人工知能フレームワーク　社会的欲求

社会的欲求

（有意識の）思想を実現したらその先に快楽を取得できるという予測を前提に、その思想を実現した状況を社会的快楽として検討を進めます。快楽の生みやすい状況を維持（状況へ遷移）する行動が社会的快楽の不満値を解消する行動と定義します。

社会的快楽の例
・組織の上位地位の維持
・縄張りによる領土維持
・水辺への住居の移動（不快の解消）
・高級車の保有
など

これらへの状況遷移、もしくは状況維持することは、快楽を得やすいものだと連想する仕組みが必要です。これらの状況を維持することが目的であり、維持することによって将来どのくらいの快楽が得られるかを自意識で計算（理解）してその状況を取得するような有意識の仕組みは必要はなく、単純な無意識構造で、快楽を得やすいものだと連想する仕組みを構築可能と考えます。

直接的な快楽取得ではない為、誘引検索で快楽を求める処理とは違い、誘引検索開始から達成まで少ないステップ・時間で達成できた誘引経路の初期状況を維持しようと（求めようと）します。あくまでも初期状況を求めるのは、その先の快楽を得る為ですが、その先の快楽を欲した時に、この初期状況を求めるのではなく、その先の快楽を欲していない時にこの初期状況を求めることが社会的快楽以外の誘引検索との大きな違いとなります。

初期状況を求めるという意味合いから、その初期状況を快楽としてしまえば良いと考えて差し支えありません。ただし、AICoreの外部（ボディなど）から快楽を得る訳ではありません。人間の場合、この初期状況へ遷移することで満足感が伴うことは身をもって体験しており、この体験が社会的快楽の考え方を難しくしています。社会的快楽を取得しても、AICoreの外部（ボディなど）から体感できる快楽は取得できないことに注意が必要です。

しかしながら、高級車を買うなどの社会的快楽を欲する事象はどのように作られるのでしょうか？高級車を買ったことの無い人は、高級車を得た後の快楽は分からないはずです。これは類似の快楽を取得する手段の一つとして、高級車の保有が行動として選択されるケースと、別の見方をすれば、高級車があったならば、何らかの快楽を得られるはずと思考しているケースです。おそらく、両方のケースが存在し、後者においては社会的快楽を創造し、その先に何らかの快楽が得られるだろうと無意識で（本当に得られるかどうかは計算しないけれども）見越していることになります。

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