(57)【要約】最適な人工頭脳に基づいたシステムの構築に関してのシステムおよび方法が提供される。本発明の方法は、形式化された合理的な照会、測定、および予定した行動のプロセスに基づいている。特に、本発明の方法は、照会を介した二者択一の正確な決定、測定の形式論理学モデル、および実現でき、有用な人工頭脳システムの構築を達成するための、行動の見込まれる過程についての測定を経て得た情報の事後整合に依存している。
2004505365.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
人工頭脳システムの目標を特定する過程と、
情報スペースと制御スペースとを定義する過程と、
上記人工頭脳システムの外部環境に、少なくとも１つの質問を提示する過程と、
上記少なくとも１つの質問に応じて、上記外部環境についての情報を獲得する過程と、
上記外部環境を越えて上記人工頭脳システムによって制御をもたらすための行動を取る上記人工頭脳システムによる少なくとも１つの解答可能な質問を定義する過程と、
上記人工頭脳システムによって解答可能な少なくとも１つの質問によってもたらされる制御、少なくとも１つの提示された質問から獲得した情報、および特定した人工頭脳システムの目標に基づいた人工頭脳システム構造を数学的に導き出す過程とを含むことを特徴とする、情報と制御とがシステムの二元的な主観的特性を表わすことによる人工頭脳システム構造を設計する方法。
【請求項２】
上記情報スペースが、上記外部環境を中に有する複数の見込まれる状態を含むことを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項３】
獲得した情報に基づいて上記人工頭脳システム構造を数学的に導き出す過程が、さらに、現存する上記外部環境の見込まれる複数個の状態の少なくとも１つの検討材料から消去するために上記獲得した情報を使用する過程を含むことを特徴とする請求項２に記載の方法。
【請求項４】
上記人工頭脳システム構造を数学的に導き出す過程が、最小化した相対エントロピーを使用して達成されることを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項５】
上記人工頭脳システム構造を数学的に導き出す過程が、ベイズ理論を使用して推論的に達成されることを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項６】
上記目標が計算的目標および設計目標のひとつであることを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項７】
上記人工頭脳システム構造を数学的に導き出す過程が、さらに、上記外部環境を越えて制御をもたらすための少なくとも１つの行動を取る上記人工頭脳システムに対応してシステムリソースが消費されることに関する１つ以上の形式的な式を導き出す過程を含むことを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項８】
上記情報スペースが上記人工頭脳システムの展望から決定したものと同様の上記外部環境の全ての見込まれる状態を含んでいることを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項９】
上記人工頭脳システムが提示することのできる少なくとも１つの質問が、上記人工頭脳システムによる情報要求の定義することを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項１０】
上記人工頭脳システムが答えることのできる少なくとも１つの質問が、制御関連の質問であることを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項１１】
制御をもたらすための上記システムによって取られる行動は、上記人工頭脳システムによって解答可能な少なくとも１つの質問によって定義された複数個の行動の１つであることを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項１２】
人工頭脳システムの目標を特定する手段と、
情報スペースと制御スペースとを定義する手段と、
上記人工頭脳システムの外部環境に、少なくとも１つの質問を提示する手段と、
上記少なくとも１つの質問に応じて、上記外部環境についての情報を獲得する手段と、
上記外部環境を越えて上記人工頭脳システムによって制御をもたらすための行動を取る上記人工頭脳システムによる少なくとも１つの解答可能な質問を定義する手段と、
上記人工頭脳システムによって解答可能な少なくとも１つの質問によってもたらされる制御、少なくとも１つの提示された質問から獲得した情報、および特定した人工頭脳システムの目標に基づいた人工頭脳システム構造を数学的に導き出す手段とを含むことを特徴とする、情報と制御とがシステムの二元的な主観的特性を表わすことによる人工頭脳システム構造を設計するシステム。
【請求項１３】
上記人工頭脳システムによって解答可能な少なくとも１つの質問、獲得した情報、および、特定された人工頭脳システムの目標に基づいて、上記人工頭脳システム構造を数学的に導き出す手段が、さらに、上記外部環境を越えて制御をもたらすための少なくとも１つの行動を取る上記人工頭脳システムに対応してシステムリソースが消費されることに関する１つ以上の形式的な式を導き出す手段を含むことを特徴とする請求項１２に記載のシステム。
【請求項１４】
上記人工頭脳システムによって解答可能な少なくとも１つの質問、獲得した情報、および、特定された人工頭脳システムの目標に基づいて、上記人工頭脳システム構造を数学的に導き出す手段が、さらに、
上記特定した人工頭脳システムの目標を捕らえる１つ以上の情報の経過を構築する手段と、
上記１つ以上の情報の経過を１つ以上の数学的に規定された目標に変換する手段と、
上記人工頭脳システム構造に与える上記１つ以上の数学的に規定された目標を数的に表現する手段とを含むことを特徴とする請求項１２に記載のシステム。
【発明の詳細な説明】
〔発明の背景〕
（発明の分野）
本発明は、システムの設計方法に関するものであり、より詳細にはシステムに基づいた最適な人工頭脳の構築についてのシステムおよび方法に関するものである。
【０００１】
（従来技術の説明）
