Preserving and extending human memory

Memory is one of the most remarkable aspects of human cognition.

It is how knowledge, ideas, innovations, judgment, and experience are formed, retained, and passed on.

Yet much of what humans learn through experience remains fragile.

When people leave, roles change, or environments evolve, valuable knowledge often disappears with them.

At Memorence AI, our intention is to help preserve and extend human memory.

We aim to enable a portion of human experience — knowledge, ideas, insights, and expertise —

to move beyond the limits of an individual mind and into systems that can retain and reuse it.

This belief is the origin of our name.

We treasure and guard life, experience, and memory —

so they can continue to create value beyond a single moment or person.

守護並延伸人類的記憶

記憶，是人類認知中最令人驚嘆的能力之一。

知識、想法、創新、判斷與經驗，皆由記憶所累積、保存，並得以傳承。

然而，在現實世界中，大量珍貴的經驗其實十分脆弱。

當人員更替、角色改變，或環境發生變化時，

關鍵知識往往隨著個人一同消失。

在 Memorence AI，我們的初衷，

是協助保存並延伸人類的記憶。

我們希望讓一部分人類的經驗——

包括知識、想法、洞察與專業判斷，

能夠超越單一大腦的限制，

進入可以被保存、重複使用的系統之中。

這正是我們公司名稱的由來。

我們珍惜並守護生命、經驗與記憶，

讓它們能在時間與角色之外，持續創造價值。

人間の記憶を守り、拡張するために

記憶は、人間の認知の中でも最も驚くべき能力の一つです。

知識、発想、革新、判断、そして経験は、すべて記憶によって蓄積され、受け継がれてきました。

しかし現実の世界では、多くの貴重な経験が非常に脆弱な形で存在しています。

人が入れ替わり、役割が変わり、環境が変化すると、重要な知識や判断基準は個人とともに失われてしまいます。

Memorence AI の原点は、

人間の記憶を守り、そして拡張することにあります。

私たちは、人が長年かけて培ってきた経験――

知識、洞察、発想、専門的判断の一部を、個人の思考の枠を超え、保存・再利用できるシステムへと移すことを目指しています。

これこそが「Memorence」という名前の由来です。

私たちは、生命、経験、そして記憶を大切にし、

それらが時間や個人を超えて価値を生み続けられる世界を目指しています。

How experience becomes intelligence

Artificial intelligence has made remarkable progress in generating outputs.

Yet in real operations, intelligence is not defined by generation alone.

It is defined by how systems change after experience.

Intelligence is not static

Most AI systems today improve through larger models,

longer training cycles,or more data collected offline.

But real-world operations do not stand still.

Environments change.

Processes evolve.

Judgment adapts through experience.

True intelligence must be able to change with use.

Learning must live inside operations

In the physical and operational world, learning does not happen in isolation.

It happens when experts correct results, make decisions under uncertainty, and respond to real constraints.

If learning is separated from use, systems remain disconnected from reality.

We believe learning must occur inside daily operations, where correctness, safety, and trust matter.

Memory is how experience becomes intelligence

Experience without memory disappears.

When expert interactions are not captured, knowledge remains fragile, personal, and unscalable.

Memory is what allows systems to:

• Accumulate experience over time

• Respond differently in similar situations

• Retain knowledge beyond individual operators

This is how intelligence compounds.

Memory drives intelligence.

A neocortex-inspired view of AI systems

Inspired by how the human neocortex integrates perception, experience, and action, we envision AI systems that form operational memory through use.

Not by constant retraining, but by allowing experience to progressively shape system behavior.

This enables AI systems to grow alongside the environments they support.

