(57)【要約】      （修正有）【課題】ヒト海馬の瞬時学習機能の研究成果に基づき、柔軟なヒト知能遂行を可能にするヒト型情報処理プログラムおよびシステムを提供することにある。【解決手段】プログラムは、コンピュータに、海馬における、現在の自己の知識の他に常時学習して取り込んだ知能および知識並びに必要に応じて外部から取り込む情報も自己の知能および知識として構成し、さらに外部から情報を取り込む機能自体を組み込み進化していく構成的知能エンジンの機能により、該海馬を知識および知能の構成、および前記構成により形成された知識および知能の再構成を行わせるように機能させて、既存知識および知能の柔軟な利用、および新規の知識や知能を取得するように働かせる手順を実行させる。【選択図】図１
2006065853.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
コンピュータに、海馬における、現在の自己の知識の他に常時学習して取り込んだ知能および知識並びに必要に応じて外部から取り込む情報も自己の知能および知識として構成し、さらに外部から情報を取り込む機能自体を組み込み進化していく構成的知能エンジンの機能により、該海馬を知識および知能の構成、および前記構成により形成された知識および知能の再構成を行わせるように機能させて、既存知識および知能の柔軟な利用、および新規の知識や知能を取得するように働かせる手順を実行させるためのプログラム。
【請求項２】
前記コンピュータに、海馬を中枢とし、知的行動に必要な要素認知機能をバインデイングする機能を働かせて、新しい要素認知機能を取り組んだ瞬時学習を行わせるように、前記構成的知能エンジンの機能を働かせる請求項１記載のプログラム。
【請求項３】
前記コンピュータに、前記海馬における構成的知能エンジンの機能により、前記現在の自己の知識の他に常時学習して取り込んだ知能および知識並びに必要に応じて外部から取り込む情報のうち新鮮な前記知能および知識又は前記情報を選択し、自己の知能および知識として構成又は再構成する請求項１又は２記載のプログラム。
【請求項４】
前記コンピュータに、前記海馬における構成的知能エンジンの機能により、前記現在の自己の知識の他に新鮮な質問、新鮮な解答、新鮮な評価に基づき常時学習して取り込んだ知能および知識並びに新鮮な質問、新鮮な解答、新鮮な評価に基づき必要に応じて外部から取り込む情報のうち新鮮な前記知能および知識又は前記情報を選択し、自己の知能および知識として構成又は再構成する請求項３記載のプログラム。
【請求項５】
コンピュータに、１つの問題に対し切り口の異なる設問や予想される解答順の設問を用意する手順Ｓ１、設問毎に複数の解答を用意する手順Ｓ２、各設問の解答についてポジティブな評価を複数用意する手順Ｓ３、問題を設定し、その内の１つの設問を設定する手順Ｓ４、同じ問題、又は異なる問題の内の次の設問を呼び出す手順Ｓ５、毎回海馬にとって新鮮な設問となっているか判断し、新鮮な設問となっていると判断されたとき次へ進み、新鮮な設問となっていないと判断されたときは手順Ｓ５へ戻る手順Ｓ６、前記判断の結果、新鮮な設問と判断されたとき、設問に対する解答を作成する手順Ｓ７、設問に対する入力された解答をチェックする手順Ｓ８、解答に関する評価を１つ選択する手順Ｓ９、毎回海馬にとって新鮮な評価となっているか判断し、新鮮な評価となっていると判断されたとき次へ進み、新鮮な評価となっていないと判断されたときは手順Ｓ９へ戻る手順Ｓ１０、前記判断において新鮮な評価となっていると判断されたとき、設問と解答をセットでテーブルに記憶する手順Ｓ１１、設問は全て解答したか？判断し、全て解答したと判断されたとき終了し、全て解答していないと判断されたときは手順Ｓ５へ戻る手順Ｓ１２、を実行させるための請求項１乃至４のいずれか１項記載のプログラム。
【請求項６】