日常の体験において遭遇するごく少数の問題は、理想的な解決法を持っており、すなわち、それを理想的に解決するための不十分な情報がある、または、十分な情報を持っている、のどちらかであるために、望んでいる目標を達成するために必要な行動は、実行することができない。ほとんどの場合、利口な決定をする上で、または、言うべき、もしくは行なうべきことに関しての行動を達成する上で、多少の情報がある。重要な点のひとつは、決定がなされる時、または行動がもたらされる時の瞬時においての知識を最適に活用することを望むという点である。重要な点のもうひとつは、これから行なおうとする行動をもたらすことによる未来において、必要になるであろうさらなる情報の予測ができるという点であると思われる。
【０００２】
したがって、問題を解決するための共通の手掛かりは、行動するための限られた知識と限られた能力との所定の現実的な制約において可能な「最良」な方法によって、必要な情報を得ること、必要な障害をつくること、および必須の行動を実行することである。本発明は、「最良」が意味すること、および人工頭脳の動作システムに関する形式的な設計方法論に対する定義を活用する方法、に関する定量的な定義を提供する。
【０００３】
何らかの形で未来を予測することが可能であるなら、さまざまな要求の制御をとてもリラックスした状態で行なうことができる。しかしながら、ほとんどの場合、未来を予測するための制限された能力に基づいた現在において、多少の行動する能力を有している。予測能力は、主として２つの要因（１）過去における必要な測定をつくる能力と、（２）課題の予測に対して適切なものとして、上記の測定から関連した情報の内容を抽出する能力と、に強いられている。したがって、未来を予測する能力が良い問題を提示する能力に密に依存することは明らかである。すなわち、未来を予測する能力に基づいて、制御および行動は、準備することができ、より効率よくすることができる。本発明の本質的な考えは、システムの意図された行動に対するシステム、および、実用的かつ有用なシステムとして作動することによって、情報の獲得を定量的に適合することができるというものである。
【０００４】
〔本発明の要約〕
本発明は一般に情報、制御を定量化するための方法、およびそれらの関係のお互いに対して最適な人工頭脳に基づいたシステムを構築する方法を提供する。本発明の方法は、形式化した有理数の問い合わせの過程、測定および計画した行動に基づいている。上記過程は、問い合わせを介しての選択の正確な決定に依存する。上記過程は、測定と、その後の現在および未来までの間における可能な行動計画に対してのこの情報の組み合わせと、の形式的な論理モデルに依存する。より詳細には、本発明の方法は、論理的な問題、およびデザインを形式化するための論理的な表明、または目標の設計を、形式化した連合の論理を適用して、実現できる有用な人工頭脳のシステム構築に到達する。
【０００５】
ここでは、入力を変化させて出力にする物質的な、または統合された仕組みを「システム」と呼ぶ。このようなシステムは、電気的、機械的、生物学的、化学的なアルゴリズムおよびプロセスであってもよく、共通の前提をもつ上記のアルゴリズム、プロセスの組み合わせであってもよい。上記共通の前提とは、システムは、その機能的な目的の設定を表わす最終的な目標の設計をもつということである。
【０００６】
本発明の方法によれば、上記の方法は一般に、計算的な目標を特定するステップと、上記システムが外界に提示できる問題、おそらく上記システムの情報資源または時間によって変化する情報資源によって強いられる問題の１つまたは複数を定義または描写するステップと、上記システムがもたらす制御、または情報の送信に対して答えることが可能な問題、おそらく上記システムの情報資源または時間によって変化する情報資源によって強いられる問題の１つまたは複数を定義または描写するステップと、論理的な問題および計算的な目標を定量化するための論理的な表明の帰納論理学の形式主義を適用するステップとを含んでおり、また最終的に人工頭脳のシステム構築に到達するものである。
【０００７】
本発明のひとつの利点は、広範囲に及ぶ適応性であり、自動的な目的分類、情報統合、神経回路網、専門化したアルゴリズムの設計、データマイニング（ｄａｔａ ｍｉｎｉｎｇ）情報処理機能をもつシステム、システム工学、帰納論理学コンピュータ（ｉｎｄｕｃｔｉｖｅ ｌｏｇｉｃ ｃｏｍｐｕｔｅｒｓ：ＩＬＣｓ）の一般的な設計および構築、の領域を含むがこれに限られるものではない。このような広範囲に及ぶ適応性は、方法論がシステム、アルゴリズム、機構、または人工頭脳の動作プロセスの設計に関する共通の枠組みを提供するという事実によって実現される。
【０００８】
〔図面の簡単な説明〕
添付の図面は、明細書の一部に組み込まれ、その一部を構成し、発明の好ましい実施形態を例証し、記述と伴に、発明の法則について説明することに役立つ。
【０００９】
図１は、従来技術に関する、処理するべき情報を獲得して、出力信号または制御に変換する慣習的なシステムの図である。
【００１０】
図２は、本発明の一実施形態に関する、２つのフィードバック経路を用いる人工頭脳システムの図である。
【００１１】
図３の（ａ）〜（ｃ）は、図２に示した２つのフィードバック経路をどのように使用することができるかの例を表わした情報の経過（Ｉ−ｄｉａｇｒａｍ）の図である。
【００１２】
図４の（ａ）〜（ｃ）は、図２に示した２つのフィードバック経路をどのように使用することができるかの例を表わした情報の経過（Ｉ−ｄｉａｇｒａｍ）の図である。
【００１３】
図５は、図３の連続図を実施した形式化モデルを示す図である。
【００１４】
図６は、単一ニューロンの簡易化したモデルを示す本発明の応用の一例を示す図である。
【００１５】
〔実施の形態の詳細な説明〕
