(57)【要約】方法とコンピュータゲームのような、処理装置、教育のおもちゃ、電話、あるいはテレビリモートコントロール、に学習能力を供給するための機構が１つあるいはもっと多くの目的を達成するために提供されます。例えば、もし処理装置がコンピュータゲームであるなら、目的は平らにゲームのレベルをプレーヤーのそれと合わせることであるかもしれません。もし処理装置が教育のおもちゃであるなら、目的はユーザーの教育のレベルを増やすことであるかもしれません。もし処理装置が電話であるなら、目的は電話ユーザーが電話をするであろう電話番号に先行することであるかもしれません。もし処理装置がテレビリモートコントロールであるなら、目的はユーザーによって見られるであろうテレビチャネルを予想することであるかもしれません。処理装置の上に行われるための行動（例えば、ゲーム行動、教育のせりふ付け、が電話番号をリストしたか、あるいはテレビ経路をリストしました）の複数性の１つは選択されます。ユーザー行動を示しているユーザーインプット（例えば、電話番号、あるいは見られたテレビチャネルと呼ばれるプレーヤー行動、教育のインプット、）が受け取られます。選択された動きそして／あるいはユーザー行動の結果が決定されます。例えば、コンピュータゲームのケースで、結果はコンピュータによって操られた対象がユーザーによって操られた対象を横切ったかどうかを示すかもしれません。教育のおもちゃのケースで、結果はユーザー行動が教育のおもちゃによって生成されたプロンプトに合うかどうかを示すかもしれません。電話のケースで、結果は電話をされた電話番号が電話番号のリストの上にあるかどうかを示すかもしれません。テレビリモートコントロールのケースで、結果は見られたテレビチャネルがテレビチャネルのリストの上にあるかどうかを示すかもしれません。行動の複数性に対応して確率性値を含む行動確率性分配が決意した結果に基づいてそれから最新のものにされます。次の行動はそれからこの最新のものにされた行動確率性分布に基づいて選択されるでしょう。それが学ぶように、前述のステップは処理装置の目的を達成するためにパフォーマンスインデックスに基づいて修正されることができます。
2005520259.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
１つあるいはそれ以上の目的、を持っている処理装置に学習能力を供給することについての方法：
ユーザーによって能力を発揮された行動を識別すること；
プロセッサ行動の当該の複数性に対応することを評価し確率性の複数性を構成している行動確率性分配に基づいてプロセッサ行動の複数性の１つを選択すること；
当該の識別されたユーザー行動と当該の選択されたプロセッサ動きの１つあるいは両方ともの結果を決定すること；
当該の結果に基づいて１つあるいはそれ以上の学習工業ロボットを使っている；当該の行動確率性分布を最新のものにするそして
プロセッサ行動選択、結論、１つあるいはそれ以上の目的をもとに行動確率性分配が更新することの１つあるいはさらに多くを変更すること。
【請求項２】
そこに行動が選択される当該の選択されたプロセッサが言ったクレーム１の方法はユーザー行動を識別しました。
【請求項３】
さらにそこに当該の修正が当該の公演に基づいている目的がインデックスを付ける当該の１つあるいはさらに多くと比較して当該の処理装置の公演を示しているパフォーマンスインデックスを決定することを含んで、クレーム１の方法。
【請求項４】
そこに当該の処理装置がコンピュータゲームであって、識別されたユーザー行動がプレーヤー作動であると言って、そしてプロセッサ行動がゲームであると言ったクレーム１の方法は動きます。
【請求項５】
そこに当該の処理装置が教育のおもちゃであるクレーム１の方法は識別されたユーザー行動が子供行動であると言って、そしてプロセッサ行動がおもちゃ行動であると言いました。
【請求項６】
そこに当該の処理装置が電話システムであって、識別されたユーザー行動がそうであると言ったクレーム１の方法電話番号に電話をして、そしてプロセッサ行動がリストされた電話番号であると言います。
【請求項７】
そこに当該の処理装置がテレビチャネル制御装置システムであるクレーム１の方法は識別されたユーザー行動が見られたテレビチャネルであると言って、そしてプロセッサ行動がリストされたテレビチャネルであると言いました。
【請求項８】
そこに確率性値の複数性が行動下位グループの複数性の間で組織化されるクレーム１の方法、そこに当該の選択されたプロセッサ動きが当該の選択された行動下位グループから選択されるさらに行動下位グループの当該の複数性の１つを選択することを含んでいる、方法。
【請求項９】
そこに当該の行動確率性分布が一つの確率性価値に十分に一点に集まるのを阻止されるクレーム１の方法。
【請求項１０】
最適な動きと当該の選択されたプロセッサ動きを決定することについて独立したそこに処理装置が機能を持っているクレーム１１の方法は当該の処理装置機能に影響を与えます。
【請求項１１】
１つあるいはそれ以上の目的、含むことを持っている処理装置：
ユーザーによって行われた行動の複数性に応えてプロセッサ行動の複数性を学ぶことに対して、構成を設定されて学習自動装置を持っている確率性学習モジュール；そして
当該の確率性学習モジュールの機能性を修正することに対して、構成を設定された直観力モジュールが目的を当該の１つあるいはさらに多くに基礎づけました。
【請求項１２】
そこに当該のものに相対的な当該の確率性学習モジュールあるいはもっと多くの目的の公演を示しているパフォーマンスインデックスを決定することに対して、そして当該のパフォーマンスインデックスに基づいて当該の確率性学習モジュール機能性を修正することに対して、当該の直観力モジュールがさらに構成を設定されるクレーム１１の処理装置。
【請求項１３】
当該の確率性学習モジュールが含むクレーム１１、そこにかの処理装置：
プロセッサ行動の複数性、行動確率性分配に基づいてプロセッサ行動の当該の複数性に対応して確率性値の複数性を構成している当該の行動セレクションの１つを選ぶことに対して、構成を設定された行動セレクションモジュール；
当該の識別されたユーザー行動と当該の選択されたプロセッサ動きの１つあるいは両方ともの結果を決定することに対して、構成を設定された結果評価モジュール；そして
更新することに対して、構成を設定された確率性更新モジュールが当該の結果に基づいて行動確率性分配を言いました。
【請求項１４】
そこに処理装置が最適な動きと当該の選択されたプロセッサ動きを決定することについての機能無所属を持っているクレーム＃の処理装置は当該の処理装置機能に影響を与えます。
【請求項１５】
そこに当該の確率性学習モジュールが一つのプロセッサ動きに十分に一点に集まるのを阻止することに対して、当該の直観力モジュールが構成を設定されるクレーム１１の処理装置。
【請求項１６】
そこに当該の処理装置がコンピュータゲームであるクレーム１１の処理装置はユーザー行動がプレーヤー作動であると言って、そしてプロセッサ行動がゲーム作動であると言いました。
【請求項１７】
そこに当該の処理装置が教育のおもちゃであるクレーム１１の処理装置はユーザー行動が子供行動であると言って、そしてプロセッサ行動がおもちゃ行動であると言いました。
【請求項１８】
そこに当該の処理装置が電話システムであるクレーム１１の処理装置はユーザー行動が電話番号と呼ばれると言って、そしてプロセッサ行動がリストされた電話番号であると言いました。
【請求項１９】
クレー１１、そこにかの処理装置は装置を処理することはテレビチャネル制御装置システムであると言って、ユーザー行動が見られたテレビチャネルであると言って、そしてプロセッサ行動がリストされたテレビチャネルであると言いました。
【請求項２０】
ゲームプレーヤー、含むことの平らに平らに当該のコンピュータゲームの技能を技能と合わせることについての目的を持っているコンピュータゲームに学習能力を供給することについての方法：
動きを識別することは当該のゲームプレーヤーによって能力を発揮しました；
ゲームの複数性の１つを選択することはゲーム動きに基づいてゲーム動きの当該の複数性に対応して確率性値の複数性を構成している確率性分配を動かします；
当該の識別されたプレーヤー動きと比較して当該の選択されたゲーム動きの結果を決定すること；
更新することは、当該の結果に基づいて；獲物が確率性分配を動かすと伝えたそして
１つあるいはいっそう当該のゲーム動きの選択を修正して、当該の結果決意と当該のゲームが当該の目的の上に分配更新ベースの確率性を動かします。
【請求項２１】
ゲームプレーヤー、含むことの平らに平らに当該のコンピュータゲームの技能を技能と合わせることについての目的を持っているコンピュータゲーム：
ゲームプレーヤーによって行われた動きの複数性に応えてゲーム動きの複数性を学ぶことに対して、構成を設定された確率的学習モジュール；そして
当該の目的に基づいて当該の確立的学習モジュールの機能性を修正することに対して、構成を設定された直観力モジュール。
【請求項２２】
処理装置、含むことに学習能力を供給することについての方法：
確率性値の複数性を構成している行動確率性分配を生成することは行動下位グループの複数性、プロセッサ行動の複数性に対応している当該の確率性値の複数性の間で組織化しました；
行動下位グループについて；当該の得票差の１つを選択するそして
当該の選択された行動下位グループからプロセッサ行動の当該の複数性の１つを選択します。
【請求項２３】
コンピュータゲーム、含むことに学習能力を供給することについての方法：
確率性値の複数性を構成している確率性分配がゲーム動き下位グループの複数性の間で組織化したゲーム動きを生成して、ゲームの複数性に対応している当該の確率性値の複数性が動きます；
ゲーム動き下位グループについて；当該の得票差の１つを選択するそして
ゲームの当該の複数性の１つを選択することは当該の選択されたゲーム動き下位グループから動きます。
【請求項２４】
処理装置、含むことに学習能力を供給することについての方法：
１つあるいはそれ以上の学習アルゴリズムを使って行動確率性分配を生成して、確率性の複数性を構成している当該の行動確率性分配がプロセッサ行動の複数性に対応することを評価します；
アルゴリズムを学んでいる；当該の１つあるいはさらに多くを修飾するそして
確率性分配を使うことが１つあるいはそれ以上の学習アルゴリズムを修正したと言った当該の動きを更新します。
【請求項２５】
コンピュータゲーム、含むことに学習能力を供給することについての方法：
ゲーム動きを生成して、１つあるいはそれ以上の学習アルゴリズムを使っている、確率性分配が獲物がゲーム動きの複数性に対応して確率性値の複数性を構成している確率性分配を動かすと言いました；
アルゴリズムを学んでいる；当該の１（つ・人）あるいはさらに多くを修飾するそして
更新することは獲物が使うことが１（つ・人）あるいはそれ以上の学習アルゴリズムを修正したと言った確率性分配を動かすと伝えました。
【請求項２６】
コンピュータゲーム、含むことの平らに平らにゲームプレーヤーの技能を技能と合わせることについての方法：
動きを識別することは当該のゲームプレーヤーによって能力を発揮しました；
ゲームの複数性の１（人・つ）を選択することはゲーム動きに基づいてゲーム動きの当該の複数性に対応して確率性値の複数性を構成している確率性分配を動かします；
当該の選択された獲物が動くかどうか決定することは成功しています；
平らに当該のコンピュータゲームの現在の技能と比較して；平らに当該のゲームプレーヤーの現在の技能を決定するそして
更新することは、もし当該の選択されたゲーム動きが成功し、そして当該の相対的な技能が平らに比較的高いなら、あるいはもし当該の選択されたゲーム動きが不成功で、そして当該の相対的な技能が平らに比較的低いなら、獲物が報酬アルゴリズムを使って確率性分配を動かすと伝えました。
【請求項２７】
コンピュータゲーム、含むことの平らに平らにゲームプレーヤーの技能を技能と合わせることについての方法：
動きを識別することは当該のゲームプレーヤーによって能力を発揮しました；
ゲームの複数性の１つを選択することはゲーム動きに基づいてゲーム動きの当該の複数性に対応して確率性値の複数性を構成している確率性分配を動かします；
当該の選択された獲物が動くかどうか決定することは成功しています；
平らに当該のコンピュータゲームの現在の技能と比較して；平らに当該のゲームプレーヤーの現在の技能を決定するそして
更新することは、もし当該の選択されたゲーム動きが不成功で、そして当該の相対的な技能が平らに比較的高いなら、あるいはもし当該の選択されたゲーム動きが成功し、そして当該の相対的な技能が平らに比較的低いなら、獲物がペナルティーアルゴリズムを使って確率性分配を動かすと伝えました。
【請求項２８】
コンピュータゲーム、含むことの平らに平らにゲームプレーヤーの技能を技能と合わせることについての方法：
動きを識別することは当該のゲームプレーヤーによって能力を発揮しました；
ゲームの複数性の１つを選択することはゲーム動きに基づいてゲーム動きの当該の複数性に対応して確率性値の複数性を構成している確率性分配を動かします；
当該の選択された獲物が動くかどうか決定することは成功しています；
当該のコンピュータゲームの現在の技能と比較して平らに平らに当該のゲームプレーヤーの現在の技能を決定すること；
更新することは、もし当該の選択されたゲーム動きが成功し、そして当該の相対的な技能が平らに比較的高いなら、あるいはもし当該の選択されたゲーム動きが不成功で、そして当該の相対的な技能が平らに比較的低いなら、獲物が報酬アルゴリズムを使っている；確率性分配を動かすと伝えたそして
更新することは、もし当該の選択されたゲーム動きが不成功で、そして当該の相対的な技能が平らに比較的高いなら、あるいはもし当該の選択されたゲーム動きが成功し、そして当該の相対的な技能が平らに比較的低いなら、獲物がペナルティーアルゴリズムを使って確率性分配を動かすと伝えました。
【請求項２９】
コンピュータゲーム、含むことの平らに平らにゲームプレーヤーの技能を技能と合わせることについての方法：
動きを識別することは当該のゲームプレーヤーによって能力を発揮しました；
ゲームの複数性の１つを選択することはゲーム動きに基づいてゲーム動きの当該の複数性に対応して確率性値の複数性を構成している確率性分配を動かします；
当該の選択された獲物が動くかどうか決定することは成功しています；
当該のコンピュータゲームの現在の技能と比較して平らに平らに当該のゲームプレーヤーの現在の技能を決定すること；
もし当該の選択されたゲーム動きが成功し、そして当該の相対的な技能が平らに比較的高いなら、あるいはもし当該の選択されたゲーム動きが不成功で、そして当該の相対的な技能が平らに比較的低いなら、成功した結果を生成するそして
更新することは当該の成功した結果に基づいて獲物が確率性分配を動かすと伝えました。
【請求項３０】
コンピュータゲーム、含むことの平らに平らにゲームプレーヤーの技能を技能と合わせることについての方法：
動きを識別することは当該のゲームプレーヤーによって能力を発揮しました；
ゲームの複数性の１つを選択することはゲーム動きに基づいてゲーム動きの当該の複数性に対応して確率性値の複数性を構成している確率性分配を動かします；
当該の選択された獲物が動くかどうか決定することは成功しています；
当該のコンピュータゲームの現在の技能と比較して平らに平らに当該のゲームプレーヤーの現在の技能を決定すること；
もし当該の選択されたゲーム動きが不成功で、そして当該の相対的な技能が平らに比較的高いなら、あるいはもし当該の選択されたゲーム動きが成功し、そして当該の相対的な技能が平らに比較的低いなら、不成功の結果を生成するそして
更新することは当該の不成功の結果に基づいて獲物が確率性分配を動かすと伝えました。
【請求項３１】
コンピュータゲーム、含むことの平らに平らにゲームプレーヤーの技能を技能と合わせることについての方法：
動きを識別することは当該のゲームプレーヤーによって能力を発揮しました；
ゲームの複数性の１つを選択することはゲーム動きに基づいてゲーム動きの当該の複数性に対応して確率性値の複数性を構成している確率性分配を動かします；
当該の選択された獲物が動くかどうか決定することは成功しています；
当該のコンピュータゲームの現在の技能と比較して平らに平らに当該のゲームプレーヤーの現在の技能を決定すること；
成功した結果を生成することはもし当該の選択されたゲーム動きが平らに成功したそして当該の相対的な技能であるなら比較的高いか、あるいはもし当該の選択された獲物が動くなら成功しています、そして当該の相対的な技能が平らに比較的低いです；
もし当該の選択されたゲーム動きが不成功で、そして当該の相対的な技能が平らに比較的高いなら、あるいはもし当該の選択されたゲーム動きが成功し、そして当該の相対的な技能が平らに比較的低いなら、不成功の結果を生成するそして
更新することは当該の成功した結果と当該の不成功の結果に基づいて獲物が確率性分配を動かすと伝えました。
【請求項３２】
処理装置、含むことに学習能力を供給することについての方法：
プロセッサ行動の複数性に対応している確率性値の複数性を構成している；行動確率性分配を生成するそして
当該の行動確率性分配を変えます。
【請求項３３】
処理装置、含むことに学習能力を供給することについての方法：
プロセッサ行動の複数性に対応している確率性値の複数性を構成している；行動確率性分配を生成するそして
確率性値の当該の複数性の１（つ・人）あるいはさらに多くを制限します。
【請求項３４】
コンピュータゲーム、含むことに学習能力を供給することについての方法：
ゲームの複数性に対応して確率性値の複数性を構成している確率性分配が動かすゲーム動きを生成すること；そして
確率性値の当該の複数性の１つあるいはさらに多くを制限します。
【請求項３５】
処理装置、含むことに学習能力を供給することについての方法：
行動を識別することはユーザーによって能力を発揮しました；
確率性の複数性を構成している行動確率性分配に基づいてプロセッサ行動の複数性の１つを選択することはプロセッサ行動の当該の複数性に対応することを評価します；
当該の識別されたユーザー行動と当該の選択されたプロセッサ動きの１（人・つ）あるいは両方ともの結果を決定すること；
当該の結果に基づいて；当該の行動確率性分布を最新のものにするそして
そこにかが、一つの確率性価値に十分に一点に集まることから、行動確率性分配が妨げられると言いました。
【請求項３６】
処理装置、含むこと：
ユーザーによって行われた行動の複数性に応えてプロセッサ行動の複数性を学ぶことに対して、構成を設定された確率性学習モジュール；そして
当該の確率性学習モジュールが一つのプロセッサ動きに十分に一点に集まるのを阻止することに対して、構成を設定された直観力モジュール。
【請求項３７】
最適な行動、含むことを決定することについて独立した機能を持っている処理装置に学習能力を供給することについての方法：
行動を識別することはユーザーによって能力を発揮しました；
プロセッサ行動の複数性の１つを選択して、行動確率性分配に基づいて確率性の複数性を構成している当該の行動セレクションがプロセッサ行動の当該の複数性に対応することを評価します、その中に当該の選択されたプロセッサ動きが当該の処理装置機能に影響を与えます；
当該の識別されたユーザー行動と比較して；当該の選択されたプロセッサ動きの結果を決定するそして
更新することは当該の結果に基づいて行動確率性分配を示しました。
【請求項３８】
最適な行動、含むことを決定することについての機能無所属を持っている処理装置：
プロセッサ行動の複数性、行動確率性分配に基づいてそこに当該の選択されたプロセッサ動きが当該の処理装置機能に影響を与えるプロセッサ行動の当該の複数性に対応している、確率性値の複数性を構成している当該の行動セレクションの１つを選ぶことに対して、構成を設定された行動セレクションモジュール；
当該の識別されたユーザー行動と当該の選択されたプロセッサ動きの１つあるいは両方ともの結果を決定することに対して、構成を設定された結果評価モジュール；そして
更新することに対して、構成を設定された確率性更新モジュールが当該の結果に基づいて行動確率性分配を言いました。
【請求項３９】
目的、含むことを持っている処理装置に学習能力を供給することについての方法：
関連づけられた項目確率性分配が確率性の複数性を構成するという状態で、リストされた項目の複数性を含んでいるリストを生成することはリストされた項目の当該の複数性に対応することを評価します；
当該の項目確率性分配に基づいてリストされた項目の当該の複数性から１つあるいはそれ以上の項目を選択すること；
当該の目的と比較して；当該の処理装置の公演を示しているパフォーマンスインデックスを決定するそして
当該のパフォーマンスインデックスに基づいて当該の項目確率性分配を修正します。
【請求項４０】
方法はクレーム３９について、含むことを進めます
行動によって関連づけられた項目を識別すること；そして
当該の識別された項目が当該のパフォーマンスインデックスがそこにある当該のリストに含まれる、リストされた項目とマッチするかどうか決定することは当該の似合っている決意から生じました。
【請求項４１】
目的、含むことを持っている処理装置：
識別されたユーザー項目に応えてユーザーの大好きな項目の複数性を学ぶことに対して、構成を設定された確率性学習モジュール；そして
当該の目的に基づいて当該の確率性学習モジュールの機能性を修正することに対して、構成を設定された直観力モジュール。
【請求項４２】
当該のパフォーマンスインデックスに基づいて当該の確率性学習モジュール機能性を修正することに対して、そこに、当該の目的に相対的な当該の確率性学習モジュールと当該の直観力モジュールの公演を示しているパフォーマンスインデックスを決定することに対して、当該の確率性学習モジュールがさらに構成を設定されるクレーム４１の処理装置は構成を設定されます。
【請求項４３】
システムを電話番号と呼ばれる予期することの目的を持つこと、含むことと呼んで電話番号に学習能力を供給することについての方法：
少なくともリストされた電話番号の複数性と確率性の複数性を構成している電話番号確率性分配を含んでいる電話リストを生成することはリストされた電話番号の当該の複数性に対応することを評価します；
当該の電話番号確率性分配に基づいてリストされた電話番号の当該の複数性から電話番号のセットを選択すること；
当該の目的と比較して；当該の電話番号通話システムの公演を示しているパフォーマンスインデックスを決定するそして
当該のパフォーマンスインデックスに基づいて当該の電話番号確率性分配を修正します。
【請求項４４】
方法はクレーム４３について、含むことを進めます：
電話と結び付けられた；電話番号を識別するそして
当該の識別された電話番号がリストされた電話番号とマッチするかどうか決定することは当該の電話番号にリストを含みました、その中に当該のパフォーマンスインデックスが当該の似合っている決意から得られます。
【請求項４５】
電話番号と呼ばれる予期すること、含むことの目的を持っている電話番号通話システム：
電話に応えてユーザーの学習大好きな電話数のために構成を設定された probabilistic 学習モジュール；そして
当該の目的に基づいて当該の確率的学習モジュールの機能性を修正することに対して、構成を設定された直観力モジュール。
【請求項４６】
電話番号通話システム、含むことに学習能力を供給することについての方法：
電話番号の複数性を識別することは電話の複数性で連合しました；
それぞれ電話番号の当該の複数性とプライオリティ値の複数性を含んでいる電話リストを保守することは電話番号の当該の複数性で連合しました；
プライオリティ値の当該の複数性に基づいてリストされた電話番号の当該の複数性から電話番号のセットを選択すること；
ユーザーに当該の電話番号セットを伝達します。
【請求項４７】
見られたテレビ経路、含むことを予想することについての目的を持っているテレビチャンネルコントロールシステムに学習能力を供給することについての方法：
関連づけられたテレビチャネル確率性分配が確率性の複数性を構成するという状態で、リストされたテレビチャネルの複数性を含んでいるリストを生成することはリストされたテレビチャネルの当該の複数性に対応することを評価します；
リストされたテレビの当該の複数性から１（つ・人）あるいはそれ以上のテレビチャネルを選択することは当該のテレビチャネル確率性分配に基づいてチャネリングします；
当該の目的と比較して；当該の処理装置の公演を示しているパフォーマンスインデックスを決定するそして
当該のパフォーマンスインデックスに基づいて当該のテレビチャンネル確率性分配を修正します。
【請求項４８】
見られたテレビ経路、含むことを予想することについての目的を持っているテレビチャンネルコントロールシステム：
当該のユーザーによって見られたテレビチャネルに応えてユーザーの学習大好きなテレビチャネルのために構成を設定された確率性学習モジュール；そして
当該の目的に基づいて当該の確率性学習モジュールの機能性を修正することに対して、構成を設定された直観力モジュール。
【請求項４９】
教育のおもちゃ、含むことに学習能力を供給することについての方法：
確率性の複数性を構成している行動確率性分配に基づいておもちゃ行動の複数性の１つを選択することはおもちゃ行動の当該の複数性、異なった困難レベルの複数性と結び付けられているおもちゃ行動の当該の複数性に対応することを評価します；
行動を識別することはユーザーによって能力を発揮しました；
当該の識別されたユーザー行動と比較して；当該の選択されたおもちゃ動きの結果を決定するそして
更新することは当該の結果と当該の選択されたおもちゃ動きの当該の困難レベルに基づいて行動確率性分配を示しました。
【請求項５０】
教育レベルユーザーを含むことを増やすことについての目的を持っている教育のおもちゃに学習能力を供給することについての方法：
確率性の複数性を構成している行動確率性分配に基づいておもちゃ行動の複数性の１つを選択することはおもちゃ行動の当該の複数性、異なった困難レベルの複数性と結び付けられているおもちゃ行動の当該の複数性に対応することを評価します；
行動を識別することは当該のユーザーによって能力を発揮しました；
当該の識別されたユーザー行動と比較して当該の選択されたおもちゃ動きの結果を決定すること；
当該の結果に基づいて；当該の行動確率性分布を最新のものにするそして
当該のおもちゃ行動選択の１つあるいはさらに多くを修飾して、結果決意と行動確率性分配が当該の目的に基づいて更新します。
【請求項５１】
教育レベルユーザーを含むことを増やすことについての目的を持っている教育のおもちゃ：
ユーザーによって行われた行動の複数性に応えておもちゃ行動の複数性を学ぶことに対して、構成を設定された確率性学習モジュール；そして
当該の目的に基づいて当該の確率性学習モジュールの機能性を修正することに対して、構成を設定された直観力モジュール。
【請求項５２】
処理装置を含むことに学習能力を供給することについての方法：
確率性の複数性を構成している行動確率性分配に基づいてプロセッサ行動の複数性の１つを選択することはプロセッサ行動の当該の複数性、異なった困難レベルの複数性と結び付けられているプロセッサ行動の当該の複数性に対応することを評価します；
行動を識別することはユーザーによって能力を発揮しました；
当該の識別されたユーザー行動と比較して；当該の選択されたプロセッサ動きの結果を決定するそして
更新することは当該の結果と当該の選択されたプロセッサ動きの当該の困難レベルに基づいて行動確率性分配を示しました。
【請求項５３】
１つあるいはそれ以上の目的、含むことを持っている処理装置に学習能力を供給することについての方法：
確率性の複数性を構成している行動確率性分配に基づいてプロセッサ行動の複数性の１つを選択することはプロセッサ行動の当該の複数性、異なった困難レベルの複数性と結び付けられているプロセッサ行動の当該の複数性に対応することを評価します；
行動を識別することは当該のユーザーによって能力を発揮しました；
当該の識別されたユーザー行動と比較して当該の選択されたプロセッサ動きの結果を決定すること；
当該の結果に基づいて；当該の行動確率性分布を最新のものにするそして
当該の行動選択の１つあるいはさらに多くを修飾して、結果決意と行動確率性分配が当該の目的に基づいて更新します。
【請求項５４】
１つあるいはそれ以上の目的、含むことを持っている処理装置：
行動確率性分配に基づいて確率性の複数性を構成していてプロセッサ行動の複数性、当該の行動セレクションの１つを選ぶことに対して、構成を設定された行動セレクションモジュールがプロセッサ行動の当該の複数性、異なった困難レベルの複数性と結び付けられているプロセッサ行動の当該の複数性に対応することを評価します；
当該のユーザー行動と比較して当該の選択されたプロセッサ動きの結果を決定することに対して、構成を設定された結果評価モジュール；そして
更新することに対して、構成を設定された確率性更新モジュールが当該の結果と当該の選択されたプロセッサ動きの当該の困難レベルに基づいて行動確率性分配を言いました。
【発明の詳細な説明】
【発明の詳細な説明】
【０００１】
発明の専門的なフィールド
本発明は、処理装置、（例えば、コンピュータ、マイクロプロセッサ、 マイクロコントローラ 、組み込みシステム、ネットワークプロセッサとデータ処理システムとこのような装置を含んでいるそれらの製品）に学習能力を供給することに対する方法論に関連しています。
【０００２】
発明の背景
スマートな対話型のコンピュータ・ベースの装置の時代は夜が明けました。 ますます、コンピュータ化されたゲームとおもちゃ、スマートな道具と家庭用品、パーソナル・ディジタルアシスタント（ PDA ）のような、普通の家庭の電化製品を開発する要求があります。そして、新しい特徴を持っている、移動電話が機能性と組み込みの知性そして／あるいは直観力とより単純なユーザインタフェースを改善しました。 このようなプロダクトの開発は、しかしながら、いろいろな理由のために、コストが高い、増加する処理能力、反応速度と複雑な使用方法等によって妨げられています。
【０００３】
例えば、今日コンピュータマーケットで市場を獲得するために、コンピュータゲーム製造業者が挑戦的なゲームを生産して、そして重要な期間にわたってプレーヤーの興味を維持しなくてはなりません。 もしそうでなければ、ゲームはあまりにも容易であると思われるでしょう、そして消費者が全体としてこのようなゲームを購入しないことに決めるでしょう。 一人のプレーヤーのゲーム（すなわち、プレーヤーはゲームプログラムに対してプレーします）に対してのプレーヤーの興味を維持するために、製造業者がゲームプログラムの中に異なったレベルの困難を設計します。 プレーヤーが、それで彼、あるいは彼女の技能を改善して、ゲームを学ぶ（とき・から・につれて・ように）、レベル、彼あるいは彼女が次のレベルに動きます。 この点に関して、プレーヤーはゲームプログラムの動作と戦略を学びます、しかしゲームプログラムはプレーヤーの動作と戦略を学習しません、しかし不連続のステップでそのレベルを変化させます。つまり、今日の大部分のコマーシャルコンピュータゲームは学習するか、あるいは、せいぜい、基本的な学習能力を持っていることができません。 コンピュータゲームに対しての結果、プレーヤーの興味が維持されないであろう（とき・から・につれて・ように）。一度、ゲームを終われば、それ以後、プレーヤーはもうそのゲームに興味を持たないでしょう。 たとえコンピュータゲームが学習するとしても、学習プロセスは一般に遅くて、効果的でなくて、そして瞬間的でなくて、そして学ばれたことを応用する能力を持っていません。
【０００４】
たとえプレーヤーが決して最も高いレベルを達成しないとしても、ゲームプログラムの困難レベルを変える能力はゲームプレーヤーのレベルで動的にゲームプログラムのレベルとマッチしません、そしてそれで、随時、ゲームプログラムの困難レベルはゲームプレーヤーのためにあまりにも低いか、あるいはあまりにも高いです。 結果として、ゲームプレーヤーは初心者からエキスパートの地位まで滑らかな移行を提供されません。 マルチプレーヤーのコンピュータゲーム（すなわち、お互いと試合するプレーヤー）については、今日の学習技術はよく理解されません、そしてまだ概念的なステージにあります。 再び、多数のプレーヤーの間の演劇のレベルはそれによってプレーヤーのゲームに対しての興味のレベルを維持することを難しくする他と合わせられません。
【０００５】
PDA と移動電話については、指数的に増加しているユーザーアプリケーションは、メモリ容量、処理能力、ディスプレイ容量の限界のために同時に実装されることができません。 スマートな道具と家庭用品については、これらの新しい進歩したプロダクトが使うことがより容易であるであろうという消費者とプロダクト製造業者両方の期待は満たされませんでした。 実際、もっと多くのこれらの装置での特徴の付加は消費者にプロダクトをプログラムするためにしばしば多量のユーザーマニュアルを読んで、そして理解することを強いました。 たいていの消費者がプロダクトとその特徴を理解することは極めて難しいことに気付いて、そしてその代わりに特徴の最小のセットを使います、それで消費者は複雑な特徴のプログラムをすることについての問題をあきらめました。 それで、消費者のニーズに順応するプロダクトを生産する代わりに、消費者は、それらが理解することができる特徴の最小セットに我慢しました。
【０００６】
家娯楽システムのような、オーディオ / ビデオ装置が問題の付加的な次元を供給します。 典型的にテレビ、オーディオステレオとビデオレコーダー、デジタルビデオディスクプレーヤー、ケーブルあるいは人工衛星ボックスとゲームコンソールを構成する家娯楽システムが一般に一つのリモートコントロールあるいは他の類似の装置によってコントロールされます。 ファミリーでの個人が典型的に異なった好みを持っているから、しかしながら、家娯楽システムの設定はその時システムを使っている特定の個人の好みを満足させるためにリモートコントロールあるいは類似の装置を通して連続的にリセットされなくてはなりません。 このような好みは、例えば、音レベル、カラー、プログラムの選択と内容などを含むかもしれません。 たとえただ一人の個人だけがシステムを使っているとしても、何百という人工衛星によって提供されたテレビチャネルとケーブルテレビプロバイダはこのような個人が思い出して、そして彼、あるいは彼女の大好きなチャネルのすべてをリモートコントロールにストアすることを難しくします。 たとえストアされた、リモートコントロールが個人の絶えず変わる好みに適しているために動的にチャネルを更新することができない。
【０００７】
さまざまな程度に、人工知能、ニューラルネットワークとファジー論理のような、現在の学習技術が afore によって記述された問題を解決しようと試みました、しかし、それらが、十分用途が広いではなく、当てにならなくて、（例えば、ファミリーで）あるいはあまりにも高価な、多数のユーザーに適応できなくて、遅い学習能力を示して、あまりに多くの時間と特定のプロダクトの中に設計するべき努力を必要として、増加したメモリを必要とするか、あるいは実行するべきあまりに多くの費用がかかるから、一般に不成功でした。 加えるに、それによって一人のユニークな最適な行動がある特定の問題、例えば、経済の問題、を解決します、しかしそうではなかったために長い時間にわたって決定しているはずであって、応用であった学習 automata 理論が前述の電子装置の機能性を改善するために適用されました。 どちらかと言えば、この学習 automata 理論を含んでいる処理装置の唯一の機能は最適な行動の決定です。
【０００８】
それゆえプロセッサの改善された学習技術を開発する必要が、残ります。
【０００９】
発明の要約
本発明はたいていのコンピュータアプリケーションのパフォーマンスを改善するために直感的に応用されることができる洗練された学習方法論を利用する可能にしている技術に向けられます。 この可能にしている技術はスタンドアローンのプラットホームに作用するか、あるいは他の技術と共存することができます。 例えば、本発明はどんなばかな道具 / 装置（すなわち、どんな知性あるいは学習能力でもない基本的な装置）にでも、人工知能、ニューラルネットワークのような、他の技術とファジー論理ベースのアプリケーションの使用なしで人間の学習に類似している方法で学習することができるようにすることができます。 もう１つの例として、本発明は同じくこれらの他の技術のパフォーマンスを拡張する知性の一番上のレイヤとして実装されることができます。 本発明は一人のユーザーの、そしてマルチユーザのアプリケーションに適用されることができます
本発明はほとんどどんなプロダクトに知性を与えるか、あるいは拡張することができます。 例えば、それはプロダクトがダイナミックに変化している環境（例えば、スタイル、味覚、好みと使用法を変えている消費者）に順応して、そして情報をつかむことを可能にするかもしれないその場その場でで、効率的にそれが、それによってプロダクトによりスマートになることができるようにして前に学んだことを応用することによって、個人化された、そしてその使用法として用いることがより容易なさらに多くが継続します。 それで、本発明で可能にされたプロダクトが（倍数 - ユーザーのケースで）その現在のユーザーあるいはユーザーのグループのそれぞれにそれ自身を自分でカスタマイズすることができるか、あるいは、それによって消費者が絶えずプロダクトをプログラムする必要を削除して、消費者の必要のとおりにそれ自身をプログラムすることができます。 それ以上の例として、現在の発明はプロダクトが消費者をいっそう複雑な、そして進歩した特徴を学ぶように訓練することを可能にすることができます、あるいはレベルが速く、プロダクトが消費者の行動を繰り返すか、あるいはまねることを可能にすることができるか、あるいは援助するか、あるいは、どの行動をとるべきかについて、消費者にアドバイスすることができます。
【００１０】
本発明は事実上どんなコンピュータ・ベースの装置にでも適用されることができます、そして使われた数学的な理論が複雑であるけれども、現在の発明は前述の問題に対する優雅な解決を提供します。 一般に、現在の発明のためのハードウェアとソフトウェアオーバーヘッド必要条件は現在の技術と比較して最小です、そして大部分の中で現在の発明のインプリメンテーションであるけれども、すべてのプロダクトが極めて少ししか時間を要しません、それらがプロダクトに加える値は幾何級数的に増加します。
【００１１】
