(57)【要約】【課題】課税コードを含むビジネスファクタを分析し、当該課税コードに応じた営利活動の解決法を生成する、コンピュータ化された方法による寄付金のための効果的なシステムを提供する。【解決手段】  永続的慈善活動のシステムは、寄付者エンティティ、寄付基金エンティティ、ビジネスエンティティ、管理委員会、投資アロケータ、および収益アロケータを備える。寄付者エンティティは寄付基金エンティティに投資をし、寄付基金エンティティは収益を寄付者エンティティに還元する。寄付者エンティティが納めた税金と、寄付者エンティティが寄付基金エンティティに行った投資の間で、税控除が適用される。寄付基金エンティティはビジネスエンティティに投資をし、ビジネスエンティティは収益を寄付基金エンティティに還元する。投資アロケータは、管理委員会に対して投資推奨を行う。管理委員会は、投資アロケータに投資選好を提供する。収益アロケータは、ビジネスエンティティ向けの再投資基金および管理委員会向けの委託基金に関する助言を行う。それぞれの割付ルーチンは、パターンマッチングモジュールおよび静的変数モジュールを備える。システムは、案出モジュールおよびＣＴＭＰモジュールを利用する。【選択図】図１
2018526758.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
永続的慈善活動のシステムであって、システムは、プログラム化された命令を格納するメモリ、前記メモリに接続され、前記プログラム化された命令を実行するプロセッサ、および少なくとも１つのデータベースを備えるシステムであって、システムは、
ａ）１つ以上の寄付者エンティティ、
ｂ）１つ以上の寄付基金エンティティであって、前記寄付者エンティティは寄付基金エンティティに投資し、寄付基金エンティティは収益を前記寄付者エンティティに還元し、さらに、前記寄付者エンティティによって納められた税金と、前記寄付者エンティティが寄付基金エンティティに対して行った投資の間で税控除を適用する、寄付基金エンティティ、
ｃ）１つ以上のビジネスエンティティであって、前記寄付基金エンティティはビジネスエンティティに投資し、ビジネスエンティティは収益を前記寄付基金エンティティに還元する、ビジネスエンティティ、
ｄ）管理委員会、および
ｅ）投資助言を前記管理委員会に対して行う投資アロケータであって、前記管理委員会は投資選好を投資アロケータに提供する、投資アロケータ、を備えており、
前記投資アロケータは、パターンマッチングモジュール、および静的変数モジュールを備える、システム。
【請求項２】
前記ビジネスエンティティ向けの再投資基金および前記管理委員会向けの委託基金に関する助言を行う、収益アロケータをさらに備え、前記収益アロケータは、パターンマッチングモジュール、および静的変数モジュールを備える、請求項１に記載のシステム。
【請求項３】
市場実績および収益履歴のデータが、前記投資アロケータの前記パターンマッチングモジュールに送達され、前記ビジネスエンティティの収益構成のデータが、前記収益アロケータに送達される、請求項２に記載のシステム。
【請求項４】
前記パターンマッチングモジュールでは、収益割付決定事項および／または投資割付決定事項が格納され、案出モジュールが、前記格納された決定事項、前記収益履歴、前記市場実績、前記静的変数モジュール内の静的変数、または前記管理委員会から提供される静的判断基準を用いて、新たな割付決定事項を作成する、請求項３に記載のシステム。
【請求項５】
投資ポートフォリオを設計するポートフォリオデザイナーをさらに備え、前記ポートフォリオデザイナーでは、投資額、慈善活動、目標リスク、前記格納された割付決定事項からの長期割付傾向、および／または利益率編成モジュールからの収益傾向が、前記案出モジュールに入力される、請求項４に記載のシステム。
【請求項６】
発見重複モジュールを有する課税コードインタプリタであって、２つ以上の課税コード間の計算済み重複検索を行う、課税コードインタプリタと、租税法情報を格納している包括的税法ユニットとをさらに備え、
前記包括的税法ユニットは、初期定義更新モジュールと、租税法情報を依存関係ツリーおよびユニット定義から構成される未処理構造に変換する、予備変換モジュールとを備え、前記依存関係ツリーは、オブジェクト依存関係のリンクを含み、前記ユニット定義は名称、説明および税関連オブジェクトの定義を含んでいる、請求項２に記載のシステム。
【請求項７】
前記包括的税法ユニットはさらに、前記未処理構造を定義の更新の一部として受け取り、拡張可能かつ並列のデータマイニング処理を行うことにより、派生構造を合成するためのデータセットを算出する、並列化コンピュータ処理システムを備える、請求項６に記載のシステム。
【請求項８】
前記派生構造は、前記未処理構造の元データが含意するデータを含む派生ツリー、前記派生ツリーから参照される前記オブジェクトに関連付けられるラベルを含むユニット定義、および前記派生ツリーにより継承される派生ルールを有し、前記派生構造は、包括的定着度アルゴリズムを用いて関心ポイントを推論する、請求項７に記載のシステム。
【請求項９】
簡易情報クエリに応じて、第１課税コードの前記未処理構造と、第２課税コードの前記未処理構造が比較され、複合情報クエリに応じて、前記第１課税コードの前記派生構造と、前記第２課税コードの前記派生構造が比較され、着目ポイント分析が、前記第１課税コードの前記関心ポイントと前記第２課税コードの前記関心ポイントを一致させ、前記着目ポイント分析の結果が前記第１課税コードと前記第２課税コードの前記派生ツリーに送られ、前記派生ツリーからの情報が、前記ユニット定義からのそれぞれ対応する前記定義と組み合わされる、請求項８に記載のシステム
【請求項１０】
前記案出モジュールは２つ以上の従前割付決定事項を参照し、前記割付決定事項はそれぞれ、市況、出資者状況、および最終結果を含んでおり、前記割付決定事項はインテリジェントセレクタに提供され、前記インテリジェントセレクタは、前記割付決定事項それぞれから２つのオブジェクトを比較、推論し、ハイブリッド形状を出力にプッシュし、判断基準マッチングは、前記パターンマッチングモジュールから提供される入力判断基準を参照し、前記インテリジェントセレクタから前記ハイブリッド形状を選択し、前記ハイブリッド形状は、市場変数に適合する、請求項５に記載のシステム。
【請求項１１】
前記従前割付決定事項には、従前割付決定事項データベースおよび前記アロケータによってリリースされる新たな情報から導出された、金融割付決定事項の平均モデルが含まれており、前記インテリジェントセレクタは、前記従前割付決定事項を前記ハイブリッド形状にマージし、モードは、前記案出モジュールが使用されているアルゴリズムの型を定義し、共通している情報の量が、前記静的判断基準によって設定された比に応じて選別され、静的判断基準には、格付けの優先順位付け、所望のデータ比、および、どのモードが選択されているかに応じて行われるマージを差配するデータが含まれ、前記静的判断基準に応じて、前記従前割付決定事項に対し未処理データ比較が実行される、請求項１０に記載のシステム。
【請求項１２】
前記形状の中の同じ箇所で、ある特徴の定義が双方のデータセットで競合しているときは、優先順位付けプロセスが起動し、前記静的判断基準および前記モードに基づいてマージされたトレイトを有する形状を生成する、請求項１１に記載のシステム。
【請求項１３】
入力モジュールは、前記パターンマッチングの結果および前記割付決定事項を受信し、事由処理モジュールは、前記受信した入力の属性を比較してルールを導出し、前記事由処理モジュールは、前記導出されたルールを参照ポイントとして用いて与えられた問題のパーセプションスコープを決定するルール処理モジュールを備え、クリティカルルールスコープエクステンダーは、既知のパーセプションスコープを受信し、パーセプションのクリティカルシンキングスコープを含むよう、前記既知のパーセプションスコープを拡張し、前記導出されたルールは、パーセプションのクリティカルシンキングスコープを利用することにより訂正される、請求項５に記載のシステム。
【請求項１４】
メモリウェブは、履行可能なルールを求めてログをスキャンし、適用可能で履行可能なルールが、上書き決定事項を生成するために実行され、ルール実行モジュールは、存在して履行可能であると確認されたルールを実行することにより、クリティカルシンキング決定を生成し、クリティカル決定出力モジュールは、パーセプション観察者エミュレータおよび前記ルール実行モジュールが至った結論を比較することにより、最終ロジックを生成する、請求項１３に記載のシステム。
【請求項１５】
ログモジュールには、前記入力の影響がないクリティカル決定を行うために使われる未処理情報が含まれており、適用済パーセプション観点には、入力アルゴリズムによって適用され利用されたパーセプション観点が含まれており、自動化パーセプション発見メカニズムは、前記案出モジュールを強化して前記パーセプションスコープを拡張する、請求項１４に記載のシステム。
【請求項１６】
自己批判的知識密度モジュールは、報告可能なログの限界を越えた、未知である可能性がある知識のスコープおよび型を推定し、前記パーセプション観察者エミュレータは、観察者のエミュレーションを生成し、パーセプションポイントの候補すべてを、様々な観察者エミュレーションを使用してテストおよび／または比較し、前記パーセプション観察者エミュレータへの入力には、パーセプションポイントの候補すべてと増強データログが含まれており、前記パーセプション観察者エミュレータの出力には、選択されたパーセプションを混合したものを有する最も該当する観察者により増強データログから生成した決定が含まれており、データ増強ログから導出されたＣＶＦは、パーセプションストレージの検索判断基準として使用され、示唆導出モジュールは、既知のパーセプション観点から示唆される、データのパーセプション観点を導出し、メトリック合成は、パーセプション観点を、メトリックのカテゴリ別に分割し、メトリック変換は、個々のメトリックをパーセプション観点全体に戻し、メトリック拡張は、パーセプション観点の前記メトリックをカテゴリ別に個別のデータベースに格納する、請求項１５に記載のシステム。
【請求項１７】