自動的に人工頭脳に基づいたシステム（ｃｙｂｅｒｎｅｔｉｃ−ｂａｓｅｄ ｓｙｓｔｅｍｓ）を構築するための本発明の方法をより詳細に理解するために、集合的に（ｃｏｌｌｅｃｔｉｖｅｌｙ）人工頭脳システムを定義する特定の特質に関してのいくらかの予備知識を最初に提供することが有益である。人工頭脳の概念は、情報と制御と間の互いに作用し合う関係を理解するものである。したがって、人工頭脳システムは、「客観的主観性（ｏｂｊｅｃｔｉｖｅ ｓｕｂｊｅｃｔｉｖｉｔｙ）」の考えを通じてひとつの感覚の特徴を示してもよい。それによって、情報および制御は、システムの主観的特性であると考えられており、いくらかの計算的な意思をもつ機械またはシステムの補足的な特徴を表わす。情報および制御はシステムの主観的特性と判断される。本発明は、これらの特性がそれら自身に、一般的かつ客観的なデザインおよび操作の規則を与えることができるということを提案する。情報およびその獲得は、システムの外界の存在が仮定される「自然状態（ｓｔａｔｅ−ｏｆ−ｎａｔｕｒｅ）」を確認しようと試みるシステムの動作を特徴付ける。同様に、行動（すなわち、制御）は、特定の「自然状態（ｓｔａｔｅ−ｏｆ−ｎａｔｕｒｅ）」を獲得したシステムを有することにより、仮定された意図的な状態において、システムの外界の世界を認識するためのシステムの意思を説明する。いずれにしても（すなわち、情報および制御のどちらにおいても）、「自然状態（ｓｔａｔｅ−ｏｆ−ｎａｔｕｒｅ）」の仮定を主張すること、および、特定の「自然状態（ｓｔａｔｅ−ｏｆ−ｎａｔｕｒｅ）」を獲得することは、構築されるシステムの主観的特性である。すなわち、上記「自然状態（ｓｔａｔｅ−ｏｆ−ｎａｔｕｒｅ）」は、システムの見解または有利な立場（ｖａｎｔａｇｅ ｐｏｉｎｔ）から判断される。しかしながら、自然状態（ｓｔａｔｅ−ｏｆ−ｎａｔｕｒｅ）を確かめる質問を構築するための人工頭脳システム、および、行動を起こすまたは制御を行なうための人工頭脳システムを与える論理的規則（ｌｏｇｉｃａｌ ｒｕｌｅｓ）は、厳密に生成され、上記論理的規則（ｌｏｇｉｃａｌ ｒｕｌｅｓ）が全ての人工頭脳システムに適用するということから本質的に普遍的である。
【００１６】
さらに、人工頭脳システムは、システムの機能的な目標に関連する制御をもたらすための人工頭脳システムの必要性に対しての、情報に関する人工頭脳システムの必要性が、適応性があるように釣り合わせる。釣り合わせるための情報の必要性は、制御をもたらすための必要性を含んでおり、これらの制御の実行、または計算上の課題を解決するために必要な働き、もしくはシステムの目標を支持するために十分な情報を獲得するシステムへと形を変える。
【００１７】
図１は、従来技術の仕組みに基づいて構成されたシステム１００の動作特性を示すブロック図である。このシステムは、入力を受け取り、出力を処理する、またはある目的を達成するための制御信号を制御する。ある目的を達成するとは、例えば、数学の問題に対して計算的な解答を導くことである。図１によれば、外界の観察は、システム１００の外部の観察者１０２によって行なわれ、情報は、何らかの出力をもたらす、または目標「Ａ」を達成するために制御するシステム１００によって処理される。図のように、この処理は、一方向性（すなわち、フィードバックなし）である。すなわち、この従来技術の構成によれば、相互作用、または情報と制御との間における相乗効果は存在しない。
【００１８】
（実施の一形態）
図２は、本発明に基づいた、入力および出力を処理するシステム２００が、どのような動作特性であるかを示すブロック図である。図１の従来技術のシステム１００と対照的に、システム２００に示したフィードバック処理による形態として、相互作用、または情報と制御との間における相乗効果が存在する。特に、システム２００を制御するための人工頭脳アルゴリズムは、同時に２つのフィードバック機構を実行する。第１のフィードバックプロセス（フィードバック）２０２は、システム２００の計算的な課題を解決するために必要な動作の実行を支持するために十分な情報を獲得するものである。第２のフィードバックループ（フィードバック）２０４では、付加的な情報に関する新たな要求を課すことに加えて、既に行なわれた動作を与え、この先における見込まれる動作が決定される。このようにして、フィードバック処理が完結する。これらの２つのフィードバック機構は、どんなに有用な人工頭脳システムでも必ず存在する。
【００１９】
第１のフィードバックプロセス（フィードバック）２０２は、（制御方法をもたらすための）必須の情報と、これまでに得た情報と、の間の格差を無くすことを試みる。第２のフィードバックプロセス（フィードバック）２０４は、行なわれた動作の結果生じた残存する有用と見込まれる制御空間の最大化を試みる。それによって、今後は同数の関連性のある可能性としての制御選択肢が保持される。例えば、よく知られているＡという場所から、よく知られている別のＢという場所に車で旅行するシナリオを考える。そのドライブは、よく知られている目印となる建物を継続的に見ること（第１のフィードバックプロセス）と、必要な加速、および道に迷わないように適切な進行方向の修正を行なうこと（第２のフィードバックプロセス）と、が交互に繰り返されることによって構成されるものである。これは、上記の旅行が終わるまで、相互作用的に行なわれる。
【００２０】
図２において説明した動作特性は、ある設計目標（ｄｅｓｉｇｎ ｏｂｊｅｃｔｉｖｅ）を有する、システム、機械、アルゴリズム、プロセスなどの様子を補足的に説明するものとして、情報および制御を説明する。
【００２１】
図３および図４は、概念的なレベルで描いた２つの連続した情報の経過（Ｉ−ｄｉａｇｒａｍ）を示し、制御および情報は、ある設計目標（ｄｅｓｉｇｎ ｏｂｊｅｃｔｉｖｅ）を達成するための図２の人工頭脳システム２００に生じる力学（ｄｙｎａｍｉｃｓ）を記載した。ここで用いられる情報の経過（Ｉ−ｄｉａｇｒａｍ）は、本発明の設計目標（ｄｅｓｉｇｎ ｏｂｊｅｃｔｉｖｅ）を絵で表わした説明を与える。特に、設計目標「Ａ」を満足させるために要求される制御「Ｃ」に対して、入手可能な情報「Ｉ」を適合させるシステム、アルゴリズム、またはプロセスの設計に関する方法論を提供する本発明の目標である。図３および図４の情報の経過（Ｉ−ｄｉａｇｒａｍ）は、この動的な適合過程を示している。
【００２２】
上述のように、日常の体験において遭遇するごく少数の問題は、理想的な解決法を持っており、すなわち、それを理想的に解決するための不十分な情報がある、または、十分な情報を持っている、のどちらかであるために、望んでいる目標を達成するために必要な行動は、実行することができない。ひとつには、望んでいる目標を理想的に達成するための能力の制限は、入手可能な情報が望んでいる制御をやがて内因的に遅らせるという事実に対して、追跡できるように働く。しかしながら、利口な判断を行なう上で、または言うべきことや行なうべきことに関する行動をもたらす上で、常にいくらかの情報は存在する。要点の本質は、決定がなされる時、または行動がもたらされる時の瞬時においての知識を最適に活用することを望むということである。本明細書中においても、情報がある程度の不確定さ、または均質化（ｅｎｔｒｏｐｙ）を持っているという事実は含むものとする。