前記手順３を、設問と各解答の関係から予想される全評価を作成する手順Ｓ３１、全評価の内の気分を高揚させる評価を抽出する手順Ｓ３２、似たような評価を整理する手順Ｓ３３、設問と評価のテーブルを作成し終了する手順Ｓ３４、としたことを特徴とする請求項５記載のプログラム。
【請求項７】
前記手順３を、設問と各解答の関係から、視覚、聴覚、感覚、手足制御等、外界との情報処理を担当するモジュールがどのように動いたかを関係付け記憶・学習し、予想される全評価を作成する手順Ｓ３１’、記憶・学習の成立と保持のための評価部分を有するか判断し、ＹＥＳの判断の時は次へ進み、ＮＯの判断のときはステップＳ３１’へ戻る手順Ｓ３２’、評価部分が社会性や論理性等があるか判断し、あると判断した時は次へ進み、ないと判断したときはステップＳ３１’へ戻る手順Ｓ３３’、設問と評価のテーブルを作成し、終了する手順Ｓ３４’、としたことを特徴とする請求項５記載のプログラム。
【請求項８】
前記解答作成の手順Ｓ７を、自己の記憶を含む知能に基いて、設問に対する解答が作成できるか判断する手順Ｓ７１、前記手順Ｓ７１において、解答が作成できないと判断したとき、自己以外の外部からの情報を取り込み自己の知能とし、手順Ｓ７１へ戻る手順Ｓ７２，前記手順Ｓ７１において、解答が作成できると判断したとき、解答を作成し、終了する手順Ｓ７３、としたことを特徴とする請求項５記載のプログラム。
【請求項９】
コンピュータに請求項１乃至８のいずれか１項記載のプログラムを実行可能に搭載したヒト型情報処理システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、ヒト行動レベルの瞬時学習原理に従うヒト型の学習と知能情報処理を実現するための情報処理システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
柔軟で多様なヒト知能特性の実現、そのサポートは、人類の永遠の夢であったし、これからも最も重要な科学的な探求のターゲットであり、また、工学的実現により得られる社会的メリットは計り知れない。知能のヒト固有性（学習の早さ、柔軟性、多様性）を説明できる基本原理、基本アーキテクチャは今まで知られていない。特定の認知要素（例えば、思考、言語）に、その秘密を求める研究戦略は今まで失敗に帰している。
一方、ヒトの脳の構造と機能を非侵襲に計測する手法としてＭＲＩ（磁気共鳴画像）が注目を浴びている。しかし、以上説明した事項に関し参考となる文献は見当たらない。
【非特許文献１】仁木和久：人間の記憶と瞬時学習の脳イメージング研究−人間の知能モデル再構成の試み。日本神経回路学会２００２大会（２００２）。
【非特許文献２】仁木和久：ｆＭＲＩ計測でヒト知能をみる。電子情報通信学会誌，８７（４)、２８５−２９１（２００４）。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
ヒト特有の高度な知的活動として，「閃き」（洞察，インサイド）が知られている。閃きは，難しい問題を考えていてなかなか解けないときに，頭の中でフラッシュが光るかのように答えや解法が突然わかる心理現象をいう。アインシュタインが相対性理論を思いついたときもインサイドが働いた。
「閃き」が一瞬で成立する記憶・学習と関係している。またこの学習には，知的満足を伴う。日常でも同様な体験をしている。教室でもこの種の学習が起こっている。
以下、ヒト固有の学習（・記憶）である瞬時学習を脳認知科学的に説明する。そして，もう一つの学習系である繰返しが必要な「山登り型学習」との関係を明らかにする。
この瞬時学習系は，インサイド等ヒト固有の知的活動に関与している。瞬時学習系の脳科学研究は始まったばかりであるが，ヒト知能の本質理解の鍵を握るものである。
１．インサイト現象
【０００４】
