人工知能フレームワーク　単純かつ複雑

単純かつ複雑

AICoreの設計は、最終的に回路全体の仕組みは理解できるが、実行結果を人が想定できる処理にはならないと考えています。これは難しい回路を作ることを目的としているのではなく（そんな無意味なことはしません）、 AICore（人工知能フレームワーク）は単純かつ複雑な作りをすることが想定されているためです。
それは、複雑な計算式から次の動きを決定するのではなく、一定の単純な条件（反射条件など）を満たして次の動作を決定するという連続処理が人間の理解を超えるものと想像している為です。

ここで言う単純かつ複雑な作りとは、例えば連想は簡単な処理で、かつ、独立した処理と考えられますが、独立した処理の集まり（複数の連想など）は、極めて複雑と考えています。独立しない処理であれば複雑さはその集合数の倍数ですが、独立した処理が不規則に動作すると、その複雑さは倍数ではすまないと考えています。

単純かつ複雑

とは言え、あまりにも細かい単位で処理を動かすことも控えなければなりません。例えば、人間の脳内に電流が流れる場合、1本の神経から枝分かれし、無数の電気信号が独立して流れることが想像できます。これと同じことをプログラムで実現しようとすると、この分岐の数だけ独立した処理をコンピューター上で実現する必要があると考えてしまいそうです。しかし、コンピューターは一般的に１～数CPUで動くのが普通である為、これを実現するのは限界がありますし、そのようにする意味もありません。よってAICoreの設計では外部からの１回の刺激を１つの独立した処理（Thread）として、一定の大きさに処理単位を纏めます。

AICore設計では、根本的に、独立した処理を無数に作ることから、
『設計はできるが、実装したAICoreを起動してみるまでAICoreの行動を正確に先読みした解析はできない』
（なんとなくはできると思いますが。）
と考えています。

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