【００２３】
グラス一杯の半分／空の半分の類似は、本発明の考えをさらに明確にする点でふさわしい。システム２００の類似物としてグラスを考えれば、グラスまたはシステムの空部分は、利口な質問の提示を経て削除される外界（すなわち、自然状態）についての無知を表わす。グラスの満たされた部分は、制御または判断において使用するための入手可能な質問の提示を経て獲得した知識を表わす。したがって、図３および図４の情報の経過（Ｉ−ｄｉａｇｒａｍ）中に示される情報スペース「Ｉ」は、システム２００の時間の経過におけるある時点の外界についての未完全な知識を表わす。制御スペース「Ｃ」は、これまでに獲得した外界についての未完全な知識に基づいて動作する、または制御を働かせるためのシステム２００の能力を表わす。ゴールに達するためのこの情報に基づいて行動するということを同時に実現する間に、ある明確な計算的な目標または設計目標を持つシステム２００は、このゴールに達するために必要な情報を獲得しなければならない。
【００２４】
図３（ａ）は、計算的な目標または設計目標を達成するために必要な情報を絵で表わした情報スペース「Ｉ」を示す。目標を達成するための、この情報スペース「Ｉ」に基づいて行動するということを実現するためのシステム２００の能力は、制御スペース「Ｃ」の内側に完全に含まれている情報スペース「Ｉ」によって表わされる。情報および制御の概念の融合は、情報の概念および制御の概念が、お互いの内部に完全に含まれるか、または部分的に含まれるかの程度に基づいた情報の経過（Ｉ−ｄｉａｇｒａｍ）によって例示される。
【００２５】
図３（ａ）〜図３（ｃ）および図４（ａ）〜図４（ｃ）は、別々の例として、ある計算的目標（ｃｏｍｐｕｔａｔｉｏｎａｌ ｏｂｊｅｃｔｉｖｅ）「Ａ」の達成を計画するシステム２００に関しての、情報スペース「Ｉ」と制御スペース「Ｃ」との間における力学関係の見込まれる結果を示す。上述のように、図３は、望ましい（すなわち、システムの目標を満足させる、達成する）結果をもたらす連続した情報の経過（Ｉ−ｄｉａｇｒａｍ）を示す。図４は、望ましくない結果をもたらす連続した情報の経過（Ｉ−ｄｉａｇｒａｍ）を示す。
【００２６】
まず、図３（ａ）を参照すると、制御スペース「Ｃ」および情報スペース「Ｉ」は、システム２００によってある動作（例えば、３１、３３を参照）が起こされるより以前を示す。情報スペース「Ｉ」が、制御スペースによって、全体的に囲まれていることが示される。情報の観点から、システム２００は、今後計算的目標または設計目標を満足させるために起こす、見込まれる動作について知り、それについて配慮するシステム２００の状態に関連するシステムの外界の、「自然状態（ｓｔａｔｅ−ｏｆ−ｎａｔｕｒｅ）とは何か」を判断するための情報を獲得しようと試みている。したがって、このような情報は、システム２００の主観的特性を表わす。情報スペース「Ｉ」は、システム２００の主観的観点から存在すると仮定した、見込まれる外部の自然状態（ｓｔａｔｅ−ｏｆ−ｎａｔｕｒｅ）を表わす。システムの、見込まれる外部の自然状態（ｓｔａｔｅ−ｏｆ−ｎａｔｕｒｅ）、および、提示することのできる質問または調査の利用可能な一組に関する主観的な認識状態（ｓｔａｔｅ−ｏｆ−ｋｎｏｗｌｅｄｇｅ）に基づいて、システム２００は、すべての主観的に仮定された状態の中から自然状態（ｓｔａｔｅ−ｏｆ−ｎａｔｕｒｅ）が正確であるかの識別を試みる。この追求は、システム２００の提示および比較の能力によって強いられる。
【００２７】
情報探索の過程と並行して、システム２００は、特定の状態または、達成すればシステム２００の計算的目標または設計目標を満足させる状態の一組において、外部環境を意図的に判別するために既知情報の利用を試みる。計算的目標は、例えば、標的に的中する、または、住所を発見するといったものである。望ましい自然状態に達するための一つまたは複数の動作を起こすためのシステム２００による既知情報の活用は、制御スペース「Ｃ」（すなわち、見込まれるシステムの出力または制御）を経由して、成し遂げられる。
【００２８】
図３（ａ）に特に関連して、システム２００に関する制御力学（ｃｏｎｔｒｏｌ ｄｙｎａｍｉｃｓ）は、初期状態、すなわち、ある動作（すなわち、制御された動作３１）を起こす以前の時点が示される。図３（ａ）は、ある動作を起こすより前の制御スペース「Ｃ」の内側に完全に含まれている情報スペース「Ｉ」を示す。その後の、取られた動作に対して、図３（ｂ）に示すように、システム２００は、フィードバックおよびシステム資源（ｓｙｓｔｅｍ ｒｅｓｏｕｒｃｅｓ）の消費を経て、その制御スペース「Ｃ」を効果的に縮小する。動作を起こすことによって、これまでに獲得された情報は、自然状態が「真」であることに関する見込みの消去を経て獲られる付加的な情報の必要が生じることにより、使い尽くされる。情報は、付加的な情報の必要性を含んでいることによって、起こす動作の結果として、使い尽くされるということを重要視する。相互作用、または、２つのスペースの関係は、フィードバックを経て、力学（ｄｙｎａｍｉｃ）がつくられる。情報の見方から、要求される今後の動作を支持するために、自然状態が真実であることに関する見込みを消去することが望まれる。このプロセスが行なわれる同じ時間の全体に渡って、この目標は、制御スペースの内側に含まれている情報スペースに形を変える。この目標が達成されない場合、および、それによって見込みよりも早くに動作が消去される場合、図４（ａ）〜図４（ｃ）に示された順序によって表わされるように、システム目標（ｓｙｓｔｅｍ ｏｂｊｅｃｔｉｖｅ）は、達成されないこともある。
【００２９】
図３の連続した情報の経過（Ｉ−ｄｉａｇｒａｍ）の例において、図３（ａ）および図３（ｂ）は、制御された動作３１が行なわれる結果、および付加的な情報を得る結果として生じる情報の経過（Ｉ−ｄｉａｇｒａｍ）における変化を示す。図のように、制御スペースは縮小される。どのような動作を行なうとしても、常に、この結果を有する。このため、システムによる資源の消費が起因して、動作を行なうことによって、今後取ることのできる見込みの動作を失う。したがって、制御スペースは、外側の円が縮小するように描写した。しかしながら、図３（ｂ）の情報スペースは、制御された動作３１の後の制御スペースの内側に完全に含まれて残こるということが認められる。この動作がなされた後、システム２００は、選択的に新情報３５を獲得する。それによって、情報スペースは縮小する。
