人工知能フレームワーク　相互関係にある欲求の刺激伝達

相互関係にある欲求の刺激伝達

AICoreへ刺激を入力し、欲求を検索する際、人間では脳神経回路に電気が流れるのが妥当とすれば、 AICoreも欲求の検索過程において検索対象となる欲求を刺激しながら検索を進める仕組みになると考えられます。この検索過程において、欲求の状態を変更するという作用があるのは明らかで、検索を試みた神経経路全てが影響をうけます。
一般のシステムの検索とは大分発想が違うかと思いますが、検索を試みただけでもこの作用の対象となることに注意して下さい。
ここでは、検索時の欲求の状態を変更する作用についてお話しします。

上記での欲求の状態を変更するとは、欲求の強さを変えることにあります。欲求は刺激を受けたとき（電流が流れたとき）、そこに電気が溜まると考えた場合、

刺激を受けること＝欲求を強くすること

であると考えられます。
そうすると、目的の欲求まで辿り着く前に、必ず他の欲求が強くなり、目的の欲求が実行されないのではないかと考えられますが、このあたりは、後述する「飽きる」の章を参照下さい。「飽きる」の実装により、途中の欲求が実行される可能性は低くなりますが、それでも飽きていないそこそこ強い欲求があれば、経路の途中にあるそこそこ強い欲求を実行する可能性は残ります。
これは、人間では意思が弱いとか、優柔不断などの言葉で表現されますが、場合によっては、臨機応変や柔軟な思考などとも言われる部分で、一長一短の機能となります。
これらの棲み分けを上手く整理出来れば、人間以上の人工知能に成り得るかも知れません。現時点ではそこまで整理しないで進めます。

話は戻り、検索過程における欲求の強さの変更は、検索時の入力刺激の強さにより左右されます。入力刺激が強ければ強い程、経路途中の欲求の強さを増幅させます（生得的欲求は除く）。
次に、検索過程において入力刺激の強さが、完全にゼロになるか、現在の状況に合致する欲求があれば、検索を終了します。どちらでも無ければ経路上の次の欲求の検証へ移ります。

基本的には、この繰り返しですが、生得的欲求はこの影響を受けなく、あくまでもボディのホルモン状況に従事します。
勘違いしやすいこととして、生得的欲求が強くなるからといって、食べることに関連する環境的欲求の状態に影響を与える訳では無いということに気を付けて下さい。あくまでも「誘引されることによって構築される検索経路上の欲求」が環境的欲求であることが多く、過去の経験が経路構築に影響する為、食欲が強くなるタイミングで、それまで見ていなかった食べ物でもその瞬間に思い出して食べたくなる、または、見ていた物から連想される食べ物などを食べたくなるということです
（このケースは、味による刺激をボディが快楽として受信し、環境的欲求が経路上に存在する前提の話です）。

上記の説明のうち、特に難しい仕組みは、検索過程において欲求間を移動し、欲求の状態を変化させる仕組みを開発者が想像できる事と、最大となる欲求が、誘引する為に最短経路を決定するロジックと言って良いでしょう。

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