「記憶の累積と一瞬の閃き」は，人類にとって，あるいは個人にとっての高度な知能の発達様式を象徴的に述べていると考えられる。人類は知識を累積し活用することにより進歩しているが，築いた知識体系が新たな問題解決に無力であったり，逆に邪魔になったりすることがある。一度作りあげた知識体系を否定して再構築することは容易なことではないが，その困難を乗り越えるときに「閃き」、「インサイト」が起こる。コペルニクス，ニュートン，アインシュタインが「インサイト」により次々と科学の扉を開けたように，インサイトによって，その後の科学（や文化，歴史）の急激な進歩を可能にすることができる。
インサイトは，その解明が最も困難な心理学課題であると思われていた。しかし，健常人の脳活動を脳機能イメージングで安全に測定できるようになったことによって，解明される可能性がでてきた。
さらに，この現象が特殊な現象ではなく，われわれが日常行なっている知的行動の記憶・学習現象と基本的に同じ現象であることがわかってきた（非特許文献１、非特許文献２参照）。
それでは，約東の「閃き」体験をしていただこう。
しばらくは，数行先の文章を意識的に見ないようお願いする。
つぎのなぞなぞを解いて下さい。大事なことは，ジーッと深く考えることである。
「大きな丸太は運べるが，小さな針を運べないものは何でしょうか？」
答えがわかった方は，先へ進んで下さい。ジーと考えて，このなぞなぞ問題の意味は理解できるが，答えがわからない状態だと思えば，つぎに進んで下さい。
われわれが文章をスムーズに読めるのは，設問の文脈とわれわれの常識が協調して，多様な解釈の可能性から特定の解を自動的に選んで処理しているためで，この場合，たとえばクレーン等を思い出し，他の解がみえなくなる。心理学では，「心の障壁」現象というが，最近の流行語の「バカの壁」がこれに当たる。この壁を越え，正しい答えを見つけるのは容易ではない。答えは川である。かなりの方が，この答えを見たとき，「あ一，え一」などと感動を感じながら，この答えがより正しい答えであることを一瞬にして理解したと思う。そして，この体験をよく記憶する。そのとき，海馬（Ｈｉｐｐｏｃａｍｐｕｓ，）で大きな活動が記録される。
本当の「閃き」＝「インサイト」では，自分で解を見つけるために，インサイト現象のもつ重要な性質である「問題への誤った方向への固執」，「考え方の急転回」，「突然の理解と解決」，「感動（知的満足）」，「記憶の成立」を経験している。
２．「閃き」の脳活動をみる
【０００５】
ｆＭＲＩ（機能的磁気共鳴画像）という装置を使って，健常なヒトの脳活動の非侵襲測定を行ない，脳を開けずにヒトの認知活動の脳活動状態を深い部分まで正確にみることができるようになった。この装置を使うことにより，従来の心理学的実験では不可能であった，インサイトを含む瞬時学習時の脳機能的活動を詳細に探求することが可能となった。
（ｆＭＲＩ）
ｆＭＲｌの原理
ＥＰＩ（Ｅｃｈｏ  Ｐｌａｎｅｒ  Ｉｍａｇｉｎｇ）は，ヒト脳全体の連続高速撮像を可能とする，傾斜磁界の高速反転を利用したＭＲＩ撮像法である。この撮像法で測定したＭＲＩ信号には，脳の構造信号のほかに１〜１０％と微弱であるが脳神経の活動信号が入っており，この後者に注目した脳の機能的活動の測定を特にｆＭＲＩという。
脳活動をＭＲＩで捕らえる原理，ＢＯＬＤ（Ｂｌｏｏｄ  Ｏｘｙｇｅｎａｔｉｏｎ  Ｌｅｖｅｌ  Ｄｅｐｅｎｄｅｎｔ）効果は，現在では次のように説明されている。
血液中に含まれるヘモグロビンは，酸素との結合状窓によって磁性が変化する。酸素結合型のヘモグロビン（０ｘｙ−Ｈｂ）は反磁性体であるのに対し，酸素が離れたヘモグロビン（Ｄｅｏｘｙ−Ｈｂ）は磁化率が大きい常磁性体である。脳活動による神経細胞の活動増加はまず酸素消費の増加をもたらし，その結果Ｄｅｏｘｙ−Ｈｂ濃度が微少に上昇する。その数秒遅れで始まる脳血流量の急激な増加は，消費を大きく上回る酸素量を供給するため，０ｘｙ−Ｈｂ濃度を急激に増大させ，ＭＲＩ信号の増強とその緩和時間を長くする。これをＢＯＬＤ効果と呼び，図５のようなＭＲＩ信号の変化が観測される。このようにｆＭＲＩでは，脳神経細胞の電気的活動を直接見ているわけではなく，活動に伴う袖経代謝や脳血流量の変化を，間接的に捕らえている。
