では b \approx 0.5）は、減衰によるものではなく、競合する記憶同士の干渉から生じる。競合相手がいない場合の同一の減衰関数では b \approx 0.009 となり、これはその50分の1である。このシステムでは、時間だけでは忘却は生み出されない。生み出すのは競争である。生成埋め込みモデル（公称 384--1{,}024 次元）は分散をわずか {\sim}16 の有効次元に集中させ、それによって干渉の影響を受けやすい領域に深く入り込んでいる。誤った記憶は、まったく工学的な工夫を要しない。未変更の事前学習埋め込みに対するコサイン類似度を用いるだけで、パラメータ調整なし・境界条件なしで、Deese--Roediger--McDermott の誤報率（0.583、人間では {\sim}0.55）が再現される。私たちは誤った記憶のシステムを構築しなかった。意味的空間の生の幾何学の中に、すでに存在しているものを見つけたのである。これらの結果は、主要な記憶現象が、生物学的実装のバグではなく、意味によって情報を組織し、近さによってそれを取り出す任意のシステムの特徴であることを示唆している。