クリティカルルールスコープエクステンダーは、ルールセットのクリティカルシンキングスコープを拡張するために、既知のパーセプションを強化し、パーセプションマッチングは、ルール構文導出から受信した前記パーセプションからＣＶＦを形成し、メモリ認識は、入力データから乱雑フィールドを形成し、既知の概念を認識するために、フィールドスキャンを行い、メモリ概念インデックス化モジュールは、すべての概念をインデックスへと最適化し、ルール履行パーサは、前記ルールの個々の部分を、認識タグとともに受信し、どのルールが前記乱雑フィールドにおいてルール実行に値すると認識されたかを、論理的に推論し、ルール文法フォーマット分割は、妥当ルールをタイプ別に分割し、まとめ、ルール構文導出は、論理的ルールをメトリックベースのパーセプションに変換し、ルール構文生成は、確認されたパーセプションを受信し、パーセプションの内部的なメトリック編成に携わる、請求項１６に記載のシステム。
【請求項１８】
最終ロジックモジュールロジックは、直感的決定と思考的決定から知的情報を受信し、決定事項直接比較モジュールは、前記直感的決定と前記思考的決定からの双方の決定を比較することで、裏付けをとり、直感的決定は、パーセプションを強化することを通じてクリティカルシンキングに携わり、前記思考的決定は、パーセプションを強化することを通じてクリティカルシンキングに携わり、クリティカルルールスコープエクステンダーは、以前には考慮されなかったパーセプション観点を強化することにより、前記ルールセットの把握スコープを拡張し、乱雑フィールドパースモジュールは、複数のログのフォーマットを、前記乱雑フィールドとして知られる、スキャン可能な単一の単位に合成し、既に確立された妥当ルールを補足するために、メモリ認識モジュールから追加ルールが生成される、請求項１３に記載のシステム。
【請求項１９】
パーセプションマッチングモジュールでは、メトリック統計を考慮し、パーセプションストレージから統計情報が与えられ、前記統計は、メトリックの定着傾向、内部メトリック関係、およびメトリックの成長率を定義しており、エラー管理モジュールは、個々の前記メトリックのいずれかから生ずる構文エラーおよび／または論理的エラーをパースし、ノード比較モジュールは、２つ以上のＣＶＦのノード編成を受信し、前記ＣＶＦの各ノードはプロパティの大小を表しており、個々のノードごとに、類似度比較が行われ、総合分散が計算され、未処理パーセプション直感的思考モジュールは、アナログ形式にしたがって前記パーセプションを処理し、未処理ルール論理的思考モジュールは、デジタル形式にしたがってルールを処理し、金融割付決定事項に関係するアナログ形式のパーセプションは、段差のない滑らかな曲線の勾配単位で格納されており、前記金融割付決定事項に関係するデジタル形式の未処理ルールは、灰色の領域のない目盛り単位で格納されている、請求項１８に記載のシステム。
【請求項２０】
プログラム化された命令を格納するメモリ、前記メモリに接続され、前記プログラム化された命令を実行するプロセッサ、および少なくとも１つのデータベースを備えるシステムで実行される、永続的慈善活動の方法であって、
（ａ）１つ以上の寄付者エンティティが、１つ以上の寄付基金エンティティに対して投資するステップと、
（ｂ）前記寄付基金エンティティが、収益を前記寄付者エンティティに還元するステップであって、前記寄付者エンティティが納めた税金と前記寄付者エンティティが前記寄付基金エンティティに対して行った投資の間で税控除が適用される、ステップと、
（ｃ）前記寄付基金エンティティが、１つ以上のビジネスエンティティに対して投資を行うステップと、
（ｄ）前記ビジネスエンティティが、前記寄付基金エンティティに収益を還元するステップと、を備え、
投資アロケータは、管理委員会に対して投資推奨を行い、
前記管理委員会は、前記投資アロケータに投資選好を提供し、収益アロケータは、ビジネスエンティティ向けの再投資基金および前記管理委員会向けの委託基金に関する助言を行い、それぞれの前記アロケータは、案出モジュールおよびＣＴＭＰモジュールを備える、方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
関連出願の相互参照
本出願は、「サイバーセキュリティスイート」と題する、２０１５年９月１８日出願の米国仮特許出願第６２／２２０，９１４号、「永続的慈善活動のシステムおよび方法」と題する、２０１５年９月１４日の米国仮特許出願６２／２１８，４５９号、および「クリティカルシンキングメモリおよびパーセプション（ＣＴＭＰ）」と題する、２０１６年４月１６日出願の米国仮特許出願第６２／３２３，６５７号の優先権を主張し、それらの参照することにより、本明細書に記載されているかのように、本明細書に組み入れる。
【０００２】
本発明は、コンピュータ分析により投資を最適化するシステムに関する。より具体的には、本発明は、課税コードを含むビジネスファクタを分析し、当該課税コードに応じた営利活動の解決法を生成する、コンピュータ化された方法による寄付金のための効果的なシステムを提供することに関する。
【背景技術】
【０００３】
税法の分析は非常に手数が掛かる、かつ複雑な作業である。営利会社によってもたらされる収益は、多くの場合、様々な角度から事業を規制する租税法の適用により、実質的に調整される。通常用いられる事業パラメータとともに税法を分析し、効果的な投資戦略を生成する、高度な人工知能を採用したソリューションが長らく必要とされている。
【発明の概要】
【課題を解決するための手段】
【０００４】
本発明によれば、永続的慈善活動のシステムが提供される。このシステムは、プログラム化された命令を格納するメモリ、メモリに接続され、プログラム化された命令および少なくとも１つのデータベースを実行するプロセッサを備える。プログラム化された命令は、次のコンポーネントと関連している。ａ）１つ以上の寄付者エンティティ、ｂ）１つ以上の寄付基金エンティティであって、寄付者エンティティは寄付基金エンティティに投資し、寄付基金エンティティは収益を寄付者エンティティに還元し、さらに、寄付者エンティティによって納められた税金と、寄付者エンティティが寄付基金エンティティに対して行った投資の間で税控除を適用する、寄付基金エンティティ、ｃ）１つ以上のビジネスエンティティであって、寄付基金エンティティはビジネスエンティティに投資し、ビジネスエンティティは収益を寄付基金エンティティに還元する、ビジネスエンティティ、ｄ）管理委員会、およびｅ）投資助言を管理委員会に対して行う投資アロケータであって、管理委員会は投資選好を投資アロケータに提供する、投資アロケータ。投資アロケータは、パターンマッチングモジュール、および静的変数モジュールを備える。寄付者エンティティ、寄付基金エンティティ、ビジネスエンティティ、および管理委員会は、一般社会における企業や機構に対応するコンピュータ上の表現である。コンピュータ上で表現されるエンティティは、入力装置、出力装置、インターネットなどの通信ネットワークを介して人間と通信できる。
【０００５】
システムはさらに、ビジネスエンティティ向けの再投資基金および管理委員会向けの委託基金に関する助言を行う、収益アロケータを備える。収益アロケータは、パターンマッチングモジュールおよび静的変数モジュールを備える。
【０００６】
市場実績および収益履歴のデータが、投資アロケータのパターンマッチングモジュールに送達される。ビジネスエンティティの収益構成のデータが、収益アロケータに送達される。
【０００７】
パターンマッチングモジュールでは、収益割付決定事項および／または投資割付決定事項が格納され、案出モジュールが、格納された決定事項、収益履歴、市場実績、静的変数モジュール内の静的変数、または管理委員会から提供される静的判断基準を用いて、新たな割付決定事項を作成する。
【０００８】
システムはさらに、投資ポートフォリオを設計するポートフォリオデザイナーを備える。ポートフォリオデザイナーでは、投資額、慈善活動、目標リスク、格納された割付決定事項からの長期割付傾向、および／または利益率編成モジュールからの収益傾向が、案出モジュールに入力される。
【０００９】
システムはさらに、発見重複モジュールを有する課税コードインタプリタであって、２つ以上の課税コード間の計算済み重複検索を行う、課税コードインタプリタと、租税法情報を格納している包括的税法ユニットとを備える。包括的税法ユニットは、初期定義更新モジュールと、租税法情報を依存関係ツリーおよびユニット定義から構成される未処理構造に変換する、予備変換モジュールとを備える。依存関係ツリーは、オブジェクト依存関係のリンクを含み、ユニット定義は名称、説明および税関連オブジェクトの定義を含んでいる。
【００１０】
包括的税法ユニットはさらに、未処理構造を定義の更新の一部として受け取り、拡張可能かつ並列のデータマイニング処理を行うことにより、派生構造を合成するためのデータセットを算出する、並列化コンピュータ処理システムを備える。
【００１１】
派生構造は、未処理構造の元データが含意するデータを含む派生ツリー、その派生ツリーから参照されるオブジェクトに関連付けられるラベルを含むユニット定義、派生ツリーにより継承される派生ルールを有し、派生構造は、包括的定着度アルゴリズムを用いて関心ポイントを推論する。
【００１２】
簡易情報クエリに応じて、第１課税コードの未処理構造と、第２課税コードの未処理構造が比較される。複合情報クエリに応じて、第１課税コードの派生構造と、第２課税コードの派生構造が比較される。着目ポイント分析が、第１課税コードの関心ポイントと第２課税コードの関心ポイントを一致させる。着目ポイント分析の結果が第１課税コードと第２課税コードの派生ツリーに送られる。派生ツリーからの情報が、ユニット定義からのそれぞれ対応する定義と組み合わされる。
【００１３】
案出モジュールは２つ以上の従前割付決定事項を参照する。割付決定事項はそれぞれ、市況、出資者状況、および最終結果を含んでいる。これらの割付決定事項はインテリジェントセレクタに提供される。インテリジェントセレクタは、これらの割付決定事項それぞれから２つのオブジェクトを比較、推論し、ハイブリッド形状を出力にプッシュする。判断基準マッチングモジュールは、パターンマッチングモジュールから提供される入力判断基準を参照し、インテリジェントセレクタからハイブリッド形状を選択する。ハイブリッド形状は、市場変数に適合する。
【００１４】