【００３０】
図４（ａ）および図４（ｂ）は、別の連続した情報の経過（Ｉ−ｄｉａｇｒａｍ）を示すものであり、情報スペースが制御スペースの内側にわずかに含まれる（図４（ｂ）参照）状態にする原因となる制御された動作３３が存在するが、この時点ではまだ適切な状態である。この場合、ある付加的な動作を行なうことができるが、情報スペースによって、制御スペースが破れることを切迫する。この動作に続いて、非新情報３７が獲得されて、情報スペースが実際に拡大する。
【００３１】
これは、起こりうるシステムの失敗の結果として、制御および情報のスペースの逆転を生じさせる。本質的に、これは、入手可能な情報の不足によって、システムの計算的目標「Ａ」が、もう達成できないかもしれないという状況をもたらす。すなわち、システムがするべきことを行なうための適切な情報を持ち合わせていないということもある。
【００３２】
図３および図４の情報の経過に用いた概念の構成は、ミサイル防衛システムの設計に関連した、現実の世界の前後関係の例において、さらに明らかにされる。このようなシステムでは、計算的なシステム目標「Ａ」は、以下のように提示されてもよい。
「頻繁に縮小する到達可能なスペース、または、ミサイルを迎撃する運動力学的包囲網（ｋｉｎｅｍａｔｉｃ ｅｎｖｅｌｏｐｅ）の内側に含まれているようにするために、標的は十分によくスペース内に局在化しているということを保証する。」
全体の交戦期間が終わり、抑制が成し遂げられたなら、成功した迎撃は、上記防衛システムによって保証される。それによって、上記システム目標「Ａ」は、満たされる。
【００３３】
図５は、ミサイル防衛システムにおいて、一般に用いられているものとしての、射撃統制（ｆｉｒｅ ｃｏｎｔｒｏｌ）回路５００のブロック図の実例である。射撃統制（ｆｉｒｅ ｃｏｎｔｒｏｌ）回路５００は、計算的目標「Ａ」に関する本質的で切り離せない人工頭脳システムの２つの問題解決しようと試みる。すなわち（１）スペース「Ｉ」中の標的の局部化、すなわち情報の問題、および（２）システムの要部（ａｓｓｅｔｓ ｏｆ ｔｈｅ ｓｙｓｔｅｍ）「Ｃ」を管理するゆえに、適切に情報スペース「Ｉ」に焦点を合わせられる、すなわち、制御の問題である。このミサイル防衛の例においては、情報スペース「Ｉ」は、標的はどこに存在できるかということと、標的はどこに行くことができるかということを定義する。制御スペース「Ｃ」は、迎撃ミサイル（ｉｎｔｅｒｃｅｐｔｉｎｇ ｍｉｓｓｉｌｅ）がどこにあり、それはどこに行くことができるかということを定義する。双方向調速機（ｂｉ−ｄｉｒｅｃｔｉｏｎａｌ ｇｏｖｅｒｎｏｒ）としての、射撃統制（ｆｉｒｅ ｃｏｎｔｒｏｌ）回路５００が存在可能であっても、それによって、情報「Ｉ」と、迎撃ミサイル（ｉｎｔｅｒｃｅｐｔｉｎｇ ｍｉｓｓｉｌｅ）の運動力学的包囲網（ｋｉｎｅｍａｔｉｃ ｅｎｖｅｌｏｐｅ）とは、頻繁に一致することになる。それによって、脅威を「攻略」するという成功を手に入れる。したがって、相乗的な情報と制御との間の関係という点で反射的である。情報および制御スペースの一致は、制御をもたらすために必要となる情報の獲得を、適応性のあるように釣り合わせる動態過程（ｄｙｎａｍｉｃ ｐｒｏｃｅｓｓ）であり、またこの整合過程（ｍａｔｃｈｉｎｇ ｐｒｏｃｅｓｓ）、すなわち人工頭脳システムの特性を以下に説明する。
【００３４】
情報スペース「Ｉ」に関して、防衛システムのセンサー要部（ｓｅｎｓｏｒ ａｓｓｅｔｓ）は、脅威について情報を提供する。当初、システムレーダー（ｓｙｓｔｅｍ ｒａｄａｒｓ）、衛星、またはその他のセンサー要部は、脅威が存在するかを判断するものであったが、脅威の局部化は、交戦の決定を十分によく支持するため、迎撃ミサイル（ｉｎｔｅｒｃｅｐｔｉｎｇ ｍｉｓｓｉｌｅ）の飛行中に、迎撃ミサイルを完成の状態に導く。交戦期間中のある時点において、迎撃ミサイル（ｉｎｔｅｒｃｅｐｔｉｎｇ ｍｉｓｓｉｌｅ）におけるセンサー群は活性化し、射撃統制（ｆｉｒｅ ｃｏｎｔｒｏｌ）回路５００の閉鎖に対する効用が普及し始める。
【００３５】
交戦期間が展開するにつれて、システムセンサーは、ミサイルの誘導を支持するために十分な割合で、集団的に情報を提供しなければならない。同時に、誘導命令は、上記迎撃ミサイルが迎撃時に脅威があるかもしれない全ての見込まれる場所に首尾よく誘導するということを確実にするための試みとして、ミサイルが入手可能な情報、および、ミサイルが到達可能なスペースの主観的な知識に基づいて実行される。時間が経つにつれて、迎撃ミサイルの到達可能なスペースは減少するため、システムセンサー要部は、迎撃ミサイル（ｉｎｔｅｒｃｅｐｔｉｎｇ ｍｉｓｓｉｌｅ）が到達可能な範囲内で、標的の抑制を保証するために、十分に高い割合で情報を供給しなければならない。この抑制の特性は、制御スペースの内側に完全に含まれている情報スペースを説明する図３において、一般的に説明される。
【００３６】
本発明の運転可能な実例を記載した計算的枠組みを所有物として、強調した。ここで、人工頭脳に基づいたシステム、アルゴリズム、および本発明の方法に基づいたその他のものの設計に関する詳細な工程（ステップ）を熟考する。これらの工程は、通常、以下に説明する事項を含んでいる。
【００３７】
「ステップ（１）：システムのための目標の特定」上述のように、目標はシステムの設計目的を定義する。
【００３８】
この目標は、設計されたシステムの種類に伴って変化する。例えば、上述のミサイル防衛システムに関して、目標は、ここで次のように言い換えられる。標的の局在化の容量（すなわち、空間の容量であるが、すべての観察可能な情報に基づいた目標を含むための容量）を確保するために、システムセンサー要部（ｕｓｉｎｇ ｓｙｓｔｅｍ ｓｅｎｓｏｒ ａｓｓｅｔｓ）を用いた、脅迫的な標的（ｔｈｒｅａｔｅｎｉｎｇ ｔａｒｇｅｔ）に関する十分な情報の収集は、交戦期間（ｅｎｇａｇｅｍｅｎｔ ｔｉｍｅ ｌｉｎｅ）中頻繁に縮小する迎撃ミサイルの運動力学的包囲網（ｋｉｎｅｍａｔｉｃ ｅｎｖｅｌｏｐｅ）の内側で維持される。情報の経過（Ｉ−ｄｉａｇｒａｍ）は、規定された計算的目標または設計目標に基づいた、システムの動き方を概念化および説明するための有用な構成を提供する。