本発明の最初の局面のとおりに、（一人のユーザーあるいは多数のユーザー文脈でかにかかわらず）、処理装置に学習能力を供給することについての方法がユーザーによって行われた行動を受けることと、プロセッサ行動の複数性の１つを選択することを含みます。 望ましい方法で、処理装置は最適な行動と選択されたプロセッサ動きが処理装置機能に影響を与えると決定することについての機能無所属を持っています。 制限しない例を通って、処理装置はコンピュータゲーム、どちらのケースにかであり得ます、ユーザー行動はプレーヤー作動であり得ます、そしてプロセッサ行動はゲーム作動であり得ます。 あるいは処理装置は教育のおもちゃ、どちらのケースにかであり得ます、ユーザー行動は子行動とプロセッサ行動であって、そしておもちゃ行動であり得ます。 あるいは処理装置は電話システム、どちらのケースにかであり得ます、ユーザー行動は電話をされた電話番号であり得ます、そしてプロセッサ行動はリストされた電話番号であり得ます。 あるいは処理装置はテレビチャネル制御装置システム、どちらのケースにかであり得ます、ユーザー行動は見られたテレビチャネルであり得ます、そしてプロセッサ行動はリストされたテレビチャネルであり得ます。 処理装置は一人のユーザー環境、多数のユーザー環境、あるいは両方ともで操作されることができます。 プロセッサ行動は容認されたユーザー動きに応えて、あるいは若干の他のインフォメーションあるいはイベントに応えて選択されることができます。
【００１２】
とにかく、プロセッサの行動セレクションはプロセッサの行動の複数性に対応している確率性値の複数性を含んでいる行動確率性分配に基づいています。 例えば、選択されたプロセッサの動きは行動確率性分配の中の最も高い確率性値に対応することができるか、あるいは行動確率性分配の中での疑似任意の値に対応することができます。 行動確率性分配は等しい確率性値で初めに生成されるかもしれない（例えば、もし処理装置がいっそう速く学習することが切望されないならについてもしプロセッサの行動が近い将来選択される可能性がいっそう高い仮定がされないなら）あるいは等しくない確率性値（もし処理装置がいっそう速く学習することが切望されるなら、そしてもし近い将来選択される可能性がいっそう高いある特定のプロセッサの行動があると想定されるなら）。 なるべく、行動確率性分布は正常化されます。
【００１３】
方法はさらに容認されたユーザーの動きと選択されたプロセッサの動きの１つあるいは両方ともの結果を決定することを含みます。 制限しない例を通って、結果は２つの値（例えば、ゼロがもし結果が成功しているのではなく、そして１が結果であるなら成功しています）の１つ、有限範囲の本当の数（例えば、より高い数が結果がいっそう成功していることを意味するかもしれません）の１つ、あるいは広範囲の継続する値（例えば、数がより高いと、それだけ結果はいっそう成功しているかもしれません）の１つによって表されることができます。 結果が成功した、そして不成功のイベント以外のイベントの表示を提供することができることは指摘されるべきです。 もし結果がその後直ちに基礎を置かれるなら、選択されたプロセッサの動きは現在選択されたプロセッサの動き、前に選択されたプロセッサの動き（遅れ学習）、あるいはその後選択されたプロセッサの動き（主要な学習）であり得ます。
【００１４】
方法はさらに結果に基づいて行動確率性分布を最新のものにすることを含みます。 学習工業ロボットが行動確率性分配を更新するためにオプションとして利用されることができます。 行動確率性分配のどんな所定の国家でも次の行動確率性分配の状態を決定するという点で、学習オートマトンが特徴づけられることができます。 すなわち、次の行動確率性分配は現在の行動確率性分配の機能です。 有利に、学習工業ロボットを使っている行動確率性分布を最新のものにすることは、これらの行動の時間注文と同様、プロセッサの行動そして／あるいはユーザー行動の周波数に基づいています。 これは純粋にプロセッサ行動あるいはユーザー行動の周波数に作用して、そしてその後直ちに確率性分配ベースの行動を更新することと対照させられることができます。 本発明が、それらの最も広い局面で、それほど限定されるべきではないけれども、学習オートマトンの使用が処理方策を教えるいっそうダイナミックな、正確な、そしてフレキシブルな手段に備えることは見いだされました。 行動確率性分布はいろいろな学習方法論、例えば、線形か、あるいは非線形の更新、絶対的に好都合な更新、報酬罰則更新、報酬無活動更新、あるいは無活動罰則更新のいずれでも使って最新のものにされることができます。
【００１５】
最後に、方法はプロセッサ行動選択の１つあるいはさらに多くを修飾することを含みます、結果決意と行動確率性分配が目的に基づいてステップを更新します。 この修正は行われることができます、例えば、準 deterministically に、 deterministically するか、あるいは probabilistically してください。 それは、例えば、人工知能、エキスパートシステム、ニューラルネットワーク、ファジー論理、あるいはそのどんな組み合わせでも使って行われることができます。 これらのステップはいろいろな方法のどんな組み合わせででも修正されることができます。 例えば、アルゴリズムの前もって決定された複数性の１人は行動確率性分布を最新のものにすることは選択されることができる時使いました。 アルゴリズムの中の１つあるいはそれ以上のパラメータが行動確率性分布を最新のものにすることは選択されることができる時使いました。 行動確率性分配は、それ自身、修正されるか、あるいは変えられることができます。 行動の選択が値が行動確率性分配の中で含んでいた確率性の下位グループに制限されて、あるいはそれに拡大されることができます。 結果あるいはさもなければアルゴリズムの性質は結果が修正されることができることを決めたものでした。
【００１６】
オプションとして、方法はさらに処理装置の１つあるいはそれ以上の目的と比較して処理装置の公演を示しているパフォーマンスインデックスを決定することを含むかもしれません、その中に修正はパフォーマンスインデックスに基づいています。 結果が決定されるとき、パフォーマンスインデックスは更新されるかもしれなくて、そして直接あるいは間接的に結果から得られるかもしれません。 パフォーマンスインデックスは行動確率性分配から得られさえすることができます。 パフォーマンスインデックスは瞬間的な価値あるいは累積的な価値であるかもしれません。 望ましい方法で、行動確率性分布は一つの確率性価値に十分に一点に集まるのを阻止されます。
【００１７】
現在の発明の２番目の局面のとおりに、（コンピュータゲーム、教育おもちゃ、電話システム、あるいはテレビのような）処理装置がモジュールが、学習モジュールによって使われるアルゴリズムの複数性の１つを選択するか、あるいは学習モジュールによって使用されたアルゴリズムのパラメータを修正することによって、例えば、処理装置の１つあるいはそれ以上の目的に基づいた probabilistic 学習モジュールの機能性を修正することに対して、構成を設定した、ユーザーによって行われた動きと直観の複数性に応えてプロセッサ行動の複数性を学ぶことに対して、構成を設定されて学習オートマトンを持っている probabilistic 学習モジュールを構成します。 処理装置は一人のユーザー、多数のユーザー環境、あるいは両方ともで操作されることができます。 オプションとして、目的と比較して probabilistic 学習モジュールの公演を示しているパフォーマンスインデックスを決定することに対して、そしてパフォーマンスインデックスに基づいて probabilistic 学習モジュール機能性を修正することに対して、直観力モジュールはさらに構成を設定されることができます。 モジュールがそうであり得るという直観力、例えば、決定論で、準決定論である、あるいは probabilistic 。 それは、例えば、人工知能、エキスパートシステム、ニューラルネットワーク、あるいはファジー論理を使うことができます。
【００１８】
望ましい具体化で、 probabilistic 学習モジュールは、プロセッサ行動の複数性の１つを選択することに対して、構成を設定された行動セレクションモジュールを含むかもしれません。 行動セレクションは行動確率性分配に基づいてプロセッサ行動の複数性に対応して確率性値の複数性を構成していることがあり得ます。 容認されたユーザー動きと選択されたプロセッサ動きのいずれかあるいは両方ともの結果を決定することに対して、 probabilistic 学習モジュールはさらに構成を設定された結果評価モジュールを構成するかもしれません。 probabilistic 学習モジュールはさらに、結果に基づいて行動確率性分布を最新のものにすることに対して、構成を設定された確率性更新モジュールを構成するかもしれません。 学習モジュールの機能性を修正するとき、直観力モジュールは行動セレクションモジュール、結果評価モジュールと確率性更新モジュールのどんな組み合わせの機能性でも修正するかもしれません。
【００１９】
図画の記述
本発明の上述した点および他の利点がどのように得られるかを説明するために、手短かに記述された現在の発明を図画で具体的に参考文献によって提出いたします。 これらの図画がただ発明の典型的な具体化だけを描写して、そしてそのためにではなくその範囲を制限することであると思われるはずであると理解して、発明は記述されて、そして追加の特定性で説明されて、そして伴奏をしている図画の使用を通してどちらかについて詳述するでしょう：
【００２０】
望ましい具体例の詳細な記述
一般化された一人のユーザーのプログラム（一つのプロセッサの行動 - 一人のユーザー動き）
図１に言及して、１００が現在の発明のとおりに開発した一人のユーザーの学習プログラムが処理装置、例えば、コンピュータ、マイクロプロセッサ、 microcontrollers 、埋め込みのシステム、ネットワークプロセッサとデータ処理システムのどんな多種多様さにでも直観的な学習能力を供給するために一般に実行されることができます。 この具体例では、プログラム１００の中のプロセッサ行動セットαから、行動αI、プロセッサ行動αiを受けること及び、受け取ったプロセッサ行動αi,に基づいたユーザー行動セットλからユーザー行動λxを選択すること及び、プログラム１００へ選択されたユーザー行動λxを伝達することによって、一人のユーザー１０５がプログラム１００と相互に作用する。代わりの具体例では、ユーザー１０５が、ユーザー行動λxを選択するためにプロセッサ動きαiを受け取る必要がないこと、選択されたユーザー行動λxは、受け取ったプロセッサ動きαi,に基づいている必要がないこと、そして／あるいはプロセッサが選択されたユーザー行動λxに応えて選ばれるかもしねないことは指摘されるべきである。 重要性はプロセッサ行動αiとユーザー行動λxが選ばれることです。
【００２１】
プログラム１００は、この仕様の目的のために、結果βとして測定された、選択されたユーザー動きλxに相対的な選択されたプロセッサ動きαiの測定されたパフォーマンスに基づいて学ぶことができる。 結果の値βは、数学的に決定されこともしくは、ここに明らかにされた方程式のオペレーションを理解することの目的のために生成されることとして、説明されるが、結果の値βは、決定されるか、あるいは実際的な目的のために生成される必要がないことは、気付かれるべきである。どちらかと言えば、プロセッサ行動αiの結果が知られたユーザー行動λxと比較することが重要なだけである。 代わりの具体例で、プログラム１００は、他の基準に関連した、選択されたユーザー動きλxと（あるいは）選択されたプロセッサ動きαiの測定されたパフォーマンスに基づいて学ぶことができる。以下にこれ以上の詳細で記述されるであろうように、プログラム１００は、１つあるいはそれ以上の目的を達成するために、パフォーマンスインデックスφに基づいて学ぶために使う動的にモデルを修正することによって、その学習能力に指示する。
【００２２】
これの終わりとして、プログラム１００は一般に 確率的 学習モジュール１１０と直観力モジュール１１５を含みます。 確率的学習モジュール１１０は確率性更新モジュール１２０、行動セレクションモジュール１２５と結果評価モジュール１３０を含みます。 短く述べると、 確率的更新モジュール１２０は、学習 automata 理論を結果の値βに基づいた行動確率性分配ｐの生成と更新に構成を設定した確率性更新モジュール１１０といっしょにその学習メカニズムとして使います。行動選択モジュール１２５は、確率性更新モジュール１２０の中で内部的に生成および更新される行動確率性分配ｐの中に含まれる確率値に基づいた擬似ランダムに選択されるプロセッサ行動αiに設定される。 結果評価モジュール１３０は、選択されたプロセッサ動きαiとユーザー行動λxの間の関係に基づいた結果値βを決定して、そして生成するように設定される。 直観的モジュール１１５は、１つあるいはそれ以上の目的を達成するために１つあるいはさらに多くの生成されたパフォーマンスインデックスφに基づいて 確率的 学習モジュール１１０（例えば、学習モジュール１１０で使われたアルゴリズムのパラメータを選ぶか、あるいは修正すること）を変更する。 パフォーマンスインデックスφは、結果値βから直接あるいは結果値βに依存している何かから生成されることができます。（例えば、行動確率性分配ｐ、この場合パフォーマンスインデックスφは、行動確率性分配ｐの一つの関数、あるいは行動確率性分配ｐがパフォーマンスインデックスφとして用いられるかもしれません）。 パフォーマンスインデックスφは、累積的であり得ます。（例えば、それは、一連の結果値βの上あるいは瞬間的に、追跡、更新されることができます。）（例えば、新しいパフォーマンスインデックスφは、それぞれの結果値βのために生成されることができます。）
確率的学習モジュール１１０を変更することは、（１）確率更新モジュール１２０（すなわち、過半数の確率更新モジュール１２０で使われているアルゴリズム、確率更新モジュール１２０で使われているアルゴリズムの中の一つあるいは多くの変数を変更すること、確率値の変換、加算、減算  あるいは、行動確率性分配ｐを変更することから選択することによって）；（２）行動選択モジュール１２５（すなわち、行動確率性分配ｐの中に含まれる確率値の一部分に関連している行動αの選択を制限あるいは拡張すること）；そして、あるいは、（３）結果表価モジュール１３０（すなわち、結果値βの本質あるいは、結果値βを決定するために使用されるアルゴリズムを変更すること）の機能性を変更することによって達成されうる。
【００２３】
今手短かにプログラム１００のコンポーネントを論じて、我々はもっと多くの細部で今プログラム１００の機能性を記述するでしょう。 確率性更新からモジュール１２０を始めて、それが生成する行動確率性分配ｐは次の方程式によって表されることができます：
【００２４】
【数１】
2005520259.tif 000003
piは、特定のプロセッサ動きαiに割り当てられる行動確率性値である。ｎはプロセッサ行動セットαの中のプロセッサ行動αi の数です。そしてｋは、行動確率性分布が最新のものにされた逐次的な時です。
なるべく、すべての時間ｋにおいての行動確率性分配ｐは次の必要条件を満たすべきです：
【００２５】
【数２】
2005520259.tif 000004
それで、確率の定義で説明されるようにプロセッサ行動セットαの中で、全てのプロセッサ行動αIに対して行動確率性分配ｐの内部の合計すなわち、行動確率性値piが、常に「１」に等しい。 それは気付かれるべきであるそれプロセッサ行動αiのナンバーｎが直される必要がありません、しかしプログラム１００のオペレーションの間に動的に増やされるか、あるいは減少させられることができます。
【００２６】
確率更新モジュール１２０は、任意の環境で稼働して、そして、そのいくつか規定された方法でパフォーマンスを改善するように環境から受け取ったインプットのとおりにその行動ありそうなことを更新するような推計的な学習自動装置を使います。学習自動装置は、 行動確率性分配ｐのどんな所定の状態でも次の行動確率性分配ｐの状態を決定するという点で、特徴づけられることができます。 例えば、確率性更新モジュール１２０は次の行動確率性分配ｐ（ｋ ＋ １）を決定するために行動確率性分配ｐ（ｋ）に作用します、すなわち、次の行動確率性分配ｐ（ｋ ＋ １）は現在の行動確率性分配ｐ（ｋ）の機能です。 有利に、学習自動装置を使っている行動確率性分配ｐを更新することは、これらの行動の時間順序と同様に、プロセッサ行動αiの周波数に基づいている。 これは純粋にプロセッサ行動αiあるいはユーザー行動λx の周波数に作用することと、その後直ちに基づいた行動確率性分配ｐ（ｋ）を更新することを対照させられる。 本発明が、それらの最も広い局面で、それほど限定されるべきではないけれども、学習自動装置の使用が 確率的学習モジュール１１０を教えるいっそうダイナミックな、正確な、そしてフレキシブルな手段に備えることは見いだされました。
【００２７】
このシナリオで、確率性更新モジュール１２０は（ユーザー１０５を教師として）一人の教師の環境に一つのインプットで一つの学習自動装置を使います、そしてそれで、一つのインプットの、一つのアウトプットの（ SISO ）モデルが仮定されます。
【００２８】
この終わりとして、確率性更新モジュール１２０はその基本的な考えが好意的な行動に報酬を与えること、そして／あるいは好意的でない動きにペナルティーを課すはずである強化の法律に基づいて行動確率性分配ｐを更新するように設定されます。 特定のプロセッサ行動αIは、特定のプロセッサ行動αIが対応する現在の確率性値pi（ｋ）を減少させ、そしてすべて他の現在の確率性価値感 pj （ｋ）を増やすことによって、ペナルティーを課せられる間に、対応する現在の確率性値pi（ｋ）を増やし、そしてすべて他の現在の確率性価値感 pj （ｋ）を減少させることによって、報酬を与えられます。 選択されたプロセッサ行動αIは、報酬を与えられる、あるいは罰せられるにかかわらず、結果評価モジュール１３０によって生成された結果値βに基づいています。 この仕様の目的のために、行動確率性分配ｐは、行動確率性分配ｐの中で、そして確率性値piを加えるか、あるいは引くことを考えないで、確率性値piを変えることによって更新されます。
【００２９】
この終わりとして、確率性更新モジュール１２０は次のように数学的に定義される、行動確率性分配ｐを更新するための学習方法論を、使います：
【００３０】
【数３】
2005520259.tif 000005
ｐ（ｋ ＋ １）が更新された行動確率性分配である、Ｔが補強材案である、ｐ（ｋ）が現在の行動確率性分配、αi(k)は前のプロセッサです行動、β(k)は最近の結果値です、そしてｋは行動確率性分布が最新のものにされた逐次的な時です。
【００３１】
もう一つの方法として、すぐに前のプロセッサ行動αi(k)を使う代わりに、どんなもセット、例えば、前のプロセッサ行動のα(k-1), α(k-2), α(k-3),など、が遅れ学習のために使われることができる、そして／あるいは未来のプロセッサ行動のセット、例えばα(k+1), α(k+2), α(k+3),など、が主要な学習のために使われることができます。 主要な学習のケースで、未来のプロセッサ行動が選択されて、そして更新された行動確率性分配ｐ（ｋ ＋ １）を決定するために使われます。
【００３２】
確率更新モジュール１２０によって利用されうる学習方法のタイプは多数であって、そして特定のアプリケーションに依存します。 例えば、結果値βの性質は、３つのタイプに分けられることができます：（１）Ｐタイプ、結果値βは、プロセッサ行動αi,の成功を示している「１」、そしてプロセッサ行動αiの失敗を示している「０」と等しくなり得ます。（２）Ｑタイプ、結果値βは、相対的なプロセッサ行動αiの成功あるいは失敗を示す「０」と「１」の間の値の有限の数の１つであり得ます。（３）Ｓ − タイプ、結果値βは、同じくプロセッサ行動αiの相対的な成功あるいは失敗を示す、区間［０,１］の継続する値であり得ます。
【００３３】
結果値βは、成功したイベントと不成功のイベント以外に他のタイプのイベントを示すことができます。行動αの報酬／罰則の確率の時間依存は、またおおきいです。例えば、もしプロセッサ行動αIに対する成功の確率が、インデックスｋに依存しないなら、それは動かなくなり得るが、もし、そしてプロセッサ行動αIに対する成功の確率が、インデックｋに依存するなら、動かなくはなりません。加えて、行動確率性分配ｐを更新するために使われる方程式は、線形もしくは非線形であり得ます。 同じく、プロセッサ行動αIは、報酬を与えられのみ、もしくは罰せられるのみ、あるいはその組み合わせになりえます。 学習方法論の集合はどんなタイプにもなりえます。（ergodic, absolutely expedient, ε−optimal, or optimal） 学習方法論は同じく discretized 、 estimator 、階層的な、刈り込んでいる、拡大する追跡あるいはそのどんな組み合わせでもであり得ます。
【００３４】
特別に重要なことは、予測学習方です。予測学習方は、有利に 予測 テーブルとアルゴリズムを利用することで、処理を縮小することを望まれうる。そうでなければ、 すべての受け取られたプロセッサ行動αiのための行動確率性分布を最新のものにすることを要求することになる。 例えば、 予測 テーブルは、受けられたプロセッサ行動αIに対する成功と失敗の数をそれぞれ記録・追跡するかもしれない、そして次に行動確率性分配ｐはそれから 予測テーブルにもとずき周期的に、更新されることができます。例えば、予測テーブルに基づいて能力を発揮している変換によって。後に記述されたマルチユーザの具体例に関して記述されるであろうように、関係しているとき、多数のユーザーが、予測テーブルは特に有用です。
【００３５】
望ましい具体例で、報酬機能 gj と 罰則 機能 hj がそれに応じて現在の行動確率性分配ｐ（ｋ）を更新するために使われます。 例えば、Ｐタイプの、Ｑタイプの、そしてＳタイプの方法論に適用できる一般的な更新している分類表が次の SISO 方程式によって与えられることができます：
【００３６】
【数４】
2005520259.tif 000006
ｉが報酬を与えられるか、あるいは罰せられるよう選ばれたプロセッサ行動αi,のためにインデックスである。ｊは残っているプロセッサ行動αi.のためにインデックスです（ｉ．。
【００３７】
Ｐタイプの方法論を想定して、方程式［４］と［５］が次の等式に分解されることができます：
【００３８】
【数５】
2005520259.tif 000007
なるべく、報酬機能 gj と罰則機能 hj は数学的な便利さの目的のために、そして更新している分類表の報酬と罰則性質を維持するために連続した 負でない値 です。 同じく、報酬機能 gj と罰則機能 hj は、なるべくｐ（ｋ）が（０,１）区間いるときは、ｐ（ｋ ＋ １）のコンポーネントのすべてが（０,１）区間に入るよう保証されるように次の方程式によって制限される：
【００３９】
【数６】
2005520259.tif 000008
更新する方法は、報酬罰則タイプの、どのケースであり得ます、 gj と hj 両方がゼロ以外です。 それで、Ｐタイプの方法論のケースで、最初の２つの更新している方程式［６］と［７］がプロセッサ行動αi,に報酬を与えるために使われるであろう。例えば、成功しているとき、そして最後に２つの更新している方程式［８］と［９］がプロセッサ行動αi,にペナルティーを課すために使われるでしょう。例えば、不成功であるとき。 代わりに、更新しているスキームは報酬無活動についてタイプ、どちらのケースにかです、 gj はゼロ以外です、そして hj はゼロです。 それで、最初の２つの一般的な更新している方程式［６］と［７］がプロセッサ行動αi,に報酬を与えるために使われるであろう、例えば、成功しているとき、最後の２つの一般的な更新している方程式［８］と［９］がプロセッサ行動αi,にペナルティーを課すために使われないであろうのに対して、例えば、不成功であるとき。 いっそう代わりには、更新しているスキームは罰則無活動についてタイプ、どちらのケースにかです、 gj はゼロです、そして hj はゼロ以外です。 それで、最初の２つの一般的な更新している方程式［６］と［７］がプロセッサ行動αi,に報酬を与えるために使われないであろう、例えば、成功しているとき、最後の２つの一般的な更新している方程式［８］と［９］がプロセッサ行動αi,にペナルティーを課すために使われるであろうのに対して、例えば、不成功であるとき。 更新しているスキームは報酬報酬タイプのことでありさえすることができる、（その場合、プロセッサ行動αi,がもっと報酬を与えられる、例えば、それがそれがそうではないときよりいっそう成功しているとき）あるいは罰則罰則タイプする（その場合、プロセッサ行動αi,がさらに多く、例えば、それがそれがそうであるときほど成功していない時のペナルティーを与えられます）。
【００４０】
確率性分配ｐに関して全体として、どんな典型的な更新しているスキームでも程度に報酬局面と罰則局面両方を持つであろうことは指摘されるべきである。報酬を与えられる詳細なプロセッサ行動αIは、残っているプロセッサ行動αi,にペナルティーを与えるでしょう。どんな特定のペナルティーを与えられたプロセッサ行動αiも残っているプロセッサ行動αiに報酬をあたえるでしょう。 これは確率性値piのどんな増加も比較的に残っている確率性値pi,を減少させるであろうことと、と確率性値piのどんな減少も比較的に残っている確率性値piを増やすであろうということであるからです。 しかしながら、この仕様の目的のため、特定のプロセッサ行動αIは、もし結果値βに応えてその対応する確率性値piが増やされるときだけ、報酬を与えられます、それとプロセッサ行動αiは、結果値βに応えて、その対応する確率性値piが減少させられるときのみペナルティーを課されます。
【００４１】
更新している分類表の性質は、それら自身同じく機能に基づいて gj と hj です。 例えば、機能はgj そして hj は線形であり得ます、そしてその場合、例えば、それらは次の方程式によって特徴づけられることができます：
【００４２】
【数７】
2005520259.tif 000009
aが報酬パラメータで、ｂが罰則パラメータです。
【００４３】
機能 gj そして hj は代わりに絶対的に好都合であり得ます、そしてその場合、例えば、それらは次の方程式によって特徴づけられることができます：
【００４４】
【数８】
2005520259.tif 000010
機能gj そして hj は代わりに非線形であり得ます、そしてその場合、例えば、それらは次の方程式によって特徴づけられることができます：
【００４５】
【数９】
2005520259.tif 000011
方程式［４］と［５］が報酬機能 gj と penalization 機能 hj を使って現在の行動確率性分配ｐ（ｋ）を更新するために使われることができる唯一の一般的な方程式ではないことは指摘されるべきです。 例えば、もう１つのＰタイプの、Ｑタイプの、そしてＳタイプの方法論に適用できる一般的な更新している分類表が次の SISO 方程式によって与えられることができます：
【００４６】
【数１０】
2005520259.tif 000012
ｃとｄは次の制約に付着する常数または、変数な分配乗算機である：
【００４７】
【数１１】
2005520259.tif 000013
いいかえれば、、乗算乗数ｃとｄは、確率性値piに追加されるか、あるいは引かれる量の大きさを残っている確率性値pjに再分配することを決定するのに使われます。
【００４８】
Ｐタイプの方法論を想定して、方程式［１６］と［１７］が次の等式に分解されることができます：
【００４９】
【数１２】
2005520259.tif 000014
確率性値piに追加されるか、あるいは引かれる値が、残っている確率性価値pjに加えられる値もしくは引かれる値であることを高く評価する限りにおいて、方程式［４］ − ［５］と［１６］ − ［１７］が基本的に類似であることは感謝されることができます。 基本的な相違は、方程式［４］ − ［５］で、追加されるか、あるいは確率性値piから引かれる値が、残っている確率性値pjを引かれるか、あるいは追加した値に基づいていることです。（すなわち、追加されたか、あるいは残っている確率性値 pj から引かれた量が最初に計算されます）であるのに対して、方程式［１６］ − ［１７］で、追加されるか、あるいは残っている確率性値pj から引かれる量が確率性値pi（すなわち、追加されたか、あるいは確率性値piから引かれた量が最初に計算されます）を引かれるか、あるいは追加した量に基づいているということです。 等式［４］ − ［５］と［１６］ − ［１７］が新しい学習方法論を引き起こすために混ぜられることができることは同じく指摘されるべきです。 例えば、行動αiが報酬を与えられるとき、方程式［４］ − ［５］の報酬部は使われることができる、そして、行動αがペナルティーを課されるとき、方程式［１６］ − ［１７］の罰則部は使われることができます。
【００５０】
前に、報酬と罰則機能gj と hj と乗算機 cj 、 dj は、これから報酬を与えられるか、あるいは罰せられる現在の行動αiに関して１次元であると説明された。 すなわち、報酬と罰則機能gj と hj と乗算機が cj 、 dj は、どんな行動αIのもとで同じである。 多次元の報酬と罰則機能gij と hij と乗算機が cij 、 dij が使われることができることが知らされます。
【００５１】
この場合、一次元の報酬と罰則機能gj と hj,、方程式の［６］ − ［９］は、２次元の報酬と罰則機能gij と hij 、次の方程式に置き換えられます。：
【００５２】
【数１３】
2005520259.tif 000015
方程式［１９］と［２１］の一次元の乗算係数cj と dj は、次の方程式をもたらして、２次元的なマルチプライアーcij と dij をに置き換えられます。：
【００５３】
【数１４】
2005520259.tif 000016
それで、それは正当に評価されることができる、その等式［ 19a ］と［ 21a ］は選ばれた特定の動きαiに基づいて多くの異なった学習方法論の中に拡大されることができる。
【００５４】
方法論が明らかにされる学習の上のそれ以上の細部「学習 Automata イントロダクション」、チャプター４、 Narendra 、 Kumpati 、 Prentice ホール（１９８９）と「学習アルゴリズム理論と信号処理でのアプリケーション、コントロールと通信」、チャプター２、火星、そうなフィル、 CRC 報道機関（１９９６）共に特別にリファレンスによってここに含みます。
【００５５】
動的に 確率的 学習モジュール１１０を修正することによって、直観力モジュール１１５がプログラム１００を学ぶことを１つあるいはそれ以上の目的に向けるという。 パフォーマンスインデックスφに基づいて１つあるいはいっそう確率性更新のモジュール１２０、行動セレクションモジュール１２５、あるいは結果評価モジュール１３０に作用することによって、直観力モジュール１１５が特にこれを達成するという。（どちらか、同じぐらい短い間述べられました、法案がよくどのようにかについて１００が達成されるために客観的な１つあるいはさらに多くとの関係で行っているプログラムです。）直観力モジュール１１５がそうするかもしれないという、例えば、いろいろな装置のどんな組み合わせでもの形式、（１） evaluator 、データ最小化を含めて、アナライザ、フィードバック装置、安定装置；（２）決定者；（３）エキスパートか、あるいは規則ベースのシステム；（４）人工知能、ファジー論理、ニューラルネットワーク、あるいは遺伝子の方法論；（５）方向付けられた学習方策；（６）統計上の方策、 estimator 、予報指数、 regressor 、あるいは optimizer 。 これらの装置は決定論で、疑似決定論的、あるいは 確率的 であるかもしれません。
【００５６】
それは直観力モジュール１１５によってその欠如している修正に気付く価値を持っています、確率的 学習モジュール１１０は基本的な学習 自動装置 理論の目的に従って所定の前もって決定された環境のために一つの最も良い行動あるいは最も良い行動のグループを決定しようと試みるでしょう。 すなわち、もし最適なユニークな行動があるなら、 更新されない確率 学習モジュール１１０は、それに十分に一点に集まるでしょう。 もし最適な行動のセットがあるなら、 更新されない確率的 学習モジュール１１０は彼らの１人に十分に一点に集まるか、あるいは、それらの間に（純粋な偶発事によって）振動するでしょう。 変化している環境のケースで、しかしながら、 更新されない学習モジュール１１０のパフォーマンスは究極的に達成される目的から逸脱するでしょう。 図２と３はこのポイントを説明します。 特に図２に、３つの異なった行動α1, α2, α3の行動確率性値piを例証しているグラフを指名する、時間ｔの上に従来の技術自動学習装置によって生成されると同じように、示されます。 見られることができるように、それらが一つの行動のために、この場合団結に結局は一点に集まるまで、行動確率性piは確率性飛行機ｐの上に３の動きがプロセスと迷路の始めに等しい間のを高く評価する。 それで、従来の技術学習自動装置は時間ｔの上に常に一つの最も良い行動があると想定して、そして一点に集まるために機能するこの最も良い行動への選択。 特に図３に、３つの異なった行動の行動確率性価値感piを例証しているグラフを指名する、時間ｔの上にプログラム１００によって生み出されると同じように、示されます。 従来の技術学習自動装置で、３つの行動α1, α2, α3のための行動確率性価値感piがｔ ＝ ０において等しいように。 ３つの行動が、一つの動きに今までに一点に集まらないで、確率性飛行機ｐの上にあてもなくさまよう、しかしながら、行動確率性が（そのために）piを高く評価する従来の技術学習自動装置と異なり。 それで、プログラム１００は時間ｔの上に一つの最も良い行動があると想定しません、しかしどちらかと言えば長い時間ｔにわたって、変えるダイナミックな最も良い行動があると想定します。 どんなも最も良い行動のための行動確率性価値が団結ではないであろうから、時間ｔを与えられた何においての最も良い行動もの選択が保証されない、しかしただ、その対応する確率性価値によって規定されるように、起こる傾向があるでしょう。 それで、プログラム１００は、目的を時間ｔにわたってを達成することを保証する。
【００５７】
今プログラム１００のコンポーネントとユーザー１０５の間の相互関係を記述して、我々は今一般にプログラム１００の方法論を記述します。 図４に言及して、行動確率性分配ｐは初期化されます（ステップ１５０）。 特に、確率性更新モジュール１２０はすべてのプロセッサ動きαiに初めに等しい確率性値を割り当てる、どのケースでも、最初の行動確率性分配ｐ（ｋ）が次によって、表されることができる。
【００５８】
【数１５】
2005520259.tif 000017
それぞれプロセッサ行動αIは、行動セレクションモジュール１２５によって選ばれることについての等しいチャンスを持ちます。 代わりに、確率性更新モジュール１２０は初めに少なくともいくつかのプロセッサ動きαiに等しくない確率性値を割り当てる。例えば、もしプログラマーがより速くプログラム１００を学ぶことを１つあるいはそれ以上の目的に向けることを望むなら。 例えば、もしプログラム１００がコンピュータゲームで、目的が平らに初心者ゲームプレーヤーの技能に合うことであるなら、より容易なプロセッサ行動αi, （この場合ゲームが動き）は、より高い確率値が選ばれる。下に論じられるであろうように、それは、選択されたより高い確率を持つ。 それと対照的に、もし目的が平らにエキスパートのゲームプレーヤーの技能に合うことであるなら、いっそう困難なゲーム作動はより高い確率性値を割り当てられるかもしれません。
【００５９】
一度ステップ１５０において行動確率性分配ｐは初期化されると、決定する行動選択モジュール１２５は、ユーザー行動セットλ（ステップ１５５）からユーザー行動λxが選ばれているかを決定します。 もしそうでなければ、プログラム１００は、プロセッサ行動セットα（ステップ１６０）からプロセッサ行動αiを選ばない、あるいは代わりにプロセッサ行動αi,を選択します。例えば、ランダムに、それにもかかわらずユーザー行動λxは、選択されませんでした（ステップ１６５）、そして次に再び、ユーザー行動λxが、選択されているかを決定するステップ１５５に戻ります。もしユーザー行動λxがステップ１５５において選ばれたなら、行動選択モジュール１２５は選択されたユーザー動きλxの性質を決定します、すなわち、選択されたユーザー動きλxであるか否かにかかわらずはプロセッサ動きαiで対処されるべきであるタイプのことです、そして／あるいはパフォーマンスインデックスφであるか否かにかかわらず基礎を置かれることができて、そしてそれで行動確率性分配ｐであるか否かにかかわらず更新されるべきです。 例えば、再び、もしプログラム１００がゲームであるなら、例えば、射撃ゲーム、選択されたユーザー動きλxは、パフォーマンスインデックスφ,の十分な法案を表さないかもしれませんけれども、パフォーマンスインデックスφの十分な法案がショットを表すユーザー動きλxが選択されている間は、プロセッサ動きαi,で対処されるべきです。
【００６０】
特に、行動選択モジュール１２５は、選択されたユーザー動きλxが、プロセッサ動きαiで対処されるべきであるタイプであるかどうかを決定する（（ステップ１７０）。 もしそうであるなら、行動選択モジュール１２５は、プロセッサ行動セットαからの行動確率性分配ｐに基づいてプロセッサ行動αiを選ぶ（ステップ１７５）。 ステップ１７５のパフォーマンスの後にあるいはもし行動選択モジュール１２５が、プロセッサ動きαi,で対処されるべきでタイプでない、選択されたユーザー動きλxを決定するなら、行動選択モジュール１２５は、パフォーマンスインデックスφが基づくタイプの選択されたユーザー動きλxであるか決定する（ステップ１８０）。
【００６１】