これらの従前割付決定事項には、従前割付決定事項データベースおよびアロケータによってリリースされる新たな情報から導出された、金融割付決定事項の平均モデルが含まれている。インテリジェントセレクタは、これらの従前割付決定事項をハイブリッド形状にマージする。モードは、案出モジュールが使用されているアルゴリズムの型を定義する。共通している情報の量が、静的判断基準によって設定された比に応じて選別され、静的判断基準には、格付けの優先順位付け、所望のデータ比、および、どのモードが選択されているかに応じて行われるマージを差配するデータが含まれる。この静的判断基準に応じて、従前割付決定事項に対し未処理データ比較が実行される。
【００１５】
ある形状の中の同じ箇所で、ある特徴の定義が双方のデータセットで競合しているときは、優先順位付けプロセスが起動し、静的判断基準およびモードに基づいてマージされたトレイトを有する形状を生成する。
【００１６】
入力モジュールは、パターンマッチングの結果および割付決定事項を受信する。事由処理モジュールは、受信した入力の属性を比較してルールを導出する。事由処理モジュールは、導出されたルールを参照ポイントとして用いて与えられた問題のパーセプションスコープを決定するルール処理モジュールを備える。クリティカルルールスコープエクステンダーは、既知のパーセプションスコープを受信し、パーセプションのクリティカルシンキングスコープを含むよう、パーセプションの既知のスコープを拡張する。導出されたルールは、パーセプションのクリティカルシンキングスコープを利用することにより訂正される。
【００１７】
メモリウェブは、履行可能なルールを求めてログをスキャンする。適用可能で履行可能なルールが、上書き決定事項を生成するために実行される。ルール実行モジュールは、存在して履行可能であると確認されたルールを実行することにより、クリティカルシンキング決定を生成する。クリティカル決定出力モジュールは、パーセプション観察者エミュレータおよびルール実行モジュールが至った結論を比較することにより、最終ロジックを生成する。
【００１８】
ログモジュールには、入力の影響がないクリティカル決定を行うために使われる未処理情報が含まれている。適用済パーセプション観点には、入力アルゴリズムによって適用され利用されたパーセプション観点が含まれている。自動化パーセプション発見メカニズムは、案出モジュールを強化してパーセプションスコープを拡張する。
【００１９】
自己批判的知識密度モジュールは、報告可能なログの限界を越えた、未知である可能性がある知識のスコープおよび型を推定する。パーセプション観察者エミュレータは、観察者のエミュレーションを生成し、パーセプションポイントの候補すべてを、様々な観察者エミュレーションを使用してテストおよび／または比較する。パーセプション観察者エミュレータへの入力には、パーセプションポイントの候補すべてと増強データログが含まれており、パーセプション観察者エミュレータの出力には、選択されたパーセプションを混合したものを有する最も該当する観察者により増強データログから生成した決定が含まれている。データ増強ログから導出されたＣＶＦは、パーセプションストレージの検索判断基準として使用される。示唆導出モジュールは、既知のパーセプション観点から示唆される、データのパーセプション観点を導出する。メトリック合成モジュールは、パーセプション観点を、メトリックのカテゴリ別に分割する。メトリック変換モジュールは、個々のメトリックをパーセプション観点全体に戻す。メトリック拡張モジュールは、パーセプション観点のメトリックをカテゴリ別に個別のデータベースに格納する。
【００２０】
クリティカルルールスコープエクステンダーは、ルールセットのクリティカルシンキングスコープを拡張するために、既知のパーセプションを強化する。パーセプションマッチングモジュールは、ルール構文導出から受信したパーセプションからＣＶＦを形成する。メモリ認識モジュールは、入力データから乱雑フィールドを形成し、既知の概念を認識するために、フィールドスキャンを行う。メモリ概念インデックス化モジュールは、すべての概念をインデックスへと最適化する。ルール履行パーサは、ルールの個々の部分を、認識タグとともに受信し、どのルールが乱雑フィールドにおいてルール実行に値すると認識されたかを、論理的に推論する。ルール文法フォーマット分割モジュールは、妥当ルールをタイプ別に分割し、まとめる。ルール構文導出モジュールは、論理的ルールをメトリックベースのパーセプションに変換する。ルール構文生成モジュールは、確認されたパーセプションを受信し、パーセプションの内部的なメトリック編成に携わる。
【００２１】
最終ロジックモジュールロジックは、直感的決定と思考的決定から知的情報を受信する。決定事項直接比較モジュールは、直感的決定と思考的決定からの双方の決定を比較することで、裏付けをとる。直感的決定は、パーセプションを強化することを通じてクリティカルシンキングに携わる。思考的決定は、パーセプションを強化することを通じてクリティカルシンキングに携わる。クリティカルルールスコープエクステンダーは、以前には考慮されなかったパーセプション観点を強化することにより、ルールセットの把握スコープを拡張する。乱雑フィールドパースモジュールは、複数のログのフォーマットを、乱雑フィールドとして知られる、スキャン可能な単一の単位に合成する。既に確立された妥当ルールを補足するために、メモリ認識モジュールから追加ルールが生成される。
【００２２】
パーセプションマッチングモジュールでは、メトリック統計を考慮し、パーセプションストレージから統計情報が与えられる。この統計は、メトリックの定着傾向、内部メトリック関係、およびメトリックの成長率を定義している。エラー管理モジュールは、個々のメトリックのいずれかから生ずる構文エラーおよび／または論理的エラーをパースする。ノード比較モジュールは、２つ以上のＣＶＦのノード編成を受信する。ＣＶＦの各ノードはプロパティの大小を表している。個々のノードごとに、類似度比較が行われ、総合分散が計算される。未処理パーセプション直感的思考モジュールは、アナログ形式にしたがってパーセプションを処理する。未処理ルール論理的思考モジュールは、デジタル形式にしたがってルールを処理する。金融割付決定事項に関係するアナログ形式のパーセプションは、段差のない滑らかな曲線の勾配単位で格納されている。金融割付決定事項に関係するデジタル形式の未処理ルールは、灰色の領域のない目盛り単位で格納されている。
【００２３】
本発明は、プログラム化された命令を格納するメモリ、メモリに接続され、プログラム化された命令を実行するプロセッサ、および少なくとも１つのデータベースを備えるシステムで実行される、永続的慈善活動の方法も提供する。この方法は、（ａ）１つ以上の寄付者エンティティが、１つ以上の寄付基金エンティティに対して投資するステップと、（ｂ）寄付基金エンティティが、収益を寄付者エンティティに還元するステップであって、寄付者エンティティが納めた税金と寄付者エンティティが寄付基金エンティティに対して行った投資の間で税控除が適用される、ステップと、（ｃ）寄付基金エンティティが、１つ以上のビジネスエンティティに対して投資を行うステップと、（ｄ）ビジネスエンティティが、寄付基金エンティティに収益を還元するステップ、とを備える。投資アロケータは、管理委員会に対して投資推奨を行う。管理委員会は、投資アロケータに投資選好を提供する。収益アロケータは、ビジネスエンティティ向けの再投資基金および管理委員会向けの委託基金に関する助言を行う。それぞれのアロケータは、案出モジュールおよびＣＴＭＰモジュールを備える。
【図面の簡単な説明】
【００２４】
本発明は、以下の添付図面と併せて詳細な説明を読むことで、より十分に理解される。
【図１】本発明に係る永続的慈善活動システムのタスクフローを示す、ブロック流れ図である。
【図２】図１のエンティティ間における、投資とリターンのフローを示す、概略図である。
【図３】税法を扱うモジュールを示す概略図である。
【図４】理事会による管理を示す概略図である。
【図５】収益アロケータおよび投資アロケータを示す概略図である。
【図６】利益率編成アルゴリズムを示す概略図である。
【図７】収益アロケータおよび投資アロケータを示す概略図である。
【図８】割付決定事項のためのパターンマッチングアルゴリズムを示す概略図である。
【図９】ポートフォリオデザイナーアルゴリズムを示す概略図である。
【図１０】課税コードインタプリタアルゴリズムを示す概略図である。
【図１１】包括的税法ユニットの未処理構造および派生構造を示す概略図である。
【図１２】課税コードインタプリタアルゴリズムを示す概略図である。
【図１３】割付決定事項のために案出モジュールがどのように使用されるかを示す概略図である。
【図１４】案出モジュールを示す概略図である。
【図１５】案出モジュールのインテリジェントセレクタサブモジュールを示す概略図である。
【図１６】案出モジュールにおける優先順位付けプロセスによってマージが行われる様子を示す概略図である。
【図１７】案出モジュールにおける優先順位付けプロセスによってマージが行われる様子を示す概略図である。
【図１８】ＣＴＭＰによるパーセプション観点を用いるサブモジュールを示す概略図である。
【図１９】パーセプション観点の種々のレベルに関するサブモジュールを示す概略図である。
【図２０】パーセプション観察者エミュレータを示す概略図である。
【図２１】メトリックおよびパーセプション観点に関するサブモジュールを示す概略図である。
【図２２】ルールの分析に関するサブモジュールを示す概略図である。
【図２３】ＣＴＭＰにおける知的情報を処理するフローを示す概略図である。
【図２４】ＣＴＭＰの入力および出力を示す概略図である。
【図２５】選択パターンマッチングアルゴリズムを示す概略図である。
【図２６】パーセプションおよびルールを介してＣＴＭＰにより実行されるクリティカルシンキングアルゴリズムを示す概略図である。
【図２７】ＣＴＭＰにより妥当ルールが生成される様子を示す概略図である。
【図２８】パーセプションモジュールが動作する様子を示す概略図である。
【図２９】パーセプションモジュールが動作する様子を示す概略図である。
【図３０】パーセプションモジュールが動作する様子を示す概略図である。
【図３１】本発明に係る永続的慈善活動方法を示す、流れ図である。
【発明を実施するための形態】
【００２５】