【００３９】
「ステップ（２）：構築されるシステム、機械、アルゴリズムの人工頭脳スペースを定義する」
図３および図４の連続した情報の経過（Ｉ−ｄｉａｇｒａｍ）の図に示したように、人工頭脳スペースは、情報スペースと制御スペースとから構成される。情報スペースは、システムによって仮定され得る自然（システムの外部環境）のすべての見込まれる状態を定義する。同様に、制御スペースは、システムによる仮定時に、達成可能なすべての見込まれる状態を定義する。
【００４０】
「ステップ（３）：システムまたは時間経過に伴って変化する情報資源によって強いられる可能性がある、システムが外界に対して提示可能な質問を１つまたは複数定義する。」
人工頭脳の環境において、質問は、ある瞬間にあわせた、システムによる情報に対しての要求を表わす。質問は、動的であり、情報または制御のどちらかが優先される。情報の質問は、環境に対して提示されるが、一方、制御の質問は、環境を制御するためにもたらすことのできる動作方法を表示する。ここで定義されたような疑問を表わす質問は、システムが情報を獲得できる可能な方法を表わす。例えば、標的を問い合わせるために使用されるレーダーの見込まれる波形を描くことができる。
【００４１】
情報は、提示される定量的な質問に答えることを可能にするものとして検討される。全ての質問は、以下のように数値化することができる。システムが環境に対して質問を提示すると、システムはその質問に対して見込まれる識別可能な解答のリストを保有するということ、および、実際に数学的および論理的に役に立つこの解答のリストがシステムに関する質問を定義するということを仮定できる。質問に対するすべての見込まれる解答群は、システムの表明として定義される。すなわち、質問は、質問に答えるというシステムの表明によって定義される。これは、下記の定義によって形式化される。Ｒｉｃｈａｒｄ Ｔ． Ｃｏｘによって定義された「Ｏｆ Ｉｎｆｅｒｅｎｃｅ ａｎｄ Ｉｎｑｕｉｒｙ，” Ｐｒｏｃ． １９７８ Ｍａｘｉｍｕｍ Ｅｎｔｒｏｐｙ Ｆｏｒｍａｔｉｏｎ Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ， １１９−１６７， ＭＩＴ Ｐｒｅｓ， １９７９」を本願に引用して援用する。
【００４２】
定義１：質問Ａは、質問Ａに対する見込まれる全ての解答を記載した、消耗性システムの初期の表明「Ａ＝［ａ１，ａ２，．．．，ａｎ］」によって定義される。定義１は、全ての質問が、ブール代数（Ｂｏｏｌｅａｎ Ａｌｇｅｂｒａ）の原理によって残る表明の論理的範囲（ｌｏｇｉｃａｌ ｄｏｍａｉｎ ｏｆ ａｓｓｅｒｔｉｏｎｓ）を生み出すということを基本的に提示する。二成分からなる質問または照会は、相補的かつ基本の表明「Ａ＝［ａ，〜ａ］」によって定義される。
【００４３】
例えば、仮にＡを「雨は降っていますか、降っていないですか」という質問に相当するとする。この質問は、単純な表明「ａ１＝はい、降っています」および「〜ａ＝いいえ、降っていません」によって、したがって「Ａ＝［ａ，〜ａ］」によって答えられる。どちらの表明も、質問に対する別々の解答を表わす。システムの表明は、本質的に無数の見込まれる表明を有することが可能であるが、実際は極少数だけの使用を定義することが多い。
【００４４】
再度図２を参照すると、本発明の方法にしたがって示されており、人工頭脳の概念図式（ｐａｒａｄｉｇｍ）によれば、システム２００は、それに対して応答する獲得した情報を得るまたは観察するための情報要求を選択的に作成する。システム２００は、その結果、特定された設計目標または計算的目標を達成するためのこの情報（すなわち、作動または決定）に従って作動する。したがって、数値化された質問は、人工頭脳システム２００による情報の選択的獲得を提供する。照会（ｉｎｑｕｉｒｙ）を作成する人工頭脳システムに関連して質問が定義される、および、照会（ｉｎｑｕｉｒｙ）はステップ（２）にて定義した情報スペースに関係するという意味では、質問は主観的であるということが知られている。
【００４５】
この方法の照会の一例は、２０の質問のゲームである。活動的なプレイヤーは、他のプレイヤーが考えるであろうことを表わす自然状態を仮定したことに関して、完全な知識を追求する。活動的なプレイヤーは、この追求（すなわち、情報を選択的に獲得すること）に影響を与えた先天的な質問を定義する。また、優秀なプレイヤーは、提示する最良の連続的な質問を知っている。したがって、プレイヤーが、提示して、次いで、解答を観察する時、これらの解答は、意味を持ち、プレイヤーに対して主観的な情報として提供される。したがって、質問はプレイヤーに関連して定義されるという意味では、質問は主観的な存在である。しかしながら、質問は、ブール代数（Ｂｏｏｌｅａｎ Ａｌｇｅｂｒａ）と合致した一組の客観的および普遍的な操作規則（ｒｕｌｅｓ ｏｆ ｍａｎｉｐｕｌａｔｉｏｎ）によって残る。２０の質問のゲームに関しては、課せられたシステム制限（ｉｍｐｏｓｅｄ ｓｙｓｔｅｍ ｃｏｎｓｔｒａｉｎｔ）は、「はい」／「いいえ」の応答をもつ質問だけが許されるということが知られている。この場合も先と同様に、これらは、二成分からなる質問を表わす。
【００４６】
「ステップ（４）：システムまたは時間経過に伴って変化する情報資源によって強いられる可能性がある、情報を送信するまたは制御をもたらすためのシステムが解答可能な質問を１つまたは複数定義する。」
ステップ（２）にも記載したように、情報は、１つまたは複数の質問が定義もしくは提示されるまで得ることができない。同様に、全ての見込まれる、取られ得る動作が定義されるまで、制御は有意にもたらされることはない。どの時点でも取り得る、すべての見込まれる動作の一組は、何が行なえるかに関するシステムの対照質問（ｃｏｎｔｒｏｌ ｑｕｅｓｔｉｏｎ）を定義する。システムの目的を達成するために取られ得る、すべての見込まれる動作によって答えられた質問として、情報を提供する論理的質問に対する類似の方法によって、すべての見込まれる動作の一組は定義される。この質問は、システムが動作を起こすときに、システムによって答えられる。
【００４７】
ステップ（３）に関して、すなわち、情報の獲得は、提示された質問に対する特定の解答または動作を経て生じる。ステップ（４）に関して、決定は選択され、さらに、望まれるシステムの目的を最も効果的に達成するためには、その時点で何をするべきかという質問の解答をもたらす。
