人工知能フレームワーク　社会的快楽の生成

社会的快楽の生成

１つ以上の快楽の取得しやすい状況を割り出し、その状況を社会的快楽とします。この割り出しは過去に作成された欲求（記憶）がソースとなり、ある一時点の状況を基準に近辺の快楽をどれだけ取得できるかという方法になります（成功経験のある誘引経路上の欲求を基準に近辺を検索する）。複数快楽を検索後（場合によっては１つだとしても）、その快楽を取得しやすい状況を社会的快楽とします。

また、社会的快楽を創造するケースにおいては、近辺の複数の快楽（社会的快楽も含む（再帰性あり））に対し「快楽を取得しやすい状況」を創造するということになります。これは「快楽を取得しやすい状況刺激」を、抽象化にて作り出す機能（成功経験のある誘引経路を抽象化）です。抽象化することによって状況がボヤッとしたものになりますが、このボヤっとしたところに汎用性の効果があり、ボヤっとした状況を求めることこそが、その後の快楽取得に有利な状況を維持できるはずという無意識の仕組みです。上記の「快楽を取得しやすい状況刺激」の抽象化は、すなわち社会的快楽の抽象化を意味しています（社会的快楽は抽象化可能とする仕様で設計します）。

ここで、（前章でお話しした高級車などの）未経験の（社会的快楽の）具体性が発生するパターンでは、実際にその先の快楽を取得するという体験をしていなくとも、類似の状況（社会的快楽）がその先の快楽までの道のりを確立している為、同様の誘引経路を利用してその先の快楽を取得できる為、問題ありません。これらの繋がりは、あたかも、未経験の先の快楽を取得するような挙動を生み出すように見えます。誘引経路が存在するという意味ではAICoreにとっては既に思考上は経験済みと言えるかも知れませんが、体感して社会的快楽を取得した経験はありません。

社会的快楽の先の快楽が社会的快楽である場合、どちらも社会的快楽となりますが、この関係において、社会的快楽は抽象化可能であることを思い出せば、その先の快楽でさえも抽象化により創造され、 AIを持つ個体が有意識で連想することが出来ないような快楽を取得するような行動を起こす場面も出てくるでしょう。

社会的快楽が生成されることによって、AI個体へ与える影響としては、その状況を保つために物や地位などを保有するという行動が起こりやすいということが挙げられます。

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