人工知能フレームワーク　集中という行動の発生

集中という行動の発生

難易度に比例して集中力は増します。
難易度が高くなると集中力を上げる出力刺激を無意識に排出するという考え方で仕組みを作ります。高難易度で無くとも集中できる為、あくまでも集中力と難易度は別物であると考えます。集中力を上げる刺激を各ボディインターフェースが無視せず受け取るようにする事で、ボディの感度を上げるなど、インターフェースごとに固定ではありますが特定の動作に変化を持たせることが可能です（おおよそにおいてIFの感度の変化）。

集中力を上げる出力刺激を初回に無意識で出力する事で、今後、似た状況で集中力増加の刺激を意図的（誘引経路の出力に発生することになる）に出力する事が可能になります。例えば、雑音の中から特定の音だけを聴き分けるケースでは、聴き分けたいという想い（誘引経路）があり、すると、耳インターフェースの感度（鼓膜の感度は変わらない。耳の運動野の感度が上がる。 AICoreでは運動野を含めIFの実装範囲としている為。）が上がり、雑音も含め入力刺激が増えます。一度聴き分けられると、今後、集中力を上げる刺激を（成功経験となった）誘引経路で繋げて、 "高難易度であるとAICoreが実感"しなくとも、集中力を上げることができるようになります。

つまり、欲求生成時に、集中力を上げた出力刺激（とその量）を出力に採用するということになります。また、集中力を上げる出力刺激は、独立したデータとして存在させるのが本質ですが、パフォーマンスの観点から、行動する為の他の刺激の中に含ませる方がよいかも知れません。
そして、欲求を作成することとなる初回の集中力を上げる刺激は難易度で決まりるといいました。難易度は難しさであり、ストレスも伴いますが、ストレスではありません。ストレスという言い方だと誤解を招くので注意が必要です。この刺激は「不快では無いただの刺激」であることに留意して下さい。過去の成功経験や達成想定と、失敗した回数からの失敗率により難易度が決まります。よって、集中力を高めた誘引経路の定着後に、細かい動作をするという状況では、底難易度であると感じているにもにもかかわらず、感度はあがっているという状態になります。

解釈を間違えて欲しくないのですが、集中したいと意識する事で集中できるのは、最大欲求の達成過程で「過去に集中（を出力）した事で達成出来た経験」がある為で、集中したいのでは無く、その先の欲求達成における誘引経路の中の動作の一つでしかないということです。その為、集中力を上げる出力刺激を出すのも、達成確率を高くするAICoreの行動の一つと言えます。他、暗くなって瞳の瞳孔が開く作用などの無意識の動作は、体の明暗反応であり、誘引経路とは関係無いので注意してください。集中して細かい作業をする場合も、感度を上げて手をどれだけ動かしたかを察知することに集中するのであって、細かい動作そのものは経験値から成り立つものと考えます。

また、人間の場合、眠気によって集中力が低下すると睡眠欲求が高まっても集中できません。これは体のステータス異常としてあらゆる機能が阻害される為、人間の場合にのみ起こる集中力低下と言えます。 AICoreにおいては、疲労物質を解消する為の睡眠が必要でなければ、睡眠欲求と共に集中力を利用する誘引経路も出てきます。しかしながら、AICoreは睡眠そのものが不要か、もしくは任意の可能性があります。

難易度に比例して集中力が増すという仕組みは、食欲・性欲などの生得的欲求の他、環境的欲求や論理的欲求、社会的欲求も当てはまりそうです。いずれの欲求であっても、達成までの難易度に左右されて集中力が増します。快楽を持たない生得的欲求もその他欲求と同様です。
いくら高い欲求不満値があっても、その状況において誘引経路を繋げないのであれば、そこに集中の効果はありません（集中という出力が発動しないことになります）。

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