ｆＭＲＩの測定では，実際には数ｍｍ３の立方空間内で起きている核磁気共鳴（ＢＯＬＤ信号）をまとめて一つの現象として測定する。この立方空間をボクセルと呼び，ｆＭＲＩでの画像単位，測定の空間的分解能となる。ボクセル内に複数の神経活動があると，誘導されるｆＭＲＩ信号は個々のＢＯＬＤ波形の線形加算信号となる。実際，ｆＭＲＩ信号は細胞外電極による周辺のたくさんの神経活動の測定である局所電位（Ｆｉｅｌｄ  ｐｏｔｅｎｔｉａｌ）と相関することが確認されている。
ノイズが多いｆＭＲＩ信号から，ノイズに隠れた本質的な現象を見つける必要があるため，統計的な処理が適用される。この分野の代表的ソフトはＳＰＭ（Ｓｔａｔｉｓｔｉｃａｌ  Ｐａｒａｍｅｔｒｉｃ  Ｍａｐｐｉｎｇ）である。
ＳＰＭは，ｆＭＲＩ（ＰＥＴ）の標準的解析手法として広く受け入れられており，ｆＭＲＩデータの一連の前処理部と，有意な脳活動であるか否かの統計的な仮説検定部から構成される。また，脳画像や処理結果の表示や画像処理等のユーティリティも充実している。ｆＭＲＩ時系列データに，前処理を行い，その後，有意な活動部位の統計的検出を行う。
３．海馬における瞬時学習
【０００６】
海馬は，記憶の中枢として知られている。われわれの知能は，体験により形成されるわけであるから，記憶や学習がその重要な要素である。そこで，筆者らは，今まで知られていなかった「高次認知と海馬の関係」に焦点をあて，問題解決などを行なっているときの高次認知活動に伴う海馬の役割を，一連の脳機能イメージング研究で明らかにしてきた。海馬における学習は，１回の体験で成立し，何百回もの繰返し学習を必要とする技能や概念形成の学習とはまったく異なったヒト固有の学習であるが，発明者が初めて真正面からその解明に取り組んだ。
第一の実験では，最近行なった行動体験についての瞬時学習の記憶の形成と維持に海馬傍回（図６参照）が関係していることを，世界で初めてヒトｆＭＲＩ実験で明らかにした。
この実験のポイントは，ヒトの空間的散策行動に伴う瞬時学習で形成した記憶の変化をターゲットにしたことである。なぜ本実験が成功し，他の実験が失敗したかの考察から，ヒト固有の思考や問題解決を含む「知的行動」の記憶形成では海馬の使われ方に相違がある可能性があることがわかった。
第二の実験では，この疑問に答える意味もあり，海馬が意味記憶の想起に果たす役割を調べた。「意味記憶の形成と想起」を一つの実験で同時に比較検討できる実験を行い，実験課題の目的に従って，意味記憶の検索が選択的に行われ，またその知的活動自体が記憶されることを示した。この結果は，瞬時記憶・学習は，独立現象ではなく，行動の中で高次の諸認知機能と共に働き，強く連携していることを示唆している。図９に実験タスクデザインを示す。
このように，高次の認知機能と海馬瞬時学習が強く関連していることが示されたわけだが，第三の実験では，その確認の意味も含め，人間の高次認知機能の中でも最高峰で，創造性の原動力でもある「インサイト」の脳機能イメージング研究を試み，上記の考えが正しいことを確かめた。実験は，図７のような問題提示のスケジュールで行われた。また，ＭＲＩの装置に入る前に，なぞなぞを見てもらい，「問題は理解でき面白いが，答えがわからない」ことを確認した問題だけを実験で使った。問題提示後の解の提示時に，図６の瞬時学習に伴う海馬活動がみられる。エッ！なるほど！アー！等のＡＨＡ（アハー感動）現象が，解を見たときに起こる。
４．海馬と大脳新皮質の連携としての瞬時学習：
【０００７】
瞬時記憶形成のキー部位は海馬だが，海馬だけですべての情報を蓄えるのは不可能である。脳機能イメージングのデータでは，問題解決行動に重要な大脳新皮質の活動が同時にみえている。脳の並列分散処理を考慮した瞬時記憶の素直なモデルは，知的行動に必要な大脳新皮質の要素認知機能をバインディング（結びつけ）する機能を海馬が担う，図８のモデルである。