図１を参照すると、ＭＰＧ（永続的慈善活動／善行の方法）システムにおける、寄付者１の仮想表現形式（コンピュータ上の表現）が示されている。寄付者１は、構成員がただ一人という状態に適合させるために、１つのコーポレートＬＬＣとして組織化されている。ＭＰＧシステムは、その全ての寄付金、寄付の優先度、投資利益率などを把握している。（注：ＬＬＣとはアメリカ法での「Ｌｉｍｉｔｅｄ  Ｌｉａｂｉｌｉｔｙ  Ｃｏｒｐｏｒａｔｉｏｎ（有限責任会社）」）であり、英国では「Ｌｉｍｉｔｅｄ  Ｌｉａｂｉｌｉｔｙ  Ｐａｒｔｎｅｒｓｈｉｐ  （ＬＬＰ：有限責任事業組合）」に相当する。）寄付基金２の仮想表現形式（コンピュータ上の表現）が示されている。ＭＰＧシステムは、理事会のメンバー、投資資本の残高および支出の履歴、等を把握している。低収益Ｌ３Ｃ（低収益有限責任会社）３を参照すると、低収益Ｌ３Ｃ３は、複数のＬ３Ｃエンティティの仮想表現形式（コンピュータ上の表現）である。ＭＰＧシステムは、低収益Ｌ３Ｃの経営、経費、収益、予想収益、および実収益を把握している。プログラム関連投資４を参照すると、各低収益Ｌ３Ｃ３は実施された投資のカテゴリを規定する関連プログラムを有している。投資利益率５を参照すると、Ｌ３Ｃ組織の課税関係により、低リスクの投資には、投資に対して低利益率が伴う
【００２６】
図２の参照符号６を参照すると、ＬＬＣとして組織化されている寄付者１は、ある寄付基金に金銭を投資することにより、その基金の他のすべての投資家とともに、実際にパートナーとなっている。投資７を参照すると、精巧なアルゴリズムに基づいた投資助言を用いることにより、寄付基金２からの金銭が、低リスク・低ゲインの収益を求めて組織化された、多数の小規模Ｌ３Ｃに対して提供・分配される。リターン８を参照すると、当初の投資に対する低利幅リターンが、パートナーが管理する寄付基金に送られる。リターン９を参照すると、当該基金の長期的な実績に応じ、寄付者ＬＬＣは当初投資した金額に比例した利幅を受け取る。
【００２７】
図３を参照すると、管轄範囲内で事業に対する収税を行う、関連当局１０（例えば、米国のアメリカ合衆国内国歳入庁（ＩＲＳ）、英国の英国歳入関税庁）が示されている。還付税１１を参照すると、以前の税控除１５により、寄付者ＬＬＣ１は、前年（当該税控除が有効になる以前）の納税が超過していたことから、税控除を受け取る。税１２を参照すると、寄付者ＬＬＣから税が徴税機関１０に納められる。投資利益率１３を参照すると、寄付基金２ひいては低収益Ｌ３Ｃ３から収益がもたらされる。寄付金１４を参照すると、寄付者ＬＬＣは寄付基金に対する投資として金銭を送金するが、これは法的には寄付行為と見なされる。この行為は通常、税控除１５につながる。税控除１５により、寄付行為として行われた投資は税負担を減らす手段となり、中長期の投資サイクルを促進する。
【００２８】
図４を参照すると、複数の寄付者ＬＬＣが理事会２３を構成しており、理事会２３は、投資資本１６におけるメイン資金プールをまとめている。資金は、寄付行為を通じて送金される。投資アロケータ１７は、すぐれて確信的な助言を理事会２３に対して行う人工知能プログラムである。制御１８を参照すると、理事会は投資選好を投資アロケータ１７にまとめて反映させる。反映は、人工知能ソフトウェアの設定内容、また投資推奨を直接承諾または拒否することを決める判断基準と大規模変数を微調整することを含めてもよい。寄付１９を参照すると、投資アロケータの推奨が承諾されると、理事会の個人メンバーが、各々が投資したい投資額を寄付金として送金する。監視モジュール２０は、理事会の各メンバーがメンバーのパートナーの金融的決定を理解する資格を得たときに、投資の透明性を保つために使用される。Ｌ３Ｃ２１を参照すると、複数のＬ３Ｃが個々別々に管理されている。Ｌ３Ｃは投資を受け、（一般的には）低いが安定した収入源から収益を得る。参照符号３も参照すること。投資アロケータ１７の人工知能拡張である収益割当ルーチン２２は、いかほどの金額を再投資としてＬ３Ｃ内に留保すべきか、およびいかほどの金額を（さらなる投資のために）理事会に委託戻しすべきかについて、すぐれて確信的な助言を理事会に伝える。理事会２３は、ＬＬＣ単独会員ステータスの範囲内で合法的に活動しているメンバーから構成されている。終身理事２４は、投資資本１６において多額の出資をしている会員寄付者ＬＬＣである。
【００２９】
図５〜７を参照すると、収益および投資の割り当てを指定する知的機能として、パターンマッチング２５が実行されている。監督２６を参照すると、理事会は、内部的に透明性のある資金転送を掌握している。静的変数２７は、知的挙動に対して大規模かつ漸進的な影響を及ぼす変数により改変可能な知的アルゴリズムの複数の側面を表している。実績履歴データ２８は、市場実績３０や収益履歴３１にアクセスするために使うことがある。データ送達２９を参照すると、適切なデータ（市場実績および収益履歴）が、投資アロケータのパターンマッチング２５に送達される。市場実績３０は、関連するＬ３Ｃ３の業界／市場の全般的な傾向を示す。収益履歴３１は、活動中のＬ３Ｃ３に関係する固有実績傾向を示す。利益率編成３２を参照すると、データ系列によって、すべての活動中のＬ３Ｃ３の固有収益構造が構成される。これは、総合サマリレポートのようなものであり、どのＬ３Ｃ３が収益を上げているか、どのＬ３Ｃ３が差引ゼロであるか、そしてどのＬ３Ｃ３が損失を出しているかを示している。このような情報が収益アロケータ２２に渡され、収益を正しく分配することができる。このデータ系列は次回の投資の分布に関係する意思決定にも資する。収益３３は、すべてのＬ３Ｃの取り組みを合わせた見込み純利益を表している。投資３４は、システムに入力された初期投資を表し、投資アロケータ１７によって配分される。
【００３０】
図６の５／１０％収益３５を参照すると、純益があるとして選び出されたＬ３Ｃが示されている。このようなＬ３Ｃは、食品、薬品、住居など様々な分野および業界に及び得る。損益分岐点３６を参照すると、利益率がほとんど差引ゼロであるＬ３Ｃが示されている。１０％損失３７を参照すると、投入された初期金額に比して損失を被ったＬ３Ｃが示されている。この損失は、通常は以前に得た税控除により軽減される。
【００３１】
図８の次回パターンマッチ用ストア３８を参照すると、収益割付決定事項および／または投資割付決定事項が、今後の参照のために格納されている。このような参照は、特にパターンマッチング２自動化システムによって行われる。すべての従前割付決定事項３９が、今後の割付決定事項のための準拠枠となれるよう、格納されている。案出モジュール４０は、市場トレンドの変化を反映した新たな従前割付決定事項を作成するために、従前割付決定事項３９とともに、複合変数（収益履歴３１、市場実績３０などを含む）の組み合わせを用いる。このような新たな割付決定事項は次回の投資および／または収益割付の、見込みのある候補である。案出モジュール４０からの試行錯誤による候補選定を行った後、割付決定事項４１が最終的に合意決定される。モード４２は、案出モジュール４０固有の変数であり、案出モジュール４０の機能モード（つまり、変数ｘ、ｙ、ｚを合成する、あるいは、ａ、ｂ、ｃ間の差分比較を生成する、など）を変更するものである。静的判断基準４３は、案出モジュール４０固有の変数であり、案出モジュール４０が新たなハイブリッドフォームの作成をどのように行うべきかを決めるための、静的であるが不変でない基準が含まれる。パターンマッチングモジュール２５に関係する最終出力４４には、割付決定事項、あるいは、ある割付決定事項をできなかった（変数が不十分なことが原因である可能性がある）ことを記述する機械コードが含まれる。
【００３２】
図９を参照すると、ポートフォリオデザイナー４５は寄付者ＬＬＣからの判断基準４３を現在の市場データとマージすることにより、教化された助言としての役割を果たす投資ポートフォリオを自動的に設計する。ポートフォリオデザイナー４５により、総合ビジネストレンド４６の最終投資推奨が与えられる。投資額４７は、流動性および投資規模についての、出資者の投資選好の編成である。慈善活動４８は、慈善活動についての、出資者の投資選好の編成である。目標リスク４９は、高ゲインの可能性に対して損失を被るリスクについての、出資者の投資選好の編成である。
【００３３】
図１０の５０を参照すると、認められた税控除１５に加えてＬ３Ｃのカスタマイズされた税構造を考慮して、あとから考えると、納められた税金が少なくなっている。課税コードインタプリタ５１は、このような派生データを用いて有意な動的操作を行えるよう、課税コードを解釈する。重複発見５２では、２つの入力、Ｌ３Ｃ課税コード５３と業界課税コード５４、との間で計算済み重複検索が行われる。Ｌ３Ｃ課税コード５３は、特定のＬ３Ｃに関する課税コードを表している。業界課税コード５４は、一般産業全体についての課税コードを表している。多くなった収入５５を参照すると、これは、徴税機関１０への納められた税金５０が少なくなったことで、課税所得控除が考慮された後の全体収入が多くなっている。これは、カスタマイズされたＬ３Ｃの企業組織が、課税コードにおいて計算された、効率化のポイントを強化したことによる（５２を参照）。再投資５６を参照すると、このような押し上げられた収入５５は、その一部がＬ３Ｃへの再投資に割り付けられる（投資アロケータ１７が行う割付決定事項）。より多くの収益５７を参照すると、徴税機関１０に納められた税金が少なくなることは、通常、より高い利益率につながり、一部が寄付基金２に再割付される。税務署５８は、税の計算と納付を取り扱う、関連する機関の税務署である。
【００３４】
図１１を参照すると、包括的税法ユニット５９は、任意の典型的な租税法（州租税法、連邦租税法）のまとまりに関係する情報を扱うファイル格納フォーマットである。このユニットは、租税法に対してどのような情報処理が行われているかということに依存して異なって使用される、租税法に関係する種々の情報のコンテナとしての役割を果たしている。定義の更新６０を参照すると、初期定義の更新とは、適切で検証されたソースからアップデート済みで新しい租税法情報を受け取った、包括的税法ユニットコンテナ５９のことである。定義の更新は、例えば、ボートの所有に関係する租税法を、自動的に．ｇｏｖウェブサイトで調べるウェブクローラーによって行われることもある。予備変換６１は、法の未処理静的リストを受け取り、大きく２つの部分、依存関係ツリー６３およびユニット定義６４、にリストを分割する。予備変換は、静的な法の検索も行えるようにするために行われるものであり、また、並列化コンピュータ処理システム６６でメジャーな最適化が行われる前の、マイナーな最適化の形式である。
【００３５】
