人工知能フレームワーク　誘引検索の経路選択と検索進行

誘引検索の経路選択と検索進行

欲求の相互関係の章で想定刺激についてお話ししており、こちらを理解している事を前提にお話しします。一旦、「欲求の相互関係」の章をご一読下さい。

欲求の検索において、まずはAICoreへ刺激が入力されてから最大欲求までの誘引経路を見つける必要があります。
この誘引経路の一つとして、「想定刺激によって時間の前後関係を維持した一連の欲求」が当てはまります。誘引経路の一つと言ったのは、その他にも誘引経路となるものが存在しうる為、この表現を使っています。また、「一つの（最大）欲求に繋がる想定刺激から成る誘引経路」は複数存在する為、最大欲求を検索する際は、最大欲求側から、この想定刺激を逆算して辿る方がパフォーマンスが良いと考えられます。
具体的には、欲求に繋がるどの想定刺激を選択するかというものです。誘引経路は欲求と想定刺激を交互にの検索することになります。（余談ですが、誘引検索を引力があるかの様にイメージ通り再現できるなら、専用の誘引検索DBとして、商業化出来るかも知れません）

次に欲求の相互関係にて、同時性により発生した欲求同士が関係を持つこと、似ている欲求同士が関係を持つことについてお話ししたかと思いますが、これらも欲求検索において利用されるべきです。
単純に誘引経路の検索から最大欲求を検索出来なかった場合に、これらの相互関係に波及して誘引経路を見つけ出すようにしても良いですし、最初からこれらの相互関係を検索しても良いと思いますが、これはマシンスペックや集中力（別章にて説明予定）によって変動的な検索が出来ると良いかも知れません。いずれにせよ、同時性と類似性が構築されている相互関係は、誘引先に近づくものではなく、迂回してでも誘引経路を見つける為のものですので、実装時は注意して下さい。

また、誘引検索後の欲求の出力は、（ボディ）インターフェースごとに並列で動作すべきものと定義しておきます。

他、誘引の効果が働く範囲は、最大欲求の強さによります。そういう意味でも最大欲求側からの検索が必要になってきます。

そして、集中力や体調によって、情動的な検索から論理思考的な検索まで、動的に変わるものとします（別章にて説明予定）。

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