図８の海馬瞬時学習・記憶のモデルとしては、海馬を中枢とした，大脳新皮質の（要素認知機能）活動のバインディング（結合）として行動レベルの瞬時学習・記憶がモデル化できる。要素認知機能は，新皮質モジュール内に意味記憶や技能（さまざまな楕円で示す）として実現している。認知行動は，それらの適切な組合せで実現される。良い行動は学習・記憶され，再現することができる。
「動物の脳」である大脳辺縁系に属する海馬が，なぜこの種の記憶・学習に有利な位置を占めているかを述べる。大脳辺縁系の位置は，すべての上位の脳との密接な結合をもつ位置（図６参照）にあるので，大脳新皮質にある要素認知機能とのバインディング形成に有利である。大脳辺縁系は「動物の豊かな行動」を可能にする脳部位で，生きるための行動の記憶システムである海馬と，行動の価値付けをする感情，情動の中枢である扁桃体（図６参照）からできている。ヒト記憶システムが，知的満足感等に代表される情動からの強い影響を受けていることは，教育を考えるときに忘れてはならない重要な性質である。
５．瞬時学習と繰返しの必要な山登り型学習：
【０００８】
ここまで瞬時学習の話をしてきた。私たちの日常の体験の記憶を形成するのはこの学習なので，直観的にもよく理解できたはずである。しかし，記憶心理学や教育学での学習が対象としてきたのは，何十，何百回の繰返しが必要な山登り型学習（Ｉｎｃｒｅｍｅｎｔａ１  Ｌｅａｒｎｉｎｇ）である。後者の学習は，ラットなど動物の学習だが，ヒトの言語能力，推論機能等，大脳新皮質で実現されている高次の（要素）認知機能も，このタイプの学習で獲得される必要がある。読み書き算術に必要な技能や知識がすべてこのタイプに属し，この山登り型学習でじっくり形成される必要がある。ヒトの脳もその土台は，動物と同じ脳から構成されているのである。
いっぽう，前者のヒト固有に発達した瞬時学習系の学習理論は，ヒト固有であるがゆえに充分研究されていない。前節の瞬時学習モデルの示唆によると，ヒト行動の記憶の想起は，行動時の脳活動パターンの再現なので，その行動のスムースな再現実行を可能にする。すなわち，ヒトの行動は動物的なステレオタイプの機械仕掛けから解放され，多様な行動を生成できることを意味する。
さて，この二つの学習システムの関係はどのようになっているのだろうか。ここでは，この二つの学習システムがどのように働くかを象徴的に示す脳イメージング研究を紹介する。米国ハーバード医学大学のホルドラックらは，同じ提示視覚刺激を用い提示方法を変えることにより，瞬時学習と山登り型学習を別個に起こし，その両者の関係を明らかにした。結論だけを紹介すると，提示刺激に対する応答を被験者に予測させると，大脳基底核と視床が特異的に働き，大脳新皮質との問のループを介した山登り型の学習（予測技能の学習）が起こる。いっぽう，提示刺激とその答え刺激を同時に見せてペア学習をさせると，瞬時学習が起こり海馬が働く。さらに重要なことに，海馬と大脳基底核との間には抑制関係があり，山登り型学習が働くときには，海馬が抑制される。二つの学習系は，混乱が起こらないように抑制関係にある。
瞬時学習は，（知的）行動時の脳内機能の利用状況を記憶し，後に使えるようにすることを述べたが，山登り型学習の初期状態でも，海馬が働き瞬時学習が行われることも示されている。読み書き算術の技能学習を行うにも，脳内のさまざまな要素認知機能を適切にくみあわせ、使い分けることが重要で，瞬時学習が必要である。海馬がないと，山登り型学習は可能だが，その達成度が低いことが知られている。
以上説明したように、瞬時学習は，誰でもが日常に体験している記憶・学習に関係しているが，動物実験で築きあげた学問体系とは別世界の現象であったことになる。しかも重要なことは，ヒト固有の瞬時学習を探求せずにヒトの学習や知能の諸問題を考えることはできないことである。