未処理構造６２には、利用可能ではあるが、最適化されていない、静的な参照方法で利用可能である税情報のすべてが含まれている。依存関係ツリー６３には、オブジェクト依存関係の一続きのリンクが含まれている。例えば、ＯＢＪＥＣＴ  １Ａ  ＲＥＱＵＩＲＥＳ  →  ＯＢＪＥＣＴ  ５Ｃ，  ＯＢＪＥＣＴ  ５Ｃ  ＣＯＮＤＩＴＩＯＮＡＬ  →  ＯＢＪＥＣＴ  １２Ｂ  などである。ここでは、オブジェクトそれ自体は定義されずユニット定義６４で定義される。ユニット定義６４（未処理構造６２内）には、税関連オブジェクトの名称および説明／定義（つまり、法Ａ３、節４９Ｂ、組織タイプＬ３Ｃ、など）が含まれている。例えば、ＡＰＩ（ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ  ｐｒｏｇｒａｍ  ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）７６が、（税の面に関して）クラスＣのボートの定義は何かを単に検索する必要のある場合、ＡＰＩは、．ｇｏｖウェブサイトから未処理のテキストをパースするのではなく、効率的かつ効果的にユニット定義６４を検索することができる。ユニット定義は、依存関係ツリー６３の意味を理解することも求められている。二次的な定義の更新６５（定義の更新６０の後）は、同様の静的情報を並列化コンピュータ処理システム６６に渡すことで、その情報をＡＰＩ７６から動的にアクセスできるようにする。
【００３６】
並列化コンピュータ処理システム（ＰＣＰＳ）６６は、未処理構造６２を定義の更新６５の一部として受け取る。システムは次に、派生構造６８を構成するための動的データセットを算出する、高度に拡張可能なデータマイニング処理を強化する。このような、拡張可能で並列なコンピュータ処理スレッドは、大量の税分析データマイニングを同時に実行可能にし、究極的には割付決定事項の質を高めることにつながる。派生の更新６７は、６０および６７の派生の更新があるたびに、新たに処理された動的情報を派生構造にプッシュする。派生構造６８は、課税コードの元の未処理構造を反映した情報の動的ポイントを含む、情報コンテナである。
【００３７】
派生ツリー６９は、依存関係ツリー６３の改変バージョンである。両者の違いは、派生ツリーが、オリジナルが含意する宣言と表明を含むことである。このような示唆は、複数のルールの組み合わせを含んでも良い。例えば、１８歳未満の者は納税を免除されるということが、ある州の法律に書かれており、かつ同じ州の法定就労年齢が１６歳である場合、この示唆は、１６歳から１８歳までの２年間は、州税を納めることなしに就労が可能である、ということである。ユニット定義７０には、会社の種別名のように、派生ツリー６９によって参照されるオブジェクトに関連付けられるラベルが含まれる。このアルゴリズムは、包括的定着度アルゴリズムとともに、関心ポイントショートカット７１を推論する。このようなポイントは、課税コードの比較を行う基本単位として後で参照される。最初に重要となるものを比較することにより、算出効率が向上する。派生ルール７２は、派生ツリーから継承される結論である。この派生ルール７２は、６９の例（１６歳〜１８歳の者は納税しない）が格納される場所である。参照符号７３を参照すると、派生ルール７２の派生例外が示されている。最適化された情報７４を参照すると、得られた派生構造の情報が、データ分析の目的のために最適化されている。これにより、ＭＰＧ全体として税解釈にアクセスすることを可能にするＡＰＩ（ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ  ｐｒｏｇｒａｍ  ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）７６の、機能性および効率性を可能としている。情報クエリ７５は、課税コードに関係するしかじかの情報を提供してもらうための、ＡＰＩからのリクエストである。ＡＰＩ７６は、包括的税法ユニット５９および、したがって派生構造から情報を検索する、任意の意図されたプログラムであり得る。
【００３８】
図１２の、静的で簡易な検索の実行７７は、簡易情報クエリおよびオリジナルの未処理税構造への参照を要求する可能性のあるケースシナリオに対して行われ、双方の課税コード（Ｌ３Ｃ５３および業界５４）の未処理構造が比較される。動的で複合的な分析の実行７８は、複合的および／または典型的なＡＰＩ７６のリクエストに対して行われ、双方の課税コードの派生構造が参照される。定義検索７９は、７７の静的検索の主要モジュールであり、簡易な定義検索である。着目ポイント分析８０は、双方の課税コードの間で関心ポイントを一致させる。発見されたこのような重複およびパターンは、情報の複雑性、スコープ、および品質をさらに拡張させるために、双方の課税コードの派生ツリーからの参照のためにプッシュされる。意味づけられた課税結論８１を参照すると、派生ツリー６９から現れた情報が、ユニット定義６４から得られる派生ツリー６９のそれぞれの定義と組み合わされた後、税クエリに関する結論に達する。最終出力８２を参照すると、ＡＰＩ７６のリクエストに応じて、８１からのこのような課税結論がプッシュされる。この課税解釈結果により、案出モジュールはより相応しい金融割付決定事項のハイブリッド形状を作成でき、ＣＴＭＰはＡＰＩ７６により報告される情報にしたがって、独自に金融割付決定事項を評論できる。
【００３９】
図１３の８３を参照すると、案出モジュールは種々の従前の割付決定事項を参照して、新たに形成される割付決定事項の先例として使用する。市況８４は、市場実績３０や収益履歴３１を含む。出資者状況８５は、寄付者ＬＬＣの投資判断基準４３を表している。最終結果８６は、どのような割付配分が、この市況や出資者状況を考慮して実際に行われたのかに言及している。未処理データ比較９７入力にある２つのオブジェクトが与えられ、ハイブリッド形状が出力としてプッシュされるまで知的比較および知的推論を行う案出モジュールのコア要素である、インテリジェントセレクタ８７のインスタンスが呼び出される。市況８８を参照すると、市況８８は、インテリジェントセレクタ８７により２つの割付決定事項からマージされていることを以外は、市況８４と同様である。出資者状況８９を参照すると、出資者状況８９は、インテリジェントセレクタ８７により２つの割付決定事項からマージされていることを以外は、出資者状況８５と同様である。最終結果９０を参照すると、最終結果９０は、インテリジェントセレクタ８７により２つの割付決定事項からマージされていることを以外は、最終結果８６と同様である。判断基準マッチング９１は、パターンマッチング２５から与えられた入力判断基準を参照して、市場実績３０や収益履歴３１のような市場変数に最も適したハイブリッド形状を選ぶ。新規割付決定事項提案９２を参照すると、新規割付決定事項提案９２は、案出モジュール出力用に設定された、ハイブリッド形成された最終の新規割付決定事項である。
【００４０】
図１４の参照符号９３を参照すると、２つの親形状（前形状）がインテリジェントセレクタにプッシュされ、ハイブリッド形状が生成される。これらの親形状は、データの抽象的な構造を表すことができる。フォームＡは、従前割付決定事項ＤＢ（図１３のＤＢ３９）から引き出された、金融割付決定事項の平均モデルを表している。形状Ｂは、ある市場変数および出資者変数に対してどのように反応したかに関する、金融割付によりリリースされた、新たな情報を表している。形状Ｂにある情報によって、生成されたハイブリッド形状（形状ＡＢ）は、形状Ａが表しているものより優れた金融割付とすることができる。インテリジェントセレクタ９４のアルゴリズムは、新たな特徴を選択し、ハイブリッド形状にマージする。モード９５は、案出モジュールが使用されているアルゴリズムの型を定義する。このように、インテリジェントセレクタは、使用されているアプリケーションに応じて、どの部分がマージするのに適切かを知っている。システムには、入力されたデータセットの型と所望の出力が何であるかを取り扱えるようマージプロセスを構成するために、複数のモードがプリセットされている。静的判断基準９６によって設定された比に応じて、共通している情報の量が選別される。この比が大きく設定されている場合は、大量の形状データがそのままハイブリッド形状にマージされる。この比が小さく設定されている場合は、構築されるハイブリッド形状の大部分が過去の反復操作結果と比べて大きく異なる形状を有することになる。ある形状の中の同じ箇所で、ある特徴の定義が双方のデータセットで競合しているときは、優先順位付けプロセスが起動し、重立った特徴と、共通しているために隠される特徴を選び出す。このようにして、共通するポイントがマージされる。大体の場合、ある特定のマージが発生する状況は多岐に亘っている。このため、静的判断基準とモードによって、このモジュールが、ある一方を他方にマージすることを優先させるように指揮されている。
【００４１】
モードが「投資割付」と設定されているので、インテリジェントセレクタは、予期された入力データが、割付決定事項ＤＢ３９の表現形式（形状Ａ）のものであり、また、市場変数および／または出資者変数（形状Ｂ）に対するルールセットの反応を詳細に記述している、新しくリリースされた情報のものであることを知っている。効果的なハイブリッド形状を生成するためには、新しいデータを古いデータにどのようにマージするのが最良なのかに関する詳細な方法を、設定されたモードが定義する。形状がどのようにマージされるべきかを決めるための汎用カスタム化を提供する静的判断基準９６が、税法解釈アナリスト／投資アナリストによって与えられている。このようなデータは、格付けの優先順位付け、所望のデータ比、および、選択されているモードに応じて行われるマージを指揮するためのデータを含んでよい。モードが「投資割付」と選択されたとすると、ある割付決定事項が失敗した場合、そこから得られる情報は、このような割付の構成を強力に変えるため、割付決定事項ＤＢに多大な影響を与えるべきである。もし変更後においてもこの割付が失敗し続ける場合は、この割付を完全に放棄する。
【００４２】
