簡略化の為の抽象化
欲求の入出力刺激を抽象化することで、多様な状況に対応できるようになることは説明しました。
これはAICore内部で、結果的に概念や補完の機能を実現するものです。
AICoreでは、この過去の経験から似た状況への対応の他、刺激の間引きによる簡略化機能を（AICoreを搭載する個体に）実装します。
間引きによる簡略化は、データを抽象化させ、過去の記憶から似た入力刺激を処理できるようになります。
ここでは、刺激の簡略化について説明します。
刺激の簡略化とは、一般的に言う「簡略化」という言葉通りのイメージで、
複雑な刺激データをシンプルな刺激データへ変換する処理を指します。
当然、簡略化の処理には「区別」や「分類」できるデータへ変換することも含まれます。
これは、2016年頃に騒がれていたディープラーニングやそれよりも前から知られている自己組織化マップなどが該当します。
この簡略化機能は、目などから入力される刺激（イメージデータ）を対象に簡略化することがわかっている為、
実装箇所はAICoreではなく、AICoreを搭載した個体のボディ部に搭載するのが本質的には望ましいものと考えます。
つまり、脳に入力される前に簡略化の処理が必ず動作することからインターフェースの機能であるとした方がしっくりきます。
人間の場合は、この機能が脳の後頭野に存在していますが、AICoreでは、後頭野はインターフェースの一部であると定義するということです。
（網膜上で 抽象化処理をしているわけではないので注意）。
AICoreのインターフェースに簡略化機能を搭載する為、全ての入力刺激は、
度合いは違えど簡略化されてAICoreへ到達するということになります。
この度合いは、集中力により左右されます。集中力については、別の章でお話しします。
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