本発明の目的は、ヒト海馬の瞬時学習機能の研究成果に基づき、柔軟なヒト知能遂行を可能にするヒト型情報処理プログラムおよびシステムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
本発明は上記目的を達成するために以下の手段を採用する。
（１）プログラムは、コンピュータに、  海馬における、現在の自己の知識の他に常時学習して取り込んだ知能および知識並びに必要に応じて外部から取り込む情報も自己の知能および知識として構成し、さらに外部から情報を取り込む機能自体を組み込み進化していく構成的知能エンジンの機能により、該海馬を知識および知能の構成、および前記構成により形成された知識および知能の再構成を行わせるように機能させて、既存知識および知能の柔軟な利用、および新規の知識や知能を取得するように働かせる手順を実行させる。
（２）上記（１）記載のプログラムは、前記コンピュータに、海馬を中枢とし、知的行動に必要な要素認知機能をバインデイングする機能を働かせて、新しい要素認知機能を取り組んだ瞬時学習を行わせるように、前記構成的知能エンジンの機能を働かせる。
（３）上記（１）又は（２）記載のプログラムは、前記コンピュータに、前記海馬における構成的知能エンジンの機能により、前記現在の自己の知識の他に常時学習して取り込んだ知能および知識並びに必要に応じて外部から取り込む情報のうち新鮮な前記知能および知識又は前記情報を選択し、自己の知能および知識として構成又は再構成する。
（４）上記（３）記載のプログラムは、前記コンピュータに、前記海馬における構成的知能エンジンの機能により、前記現在の自己の知識の他に新鮮な質問、新鮮な解答、新鮮な評価に基づき常時学習して取り込んだ知能および知識並びに新鮮な質問、新鮮な解答、新鮮な評価に基づき必要に応じて外部から取り込む情報のうち新鮮な前記知能および知識又は前記情報を選択し、自己の知能および知識として構成又は再構成する。
（５）上記（１）乃至（４）のいずれか１項記載のプログラムは、コンピュータに、１つの問題に対し切り口の異なる設問や予想される解答順の設問を用意する手順Ｓ１、設問毎に複数の解答を用意する手順Ｓ２、各設問の解答についてポジティブな評価を複数用意する手順Ｓ３、問題を設定し、その内の１つの設問を設定する手順Ｓ４、同じ問題、又は異なる問題の内の次の設問を呼び出す手順Ｓ５、毎回海馬にとって新鮮な設問となっているか判断し、新鮮な設問となっていると判断されたとき次へ進み、新鮮な設問となっていないと判断されたときは手順Ｓ５へ戻る手順Ｓ６、前記判断の結果、新鮮な設問と判断されたとき、設問に対する解答を作成する手順Ｓ７，設問に対する入力された解答をチェックする手順Ｓ８、解答に関する評価を１つ選択する手順Ｓ９、毎回海馬にとって新鮮な評価となっているか判断し、新鮮な評価となっていると判断されたとき次へ進み、新鮮な評価となっていないと判断されたときは手順Ｓ９へ戻る手順Ｓ１０、前記判断において新鮮な評価となっていると判断されたとき、設問と解答をセットでテーブルに記憶する手順Ｓ１１、設問は全て解答したか？判断し、全て解答したと判断されたとき終了し、全て解答していないと判断されたときは手順Ｓ５へ戻る手順Ｓ１２、を実行させる。
【００１０】
（６）上記（５）記載のプログラムは、前記手順３を、設問と各解答の関係から予想される全評価を作成する手順Ｓ３１、全評価の内の気分を高揚させる評価を抽出する手順Ｓ３２、似たような評価を整理する手順Ｓ３３、設問と評価のテーブルを作成し終了する手順Ｓ３４、とした。
（７）上記（５）記載のプログラムは、前記手順３を、設問と各解答の関係から、視覚、聴覚、感覚、手足制御等、外界との情報処理を担当するモジュールがどのように動いたかを関係付け記憶・学習し、予想される全評価を作成する手順Ｓ３１、記憶・学習の成立と保持のための評価部分を有するか判断し、ＹＥＳの判断の時は次へ進み、ＮＯの判断のときはステップＳ３１’へ戻る手順Ｓ３２’、評価部分が社会性や論理性等があるか判断し、あると判断した時は次へ進み、ないと判断したときはステップＳ３１’へ戻る手順Ｓ３３’、設問と評価のテーブルを作成し、終了する手順Ｓ３４’、とした。