図１５を参照すると、入力された形状の両方に対して、生データ比較９７が税法解釈／投資アナリストによって与えられた静的判断基準に応じて実行される。ある例では、生データ比較が実行された結果、静的判断基準により、これらの形状の大部分が互換可能であることがわかった。判明した唯一の相違点は、形状Ａが、静的判断基準によって「外来」であるとフラグを立てられた応答を含んでいることであった。このことは、割付決定事項ＤＢ３９の表現形式である形状Ｂが、形状Ａに見つかったある不規則性を包含／表現していないことを意味する。変更重要度格付け９８を参照すると、与えられた静的判断基準にしたがって、どの変更が重要あるいは重要でないのかが格付けされる。一例では、形状Ｂで表現されていない不規則性が形状Ａで見つかったので、この不規則性が極めて重要であることを静的判断基準は認識している。よって、このことが結果的に、ハイブリッド形状ＡＢを生成するためにマージプロセスにおいてなされる重立った変更になる。参照符号９９（モード、比、優先順位、スタイル−をマージすること）を参照すると、残すべきものと、異なっていると判明したものが、静的判断基準と、使用されているモードに基づき、ハイブリッド形状に再構成される。このようなバリエーションは、データの比分布、あるデータの重要性、そのデータが互いにどのように噛み合い／関連するかを含みうる。一例では、不規則性の構成についての、格付けされた重要性が受信される。適切な調整がなされた後、静的判断基準によって導かれたプロセスが、この不規則性への反応が、このデータの他の箇所と矛盾していないかどうかを判別する。そして、マージプロセスが、この不規則性の解決策がこのような既存のデータと効果的に調和するように、既存のデータを変更する。
【００４３】
図１６の優先度１００を参照すると、ただ１つのトレイトだけが、ある場所（赤くハイライトされている）を占有できる場合は、優先順位付けプロセスが、その特徴を選び出すために起動される。ある形状の中の同じ箇所で、ある特徴の定義が双方のデータセットで競合しているときは、優先順位付けプロセスが起動し、重立った特徴と、共通しているために隠される特徴を選び出す。図１７を参照すると、２つの結論の候補が示されている。実際には、これらの形状のうち、恐らくただ１つだけが最終的な出力となり得る。スタイル１０１を参照すると、スタイルは、共通するポイントがマージされる方式である。大体の場合、特徴間には共通する形状があり、したがって、マージされたトレイトを有する形状が生成できる。このようにして、共通するポイントがマージされる。大体の場合、ある特定のマージが発生する状況は多岐に亘っている。このため、静的判断基準とモードによって、このモジュールが、ある一方を他方にマージすることを優先させるように指揮されている。本実施形態において、三角形と円形が入力形状として与えられたとき、「パックマン」の形が生成される。
【００４４】
図１８を参照すると、主観的意見決定１０２は入力されたアルゴリズムによって与えられるオリジナルの主観的決定を示しており、この場合では、ＭＰＧのパターンマッチングおよび割付意志決定である。入力システムメタデータ１０３は、ＭＰＧから与えられた、ＭＰＧのメカニカルプロセスおよびそのような決定に至った経緯を記述している未処理メタデータを示している。事由処理１０４は、プロパティの属性を比較することにより行われる表明を論理的に理解するものである。事由処理１０４のサブセットであるルール処理１０５では、導き出された結果ルールが、当面の問題のスコープを決定するための参照ポイントとして利用される。クリティカルルールスコープエクステンダー１０６は、パーセプションのクリティカルシンキングスコープを含むよう、パーセプションの既知のスコープを拡張する。妥当ルール１０７は、パーセプションのクリティカルシンキングスコープを利用することにより導き出された妥当ルールを示している。メモリウェブ１０８では、履行可能なルールを求めて、市場変数（市場実績３０および収益履歴３１）のログがスキャンされる。適用可能で履行可能なあらゆるルールが、投資割付を上書きする決定を生成するために実行される。ルール実行１０９では、メモリが乱雑フィールドをスキャンすることにより、存在して履行可能であると確認されたルールが、該当する所望のクリティカルシンキング決定を生成するために実行される。クリティカル決定出力１１０においては、パーセプションオブザーバーエミュレータ（ＰＯＥ）１１９およびルール実行１０９の双方が至った結論を比較することにより、ＣＴＭＰの全出力を決定するための最終ロジックである。クリティカル決定１１１は、極力客観的であることを目指す事項についての意見である、最終決定である。
【００４５】
ログ１１２は、入力アルゴリズム（ＭＰＧ）の主観的意見からの影響またはバイアスが一切ないクリティカル決定を独立して行うために使われる未処理情報である。未処理パーセプション生成１１３は、メモリが乱雑フィールドをスキャンすることにより、存在が確認され履行されたことのあるルールが、該当する所望のクリティカルシンキング決定を生成するために実行されることを示している。適用済パーセプション観点は、入力アルゴリズム（ＭＰＧ）によって既に適用され利用されたパーセプション観点を示している。自動化パーセプション発見メカニズム（ＡＰＤＭ）１１５は、パーセプションスコープを拡張できるようにハイブリッド形成されたパーセプション（適用済パーセプション観点１１４によって与えられる入力に従って形成される）を生成する案出モジュールを強化するモジュールを示している。参照符号１１６は、コンピュータシステムが利用可能なパーセプションスコープ全体を示している。クリティカルシンキング１１７は、ＣＴＭＰ入力プロンプトに関係して上手く規定されているルールだけでなく、ＣＴＭＰの内部から導出された新たな妥当ルール１０７を明示しているルール実行（ＲＥ）になるルールベース思考の外殻範囲を示している。
【００４６】
図１９の自己批判的知識密度モジュール１１８を参照すると、これは、入力システム（ＭＰＧ）が知っている技術知識を表す、入力未処理ログである。このモジュールは、報告すべきログの限界を越えた、未知の知識の候補のスコープおよび型を推定する。このようにして、この結果生じるＣＴＭＰのクリティカルシンキング的な特徴によって、システムが直接知っている、または知らない、関与する知識の全ての可能なスコープを広げることができる。パーセプション観察者エミュレータ１１９は、観察者のエミュレーションを生成し、パーセプションポイントの候補すべてを、このような様々な観察者エミュレーションを使用してテスト／比較する。入力は、そのパーセプションポイントの候補の全てと、データ増強ログであり、一方で、出力は、このようなデータ増強ログから、このような選択されたパーセプションの組み合わせと、最良で、最も該当する、最も注意深い観察者によって生成される、結果としての投資割付決定事項である。示唆の導出（ＩＤ）１２０を参照すると、現時点で既知のパーセプション観点から示唆されうる、データのパーセプション観点が導出される。上書き修正処置１２１を参照すると、これは、パーセプション観察者エミュレータ（ＰＯＥ）により生成された、修正処置／表明への最終の批評である。
【００４７】
図２０を参照すると、パーセプション観察者エミュレータ１２２は、観察者のエミュレーションを生成し、パーセプションポイントの候補すべてを、このような様々な観察者エミュレーションを使用してテスト／比較する。入力は、そのパーセプションポイントの候補の全てと、データ増強ログであり、一方で、出力は、このようなデータ増強ログから、このような選択されたパーセプションの組み合わせと、最良で、最も該当する、最も注意深い観察者によって生成される、結果としての投資割付決定事項である。リソース管理＆割付（ＲＭＡ）１２３を参照すると、調整可能ポリシーは、観察者エミュレーションを実行するために強化されるパーセプションの数を定める。選ばれたパーセプションの優先順位が、重み付けの降順で選択される。そして調整可能ポリシーは、パーセンテージ、固定値、あるいは、より複雑な選択アルゴリズムではなく、切り捨てを選択する方法を定めることができる。ストレージ検索１２４を参照すると、データ増強ログから導出されたＣＶＦ（比較可能可変フォーマット）が、パーセプションストレージ（ＰＳ）のデータベース検索における判定基準として使用される。メトリック処理（ＭＰ）１２５は、選択パターンマッチングアルゴリズム（ＳＰＭＡ）の投資割付からの変数をリバースエンジニアリングし、このアルゴリズムの知性から、パーセプションを「救い出す」。パーセプション推論は、この投資割付応答の一部と、これに対応するシステムメタデータを使用して、投資割付応答の元のパーセプションを再現する。クリティカル決定出力（ＣＤＯ）１２７は、ＣＴＭＰ出力を決定するための最終ロジックを示している。メタデータカテゴリ化モジュール（ＭＣＭ）１２８を参照すると、従来の構文ベースの情報カテゴリ化によって、デバッグおよびアルゴリズム追跡が、個別のカテゴリに分割される。そして、このようなカテゴリは、市場／税法上のリスクおよび機会と相関関係を有する、個別の投資割付応答をまとめ上げて生成するために使用することができる。システムメタデータ分割（ＳＭＳ）１２９を参照すると、入力システムメタデータ１０３が、意味のある投資割付上の因果関係に分割される。データ入力ロジック１３０を参照すると、これは、すべての投資割付を、該当する市場／税法上のリスク、機会、およびそれらの対応する応答とともに、包括的に仕分けるものである。対象ナビゲータ１３１は、全ての適用可能な対象をスクロールする。対象データ投入部１３２は、その対象と関係のある、適切な投資リスクと割付を抽出する。参照符号１３３を参照すると、パーセプションがインデックス付けされて格納される。それらに該当する重み付けに加え、パーセプションが、そのインデックスとしての比較可能可変フォーマット（ＣＶＦ）とともに格納される。このことは、入力クエリ検索としてＣＶＦを受け取れるようにデータベースが最適化され、そして検索の結果は、パーセプションの取り合わせであることを意味している。
【００４８】
図２１を参照すると、示唆の導出（ＩＤ）１３４が、現時点で既知のパーセプション観点から示唆されうる、データのパーセプション観点を導出する。自己批判的知識密度（ＳＣＫＤ）１３５を参照すると、入力された未処理ログが、既知の知識を表している。このモジュールは、報告可能なログの限界を越えた、未知である可能性がある知識のスコープおよび型を推定する。このようにして、この結果生じるＣＴＭＰのクリティカルシンキング的な特徴によって、システムが直接知っている、または知らない、関与する知識の全ての可能なスコープを広げることができる。メトリック合成１３６では、パーセプション観点がメトリックのカテゴリに分割される。メトリック変換１３７では、個々のメトリックがパーセプション観点全体に戻される。メトリック拡張（ＭＥ）１３８では、多数のさまざまなパーセプション観点のメトリックが、個々のデータベースに、カテゴリ別に格納される。メトリックの上限は、それぞれのメトリックＤＢのピーク知識によって表される。メトリックは、増強され複雑性が高められると、戻されてパーセプション観点に変換され、クリティカルシンキングのために強化される。比較可能可変フォーマットジェネレータ（ＣＶＦＧ）１３９では、情報ストリームが、比較可能可変フォーマット（ＣＶＦ）に変換される。
