人工知能フレームワーク　刺激の連鎖反応

連鎖反応

これから解説する人工知能フレームワーク（AICore）の構造は、人工知能が刺激を受けた際に、その刺激をトリガーに連鎖反応が起きることを前提としています（人工知能フレームワークには連鎖反応以外にも沢山の機能がありますが、連鎖反応は最も軸となる基本的な考え方ですので、少し触れておきます）。

例えば、３日前のディナーを思い出す過程を考えます。
人間の場合、思い出すという行為をする場合、多くの人がイメージを頭に想像しますよね。そのイメージはどのように呼び起されているのでしょうか。

３日前のイメージを思い起こすのは、３日前にディナーの時のイメージを眼からINPUTしているからに他ならないでしょう。下記のように３日前のディナーを過ごしているとします。

上記では、ディナーの映像刺激を脳へ入力して、その結果、体というインターフェースを使い、手を動かしてディナーを食べていることを表現しています。
では、刺激の連鎖反応が基本にあることを前提に、今度は、現在から３日前の記憶を呼び出す為に、呼び出す為の関連刺激を脳へ入力するとします。
例えば、下図のように、３日前のディナーの際に動かした体の動きを真似したら、どうでしょうか？

３日前のディナーの際に動かした体の動きを真似する

もし、３日前にもんじゃ焼きを食べていたとしたらこの特別な動きをすることで３日前のもんじゃ焼きのことを思い出すのではないでしょうか（もんじゃ焼きを毎日食べていない前提です）。
思い出しますよね。

この思い出すという行為についてもう少し別の観点から考えてみたいと思います。その観点とは、どこまでが脳でコントロールできているのか？というものです。
全般的に何らかの刺激（上記では３日前の体の動きの刺激）を脳へ入力した場合に、網膜への映像の出力を抑止することができるかどうか？
というと、経験則上「できない」という結論になると思います（分かりやすい例では、リンゴの匂いをかいで、リンゴを想像しないという抑止が可能かというと、できないですよね）。
これは上記の処理が、無意識下に脳内で制御されている単位であると言い換えられます。脳は刺激を受けた場合に、幾つかの関連情報となるアウトプットをアトミックに（これ以上分解できない単位の処理として）出力し、そのアウトプットをどのように処理するかという部分で、別の脳が働いていると見てよさそうです。

おおよそ、大脳辺縁系にてインプット刺激からアウトプット刺激が決定される処理、大脳新皮質あたりで、そのアウトプットの利用判断といった具合ではないかとみています。

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