>>86
それは強化学習の上での知識表現としてニューラルネットを使うことと同じなのは？
つまり行動の結果得られる報酬の期待値を最大化させるようなニューラルネットのパラメータを学習させるということ。
観測を入力として与えて、行動を出力するニューラルネットを考えて、報酬を教師信号として与えることで教師あり学習を行う。
例えば三層パーセプトロンで中間層を増やしまくったらあらゆる事象を記憶できるよね。（万能性）
もちろん感情のようなものを学習することもできるかもしれない。
しかしそれを学習する計算量はNP困難なんだよね。

本当に人間並みの複雑さを持った脳をシミュレートしたいなら、
まず非同期に並列計算できるコンピューターアーキテクチャが必要になるのではないか。