（８）上記（５）記載のプログラムは、前記解答作成の手順Ｓ７を、自己の記憶を含む知能に基いて、設問に対する解答が作成できるか判断する手順Ｓ７１、前記手順Ｓ７１において、解答が作成できないと判断したとき、自己以外の外部からの情報を取り込み自己の知能とし、手順Ｓ７１へ戻る手順Ｓ７２，前記手順Ｓ７１において、解答が作成できると判断したとき、解答を作成し、終了する手順Ｓ７３、とした。
（９）ヒト型情報処理システムは、コンピュータに上記（１）乃至（８）のいずれか１項記載のプログラムを実行可能に搭載した。
【発明の効果】
【００１１】
ヒト型情報処理プログラムおよびシステムは、海馬の特性を有効に再構成して、瞬時記憶を効率的に行うことができ、それにより、洞察等を含むヒト固有の高等な情報処理や多様で柔軟な外界に開かれた知能の情報処理を実現する。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１２】
本発明の実施の形態を図に基いて詳細に説明する。
【実施例】
【００１３】
実施例は、ヒトの海馬は、新鮮な状況（例えば知覚、聴覚、視覚、感覚、触感等で新鮮に感得できたもの、精神的に新鮮に得たもの等）においては働くが、あまり変らない状況では働かない。例示すれば、連続画像を得る場合に、背景も登場人物もほとんど変らないときは、海馬は働かない。一方、異なるスライド画像を連続して見るようなときは、毎画像に対し海馬は働く。
「新鮮な」とは、自己の知能、例えば記憶等に基き以下で述べる設問等の疑問がリアルタイムで考える努力を要せずわかるときは新鮮とは云わず、自己の知能、例えば記憶してあった過去の情報等を直接対比、比較しても、それだけでは解答を出すことができず、例えば、過去の情報と比較、対比し、とりあえずの解答（１次解答）を出し、その１次解答の再度の比較、対比し、再度解答（２次解答）を出す、・・・等の努力をしなければ解答を出すことができないような場合における設問等を新鮮な設問と表す。新鮮な評価も同様に、例えば予期しないような評価を新鮮な評価と表す。
海馬が働くときは瞬時学習が成立し、記憶が長時間持続する。
また、海馬は、褒められたとき等の気分が高揚するときに働く。
海馬の機能・特性は十分に確認されていないが、以上述べた機能・特性に基いて本発明の実施例を構成する。この場合、海馬は構成的知能エンジンという意味で表される。前記「構成的」とは、現在の自己の知能の他に常時学習して取り込んだ知能および必要に応じて外部から取り込む情報等も自己の知能として構成し進化していくことを意味する。
以下、海馬の機能を前記「構成的知能エンジン」としてシミュレートすることができる。以下のフローチャートは、海馬そのもの、および、海馬の機能をシミュレートした構成的知能エンジンを対象として説明する。
本発明のヒト型情報処理システムは、キーボード、マウス等のＩ／Ｏインターフェース、モニター装置、メモリを備えた演算装置等からなる一般的なコンピュータからなる情報処理装置をハードウエアとして備え、以下に示すソフトウエアを搭載している。
【００１４】
ソフトウエアは、以下のフローチャートを実行するように構成される。
図１は本発明のヒト型情報処理方法のフローチャートを示す。
スタート
（１）１つの問題に対し切り口の異なる設問や予想される解答順の設問を用意する（ステップＳ１）。
（２）設問毎に複数の解答を用意する（ステップＳ２）。
（３）各設問の解答についてポジティブな評価を複数用意する（ステップＳ３）。
（４）問題を設定し、その内の１つの設問を設定する（ステップＳ４）。
（５）同じ問題、又は異なる問題の内の次の設問を呼び出す（ステップＳ５）。
（６）毎回海馬にとって新鮮な設問となっているか？判断し、新鮮な設問となっていると判断されたとき次へ進み、新鮮な設問となっていないと判断されたときはステップＳ５へ戻る（ステップＳ６）。