もしそうであるなら、結果評価モジュール１３０は前に選択されたプロセッサ動きαiのパフォーマンスを数量化する。（あるいは遅れ学習の場合、いっそう前の選択されたプロセッサ行動αiあるいは未来の場合、未来のプロセッサ行動αi）結果値βを生成することによって、現在の選択されたユーザー動きλxと比較されます。（ステップ１８５）。直観力モジュール１１５がそれから結果値βに基づきパフォーマンスインデックスφを更新する。パフォーマンスインデックスφが、結果値に自身によって表される瞬間的なパフォーマンスインデックスでないなら。（ステップ１９０）。次に直観力モジュール１１５は、 確率性更新モジュール１２０、行動選択モジュール１２５、あるいは結果評価モジュール１３０の機能を変更することによって、 確率 学習モジュール１１０を変更する（ステップ１９５）。ステップ１８０において、ステップ１９０は、結果評価モジュール１３０によって結果値βが生み出される前に、能力を発揮することは指摘されるべきである。例えば、もし直観力モジュール１１５が、であるなら、結果評価モジュール１３０の機能性を修正することによって、確率 学習モジュール１１０を変更します。 それから、確率性更新モジュール１２０は、ここに、記述したは更新テクニックのいずれでも使って、生成された結果値βに基づいて行動確率性分配ｐを更新する（ステップ１９８）。
【００６２】
プログラム１００はそれからユーザー行動λxがユーザー行動セットλから選ばれたか否かにかかわらず再び決定するべきステップ１５５に戻ます。 図４で記述されたステップの順序がプログラム１００の特定のアプリケーションによって変化するかもしれないことは指摘されるべきです。
【００６３】
一人のプレーヤーのゲームプログラム（一つのゲームの動き - 一人のプレーヤー動き）
今一般に学習プログラム１００のコンポーネントと機能性を記述して、我々は今その種々のアプリケーションの１つを記述します。 図５に言及して、（図８で示される）３００が現在の発明のとおりに開発した一人のプレーヤーのゲームプログラムがカモ狩りゲーム２００という環境で記述されます。 ゲーム２００がコンピュータシステム２０５、どちらか含む、例えば、撮影パーソナルなデスクトップあるいはラップトップコンピュータのフォーム。 プレーヤー２１５にゲーム２００の視覚の分子を示すことに対して、コンピュータシステム２０５はコンピュータ・スクリーン２１０を含みます、そして特に、コンピュータがカモ２２０と銃２２５をアニメ化しました、そしてそれはマウスカーソルによって表されます。 この仕様の目的のために、カモ２２０と銃２２５は概括的にそれぞれコンピュータとユーザーによって操られた被写体であると考えられることができます。 コンピュータシステム２０５はさらにコンピュータコンソール２５０を構成します、そしてそれは、ゲームプログラム３００を実行することに対して、ゲームプログラム３００とＣＰＵ２３５をストアすることに対して、メモリ２３０を含みます。 下にすぐに記述されるであろうように、コンピュータシステム２０５は銃２２５のオペレーションをコントロールするためにプレーヤー２１５によって操られることができるマウスボタン２４５でさらにコンピュータマウス２４０を含みます。 ゲームであるけれども、２００が例証されたことは指摘されるべきである、標準的なコンピュータで具体化されるとして、それはきっと他のタイプの、ビデオゲームカートリッジを受け取って、そしてテレビスクリーンに接続するビデオゲームコンソールのような、ハードウェア環境に実装されることができます、あるいはタイプのビデオゲームマシンが典型的にビデオアーケードを中に見つけました。
【００６４】
特に図６と７のコンピュータ・スクリーン２１０を参照して、カモ狩りゲーム２００の規則と目的は今記述されるでしょう。 銃２２５をカモ２２０に向かって動かして、銃２２５でカモ２２０を横切って、そして次に銃２２５（図６）を撃つことによって、プレーヤー２１５の目的はカモ２２０を撃つことです。 横にマウスの動きの方向に相応して銃２２５を動かすマウス２４０を動かして、そしてマウスボタン２４５をクリックすることによって、プレーヤー２１５はこれを達成します、そしてそれは銃２２５を撃ちます。 ２２０が、他方、銃２２５によって撃たれることから、避けるはずであるカモの目的。 これを目指して、カモ２２０は銃検出地域２７０によって囲まれる、銃２２５によってのどちらが１７の１つを選んで、そしてそれになるためにカモ２２０を引き起こすかについての違反は２５５を動かす（８つの外の作動 255a 、８つの内面的な作動 255b と非作動） preprogrammedな遅延の後に（図７で３を動かしてください）。 それがカモ２２０を撃つことをあまりにも容易であるか、あるいはあまりにも難しくするほど長くも、あるいは短くもないように、遅れの長さは選択されます。 一般に、外の（人たち・もの）は 255a が内部の（人たち・もの）が、それで、プレーヤー２１５がそうすることをいっそう難しくする 255b がカモ２２０を撃ったことを提案するよりいっそう容易に銃２２５を避けることを提案します。
【００６５】
この仕様の目的のために、銃２２５の動きそして／あるいは射撃は概括的にプレーヤー作動であると考えられることができます、そしてカモ２２０の不連続の作動は概括的にそれぞれコンピュータあるいはゲーム作動であると考えられることができます。 オプションとして、あるいは代わりに、一つの作動のための異なった遅れが同じくゲーム作動であると考えられることができます。 例えば、遅れが低い、そして高い値、２つの限界の間の１セットの不連続の値、あるいは広範囲の継続する値を持っていることができます。 ゲーム２００はプレーヤー２１５とカモ２２０のために２６０と２６５でそれぞれのスコアを維持します。 これを目指して、もし、銃２２５がカモ２２０と一致する間に、プレーヤー２１５がマウスボタン２４５をクリックすることによって、カモ２２０を撃つなら、プレーヤースコア２６０は増やされます。 それと対照的に、もし、銃２２５がカモ２２０と一致しない間に、プレーヤー２１５がマウスボタン２４５をクリックすることによって、カモ２２０を撃ち損ねるなら、カモスコア２６５は増やされます。 スコアの増加は継続する範囲の値の中で固定されている、多重の不連続の値、あるいは値の１つであり得ます。
【００６６】
下にそれ以上の詳細で記述されるであろうように、プレーヤーの２１５の戦略を学んで、そして、プレーヤー２１５がいっそう熟練するにつれて、カモ２２０を撃つことがいっそう難しくなるように、その後直ちに基礎を置かれた、カモの２２０の動きを選択することによって、ゲーム２００は平らにその技能を増やします。 プレーヤー２１５に挑戦することによって、ゲーム２００はプレーヤーの２１５の興味を維持しようと努めます。 これを目指して、ゲーム２００は、例えば、それぞれのプレーヤーの間の相違のような、客観的な基準に基づいてカモの２２０の動きを選択することによって、連続的に、そしてダイナミックにプレーヤー２１５のそれと同じ位置にあるその技能に合います、そしてゲームが２６０と２６５を得点します。 換言すれば、ゲーム２００は、ゲームプレーヤーのそれと同じ位置にあるその技能に合うことについてのその目的と関係を持ったそのパフォーマンスを測ることにおいて、パフォーマンスインデックスφとしてこのスコアの相違を使う。 尊敬で、パフォーマンスインデックスφが累積的であると言われることができる。 代わりに、パフォーマンスインデックスφは、ゲーム動き確率性分配ｐの機能であり得ます。
【００６７】
さらに図８に言及して、ゲームプログラム３００は一般に 確率 学習モジュール３１０と直観力モジュール３１５を含みます、そしてそれはゲーム２００のために特に調整されます。 確率学習モジュール３１０は確率性更新モジュール３２０を構成します、１ゲームが選択モジュール３２５と結果評価モジュール３３０を動かします。 特に、モジュール３２０がプレーヤーの２１５の戦略を学んで、そして 反対の戦略 を定式化して主に責任がある確率性更新はプレーヤー２１５によって行われた作動と比較してゲーム２００によって実行されて作動を評価することに責任があってその後直ちに、結果で評価モジュール３３０の基礎を置きました。 セレクションモジュール３２５が主にカモ２２０を動かすために最新のものにされた 反戦略 を使うことに責任があるゲーム作動は銃２２５によって動きます。 動的に、そして連続的にゲーム２００についてプレーヤー２１５のそれと同じ位置にある技能に合って、目的に向かって、そして特にゲームプログラム３００を学ぶことを指揮することに対して、モ直観力ジュール３１５が責任がある。 この場合、直観力モジュール３１５がゲーム作動にセレクションモジュール３２５を操作して、そして特にセレクションモジュール３２５が使うであろう獲物が動かす方法論を設定されたゲーム作動αからゲーム作動αiを選択するよう選ぶ。下にそれ以上の詳細で論じられるであろうように。 望ましい具体化で、それが純粋に規則ベースであるという点で、直観力モジュール３１５は決定論であると思われることができます。 代わりに、しかしながら、直観力モジュール３１５は 確率 性質を引き受けることができて、そしてそれで準決定論であるか、あるいは完全に 確率化 することができます。
【００６８】
これを目指して、ゲーム動作セレクションモジュール３２５が、マウス２４０ポジションのフォーム（すなわち、銃２２５のポジション）をとるプレーヤー２１５からプレーヤー作動λ1xを受けるために構成を設定される。この具体例で、プレーヤー作動λ1x が事実上無限のプレーヤー作動セットλ1から選択されることができます。すなわち、プレーヤー作動λ1xの数がただマウス２４０の解像度によって制限されるだけです。 これに基づいて、セレクションモジュール３２５が検出するゲーム作動は銃２２５であるか否かにかかわらず検出地域２７０の中であって、そしてもしそうであるなら、ゲーム作動セットαからゲーム作動αiを選択する。そして特に、カモ２２０が作ることができる１７の作動２５５の１つ。 ゲーム作動αiがプレーヤー２１５に目に見えるカモの動きとして表れます。
【００６９】
ゲーム動作セレクションモジュール３２５が、更新されたゲーム戦略に基づいてゲーム動きαiを選ぶ。 これを目指して、ゲーム作動セレクションモジュール３２５はさらに疑似ランダムにゲーム作動αiを選んで確率性更新モジュール３２０からゲーム作動確率性分配ｐを受け取るように設定される。 ゲーム動作確率性分配ｐが方程式［１］に類似していて、そして次の方程式によって表されることができる：
【００７０】
【数１６】
2005520259.tif 000018
piが特定のゲーム動きαiに割り当てたゲーム動作確率性価値がである。ｎは、ゲーム動きセットαの中のそゲーム動きαiの数です、そしてｋ確率性分配が更新されたゲームが動く逐次的なタイムです。
【００７１】
ゲーム動きαiの疑似ランダムの選択が、ゲーム動きαi,の１つの選択とテスト許します、いっそうしばしば選ばれて最も高い確率性値に対応しているそれらのゲーム動きαIとともに。 それで、修正なしで、ゲーム動作セレクションモジュール３２５がいっそうしばしば最も高い確率性値piが対応するゲーム作動αiを選ぶ傾向があるであろうことを提案する。ゲームプログラム３００が、それによって連続的にその困難レベルを増やして、連続的にその戦略を改善するように。
【００７２】
ゲーム２００の目的が持続可能性である、すなわち、動的に、そして連続的にそれぞれゲーム２００とプレーヤー２１５の技能に合うこと、直観力モジュール３１５が、パフォーマンスインデックスφに基づいてゲーム動作セレクションモジュール３２５の機能性を修飾するように設定されている、そしてこの場合、現在のプレーヤー２１５の技能と現在の技能ゲーム２００レベルを比較する。 望ましい具体例で、パフォーマンスインデックスφは、プレーヤースコア２６０とカモスコア２６５の間のスコア相違値Δを数量化します。直観力モジュール３１５は、ゲーム作動セレクションモジュール３２５によって選択されるであろう一つのゲーム作動サブセットαsの複数性の中のゲーム作動セットαを細分することによってゲーム作動セレクションモジュール３２５機能性を修飾するために配置される。 代わりの具体化で、ゲーム作動セレクションモジュール３２５が全部のゲーム作動セットαを選ぶかもしれない。 もう１つの代わりの具体化で、ゲーム作動セットαsの数と大きさは動的に決定し得ます。
【００７３】
望ましい具体化で、もしスコア差値Δが、十分にポジティブであるなら（すなわち、プレーヤースコア２６０はカモのスコア２６５より十分に高いです）、直観力モジュール３１５は、ゲーム作動選択モジュール３２５が、比較的高い確率値の平均であるゲーム作動サブセットαsを選ばせる。すなわち、ゲーム作動確率性分配ｐの中間数確率性値より高く。 それ以上の例、ゲーム作動確率性分配ｐの中の最も高い確率性値に対応しているゲーム作動サブセットαsが選択されることができます。 この方法で、平らにゲーム２００の技能は平らにプレーヤーの２１５のより高い技能に合うために速く増加する傾向があるでしょう。
【００７４】
もしスコア差値Δが、十分に負であるなら（すなわち、プレーヤースコア２６０はカモのスコア２６５より十分に低いです）、直観力モジュール３１５は、ゲーム作動選択モジュール３２５が、比較的低い確率値の平均であるゲーム作動サブセットαsを選ばせる。すなわち、ゲーム作動確率性分配ｐの中間数確率性値より低く。 それ以上の例、ゲーム作動確率性分配ｐの中の最も低い確率性値に対応しているゲーム作動サブセットαsが選択されることができます。 この方法で、平らにゲーム２００の技能は平らにプレーヤーの２１５のより低い技能に合うために速く減少する傾向があるでしょう。
【００７５】
もしスコア差値Δが、十分に正、負にかかわらず小さいなら（すなわち、プレーヤースコア２６０はカモのスコア２６５に十分等しいです）、直観力モジュール３１５は、ゲーム作動選択モジュール３２５が、比較的中間の確率値の平均であるゲーム作動サブセットαsを選ばせる。すなわち、ゲーム作動確率性分配ｐの中間数確率性値より等しい。この方法で、平らにゲーム２００の技能は、それによって平らにプレーヤーの２１５の技能に合い続けて、同じのままでいる傾向があるでしょう。 スコア差値Δが、ゲーム２００で、負けているか、あるいは勝っていると言うこては、プレーヤーフィードバックとゲームデザイナーによって与えられます。
【００７６】
代わりに、ゲーム作動確率性分配ｐの中間数確率性値のような固定されているリファレンス確率性値に基づいて、ゲーム作動下位グループαsを選択するよりむしろ、ゲーム作動セットαsの選択は、スコア差Δに相対的な作動をするダイナミックなリファレンス確率性価値に基づき得ます。 これを目指して、直観力モジュール３１５は、より正、または負なるスコア差値Δとしてダイナミックなリファレンス確率性価値を増やして、そして減少させる。 それで、ゲーム作動下位グループαsを選択することは、その平均的確率性値が十分にダイナミックなリファレンス確率性価値と一致して、ゲーム２００についてプレーヤー２１５のそれと同じ位置にある技能とマッチする傾向がある。普遍性の損失なしで、ダイナミックなリファレンス確率性価値は同じくここに発表された学習原則を使う学習であり得ます。
【００７７】
図で示された具体例の中で、（１）もし、スコア差値Δが、十分に正であれば、直感的モジュール３１５は、ゲーム動作選択モジュール３２５が、確率値に関係した上位５つを含んだゲーム動作サブセットαsを選択させます。（２）もし、スコア差値Δが、十分に負であれば、直感的モジュール３１５は、ゲーム動作選択モジュール３２５が、確率値に関係した下位５つを含んだゲーム動作サブセットαsを選択させます。（３）もし、スコア差値Δが、十分に小さければ、直感的モジュール３１５は、ゲーム動作選択モジュール３２５が、確率値に関係した真中の７つを含んだゲーム動作サブセットαsを選択させます。あるいは、選択肢として、全てのゲーム動作選択に対して可能である通常のゲームに影響する全ての１７個の関連した確率性値含むゲーム動作サブセットαsを選択させます。
【００７８】
リファレンス確率性値が、固定されているか、流動的かにかかわらず、経緯は、好意的にゲーム動作サブセットαsの選択処理の中に、スコア差値Δと上方および下方のスコアの差の閾値NS1 と NS2,  （すなわち−１０００と１０００）を比較することによって、含まれます。
【００７９】
それで、直観力モジュール３１５は、ゲーム作動セレクションモジュール３２５が、ゲーム作動下位グループαsを次の基準のとおりに選ばすであろう。：
【００８０】
【数１７】
2005520259.tif 000019
次に比較的低い確率性値を持っているゲーム動作下位グループαsを選択；
【００８１】
【数１８】
2005520259.tif 000020
次に比較的高い確率性値を持っているゲーム動作下位グループαsを選択；
そして
【００８２】
【数１９】
2005520259.tif 000021
比較的中間の確率性値を持っているゲーム動作下位グループαsを選択；
代わりに、プレーヤースコア２６０とカモスコア２６５のスコア相違価値Δに関して平らにプレーヤー２１５の相対的な技能を数量化するよりむしろ、同じぐらいただ前に論じたの間に、平らにプレーヤー２１５の相対的な技能は前の決定された結果値のシリーズ（例えば、１０）から数量化されることができます。 例えば、もし前に決定した結果値βの高いパーセンテージで「０」と等しいであるなら、好意的でないゲーム動きαi,の高いパーセンテージは、レベルが数量化されることができる相対的なプレーヤー技能は比較的高いことを示している。 それと対照的に、もし前に決定した結果値βの低いパーセンテージで「０」と等しいであるなら、好意的でないゲーム動きαi,の低いパーセンテージは、レベルが数量化されることができる相対的なプレーヤー技能は比較的低いことを示している。それで、このインフォメーションに基づいて、１ゲーム動作αiは、上に記述されるように、疑似ランダムに選択され得ます。
【００８３】
ゲーム作動セレクションモジュール３２５は、ゲーム作動下位グループαsから疑似ランダムに選り抜きされた一つのゲーム作動αIに配置される。それによってゲーム作動αiのプレーヤーの探知可能なパターンを最小にしている。そしてゲーム２００に対しての興味をそれで増加する。 最初にゲーム作動部分集合αsを正常化することによって、このような疑似任意のセレクションが達成され得る。そして次に、前の確率性値を持っている対応する確率性値をゲーム作動下位グループαsの中のそれぞれのゲーム作動αIに対して合計することです。（この仕様の目的のために、これは確率性値の革新的合計であると考えられます）。 例えば、次の表１は５つのゲーム作動の模範的な下位グループの 非正常化な確率性値、正常化された確率性値と革新的合計を明らかにします：
表１： SISO フォーマットでの５つの模範的なゲーム動きのための確率性値の革新的合計
2005520259.tif 000022
【００８４】
ゲーム動作セレクションモジュール３２５がそれから「０」と「１」の間の任意の数を選んで、そしてゲーム動きαiを選ぶことを提案する。次の最も高い革新的合計価値に対応している。 例えば、もしランダムに選択された番号が０.３８であるなら、ゲーム動作α4が選ばれるでしょう。
【００８５】
ゲーム動作セレクションモジュール３２５が、それがたたき出されるとき、銃２２５のポジションを示すの１つのマウスボタン２４５クリック / マウス２４０ポジションのコンビネーションのかたちのプレーヤー２１５からのプレーヤー作動λ2xを受けるためにさらに構成を設定される。 結果評価モジュール３３０は、それは受けられたプレーヤー作動λ2xで比較してゲーム作動αiがなんと好意的であることかと示す結果値βを決定して、そして産出するように設定される。
【００８６】
どれぐらい好意的なゲーム動きαiかについて、程度を決定することがそうです、結果評価モジュール３３０はカモの２２０の最後の動きが発砲を避けることに成功していたかどうか決定する衝突発見テクニックを使用します。 特に、もし、発射されるとき、銃２２５がカモ２２０と一致するなら、衝突が検出されます。 それどころか、もし、発射されるとき、銃２２５がカモ２２０と一致しないなら、衝突が検出されません。 衝突の結果が数の値によって、そして特に前に記述された結果価値βに表される、。 例証された具体例で、結果価値βは、もし衝突が検出されないなら、前もって決定された二つのうちの一つの値に等しいです。もし衝突が検出されないなら「１」（すなわち、カモ２２０は撃たれません）、そしてもし衝突が検出されるなら「０」（すなわち、カモ２２０は撃たれます）。 もちろん、結果価値βは、もし衝突が検出されないなら、「０」に等しくあり得ます、そしてもし衝突が検出されるなら「１」、あるいは「０」あるいは「１」以外に、発明の原則から道に迷わないでそのことならやはりどんな２つの前もって決定された値でもの１つ。 とにかく、ショットが（例えば、それがニアミスであったか否かにかかわらず）カモ２２０をミスする程度は適切ではありません、しかしどちらかと言えばカモ２２０がそうであったか、あるいはショットではなかったこと。 代わりに、結果価値βは、広範囲の有限の整数の１つあるいは本当の数、あるいは広範囲の継続する値の１つであり得ます。 これらの場合、ショットが失敗するか、あるいはカモ２２０を打つ程度は適切です。 それで、銃２２５がカモ２２０を撃って来ると、それだけ結果値βがより少しである。そしてそれで、ニアミスが比較的低い結果値βをもたらすであろうということです。遠いミスが結果として比較的高い結果値βを生じるであろう。 もちろん、代わりに、２２５がカモ２２０を撃って来る銃がより近いと、それだけ結果値βがより大きい。 重要なことはそれである結果値βは、正確にショットがカモ２２０をミスする程度を示します。 いっそう代わりには、ショットがカモ２２０を打つ程度は適切です。 それで、カモ２２０がより少しの損害を受けると、それだけ結果値βがより少しである、そしてカモ２２０がいっそう多くの損害を受けると、それだけ結果値βがより大きいです。
【００８７】
確率性更新モジュール３２０は、カモ２２０がプレーヤーの２１５の戦略を打ち消すために使うであろう、結果評価モジュール３３０とアウトプットから更新されたゲーム戦略（ゲーム作動確率性分配ｐの代理する）から結果値βを受け取るように設定される。 望ましい具体化で、確率性更新モジュール３２０は線形の報酬 - ペナルティーＰタイプの更新を利用します。 例として、１７の異なった作動２５５の選択という条件のもとで、銃１２５がゲーム動作α3をとったあとカモ１２０を撃ち損ねると想定するそれで結果値β ＝ １を作っている。 この場合、一般的な更新している方程式［６］と［７］が、次のように、方程式［１０］と［１１］を使って拡張されることができます：
【００８８】
【数２０】
2005520259.tif 000023
それで、ゲーム動きα3からが成功した結果だす。対応する確率性価値 p3 が増やされる、そして残っているゲーム動きαiに対応しているゲーム動作確率性価値感piは、減少させられます。
【００８９】
もし、他方、銃１２５が、ゲーム動きα3あと、カモ１２０を撃つなら、結果価値β＝ ０を作っている、一般的な更新している方程式［８］と［９］が、次のように、方程式［１０］と［１１］を使って、拡大されることができます：
【００９０】
【数２１】
2005520259.tif 000024
それは気付かれるべきである銃１２５がカモ１２０を撃つケースでそれで結果β ＝ ０を作っている、方程式［８］、［９］と［１１］を使うよりむしろ、ペナルティーパラメータｂに比例している値がただセレクションゲーム作動から引かれることができて、そしてそれから残っているゲーム作動αjの間で等しく配られることができます。 この方法が確率性値piが反対して毎回一つのゲーム作動αiの選択をもたらすであろう「１」に一点に集まらないことを保証することは経験的に見いだされた。 この場合、方程式［８］と［９］が読むために修正されることができます：
【００９１】
【数２２】
2005520259.tif 000025
ゲーム動きα3が結果価値β ＝ ０をもたらすと想定すると、等式［ 8b ］と［ 9b ］が次のように拡大されることができます：
【００９２】
【数２３】
2005520259.tif 000026
とにかく、ゲーム動きα3が不成功の結果、対応する確率性価値 p3 が減少させられ、そして残っているゲーム動きαjに対応しているゲーム動作確率性価値感piが増やされます。 a とbの値が、ゲーム動きセットαの大きさに頼るかもしれない３１０学習モジュールが学習する望ましいスピードと正確さに基づいて選択されます。 例えば、もしゲーム動きセットαが、比較的小さいなら、ゲーム２００が速く、学習しなくてはならないし、相対的に高いa とｂ値になおします。 それどころか、もしゲーム動きセットαが比較的大きいなら、ゲーム２００が比較的いっそう正確に、学び、相対的に低いa とｂ値になおします。 換言すれば、a とbに対してより大きい値が選択されたら、ゲーム動き確率性分配ｐ変更は、より速いのに対して、a とbに対してより小さい値が選択されたら、ゲーム動き確率性分配ｐ変更は、より遅い。 望ましい具体化で、aとbの値は、それぞれ０.１と０.５であるように選ばれました。
【００９３】
望ましい具体化で、報酬ペナルティー更新案は平らにゲーム２００の技能がプレーヤー２１５の技能レベルにおける緩やかな変化の間にプレーヤー２１５のそれをたどることを可能にします。 代わりに、もしゲーム２００がトレーニング様式を持っているなら、報酬無活動更新案がプレーヤー２１５を次第にいっそう熟練するように訓練するためにいつも、例えば、いっそう難しいゲーム２００を作るために使用されることができます。 いっそう代わりには、もし異なったそれほど熟練していないプレーヤー２１５がゲーム２００をするなら、ペナルティー無活動更新案が速く平らにゲーム２００の技能を減らすために、例えば、雇用され得ます。 とにかく、直観力モジュール３１５がダイナミックにこれらの１つが更新する、どれでも選ぶために確率性更新モジュール３２０に作用するかもしれないという達成されようという目的によって。
【００９４】
ゲーム動作下位グループαs, の複数性の中にゲーム作動セットαを細分することによってゲーム作動セレクションモジュール３２５の機能性を、付加、修正することより、どちらかと言うと、それによって使用された修正するか、あるいは選択するアルゴリズムよって、ゲーム２００のそれぞれの技能レベルとプレーヤー２１５が確率性更新モジュール３２０の機能性を修正することによって、連続的に、そして動的に一致されることができることは指摘されるべきである。 例えば、それぞれの報酬とペナルティーパラメータaそしてｂが動的に修正されるかもしれません。
【００９５】
例えば、もしそれぞれのプレーヤーとゲーム・スコア２６０と２６５（すなわち、値差Δ）間の差 が十分に正であるなら、それぞれの報酬とペナルティーパラメータaとｂは、増やされることができます。平らにゲーム２００の技能がいっそう急速に増加するように。もし銃１２５がカモ１２０を撃つなら、それが特定のゲーム作動αi,をとったあとである、それで不成功の結果を引き起こしているペナルティーパラメータｂの増加が相応して特定のゲーム動作αiチャンスを減少させるでしょう、もしペナルティーパラメータｂが修正されなかったなら、それが再び選択されたであろうという可能性と比較して再び選ばれます。 もし、それが特定のゲーム作動αi,をとった後、銃１２５がカモ１２０を撃ち損ねるなら、それで成功した結果を引き起こしている、報酬パラメータaが相応して特定のゲーム動作のチャンスを増やすが、もしペナルティーパラメータaが修正されないら、それが再び選択されたであろうという可能性と比較して再び選ばれます。 それで、このシナリオで、ゲーム２００はより速いレートにおいて学習するでしょう。
【００９６】
それどころか、もしスコア相違価値Δが十分に負であるなら、それぞれの報酬と罰則パラメータaとbは,平らにゲーム２００の技能がそれほど急速に増加しないように、ｂが減少させられることができます。 もし銃１２５がカモ１２０を撃つなら、それが特定のゲーム作動αi,をとったあと、それで不成功の結果、ペナルティーパラメータｂにおける減少は、相応して特定のゲーム動作チャンスを増やすでしょうが、もしペナルティーパラメータｂが修正されなかったなら、それが再び選択されたであろうという可能性と比較して再び選ばれます。 もし、それが特定のゲーム作動αi,をとった後、銃１２５がカモ１２０を撃ち損ねるなら、それで成功した結果を引き起こしている、報酬パラメータaの減少が相応して特定のゲーム動作チャンスを減少させるが、もし報酬パラメータaが修正されないなら、それが再び選択されたであろうという可能性と比較して再び選ばれます。 それで、このシナリオで、ゲーム２００はより遅いレートにおいて学習するでしょう。
【００９７】
もしスコア相違価値Δが、低いなら（正負どちらでも）、それぞれの報酬と罰則パラメータaとbは変化していないままでいることができます、平らにゲーム２００の技能が同じのままでいる傾向があるであろうように。 それで、このシナリオで、ゲーム２００は同じレートにおいて学習するでしょう。
【００９８】
それは気付かれるべきである、報酬と罰則パラメータaとbにおける増加あるいは減少が種々の方法でもたらされることができます。 例えば、報酬の値と罰則パラメータaとｂは、あるいは固定されている量、例えば、０.１によって徐々に増加もしくは減少させました。 あるいは報酬そしてペナルティーパラメータaとｂは、機能的な書式ｙ ＝ ｆ（ｘ）で、独立した変数パフォーマンスインデックスφと少なくともひとつの独立した変数ペナルティーと報酬パラメータaとｂで表現されることができる。 この方法で、報酬とペナルティーパラメータaとbにより滑らかな、そして絶え間がない移行がある。
【００９９】
オプションとして、さらに、スコア相違価値Δが十分に負であるとき、平らにゲーム２００の技能が急速に減少することを保証すること、それぞれの報酬と罰則パラメータaとｂが負にされることができます。 もし銃１２５がカモ１２０を撃つなら、それが特定のゲーム動きαi,をとったあとのである、不成功の結果を引き起こしているがペナルティーパラメータｂを負にして、特定のゲーム動作αiチャンスを絶対のセンスで再び選びます。 もし、それが特定のゲーム動きαiをとった後、銃１２５がカモ１２０を撃ち損ねるなら、成功した結果を引き起こしている、それで報酬パラメータaを強制して負数に特定のゲーム動作αiが絶対のセンスで再び選ばれるチャンスを減少させるであろう。 このシナリオで、より遅いレートで学ぶよりむしろ、ゲーム２００は、実際には、学ばない。 それは否定的な確率性piが結果を高く評価することは気付かれるべきです、確率性分配ｐはゲーム動作確率性値piが［０,１］の中に保持するためになるべく正常化されます。
【０１００】
いっそうオプションとしては、スコア相違価値Δが十分に負であるとき、平らにゲーム２００の技能が十分に減少することを保証すること、それぞれの報酬と罰則等式は取り替えられることができます。 すなわち、不成功の結果（すなわち、銃１２５がカモ１２０を撃ちます）があるとき、報酬方程式、この場合方程式［６］と［７］、は使われることができます。 成功した結果（すなわち、銃１２５がカモ１２０をミスする時）があるとき、罰則方程式、この場合方程式［８］と［９］（あるいは［ 8b ］と［ 9b ］）、は使われることができます。 それで、確率性更新モジュール３２０は、不成功の結果を作り出すとして前に選択されたαiを扱うであろう、実際、それが成功した結果を作り出して、そして成功した結果を作り出すとして前に選択されたαiを扱うであろうとき、実際、それが不成功の結果を作り出したとき。 この場合、スコア相違価値Δが十分に負であるとき、それぞれの報酬と罰則パラメータaとbは、平らにゲーム２００の技能がいっそう急速に減少するように、増やされることができます。
【０１０１】
代わりに、実際に罰則と報酬等式を取り替えるよりむしろ、評価モジュール３３０が類似で修正されることができる結果の機能性は結果として生じます。 例えば、現在のゲーム動作αが成功しているとき、出力評価モジュール３３０が結果値β＝ ０を出力するように修正されるかもしれない、すなわち、銃１２５がカモ１２０を撃たない、そして結果値β＝ １を出力するために、現在のゲーム動作αが不成功のとき、すなわち、銃１２５はカモ１２０を撃ちます。 それで、確率性更新モジュール３２０は結果値βを翻訳するであろう、不成功の結果の表示として、実際とき、それは成功した結果の表示であって、そして結果値βを解釈するであろう、成功した結果の表示として、実際とき、それは不成功の結果の表示です。 この方法で、報酬と罰則等式は効果的に取り替えられます。
【０１０２】
確率性更新モジュール３２０によって使われるアルゴリズムを修正するか、あるいは取り替えるよりむしろ、ゲーム動作確立分配ｐが変換され得ます。 例えば、もしスコア差値Δが十分に正なら、ゲーム動作αは最も高い確率性値piのセットに対応していることはあまりにも容易ですと想定されます、そしてゲーム動作αiは最も低い確率性値piのセットに対応することはあまりにも難しいです。 この場合、最も高い確率性値piのセットに対応しているゲーム動作αiが、最も低い確率性値piのセットに対応しているゲーム動作と交換されえます。もっと難しいゲーム動作αiがそれによってチャンスを増やして（そしてより容易なゲーム動きαi のチャンスを減少）と比較して選択されるチャンスを減少させます、もしゲーム動作確率性分配ｐが変換されないなら。 それで、このシナリオで、ゲーム２００はより速いレートにおいて学習するでしょう。 それと対照的に、もしスコア差値Δが十分に負でなら、最も高い確率性値piのセットに対応しているゲーム動作αiはあまりにも難しいと想定されます、そしてゲーム動作αiは最も低い確率性値piのセットに対応しているのはあまりにも容易です。 この場合、最も高い確率性値piのセットに対応しているゲーム動作αi が、最も低い確率性値piのセットに対応しているゲーム動きと交換しました、そうであり得るがより容易なゲーム動作αiのチャンスを増やして（そしてより厳しいゲーム動作αiのチャンスを減少させます）と比較して選択されるチャンスを減少させます、もしゲーム動作確率性分配ｐが変換されないなら。 それで、このシナリオで、ゲーム２００はより遅いレートにおいて学習するでしょう。 もしスコア差値Δが政府にかかわらず、小さいなら、最も高い確率性値piのセットに対応しているゲーム動作αiはあまり難しくありませんと想定される、そして最も低い確率性値piに対応しているゲーム動作αiはあまりにも容易ではない、どのケースでも、ゲーム動きαiの最も高い確率性値piのセットに対応している最も低い確率性値piのセットに対応しているものが取り替えられません。 それで、このシナリオで、ゲーム２００は同じレートにおいて学習するでしょう。
【０１０３】
それが演技であるけれどもインデックスを付けることは指摘されるべきである（スコア相違価値から得られていると描写されました（パフォーマンスインデックス（同じく他の源、ゲーム動き確率性分配のようにｐ．から得られることができます。 もし外の（人たち・もの）が 255a を動かすことが知られているなら、あるいは内部の（人たち・もの）が 255b を動かすよりいっそう難しい、パフォーマンスインデックス（そしてこの場合、そうする相対的な平らにプレーヤー２１５の技能平らにゲーム２００、がゲームの現在の状態で確率性価値感piが２５５を動きに割り当てたことを提案することに気付かれるかもしれない技能。 例えば、もし結合された確率性が外の動きに対応しているpiを高く評価するなら、 255a が特定の識閾値の上に、例えば、０.７である（あるいは代わりに、結合された確率性は特定の識閾値の下に 255b がそうである内面的な動きに対応している、piを高く評価します例えば、０.３）、これ平らにプレーヤー２１５の技能が平らにゲーム２００の技能より十分により大きいという表示であるかもしれないです。 それと対照的に、もし結合された確率性が外の動きに対応しているpiを高く評価するなら、 255a が特定の識閾値の下に、例えば、０.４である（あるいは代わりに、結合された確率性は特定の識閾値の上に 255b がそうである内面的な動きに対応している、piを高く評価します例えば、０.６）、これゲーム２００について平らにプレーヤー２１５の技能が平らに技能より十分により少しであるという表示であるかもしれないです。 同様に、もし結合された確率性が外の動きに対応しているpiを高く評価するなら、 255a が特定の識閾範囲の中で、例えば、 0.4-0.7 である（あるいは代わりに、結合された確率性は特定の識閾範囲の中で 255b がそうである内面的な動きに対応している、piを高く評価します例えば、 0.3-0.6 ）、これ平らにプレーヤー２１５の技能と平らにゲーム２００の技能が十分に合われるという表示であるかもしれないです。 この場合、 afore によって記述された probabilistic 学習モジュール修正テクニックのいずれでもこのパフォーマンスインデックスで使われることができる（。
【０１０４】
代わりに、１（つ・人）あるいはそれ以上のゲーム動きに対応しているありそうなこと価値感pi（ｉはプレーヤー２１５とゲーム２００のそれぞれの技能レベルとマッチするために限定され得ます。 例えば、もし特定の確率性価値piがあまりにも高いなら、対応する獲物が動くと想定される（ｉはプレーヤー２１５のためにあまりにも難しいかもしれません。 このケース、確率性値であるときpiがこの数、チャンスに達するように、価値感piが高い値、例えば、０.４、に制限されることができるという１（つ・人）あるいはそれ以上のありそうなことで対応する獲物が動かすそれ（ｉが再び選ばれます、もし対応する獲物がpiが（それまで）限定されていなかったという確率性を動かすなら、それが選択されるであろうという可能性と比較して減少するでしょう。 同様に、確率性値であるときpiがこの数、チャンスに達するように、価値感piが低い値、例えば、０.０１、に制限されることができるという１（つ・人）あるいはそれ以上のありそうなこと対応する獲物が動かすそれ（ｉが再び選ばれます、もし対応する獲物がpiが（それまで）限定されていなかったという確率性を動かすなら、それが選択されるであろうという可能性と比較して増加するでしょう。 限界が、どのケースで、固定されているただパフォーマンスインデックスであり得ることは指摘されるべきである（それはこのような相違がパフォーマンスインデックスに基づいてそうであるかもしれないプレーヤー２１５とゲーム２００、あるいは限界のレベルが、どのケースで、変えることができるそれぞれの技能に合うために使われる確率性分配ｐがそうであるゲーム作動の機能です（ゲームへの外部ルーチンが確率性分配を動かしますｐ．。
【０１０５】
今ゲームプログラム３００の構造を記述して、ゲームプログラムによって行われたステップ３００が図９に参照で記述されるでしょう。 最初に、獲物は分配ｐが初期化されるという確率性（ステップ４０５）を動かします。 特に、確率性更新モジュール３２０はゲーム作動のそれぞれに初めに等しい確率性値を割り当てる（ｉ、その場合、最初の獲物は分配ｐ（ｋ）が