【００４９】
図２２は、ＣＴＭＰの依存構造を示している。クリティカルルールスコープエクステンダー（ＣＲＳＥ）１４０では、ルールセットのクリティカルシンキングスコープを拡張するために、既知のパーセプションが強化される。パーセプションマッチング１４１では、ルール構文導出から受信したパーセプションから、比較可能可変フォーマット（ＣＶＦ）が形成される。新たに形成されたＣＶＦは、パーセプションストレージ（ＰＳ）内で類似したインデックスを有する、該当するパーセプションを検索するために使用される。一致する候補が、ルール構文生成に戻される。メモリ認識１４２では、入力されたデータから、乱雑フィールドが形成される。既知の概念を認識するために、フィールドスキャンが行われる。メモリ概念インデックス化１４３を参照すると、すべての概念が、個別に、インデックスとして知られる別々の部分に最適化される。これらのインデックスは、乱雑フィールドと連携するために、文字スキャナにより使用される。ルール履行パーサ（ＲＦＰ）１４４は、ルールの個々の部分を、認識タグとともに受信する。各部分は、メモリ認識（ＭＲ）１４２によって、乱雑フィールド内で見つかった、または見つからなかったとマークされる。そして、ＲＦＰは、どのルール全体、つまり、そのルールの全部分の合成が、乱雑フィールド内でルール実行（ＲＥ）に値するほど十分に認識されたのかを、論理的に推論することができる。ルール文法フォーマット分割（ＲＳＦＳ）１４８では、修正されたルールが分割され、型ごとにまとめられる。したがって、全ての処置、プロパティ、条件、およびオブジェクトが、別々に束ねられる。これによって、システムは、どの部分が乱雑フィールド内で見つかっていて、どの部分が見つかっていないのかを判別することが可能となる。ルール構文導出１４６では、論理的な「白か黒か」ルールが、メトリックベースのパーセプションに変換される。多数のルールの複雑な配列が、さまざまな勾配の多数のメトリックにより表現される、単一で一様なパーセプションに変換される。ルール構文生成（ＲＳＧ）１４７は、パーセプションフォーマットに格納されている、以前に確認されたパーセプションを受信する。ルール構文生成（ＲＳＧ）は、パーセプションの内部的なメトリック編成に携わる。このような勾配ベースのメトリックの測定値は、元のパーセプションの入力／出力される情報のフローを列挙する、論理的な二値のルールセットに変換される。ルール構文生成（ＲＳＧ）１４７は、パーセプションフォーマットに格納されている、以前に確認されたパーセプションを受信する。ルール構文生成（ＲＳＧ）は、パーセプションの内部的なメトリック編成に携わる。このような勾配ベースのメトリックの測定値は、元のパーセプションの入力／出力される情報のフローを列挙する、論理的な二値のルールセットに変換される。ルール文法フォーマット分割（ＲＳＦＳ）１４９の修正されたルールは、観察されているオブジェクトの現実に従うルールセットの正確な明示を表している。修正されたルールが分割され、型ごとにまとめられる。したがって、全ての処置、プロパティ、条件、およびオブジェクトが、別々に束ねられる。これによって、システムは、どの部分が乱雑フィールド内で見つかっていて、どの部分が見つかっていないのかを判別することが可能となる。本質的論理的推論１５０は、論理的原則を用い、したがって誤りを避けることで、どの種類のルールがパーセプションの範囲内でメトリックの勾配を正確に表しているかを推論する。例を挙げると、本質的論理的推論１５０は（高周波などの）アナログサイン波を受け取りデジタル値に変換するようなものである。全体の傾向、位置、および結果は総じて同じものである。しかしながら、アナログ信号がデジタルに変換されている。メトリックコンテキスト分析１５１は、メトリックのパーセプションの範囲内で相互関係を分析する。あるメトリックは他のメトリックに様々な大小関係で依存する。この文脈化は、「デジタル」ルールセット形式の範囲内でルールが有するミラー化された相互関係を補足するために使用される。入力／出力分析１５２は、パーセプション（灰色）またはルール（白黒）それぞれの入力および出力の差分分析を行う。このモジュールの目的は、パーセプションまたはルールの入力および出力が変換（灰色から白黒、またはその逆）の後でも極力同様または同一であることを保証することである。判断基準計算１５３は、入力ルールの判断基準およびタスクを算出する。これは、ルールセットの背後にある「動機」であると解釈することができる。ルールは理由があって実装されるもので、その理由は示唆あるいは明確な定義によって理解される。したがって、「デジタル」なルールが実装された理由を計算することによって、その同じ理由を、同様の入力／出力能力を求めるパーセプションの範囲内でメトリックの編成を正当化するために使うことができる。ルール形成分析１５４は、ルールの構成／編成全体、およびそれらがどのように相互作用しているかを分析する。ルール形成分析１５４は、「アナログ」のパーセプションの範囲内でメトリックが有するルールセット形式の範囲内でルールが有するミラー化された相互関係を補足するために使用される。ルール構文形式変換（ＲＳＦＣ）１５５では、ルール構文形式（ＲＳＦ）の構文に従うように、ルールが仕訳けられ、分割される。
【００５０】
図２３は、ＣＴＭＰにおける知的情報を処理するための最終ロジックを示している。最終ロジックは、直感的／認知的モードおよび思考的／論理的モード（パーセプション観察者エミュレータ（ＰＯＥ）およびルール実行（ＲＥ）に対応する）の双方から知的情報を受け取る。決定事項直接比較（ＤＤＣ）１５６では、直感的および思考的モード双方の決定事項が比較され、裏付けがとられる。主な相違点は、いかなるメタ・メタデータも比較されていないことであり、それは、いかなる形であれ両者が等しく一致する場合、メタ・メタデータは理由を理解するには余分なものだからである。最終出力制御（ＴＯＣ）１５７は、直感的モード１５８および思考的モード１５９双方の間のＣＴＭＰ出力を決定するための最後のロジックである。直感的決定１５８は、パーセプションを強化することを通じてクリティカルシンキングに携わる、ＣＴＭＰの２つの主要なセクションの一方である。パーセプション観察者エミュレータ（ＰＯＥ）１１９を参照。
【００５１】
思考的決定１５９は、ルールを強化することを通じてクリティカルシンキングに携わる、ＣＴＭＰの２つの主要なセクションの他方である。ルール実行（ＲＥ）１０９を参照。パーセプション１６０は、内部形式１６２で定義された形式構文にしたがって、直感的決定１５８から受信したデータである。履行済ルール１６１は、思考的決定１６０から受信したデータで、ルール実行（ＲＥ）１０９からの適用可能（履行可能）なルールセットの集合である。このようなデータが、内部形式１６２で定義されている形式構文に則って渡される。内部形式１６２については、両方の入力がＣＴＭＰ内部で使用される既知で一貫性のある形式で規格化されているとき、メタデータカテゴリ化モジュール（ＭＣＭ）１２８が、その入力の構文を認識可能である。
【００５２】
図２４は、直感的／認知的および思考的／論理的の２つの主要な入力がＣＴＭＰ全体を表している単一の最終出力に同化していくことを示している。クリティカル決定＋メタ・メタデータ１６３は、内部形式１６２に定義された構文にしたがってパーセプション１６０と履行済ルール１６１のいずれかを搬送するデジタルキャリアである。
【００５３】
図２５は、オリジナルの選択パターンマッチングアルゴリズム（ＳＰＭＡ）で行われる、知的思考のスコープを示している。入力変数１６８は、事由処理およびルール処理のために考慮されている初期の金融／税割付変数である。ＣＴＭＰは、入力変数を評価し、人工知能によるセカンドオピニオンとなるべく意図されている。可変入力１６９は、金融／税割付決定事項を定義する入力変数を受信する。このような変数は、ＣＴＭＰが合理的な修正処置が何かを見分けるための判断基準を提供している。変数に加算、減算、もしくは変更がある場合、適切な変更が結果の修正処置に反映されなければならない。ＣＴＭＰのきわめて重要な目的は、入力変数の変化を正しく正確に反映する修正処置の、妥当で重要な変更を見分けることである。選択パターンマッチングアルゴリズム（ＳＰＭＡ）１７０、選択パターンマッチングアルゴリズムは、自身の判断基準にしたがって、最も適切な処置を見分けようとする。この使用方法のために、判断基準はＣＴＭＰからの投資割付アルゴリズムに基づいている。得られた出力形状１７１は、初期入力変数１６８を有するＳＰＭＡ１７０によって生成された結果である。ＳＰＭＡ１７０の意思決定によって導出されたルールは「現時点でのルール」と見なされるが、必ずしも「正しいルール」ではない。属性マージ１７４は、ＳＰＭＡから提供されたログ情報にしたがって、ＳＰＭＡによる現時点での知識スコープを用いて事由処理１０４が行うものである。
【００５４】
図２６は、パーセプションおよびルールを介してＣＴＭＰにより実行されるクリティカルシンキングアルゴリズムと並置される、従来のＳＰＭＡ１７０を示している。正しく理解されなかった処置１７５、これは選択パターンマッチングアルゴリズム（ＳＰＭＡ）１７０が完全に正確な修正処置を提供できなかったものである。この理由は、元々のＳＰＭＡのプログラミングまたはデータにおいて調べられていない、根底にある基本的な仮定のためである。この例では、入力変数として三次元オブジェクトを使用すること、および正しく適切な処置は、ＳＰＭＡが説明していない次元／ベクトルがあったことを示している。適切な処置１７６では、クリティカルシンキングが三番目の次元を考慮する。三番目の次元は、ＳＰＭＡがチェックのためのベクトルとしては省略したものである。実行された全ての追加パーセプション観点をチェックするため、クリティカルシンキングによって三番目の次元が考慮される。妥当ルール１７７を参照すると、クリティカルルールスコープエクステンダー（ＣＲＳＥ）は、以前は考慮されなかったパーセプション観点を強化することにより、ルールセットの把握スコープを拡張する。現時点でのルール１７８を参照すると、現時点での修正処置決定事項の派生ルールは、ＳＰＭＡが理解したこと、および（妥当ルールと比べたて）その理解が欠落していること、を反映している。入力されたルールは選択パターンマッチングアルゴリズム（ＳＰＭＡ）から導出されており、ＳＰＭＡがもたらすデフォルトの把握スコープを記述している。このことは、金融割付の平板的な概念における２次元しか把握していないＳＰＭＡによって示されている。