【００４８】
定義２：表明（ａｓｓｅｒｔｉｏｎ）は、表明ａによって解答され得る、全ての見込まれる質問が記載されている消耗性のシステムの初歩的質問「ａ＝［Ａ１，Ａ２．．．．，Ａｎ］」によって定義される。「ａ＝［Ａ，〜Ａ］」のような二成分からなる表明は、例えば、エスカレーターの「登り」または「降り」の利用を決定するような、２つの相補的な質問に答える。
【００４９】
質問のシステムは、当然、消耗的であり、また表明のシステムについて相補的な解釈を有するブール代数（Ｂｏｏｌｅａｎ Ａｌｇｅｂｒａ）を満たさなければならない。例として、表明「ａ＝雨は降っているか、降っていないかのどちらかである」を定義する。この表明は２つの単純な質問「Ａ１＝雨は降っていますか」および「〜Ａ１＝雨は降っていないですか」に答える。したがって、「ａ＝［Ａ１，〜Ａ１］」に答える。Ａ１および〜Ａ１は、とても初歩的であるので、１つは答えられるが、他の質問は応答を受けない。
【００５０】
「ステップ（５）：論理的質問の帰納論理学的形式論の適用、および、計算的目標を形式化するための表明、そして、人工頭脳システム構築を達成する」
ステップ（５）は、次のように提示できる３つの個々のサブプロセスを含んでいる。
【００５１】
１）もたらされる動作についての獲得した情報の適合
２）質問が提示されて、情報が獲得されたときに生じる形式化
３）動作が引き続いて起こりうるという点から、動作が起こされたときに生じる形式化
各サブプロセスについて、以下に説明する。サブプロセス１に関して、制御のための情報の適合は、双方向的であり、望ましい制御、および、獲得した情報に基づいて望ましい制御をもたらすことに対しての必須情報の適合に相当する。つまり、サブプロセス１は、情報、および、もたらされるべき動作、についての要求を設定することにより、サブプロセス２および３に導く。
【００５２】
制御は、可能性の点から、情報スペース「Ｉ」がさらに制限されることがどの程度必要であるかに関しての要求を決定する。同様に、入手可能な情報は、取り得る見込みの動作の一組についての制限を提供する。図３および図４に示した、情報の経過（Ｉ−ｄｉａｇｒａｍ）は、見きわめることができる、見込まれる自然状態を表わす。
【００５３】
再びミサイル防衛の例を参照すると、情報スペースと制御スペースとは、それぞれ、見込まれる位置と、ミサイル（ｔｈｒｅａｔ）および迎撃ミサイル（ｉｎｔｅｒｃｅｐｔｉｎｇ ｍｉｓｓｉｌｅ）の見込まれる速度と、に相当する。これらの「可能性」は、ステップ（２）にて確立され、設計されたシステムの人工頭脳スペースに相当する。
【００５４】
サブプロセス２の形式化は、新たな情報が獲得された時に、可能性がどうのようにして消去または修正（すなわち、制御スペースの縮小）されるかについての定量化を必要とする。提示された質問に対する解答が、可能性の消去に役立つならば、その時には、消去されたこれらの可能性に沿った事前確率（ａ ｐｒｉｏｒｉ ｐｒｏｂａｂｉｌｉｔｙ）が、残存するこれらの可能性の中に分布されなければならない。これを達成するための独自の数学的形式論は、システムの知識の初期状態から独自の新しい状態への変移といったエントロピーに関連して縮小される。システムの知識の状態は、可能性があると判断された状態を仮定したどのような一組にも属する性質である尤度（ｌｉｋｅｌｉｈｏｏｄ）に関するシステムによって保たれる確率分布（ｐｒｏｂａｂｉｌｉｔｙ ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎ）に対応する。これは、図３および図４に示される情報の経過（Ｉ−ｄｉａｇｒａｍ）によって反映される。
【００５５】
システムの知識の状態を修正することのできる別の方法は、ベイズの定理（Ｂａｙｅｓ’ Ｔｈｅｏｒｅｍ）による推論である。この場合、提示された質問は、可能性の消去に役立つものではないが、可能性があると判断されたこれらの現存の状態の確率の修正には多少役立つものである。この種の情報を提供する質問の提示前に、システムは、見込まれる状態における分布の事前確率（ａ ｐｒｉｏｒｉ ｐｒｏｂａｂｉｌｉｔｙ）を提示する。提示された質問は、それに関連して、その時のシステムの知識の状態の更新を反映する、ベイズの定理（Ｂａｙｅｓ’ Ｔｈｅｏｒｅｍ）を用いた帰納分布に対しての事前確率分布の更新を認める測定（実際に、情報の獲得は、提示された質問によって求めた）上の尤度関数（ｌｉｋｅｌｉｈｏｏｄ ｆｕｎｃｔｉｏｎ）を有する。各タイプの記載されている情報の処理に採用される形式的な数学的方法は、帰納論理学の理論によって提供される手段を表わす。
【００５６】
サブプロセス３の形式化は、システムの構築に使用される成分の詳細な物理的な特性を必要とする。一般に、サブプロセス３は、総括的な物理学、または、工学的考察である。特に、決定と動作とが作られるとともに、システムリソース（ｓｙｓｔｅｍ ｒｅｓｏｕｒｃｅｓ）がどのように消費されるかに関して形式化的な発想が形成されるということが必要となる。
【００５７】
（代表的な実施形態）
上述した方法のステップは、人工頭脳システムを自動的に設計する本発明の方法の操作および利点の説明を補足するための例のこの文脈にて説明する。その例は、人工頭脳に基づいたシステムの設計に関して上記のように定義された方法ステップの文脈において説明されるものである。
【００５８】
ステップ（１）に関しては、情報処理能力を最適化したニューロンを設計する本例の目標「Ａ」である。単一モデルニューロン（ｓｉｎｇｌｅ ｍｏｄｅｌ ｎｅｕｒｏｎ）が、最も単純な人工頭脳装置の多くの点に対応することが示される。
【００５９】
ステップ（２）に関しては、すなわち、構築されるシステム、機械、またはアルゴリズムの人工頭脳システムの定義である。情報スペースは、見込まれる、あり得る自然状態の全てとしてシステムによって定義される。
【００６０】
ここで、図６を参照すれば、ニューロンの典型的なモデルは、２つの個別の値のうちの１つをとることができるところで、５０００の入力（つまりＮ＝５０００）をもつことが示される。
【００６１】
Ｘｉ＝｛ｘｉ，〜ｘｉ｝