【数２４】
2005520259.tif 000027
によって表されることができるという確率性を動かします。 それで、ゲームのすべてが動く（ｉがゲームによって選択されることについての等しい機会がセレクションモジュール３２５を動かすようにします。 代わりに、確率性更新モジュール３２０が少なくともゲーム作動の若干に初めに等しくない確率性値を割り当てる（ｉ．。 例えば、 255a が初めにそうであるかもしれない外の作動は、外の（人たち・もの）のいずれもの選択が次のゲーム作動として 255a を動かすように、内部の（人たち・もの）のそれが 255b を動かすより低い確率性値を割り当てた（ｉが減少させられるでしょう。 この場合、カモ２２０はゲーム２００が始められるとき撃つにはあまり難しくはないでしょう。 ゲーム作動確率性分配ｐのほかに、現在の獲物は動く（更新されるｉがステップ４０５において同じく確率性更新モジュール３２０によって初期化されます。
【０１０６】
それから、獲物はモジュール３２５がプレーヤー作動であるか否かにかかわらず決定する選択を動かす（ 2x が行われました、そして特に銃であるか否かにかかわらず、マウスボタン２４５（ステップ４１０）をクリックすることによって、２２５がたたき出されました。 もしプレーヤー作動であるなら（ 2x が行われました、結果評価モジュール３３０は最後の獲物が動くかどうか決定します（衝突検出を行うことによって、ｉは成功していて、そして次に結果値を作ります（それに対しての回答（ステップ４１５）で。 ２６０と結果の上に２６５ベースのカモスコアが高く評価するモジュール３１５がそれからプレーヤースコアを最新のものにするという直観力（（ステップ４２０）。 確率性分配ｐが生成された結果に基礎づけた獲物が動かす更新が高く評価する、それから、更新しているテクニックのいずれでも使っているモジュール３２０が、ここに、記述した確率性更新（（ステップ４２５）。
【０１０７】
ステップ４２５の後に、あるいはもしプレーヤー動きであるなら（ 2x がステップ４１０において行われませんでした、獲物はモジュール３２５がもしプレーヤー動きであるなら決定する選択を動かします（ 1x が行われた、すなわち、２２５、が破った銃銃発見地域２７０（ステップ４３０）。 もし銃２２５が銃発見地域２７０を破らなかったなら、獲物はセレクションモジュール３２５がゲーム動きを選ばないことを提案する（ゲーム動き下位グループからのｉ（そしてカモ２２０は残っています同じ場所（ステップ４３５）で。 代わりに、獲物は動く（ｉが、カモ２２０にダイナミックにあてもなくさまようことを許して、ランダムに選ばれるかもしれません。 ゲームプログラム３００はそれから、もしプレーヤー動きであるなら、それが再び決定されるステップ４１０に戻る（ 2x が行われました。 もし銃２２５がステップ４３０において銃検出地域２７０を、パフォーマンスインデックスの上にセレクションモジュール３２５ベースのゲーム作動についてモジュール３１５が機能性を修飾するという直観力を破ったなら（そしてゲーム作動セレクションモジュール３２５がゲーム作動を選ぶ（ゲーム作動からのｉが凝固しました（。
【０１０８】
特に、スコア相違値を計算することによって、モジュール３１５が平らに相対的なプレーヤー技能を決定するという直観力（プレーヤースコア２６０とカモスコア２６５（ステップ４４０）の間に。 モジュール３１５がスコア相違価値であるか否かにかかわらずそれから決定する直観力（識閾 NS2 （ステップ４４５）上級のスコアの相違より大きいです。 もし（ NS2 より大きい、モジュール３１５は、下位グループセレクションテクニックがここに記述したゲーム動きのいずれでも使って、ゲーム動き下位グループを選ぶという直観力です（その対応する平均の確率が比較的高いＳ（ステップ４５０）。 もし（ NS2 より大きいではなく、モジュール３１５がスコア相違価値であるか否かにかかわらずそれから決定する直観力です（より低いスコア差以下識閾 NS1 （ステップ４５５）です。 もし（ NS1 よりさらに少なく、モジュール３１５は、下位グループセレクションテクニックがここに記述したゲーム動きのいずれでも使って、ゲーム動き下位グループを選ぶという直観力です（その対応する平均の確率が比較的低いｓ（ステップ４６０）。 もし（ NS1 より少しではありません、それは仮定されるそれスコア相違価値（ NS1 と NS2 の間にあります、その場合、モジュール３１５は、下位グループセレクションテクニックがここに記述したゲーム動きのいずれでも使って、ゲーム動き下位グループを選ぶという直観力（その対応する平均の確率が比較的 medial （ステップ４６５）であるｓ。 とにかく、獲物は１ゲームが動かすそれから pseudo-randomly が選択するセレクションモジュール３２５を動かす（選択されたゲーム動き下位グループからのｉ（ｓ、そしてそれに応じてカモ２２０を動かします選択されたゲーム動きのとおりに（ｉ（ステップ４７０）。 ゲームプログラム３００はそれからステップに、もしプレーヤー動きであるなら、それが再び決定される４１０を返す（ 2x が行われました。
【０１０９】
それが、下位グループセレクションテクニック、他の afore によって記述されたテクニックが平らにダイナミックに、そして連続的に技能に合うために使ったゲーム動きを使うよりむしろプレーヤー２１５についてゲーム２００のレベルがそうであり得る技能で代わりに、あるいはオプションとして同様に使われることは指摘されるべきです。 例と図１０に言及することのために、確率性更新モジュール３２０は確率性分配ｐと現在のゲームが動かすゲーム作動を初期化する（ｉが同様にそれにステップで図９の４０５を記述しました。 確率性分配ｐと現在のゲームが動かすゲーム作動の initialization （ｉは図９のステップ４０５で行われてそれに類似しています。 それから、獲物はモジュール３２５がプレーヤー作動であるか否かにかかわらず決定する選択を動かす（ 2x が行われました、そして特に銃であるか否かにかかわらず、マウスボタン２４５（ステップ５１０）をクリックすることによって、２２５がたたき出されました。 もしプレーヤー作動であるなら（ 2x が行われました、モジュール３１５が確率性の機能性を修飾するという直観力はパフォーマンスインデックスに基づいてモジュール３２０を最新のものにします（。
【０１１０】
特に、スコア相違値を計算することによって、モジュール３１５が平らに相対的なプレーヤー技能を決定するという直観力（プレーヤースコア２６０とカモスコア２６５（ステップ５１５）の間に。 モジュール３１５がスコア相違価値であるか否かにかかわらずそれから決定する直観力（識閾 NS2 （ステップ５２０）上級のスコアの相違より大きいです。 もし（ NS2 、モジュール３１５がテクニックのいずれも使ってゲームの学習の２００のレートを増やすモジュール３２０がここに記述した確率性更新（ステップ５２５）の機能性を修飾するという直観力より大きいです。 例えば、直観力モジュール３１５は学習アルゴリズムのパラメータを修正して、そして特に、報酬と罰金パラメータを増やすかもしれないそしてｂ．。
【０１１１】
もし（ NS2 より大きいではなく、モジュール３１５がスコア相違価値であるか否かにかかわらずそれから決定する直観力です（より低いスコア差以下識閾 NS1 （ステップ５３０）です。 もし（ NS1 よりさらに少なく、モジュール３１５がここに記述されたテクニック（ステップ５３５）のいずれでも使ってゲームの学習の２００のレートを減少させます（あるいは２００が忘れようとするゲームをしさえする）ための確率性更新モジュール３２０の機能性を修飾するという直観力です。 例えば、モジュール３１５が学習アルゴリズムのパラメータを修正して、そして特に、報酬とペナルティーパラメータを減少させるかもしれないという直観力そして代わりに、あるいはオプションとしてｂ．、モジュール３１５が報酬を割り当てるかもしれないという直観力とペナルティーパラメータそしてｂ負数、が報酬とアルゴリズムを学習しているか、あるいは互角のペナルティーを取り替えます結果値を出力するために結果評価モジュール３３０を修正する（選択されたゲーム作動であるとき ＝ ０（ｉは実際に成功していて、そして結果値を出力しました（選択されたゲーム作動であるとき ＝ １（ｉは実際に不成功です。
【０１１２】
もし（ NS2 、それがそうであるより少しではなくがそれを想定したということですスコア相違価値（ NS1 と NS2 の間に、どのケースで、モジュール３１５が確率性更新モジュール３２０（ステップ５４０）を修飾しないという直観力です。
【０１１３】
とにかく、結果評価モジュール３３０はそれから最後の獲物が動くかどうか決定する（衝突発見を行うことによって、ｉは成功していて、そして次に結果価値を生み出します（それに対しての回答（ステップ５４５）で。 もちろん、もしモジュール３１５が５２５と５３５でステップのいずれの間にでも結果評価モジュール３３０の機能性を修飾するという直観力であるなら、ステップ５４５がなるべくこれらのステップの間に実行されるでしょう。 ２６０と結果の上に２６５ベースのカモスコアが高く評価するモジュール３１５がそれからプレーヤースコアを最新のものにするという直観力（（ステップ５５０）。 確率性分配ｐが生成された結果に基礎づけた獲物が動かす更新が高く評価する、それから、更新しているテクニックのいずれでも使っているモジュール３２０が、ここに、記述した確率性更新（（ステップ５５５）。
【０１１４】
ステップ５５５の後に、あるいはもしプレーヤー動きであるなら（ 2x がステップ５１０において行われませんでした、獲物はモジュール３２５がもしプレーヤー動きであるなら決定する選択を動かします（ 1x が行われた、すなわち、２２５、が破った銃銃発見地域２７０（ステップ５６０）。 もし銃２２５が銃発見地域２７０を破らなかったなら、獲物はセレクションモジュール３２５がゲーム動きを選ばないことを提案する（設定されたゲーム動きからのｉ（そしてカモ２２０は残っています同じ場所（ステップ５６５）で。 代わりに、獲物は動く（ｉが、カモ２２０にダイナミックにあてもなくさまようことを許して、ランダムに選ばれるかもしれません。 ゲームプログラム３００はそれから、もしプレーヤー動きであるなら、それが再び決定されるステップ５１０に戻る（ 2x が行われました。 もし銃２２５がステップ５６０において銃発見地域２７０を破ったなら、獲物はセレクションモジュール３２５ pseudo-randomly がゲーム動きを選択することを提案する（ゲーム動きからのｉが凝固しました（そしてそれに応じてカモ２２０を動かします選択されたゲーム動きのとおりに（ｉ（ステップ５７０）。 ゲームプログラム３００はそれから、もしプレーヤー動きであるなら、それが再び決定されるステップ５１０に戻る（ 2x が行われました。
【０１１５】
カモゲーム１００の上記である - 記述されたオペレーションに関するいっそう特定の細部がリファレンスによってここに付加されて、そしてここに前に含まれてコンピュータ・プログラムリスト付録で見いだされることができます。
【０１１６】
一人のプレーヤーの教育のプログラム（一つのゲームの動き - 一人のプレーヤー動き）
学習プログラム１００はゲームプログラムのほかに他のアプリケーションに適用されることができます。 （図１２で示される）７００が現在の発明のとおりに開発した一人のプレーヤーの教育のプログラムが子の学習おもちゃ６００という環境で記述される（図１１で示されます）、そして特に、衣類と（図１２で示される）子６０５によって人形６００に用いられているアクセサリー６１０の人形６００と関連づけられた論文。 例証された具体化で、論文６１０は（１）を含むその１（人・つ）が人形６００の手６１５に応用であり得るハンドバッグ、電卓とヘアブラシ；その１（人・つ）が人形６００のウエスト６２０に応用であり得る（２）ショートパンツとパンツ；（３）その１（人・つ）が人形６００の胸６２５に応用であり得るシャツとタンクトップ；そして（４）その１（人・つ）が人形６００の胸６２５に応用であり得るドレスとオーバーオール。 顕著に、ショートパンツとパンツが、ドレスあるいはオーバーオールが用いられるとき、人形６００に用いられることができないように、ドレスとオーバーオールはウエスト６２０を覆います。 平らに子６０５の慎重な技能によって、人形６００は子６０５に一つの記事、２つの記事、あるいは３つの記事を人形６００に適用するよう指示するでしょう。 例えば、人形６００は「サイモンが言います、私に私の電卓、パンツとタンクトップを与えてください。」と伝えるかもしれません。
【０１１７】
人形６００によって与えられた指示のとおりに、子供６０５はそれから正しい論文６１０を人形６００に適用しようと試みるでしょう。 例えば、子供６０５は電卓を手６１５、ウエスト６２０に関するパンツと胸６２５に関するタンクトップに置いてもよいです。 ６０５が持っている子供がどの論文６１０を応用したか決定するために、人形６００は６３０が手６１５、ウエスト６２０と胸６２５の上に置いたセンサーを含みます。 これらのセンサー６３０はユニークなレジスタンス値が論文６１０によって示されるのを感じます、それで人形６００は応用されて６１０が論文のどちらであるか決定することができます。
【０１１８】
表２-４で例証されるように、人形６００に適用されることができる論文６１０の４３の組み合わせがあります。 特に、訴訟（１ − （９が一つの条項コンビネーション、訴訟のすべてを表します（１０ − （３１が二重の物品のコンビネーションと訴訟のすべてを表します（３２ − （４３がもしかすると人形６００に適用されることができる３重の物品のコンビネーションのすべてを表します。
表２：人形のための模範的な一つの物品の組み合わせ
2005520259.tif 000028
表３： Doll のための模範的なダブル物品の組み合わせ
2005520259.tif 000029
表４：人形のための模範的な３つの物品の組み合わせ
2005520259.tif 000030
【０１１９】
これらの行動の１つの選択に応えて（子供６０５が、対応する子供行動によって表されて正しい物品の組み合わせを人形６００に適用するために試みるであろうｉ、すなわち、子供６０５に４３の物品の組み合わせの１つを人形６００に適用するよう促すこと（１ − （４３。 それは正当に評価されることができる物品のコンビネーション（もしそれが物品のコンビネーションに対応するなら、ｘは正しいでしょう（人形６００によって引き起こされたｉ（すなわち、子供行動（人形行動 () と一致して、そして、もしそれが物品のコンビネーションに対応するなら、正しくないでしょう（人形６００によって引き起こされたｉ（すなわち、子供行動（人形行動 () と文通しません。
【０１２０】
子供６０５が正しい組み合わせを人形６００に適用する（とき・から・につれて・ように）、人形６００は、いっそう困難な物品の組み合わせで彼あるいは彼女を促すことによって、子供６０５に挑戦する方法を探します。 例えば、もし子供６０５が一つの物品のコンビネーションにおいて技能を示すなら、人形６００はそれほど一つでない物品のコンビネーションといっそう二重の、そして３重の物品のコンビネーションで子供６０５を促すでしょう。 もし子供６０５が二重の物品のコンビネーションにおいて技能を示すなら、人形６００はそれほど一つで二重でない物品のコンビネーションといっそう３重の物品のコンビネーションで子供６０５を促すでしょう。 もし子供６０５が３つの物品のコンビネーションにおいて技能を示すなら、人形６００はさらにいっそう３重の物品のコンビネーションで子供６０５を促すでしょう。
【０１２１】
６００が、子供６０５に挑戦して、そして学習プロセスを挫折させることについて、同じく避けようと努める人形。 例えば、もし子供６０５が３重の物品のコンビネーションにおいて技能を示さないなら、人形６００はそれほど３重でない物品のコンビネーションといっそう一つの、そして二重の物品のコンビネーションで子供６０５を促すでしょう。 もし子供６０５が二重の物品のコンビネーションにおいて技能を示さないなら、人形６００はそれほど二重で３重でない物品のコンビネーションといっそう一つの物品のコンビネーションで子供６０５を促すでしょう。 もし子供６０５が一つの物品のコンビネーションにおいて技能を示さないなら、人形６００はさらにいっそう一つの物品のコンビネーションで子供６０５を促すでしょう。
【０１２２】
これを目指して、教育のプログラム７００は一般に probabilistic 学習モジュール７１０と直観力モジュール７１５を含みます、そしてそれは人形６００のために特に調整されます。 probabilistic 学習モジュール７１０は確率性更新モジュール７２０、物品セレクションモジュール７２５と結果評価モジュール７３０を構成します。 特に、結果評価モジュール７３０が物品の組み合わせを評価することに責任があることで、確率性更新モジュール７２０は主に平らに子の現在の技能を学習することに責任がある（ｉが物品の組み合わせに人形のそばに６００人の親類を促しました（子６０５によって選ばれたｘ。 物品セレクションモジュール７２５は主に平らに子６０５の物品の組み合わせを選ぶ習得される技能を使うことに責任がある（子６０５を促すために使われるｉ。 直観力モジュール７１５は教育のプログラム７００を学ぶことを目的に向けて、そして特に、動的に平らに子６０５の技能をより高いレベルに押しやることに責任があります。 この場合、モジュール７１５が確率性更新モジュール７２０の上に、そして特に作用するという直観力は確率性更新モジュール７２０が使うであろう方法論を物品確率性分配ｐを更新するよう選びます。
【０１２３】
これを目指して、結果評価モジュール７３０は物品のコンビネーションを受け取るように設定される（物品セレクションモジュール７２５（すなわち、人形６００によって引き起こされる４３の物品のコンビネーションの１つ）からのｉそして物品のコンビネーションを受ける（子６０５（すなわち、人形６００に応用であり得る４３の物品のコンビネーションの１つ）からのｘ。 評価モジュール７３０がそれぞれの物品のコンビネーションであるか否かにかかわらず同じく決定するように設定される結果（ｘが子から６０５のマッチ物品のコンビネーションを受け取りました（ｉが人形６００によって、結果で、値を引き起こしました（前もって決定された２の１つに等しいことは、もしマッチがないなら、もしマッチと「１」があるなら、例えば、「０」を高く評価します。 この場合、Ｐタイプの学習方法論が使われます。 オプションとして、結果評価モジュール７３０は結果値を作ることができる（「０」の間に値に等しいですそして「１。」、例えば、もし、引き起こされた物品のコンビネーションの中で論文の大部分と一致することによって、子６０５が比較的成功しているなら（ｉ、結果値（より低い値であり得ます、そしてもし、引き起こされた物品のコンビネーションの中で論文の大部分と一致しないことによって、子供６０５が比較的不成功であるなら（ｉ、結果値（より高い値であり得ます。 この場合、ＱとＳタイプ学習方法論が使われることができます。 ２００が結果である場合は高く評価するカモゲームと対照的（ゲームプレーヤーと比較してカモ作動の成功あるいは失敗を、引き起こされた物品のコンビネーションについて演技を測りました（人形６００が子供６０５と競争していないので、ｉが成功しているか、あるいは不成功であると述べられません、しかし子６０５を教えるためにどちらかと言えばサーブを打ちます。
【０１２４】
確率性更新モジュール７２０は物品確率性分配ｐが４３の物品の組み合わせに対応して４３の確率性価値感piを含んでいるという状態で、直観力モジュール７１５によって指揮された、方法で物品確率性分配ｐを生成して、そして更新するように設定される（ｉ．。 例証された具体化、４３の物品のコンビネーションで（ｉが３つの物品コンビネーション下位グループの間で分類されます（ｓ：  （９つの一つの物品のコンビネーションのための s1 ；（２２の二重の物品のコンビネーションのための s2 ；そして（１２の３つの物品のコンビネーションのための s3 。 条項確率性分配ｐ、３つの論文コンビネーション下位グループを更新するとき（ｓが３つの行動として、それぞれの更新された物品コンビネーション下位グループの効果で更新されます（物品のコンビネーションの間で均等に配られているｓ（それぞれの下位グループでのｉ（ｓ．。 例えば、もし一つの物品コンビネーション下位グループであるなら（ s1 が１０パーセント、一つの物品のコンビネーションのそれぞれによって増やされます（１つの − （９が相応して１０パーセントによって増やされるでしょう。
【０１２５】
確率性更新モジュール７２０と疑似である - ランダムに論文を選択するコンビネーションから物品確率性分配ｐを受け取ることに対して、物品セレクションモジュール７２５は配置される（獲物がプログラム３００のセレクションモジュール３２５を動かすと同じ方法でのそれからのｉがゲーム作動を選びます（選択されたゲーム作動下位グループからのｉ（ｓ．。 特に、最初に確率性価値感piの革新主義者合計を生成することによって、疑似任意の選択は達成され得ます。 例えば、表５が４３の物品のコンビネーションのために模範的な正常化された確率性値と革新主義者金額を明らかにする（物品確率性分配ｐのｉ：
表５：４３の模範的な物品の組み合わせのための確率性値の革新主義者金額
2005520259.tif 000031
【０１２６】
物品セレクションモジュール７２５はそれから「０」と「１」の間の任意の数を選んで、そして物品の組み合わせを選ぶ（次の最も高い革新主義者金額価値に対応しているｉ。 例えば、もしランダムに選択された番号が０.５６２、物品の組み合わせであるなら（１１（すなわち、ハンドバッグとパンツ）が選ばれるでしょう。
【０１２７】
代わりの具体化で、物品確率性分配ｐは３つの物品組み合わせ下位グループ（ｓ、どちらがそれから選択されてランダムにその時疑似 − であり得るかについての１。に対応してそれぞれ３つの確率性価値感piを含んでいます ある意味で、物品組み合わせ下位グループ（ｓが選択されるための行動として取り扱われます。 例えば、表６が３つの物品組み合わせ下位グループのために模範的な正常化された確率性値と革新主義者金額を明らかにする（物品確率性分配ｐのｓ：
表６：３つの模範的な物品組み合わせ下位グループのための確率性値の革新主義者金額
2005520259.tif 000032
【０１２８】
物品セレクションモジュール７２５はそれから「０」と「１」の間の任意の数を選んで、そして物品組み合わせ下位グループを選ぶ（次の最も高い革新主義者金額価値に対応しているｓ。 例えば、もしランダムに選択された番号が０.７８、物品組み合わせ下位グループであるなら（ s2 が選択されるでしょう。 物品コンビネーション下位グループの後に（ｓは選択されてランダムに疑似 − でした、物品セレクションモジュール７２５はそれからランダムに物品のコンビネーションを選びます（その選択されたコンビネーション下位グループからのｉ（ｓ．。 例えば、もし２番目の物品コンビネーション下位グループであるなら（ｓが選択されました、物品セレクションモジュール７２５はランダムに２２の二重の物品のコンビネーションの１つを選ぶでしょう（１０の − （３１。
【０１２９】
モジュール７１５がパフォーマンスインデックスの上にモジュール７２０ベースの確率性更新の機能性を修飾するために配置されるという直観力（そしてこの場合、現在の教授と比較しての６０５が率直に話す平らに子の現在の技能人形６００。 望ましい具体化、パフォーマンスインデックスで（現在引き起こされた物品のコンビネーションの困難の度に関して数量化されます（ｉと結果値（（すなわち、子６０５が成功裏に物品のコンビネーション（ｉ）に合ったか否かにかかわらず。 この点に関して、パフォーマンスインデックス（瞬間的です。 教育のプログラム７００の演技が同じく累積的なパフォーマンスインデックスに基づき得ることは、しかしながら、感謝されるべきである（。 例えば、教育のプログラム７００は子が物品のコンビネーションとマッチすることについてのパーセンテージについて記録を留めることができる（引き起こされた物品のコンビネーションの困難レベルのそばに下って壊れた ｘ （ｉ．。
【０１３０】
それが所定の時間で３つの論文を人形６００に適用して２つの論文をそれから順番により容易な仕事である人形６００に適用するという状態でたった１つの論文を６００が（それより）より容易な仕事である人形に適用するという状態で、それは正当に評価されることができます。 直観力モジュール７１５は「プッシュ」に平らにより高い子供の技能を試みるでしょう、それで子供６０５は首尾一貫して正確に２つの記事、そして次に３つの条項６１０、人形に６００を用いることが可能であるでしょう。
【０１３１】
どの更新している方法論か決定することによって、モジュール７１５が確率性更新モジュール７２０の機能性を修飾するという直観力は使われるでしょう。 モジュール７１５が同じくどの物品の組み合わせを決定するという直観力（報酬を与えられるか、あるいは罰せられるでしょう、それは必ずしも前に物品セレクションモジュール７２５によって選ばれた物品の組み合わせではありません。
【０１３２】
図 13a-f 、種々の方法論に言及することは直観力モジュール７１５によって現在引き起こされた物品の組み合わせを与えられた物品確率性分配ｐを更新するよう選ばれることができる（ｉと結果値（。 けれども、物品確率性分配ｐでの確率性価値感piは個別の物品のコンビネーションに対応していると描写された（単純と簡潔さの目的のために、確率性は描写されてpiを高く評価します中にいる図 13a-f がそれぞれ一つの、二重の、そして３つの要素から成る物品コンビネーション下位グループと一致する（ｓ．。 i. 例証された具体化、Ｐタイプの学習方法論で（（「０」あるいは「１」に等しいです）、どのケースで、使われる、子供６０５が絶対的に成功しているか、あるいは引き起こされた物品のコンビネーションに合うことに成功しないと想定される（ｉ． Alternatively 、ＱとＳタイプ学習方法論（（「０」と「１」の間にあります）、どのケースで、使われる、子供６０５が部分的に似合うか、あるいは引き起こされた物品のコンビネーションに合うことができないと想定される（ｉ．。 例えば、結果値（もし子供６０５が引き起こされた物品のコンビネーションで論文の大部分と一致するなら、より小さい値であるかもしれません（（比較的成功した）ｉそして、もし子供６０５が引き起こされた物品のコンビネーションで論文の大部分と一致しないなら、より大きい値であるかもしれない（（比較的不成功の）ｉ。
【０１３３】
図 13a が方法論が、一つの物品コンビネーション下位グループであるとき、物品確率性分配ｐを更新するために使われる絵を描く（ s1 が現在選択されます、そして子供６０５は引き起こされた物品のコンビネーションに合うことに成功します（（すなわち、（ ＝ ０）。 この場合、モジュール７１５が一つの物品コンビネーション下位グループから平らに子供の技能を促進させようと試みるであろうという直観力（二重の物品コンビネーション下位グループへの s1 （子供６０５がその後コンビネーションが設定するいっそう難しい二重の下位グループによって促されるであろうという確率性を増やすことによっての s2 （ s2 と３重の下位グループコンビネーションセット（ s3 。 モジュール７１５がこれを達成するという直観力はを確率性分配ｐを確率性価値 p1 から確率性価値感 p2 と p3 まで動かしています。 特に、一つの物品コンビネーション下位グループ（確率性値 p1 から「ｘ」（例えば、 p1 の１/５）と等しい比例的な値を引いて、そして確率性価値感 p2 と p3 にそれを配ることによって、 s1 がペナルティーを課されます。
【０１３４】
一つの物品コンビネーションセットを持っている子供の成功から（ s1 が子供６０５が比較的二重の物品のコンビネーションに熟練しているかもしれないことを示します（必ずしもいっそう難しい３重の物品のコンビネーションではなく、 s2 （ s3 、確率性価値 p2 は子供の技能が平らに一つの物品コンビネーション下位グループから促進させられることを保証するために確率性価値 p3 以上増やされます（二重の物品コンビネーション下位グループへの s1 （３番目の物品コンビネーション下位グループへの overdriven ではなく、 s2 （ s3 。 例えば、「ｘ」の大きさは確率性価値感 p2 に付け加えました、そして p3 はそれぞれ２/３と１/３であり得ます。 結果において、学習プロセスは子供６０５のためにより滑らかにされるでしょう。 顕著に、中に例証された方法論図 13a が確率性価値感 p2 と p3 に加えられる相対的な量の上に制御を許します。 すなわち、確率性値 p2 に加えられた量は常にそれによって滑らかな学習プロセスを保証している確率性価値感 p2 と p3 の現在の大きさにかかわらず量が確率性値 p3 に付け加えたより大きいでしょう。
【０１３５】
方程式［２０］と［ 21a ］が例証された学習方法論を実装するために使われることができる概要図 13a 。 その h1 （ｐ（ｋ）） ＝ 等式［２０］と［ 21a ］が分解されることができる（１/５） p1 （ｋ）、 d12  ＝ ２/３と d13  ＝ １/３、という条件のもとで：
【０１３６】
【数２５】
2005520259.tif 000033
図 13b が方法論が、一つの物品コンビネーション下位グループであるとき、物品確率性分配ｐを更新するために使われる絵を描く（ s1 が現在選択されます、そして子供６０５は引き起こされた物品のコンビネーションに合うことに成功しません（（すなわち、（ ＝ １）。 この場合、子供６０５がその後コンビネーションが設定するいっそう難しい二重の、そして３つの要素から成る下位グループによって促されるであろうという確率を減少させることによって、直観力モジュール７１５は子供６０５に過度に挑戦することを妨げようと試みるであろう（ s2 そして（ s3 。 モジュール７１５がこれを達成するという直観力はを確率性分配ｐを確率性価値感 p2 と p3 から確率性価値 p1 まで動かしています。 特に、一つの物品コンビネーション下位グループ（釣り合った値を引くことによって、 s1 が確率性値 p2 から「ｘ」と等しくて、そして確率性値 p1 にそれを加えて、そして確率性値 p3 から「ｙ」と等しい比例的な値を引いて、そして確率性値 p1 にそれを加えて報酬を与えられます。
【０１３７】
一つの物品コンビネーションセットを持っている子供の故障から（ s1 が子供６０５が二重の、そして３重の物品のコンビネーションに熟練していないかもしれないことを示します（ s2 そして（ s3 、可能な限り速く確率性価値感 p2 と p3 を減少させることによって、モジュール７１５が平らに子供の見たところでは低い技能に順応しようと試みるという直観力。 もし子供６０５が一つの物品コンビネーションセット（ s2 、確率性値 p2 から引かれる比例的な量が釣り合った値「ｙ」より高くそれが確率性値から p3 を引いた、すなわち、比例的な値「ｘ」がセットされるより大きいことを要求することによって、モジュール７１５が平らに子供の低い技能に順応するという直観力。に熟練していないなら、確率性値 p2 が最も見込みが高く確率性値 p3 よりずっと大きいであろうから 例えば、「ｘ」が２/１５に等しくあり得ます、そして「ｙ」が１/１５に匹敵することができます。
【０１３８】
顕著に、方法論例証する中にいる図 13b が確率性価値感 p2 と p3 から引かれて、そして、人形６００が平らに安定した方法で速く子供のより低い技能に順応することができるように、確率性価値 p1 に加えられる比例的な量の上に制御を許します。 すなわち、もし確率性価値感 p2 と p3 が比較的高いなら、これらの確率性値から引かれた比例的な量が速く（彼・それ）らを減少させて、そして確率性値 p1 を増やすであろうのに対して、もし確率性価値感 p2 と p3 が比較的低いなら、これらの確率性値から引かれた比例的な量が完全に（彼・それ）らを使い果たさないでしょう。
[6a]-[7a] が例証された学習方法論を実装するために使われることができる一般的な等式図 13b 。 その g12 （ｐ（ｋ）） ＝ （２/１５） p2 （ｋ）と g13 （ｐ（ｋ）） ＝ （１/１５） p3 （ｋ）、 [6a]-[7a] が中に壊されることができる方程式という条件のもとで：
【０１３９】
【数２６】
2005520259.tif 000034
図 13c が方法論が、ダブル物品組み合わせ下位グループであるとき、物品確率性分配ｐを更新するために使われる絵を描く（ s2 が現在選択されます、そして子供６０５は引き起こされた物品の組み合わせに合うことに成功します（（すなわち、（ ＝ ０）。 この場合、モジュール７１５が二重の物品コンビネーション下位グループから平らに子供の技能を促進させようと試みるであろうという直観力（３つの要素から成る物品コンビネーション下位グループへの s2 （子供６０５がその後コンビネーションが設定するいっそう難しい３つの要素から成る下位グループによって促されるであろうという確率性を増やすことによっての s3 （ s3 。 モジュール７１５がこれを達成するという直観力はを確率性分配ｐを確率性価値 p1 から確率性価値感 p2 と p3 まで動かしています。 特に、一つの物品コンビネーション下位グループ（確率性値 p1 から「ｘ」（例えば、 p1 の１/５）と等しい比例的な値を引いて、そして確率性価値感 p2 と p3 にそれを配ることによって、 s1 がペナルティーを課されます。
【０１４０】
二重の物品コンビネーションセットを持っている子供の成功から（ s2 が子供６０５が比較的３重の物品のコンビネーションに熟練しているかもしれないことを示します（ s2 、確率性価値 p3 は子供の技能が平らに二重の物品コンビネーション下位グループから促進させられることを保証するために確率性価値 p2 以上増やされます（３つの要素から成る物品コンビネーション下位グループへの s2 （ s3 。 例えば、「ｘ」の大きさは確率性価値感 p2 に付け加えました、そして p3 はそれぞれ１/３と２/３であり得ます。 顕著に、中に例証された方法論図 13c が確率性価値感 p2 と p3 に加えられる相対的な量の上に制御を許します。 すなわち、量は、それによって子供の技能が平らに３つの要素から成る物品コンビネーション下位グループに向かって促進させられることを保証して、値 p3 が常に確率性価値感 p2 と p3 の現在の大きさにかかわらず量が確率性値 p2 に付け加えたより大きいであろうという確率性に加わった（ s3 、二重の物品コンビネーション下位グループにおいて平らに子供の技能を維持するよりむしろ（ s2 。
【０１４１】
方程式［２０］と［ 21a ］が例証された学習方法論を実装するために使われることができる概要図 13c 。 その h1 （ｐ（ｋ）） ＝ 等式［２０］と［ 21a ］が分解されることができる（１/５） p1 （ｋ）、 d12  ＝ １/３と d13  ＝ ２/３、という条件のもとで：
【０１４２】
【数２７】
2005520259.tif 000035
図 13d が方法論が、ダブル物品組み合わせ下位グループであるとき、物品確率性分配ｐを更新するために使われる絵を描く（ s2 が現在選択されます、そして子供６０５は引き起こされた物品の組み合わせに合うことに成功しません（（すなわち、（ ＝ １）。 この場合、子供６０５がその後組み合わせが設定するいっそう難しい二重の、そして３つの要素から成る下位グループによって促されるであろうという確率を減少させることによって、直観力モジュール７１５は子供６０５に過度に挑戦することを妨げようと試みるであろう（ s2 そして（ s3 。 確率性分配ｐを確率性価値感 p2 と p3 から確率性価値 p1 まで動かすことによって、モジュール７１５がこれを達成するという直観力。 特に、一つの物品組み合わせ下位グループ（釣り合った値を引くことによって、 s1 が確率性値 p2 から「ｘ」と等しくて、そして確率性値 p1 にそれを加えて、そして確率性値 p3 から「ｙ」と等しい比例的な値を引いて、そして確率性値 p1 にそれを加えて報酬を与えられます。
【０１４３】
ダブル物品組み合わせセットを持っている子供の失敗から（ s2 が子供６０５が３重の物品の組み合わせに熟練していないかもしれないことを示します（ s2 、価値 p3 が確率性価値 p2 以上減少させられるという確率性。 確率性値 p3 から引かれる比例的な量がそれより大きいことを要求することによって、モジュール７１５がこれを達成するという直観力は確率性値から p2 を引きました、すなわち、比例的な値「ｙ」は釣り合った値「ｘ」より高く設定されます。 例えば、「ｘ」が１/１５に等しくあり得ます、そして「ｙ」が２/１５に匹敵することができます。
【０１４４】
顕著に、方法論例証する中にいる図 13d が確率性価値感 p2 と p3 から引かれて、そして、人形６００が平らに安定した方法で速く子供のより低い技能に順応することができるように、確率性価値 p1 に加えられる比例的な量の上に制御を許します。 すなわち、もし確率性価値感 p2 と p3 が比較的高いなら、これらの確率性値から引かれた比例的な量が速く（彼・それ）らを減少させて、そして確率性値 p1 を増やすであろうのに対して、もし確率性価値感 p2 と p3 が比較的低いなら、これらの確率性値から引かれた比例的な量が完全に（彼・それ）らを使い果たさないでしょう。
【０１４５】
[6a]-[7a] が例証された学習方法論を実装するために使われることができる一般的な等式図 13d 。 その g12 （ｐ（ｋ）） ＝ （１/１５） p2 （ｋ）と g13 （ｐ（ｋ）） ＝ （２/１５） p3 （ｋ）、 [6a]-[7a] が中に壊されることができる方程式という条件のもとで：
【０１４６】
【数２８】
2005520259.tif 000036