（７）ステップ６で新鮮な設問となっていると判断されたとき（ＹＥＳ）、解答を作成する（ステップＳ７）。
（８）設問に対する入力された解答をチェックする（ステップＳ８）。
（９）解答に関する評価を１つ選択する（ステップＳ９）。
（１０）毎回海馬にとって新鮮な評価となっているか？判断し、新鮮な評価となっていると判断されたとき次へ進み、新鮮な評価となっていないと判断されたときはステップＳ９へ戻る（ステップＳ１０）。
（１１）ステップＳ１０で新鮮な評価と判断されたとき（ＹＥＳ），設問と解答をセットでテーブルに記憶する(ステップＳ１１）。このステップＳ１１は必要に応じて省略してもよい。
（１２）設問は全て解答したか判断し、全て解答したと判断されたとき終了し、全て解答していないと判断されたときはステップＳ５へ戻る（ステップＳ１０）。
エンド
【００１５】
前記ステップＳ３は、以下のサブルーチンを実行することができる。
図２はこのサブルーチンのフローチャートを示す。
スタート
（３１）設問と各解答の関係から予想される全評価を作成する（ステップＳ３１）。
（３２）全評価の内の気分を高揚させる評価を抽出する（ステップＳ３２）。
（３３）似たような評価を整理する（ステップＳ３３）。
（３４）設問と評価のテーブルを作成し終了する（ステップＳ３４）。
エンド
【００１６】
また、前記ステップＳ３は、以下の別のサブルーチンを実行することもできる。
図３はこのサブルーチンのフローチャートを示す。
スタート
（３１’）設問と各解答の関係から、視覚、聴覚、感覚、手足制御等、外界との情報処理を担当するモジュールがどのように動いたかを関係付け記憶・学習し、予想される全評価を作成する（ステップＳ３１’）。
（３２’）記憶・学習の成立と保持のための評価部分（楽しい、悲しい、生きるために有用・・等）を有するか？判断し、ＹＥＳの判断の時は次へ進み、ＮＯの判断のときはステップＳ３１’へ戻る（ステップＳ３２’）。
（３３’）評価部分が社会性や論理性等があるか？判断し、ＹＥＳの判断の時は次へ進み、ＮＯの判断のときはステップＳ３１’へ戻る（ステップＳ３３’）。
（３４’）設問と評価のテーブルを作成し、終了する（ステップＳ３４’）。
エンド
【００１７】
また、前記ステップＳ７は、以下の別のサブルーチンを実行することもできる。
図４はこのサブルーチンのフローチャートを示す。
スタート
自己の記憶を含む知能に基いて、設問に対する解答が作成できるか判断する（ステップＳ７１）。
前記ステップＳ７１において、解答が作成できないと判断したとき、自己以外の外部からの情報を取り込み自己の知能とし、ステップＳ７１へ戻る（ステップＳ７２）。
前記ステップＳ７１において、解答が作成できると判断したとき、解答を作成し、終了する（ステップＳ７３）。
エンド
【符号の説明】
【００１８】
Ｓ１〜Ｓ１２    本発明のヒト型情報処理方法のステップ
【図面の簡単な説明】
【００１９】
【図１】本発明のヒト型情報処理方法のフローチャートを示す図である。
【図２】図１のフローチャートのサブルーチンを示す図である。
【図３】図１のフローチャートの他のサブルーチンを示す図である。
【図４】図１のフローチャートのさらに他のサブルーチンを示す図である。
【図５】人間の頭のＭＲＩ信号の変化を示す図である。
【図６】海馬傍回を示す図である。
【図７】インサイトの脳機能イメージング研究の説明図である。
【図８】海馬瞬時学習・記憶のモデルを示す図である。
【図９】実験タスクデザインを示す図である。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図５】
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【図９】
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