ここで説明された人工頭脳の方法論（ｐａｒａｄｉｇｍ）において、各入力は、入力信号Ｘｉの提示によって答えられる２成分の質問によって実際に表される。本例における情報スペースは、分離しており、５０００の情報の質問Ｘｉ，ｉ＝１〜５０００を有する。入力スペースにおけるそれぞれの調和は、２成分の調和に相当する。ニューロンの環境は、自然における２成分である５０００の質問のそれぞれに対しての解答を提供する。したがって、情報スペースは、外部的に供給された入力の可能な組み合わせの全ての消耗性のリストである。上述とは別に、入力スペースは、おそらくシステムに関しての入力があるスペースにおける個々の位置の全ての表現である。本例において、入力スペースは、環境に対して提示する質問に対してシステムが獲得できる解答の全ての可能な組み合わせを表す、２５０００の表明を有する。
【００６２】
引き続き図６を参照すると、ニューロンは２つの個別の値のうちの１つをとることができる単一の出力（一次元）を有することが示される。したがって、出力スペースは、本例における２つの値を有している。
【００６３】
ステップ（３）および（４）に関して、ステップ（３）は次のように言い換えられる。システムが、システムの情報資源または時間に応じて変わる情報資源によって抑制される可能性としての外界に対して提示することのできる、ひとつまたは複数の質問を定義する。ステップ（４）は、次のように言い換えられる。システムの情報資源または時間に応じて変わる情報資源によって抑制される可能性としての情報を送信するための、または動作をもたらすための、システムが答えることのできるひとつまたは複数の質問を定義する。
【００６４】
設計されているニューロンの仮定は、Ｎ＋１のものの測定に有用である。測定に有用な最初のＮのものは、入力ｘ、ｘ＊ｙのそれぞれを備えた単一の出力ｙの論理的同時発生に相当する。したがって、システムは、Ｎ、例えば５０００、入出力の相関性を測定することができる。これは、外界への１つ以上の質問をすることにより、何が意味されるかを定義する時にステップ（３）を捕らえる。この例において、１つ以上の質問は、Ｎ（例えば５０００）入出力の相関性として、具体化される。
【００６５】
ひとつのさらなる考えられる仮定がある。モデルニューロン（ｍｏｄｅｌ ｎｅｕｒｏｎ）はＮ、Ｎ＝５０００の入出力の相関性、を測定することができる一方、モデルニューロンが思い出すまたは保存することができることがさらに特定されなければならない。ニューロンの場合、各測定を格納または記録する既存のメモリはない。これはシステムの制限を表す。本例によって作られた仮定は、システムの制限と対照的に、ニューロンが＜ｘ＊ｙ＞と＜ｙ：＞との測定の平均のみを格納することができるということである。
【００６６】
ステップ（４）は、質問に答えるという考えに一般に関係する。特に、ステップ（４）は、システムが制御をもたらすために答えることのできる１つ以上の質問に関係し、また、本例において、ステップ（２）にて定義された出力スペースに対して送信する情報は等量である。再度ステップ（２）を参照すれば、制御スペースの出力は、システムは外部環境に置くことが好ましいという見込まれる状態を定義する。本例において、制御スペースの出力は、１次元の２成分の質問Ｙ＝｛ｙ，〜ｙ｝に相当する。特に、ニューロンは、活動電位を生成する「ｙ」、または活動電位を生成しない「〜ｙ」、それによって解答する「Ｙ」。
【００６７】
ステップ（４）に関して、ここでは、動作をもたらすため、または情報を送信するためにシステムが答えることのできる質問が提供されるか、または定義される。本例において、システムが答えることのできる単一の質問は、以下のように記述される。私（システム）は、活動電位を生成することを要求する、またはしない。この質問に対する答えは、ステップ（２）にて説明した制御スペースに相当する。
【００６８】
最後のステップ、ステップ（５）は、決定がなされるのと同時に、出力の情報内容を最大限にし獲得した情報にこれを一致させることに対して、得られた情報を一致させることによって、実行することができる。このプロセスは、情報処理能力を最大限にする。
【００６９】
特に、決定Ｙに対して獲得した情報Ｘを一致させることは、これらの質問ＸｖＹに共通の情報を極端にすることを要求する。帰納論理学は、ＸとＹの間の相互の情報 Ｉ（Ｘ； Ｙ）を極端にすることにより、これを行なうことができるということを定める。同様に、Ｙに含まれていた出力情報を最大限にすることは、ニューロンＨ（Ｙ）の出力エントロピーを最大限にすることを要求する。相互の情報Ｉ（Ｘ； Ｙ）およびエントロピーＨ（Ｙ）は、情報理論に定義されるのと同じ量に相当する。
【００７０】
上記の方法ステップは、１つ以上の一般的な目的および／または専用処理装置によって実行されるソフトウェアおよびハードウェアのある組み合わせの中で実行されてもよい。
【００７１】
ここに記述されたものは、本発明の法則の適用の単に例証である。例えば、上に記述され、現在の発明を操作するための最良の形態として実施された方法は、実例目的だけのためである。その他の構成および構成は、発明の精神の範囲を逸脱することなく当業者によって実施されてもよい。
【図面の簡単な説明】
【図１】従来技術に関する、処理するべき情報を獲得して、出力信号または制御に変換する慣習的なシステムの図である。
【図２】本発明の一実施形態に関する、２つのフィードバック経路を用いる人工頭脳システムの図である。
【図３】（ａ）〜（ｃ）は、図２に示した２つのフィードバック経路をどのように使用することができるかの例を表わした情報の経過（Ｉ−ｄｉａｇｒａｍ）の図である。
【図４】（ａ）〜（ｃ）は、図２に示した２つのフィードバック経路をどのように使用することができるかの例を表わした情報の経過（Ｉ−ｄｉａｇｒａｍ）の図である。
【図５】図３の連続図を実施した形式化モデルを示す図である。
【図６】単一ニューロンの簡易化したモデルを示す本発明の応用の一例を示す図である。
【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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【国際公開パンフレット】
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【国際公開パンフレット（コレクトバージョン）】
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【国際調査報告】
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