図 13e が方法論が、３つの要素から成る物品組み合わせ下位グループであるとき、物品確率性分配ｐを更新するために使われる絵を描く（ s3 が現在選択されます、そして子供６０５は引き起こされた物品の組み合わせに合うことに成功します（（すなわち、（ ＝ ０）。 この場合、直観力モジュール７１５は３つの要素から成る物品組み合わせ下位グループに付言すると平らに子供の技能を促進させようと試みるであろう（子供６０５がその後組み合わせが設定するいっそう難しい３つの要素から成る下位グループによって促されるであろうという確率性を増やすことによっての s3 （ s3 。 モジュール７１５がこれを達成するという直観力はを確率性分配ｐを確率性価値感 p1 と p2 から確率性価値 p3 まで動かしています。 特に、３つの要素から成る物品組み合わせ下位グループ（釣り合った値を引くことによって、 s1 が確率性値 p1 から「ｘ」と等しくて、そして確率性値 p3 にそれを加えて、そして確率性値 p2 から「ｙ」と等しい比例的な値を引いて、そして確率性値 p3 にそれを加えて報酬を与えられます。
【０１４７】
子供６０５が一つの物品のコンビネーションにずっと熟練しているので（ s1 よりダブル物品のコンビネーションで（ s2 、モジュール７１５が確率性価値 p2 よりもっと確率性価値 p1 を減らそうと試みるという直観力。 確率性値 p1 から引かれる比例的な量がそれが確率性値 p2 から、すなわち、比例的な値「ｘ」を引いたより大きいことを要求することによって、モジュール７１５がこれを達成するという直観力は釣り合った値「ｙ」より高く設定されます。 例えば、「ｘ」が２/１５に等しくあり得ます、そして「ｙ」が１/１５に匹敵することができます。
【０１４８】
顕著に、方法論例証する中にいる図 13e が確率性価値感 p2 と p3 から引かれて、そして、人形６００が平らに安定した方法で速く子供のより高い技能に順応することができるように、確率性価値 p1 に加えられる比例的な量の上に制御を許します。 すなわち、もし確率性価値感 p1 と p2 が比較的高いなら、これらの確率性値から引かれた比例的な量が速く（彼・それ）らを減少させて、そして確率性値 p3 を増やすであろうのに対して、もし確率性価値感 p1 と p2 が比較的低いなら、これらの確率性値から引かれた比例的な量が完全に（彼・それ）らを使い果たさないでしょう。
【０１４９】
[6a]-[7a] が例証された学習方法論を実装するために使われることができる一般的な等式図 13e 。 その g31 （ｐ（ｋ）） ＝ （２/１５） p1 （ｋ）と g32 （ｐ（ｋ）） ＝ （１/１５） p2 （ｋ）、 [6a]-[7a] が中に壊されることができる方程式という条件のもとで：
【０１５０】
【数２９】
2005520259.tif 000037
図 13f が方法論が、３つの要素から成る物品組み合わせ下位グループであるとき、物品確率性分配ｐを更新するために使われる絵を描く（ s3 が現在選択されます、そして子供６０５は引き起こされた物品の組み合わせに合うことに成功しません（（すなわち、（ ＝ １）。 この場合、子供６０５がその後組み合わせが設定したいっそう難しい３つの要素から成る下位グループによって促されるであろうという確率を減少させることによって、モジュール７１５が子供６０５に過度に挑戦することを妨げようと試みるであろうという直観力（ s3 。 モジュール７１５がこれを達成するという直観力はを確率性分配ｐを確率性価値 p3 から確率性価値感 p1 と p2 まで動かしています。 特に、３つの要素から成る物品組み合わせ下位グループ（確率性値 p3 から「ｘ」（例えば、 p3 の１/５）と等しい比例的な値を引いて、そして確率性価値感 p1 と p2 にそれを配ることによって、 s3 がペナルティーを課されます。
【０１５１】
３重の物品コンビネーションセットを持っている子供の故障から（ s1 が子供６０５が比較的二重の物品のコンビネーションに熟練していないかもしれないことを示します（ s2 、ただ必ずしもより容易な一つの物品のコンビネーションで熟達しているのではなく（ s1 、子供６０５がそれと共に過小に挑戦されないことを保証するべき確率性価値 p1 よりいっそう多くが物品コンビネーション下位グループをシングルにするという価値 p2 が増やされるという確率性（ s1 。 例えば、「ｘ」の大きさは確率性価値感 p1 に付け加えました、そして p2 はそれぞれ１/３と２/３であり得ます。 顕著に、中に例証された方法論図 13f が確率性価値感 p1 と p2 に加えられる相対的な量の上に制御を許します。 すなわち、量は値 p2 が常にそれによって子供６０５が一つの物品コンビネーション下位グループで過小に挑戦されないことを保証している確率性価値感 p1 と p2 の現在の大きさにかかわらず量が確率性値 p1 に付け加えたより大きいであろうという確率性に加わった（ s1 。
【０１５２】
方程式［２０］と［ 21a ］が例証された学習方法論を実装するために使われることができる概要図 13f 。 その h3 （ｐ（ｋ）） ＝ 等式［２０］と［ 21a ］が分解されることができる（１/５） p3 （ｋ）、 d31  ＝ １/３と d32  ＝ ２/３、という条件のもとで：
【０１５３】
【数３０】
2005520259.tif 000038
モジュール７１５が前にただ現在引き起こされた物品の組み合わせの困難に基づいた学習方法論を選んでいると描写されたという直観力であるけれども（ｉと結果値（モジュール７１５がその決定を現在の確率性のような、他の因数に基礎づけるかもしれないという直観力piを高く評価します。 例えば、一つの物品コンビネーション下位グループを仮定する（ s1 が現在選択されます、そして子供６０５は引き起こされた物品のコンビネーションに合うことに成功します（（すなわち、（ ＝ ０）、もし確率性値 p3 が確率性値 p2 、学習方法論の修正された版が例証したより高等であるなら中にいる図 13a が選択されることができますその中に学習移行をより滑らかにする値 p1 が確率性値 p2 に加えられることができるという確率性から引かれた量のすべて。
【０１５４】
今教育のプログラム７００の構造を記述して、教育のプログラムによって行われたステップ７００が図１４に参照で記述されるでしょう。 最初に、確率性更新モジュール７２０は物品確率性分配ｐ（ステップ８０５）を初期化します。 例えば、教育のプログラム７００は子供６０５が初めに人形６００、どちらのケースにかと同じ位置にある比較的低い技能を示すと想定するかもしれない、イニシャルは一つの物品コンビネーション下位グループに対応している確率性価値感piを結合した（ s1 が０.８０に匹敵することができます、そしてイニシャルはダブル物品コンビネーション下位グループに対応している確率性価値感piを結合しました（ s2 が０.２０に匹敵することができます。 それで、確率性分配ｐは一つの物品コンビネーション下位グループに向かって重みをかけられる（ s1 、初めに、子６０５がより容易な一つの物品のコンビネーションで促されるであろうというより高い確率があるように（ｉ．。
【０１５５】
物品セレクションモジュール７２５のその時疑似 − はランダムに物品の組み合わせを選ぶ（ｉが物品確率性分配ｐから、そしてそれに応じてその選択された物品の組み合わせで子供６０５を促します（ｉ（ステップ８１０）。 物品確率性分配ｐがそれぞれの３つの物品コンビネーション下位グループのためにただ３つの確率性価値感piを含んでいるだけである代わりのケースで（ｓ、物品セクションモジュール７２５ pseudo-randomly は物品コンビネーション下位グループを選択します（ｓ、そしてそれから選択された物品コンビネーション下位グループから（ｓが、ランダムに物品のコンビネーションを選択します（ｉ．。
【０１５６】
物品の組み合わせの後に（ｉが選ばれた、評価モジュール７３０が物品の組み合わせであるか否かにかかわらずそれから決定する結果（ｘが子供６０５によって選ばれた、すなわち、子供が論文６１０を人形６００（ステップ８１５）に適用したか否かにかかわらず。 子供に６０５回論文６１０を人形６００に適用することか、あるいは適用を誤られた論文６１０を変えることを許すために、ある一定の時期が期限が切れた後、この決意は作られることができます（例えば、１０秒）。 もし物品のコンビネーションであるなら（ｘがステップ８１５において子供６０５によって選ばれませんでした、教育のプログラム７００はそれから、もし物品のコンビネーションであるなら、それが再び決定されるステップ８１５に戻ります（ｘが選ばれました。 もし物品のコンビネーションであるなら（ｘが子供６０５によって選ばれました、結果評価モジュール７３０はそれからそれが物品のコンビネーションに合うかどうか決定します（ｉが人形のそばに６００を引き起こして、そして結果価値を生み出します（それに対しての回答（ステップ８２０）で。
【０１５７】
使われる学習方法論を結果価値に基づいて物品確率性分配ｐを更新するよう選ぶことによって、モジュール７１５がそれから確率性更新モジュール７２０の機能性を修飾するという直観力（そして含まれる論文の数引き起こされた物品の組み合わせの中で（ｉ（ステップ８２５
それから、方程式を使っている確率性更新モジュール７２０は直観力によってモジュール７１５を選びました、と物品確率性分配ｐ（ステップ８３０）が更新します。 特に、物品確率性分配ｐを更新するとき、確率性更新モジュール７２０は初めに物品確率性分配ｐを３つの確率性価値感piが３つの物品組み合わせ下位グループに対応しているようにしていると見なす（ｓ．。 最初の更新の後に、確率性更新モジュール７２０はそれから均等に物品の組み合わせに対応している確率性価値感piに３つのアップデートされた確率性価値感piを分配する（。 すなわち、一つの物品コンビネーション下位グループに対応している確率性値pi（ s1 が９つの一つの物品のコンビネーションに対応している確率性価値感piに分配されます（ｉ；二重の物品コンビネーション下位グループに対応している確率性値pi（ s2 が２２の二重の物品のコンビネーションに対応している確率性価値感piに分配されます（ｉ；そして３つの要素から成る物品コンビネーション下位グループに対応している確率性値pi（ s3 が１２の３重の物品のコンビネーションに対応している確率性価値感piに分配されます（ｉ．。 物品確率性分配ｐが実際に３つの論文を含んでいる代わりの具体化で確率性が３つの物品コンビネーション下位グループに対応しているpi（ｓ、更新モジュール７２０がただその後物品セレクションモジュール７２５によって選ばれる３つの物品確率性価値感piをアップデートするという確率性。高く評価します プログラム７００はそれからステップ８１０に戻ります。
【０１５８】
それの上に７００が操作するプログラムが前に引き起こされた仕事、例えば、物品のコンビネーションと関係があると描写された行動であるけれども、行動は同じく子供６０５によってプレーされることができる教育のゲームに関連していることができます。 （図１５で示される）９００が現在の発明のとおりに開発したもう１つの一人のプレーヤーの教育のプログラムが前に記述された子供の学習おもちゃ６００の修正という環境で記述される（図１１で示されます）。
【０１５９】
修正された人形６００は３つの教育のゲームを含んでいることができる（ゲームによって表されました（子供６０５に提供されることができる１つの − （３）。 これらの教育のゲームは困難の異なった度を持っているでしょう。 例えば、第１ゲーム（１が子供６０５に論文１を一度に人形６００に適用するよう促すゲームに合う比較的容易な論文であり得ます。 第２ゲーム（２が子供６０５が入力することができた一連の色を持っている子供６０５が（見せられない）カラーキーパッドを使うことを促す記憶ゲームに合ういっそう困難な色であり得ます。 第３ゲーム（どちらが引き起こされた数に合計してなるべきであるかについて、３が６０５が色分けされていて一緒に返答する子供が金額であると数値化する数を持っている子供６０５を促すさらにいっそう難しい認知ゲームであり得ます。
【０１６０】
この場合、いっそう難しいゲームを子供として彼あるいは彼女に６０５人のマスター、人形６００、を与えることによって、人形６００は子供６０５に挑戦する方法を探します。 例えば、もし子供６０５がゲームに合って論文において技能を示すなら（１、人形６００が論文がゲームに合うという状態で、それほどしばしば子供６０５を引き起こさないでしょう（１とさらに多くがカラーが記憶ゲームに合うという状態で、しばしば子供６０５を引き起こします（２と認知ゲーム（３。 もし子供６０５が記憶ゲームに合って色において技能を示すなら（２、人形６００が論文がゲームに合うという状態で、それほどしばしば子供６０５を引き起こさないでしょう（１と記憶ゲームに合っている色（２とさらに多くが認知ゲームでしばしば子供６０５を引き起こします（３。 もし子供６０５が認知ゲームにおいて技能を示すなら（３、人形６００がさらにいっそうしばしば認知ゲームを引き起こすでしょう（子供６０５への３。
【０１６１】
６００が、子供６０５に挑戦して、そして学習プロセスを挫折させることについて、同じく避けようと努める人形。 例えば、もし子供６０５が認知ゲームにおいて技能を示さないなら（３、人形６００が認知ゲームでそれほどしばしば子供６０５を引き起こさないでしょう（３とさらに多くが論文がゲームに合うという状態で、しばしば子供６０５を引き起こします（１と記憶ゲームに合っている色（２。 もし子供６０５が記憶ゲームに合って色において技能を示さないなら（２、人形６００が色が記憶ゲームに合うという状態で、それほどしばしば子供６０５を引き起こさないでしょう（２と認知ゲーム（３とさらに多くが論文がゲームに合うという状態で、しばしば子供６０５を引き起こします（１。 もし子供６０５がゲームに合って論文において技能を示さないなら（１、人形６００はさらにいっそうしばしばゲームに合っている論文を提出するでしょう（子供６０５への１。
【０１６２】
教育のプログラム９００はそれが行動を扱うという例外で前に記述された教育のプログラム７００に類似している（教育のゲームとして、物品のコンビネーションと楽しみ、子行動、よりどちらかと言うと、ｉ（指定されるように、子供６０５によって入力されるための行動としてｘ通り過ぎてゲームに合っている論文のケースで論文を入力して現在、すなわち、やる気満々で教育にプレーする（メモリゲームに合って色のケースで色を入力している１（２と番号を入力することは認知ゲームのケースで色をコードしました（３。
【０１６３】
これを目指して、教育のプログラム９００は一般に probabilistic 学習モジュール９１０と直観力モジュール９１５を含みます、そしてそれは修正された人形６００のために特に調整されます。 probabilistic 学習モジュール９１０は確率性更新モジュール９２０、ゲームセレクションモジュール９２５と結果評価モジュール９３０を構成します。 特に、結果評価モジュール９３０が教育のゲームを評価することに責任があることで、確率性更新モジュール９２０は主に平らに子の現在の技能を学習することに責任がある（行動と比較して人形６００によって引き起こされたｉ（子６０５によって選ばれたｘ。 ゲームセレクションモジュール９２５は主に平らに子６０５のゲームを選ぶ習得される技能を使うことに責任がある（子に６０５を与えたｉ。 直観力モジュール９１５は教育のプログラム９００を学ぶことを目的に向けて、そして特に、動的に平らに子６０５の技能をより高いレベルに押しやることに責任があります。 この場合、モジュール９１５が確率性更新モジュール９２０の上に、そして特に作用するという直観力は確率性更新モジュール９２０が使うであろう方法論をゲーム確率性分配ｐを更新するよう選びます。
【０１６４】
これを目指して、結果評価モジュール９３０は教育のゲームを受け取るように設定される（ゲームセレクションモジュール９２５（すなわち、人形６００によって子供６０５に手渡される３つの教育のゲームの１つ）からのｉそして行動を受ける（子６０５からのｘ（すなわち、子供６０５が現在の教育のゲーム（ｉ）の間に人形６００の中に入力する動き。 評価モジュール９３０が同じく行動であるか否かにかかわらず決定するように設定される結果（ｘが６０５が中で成功している子から選択された教育のゲームを受け取りました（結果値を持っている、ｉ（前もって決定された２の１つに等しいことは、もし子行動であるなら、例えば、「０」を高く評価します（ｘは選択された教育のゲームの中で成功しています（もし子行動であるならｉと「１」（ｘは選択された教育のゲームの中で成功していません（ｉ。 この場合、Ｐタイプの学習方法論が使われます。 オプションとして、ＱとＳタイプ学習方法論が子行動を数量化するために使われることができる（比較的成功しているか、あるいは不成功のｘ。
【０１６５】
確率性更新モジュール９２０は物品確率性分配ｐが３つの教育のゲームに対応して３つの確率性価値感piを含んでいるという状態で、直観力モジュール９１５によって指揮された、方法でゲーム確率性分配ｐを生成して、そして更新するように設定される（ｉ．。 ９２５が確率性から物品確率性分配ｐを受け取って（そのために）配置されるゲームセレクションモジュールは教育ゲームを選択してランダムにモジュール９２０と疑似 − 最新のものにする（プログラム７００の物品セレクションモジュール７２５と同じ方法でのそれからのｉが物品コンビネーション下位グループを選びます（ｓ．。
【０１６６】
モジュール９１５がパフォーマンスインデックスの上にモジュール９２０ベースの確率性更新の機能性を修飾するために配置されるという直観力（そしてこの場合、現在の教授と比較しての６０５が率直に話す平らに子の現在の技能人形６００。 望ましい具体化、パフォーマンスインデックスで（現在選択された教育のゲームの困難の度に関して数量化されます（ｉと結果値（（すなわち、かどうか行動（子６０５によって選ばれたｘは成功しています）。 この点に関して、パフォーマンスインデックス（瞬間的です。 教育のプログラム９００のパフォーマンスが同じく累積的なパフォーマンスインデックスに基づき得ることは、しかしながら、感謝されるべきである（。 例えば、教育のプログラム９００は教育のゲームで成功した子のパーセンテージについて記録を留めることができる（ｉ．。
【０１６７】
モジュール９１５が確率性更新モジュール９２０の機能性を修飾するという直観力はモジュール７１５が確率性更新モジュール７２０の機能性を修飾するという前に記述された直観力と同じ方法です。 モジュール９１５がどの更新している方法論が使われるであろうか、そしてどの教育のゲームか決定するという直観力である（敬意で記述されて報酬を与えられるか、あるいはそれに類似している方法で罰せられるでしょうそうすること図 13a  − ｆ．。 例えば、モジュール９１５が確率性更新モジュール９２０を向ける直観力は教育のゲームに対応している確率性値（ｓ）piからゲーム確率性分配ｐを変える（教育のゲームに対応している確率性値（ｓ）piにより小さい困難なレベルと結び付けられたｉ（子供６０５が比較的現在選択された教育ゲームに成功を収めているとき、より大きい困難なレベルと結び付けられたｉ（ｉと教育のゲームに対応している確率性値（ｓ）piからゲーム確率性分配ｐをシフトするために（教育のゲームに対応している確率性値（ｓ）piにより大きい困難なレベルと結び付けられたｉ（子供６０５が現在選択された教育ゲームにおいて比較的不成功であるとき、より小さい困難なレベルと結び付けられたｉ（ｉ．。
【０１６８】
例証された具体化、Ｐタイプの学習方法論で（（「０」あるいは「１」に等しいです）、どのケースで、使われる、子供６０５が絶対的に成功しているか、あるいはどんな所定の教育のゲームにでも失敗していると想定される（ｉ． Alternatively 、ＱとＳタイプ学習方法論（（「０」と「１」の間にあります）、どのケースで、使われる、子供６０５が部分的に成功しているか、あるいはどんな所定の教育のゲームにでも失敗し得ると想定される（ｉ．。 例えば、結果値（もし子供行動の大部分であるなら、より小さい値であるかもしれません（ｘ成功していて、そして、もし子供行動の大部分であるなら、より大きい値であるかもしれない（ｘは不成功です。
【０１６９】
モジュール９１５が（それ・そこ）で例証された学習方法論から選ぶことができる直観力図 13a  −それで教育のゲームのその選択（それがゲームに合っている比較的容易な論文を選択しないように、ｉはあまりにも不規則ではなく、モジュール９１５がオプションとしてゲームセレクションモジュール９２５を修飾するかもしれないという直観力です（比較的難しい認知ゲームの後の１（３が選ばれて、そして比較的難しい認知ゲームを選びません（ゲームに合っている比較的容易な論文の後の３（１が選ばれました。 それで、人形６００の教授レベルはゲームに合って論文をプレーする傾向があるであろう（１、それからメモリゲームに合っている色（２、そして次に認知ゲーム（子６０５としての、３が学習します。
【０１７０】
今教育のプログラム９００の構造を記述して、教育のプログラムによって行われたステップ９００が図１６に参照で記述されるでしょう。 最初に、確率性更新モジュール９２０はゲーム確率性分配ｐ（ステップ１００５）を初期化します。 例えば、教育のプログラム９００は子供６０５が初めに人形６００、どちらのケースにかと同じ位置にある比較的低い技能を示す、最初の確率性がゲームに合って比較的容易な論文に対応してpiを高く評価すると想定するかもしれない（１が０.８０とメモリゲームに合っている色に対応している最初の確率性値piに匹敵することができます（２が０.２０に等しくあり得ます。 それで、確率性分配ｐはゲームに合っている論文に向かって重みをかけられる（１、初めに、子６０５がより容易な論文がゲームに合うという状態で、促されるであろうというより高い確率があるように（ｉ．。
【０１７１】
ゲームセレクションモジュール９２５のその時疑似 − はランダムに教育のゲームを選ぶ（ｉがゲーム確率性分配ｐから、そしてそれに応じてその選択されたゲームで子供６０５を引き起こします（ｉ（ステップ１０１０）。
【０１７２】
教育のゲームの後に（ｉが選ばれました、結果評価モジュール９３０はそれから動きを受け取ります（子供６０５（ステップ１０１５）からのｘそして決定するゲームであるか否かにかかわらず（ｉが完了されました（ステップ１０２０）。 もし選択された教育のゲームであるなら（ｉがステップ１０１５において完了されませんでした、教育のプログラム９００はそれからそれが行動を受けるステップ１０１５に戻ります（子供６０５からのｘ。 もし選択された教育のゲームであるなら（ステップ１０１５においてｉが完了されました、評価モジュール９３０がそれから決定する結果は訴訟であるか否かにかかわらずです（成功した６０５がそうである子供からのｘ、そして結果価値を生み出します（それに対しての回答（ステップ１０２５）で。
【０１７３】
使われる学習方法論を結果価値に基づいて物品確率性分配ｐを更新するよう選ぶことによって、モジュール９１５がそれから確率性更新モジュール９２０の機能性を修飾するという直観力（そして現在プレーされた教育のゲーム（ｉ（ステップ１０３０）。
【０１７４】
それから、方程式を使っている確率性更新モジュール９２０は直観力によってモジュール９１５を選びました、と物品確率性分配ｐ（ステップ１０３５）が更新します。 ９００がランダムにゲームセレクションモジュール９２５の再び疑似 − 場合はステップ１０１０それから戻るプログラムは教育のゲームを選択する（ｉがゲーム確率性分配ｐから、そしてそれに応じてその選択されたゲームで子６０５を引き起こします（ｉ．。
【０１７５】
おもちゃ６００の上記である - 記述されたオペレーションに関するいっそう特定の細部がリファレンスによってここに付加されて、そしてここに前に含まれてコンピュータ・プログラムリスト付録で見いだされることができます。 ファイル「直観力知性 - simonsays.doc 」がゲームが２つのモードでプレーされることができることを示すことは指摘されます。
【０１７６】
特に、ハードウェアモード（ USB を経験しているコミュニケーション）で、おもちゃは USB コントローラーボードの上にデジタルロジックボードに接続しています。 USB ケーブルがＰＣと USB コントローラーボードの上に USB ポートを結びます。 ＰＣの上の単純な USB ソフトウェアドライバがデジタルロジックによって生み出される「コード」を読むのを助けます。 デジタルロジックはおもちゃのポイント種々のスイッチとセンサーに関係しています。 センサーはおもちゃの上に、アクセサリーが置かれます（あるいはセンサーに接続しました）とき、閉じられている開いている回路です。 おもちゃのそれぞれの論文あるいはアクセサリーが異なった抵抗器値を持っています。 デジタルロジックは閉じられていて、そして開いていて回路がどのセンサーであるか決定します、そしてそれをスイッチがの上そしてから外れている、そして論文の抵抗器値がセンサーと接続しました。 これらのインプットに基づいてデジタルロジックが異なったコードを生み出します。 デジタルロジックによって生み出されたコードがＰＣでプログラムによって処理されます。
【０１７７】
ソフトウェアモードで、テキスト・ボックスに直接コードをタイプすることによって、ハードウェアコミュニケーションはシミュレートされます。 ソフトウェアバージョンエミュレーションは USB コミュニケーションの必要とデジタルロジック回路コード世代を削除します。 ゲーム演劇のために必要な規約は異なったせりふ付けのために変数で前もって初期化されます。 おもちゃがテストされることができるように、おもちゃによって期待されるコードはスクリーンの上に同じく見せられます。 もし期待されたコードとテキスト・ボックスでタイプされたコード（あるいはハードウェアによって生成されたコード）が同じである、それがそうであるなら、子に関して成功を考えてください。
【０１７８】
一人のユーザーの電話番号リストプログラム
ゲームとおもちゃアプリケーションがただこれまでのところ詳細で記述されるだけであったけれども、学習プログラム１００はさらにもっと多くのアプリケーションを持っていることができます。 例えば、図１７と１８、（図１９で示される）１２００が現在の発明のとおりに開発したプライオリティリストプログラムに言及することは移動電話１１００という環境で記述されます。 （図１９で示される）電話ユーザー１１１５に種々の項目を示すことに対して、移動電話１１００はディスプレイ１１１０を構成します。 移動電話１１００はさらに電話ユーザー１１１５が電話番号をダイアルして、そして移動電話１１００の機能のプログラムを計画することができるキーパッド１１４０を構成します。 終わりまで、キーパッド１１４０はナンバーキー１１４５、スクロールのキー１１４６とセレクションのキー１１４７を含みます。 移動電話１１００はさらに議長１１５０、電話ユーザー１１１５が wirelessly に会話を続けることができるマイクロホン１１５５とアンテナ１１６０を含みます。 移動電話１１００はさらにキーパッド電気回路１１７０、制御装置電気回路１１３５、メモリ１１３０とトランシーバー１１６５を含みます。
【０１７９】
電話ユーザー１１１５によって入られるように、キーパッド電気回路１１７０はキーパッド１１４０からシグナルを解読して、そしてコントロール電気回路１１３５に（彼・それ）らを供給します。 コントロール電気回路１１３５は電話と声シグナルの伝達とレセプションをコントロールします。 伝達様式の間に、コントロール電気回路１１３５はマイクロホン１１５５からトランシーバー１１６５まで声シグナルを提供します。 トランシーバー１１６５はコミュニケーションのためにアンテナ１１６０を通して（見せられない）遠い駅に声シグナルを伝達します。 受け取っている様式の間に、トランシーバー１１６５は遠い駅からアンテナ１１６０を通して声シグナルを受信します。 コントロール電気回路１１３５はトランシーバー１１６５から議長１１５０までそれから受け取った声シグナルを提供します、そしてそれは電話ユーザー１１１５に聞こえるシグナルを提供します。 メモリ１１３０は移動電話１１００の基本的な作用することのために制御装置電気回路１１３５によって実行されるプログラムをストアします。 多くの点で、これらの要素は産業で標準的です、そしてそのために（彼・それ）らの一般的な構造とオペレーションは短さの目的のために詳細で論じられないでしょう。
【０１８０】
典型的な移動電話が持っている標準的な特徴のほかに、しかしながら、移動電話１１００は１１２０年そ（れ・こ）から電話ユーザー１１１５が電話番号を選ぶことができる大好きな電話番号リストが巻き物とキーパッド１１４０の上の選り抜きのボタン１１４６そして１１４７を使っているのを展示します。 例証された具体化で、大好きな電話番号リスト１１２０は随時６つの電話数１８２０を持っています、そしてそれは２つと４つの数のそれぞれのセットで電話ユーザー１１１５に示されることができます。 リスト１１２０の中の電話番号の合計の数が変化するかもしれなくて、そして行儀のどんな多種多様さででも電話ユーザー１１１５に示されることができることは、しかしながら、指摘されるべきです。
【０１８１】
動的に、制御装置電気回路１１３５によってメモリ１１３０にストアされて、そして実行されるプライオリティリストプログラム１２００は電話ユーザーの１１１５の現在の通話習癖に基づいて電話番号リスト１１２０を最新のものにします。 例えば、プログラム１２００は電話番号が電話をされたタイムの数に基づいて大好きな電話番号リスト１１２０を維持します、コールされた（人たち・もの）の最近の活動は、大好きな電話番号リスト１１２０が多分電話ユーザー１１１５が随時電話をすると予測される電話番号を含んでいるであろうように、番号と電話番号が（今まで）あったタイムピリオド（例えば、日、晩、週末、週日）がコールしたと電話で知らせます。 下のそれ以上の詳細、１２００が存在あるいは非実在を使うリストプログラムで記述されるであろうようにパフォーマンスインデックスとして包括的な電話番号リストの上に現在電話番号と呼ぶ（測定することにおいて、電話ユーザー１１１５が数を使っている電話番号をダイアルすることを必要とされないように、大好きな電話番号リスト１１２０が電話番号と呼ばれる未来を含むであろうことを保証することについてのその目的と関係を持ったその演技は１１４５に調子を合わせます。 この点に関して、演技がインデックスを付けると言われることができる（瞬間的です。 代わりに、あるいはオプションとして、リストプログラム１２００は同じく包括的な電話番号リストの上に電話番号の場所をパフォーマンスインデックスとして用いることができる（。
【０１８２】
今図１９に言及して、リストプログラム１２００は一般に probabilistic 学習モジュール１２１０と直観力モジュール１２１５を含みます、そしてそれは移動電話１１００のために特に調整されます。 probabilistic 学習モジュール１２１０は確率性更新モジュール１２２０、電話番号セレクションモジュール１２２５と結果評価モジュール１２３０を構成します。 特に、確率性更新モジュール１２２０は主に電話ユーザーの１１１５の通話習癖を学んで、そして包括的な電話番号リストを更新することに責任がある（それは電話番号を（彼・それ）らがどんな所定の時間期間にでも将来呼ばれる可能性が高いという命令に置きます。 評価モジュール１２３０が包括的な電話番号リストを評価して責任がある結果（現在の電話番号と比較して（電話ユーザー１１１５によって呼ばれた ｘ 。 電話番号セレクションモジュール１２２５は主に電話番号下位グループを選択することに責任がある（包括的な電話番号リストからのｓ（終局のディスプレイのために電話ユーザー１１１５に大好きな電話番号リスト１１２０として。 電話番号と呼ばれて次に電話ユーザーの１１１５を含む可能性が高いモジュール１２１５が、大好きな電話番号リスト１１２０を示して、目的に向かって、そして特にリストプログラム１２００を学ぶことを指揮することに対して、責任があるという直観力。 この場合、モジュール１２１５が確率性に作用するという直観力はモジュール１２２０を最新のものにします、どちらかについての細部は下にそれ以上の詳細で記述されるでしょう。
【０１８３】
これを目指して、電話番号セレクションモジュール１２２５は方程式［１］に類似していて、そして次の方程式によって表されることができる確率性更新モジュール１２２０から電話番号確率性分配ｐを受け取るように設定されます：
【０１８４】
【数３１】
2005520259.tif 000039
piが特定の電話番号に割り当てられる確率性値である（ｉ；ｎは電話番号の数です（包括的な電話番号リストの中のｉ（そしてｋ電話番号確率性分配ｐが更新された逐次的な時です。
【０１８５】
電話番号確率性分配ｐに基づいて、電話番号セレクションモジュール１２２５は包括的な電話番号リストを生み出す（それはリストされた電話番号を含んでいます（（彼・それ）らの関連づけられた確率性価値感piのとおりに順序づけられたｉ。 例えば、最初のリストされた電話番号（最後の（人・もの）が電話番号をリストしたのに対して、ｉが最も高い確率性価値piと結び付けられるでしょう（ｉが最も低い確率性価値piと結び付けられるでしょう。 それで、包括的な電話番号リスト（常に電話ユーザー１１１５によって電話をされたすべての電話番号を含んでいて、そして無制限です。 オプションとして、包括的な（人たち・もの）が番号リストに電話をかける（１１３０が圧倒されないメモリがめったに電話番号に電話をしないように、電話番号の限定された量、例えば、１００、含んでいることができます。 この場合、めったに電話番号に電話をしない（ｉが包括的な電話番号リストから結局は下がるかもしれません（。
【０１８６】
それは気付かれるべきである１総合中等学校それ電話番号リスト（電話番号確率性分配ｐから独立している必要がありません、しかしどちらかと言えば電話番号確率性分配ｐは包括的な電話番号リストとして用いられることができます（それが電話番号の包括的なリストを含んでいる限りにおいて（呼ばれた（人たち・もの）のすべてに対応しているｉが数に電話をかけます（ｘ．。 しかしながら、対応する確率性価値感piのとおりに、（彼・それ）らがいるオーダーのとおりによりむしろ注文される包括的な電話番号リストという環境でのリストプログラム１２００の局面が電話番号確率性分配でｐ．をリストしたと説明することは概念的により容易です。
【０１８７】
包括的な電話番号リストから（電話番号セレクションモジュール１２２５電話番号下位グループを選択する（ｓ（例証された具体化、電話ユーザー１１１５に大好きな電話番号リスト１１２０として展示されるであろう６つの電話番号（ｉ）で。 望ましい具体化、選択された電話番号下位グループで（ｓがそれらの電話番号を含んでいるでしょう（最も高い確率性価値感pi、すなわち、トップの６つの電話番号に対応するｉ（包括的な電話番号リストの上のｉ（。
【０１８８】
例として、模範的な包括的な電話番号リストで出発する表７を考慮に入れる（関連づけられた確率性でpiを高く評価します。
表７：包括的な電話番号リストのための模範的な確率性値
2005520259.tif 000040
【０１８９】
この模範的なケースで、（彼・それ）らがトップ６確率性価値感piと結び付けられるので、電話数９４９-３３９-２９３２、３４３-３９８５、２３９-３２０８、２３９-２９０８、３４３-１０９８、と３４９-００８５が大好きな電話番号リスト１２２０として選ばれるでしょう。
【０１９０】
評価モジュール１２３０が受けるように設定される結果電話番号と呼ぶ（キーパッド１１４０と包括的な電話番号リストによっての電話ユーザー１１１５からのｘ（電話番号セレクションモジュール１２２５から。 例えば、電話ユーザー１１１５は電話番号をダイアルすることができる（数を使っているｘは、電話番号を選択して、キーパッド１１４０の１１４５に調子を合わせます（キーパッド１１４０のか、あるいは他のいずれを通しての１１４６と１１４７でも意味する巻き物とセレクションの鍵を操作することによっての大好きな電話番号リスト１１２０からのｘ。 この具体化、電話番号で（ｘが電話番号の事実上無限のセットから選ばれることができます（すなわち、移動電話１１００によって電話をされることができるすべての正当な電話番号。 結果評価モジュール１２３０はさらに結果値を決定して、そして産出するように設定される（それ示すもし現在電話番号と呼ぶ（ｘが包括的な電話番号リストの上にあります（。 例証された具体化、結果値で（２つの前もって決定された値の１つに等しいです：「１」もし現在電話番号と呼ぶ（ｘが電話番号とマッチします（包括的な電話番号リストの上のｉ（そして「０」もし現在電話番号と呼ぶ（ｘが電話番号とマッチしません（包括的な電話番号リストの上のｉ（。
【０１９１】
結果である場合は、それはカモゲーム３００でそれほど同じでなくてありがたくあり得る価値（部分的に選択されたゲーム動きに基づいています（ｉ、結果価値（専門的にリストされた電話番号に基づいていません（ｉが電話番号セレクションモジュール１２２５によって、すなわち、電話番号下位グループを選びました（ｓ、しかしどちらかと言えばかどうか電話番号と呼ぶ（ｘが包括的な電話番号リストの上にあります（それが電話番号下位グループであるかどうかにかかわらず（ｓ．。 しかしながら、それが気付かれるべきである、それ結果価値（オプションとして、あるいは代わりに部分的に選択された電話番号下位グループに基づき得ます（ｓ、下にそれ以上の詳細で記述されるであろうように。
【０１９２】
モジュール１２１５が結果値を受け取るために配置されるという直観力（結果評価モジュール１２３０からそして確率性更新モジュール１２２０を修正します、そして特に、その後直ちに基礎を置かれた電話番号確率性分配ｐ。 特に、もし結果であるなら値（それを示して、「０」に等しいです現在電話番号と呼ぶ（ ｘ が包括的な電話番号リストの上に見いだされませんでした（直観力モジュール１２１５が呼ばれた（人たち・もの）が数に電話をかけると付け足す（包括的な電話番号リストへのｘ（リストされた電話番号として（ｉ．。
【０１９３】
電話番号（ｉが包括的な電話番号リストに加えられることができます（いろいろな方法で。 一般的、付加的な電話番号の場所（包括的な電話番号リストの中のｉ（piが割り当てた、あるいは確率性値piの若干の関数が割り当てた確率性値に頼ります。
【０１９４】
例えば、ケースで電話番号の数である場合は（ｉは限定されていないか、あるいはその限度、電話番号に達しませんでした（それにありそうなことに価値piを割り当てて、そして次の方程式のとおりに電話番号確率性分配ｐを renormalizing することによって、ｉが加えられるかもしれません：
【０１９５】
【数３２】
2005520259.tif 000041
