①上桁にフラグが立つとそれまで蓄積していた下桁の値は消滅するという事と
②ニューラルネット発火のモデルに於いて下層ニューロンは消えてないという
矛盾は、>>106　で述べた二面性で解決が図れると思います。

　ghostの思考エネルギーは常にC以下である。
そしてその時頭に浮かんだ認識（知識/経験/意識/感情など）を、自分自身の
辞書Pに書き込んでいく。その辞書を参考にしながらまた次の行動を決める。

　辞書は一種のデータ、ログであるから、収納されているだけでは負荷はか
からない。辞書を見るghostの労力も限定範囲内。①の話は、”下層ニューロン
の消滅”ではなく、ghostのエネルギーキャパがないので現行のページをめくれば
前のページは閉じる（過去になる）」という、ただの省エネ現象だと思います。
そしてネットワーク下層の認識プロセスが必要になれば、そのページを再びめく
って”思い出せ”ば良いだけではないでしょうか？
　”ヒトの辞書”は見出し、索引、目次、まとめ　などの「繰り上がり/発火」
によるインデックスが多く、辞書を引くのが他の生物より得意と思われます。
ちなみに「九九」の学習などは、乗算の解を故意にインデックス化させて計算の
プロセスである下層ニューロンを自ら脇役にさせているという点で、ニューロ
ネットワークの人為的構築の可能性を示唆していると思います。
天然のクオリアでなくてもネットワークの下層部は、人工クオリアや人工イン
デックスの使用（といっても人が作ったデータを使用するというだけ）でAIが
稼動できる可能性に繋がると思います。
その点で>>96さんの意見に賛同です。