by ご近所のきよきよ

　脳の論理の基本は促通と抑制の２つです。抑制で特に重要なのが、側抑制ですね。情報を強調する・・・弛緩法を実現する・・・そんな機能を実現します。だから、人工知能を連想を基盤に実現するとして、促通としての連想と抑制としての連想の２つを持たねば成らないと考えるわけです。

　連想は台（文脈などのモデル）とその上の２項関係として定義できます。２項関係は入力キーに対して、出力キーを発生させる機構です。台を変えると同じ入力キーでも出力キーは異なってくる・・・ということで、文脈を考慮した処理が実現できるわけです。

　連想をキーとしましたが、キーはその連想としてプロセスにもなっているでしょう。推論などのロジックとか、知識データの解析とかはプロセスを起動して解決していくべきものでしょう。プロセスは入力データ、文脈データ、コマンドデータをパラメータとして受け取り、指定のモデルデータに結果を書き込むことになります。だから、プロセスの定義は、プログラム名の他に、パラメータの値を定義する変数からなるでしょう。変数には現在の文脈から渡される値が設定されるものです。変数はだからXpathとか、Xqueryみたいなパターンマッチで取り出すようになるでしょう。

　全ては学習に寄ります。プロセスは学習によって獲得されていくようにシステムを構成していかねばなりません。

おわり