ｉが新たに付加的な電話番号に対応する付加的なインデックスである（ｉ、piは数に電話をかけるために対応する確率性値です（ｉが包括的な電話番号リストに付け加えました（（ｘ）がpiが割り当てた確率性値であるｆ新たに付加的な電話番号（ｉは、 pj に残っている電話番号に対応するそれぞれの確率性値です（包括的な電話番号リストの上のｊ（そしてｋ電話番号確率性分布が最新のものにされた逐次的な時です。
【０１９６】
例証された具体化、付加的な電話番号に割り当てられた確率性価値piで（ｉはただ電話番号の数の逆です（包括的な電話番号リストの上のｉ（そしてそれでｆ（ｘ）同等ｎが包括的な電話番号リストについての電話番号の数である１つの / （ｎ ＋ １）（電話番号を加える前に（ｉ．。 それで、［２２］と［２３］がつぶれる方程式：
【０１９７】
【数３３】
2005520259.tif 000042
ケースで電話番号の数である場合は（ｉは限定されていて、そしてその限度、電話番号に達しました（価値piが取って代わられる最も低い対応するプライオリティで新たに電話番号と呼ぶ（それにありそうなことに価値piを割り当てて、そして次の方程式のとおりに電話番号確率性分配ｐを renormalizing することによってのｘ：
【０１９８】
【数３４】
2005520259.tif 000043
ｉが削除された電話番号によって使われるインデックスである（ｉ、piは数に電話をかけるために対応する確率性値です（ｉが包括的な電話番号リストに付け加えました（ｆ（ｘ）が確率性値である午後新たに付加的な電話番号に割り当てる（ｉは、 pj に残っている電話番号に対応するそれぞれの確率性値です（包括的な電話番号リストの上のｊ（そしてｋ電話番号確率性分布が最新のものにされた逐次的な時です。
【０１９９】
前と同じように、例証された具体化で、付加的な電話番号に割り当てられた確率性価値piを述べる（ｉはただ電話番号の数の逆です（包括的な電話番号リストの上のｉ（そしてそれでｆ（ｘ）同等ｎが包括的な電話番号リストについての電話番号の数である１ / ｎ（。 それで、［２４］と［２５］がつぶれる方程式：
【０２００】
【数３５】
2005520259.tif 000044
電話番号を加えることによって、工業ロボットが学習するスピードが制御され得ることは感謝されるべきである（電話番号確率性分配ｐの中の特定の場所へのｉ。 例えば、付加的な電話番号に割り当てられた確率性値pi（ｉが現在の確率性価値感pi、そんなものの平均であると計算されることができますそれ電話番号（ｉが包括的な電話番号リストの中央に加えられるでしょう（スピードを学んで平均をもたらすために。 付加的な電話番号に割り当てられた確率性値pi（ｉは上の百分位数（例えば２５％）として比較的速い学習スピードをもたらすことを計算に入れ得ます。 あるいは付加的な電話番号に割り当てられた確率性値pi（ｉはより低い百分位数（例えば７５％）として比較的遅い学習スピードをもたらすことを計算に入れ得ます。 それは気付かれるべきであるもし電話番号の限定された数があるならそれ（包括的な電話番号リストの上のｉ（それによって最も低い電話数をします（包括的な電話番号リストから削除されることについての可能性ポジションでのｉ（割り当てられた確率性piがそうであるべきである値は付加的な電話番号を起こすほど低い（包括的な電話番号リストの上にそしてから動揺するためのｉ（それが代わる代わる呼ばれて、そして呼ばれないとき。
【０２０１】
とにかく、もし結果値であるなら（それを示して、結果から評価モジュール１２３０年の同等「１」を受け取りました現在電話番号と呼ぶ（ ｘ が包括的な電話番号リストの上に見いだされました（直観力モジュール１２１５が学習方法論を使って電話番号確率性分配ｐを更新するために確率性更新モジュール１２２０を指揮します。 例証された具体化で、確率性更新モジュール１２２０は線形の報酬無活動のＰタイプの更新を利用します。
【０２０２】
例として、それを仮定する現在電話番号と呼ぶ（ｘが電話番号とマッチします（包括的な電話番号リストの上の１０（それで結果を価値に列します（ ＝ １。 同じく包括的な（人たち・もの）が番号リストに電話をかけると想定する（現在５０の電話番号を含んでいます（ｉ．。 この場合、一般的な更新している方程式［６］と［７］が、次のように、方程式［１０］と［１１］を使って拡大されることができます：
【０２０３】
【数３６】
2005520259.tif 000045
それで、対応する確率性価値 p10 は増やされる、そして電話番号確率性は残っている電話番号に対応しているpiを高く評価する（ｉが減少させられます。 価値について望ましい学習スピードに基づいて選択されます。 より低い（人たち・もの）、価値、について、より遅い（人たち・もの）、学習スピードとより高い（人たち・もの）、価値について、より高い（人たち・もの）、学習スピード。 望ましい具体化、価値でについて０.０２であるように選ばれました。 この場合、報酬 - 罰則Ｐタイプの更新が使われないので、等式［８］を最新のものにしている罰則と［９］が使われないであろうことは指摘されるべきです。
【０２０４】
それで、それは正当に評価されることができる、一般的な、それ特効薬がリストしたさらに多くが数に電話をかける（ｉが他のリストされた電話番号と比較してコールされます（ｉ、対応する確率性価値piがもっと増加していて、そして次の通りであると、それだけそのリストされた電話番号がより高いです（ｉが包括的な電話番号リストの上に上に動かされます（。 そんなもの、リストされた（人たち・もの）が数に電話をかけるという可能性として（ｉが選択された電話番号下位グループに含まれるでしょう（ｓ、そして、大好きな電話番号リスト１１２０が増やされるであろう（とき・から・につれて・ように）、電話ユーザー１１１５に示されました。 コントラスト、より少しで特定のリストされた電話番号（ｉが他のリストされた電話番号と比較してコールされます（ｉ対応する確率性価値piがそうであるさらに多くが減少した（確率性が対応してpiを高く評価する増加した（人たち・もの）、さらに多く、によってしばしばリストされた電話番号（ｉ）とそれでより低い（人たち・もの）をそのリストされた電話番号と呼びました（ｉが包括的な電話番号リストで動かされます（。 そんなもの、リストされた（人たち・もの）が数に電話をかけるという可能性として（ｉが電話番号下位グループに含まれるでしょう（電話番号セレクションモジュール１２２５によって選ばれて、そして電話ユーザー１１１５に大好きな電話番号リスト１１２０として展示されたｓが減少させられるでしょう。
【０２０５】
それは同じく学習オートマトンの性質、特定のリストされた電話番号の相対的な動きのそれほどためで正当に評価されることができる（何度かについて、ｉは問題ではありません電話番号（ｉが、そしてそれで、詳細がリストした時の合計の数が数に電話をかけるという事実と呼ばれます（ｉがコールされました最高がそれが大好きな電話番号リスト１１２０に含まれるであろうことを保証しないということです。 実際は、詳細の相対的な配置は電話番号をリストした（包括的な電話番号リストの中のｉ（ｓはいっそうリストされた（人たち・もの）が電話をかける時の数の機能の数です（ｉが最近コールされました。 例えば、もし合計であるなら時についてリストされた電話番号に達する（ｉがコールされます高い、しかし最近の（人たち・もの）に過去で呼ばれなかった、リストされた電話番号（ｉは包括的な電話番号リストの上に比較的低いかもしれません（そしてそれでそれは大好きな電話番号リスト１１２０に含まれないかもしれません。 それと対照的に、もし合計であるなら時についてリストされた電話番号に達する（ｉがコールされます低い、しかしそれが最近の過去、リストされた電話番号で呼ばれた（ｉは包括的な電話番号リストの上に比較的高いかもしれません（そしてそれでそれは大好きな電話番号リスト１１２０に含まれるかもしれません。 そんなものとして、学習工業ロボットが速く変化することに特定の電話ユーザー１１１５の通話パターンを適合させることは感謝されることができます。
【０２０６】
電話番号確率性分配ｐが電話番号のそれぞれの頻度に基づいて代わりに純粋にであり得ることは、しかしながら、指摘されるべきである（ｘ．。 例えば、されたｎつの電話の合計とそれぞれの電話番号が受け取った f1 、 f2 、 f3 ．．．である時の合計の数という条件のもとで、確率性は対応するリストされた電話のためにpiを高く評価する（ｉがそうであり得ます：
【０２０７】
【数３７】
2005520259.tif 000046
注目すべき、値piが前の確率性値pi（学習工業ロボット方法論によって特徴づけられるように）の関数ではなく、どちらかと言えばリストされた電話番号の頻度であるというそれぞれのありそうなこと（ｉと電話の合計の数がｎ．を呼びます。 純粋に頻度ベースの（人たち・もの）が、新しい電話番号であるとき、方法論を学ぶという状態で、（ｉが電話リストに加えられます（値piがただ１ / ｎであるであろうというその対応する確率性、あるいは代わりに、電話の合計の数の何か他の関数ｎ．。 オプションとして、ｎが先月、あるいは先週特定の時間ピリオド、例えば、これまでの３カ月、でなったｎが絶対ではないが、どちらかと言えば電話の合計の数を表すという電話の合計の数。 換言すれば、電話番号確率性分配ｐは移動平均に基づき得ます。 これはいっそうダイナミックな特徴を頻度ベースの学習方法論に提供します。
【０２０８】
とにかく、上に記述されるように、一つの包括的な電話番号リスト（それは時にかかわらず電話をされたすべての電話番号を含んでいます、そして週の日が生み出されて、そして最新のものにされます。 オプションとして、理解力があるいく人かが番号リストに電話をかける（生成されて、そして時と週の日に基づいて更新されることができます。 例えば、下の表８と９が模範的な包括的な電話番号リストを明らかにした（１そして（それぞれ電話番号を含んでいる２（ 1i そして（週日と週末の間に電話をされる 2i 。
表８：包括的な週日電話番号リストのための模範的な確率性値
2005520259.tif 000047
表９：包括的な週末電話番号リストのための模範的な確率性値
2005520259.tif 000048
【０２０９】
顕著に、模範的な包括的な電話番号リストのトップの６つの場所（１そして（２が異なった電話番号を含んでいます（ 1i そして（ 2i 、多分なぜならある特定の電話番号（ 1i （例えば、３４９-００８５、３２８-２３０２、と９２８-３８８２）が週日とある特定の電話番号の間にたいていただ電話をされただけでした（ 2i （例えば、３４３-１０９８、９４９-４８２-２３８２と４８３-４８３８）が週末の間にたいていただ電話をされただけでした。 模範的な包括的な電話番号リストのトップの６つの場所（１そして（２が同じく普通の電話番号を含んでいます（ 1i そして（ 2i 、多分なぜならある特定の電話番号（ 1i そして（（例えば、３４９-０２９２、３４３-３９８５、と３４３-２９２２）が週日と週末の間に呼ばれた 2i 。 顕著に、これらの普通の電話番号（ 1i そして（ 2i が模範的な包括的な電話番号リストで違って注文されます（１そして（２、多分電話ユーザーの１１１５の週日と週末通話パターンが違ってこれらの電話番号の注文に影響を与えたから。 見せられないけれども、包括的な（人たち・もの）が番号リストに電話をかける（１そして（２がさらに細分されることができる、例えば、日と晩までに。
【０２１０】
多数の包括的な電話番号リストがあるとき（それ包括的な電話番号リストの上に日そして／あるいは時、電話セレクションモジュール１２２５、結果評価モジュール１２３０、１２１５が操作する確率性更新モジュール１２２０と直観力モジュールによって分裂させられる（現在の日そして／あるいは時（時計あるいは制御装置電気回路１１３５によってストアされて、そして保守されたカレンダーによって得られるように）に基づいて。 特に、直観力モジュール１２１５は特定の包括的なリストを選ぶ（それは手術をされるでしょう。 例えば、週日の間に、直観力モジュール１２１５は包括的な電話番号リストを選ぶであろう（１と週末の間に、モジュール１２１５が包括的な電話番号リストを選ぶであろうという直観力（２。
【０２１１】
電話セレクションモジュール１２２５は包括的な電話番号リストのすべての注文を維持するであろう（しかし意志電話番号下位グループを選択する（特定の包括的な電話番号リストからのｓ（直観力によってモジュール１２１５を選択しました。 例えば、週日の間に、電話セレクションモジュール１２２５は大好きな電話番号リストを選ぶであろう（包括的な電話番号リストからのｓ（１と週末の間に、電話セレクションモジュール１２２５が大好きな電話番号リストを選ぶであろう（包括的な電話番号リストからのｓ（２。 それで、特定の大好きな電話番号リスト１１２０が次の（人たち・もの）が電話をかける可能性が番号を付ける１１１５がそれによって増加する現在の日カスタマイズされるであろう電話ユーザーに表示したことは感謝されることができる（電話ユーザー１１１５によって呼ばれた ｘ が電話ユーザー１１１５によって都合が良い選択のために大好きな電話番号リスト１１２０の上にあるでしょう。
【０２１２】
評価モジュール１２３０が決定するであろう結果もし現在電話番号と呼ぶ（ｘが電話番号とマッチします（包括的な電話番号リストの上に含まれるｉ（直観力によってモジュール１２１５を選択して、そして結果値を生成します（その後直ちに基礎を置かれた、そしてモジュール１２１５がそれに応じて選択された包括的な電話番号リストに対応して電話番号確率性分配ｐを修飾するであろうという直観力（。 例えば、週日、評価モジュール１２３０が決定する結果の間にもし現在電話番号と呼ぶ（ｘが電話番号とマッチします（包括的な電話番号リストの上に含まれるｉ（１とモジュール１２１５がそれから包括的な電話番号リストに対応して電話番号確率性分配ｐを修飾するであろうという直観力（１。 週末、評価モジュール１２３０が決定する結果の間にもし現在電話番号と呼ぶ（ｘが電話番号とマッチします（包括的な電話番号リストの上に含まれるｉ（２とモジュール１２１５がそれから包括的な電話番号リストに対応して電話番号確率性分配ｐを修飾するであろうという直観力（２。
【０２１３】
例証された具体化、結果評価モジュール１２３０で、確率性更新モジュール１２２０年と直観力モジュール１２１５がただ包括的な電話番号リストに作用するだけである（そして大好きな電話番号リストに関係していない（ｓ．。 それはただ仮定された１電話番号それ（対応しているｉそうすることしばしば、そして最近電話番号と呼ぶ（現在選択された電話番号下位グループでなかったｉ（ｓが結局は大好きな電話番号リスト１１２０と電話番号の中にその進路を努力して進むでしょう（対応しているｉそうすることめったに電話番号と呼ばない（現在選択された電話番号下位グループであったｉ（ｓが大好きな電話番号リスト１１２０について結局はその方法を除くでしょう。
【０２１４】
オプションとして、結果評価モジュール１２３０、確率性が次の（人たち・もの）が電話番号と呼んだチャンスを増やすこのプロセスの上にそれ以上の制御を提供するためにモジュール１２２０とモジュール１２１５が配置されることができるという直観力をアップデートする（ｘが電話番号とマッチするでしょう（選択された電話番号リストのｉ（ディスプレイのためにユーザー１１１５に大好きな電話番号リスト１１２０としてｓ。
【０２１５】
例えば、結果評価モジュール１２３０は結果価値を生み出すかもしれない（「１」と等しいですもし現在電話番号と呼ぶ（ｘが電話番号とマッチします（前に選択された電話番号下位グループでのｉ（ｓ、「０」もし現在電話番号と呼ぶ（ｘが電話番号とマッチしません（包括的な電話番号リストの上のｉ（そして「２」もし現在電話番号と呼ぶ（ｘが電話番号とマッチします（包括的な電話番号リストの上のｉ（しかし前に選択された電話番号下位グループでではなく（ｓ．。 もし結果であるなら、価値は「０」あるいは「１」、モジュール１２１５がモジュール１２２０が前と同じように記述した確率性更新を指揮するであろうという直観力です。 もし結果価値が「２」である、しかしながら、直観力モジュール１２１５がありそうなことを指揮しないであろうなら学習方法論を使って電話番号確率性分配ｐを更新するためにモジュール１２２０を最新のものにする、しかしその代わりにリストされた電話番号にありそうなことに価値piを割り当てるであろう（ｉ．。 例えば、割り当てられた確率性価値piは最後の電話番号に対応してそれより高いかもしれない（選択された電話番号下位グループでのｉ（ｓ、実施されて、その最後の電話番号を置き換えること（リストされた電話番号を持っているｉ（対応しているｉそうすること現在電話番号と呼ぶ（ｘ．。 結果評価モジュール１２３０は結果価値を生み出すかもしれない（例えば、他の値と等しい、「３」もし電話番号（電話番号に対応しているｘ（選択された電話番号下位グループでのｉ（ｓが１日で、あるいは２４時間、例えば、３つの時定義されたピリオドの中である特定数の時と呼ばれました。 この場合、直観力モジュール１２１５はありそうなことに価値piを割り当てるための確率性更新モジュール１２２０をリストされた電話番号に向けるかもしれない（多分対応する電話番号を置いているｉ（大好きな電話番号リストの上のｉ（ｓ．。
【０２１６】
提供するべきもう１つの例が、最初の副分配の p1 が選択された電話番号下位グループに対応するという状態で、学習プロセスの上に、ｐがそうであり得る分配が p1 と p2 を２つの副分配に細分したという電話番号確率性をコントロールする方が良い（とき・から・につれて・ように）（ｓと残っている電話番号に対応している２番目の副分配の p2 （包括的な電話番号リストの上のｉ（。 この方法で、最初そして２番目の副分配 p1 と p2 は、それによって比較的高い確率性価値感piが大好きな電話番号リストに対応するのを妨げて、お互いに影響を与えないであろう（さもなければオートマトンの学習を遅くするかもしれない残っている確率性価値感piを圧倒することからのｓ。 それで、最初そして２番目の副分配の p1 と p2 のそれぞれが同じあるいは異なった学習方法論でさえ独立して更新されます。 確率性更新モジュール１２２０の修正が前述の行儀で直観力モジュール１２１５によって達成されることができます。
【０２１７】
それを特定の値、例えば、０.５に制限することによって、モジュール１２１５が同じくどんな１つの確率性値piでもが残っている確率性を圧倒するのを阻止するかもしれないという直観力はpiを高く評価します。 このセンスで、学習モジュール１２１０は特定の確率性値piに一点に集まらないでしょう、そしてそれは移動電話１１００の目的ではありません。 すなわち、目的は一つの大好きな電話番号を見いださないことです、しかしどちらかと言えば電話ユーザーの１１１５の変化している通話パターンでダイナミックに変化する大好きな電話番号のリスト。 値piがこの目的をくじくであろうという一つのありそうなことへの集合。
【０２１８】
これまでのところ、リストプログラム１２００が瞬間的な結果価値を使うと説明された（パフォーマンスインデックスとして（電話番号と呼ばれる未来を含んでいるために大好きな電話番号リスト１１２０を維持することについてのその目的と関係を持ったそのパフォーマンスを測ることにおいて。 リストプログラム１２００の演技が同じく累積的なパフォーマンスインデックスに基づき得ることは、しかしながら、感謝されるべきである（。 例えば、リストプログラム１２００はコールされた（人たち・もの）のパーセンテージのトラック競技を電話番号にしておくことができる（電話番号とマッチするｘ（選択された電話番号下位グループでのｉ（ｓあるいは連続した数についての電話番号に電話をする（電話番号とマッチしないｘ（ｉが選択された電話番号下位グループを中に見つけませんでした（ｓ、が値を結果に基礎づけました（例えば、結果値であるか否かにかかわらず（同等「２。」この累積的なパフォーマンスインデックスに基づいて（直観力モジュール１２１５が学習スピードあるいは学習モジュール１２１０の性質を修飾することができます。
【０２１９】
電話ユーザー１１１５年の行動が電話番号をカバーすることは同じく記述された（電話からのｘが移動電話によって結果値を生成するために使われる１１００（すなわち、外向的な電話）になりました（。 代わりに、あるいはオプションとして、電話ユーザー１１１５年の動きはリストプログラム１２００のパフォーマンスを改善するために同じく他のインフォメーションをカバーすることができます。 例えば、電話ユーザー１１１５年の行動は呼ばれた（人たち・もの）の実際の選択が数に電話をかけるということを含むことができる（大好きな電話番号リストからのｘ（ｓ．。 このインフォメーション、モジュール１２１５がそうすることができる直観力、で例えば、電話番号を削除する（電話ユーザー１１１５によって選ばれなかった、しかしそれにもかかわらず大好きな電話番号リスト１１２０の上にあるｉ。 多分、これらの場合、電話ユーザー１１１５はこの特定の電話番号をダイアルすることをより好む（数を使っているｘが１１４５に調子を合わせて、そして彼あるいは彼女がそれを選択する必要がないと感じる、例えば、もし電話番号が電話ユーザー１１１５によく知られているなら。 それで、対応する（人たち・もの）が電話番号をリストした（ｉが大好きな電話番号リストの上に置き換えられるでしょう（もう１つの電話番号を持っているｓ（ｉ．。
【０２２０】
もう１つの例として、電話ユーザー１１１５年の行動は移動電話１１００によって受けられた電話（すなわち、入ってくる電話）から電話番号を含むことができます、そしてそれは、受け取られる電話番号が多分将来電話をされるであろう電話番号を表す限りにおいて、多分電話ユーザーの１１１５の通話パターンと関連します。 この場合、リストプログラム１２００はそれがおごる方法に類似している受け取られた電話番号を扱うかもしれない電話番号と呼ぶ（ｘ、例えば、結果評価モジュール１２３０は受け取られた電話番号が包括的な電話番号リストに見いだされるかどうか決定します（そして／あるいは選択された電話番号下位グループ（ｓとモジュール１２１５がこの決意に基づいてそれに応じて電話番号確率性分配ｐを修飾するという直観力。 代わりに、別個の包括的な電話番号リストが受け取られた電話番号のために保守されることができます、それで受け取られた電話番号と結び付けられた別個の大好きな電話番号リストがユーザーに示されることができます。
【０２２１】
まだもう１つの例、結果が高く評価するように（電話の重要性がその長さに比例していると想定して、電話の品質を決定するために、（入ってくるか、あるいは外向的な）特定の電話の累積的なタイムが測られることができるという点で、タイムベースであり得ます。 もし比較的長い電話のケース、モジュール１２１５が確率性値を割り当てることができるという直観力であるなら（もし包括的な電話番号に見いだされないなら () をリストするか、あるいは確率性価値を増やします（もしさもなければ割り当てられるか、あるいは増やされるであろうより高く対応する電話番号の包括的な電話番号リスト () に見いだされるなら。 それと対照的に、比較的短い電話、直観力のケースでモジュール１２１５が確率性値を割り当てることができる（もし包括的な電話番号に見いだされないなら () をリストするか、あるいは確率性価値を増やします（もしさもなければ割り当てられるか、あるいは増やされるであろうより低い対応する電話番号の包括的な電話番号リスト () に見いだされるなら。 電話の品質を測るとき、電話が終えられた後、処理は行われることができます。
【０２２２】
今リストプログラム１２００の構造を記述して、リストプログラムによって行われたステップ１２００が図２０に参照で記述されるでしょう。 このプロセスで、直観力モジュール１２１５は電話番号を区別しない（電話番号下位グループでリストされるｉ（ｓと包括的な電話番号リストの残りの上に見いだされるそれら（。
【０２２３】
最初に、評価モジュール１２３０が電話番号であるか否かにかかわらず決定する結果（ ｘ が呼ばれました（ステップ１３０５）。 代わりに、あるいはオプションとして、１２３０が電話番号であるか否かにかかわらず同じく決定するかもしれない評価モジュール（ｘが受けられました。 もし電話番号であるなら（ｘが受けられませんでした、プログラム１２００はステップ１３０５に戻ります。 もし電話番号であるなら（ ｘ が呼ばれて、そして／あるいは受け取られました、結果評価モジュール１２３０はそれが包括的な電話番号リストの上にあるかどうか決定します（そして結果価値を生み出します（それに対しての回答（ステップ１３１５）で。 もしそうであるなら（（ ＝ １）、モジュール１２１５が学習方法論をリストされた電話番号に対応している確率性価値piを増やすために使っている電話番号確率性分配ｐを更新するために確率性更新モジュール１２２０を指揮するという直観力（ｉ（ステップ１３２５）。 もしそうでなければ（（ ＝ ０）、モジュール１２１５が対応する電話番号を生み出すという直観力（ｉと任命者それが、結果において、包括的な電話番号リストにそれを加えることへの確率性価値pi（（ステップ１３３０）。
【０２２４】
電話番号セレクションモジュール１２２５はそれから包括的な電話番号リストを再注文する（そして電話番号下位グループを選択します（それから、そしてこの場合ｓ、リストされた電話番号（最も高い確率性を持っているｉがpiを高く評価します（例えば、トップ６）（ステップ１３４０）。 電話番号下位グループ（ｓがそれから電話ユーザー１１１５に大好きな電話番号リスト１１２０（ステップ１３４５）として展示されます。 リストプログラム１２００はそれから、もし電話番号であるなら、それが再び決定されるステップ１３０５に戻る（ ｘ が呼ばれて、そして／あるいは受け取られました。
【０２２５】
図２１に言及する、リストプログラム１２００のオペレーションが記述されるであろう、そこにかモジュール１２１５が電話番号を区別するという直観力（電話番号下位グループでリストされるｉ（ｓと包括的な電話番号リストの残りの上に見いだされるそれら（。
【０２２６】
最初に、評価モジュール１２３０が電話番号であるか否かにかかわらず決定する結果（ ｘ が呼ばれて、そして／あるいは受け取られました（ステップ１４０５）。 もし電話番号であるなら（ ｘ が呼ばれて、そして／あるいは受け取られました、結果評価モジュール１２３０はそれが電話番号とマッチするかどうか決定します（電話番号下位グループのいずれかでのｉ（ｓ（実施される、大好きな電話番号リスト１１２０）あるいは包括的な電話番号リスト（そして結果価値を生み出します（それに対しての回答（ステップ１４１５そして１４２０）で。 もし電話番号であるなら（ｘが電話番号とマッチします（大好きな電話番号リストの上のｉ（ｓ（（ ＝ １）、学習方法論をリストされた電話番号に対応している確率性価値piを増やすために使っているモジュール１２１５が電話番号確率性分配ｐを更新するために確率性更新モジュール１２２０を指揮するという直観力（あるいは電話番号確率性副分配 p1 と p2 ）（ｉ（ステップ１４２５）。 もし呼ばれた（人たち・もの）が数に電話をかけるなら（ｘが電話番号とマッチしません（包括的な電話番号リストの上のｉ（（ ＝ ０）、モジュール１２１５が対応する電話番号を生み出すという直観力（ｉと任命者それが、結果において、包括的な電話番号リストにそれを加えることへの確率性価値pi（（ステップ１４３０）。 もしコールされた（人たち・もの）が数に電話をかけるなら（ｘが電話番号とマッチしません（大好きな電話番号リストの上のｉ（ｓ、けれども包括的な電話番号リストの上の（の・もの・人）に合います（（（ ＝ ２）、モジュール１２１５がすでにリストされた電話番号にありそうなことに価値piを割り当てるという直観力（例えば、順位へのｉ、リストされた電話番号（大好きな電話番号リストの中あるいは近くのｉ（ｓ（ステップ１４３５）。
【０２２７】
電話番号セレクションモジュール１２２５はそれから包括的な電話番号リストを再注文する（そして電話番号下位グループを選択します（それから、そしてこの場合ｓ、リストされた電話番号（最も高い確率性を持っているｉがpiを高く評価します（例えば、トップ６）（ステップ１４４０）。 電話番号下位グループ（ｓがそれから電話ユーザー１１１５に大好きな電話番号リスト１１２０（ステップ１４４５）として展示されます。 リストプログラム１２００はそれから、もし電話番号であるなら、それが再び決定されるステップ１４０５に戻る（ ｘ が呼ばれて、そして／あるいは受け取られました。
【０２２８】
図２２に言及して、リストプログラム１２００のオペレーションは記述されるでしょう、その中に直観力モジュール１２１５は週日と週末電話を区別します。
【０２２９】
最初に、評価モジュール１２３０が電話番号であるか否かにかかわらず決定する結果（ ｘ が呼ばれました（ステップ１５０５）。 代わりに、あるいはオプションとして、１２３０が電話番号であるか否かにかかわらず同じく決定するかもしれない評価モジュール（ｘが受けられました。 もし電話番号であるなら（ｘが受けられませんでした、プログラム１２００はステップ１５０５に戻ります。 もし電話番号であるなら（ ｘ が呼ばれて、そして／あるいは受け取られた、モジュール１２１５が現在の日が１週末日あるいは週末（ステップ１５１０）であるかどうか決定するという直観力。 もし現在の日が、週日、週日包括的な電話リストであるなら（１が包括的な電話リストとして類似の方法でステップ 1515(1)-1545(1) で作用されます（図２１でステップで１４１５-１４４０の上に操作されます。 この方法で、電話番号リスト１１２０が週日通話パターンにカスタマイズしたお気に入りが電話ユーザー１１１５に示されます。 もし現在の日が週末日そして週末包括的な電話リストであるなら（２が包括的な電話リストとして類似の方法でステップ 1515(2)-1545 （２）で作用されます（図２１でステップで１４１５-１４４０の上に操作されます。 この方法で、電話番号リスト１１２０が週末通話パターンにカスタマイズしたお気に入りが電話ユーザー１１１５に示されます。 オプションとして、ディスプレイのために電話ユーザー１１１５に週日あるいは週末に自動的に大好きな電話番号リスト１１２０をカスタマイズするよりむしろ、大好きな電話番号リスト１１２０をカスタマイズした１１１５が選ぶことができる電話ユーザーは示されるでしょう。 リストプログラム１２００はそれから、もし電話番号であるなら、それが再び決定されるステップ１５０５に戻る（ ｘ が呼ばれて、そして／あるいは受け取られました。
【０２３０】
移動電話１１００の上記である - 記述されたオペレーションに関するいっそう特定の細部がリファレンスによってここに付加されて、そしてここに前に含まれてコンピュータ・プログラムリスト付録で見いだされることができます。 ファイル「直観力諜報 − mobilephone  − outgoing.doc 」が外向的な電話、すなわち、移動電話によってされた電話だけのために大好きな電話番号リストを生み出すことは指摘されます。 結果値を生成するとき、それは大好きな電話番号リストと包括的なリストについての残っている電話数を区別しません、しかし週日電話と週末電話を区別します。 ファイル「直観力諜報 − mobilephone  − incoming.doc 」は入ってくる電話；すなわち、移動電話によって受けられた電話だけのために大好きな電話番号リストを生み出します。 結果値を生成するとき、それは大好きな電話番号リストと包括的なリストについての残っている電話数を区別しません、そして週日電話と週末電話を区別しません。
【０２３１】
ファイル「直観力諜報 − mobilephone  − outgoing.doc 」と「直観力諜報 − mobilephone  − incoming.doc 」シミュレーションプログラムが実世界のシナリオをエミュレートして、そしてプライオリティリストプログラムの学習能力を表すよう設計されたことは指摘されるべきです。 これを目指して、ソフトウェアシミュレーションは Linux オペレーティング・システムマンダラゲバージョン８.２でパーソナル・コンピュータの上に行われます。 MySQL データベース、 PHP とアパッチ Web サーバが生まれつき組み込みであるから、このオペレーティング・システムは選択されました。 MySQL データベースは倉庫の役を務めて、そしてコールログと利用されたテーブルをプログラムにしまっておきます。 MySQL データベースはインフォメーションをストアして、そして検索するために使われる非常に速い、マルチユーザの関係データベース管理システムです。 PHP は十字プラットホーム、マークアップ言語（ HTML ）によって埋め込まれた、サーバーサイドの Hyper テキスト、ダイナミックな内容を提供して、そして処理するために言語を書いている Web です。 アパッチ Web サーバはリクエストを受けるパブリックドメイン Web サーバーであって、リクエストを処理して、そして回答を求めているエンティティーに戻って送ります。 電話シミュレータがすぐに利用可能ではなかったから、電話シミュレーションは PyWeb Deckit ワイヤレスアプリケーションプロトコル（ WAP ）シミュレータを使って行われました、そしてそれは移動電話をエミュレートするフロントエンドのツール / ブラウザであって、そしてワイヤレス言語内容がコードをデバッグすることを示すために使われます。 それはハンドヘルド装置のために基本的にブラウザです。 Deckit transcoding 技術は１人がオフラインの WAP サイトをテストして、そして設計することを可能にするために組み込みです。 transcoding はパーソナル・コンピュータの上に地域的に処理されます。
【０２３２】
一人のユーザーのテレビチャンネルリストプログラム
電話にて見られたテレビのチャンネルを予想すること、優先順位付けに加えて、 afore によって記述されたリストプログラムは他のアプリケーションのために使われることができます。 例えば、図２３に言及して、（図２５で示される）１７００が現在の発明のとおりに開発したプライオリティリストプログラムがテレビリモートコントロール１６００という環境で記述されます。 リモートコントロール１６００は（図２５で示される）リモートコントロールユーザー１６１５が間接的に（見せられない）テレビをコントロールすることができるキーパッド１６２０を構成します、そしてどちらが数のような、標準的なキーを含んでいるかが１６２５、チャネルアップアンドダウンキー１６３０、１巻上下するキー１６３２に調子を合わせます、巻き物 / セレクションが１６３５と種々の他のファンクション・キーに鍵をかけます。 さらに、図２４に付言すると、リモートコントロール１６００を指名することはキーパッド電気回路１６４０、制御装置電気回路１６４５、メモリ１６５０、送信機１６５５年と赤外線の（ IR ） emitter を含む（あるいは代わりに（リードされる）発光ダイオード）１６６０。 リモートコントロールユーザー１６１５によって入られるように、キーパッド電気回路１６４０はキーパッド１６２０からシグナルを解読して、そして制御装置電気回路１６４５に（彼・それ）らを供給します。 制御装置電気回路１６４５は送信機１６５５にそれから解読されたシグナルを提供します、そしてそれは IR emitter １６６０を通して wirelessly にテレビにシグナルを送ります。 メモリ１６５０はリモートコントロール１６００の基本的な作用することのために制御装置電気回路１６４５によって実行されるプログラムをストアします。 多くの点で、これらの要素は産業で標準的です、そしてそのために（彼・それ）らの一般的な構造とオペレーションは短さの目的のために詳細で論じられないでしょう。
【０２３３】
典型的なリモートコントロールが持っている標準的な特徴のほかに、しかしながら、キーパッド１６２０は１６６５が「 MYFAV 」のキーとして関係した大好きなチャンネルのキーを含んでいます。 チャネルアップとほとんど同じように、あるいはキーの下方に１６３０年、大好きなチャネルキー１６６５のオペレーションが現在のテレビチャネルから次のテレビチャネルまですぐにテレビを調整して、（あるいは取り替えます）。 大好きなチャネルキー１６６５の反復的なオペレーションがこの新しい現在のテレビチャネルから次の（の・もの・人）などまでテレビを取り替えるでしょう。 チャネルアップと異なり、あるいはキーの下方に１６３０年、しかしながら、次のテレビチャネルは必ずしも上に、あるいは現在のチャネルの下にすぐにチャネルではないでしょう、しかしリモートコントロールユーザー１６１５の大好きなテレビチャネルの１つである傾向があるでしょう。
【０２３４】
大好きなテレビチャネルにすぐに、そして自動的にテレビチャネルを切り替えるよりむしろ、優勝候補チャネルキー１６６５のオペレーションが大好きなテレビチャネルリストを移動電話１１００の上に示された前に記述された大好きな電話番号リストに類似しているテレビで示されさせることができることは指摘されるべきです。 これらのリストは、リモートコントロール１６００によって決定されるように、リモートコントロールユーザー１６１５年の優勝候補テレビチャネルに対応するテレビチャネルを含んでいるでしょう。 かつてテレビで示されて、ユーザーは大好きなテレビチャネルリストから望ましいチャネルを選択するためにキーパッド１６２０の上にスクロール / セレクションキー１６３５を使うことができます。
【０２３５】
とにかく、動的に、制御装置電気回路１６４５によってメモリ１６５０にストアされて、そして実行されるプライオリティリストプログラム１７００はそ（れ・こ）から次のテレビチャネルが選択されるであろう（下にそれ以上の詳細で記述された）包括的なテレビチャネルリストを更新します。 なるべく、包括的なテレビチャネルリストの上の最初のチャネルは選択されるでしょう、それから２番目のチャネル、それから３番目のチャネルなど。 プログラム１７００はユーザーの１６１５年のテレビを見ているパターンに基づいて包括的なテレビチャネルリストを更新します。 例えば、包括的なテレビチャネルリストが多分リモートコントロールユーザー１６１５が随時見ると予測されるテレビチャネルを含んでいるであろうように、プログラム１７００はテレビチャネルが見られた回とテレビチャネルの最近の活動の数に基づいて包括的なテレビチャネルリストを維持するかもしれません。 例えば、もしチャネルであるなら、２、４、６、と７が最近（今まで）うかがわれた多数の回でした、（彼・それ）らが、リモートコントロールユーザー１６１５が大好きなテレビチャネルキー１６６５を操作するとき、選択されるであろうように、プログラム１７００は包括的なテレビチャネルリストの先頭においてこれらのチャネルを維持する傾向があるでしょう。
