「飽きる」と「知識」の関係
※本章を理解するには「欲求解消の思考」と「欲求の強さ」の章を読み進めている必要があります。
飽きるとは、知的生命体において、のちに知識の増強と高度な欲求を要求する機能であることを説明しました。
その過程を少し解説したいと思います。
人工知能が無教育状態の生まれたての初期では、生得的欲求のみ存在しており、
生得的欲求の解消行動により、環境的欲求が生まれます。そして、生得的欲求の強さが弱い状態では、
この環境的欲求が欲求最大値に位置付くこととなり、AICoreはこの環境的欲求を要求するようになります。
ここで、環境的欲求の解消行動により、社会的欲求（別章にて後述します）が生まれます。
環境的欲求の解消に伴い、不満解消状態に向かうと、環境的欲求の不満値は減少する為、
今度はこの社会的欲求を要求するようになります。また（欲求の相互関係の章の「生得的欲求と環境的欲求の関係」より）、
原始的な欲求から派生した、より高度な欲求（生得的欲求＜環境的欲求＜社会的欲求）は、原始的な欲求の要求過程で、
先に実行されるように欲求誘引ネットワーク（欲求解消の思考の章参照）が構築されています。
ここで、一度、不満解消した欲求は、環境的欲求であれば、時間の経過と共にいずれ欲求不満状態へ遷移しますが、
社会的欲求においては、快楽の受信にて欲求最大値が減少し続けると（飽きる）、欲求の強さが常にゼロの社会的欲求として
残り続けるものと設計します。欲求の強さがゼロの社会的欲求は、欲求解消行動に至るまでの経過行動の一部として利用され、
実行されます。 例えば、誘引経路などに利用された場合、欲求解消の思考に役立ちます。
このような繰り返しにより、AICoreは、より複雑なものを求めるように設計します。
ところで、話は変わりますが、子供の頃やりたかったこと（でもできなかったこと）を、大人になって体験すると 1 回で
「飽きる」ことがあると思います。 それは、類似性の出来事で経験済みだからと考えます。
つまり、学習などによる抽象化された類似性のある欲求を、大人になるまでの過程で解消する為と考えています。
これはつまり、類似した欲求同士は欲求解消処理の影響（快楽受信の影響）を受けていると考えられます。
快楽の影響範囲につきましては、別章にて説明します。
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