みなさんこんばんは。初レスです。
人間の脳は巨大な並列処理を行っているので、コンピュータ目線で処理を考えてもなかなか解決しない問題があるので、ＨＥＳＯＮＯ君のアプローチも興味深いと思う。

そこで恐縮ながら人間の脳内のデータ形式について思いついたことを。以下は具体的にコンピュータ上で人間の脳のデータベースを実装するときの概念です。

知能のデータ構造を考えると、主にObject（もの）とRelation（関係）に分類されると思う。
Objectには概念の名前とそのイメージ、つまり概念そのものが入る。具体的なデータベースではこれがそのまま文字列に置き換えられてしまうという問題があるが、ここでは言及しないとする。
Relationには２つのObjectを結びつける関係が入る。このRelationにはそれぞれ重み付けの値が存在していて、どれだけ結びつきが強いかを示している。
ここで重要なのが概念とその関係にデータが分かれているということである。直接的な関係はないが、脳のシナプスとニューロンの関係にも見られる構造である。
これをコンピュータ上で仮想的に動かしてやれば、データの検索の問題に自然にアプローチできるのではないかと思う。

仮想AIが何かについて考えたとき、
①まず、その概念について知っているかどうか、Objectを検索する。
②そのObjectを参照しているRelationデータを検索し、重み付けが強い順にソートを行う。
③一つのRelationデータを参照する。
④－a　　結び付けられている別のObjectを参照、②に戻る。
④－b　　次のデータにフォーカスを移し、③を行う。

つまり、
①→②→③┬→④－a→②
　　　　　　　└→④－b→③
という流れになるのだが、ここで重要なのが、③から④のaとｂのどちらの処理を多くするかということであるが、これは別のデータとして経験値が蓄積され、最適化されていくものとする。