【０２３６】
さらにリモートコントロールユーザー１６１５によって見られるであろう次のチャネルを予想することについての正確さを改善するために、プログラム１７００は、例えば、週（週末あるいは週日）の日そして／あるいは時刻のような、時間のインフォメーションに基づいてオプションとして数枚の包括的なテレビチャネルリストを維持するかもしれません（日あるいは晩）。 例えば、ユーザー１６１５が週末に午後３時と午後６時の間に週日とチャネル（２、５、と１１）の他のセットの上に午後８時と午後１０時の間にチャネル（例えば、２、４、と８）の特定のセットを見る傾向があるかもしれません。 あるいはユーザー１６１５が週末に午前１０時と午後１２時の間に週日と漫画の上に午後１０時と午後１２時の間にニュースプログラムを見る傾向があるかもしれません。 それで、さらにプロセスを洗練するために、包括的なテレビチャネルリストは選択される sublists に分けられて、そして週の現在の日そして／あるいは日の時に基づいて応用されることができます。
【０２３７】
速く切り替えられるテレビチャネルが見られていると記録されないことを保証するために、プログラム１７００はただ、もしリモートコントロールユーザー１６１５が連続的に１以上の指定された一定の時期の間テレビチャネルを見たなら、プログラムが見られる（例えば、５分）と想定するだけです。 それで、もしこの一定の時期が超えられるなら、テレビチャネルがただ包括的なテレビチャネルリストに影響を与えるだけであるでしょう。 この一定の時期はテレビ番組のすべての長さで、あるいはオプションとして直されることができて、テレビ番組（例えば、テレビ番組がもっと長期であると、それだけ時間ピリオドがより長いです）の長さに基づき得ます。 オプションとして、インフォメーションが、例えば、セットトップボックスあるいはビデオ装置のような、装置に含んだプログラミングがテレビ番組が実際に見られるかどうか決定するために使われることができます。
【０２３８】
ただ一人のユーザーだけが例証されるけれども、多数のユーザーが明らかにリモートコントロール１６００を使うことができることは同じく指摘されるべきです。 この場合、多数のユーザーによってのリモートコントロール１６００の用法はプログラム１７００にトランスペアレントであるでしょう、そしてそれは、一人のユーザーが常にリモートコントロール１６００を使っているかのように、包括的なテレビチャネルリストを保守するでしょう。 下にそれ以上の詳細で記述されるであろうように、１つのユーザーのテレビチャネルパターンがもう１つのユーザーのテレビチャネルパターンを薄めるか、あるいは混信しないように、プログラムはユーザーのそれぞれ１６１５のためにテレビチャネルリストを保守するために修正されることができます。 この方法で、包括的なテレビチャネルリストは現在リモートコントロール１６００を操作している特定のユーザーにカスタマイズされることができます。
【０２３９】
下にそれ以上の詳細で記述されるであろうように、リストプログラム１７００は包括的なテレビチャネルリストの上にパフォーマンスインデックスとして見られたテレビチャネルの存在あるいは非実在を使う（リモートコントロールユーザー１６１５がテレビチャネルのすべてを通って「サーフィンをする」か、あるいは手作業で番号のキーを使っているテレビチャネルを入力するように要求されないように、包括的なチャネルリストが未来の見られたテレビチャネルを含むであろうことを保証することについてのその目的と関係を持ったそのパフォーマンスを測ることにおいて。 この点に関して、パフォーマンスがインデックスを付けると言われることができる（瞬間的です。 代わりに、あるいはオプションとして、リストプログラム１７００は同じく包括的なチャネルリストの上にテレビチャネルの場所をパフォーマンスインデックスとして用いることができる（。
【０２４０】
今図２５に言及して、リストプログラム１７００は probabilistic 学習モジュール１７１０と直観力モジュール１７１５を含みます、そしてそれはリモートコントロール１６００のために特に調整されます。 probabilistic 学習モジュール１７１０は確率性更新モジュール１７２０、テレビチャネルセレクションモジュール１７２５と結果評価モジュール１７３０を構成します。 特に、確率性更新モジュール１７２０は主にリモートコントロールユーザーの１６１５のテレビを見ている習癖を学んで、そして前に記述された包括的なテレビチャネルリストを更新することに責任がある（それはテレビチャネルを（彼・それ）らがどんな所定の時間期間にでも将来見られる可能性が高いという命令に置きます。 評価モジュール１７３０が包括的なチャネルリストを評価して責任がある結果（現在のテレビチャネルと比較して（リモートコントロールユーザー１６１５によって見られた ｘ 。 チャネルセレクションモジュール１７２５は主に包括的なチャネルリストからテレビチャネルを選択することに責任がある（大好きなテレビチャネルキー１６６５のオペレーションの上に。 なるべく、包括的なチャネルリストの先頭においてチャネルを選択することによって、これは達成されている（それから、２番目のチャネル、３番目のチャネルなどが、大好きなテレビチャネルキー１６６５として繰り返して操作されます。 モジュール１７１５がありそうなテレビチャネルをリモートコントロールユーザーの１６１５の次の見られたテレビチャネルであるよう選んでリストプログラム１７００を学ぶこと目的に向かって向けることに責任がある直観力。 この場合、モジュール１７１５が確率性に作用するという直観力はモジュール１７２０を最新のものにします、どちらかについての細部は下にそれ以上の詳細で記述されるでしょう。
【０２４１】
これを目指して、チャネルセレクションモジュール１７２５は方程式［１］に類似していて、そして次の方程式によって表されることができる確率性更新モジュール１７２０からテレビチャネル確率性分配ｐを受け取るように設定されます：
【０２４２】
【数３８】
2005520259.tif 000049
piが特定のテレビチャネルに割り当てられる確率性値である（ｉ；ｎはテレビチャネルの数です（包括的なチャネルリストの上のｉ（そしてｋテレビチャネル確率性分布が最新のものにされた逐次的な時です。
【０２４３】
テレビチャネル確率性分配ｐに基づいて、チャネルセレクションモジュール１７２５は包括的なチャネルリストを生み出す（それはリストされたテレビを含んでいますチャネル（（彼・それ）らの関連づけられた確率性価値感piのとおりに順序づけられたｉ。 例えば、最初のリストされたテレビチャネル（最後の（人・もの）がテレビチャネルをリストしたのに対して、ｉが最も高い確率性値piと結び付けられるでしょう（ｉが最も低い確率性値piと結び付けられるでしょう。 それで、包括的な（人たち・もの）がリストを向ける（常にリモートコントロールユーザー１６１５によって見られたすべてのテレビチャネルを含んでいて、そして無制限です。 オプションとして、包括的な（人たち・もの）がリストを向ける（テレビチャネルの限定された量を含んでいることができます（１６５０が圧倒されないメモリがめったに包括的なチャネルリストから結局は落ちるかもしれないテレビチャネルを見ないようにｉ、例えば、１０（。
【０２４４】
それは気付かれるべきである１総合中等学校それテレビチャネルリスト（テレビチャネル確率性分配ｐから独立している必要がありません、しかしどちらかと言えばテレビチャネル確率性分配ｐは包括的なチャネルリストとして用いられることができます（それがテレビチャネルの包括的なリストを含んでいる限りにおいて（見られたテレビチャネルのすべてと一致しているｉ（ｘ．。 しかしながら、（彼・それ）らがいるオーダーのとおりにテレビチャネル確率性分配でｐ．をリストするよりむしろ、対応する確率性価値感piのとおりに、注文されている包括的なテレビチャネルリストという環境でリストプログラム１７００の局面を説明することは概念的により容易です。
【０２４５】
包括的なチャネルリストから（チャネルセレクションモジュール１７２５がテレビチャネルを選ぶ（テレビが取り替えられるであろうｉ。 望ましい具体化、選択されたテレビチャネルで（ｉは最も高い確率性値pi、すなわち、トップのテレビチャネルに対応するそれであるでしょう（包括的なチャネルリストの上のｉ（。 チャネルセレクションモジュール１７２５はそれから次のテレビチャネルを選ぶであろう（なるべく次の最も高い確率性値pi、すなわち、２番目のテレビチャネルに対応するテレビが取り替えられるであろうｉ（包括的なチャネルリストの上のｉ（など。 下にそれ以上の詳細で記述されるであろうように、テレビチャネルが見られると思われたあとの「１」（それがトップのチャネルを指し示すように）にあるいは包括的なチャネルリストの上の最後のチャネルの後に、それぞれのチャネルが選択されて、そしてリセットされた後、増加するチャネルリストポインタを使うことによって、このセレクションプロセスは容易にされることができる（届かれました。
【０２４６】
例として、模範的な包括的なテレビチャンネルリストで出発する表１０を考慮に入れる（関連づけられた確率性でpiを高く評価します。
表１０：包括的なテレビチャンネルリストのための模範的な確率性値
2005520259.tif 000050
【０２４７】
この模範的なケース、チャネル２で、それでチャネル１１、それからチャネル４など、がテレビが連続的に取り替えられるであろうテレビチャネルとして選ばれるでしょう。 オプションとして、それらがトップ３確率性価値piと結び付けられるので、チャネルがそうすることができるこれらはテレビで示されるリストを大好きなテレビチャネルとして選びました。
【０２４８】
結果評価モジュール１７３０は見られたテレビチャネルを受け取るように設定される（リモートコントロール１６００のキーパッド１６２０によってのリモートコントロールユーザー１６１５からのｘ。 例えば、リモートコントロールユーザー１６１５はテレビをテレビチャネルに切り替えることができる（数を使っているｘは１６２５に調子を合わせます、あるいはチャネルアップあるいはチャネルダウンがキーパッド１６２０の上に、あるいは他のいかなる手段を通してでも、声起動を含めて、優勝候補チャネルキー１６６５を操作して、キーパッド１６２０の上に１６３０に調子を合わせます。 この具体化、テレビチャネルで（ｘがテレビチャネルの完全なセットから選ばれることができます（すなわち、テレビで見られることができるすべての正当なテレビチャネル。 前と同じように論じられて、ただある一定の時期が、テレビがそのテレビチャネルの上にある間に、経過した後だけ、切り替えられたテレビチャネルは見られたテレビチャネルであると考えられるでしょう。 結果評価モジュール１７３０はさらに結果値を決定して、そして産出するように設定される（それは現在見られたテレビがチャネリングするかどうかを示します（ｘがテレビチャネルと一致します（包括的なチャネルリストの上のｉ（。 例証された具体化、結果値で（２つの前もって決定された値の１つに等しいです：「１」がもし現在見られたテレビであるならチャネリングする（ｘがテレビチャネルと一致します（包括的なチャネルリストの上のｉ（そしてもし現在見られたテレビチャネルであるなら「０」（ｘがテレビチャネルと一致しません（包括的なチャネルリストの上のｉ（。
【０２４９】
結果である場合は、それはカモゲーム３００でそれほど同じでなくてありがたくあり得る値（部分的に選択されたゲーム作動に基づいています（ｉ、結果値（専門的にリストされたテレビチャネルに基づいていません（チャネルセレクションモジュール１７２５によって選ばれたｉ、しかしどちらかと言えば見られたテレビチャネルであるか否かにかかわらず（ｘがテレビチャネルと一致します（包括的なチャネルリストの上のｉ（それが選択されたテレビチャネルであるかどうかにかかわらず。 しかしながら、それが気付かれるべきである、それ結果値（オプションとして、あるいは代わりに部分的に選択されたテレビチャネルに基づき得ます。
【０２５０】
モジュール１７１５が結果値を受け取るために配置されるという直観力（結果評価モジュール１７３０からそして確率性更新モジュール１７２０を修正します、そして特に、その後直ちに基礎を置かれたテレビチャネル確率性分配ｐ。 特に、もし結果であるなら値（それを示している対等者「０」、現在見られたテレビ、がチャネリングします（ｘがテレビチャネルと一致しません（包括的なチャネルリストの上のｉ（直観力モジュール１７１５が見られたテレビチャネルを加える（包括的なチャネルリストへのｘ（リストされたテレビチャネルとして（ｉ．。
【０２５１】
テレビチャネル（ｉが包括的なチャネルリストに加えられることができます（移動電話１１００で電話番号を加えるためにプログラムによって使われる方法に１７００を含めているいろいろな方法で。 特に、付加的なテレビの場所はチャネリングする（包括的なチャネルリストの上のｉ（piが割り当てた、あるいは確率性値piの若干の関数が割り当てた確率性値に頼ります。
【０２５２】
例えば、テレビのナンバーがチャネリングするケースで（ｉは限定されているのではなく、あるいはテレビチャネルの数です（ｉがその限度、テレビチャネルに達しませんでした（それにありそうなことに値piを割り当てて、そして次の方程式のとおりにテレビチャネル確率性分配ｐを renormalizing することによって、ｉが加えられるかもしれません：
【０２５３】
【数３９】
2005520259.tif 000051
ｉが新たに付加的なテレビチャネルに対応する付加的なインデックスである（ｉ、piが対応する確率性値である、からテレビチャネル（ｉが包括的なチャネルリストに付け加えました（（ｘ）がpiが割り当てた確率性値であるｆ新たに付加的なテレビチャネル（ｉは、 pj に残っているテレビチャネルに対応するそれぞれの確率性値です（包括的なチャネルリストの上のｊ（そしてｋテレビチャネル確率性分布が最新のものにされた逐次的な時です。
【０２５４】
例証された具体化、付加的なテレビチャネルに割り当てられた確率性値piで（ｉはただテレビチャネルの数の逆です（包括的なチャネルリストの上のｉ（そしてそれでｆ（ｘ）同等ｎが包括的なチャネルリストについてのテレビチャネルの数である１つの / （ｎ ＋ １）（テレビチャネルを加える前に（ｉ．。 それで、［２７］と［２８］がつぶれる方程式：
【０２５５】
【数４０】
2005520259.tif 000052
テレビのナンバーがチャネリングするケースで（ｉは限定されていて、そしてその限度、テレビチャネルに達しました（最も低い対応するプライオリティ値piで新たに見られたテレビチャネルで置き換えられます（それにありそうなことに値piを割り当てて、そして次の方程式のとおりにテレビチャネル確率性分配ｐを renormalizing することによってのｘ：
【０２５６】
【数４１】
2005520259.tif 000053
ｉが取り去られたテレビチャネルによって使われるインデックスである（ｉ、piが対応する確率性値である、からテレビチャネル（ｉが包括的なチャネルリストに付け加えました（ｆ（ｘ）が確率性値である午後新たに付加的なテレビチャネルに割り当てる（ｉは、 pj に残っているテレビチャネルに対応するそれぞれの確率性値です（包括的なチャネルリストの上のｊ（そしてｋテレビチャネル確率性分布が最新のものにされた逐次的な時です。
【０２５７】
前と同じように、例証された具体化で、付加的なテレビチャネルに割り当てられた確率性値piを述べる（ｉはただテレビチャネルの数の逆です（包括的なチャネルリストの上のｉ（そしてそれでｆ（ｘ）同等ｎが包括的なチャネルリストについてのテレビチャネルの数である１ / ｎ（。 それで、［３５］と［３６］がつぶれる方程式：
【０２５８】
【数４２】
2005520259.tif 000054
テレビチャンネルを加えることによって、工業ロボットが学習するスピードが制御され得ることは感謝されるべきである（テレビチャンネル確率性分配ｐの中の特定の場所へのｉ。 例えば、付加的なテレビチャネルに割り当てられた確率性値pi（ｉが現在の確率性価値感pi、そんなものの平均であると計算されることができますそれテレビチャネル（ｉが包括的なチャネルリストの中央に加えられるでしょう（スピードを学んで平均をもたらすために。 付加的なテレビチャネルに割り当てられた確率性値pi（ｉは上の百分位数（例えば２５％）として比較的速い学習スピードをもたらすことを計算に入れ得ます。 あるいは付加的なテレビチャネルに割り当てられた確率性値pi（ｉはより低い百分位数（例えば７５％）として比較的遅い学習スピードをもたらすことを計算に入れ得ます。 それがもしテレビの限定された数があるならチャネリングすることは指摘されるべきである（包括的なチャネルリストの上のｉ（それによって最も低いテレビチャネルを置きます（包括的なチャネルリストからデリートされることについての可能性ポジションでのｉ（割り当てられた確率性piがそうであるべきである値は付加的なテレビチャネルを起こすほど低い（包括的なチャネルリストの上にそしてから動揺するためのｉ（それが代わる代わる見られて、そして見られないとき。
【０２５９】
とにかく、もし結果値であるなら（それを示している結果評価モジュール１７３０年の対等者「１」から現在見られたテレビチャネルを受け取りました（ｘがテレビチャネルと一致します（包括的なチャネルリストの上のｉ（直観力モジュール１７１５が学習方法論を使ってテレビチャネル確率性分配ｐを更新するために確率性更新モジュール１７２０を指揮します。 例証された具体化で、確率性更新モジュール１７２０は線形の報酬無活動のＰタイプの更新を利用します。
【０２６０】
例として、現在見られたテレビがチャネリングすると想定する（ｘがテレビチャネルと一致します（包括的なチャネルリストの上の５（それで結果を値に列します（ ＝ １。 同じく包括的な（人たち・もの）がリストを向けると想定する（現在１０のテレビチャネルを含んでいます（ｉ．。 この場合、一般的な更新している方程式［６］と［７］が、次のように、方程式［１０］と［１１］を使って拡張されることができます：
【０２６１】
【数４３】
2005520259.tif 000055
それで、対応する確率性価値 p5 は増やされる、そしてテレビチャンネル確率性は残っているテレビ経路に対応しているpiを高く評価する（ｉが減少させられます。 価値について望ましい学習スピードに基づいて選択されます。 より低い（人たち・もの）、価値、について、より遅い（人たち・もの）、学習スピードとより高い（人たち・もの）、価値について、より高い（人たち・もの）、学習スピード。 望ましい具体化、価値でについて０.０３であるように選ばれました。 この場合、報酬 - 罰則Ｐタイプの更新が使われないので、等式［８］を最新のものにしている罰則と［９］が使われないであろうことは指摘されるべきです。
【０２６２】
それで、それは正当に評価されることができる、一般的な、それもっと多い特定のリストされたテレビチャネル（ｉが他のリストされたテレビチャネルと比較して見られます（ｉ、対応する確率性値piがもっと増加していて、そして次の通りであると、それだけそのリストされたテレビチャネルがより高いです（ｉが包括的なチャネルリストの上に上に動かされます（。 実際、リストされたテレビがチャネリングするという可能性（ｉは選択された意志が増やされるということであるでしょう。 コントラスト、より少しで特定のリストされたテレビチャネル（ｉが他のリストされたテレビチャネルと比較して見られます（ｉ対応する確率性値piがそうであるさらに多くが減少した（増加した確率性値によっていっそうしばしば見られたリストされたテレビに対応しているpiがチャネリングします（ｉ）、そしてそれでテレビをリストしたより低い（人たち・もの）はチャネリングします（ｉが包括的なチャネルリストで動かされます（。 そんなもの、リストされたテレビがチャネリングするという可能性として（ｉが減少させられて１７２５がそうであるであろうチャネルセレクションモジュールによって選ばれるでしょう。
【０２６３】
それは同じく学習オートマトンの性質、特定のリストされたテレビチャネルの相対的な動きのそれほどためで正当に評価されることができる（何度かについて、ｉは問題ではありませんテレビチャネル（ｉが見られる、そして、それで、詳細がテレビをリストした時の合計の数がチャネリングするという事実（ｉが見られました最高がそれが選択されるであろうことを保証しないということです。 実際は、詳細の相対的な配置はテレビチャネルをリストした（包括的なチャネルリストの上のｉ（ｓはいっそうリストされたテレビがチャネリングする時の数の機能の（こと・もの）です（ｉが最近見られました。 例えば、もし合計であるなら時についてリストされたテレビチャネルに番号を付ける（ｉが見られます高い、しかし最近の過去、リストされたテレビチャネルで見られなかった（ｉは包括的なチャネルリストの上に比較的低いかもしれません（そしてそれでそれは選択されないかもしれません。 それと対照的に、もし合計であるなら時についてリストされたテレビチャネルに番号を付ける（ｉが見られます低いです、しかしそれは最近の過去、リストされたテレビチャネルで見られました（ｉは包括的なチャネルリストの上に比較的高いかもしれません（そしてそれでそれは選択されるかもしれません。 そんなものとして、学習オートマトンが速く特定のリモートコントロールユーザー１６１５のパターンを見て変化することに順応することは感謝されることができます。
【０２６４】
テレビチャンネル確率性分配ｐがテレビ経路のそれぞれの頻度に基づいて代わりに純粋にであり得ることは、しかしながら、指摘されるべきである（ｘ．。 例えば、合計という条件のもとで見られたｎつのテレビチャネルとそれぞれのテレビチャネルが・・・見られた f1 、 f2 、 f3 である時の合計の数について、確率性は対応するリストされたテレビチャネルのためにpiを高く評価する（ｉがそうであり得ます：
【０２６５】
【数４４】
2005520259.tif 000056
注目すべき、値piが前の確率性値pi（学習工業ロボット方法論によって特徴づけられるように）の関数ではなく、どちらかと言えばリストされたテレビチャンネルの頻度であるというそれぞれのありそうなこと（ｉと見られたテレビの合計の数がｎ．を向けます。 純粋に頻度ベースの（人たち・もの）が、新しいテレビチャネルであるとき、方法論を学ぶという状態で、（ｉが包括的なチャネルリストに加えられます（値piがただ１ / ｎであるであろうというその対応する確率性、あるいは代わりに、見られたテレビの合計の数の何か他の関数ｎ．を向けます。 オプションとして、見られたテレビチャネルｎの合計の数は絶対ではありませんが、どちらかと言えばｎが先月、あるいは先週特定の時間期間、例えば、これまでの３カ月、でなった見られたテレビチャネルの合計の数を表します。 換言すれば、テレビチャネル確率性分配ｐは移動平均に基づき得ます。 これはいっそうダイナミックな特徴を頻度ベースの学習方法論に提供します。
【０２６６】
とにかく、上に記述されるように、一つの包括的なテレビチャンネルリスト（それは時にかかわらず見られたすべてのテレビ経路を含んでいます、そして週の日が生み出されて、そして最新のものにされます。 オプションとして、数枚の包括的なテレビチャンネルリスト（生成されて、そして時と週の日に基づいて更新されることができます。 例えば、下の表１１と１２が模範的な包括的なテレビチャンネルリストを明らかにした（１そして（それぞれテレビ経路を含んでいる２（ 1i そして（週日と週末の間に見られる 2i 。
表１１：包括的な週日テレビチャンネルリストのための模範的な確率性値
2005520259.tif 000057
表１２：包括的な週末テレビチャンネルリストのための模範的な確率性値
2005520259.tif 000058
【０２６７】
顕著に、模範的な包括的なテレビのトップの５つの場所がリストを向ける（１そして（２が異なったテレビチャネルを含んでいます（ 1i そして（ 2i 、多分ある特定のテレビがチャネリングするから（ 1i （例えば、４８、２９、と９）が週日の間にたいていただ見られただけでした、そしてある特定のテレビがチャネリングします（ 2i （例えば、７、３８、と９３）が週末の間にたいていただ見られただけでした。 模範的な包括的なテレビチャネルリストのトップの５つの場所（１そして（２が同じく普通のテレビチャネルを含んでいます（ 1i そして（ 2i 、多分ある特定のテレビがチャネリングするから（ 1i そして（ 2i （例えば、４と１１）が週日と週末の間に見られました。 顕著に、これらの普通のテレビチャネル（ 1i そして（ 2i が模範的な包括的なテレビチャネルリストで違って注文されます（１そして（２、多分リモートコントロールユーザーの１６１５年の週日と週末を見ているパターンが違ってこれらのテレビチャネルの注文に影響を与えたから。 見せられないけれども、一つの包括的なリスト（細分されることができます、あるいは包括的なチャネルリスト（１そして（２がさらに細分されることができる、例えば、日と晩までに。
【０２６８】
多数の包括的なテレビチャネルリストがあるとき（それ包括的なチャネルリストの上に日そして／あるいは時、チャネルセレクションモジュール１７２５、結果評価モジュール１７３０、１７１５が操作する確率性更新モジュール１７２０と直観力モジュールによって分裂させられる（現在の日そして／あるいは時（時計あるいは制御装置電気回路１６４５によってストアされて、そして保守されたカレンダーによって得られるように）に基づいて。 特に、直観力モジュール１７１５は特定の包括的なリストを選ぶ（それは手術をされるでしょう。 例えば、週日の間に、直観力モジュール１７１５は包括的なチャネルリストを選ぶであろう（１と週末の間に、モジュール１７１５が包括的なチャネルリストを選ぶであろうという直観力（２。
【０２６９】
チャネルセレクションモジュール１７２５は包括的なチャネルリストのすべての注文を維持するであろう（しかし意志特定の包括的なテレビチャネルリストからテレビチャネルを選択する（直観力によってモジュール１７１５を選択しました。 例えば、週日の間に、チャネルセレクションモジュール１７２５は包括的なチャネルリストからテレビチャネルを選ぶであろう（１と週末の間に、チャネルセレクションモジュール１７２５が包括的なチャネルリストからテレビチャネルを選ぶであろう（２。 それで、テレビが取り替えられるであろう特定のテレビチャネルが、それによってチャンスを増やして、現在の日にカスタマイズされるであろうことは感謝されることができるそれ次のテレビチャネル（リモートコントロールユーザー１６１５によって見られた ｘ は選択されたテレビチャネルであるでしょう。
【０２７０】
評価モジュール１７３０がもし現在見られたテレビチャネルであるなら決定するであろう結果（ｘがテレビチャネルと一致します（包括的なチャネルリストの上のｉ（直観力によってモジュール１７１５を選択して、そして結果値を生成します（その後直ちに基礎を置かれた、そしてモジュール１７１５がそれに応じて選択された包括的なテレビチャネルリストに対応してテレビチャネル確率性分配ｐを修飾するであろうという直観力（。 例えば、週日、評価モジュール１７３０が決定する結果の間にもし現在テレビがチャネリングするのを見る（ｘがテレビチャネルと一致します（包括的なチャネルリストの上のｉ（１とモジュール１７１５がそれから包括的なチャネルリストに対応してテレビチャネル確率性分配ｐを修飾するであろうという直観力（１。 週末、評価モジュール１７３０がもし現在見られたテレビチャネルであるなら決定する結果の間に（ｘがテレビチャネルと一致します（包括的なチャネルリストの上のｉ（２とモジュール１７１５がそれから包括的なチャネルリストに対応してテレビチャネル確率性分配ｐを修飾するであろうという直観力（２。
【０２７１】
それを特定の値、例えば、０.５に制限することによって、モジュール１７１５が同じくどんな１つの確率性値piでもが残っている確率性を圧倒するのを阻止するかもしれないという直観力はpiを高く評価します。 このセンスで、学習モジュール１７１０は特定の確率性値piに一点に集まらないでしょう、そしてそれはリモートコントロール１６００の目的ではありません。 すなわち、目的は一つの大好きなテレビチャネルを見いださないことです、しかしどちらかと言えばリモートコントロールユーザーの１６１５の着変えを見ているパターンでダイナミックに変化する大好きなテレビ経路のリスト。 値piがこの目的をくじくであろうという一つのありそうなことへの集合。
【０２７２】
これまでのところ、リストプログラム１７００が瞬間的な結果価値を使うと説明された（パフォーマンスインデックスとして（その目的との関係でそのパフォーマンスを測ることにおいてについてリモートコントロールユーザー１６１５によって見られるであろうテレビチャネルを選択します。 リストプログラム１７００のパフォーマンスが同じく累積的なパフォーマンスインデックスに基づき得ることは、しかしながら、感謝されるべきである（。 例えば、リストプログラム１７００は見られたテレビチャネルのパーセンテージについて記録を留めることができる（テレビチャネルと一致するｘ（包括的なチャネルリストの上のｉ（あるいはその部分、あるいは見られたテレビの連続した数チャネル（テレビチャネルと一致しないｘ（包括的なチャネルリストの上のｉ（あるいはその部分、値を結果に基礎づけました（。 この累積的なパフォーマンスインデックスに基づいて（モジュール１７１５が学習スピードあるいは学習モジュール１７１０の性質を修飾することができるという直観力。
【０２７３】
オプションとして、結果価値（テレビチャネルが見られる累積的な時が見られたテレビチャネルの品質を決定するために測られることができるという点で、時間ベースであり得ます。 もしテレビチャネルが見られる比較的長い時、モジュール１７１５が確率性値を割り当てることができるという直観力のケースであるなら（もし包括的なチャネルの上に見いだされないなら () をリストするか、あるいは確率性値を増やします（もしさもなければ割り当てられるか、あるいは増やされるであろうより高く対応するテレビチャネルの包括的なチャネルリスト () に見いだされるなら。 それと対照的に、テレビチャネルが見られるという比較的短期間の場合、モジュール１７１５が確率性値を割り当てることができるという直観力で（もし包括的なチャネルの上に見いだされないなら () をリストするか、あるいは確率性値を増やします（もしさもなければ割り当てられるか、あるいは増やされるであろうより低い対応するテレビチャネルの包括的なチャネルリスト () に見いだされるなら。 見られたテレビチャネルの品質を測るとき、テレビチャネルが切り替えられた後、処理は行われることができます。
【０２７４】
包括的なテレビチャネルリストがリモートコントロールユーザー１６１５によって選択のためにテレビのスクリーンの上に示されるケースで、チャネルセレクションモジュール１７２５が包括的なチャネルリストからオプションとしてテレビチャネル下位グループを選ぶかもしれないことは指摘されるべきである（終局のディスプレイのためにリモートコントロールユーザー１６１５に包括的なテレビチャネルリストとして。 包括的な電話番号リストを更新して、そしてそれからの大好きな電話番号を選択するとき、ディスプレイのためにテレビチャネル下位グループと包括的なテレビチャネルリストの選択を含んでいて、それに類似している包括的なテレビチャネルリストを更新することは前に記述された移動電話で１１００を達成しました。
【０２７５】
プログラム１７００がリモートコントロール１６００の中でストアされていると描写されるけれども、それはリモートコントロールテレビシステムの中でリモートコントロールテレビシステムの中のいくつかのコンポーネント、あるいはもう１つのコンポーネントに分配されることができます、例えば、テレビ、それ自身、あるいはテレビと結び付けられた何か他の装置の中で、例えば、ケーブルの箱、セットが箱、あるいはビデオ装置でトップとなります。 加えるに、プログラム１７００がテレビで使用のために記述されるけれども、それがそれの上にユーザーが見守るか、あるいは、チャネルを切り替えることによって、プログラムを聞くことができる他の消費者の電子装置、例えば、ステレオ装置、人工衛星ラジオ、 MP3 プレーヤー、 Web 装置に応用であり得ることなどは指摘されるべきです。
【０２７６】
今リストプログラム１７００の構造を記述して、リストプログラムによって行われたステップ１７００が図２６に参照で記述されるでしょう。 最初に、評価モジュール１７３０がテレビチャネルであるか否かにかかわらず決定する結果（ ｘ が新たに見られました（ステップ１８０５）。 前に論じられるように、前もって決定された一定の時期が、テレビがテレビチャネルに調整される間に、経過したとき、これは起こります。 もしテレビチャネルであるなら（ ｘ が新たに見られました、結果評価モジュール１７３０はそれがテレビチャネルと一致するかどうか決定します（包括的なチャネルリストの上のｉ（そして結果値を生成します（それに対しての回答（ステップ１８１５）で。 もしそうであるなら（（ ＝ １）、モジュール１７１５が学習方法論をリストされたテレビチャネルに対応している確率性値piを増やすために使っているテレビチャネル確率性分配ｐを更新するために確率性更新モジュール１７２０を指揮するという直観力（ｉ（ステップ１８２５）。 もしそうでなければ（（ ＝ ０）、モジュール１７１５が対応するテレビチャネルを生み出すという直観力（ｉと任命者それが、結果において、包括的なチャネルリストにそれを加えることへの確率性値pi（（ステップ１８３０）。 チャネルセレクションモジュール１７２５はそれから包括的なチャネルリストを再注文する（（ステップ１８３５）、チャネルリストポインタを「１」（ステップ１８４０）にセットして、そしてステップ１８０５に戻ります。
【０２７７】
もしテレビチャネルであるなら（ ｘ がステップ１８０５において新たに見られませんでした、例えば、もし前もって決定された一定の時期が期限が切れなかったなら、チャネルセレクションモジュール１７２５は大好きなチャネルのキー１６６５が操作されました（ステップ１８４５）かどうか決定します。 もしそうであるなら、チャネルセレクションモジュール１７２５はリストされたテレビチャネルを選ぶ（ｉと、この場合、リストされたテレビチャネル（チャネルリストポインタ（ステップ１８５０）に対応しているｉ。 テレビはそれから選択されたテレビチャネルに切り替えられる（ｉ（ステップ１８５５）とチャネルリストポインタは増加します（ステップ１８６０）。 ステップ１８６０の後に、あるいはもし大好きなチャネルのキー１６６５がステップ１８４５において操作されなかったなら、リストプログラム１７００はそれから、もしテレビであるなら、それが再び決定される１８０５が向けるステップに戻る（ ｘ が見られました。
【０２７８】
今図２７に言及して、（図２８で示される）２０００が現在の発明のとおりに開発したもう１つのプライオリティリストプログラムがもう１つのテレビリモートコントロール１９００という環境で記述されます。 リモートコントロール１９００はそれが代わりに１９２０のそれ１つのキーパッドを構成するか、あるいはオプションとして１９６５が「 LINKFAV 」のキーとして関係した専門的な大好きなチャネルのキーを含んでいるという例外で前に記述されたリモートコントロール１６００に類似しています。 そのオペレーションが現在のテレビチャネルからユーザーの１６１５の大好きなテレビチャネルの１つに対応する傾向がある次のテレビチャネルまですぐに、そして自動的にテレビを取り替えるという点で、専門的な大好きなチャネルのキー１９６５は一般化された大好きなチャネルのキー１９６５に類似しています。 しかしながら、次のテレビチャネルがユーザーの１６１５の大好きなテレビチャネルの１つである傾向があるであろう一般化された大好きなチャネルのキー１９６５と異なり（同じぐらい将官に反対の）特定の（人たち・もの）はリモートコントロールユーザー１６１５が現在あるパターンを見てチャネリングします。
【０２７９】
これを目指して、プログラム２０００は動的にそ（れ・こ）から次のテレビチャネルが選択されるであろうリンクされた包括的なテレビチャネルリストの複数性をアップデートします。 一般化された包括的なテレビチャネルリストで、プログラム２０００がテレビチャネルが見られた回とテレビチャネルの最近の活動の数に基づいてリンクされた包括的なテレビチャネルリストのそれぞれを保守するかもしれないように。 リンクされた包括的なテレビチャネルリストは取り決められて、そして選択された（の・もの・人）が合われることが可能であるであろうような方法で更新して、そしてリモートコントロールユーザー１６１５が現在ある特定のチャネルを見ているパターンに当てはまりました。
【０２８０】
特に、リモートコントロールユーザー１６１５が専門的な大好きなテレビのキー１９６５を操作するとき、それぞれのリンクされた包括的なテレビチャネルリストが値に対応しているリストが現在見られたテレビチャネルのそばに示したリンクされた包括的なテレビチャネルが再呼出しされることができるように、指定されたテレビチャネルパラメータの値に対応します、そしてそれで、リストを再呼出しした選択された次のチャネルはリモートコントロールユーザー１６１５が見ることを望むテレビチャネルである可能性がいっそう高いでしょう。 チャネルパラメータがそうすることができます、例えば、（場合、値が２、３、４、５などであるかもしれません）取り替えられたチャネル数、（場合、値が、家に、買い物をしてエンターテイメント、ニュース、劇文学、スポーツ、コメディー、教育、食物、映画、サイエンスフィクション、漫画、動き、音楽、であるかもしれません）チャネルタイプ、（場合、値が成人の、ティーンエージャーの、子供たち、女性たちなどであるかもしれません）チャネル年齢 / 性、あるいは（場合、値がＴＶ - Ｙ、ＴＶ - Y7 、ＴＶ - １４、ＴＶ - MA などであるかもしれません）チャネル評価を含んでください。 もしチャネルパラメータがチャネルタイプ、チャネル時代 / 性あるいはチャネル評価であるなら、（例えば、セットトップボックス、テレビあるいはビデオ装置のような）装置が入ってくるプログラムシグナルからこのインフォメーションを抽出するために使われることができます。
【０２８１】
