人工知能フレームワーク　同時性による相互関係

同時性による相互関係

欲求の生成時、ほぼ同一のタイミングで複数欲求を生成しようとする場合、これらは関連性のある欲求として管理します。
人間の場合、脳から体へ命令を出す時、体の各部位ごとに脳が専用領域（運動野）を持っており、体を動かす事でその部分が反応します。これをAICoreの視点で見れば、インターフェース毎に、その「インターフェースを制御する脳機能に該当する部分」で制御する仕組みがあります。
この仕組みの存在が示唆することは、欲求一つに対して、複数のインターフェース出力を持つよりも、一つのインターフェース出力が存在する方が、細かな出力制御を実現できることを意味しています。

これは、AICoreの情報が整理される過程（睡眠中？）において、このような正規化がされるものと考えれば、ある一時点におけるAICoreへの環境情報の入力によって、複数出力を持つの欲求が一つ生成されるよりも、一つの出力を持つ欲求が複数同時に生成された方が都合が良いことになります。
よって、これらの欲求に関連性を持たせることが必要であると言えます。但し、マシンパワーの問題もありますので、入力する情報量によっては、複数出力を持つ欲求の生成と睡眠時？の正規化処理で対応することも視野に入れておかなければならないので、注意が必要です。

同時性による相互関係

また、同時性による関連情報構築の最も重要なところは、入力刺激の同時性において刺激データに相互の関係を築くことです。
入力刺激は欲求の出力発生条件の契機を担っていますが、それ以外にも、ある刺激が、入力されて来たならば、ほぼ同一のタイミングで関連性のある刺激が入力されるはずと、待ち受ける事ができる情報ということです。これは、欲求生成が伴わない状況下に置いてもこの関係性の構築がされるべきで、この関係性のネットワークが後で構築する機能の補助として役立つことは明らかです。
AICoreへ入力される刺激が、完全に同時のタイミングであれば、それは、欲求の入力刺激として管理される為、特別な管理は必要ありませんが、刹那のタイミングのズレがある場合において、別の管理機構が必要です。これは、欲求を伴わない記憶として管理する対象とします。
（すべての入力刺激を記憶することは出来ない為、発生しやすいパターンのみ残すことや、刺激の強い場合のみ残すなど、 AICoreのハード性能に合わせた実装パターンが複数あるべきと考えます）

※欲求の想定刺激とは別のものです。

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