AIと脳の出会い：認知神経科学から自律エージェントへ至る記憶システム

要旨

記憶は、過去と未来を結ぶ重要な接点として機能し、人間とAIシステムの双方に、複雑なタスクを遂行するための貴重な概念と経験を提供する。自律エージェントに関する最近の研究では、認知神経科学に基づいて効率的なメモリワークフローを設計することに焦点が当てられるようになってきている。しかし、学際的な障壁に制約され、既存の研究は人間の記憶メカニズムの本質を十分に取り込むのに苦労している。このギャップを埋めるため、我々は認知神経科学の知見と言語モデル駆動エージェントを結びつけ、記憶に関する学際的知識を体系的に統合する。具体的には、まず認知神経科学から大規模言語モデル、さらにエージェントへと至る進化的軌跡に沿って、記憶の定義と機能を明らかにする。次に、生物学的視点と人工的視点の双方から、記憶の分類法、記憶貯蔵メカニズム、そして完全な管理ライフサイクルに関する比較分析を行う。その後、エージェントの記憶を評価する主流のベンチマークを概観する。加えて、攻撃と防御の二つの視点から記憶のセキュリティについて探求する。最後に、マルチモーダル記憶システムとスキル獲得に焦点を当てた将来の研究方向性を展望する。

English

Memory serves as the pivotal nexus bridging past and future, providing both humans and AI systems with invaluable concepts and experience to navigate complex tasks. Recent research on autonomous agents has increasingly focused on designing efficient memory workflows by drawing on cognitive neuroscience. However, constrained by interdisciplinary barriers, existing works struggle to assimilate the essence of human memory mechanisms. To bridge this gap, we systematically synthesizes interdisciplinary knowledge of memory, connecting insights from cognitive neuroscience with LLM-driven agents. Specifically, we first elucidate the definition and function of memory along a progressive trajectory from cognitive neuroscience through LLMs to agents. We then provide a comparative analysis of memory taxonomy, storage mechanisms, and the complete management lifecycle from both biological and artificial perspectives. Subsequently, we review the mainstream benchmarks for evaluating agent memory. Additionally, we explore memory security from dual perspectives of attack and defense. Finally, we envision future research directions, with a focus on multimodal memory systems and skill acquisition.

AIと脳の出会い：認知神経科学から自律エージェントへ至る記憶システム

AI Meets Brain: Memory Systems from Cognitive Neuroscience to Autonomous Agents

要旨

Support