例えば、もしチャネルパラメータが取り替えられたチャネル数であるなら、そしてもしテレビがチャネル２から最近、そしてしばしば取り替えられたなら、そうすることは４、８、と１１を向けます、あるいはその逆です、２０００が保守する傾向があるであろうプログラムは、リモートコントロールユーザー１６１５が現在チャネル２を見ています、そして専門的な大好きなテレビチャネルのキー１９６５を操作するとき、これらの大好きなチャネルが選択されるであろうように、チャネル２に対応しているリストの先頭において４、８、と１１を向けます。 もう１つの例として、もしチャネルパラメータがチャネルタイプであるなら、そしてもし１４（ TNT ）、２４（ＭＡＸ）、と２６（ HBO3 ）が最近（今まで）そうであった映画チャネルが多数の回を監視したなら、これらの大好きなチャネルが、リモートコントロールユーザー１６１５が現在映画チャネルを見ています、そして専門的な大好きなテレビチャネルのキー１９６５を操作するとき、選択されるであろうように、プログラム２０００年は映画チャネルに対応しているリストの先頭においてこれらのチャネルを保守する傾向があるでしょう。
【０２８２】
前に記述されたプログラム１７００、プログラムと同じように２０００が、例えば、週（週末あるいは週日）の日そして／あるいは時刻（日あるいは晩）のような、時間のインフォメーションに基づいてオプションとして専門的なテレビチャネルリストを保守するかもしれません。 それで、専門的なテレビチャネルリストはさらに選択される sublists に分けられて、そして日の週そして／あるいは時間の現在の日に基づいて応用されることができます。
【０２８３】
プログラム１７００と同じように、プログラムがそうである２０００がただ想定するだけであるプログラムはリモートコントロールユーザー１６１５が連続的に１以上の指定された一定の時期の間テレビチャネルを見たかどうかに気をつけました（例えば、５分）、それで、この一定の時期が超えられるとき、テレビチャネルがただリンクされた包括的なテレビチャネルリストに影響を与えるだけであるでしょう。 同じく、テレビチャネルパラメータが切り替えられたチャネルであるケースで、テレビチャネルが見られていると考えられることができる前に、数、時間で速く変化するであろう専門的なテレビチャネルリストからの次のテレビチャネルの選択、が期限が切れるためにある一定の時期を必要としないで不安定であるでしょう。 例えば、この特徴なしで、もしチャネル４がチャネル２と一致してリンクされた包括的なテレビチャネルリストの先頭にあるなら、専門的な大好きなテレビチャネルのキー１９６５のオペレーションがチャネル２から４までテレビを取り替えるかもしれません、そして次に、もしチャネル２がチャネル４に対応してリンクされた包括的なテレビチャネルリストの先頭にあるなら、専門的な大好きなテレビチャネルのキー１９６５のそれ以上のオペレーションがチャネル４からのテレビをチャネル２に切り戻すかもしれません。 専門的な大好きなテレビチャネルのキー１９６５がさらに操作されるとき、チャネルはそれから後方に中に、そして前にチャネル２と４を切り替えるでしょう。
【０２８４】
それで、プログラム２０００にそ（れ・こ）からユニークなチャネルが連続的に選択されることができる１に関連がある包括的なテレビチャネルリストを選択することを強いることによって、一定の時期が期限が切れた後、チャネルが現在見られたチャネルであるという仮定はこの逆効果を妨げるでしょう。 例えば、現在見られたテレビチャネルがチャネル２であるとき、専門的な大好きなチャネルのキー１９６５のオペレーションがリンクされた包括的なテレビチャネルの上にあるそれらのチャネルがチャネル２に対応してリストするチャネル２からテレビチャネルを切り替えるかもしれません。 リンクされたテレビチャネル、すなわち、チャネル２、が現在見られたテレビチャネルに変えられる前に、前もって決定された一定の時期は、従って期限が切れなければならないでしょう。
【０２８５】
プログラム１７００に関して短い間論じられるように、１つのユーザーのテレビチャネルパターンがもう１つのユーザーのテレビチャネルパターンを薄めるか、あるいは混信しないように、２０００がそうであり得るプログラムは多数のユーザーのために専門的なテレビチャネルリストのそれぞれを保守するために変更されました。 多くの場合、特定のチャネルを見ているパターンが非常に１６１５年ユーザーに特有であるであろうので、リストの別個のメンテナンスは専門的な大好きなテレビチャネルのキー１９６５に関して最少においての必要な − ではないであろうことは、しかしながら、指摘されるべきです。 例えば、子供たちに特有な特定のテレビチャネルパターン（例えば、漫画）が典型的に成人に特有な特定のテレビチャネルパターンと対立しないでしょう（例えば、ニュース）。
【０２８６】
下にそれ以上の詳細で記述されるであろうように、リストプログラム２０００は関係があるリンクされた包括的なテレビチャネルリストの上に見られたテレビチャネルの存在あるいは非実在をパフォーマンスインデックスとして用いる（リモートコントロールユーザー１６１５がテレビチャネルのすべてを通って「サーフィンをする」か、あるいは手作業で番号のキーを使っているテレビチャネルを入力するように要求されないように、関係があるリンクされたチャネルリストが未来の見られたテレビチャネルを含むであろうことを保証することについてのその目的と関係を持ったそのパフォーマンスを測ることにおいて。 この点に関して、パフォーマンスがインデックスを付けると言われることができる（瞬間的です。 代わりに、あるいはオプションとして、リストプログラム２０００は同じく関係があるリンクされた包括的なチャネルリストでテレビチャネルの場所をパフォーマンスインデックスとして用いることができる（。
【０２８７】
今図２８に言及して、リストプログラム２０００はモジュール２０１０年と直観力モジュール２０１５年を学習して probabilistic を含みます、そしてそれはリモートコントロール１９００のために特に調整されます。 probabilistic 学習モジュール２０１０は確率性更新モジュール２０２０年、テレビチャネルセレクションモジュール２０２５年と結果評価モジュール２０３０年を構成します。
【０２８８】
特に、リモートコントロールユーザーの１６１５のテレビを見ている習癖を学んで、そして更新することに対して、更新モジュール２０２０年が主に責任があるというありそうなことは包括的なテレビチャネルリストをリンクした（１ − （テレビチャネルを置く m （ m が関係があるテレビチャネルパラメータと結び付けられた値の数に等しいという（彼・それ）らが時間 period. という条件のもとで（どれ・何・誰）の間にでも将来見られる可能性が高いという命令でのｉ。 例えば、もしテレビチャネルパラメータがチャネル数である、そして１００のチャネルがあるなら、 m が１００に等しいです。 もしテレビチャネルパラメータがチャネルタイプである、そして１０のチャネルタイプがあるなら、 m が１０に等しいです。
【０２８９】
評価モジュール２０３０年がリンクされた包括的なチャネルリストを評価して責任がある結果（１つの − （現在のテレビチャネルと比較しての m （リモートコントロールユーザー１６１５によって見られた ｘ 。 チャネルセレクションモジュール２０２５は主にテレビチャネルを選択することに責任がある（関係があるリンクされた包括的なチャネルリストからのｉ（大好きなテレビチャネルのキー１９６５のオペレーションの上に。 なるべく、チャネルを選択することによって、これは達成されている（関係があるリンクされた包括的なチャネルリストのトップのｉ（それから、２番目のチャネル、３番目のチャネルなどが、専門的な大好きなチャネルのキー１９６５として繰り返して操作されます。
【０２９０】
モジュール２０１５年がテレビチャネルを選択してリストプログラム２０００を学ぶこと目的に向かって向けることに責任がある直観力（リモートコントロールユーザーの１６１５の次の見られたテレビチャネルである可能性が高いｉ（ｉ．。 この場合、モジュール２０１５年が関係がある（人たち・もの）を選ぶという直観は包括的なチャネルリストをリンクした（そしてその細部が下にそれ以上の詳細で記述されるであろう確率性更新モジュール２０２０に作用します。
【０２９１】
これを目指して、チャネルセレクションモジュール２０２５は方程式［１］に類似していて、そして次の方程式によって表されることができる確率性更新モジュール２０２０から多数のテレビチャネル確率性分配 p1-pm を受け取るように設定されます：
【０２９２】
【数４５】
2005520259.tif 000059
m が、すなわち、値のナンバーが関係があるテレビチャネルパラメータと結び付けた確率性分配の数であるところ；piが特定のテレビチャネルに割り当てられる確率性値である（ｉ、ｎはテレビチャネルの数です（包括的なチャネルリストの上のｉ（そしてｋテレビチャネル確率性分布が最新のものにされた逐次的な時です。
【０２９３】
テレビチャネル確率性分配 p1-pm に基づいて、チャネルセレクションモジュール２０２５はリンクされた包括的なチャネルリストを生成する（１ − （そのそれぞれがリストされたテレビチャネルを含んでいる m （（彼・それ）らの関連づけられた確率性価値感piのとおりに順序づけられたｉ。 それで、それぞれが包括的なチャネルリストをリンクした（すべての見られたテレビチャネルを含んでいます（リストに対応している値を示しているｉ。 例えば、もしテレビチャネルパラメータが取り替えられたチャネル数であるなら、それぞれが包括的なチャネルリストをリンクした（チャネル数とリンクされるでしょう、そしてすべてのテレビチャネルを含んでいるでしょう（常にそのテレビチャネルに/から取り替えられたリモートコントロールユーザー１６１５によって見られたｉ。 もしテレビチャネルパラメータがチャネルタイプであるなら、それぞれが包括的なチャネルリストをリンクした（チャネルタイプとリンクされるでしょう、そしてすべてのテレビチャネルを含んでいるでしょう（常にリモートコントロールユーザー１６１５によって見られたそのチャネルタイプのｉ。 包括的なチャネルリストと同じように（プログラム１７００に関して、リンクされた包括的なチャネルリストのそれぞれを記述しました（１ − （ m は無制限であるか、あるいはオプションとして、テレビチャネルの限定された量を含んでいることができます（１６５０が圧倒されないメモリがめったにテレビチャネルを見ないようにｉ、例えば、１０。
【０２９４】
前に記述された包括的なテレビチャネルリストと同じように（リンクされた包括的なチャネルリストのそれぞれ（１ − （ m は（彼・それ）らのそれぞれのテレビチャネル確率性分配 p1-pm から独立している必要がありません、しかしどちらかと言えばテレビチャネル確率性分配ｐがリンクされた包括的なチャネルリストとして用いられることができます（それがリンクされたテレビチャネルの包括的なリストを含んでいる限りにおいて（ｉ．。
【０２９５】
リンクされた包括的なチャネルリストから（１ − （ m 、テレビチャネルパラメータ値に対応しているリストが現在のテレビチャネルのそばに示した２０２５が選ぶチャネルセレクションモジュールは、そのリストから、テレビチャネルを見て、そして次に選択しました（テレビが取り替えられるであろうｉ。 望ましい具体化、選択されたテレビチャネルで（ｉは最も高い確率性値pi、すなわち、トップのテレビチャネルに対応するそれであるでしょう（選択されたリンクされた包括的なチャネルリストのｉ（。 チャネルセレクションモジュール２０２５はそれから次のテレビチャネルを選択するであろう（なるべく次の最も高い確率性値pi、すなわち、２番目のテレビチャネルに対応するテレビが取り替えられるであろうｉ（選択されたリンクされた包括的なチャネルリストのｉ（など。 上に前に記述されるように、チャネルリストポインタを使うことによって、このセレクションプロセスは容易にされることができます。 望ましい具体化、かつて最後のテレビチャネルで（ｉが選ばれます、チャネルセレクションモジュール２０２５はセレクションプロセスの開始の前に見られた現在のチャネルを選択するでしょう、そしてそれから選択されたリンクされた包括的なチャネルリストを体験するでしょう（再び。 オプションとして、チャネルセレクションモジュール２０２５はただ選択されたリンクされた包括的なチャネルリストの下位グループを巡回するだけであるであろう（例えば、トップ３。
【０２９６】
例として、出発する表１３が模範的なつながれた包括的なテレビチャンネルリストであると思う（関連づけられた確率性でpiを高く評価します。 この場合、チャネルパラメータは取り替えられたチャネル数です。
表１３：つながれた包括的なテレビチャンネルリストのための模範的な確率性値
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・
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・
2005520259.tif 000062
【０２９７】
この模範的なケースで、もし現在見られたチャネルがチャネル２、チャネル１１であるなら、チャネル２６、それからチャネル４など、がテレビが連続的に取り替えられるであろうテレビチャネルとして選ばれるでしょう。 もし現在見られたチャネルがチャネル４であって、２、８、と９などを向けて、選択されるであろうなら。 もし現在見られたチャネルがチャネル１００であって、チャネリングするなら、９３、４８、と８４が選ばれるでしょう。 顕著に、対応するリンクされた包括的なテレビチャネルリストがない（チャネル３のために、多分なぜならチャネル３が一度も見られたことがありません。
【０２９８】
前に記述された結果評価モジュール１７３０と同じように、結果評価モジュール２０３０は見られたテレビチャネルを受け取るように設定される（どんないろいろな行儀の１つでも使っているキーパッド１９２０によってのリモートコントロールユーザー１６１５からのｘ。 結果評価モジュール２０３０はさらに結果値を決定して、そして産出するように設定される（それ示すもし現在見られたテレビチャネルであるなら（ｘがテレビチャネルと一致します（リンクされた包括的なチャネルリストの上のｉ（直観力によってモジュール２０１５年を選んだように下に記述します。 例証された具体化、結果値で（２つの前もって決定された値の１つに等しいです：「１」がもし現在見られたテレビであるならチャネリングする（ｘがテレビチャネルと一致します（選択されたリンクされた包括的なチャネルリストの上のｉ（そしてもし現在見られたテレビチャネルであるなら「０」（ｘがテレビチャネルと一致しません（選択されたリンクされた包括的なチャネルリストの上のｉ（。
【０２９９】
モジュール２０１５年がリンクされた包括的なチャネルリストを選ぶように設定されるという直観力（現在見られたテレビチャネルによって示されるテレビチャネルパラメータ値に対応します（ｘ．。 この選択されたリンクされた包括的なチャネルリスト（評価モジュール２０３０年が上に記述した結果によって作用されるリストです。 モジュール２０１５年がさらに結果値を受け取るように設定されるという直観力（結果評価モジュールから２０３０と確率性更新モジュール２０２０を修正します、そして特に、選択された（人たち・もの）に対応しているテレビチャネル確率性分配ｐは包括的なチャネルリストをリンクしました（。 特に、もし結果であるなら値（その次の見られたテレビチャネルを示して、「０」に等しいです（ｘがテレビチャネルと一致しません（選択されたリンクされた包括的なチャネルリストの上のｉ（直観力モジュール２０１５見られたテレビチャネルを加える（選択されたリンクされた包括的なチャネルリストへのｘ（リストされたテレビチャネルとして（ｉ．。 テレビチャネル（ｉが選択されたリンクされた包括的なチャネルリストに加えられることができます（方法で同様に直観力に関してモジュール１７１５を記述しました。 もし結果値であるなら（結果から次の（人たち・もの）がテレビを見たことを示している「１」が向ける評価モジュール２０３０年の同等を受け取りました（ｘがテレビチャネルと一致します（選択されたリンクされた包括的なチャネルリストの上のｉ（直観力モジュール２０１５方法で前に対応するテレビチャネル確率性分配ｐを更新するための確率性更新モジュール２０２０が直観力に関してモジュール１７１５を記述したことを指示します。
【０３００】
オプションとして、モジュール２０１５年がリンクされた包括的なチャネルリストを選ぶように設定されることができるという直観力（次の見られたテレビチャネルに対応します（電流がテレビを見たかどうかにそれほど基づいたｘと更新がチャネリングします（ ｘ が、現在見られたテレビチャネルの間に双方のリンクを作って、それの上にリスト - 実施されることを見いだされます（ｘと次の見られたテレビチャネル（ｘ、ただよりむしろ現在見られたテレビチャネルからの一方的なリンク（次の見られたテレビチャネルへのｘ（ｘ．。 それで、この場合、２が包括的なチャネルリストをリンクした（それぞれのテレビチャネルのために更新されるでしょう（見られる ｘ （現在見られたテレビチャネルのための（の・もの・人）（ｘと次の見られたテレビチャネル（ｘ）のための（の・もの・人）。
【０３０１】
チャネルセレクションモジュール２０２５が選択されたリンクされた包括的なテレビチャネルリストの下位グループを選択するケースで（（例えば、ディスプレイのためにリモートコントロールユーザー１６１５に大好きなテレビチャネルリストとして）、あるいはリンクされた包括的なテレビチャネルリストの下位グループを経験しているサイクル（結果評価もっと多くの結果が高く評価する２０３０が生み出すかもしれないモジュール（。 例えば、この場合、結果評価モジュール２０３０は結果値を生成するかもしれない（「１」と等しいですもし現在テレビがチャネリングするのを見る（ｘがテレビチャネルと一致します（前に選択されたテレビチャネル下位グループでのｉ、「０」もし現在テレビがチャネリングするのを見る（ｘがテレビチャネルと一致しません（選択されたリンクされた包括的なテレビチャネルリストの上のｉ（そして「２」もし現在テレビがチャネリングするのを見る（ｘがテレビチャネルと一致します（選択されたリンクされた包括的な電話番号リストの上のｉ（しかし前に選択されたテレビチャネル下位グループでではなく。 もし結果であるなら、値は「０」あるいは「１」、モジュール２０１５年がモジュール２０２０年が前と同じように記述した確率性更新を指揮するであろうという直観力です。 もし結果値が「２」である、しかしながら、直観力モジュール２０１５がありそうなことを指揮しないであろうなら学習方法論を使って確率性分配ｐを更新するためにモジュール２０２０年をアップデートする、しかしその代わりにリストされたテレビチャネルにありそうなことに値piを割り当てるであろう（ｉ．。 例えば、割り当てられた確率性値piは最後のテレビチャネルに対応してそれより高いかもしれない（選択されたテレビチャネル下位グループが、結果において、その最後のテレビチャネルを置き換えることにおいてのｉ（リストされたテレビチャネルを持っているｉ（現在見られたテレビチャネルに対応しているｉ（ｘ．。
【０３０２】
プログラム２０００はプログラム１７００に関して前に記述されたそれらのような、他の任意の特徴を含むことができます。 例えば、それぞれのテレビチャネルのために、いく人かが包括的なテレビチャネルリストをリンクした（生成されて、そして時と週の日に基づいて更新されることができます。 それを特定の値、例えば、０.５に制限することによって、モジュール２０１５年が同じくどんな１つの確率性値piでもがそれぞれの中で残っている確率性価値感piを圧倒するのを阻止するかもしれないという直観は確率性分配ｐをリンクしました。 同じく、リストプログラム２０００の公演は累積的なパフォーマンスインデックスに基づき得る（瞬間的なパフォーマンス指数よりどちらかと言うと（。 結果値（テレビチャネルが見られる累積的なタイムが見られたテレビチャネルの品質を決定するために測られることができるという点で、タイムベースであり得ます。
【０３０３】
今リストプログラム２０００の構造を記述して、リストプログラムによって行われたステップ２０００が図２９に参照で記述されるでしょう。 最初に、評価モジュール２０３０年がテレビチャネルであるか否かにかかわらず決定する結果（ ｘ が新たに見られました（ステップ２１０５）。 前に論じられるように、前もって決定された一定の時期が、テレビがテレビチャネルに調整される間に、経過したとき、これは起こります。 もしテレビチャネルであるなら（ ｘ が新たに見られました、直観力モジュール２０１５はリンクされた包括的なチャネルリストを選択します（現在見られたチャネルによって示されるテレビチャネルパラメータ値に対応します（ ｘ （ステップ２１１０）。 例えば、もしテレビチャネルパラメータが取り替えられたチャネル数と現在見られたチャネルであるなら（ｘはチャネル２です、結果評価モジュール２０３０はリンクされた包括的なチャネルリストを選択するでしょう（チャネル２に対応します。 もしテレビチャネルパラメータがチャネルタイプと現在見られたチャネルであるなら（ｘはスポーツチャンネルです、結果評価モジュール２０３０はリンクされた包括的なチャネルリストを選択するでしょう（スポーツに対応します。
【０３０４】
評価モジュール２０３０年が見られたテレビチャネルであるか否かにかかわらずそれから決定する結果（ｘがテレビチャネルと一致します（選択されたリンクされた包括的なチャネルリストの上のｉ（（ステップ２１１５）。 もしそうであるなら（（ ＝ １）、モジュール２０１５年がありそうなことを指揮するという直観力は学習方法論をリストされたテレビチャネルに対応している確率性値piを増やすために使っている対応するテレビチャネル確率性分配ｐを更新するためにモジュール２０２０年をアップデートします（ｉ（ステップ２１２５）。 もしそうでなければ（（ ＝ ０）、モジュール２０１５年が対応するテレビチャネルを生み出すという直観力（ｉと任命者それが、結果において、選択されたリンクされた包括的なチャネルリストにそれを加えることへの確率性値pi（（ステップ２１３０）。 チャネルセレクションモジュール２０２５はそれから選択されたリンクされた包括的なチャネルリストを再注文する（（ステップ２１３５）、チャネルリストポインタを選択されたリンクされた包括的なチャネルリストにセットします（「１」（ステップ２１４０）とステップ２１０５への帰りに。
【０３０５】
もしテレビチャネルであるなら（ ｘ がステップ２１０５において新たに見られませんでした、例えば、もし前もって決定された一定の時期が期限が切れなかったなら、チャネルセレクションモジュール２０２５は大好きなチャネルのキー１９６５が操作されました（ステップ２１４５）かどうか決定します。 もしそうであるなら、チャネルセレクションモジュール２０２５はリンクされた包括的なチャネルリストを選択する（現在見られたチャネルによって示されるテレビチャネルパラメータ値に対応します（ ｘ （ステップ２１５０）とその時がそれからの、そしてこのケース、リストされたテレビチャネルでのリストされたテレビチャネルを選びます（選択されたリンクされた包括的なチャネルリストのためにチャネルリストポインタに対応しているｉ（（ステップ２１５５）。 テレビはそれから選択されたテレビチャネルに切り替えられる（ｉ（ステップ２１６０）と選択されたリンクされた包括的なチャネルリストのためのチャネルリストポインタ（（ステップ２１６５）増加します。 ステップ２１６５の後に、あるいはもし大好きなチャネルのキー１９６５がステップ２１４５において操作されなかったなら、もしテレビチャネルであるなら、リストプログラム２０００はそれからそれが再び決定されるステップ２１０５に戻る（ ｘ が新たに見られました。
【０３０６】
ここに、そして前に付加されているコンピュータ・プログラムリスト付録がリファレンスによってここに含んだ１６００と１９００が見いだされることができるテレビリモートコントロールの上記である - 記述されたオペレーションに関するいっそう特定の細部。 ファイル「直観力知性 - remote.doc 」が、チャネルパラメータが切り替えられたテレビチャネルであるという状態で、一般化された大好きなチャネルのキー１６６５と専門的な大好きなチャネルのキー１９６５のために両方の 機能性 を実行することは指摘されます。 ファイル「直観力が知性 - remote.doc する」が実世界リモートコントロール使用法のシナリオをエミュレートして、そして学習と諜報能力を表すよう設計されたことは指摘されるべきです。 ただ１６６５と１９６５で一般化された、そして専門的な大好きなチャネルのキーに関連している機能だけが明らかにされます。
【０３０７】
これを目指して、リモートコントロールシミュレーションはマイクロソフト・アクセス２０００年のデータベースサポートとメディアのプレーヤーで Windows 98 OS でパーソナル・コンピュータの上に行われます。 メディア Player はユーザーがテレビでプログラムを見ているかのようにシミュレートするべき AVI ビデオファイルをプレーします。 アクセス２０００年のデータベースは倉庫の役を務めて、そしてチャネル数、チャネル名、チャネルタイプ、評価されている同年代グループなどと比べて同じぐらいうまく、値、見られたチャネルのカウント、チャネル数、が名前をつける確率性などを含めてすべての適切なデータで、すべてのリストをストアします。 規約とアルゴリズムはアクセス２０００年のデータベースサポートの助けを借りてビジュアル・ベーシック５.０に実装されます。
【０３０８】
プログラムが（細部が、評価されているように、投げたプログラムなどを持っていない）単純なリモートより多くのインフォメーションへのアクセスを持っているとき、それは追加のインフォメーションを提供することができるケーブルボックスあるいはセットトップボックスあるいは他のメカニズムから利用可能なデータの組み合わせを使います。 プログラム容器は同様に同じくそれなしで追加のプログラミングインフォメーションを実行しました。 もっと多くの洗練されたデモを実演することにおいて、この追加のインフォメーションへのアクセスは、しかしながら手助けを提供します。
【０３０９】
現在の発明の特定の具体化が示されて、そして記述されたけれども、現在の発明を望ましい具体化に制限することことが意図されることは理解されるでしょう、そして、現在の発明の精神と機会から外れないで、種々の変更と修正がされるかもしれないことは芸術で熟練した人たちに明白であるでしょう。 それで、現在の発明は、クレームによって定義されるように、現在の発明の精神と機会の中で含まれるかもしれない選択肢、修正と同等物、を扱うように意図されます。 すべての出版物、特許とここに引用された特許出願書はすべての目的のためにそれらの全部でここに参考文献によって含まれます。
【図面の簡単な説明】
【０３１０】
【図１】図１は現在の発明のとおりに組み立てられる一般化された一人のユーザーの学習ソフトウェアプログラムのブロックダイアグラムです、その中に一つのインプット、一つのアウトプット（ SISO ）モデルが仮定されます；
【図２】図２は従来の技術学習オートマトンで長い時間にわたって３つの行動のために確率値の世代を表す図です；
【図３】図３は図１の一人のユーザーの学習ソフトウェアプログラムで長い時間にわたって３つの行動のために確率性値の世代を表す図です；
【図４】図４は図１のプログラムによって実行された望ましい方法を例証するフローチャートです；
【図５】図５は図１の一般化されたプログラムが応用されることができる一人のプレーヤーのカモ狩りゲームのブロックダイアグラムです；
【図６】図６は図５のカモ狩りゲームで使われるコンピュータ・スクリーンの計画ビューです、その中に銃がカモを撃って特に示されます；
【図７】図７は図５のカモ狩りゲームで使われるコンピュータ・スクリーンの計画ビューです、その中にカモが特に銃から去っているのを見せられます；
【図８】図８は図５のカモ狩りゲームで使用される一人のプレーヤーのゲームプログラムのブロックダイアグラムです；
【図９】図９は図８のゲームプログラムによって実行された望ましい方法を例証するフローチャートです；
【図１０】図１０は図８のゲームプログラムによって実行された代わりの望ましい方法を例証するフローチャートです；
【図１１】図１１は図１の一般化されたプログラムが応用されることができる一人のユーザーの教育の子のおもちゃの漫画です；
【図１２】図１２は教育の子の図１１のおもちゃで使用される一人のユーザーの教育のプログラムのブロックダイアグラムです；
【図１３】図１３ａ−１３ｅが図１２の教育のプログラムによって行われた；確率性分配修正を例証する図です
【図１４】図１４は図１２の教育のプログラムによって実行された望ましい方法を例証するフローチャートです；
【図１５】図１５は図１１の教育の子のおもちゃの修正で使用され得るもう１つの一人のユーザーの教育のプログラムのブロックダイアグラムです；
【図１６】図１６は図１５の教育のプログラムによって実行された望ましい方法を例証するフローチャートです；
【図１７】図１７は図１の一般化されたプログラムが応用されることができる移動電話の計画光景です；
【図１８】図１８は図１７の移動電話のコンポーネントを例証するブロックダイアグラムです；
【図１９】図１９は図１７の移動電話で使用されるプライオリティリストプログラムのブロックダイアグラムです；
【図２０】図２０は図１９のプライオリティリストプログラムによって実行された望ましい方法を例証するフローチャートです；
【図２１】図２１は図１９のプライオリティリストプログラムによって実行された代わりの望ましい方法を例証するフローチャートです；
【図２２】図２２はまだもう１つの図１９のプライオリティリストプログラムによって実行された望ましい方法を例証するフローチャートです；
【図２３】図２３は図１の一般化されたプログラムが応用されることができるテレビリモートコントロールユニットの計画光景です；
【図２４】図２４は図２３のリモートコントロールのコンポーネントを例証するブロックダイアグラムです；
【図２５】図２５は図２３のリモートコントロールで使用されるプライオリティリストプログラムのブロックダイアグラムです；
【図２６】図２６は図２５のプライオリティリストプログラムによって実行された望ましい方法を例証するフローチャートです；
【図２７】図２７は図１の一般化されたプログラムが応用されることができるもう１つのテレビリモートコントロールの計画光景です；
【図２８】図２８が、図２７のリモートコントロールで；使用されるプライオリティリストプログラムのブロックダイアグラムであるそして
【図２９】図２９は図２８のプライオリティリストプログラムによって実行された望ましい方法を例証するフローチャートです。
【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５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３ａ】
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【図１３ｂ】
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【図１３ｃ】
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【図１３ｄ】
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【図１３ｅ】
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【図１３ｆ】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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【図２２】
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【図２３】
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【図２４】
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【図２５】
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【図２６】
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【図２７】
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【図２８】
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【図２９】
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【図３０】
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【図３１】
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【図３２】
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【図３３】
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【図３４】
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【図３５】
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【図３６】
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【図３７】
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【図３８】
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【図３９】
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【図４０】
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【図４１】
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【図４２】
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【図４３】
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【図４４】
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【図４５】
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【図４６】
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【図４７】
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【図４８】
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【図４９】
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【図５０】
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【図５１】
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【図５２】
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【図５３】
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【図５４】
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【図５５】
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【図５６】
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【図５７】
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【図５８】
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【図５９】
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【図６０】
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【図６１】
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【図６２】
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【図６３】
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【図６４】
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【図６５】
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【図６６】
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【図６７】
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【図６８】
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【図６９】
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【図７０】
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【国際調査報告】
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2005520259.tif 000139
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