人工知能フレームワーク　構造そのものが情報

構造そのものが情報

脳の構造は神経回路の集まりであると聞きます。特にニューラルネットワークなんかがその象徴とも言えます。脳の構造が神経回路の集まりであるとすれば、脳への刺激のインプットは脳から刺激のアウトプット（振る舞い）を決定するだけのようにも思えます。もし、そうだとすれば、なぜ考えて結果を出すことができるのでしょうか？「考える」には記憶を呼び出す必要があるのではないのでしょうか？という色々な疑問が浮かぶでしょう。

ただ、脳が神経回路を中心に構成されていると考えるのならば、「考える」ということはインプット刺激により呼び出された刺激の連鎖反応によるアウトプットと仮定してもよいのではないでしょうか。
これを前提に、現代システムのように、脳のどこかにリレーショナルデータベースのような正規化された記憶情報が保存されているわけではないと考えます。

前提として、記憶はAICoreへのインプット刺激から開始される神経回路の反射の結果であるという仮定を採用して設計を進めます。
つまり、回路そのものが情報となる構造をもつことが脳の設計にもっともよく適合しそうだと言えそうです。（この構造はインプット刺激を受ける度に作り変えられることになります）。

構造そのものが情報

上記から、構造を中心とした理論を展開し、脳（AICore）の設計を検討します（知能の仕組みを解析する上で、数式での表現は、最適な表現方法でないとし、理論を基本に解説します）。

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