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補完

人間のように、頭の中で情報を補完する機能を検討します。
例えば、人間では、雑音等により一文字歯抜けとなった言葉を聞いても、 その言葉が何であったのか想像することが出来ます。 これは、脳内で情報を補完し、補完して作成し直したデータを、再度脳へインプットした処理と言えます。
例えば、「えだ◯め」と聞けば、簡単に枝豆が想像されます (言葉のリズム感や音程も補完する際のヒントとなります)。 一応、説明しておきますが、「えだ◯め」と聞いて、視覚イメージとして枝豆を想像するよりも、 言葉として「えだまめ」を想像しますよね? これは、補完後の刺激でないと、欲求の出力を動作させられないという、脳機能の制限ではないかと考えます。 その為、先程も記載したように、入力刺激を補完し直して、脳へ再インプットしていると仮説します。

また、このような補完作用は無意識下で起こり、人間が意識を持って処理しているわけではない為、 AICoreではこの機能を欲求解消行動の一部として設計します。つまり、最大欲求を誘引検索しながら、 補完機能によるデータ生成処理が期待されることになります。

では、補完機能についてもう少し詳しく見て行きます。
まず、補完されるデータは何処からやってくるのでしょうか?
過去の似た状況の経験から補完情報を取得しているのは間違い無さそうですので、 補完元は、既に似た事を経験済みの場合に、既存の欲求を補完元とし、そこから取得する補完データを採用します。 似た欲求が存在すれば、歯抜けの情報を似た欲求で補えるということです。

このように考えると補完元として、抽象化された欲求が該当するケースと非抽象化のままの欲求が 該当するケースがある事が分かります(抽象化されて無くても補完は機能するべき)。 いずれにせよ、似ているかどうかの判定はAICoreを搭載するボディに委ねられます(似た刺激のみ補完対象とする)。

また、補完機能は欲求の出力が決まっている(ここでは「枝豆」の映像)から、 補完できる(AICoreの出力を決定出来る)のであって、出力が抽象化された欲求であれば、 それは補完ではなく過去の経験から「概念」を作り出し対応する処理となります。 概念については別章にて説明します。




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