經驗如何成為
真正的智能

人工智慧在生成內容與輸出結果方面，已取得顯著進展。

然而，在真實的操作環境中，智能並不只由「生成能力」所定義。

真正的智能，來自系統在經驗之後如何改變。

智能並非靜態

當今多數 AI 系統的進步，來自於更大的模型、

更長的訓練週期，或更多離線蒐集的資料。

但現實世界並不靜止。

環境會改變，

流程會演化，

判斷會隨經驗而調整。

真正的智能，必須能夠隨著使用而改變。

學習必須存在於
實際操作之中

在真實的物理與操作世界裡，學習從來不是在隔離狀態下發生的。

它發生於專家修正結果的瞬間，在不確定情境中做出判斷的過程，以及面對現實限制所做出的回應之中。

如果學習與實際使用被分離，
系統終將與現實脫節。

我們相信，學習必須發生在每日的實際操作之中，在正確性、安全性與信任真正重要的地方。

記憶，讓經驗
成為智能

沒有記憶的經驗，終將消失。

當專家的互動與判斷無法被保留，知識就只能停留在個人層次，既脆弱，也無法擴展。

記憶，讓系統能夠：

• 隨時間累積經驗

• 在相似情境下做出不同反應

• 將專業知識保留於個人之外

這正是智能得以累積的方式。

記憶，驅動智能。

受新皮層啟發的
AI 系統觀

人類的新皮層能夠整合感知、經驗與行動，這一點為我們帶來深刻的啟發。

我們所構想的 AI 系統，並非透過不斷重新訓練來進化，而是能在使用過程中形成操作層級的記憶。

經驗得以逐步影響系統行為，讓 AI 能與其所支援的環境一同成長。

経験はいかにして知性となるのか

人工知能は、出力生成の分野において大きな進歩を遂げてきました。

しかし、実際の運用現場において、

知性は単なる「生成能力」だけで定義されるものではありません。

知性とは、経験を経てシステムがどのように変化するかによって定義されます。

知性は静的なものではない

現在の多くの AI システムは、より大きなモデル、より長い学習サイクル、あるいはオフラインで収集された大量のデータによって進化しています。

しかし、現実世界は常に変化しています。

環境は変わり、

プロセスは進化し、

判断は経験によって洗練されていきます。

真の知性は、使用とともに変化できなければなりません。

学習は運用の中に存在すべきである

現実の物理的・業務的な世界において、

学習は決して孤立した環境で起こるものではありません。

それは、専門家が結果を修正する瞬間、不確実な状況下で判断を下す過程、そして現実的な制約に対応する行為の中で生まれます。

学習が使用から切り離されてしまえば、システムは現実から乖離してしまいます。

私たちは、学習は日々の実運用の中で行われるべきだと考えています。正確性、安全性、信頼性が真に求められる場所でこそ、学習は意味を持ちます。

記憶こそが、経験を知性へと変える

記憶を伴わない経験は、やがて失われてしまいます。

専門家の判断や操作が記録されなければ、知識は個人に依存し続け、脆弱で拡張不可能なままです。

記憶は、システムに次の能力をもたらします。

• 時間とともに経験を蓄積する

• 類似した状況に対して異なる対応を行う

• 専門知識を個人の外に保持する

これこそが、知性が積み重なっていく仕組みです。

記憶が、知性を駆動します。

新皮質に着想を得た AI システム観

人間の新皮質は、知覚・経験・行動を統合する役割を担っています。この仕組みは、私たちに重要な示唆を与えてくれます。

私たちが描く AI システムは、頻繁な再学習によって進化するものではありません。

運用を通じて操作レベルの記憶を形成し、経験が徐々にシステムの振る舞いを形作っていく存在です。それにより、AI は支援する環境とともに成長していきます。

Intelligence that grows with the real world

We envision a future where:

• AI systems improve through real use, not isolated training

• Domain expertise becomes lasting system knowledge

• Manual operations evolve into structured, auditable, and continuously improving processes

• Intelligence compounds over time instead of resetting between projects

This is the foundation for AI that works in the real world — reliable, trustworthy, and aligned with human expertise.

能隨現實世界成長的智能

我們所想像的未來，是一個：

• AI 系統能透過真實使用而持續進步，而非僅依賴離線訓練

• 專業經驗能轉化為長期可用的系統知識

• 人工操作流程得以成為可追蹤、可稽核、持續改善的數位系統

• 智能能隨時間累積，而非在每個專案中重新歸零

這，正是能在現實世界中真正運作的 AI 基礎—

可靠、值得信任，並與人類專業緊密對齊。

現実世界とともに成長する知性

私たちが目指す未来は、次のような世界です。

• AI がオフライン学習ではなく、実際の使用を通じて進化する

• 専門家の経験が、持続可能なシステム知識へと昇華される

• 手作業による業務が、追跡可能で継続的に改善されるプロセスへと変わる

• 知性がプロジェクトごとに失われるのではなく、時間とともに蓄積される

それは、現実世界で真に機能する AI の基盤です。

信頼でき、人間の専門性と調和した知性。