従来，人の感情については多くのモデルが提案されてきた． しかし，それらの多くは現象としての感情を対象としており，人の脳のメカニズムに迫るものではなかった． 本研究ではこれまでに人の感情を行動決定のための価値計算システムの結果として表出されるものであると考え計算モデル化を試みてきた． しかし，従来認知科学にて直観的推論と論理的推論の2種類あるとされてきた人の推論機能に対して従来手法では説明することが困難であった． その問題に対し本研究では，連想記憶の相互想起と自己想起の機能を用いることで2つの推論それぞれを実装し，一つのパラメータの切り替えで実現できる推論の統合モデルを提案してきた． 本発表では，推論，強化学習および反射とを組み合わせることによる意思決定システムの全体像について議論する．