【００５５】
図２７は、重要な見識および／または変数を省略した、従来の現時点でのルールに対して、妥当ルール１７７がどのように生成されるかを示している。乱雑フィールドパース（ＣＦＰ）１７９は、複数のログのフォーマットが、乱雑フィールドとして知られる、スキャン可能な単一の単位に合成される。追加ルール１８０は、認知的ルール１８１を参照している、既に確立された妥当ルールを補足するためにメモリ認識（ＭＲ）によって生成され、該当しかつ定着したと見なされたパーセプションが、論理的ルールに変換される。あるパーセプション（オリジナルのパーセプション形式）が、多くの「灰色の領域」を定義している多くの複合メトリック関係を有していた場合、「白黒」の論理的ルールはそのような「灰色の」領域を、複合度をｎ次だけ拡張することで包含する。ルール構文形式１８２は、効率的なストレージと変数の照会のために最適化されている格納フォーマットである。
【００５６】
図２８〜図３０は、パーセプションマッチング（ＰＭ）１４１のモジュールを示している。メトリック統計１８３に関して、パーセプションストレージ（ＰＳ）から統計情報が与えられる。このような統計は、メトリックの定着傾向、内部メトリック関係、およびメトリックの成長率などを定義している。総合統計クエリの中には（全体メトリック定着度格付けのように）自動的に実行され格納されるものもある。それ以外の、より具体的なクエリ（メトリックＸとＹはどの程度関係があるか）は、ＰＳからリアルタイムにリクエストされる。メトリック関係保持１８４は、統合出力にプッシュできるよう、メトリック関係データを保持している。エラー管理１８５は、個々のメトリックのいずれかから生ずる構文エラーおよび／または論理的エラーをパースする。個々のメトリックは、以前は入力パーセプション１８９であった単一のユニットに合成されていたため、メトリック分割１８６は、個々のメトリックを分離する。入力パーセプション１８９は、視覚、嗅覚、触覚、聴覚からなるパーセプションの１つの構成例である。ノード比較アルゴリズム（ＮＣＡ）１９０、このモジュールは、２つ以上のＣＶＦのノード編成を受信する。ＣＶＦの各ノードはプロパティの大小を表している。個々のノードごとに、類似度比較が行われ、総合分散が計算される。これにより、正確な比較が効率的に計算されることが保証される。分散の数値が小さい場合は、それがノード固有であれ統合ウェイトであれ、一致度が高いことを表している。比較可能可変フォーマット（ＣＶＦ）１９１、１９２、１９３は、ＣＶＦが、パーセプションマッチング（ＰＭ）への最終出力である、出力１９４として提出する様々な編成を示す視覚表現である。ノード比較アルゴリズム（ＮＣＡ）１９０において重複するノードはどれもマッチング結果として保留されるため、全体の結果はここで提出される。
【００５７】
図３０は、ルール構文導出／生成を示している。未処理パーセプション直感的思考（アナログ）１９５では、「アナログ」形式にしたがってパーセプションが処理される。未処理ルール論理的思考（デジタル）１９６では、デジタル形式にしたがってルールが処理される。金融割付決定事項に関係するアナログ形式１９７のパーセプションは、段差のない滑らかな曲線の勾配単位で格納されている。金融割付決定事項に関係するデジタル形式１９８の未処理ルールは、「あいまいな領域」のない目盛り単位で格納されている。
【００５８】
本発明を、特許請求の範囲の観点から再び説明する。
【００５９】
本発明によれば、永続的慈善活動のシステムが提供される。このシステムは、プログラム化された命令を格納するメモリ、メモリに接続され、プログラム化された命令を実行するプロセッサ、および少なくとも１つのデータベースを備える。図１〜５を参照すると、プログラム化された命令は、次のコンポーネントと関連している。ａ）１つ以上の寄付者エンティティ１、ｂ）１つ以上の寄付基金エンティティ２であって、寄付者エンティティは寄付基金エンティティに投資し、寄付基金エンティティは収益を寄付者エンティティに還元し、さらに、寄付者エンティティによって納められた税金と、寄付者エンティティが寄付基金エンティティに対して行った投資の間で税控除１５を適用する、寄付基金エンティティ２、ｃ）１つ以上のビジネスエンティティ３であって、寄付基金エンティティはビジネスエンティティに投資し、ビジネスエンティティは収益を寄付基金エンティティに還元する、ビジネスエンティティ３、ｄ）管理委員会４、およびｅ）投資助言を管理委員会に対して行う投資割付ルーチン１７であって、管理委員会は投資選好を投資割付ルーチンに提供する、投資割付ルーチン１７。投資アロケータは、パターンマッチングモジュール２５、および静的変数モジュール２７を備える。寄付者エンティティ、寄付基金エンティティ、ビジネスエンティティ、および管理委員会は、一般社会における企業や機構に対応するコンピュータ上の表現である。コンピュータ上で表現されるエンティティは、入力装置、出力装置、インターネットなどの通信ネットワークを介して人間と通信できる。
【００６０】
システムはさらに、ビジネスエンティティ向けの再投資基金および管理委員会向けの委託基金に関する助言を行う、収益アロケータ２２を備える。収益アロケータは、パターンマッチングモジュール２５、および静的変数モジュール２７を備える。
【００６１】
市場実績３０および収益履歴３１のデータが、投資割付ルーチンのパターンマッチングモジュールに送達される。ビジネスエンティティの収益構成３２のデータが、収益割付ルーチンに送達される。
【００６２】
図８を参照すると、パターンマッチングモジュールでは、収益割付決定事項および／または投資割付決定事項が格納され、案出モジュール４０が、格納された決定事項、収益履歴、市場実績、静的変数モジュール２７内の静的変数、または管理委員会から提供される静的判断基準４３を用いて、新たな割付決定事項を作成する。
【００６３】
図９を参照すると、システムはさらに、投資ポートフォリオを設計するポートフォリオデザイナー４５を備える。ポートフォリオデザイナーでは、投資額、慈善活動、目標リスク、格納された割付決定事項からの長期割付傾向、および／または利益率編成モジュール３２からの収益傾向が、案出モジュール４０に入力される。
【００６４】
図１０および図１１を参照すると、システムはさらに、発見重複モジュール５２を有する課税コードインタプリタ５１であって、２つ以上の課税コード５３、５４間の計算済み重複検索を行う、課税コードインタプリタ５１と、租税法情報を格納している包括的税法ユニット５９とを備える。包括的税法ユニットは、初期定義更新モジュール６０と、租税法情報を依存関係ツリー６３およびユニット定義６４から構成される未処理構造６２に変換する、予備変換モジュール６１とを備える。依存関係ツリーは、オブジェクト依存関係のリンクを含み、ユニット定義は名称、説明および税関連オブジェクトの定義を含んでいる。
【００６５】
包括的税法ユニットはさらに、未処理構造を定義の更新の一部として受け取り、拡張可能かつ並列のデータマイニング処理を行うことにより、派生構造６８を合成するためのデータセットを算出する、並列化コンピュータ処理システム６６を備える。
【００６６】
派生構造は、未処理構造の元データが含意するデータを含む派生ツリー６９、その派生ツリーから参照されるオブジェクトに関連付けられるラベルを含むユニット定義７０、派生ツリーにより継承される派生ルール７２を有し、派生構造は、包括的定着度アルゴリズムを用いて関心ポイントを推論する。
【００６７】
図１２を参照すると、簡易情報クエリ７７に応じて、第１課税コード５３の未処理構造６２と、第２課税コード５４の未処理構造６２が比較される。複合情報クエリに応じて、第１課税コードの派生構造６８と、第２課税コードの派生構造６８が比較される。着目ポイント分析８０が、第１課税コードの関心ポイント７１と第２課税コードの関心ポイントを一致させる。着目ポイント分析の結果が第１課税コードと第２課税コードの派生ツリーに送られる。派生ツリーからの情報が、ユニット定義６４からのそれぞれ対応する定義と組み合わされる。
【００６８】
図１３〜図１７を参照すると、案出モジュール４０は２つ以上の従前割付決定事項８３を参照する。割付決定事項はそれぞれ、市況８４、出資者状況８５、および最終結果８６を含んでいる。これらの割付決定事項はインテリジェントセレクタ８７に提供される。インテリジェントセレクタ８７は、これらの割付決定事項それぞれから２つのオブジェクトを比較、推論し、ハイブリッド形状を出力にプッシュする。判断基準マッチングモジュール９１は、パターンマッチングモジュールから提供される入力判断基準を参照し、インテリジェントセレクタからハイブリッド形状を選択する。ハイブリッド形状は、市場変数に適合する。
【００６９】
これらの従前割付決定事項には、従前割付決定事項データベースおよびアロケータによってリリースされる新たな情報から導出された、金融割付決定事項の平均モデルが含まれている。インテリジェントセレクタ９４は、これらの従前割付決定事項をハイブリッド形状にマージする。モード９５は、案出モジュールが使用されているアルゴリズムの型を定義する。共通している情報の量が、静的判断基準９６によって設定された比に応じて選別され、静的判断基準９６には、格付けの優先順位付け、所望のデータ比、および、どのモードが選択されているかに応じて行われるマージを差配するデータが含まれる。この静的判断基準に応じて、従前割付決定事項に対し未処理データ比較９７が実行される。
【００７０】
ある形状の中の同じ箇所で、ある特徴の定義が双方のデータセットで競合しているときは、優先順位付けプロセス１００が起動し、静的判断基準およびモードに基づいてマージされたトレイトを有する形状を生成する。
【００７１】
図１８を参照すると、入力モジュール１０３は、パターンマッチングの結果および割付決定事項を受信する。事由処理モジュール１０４は、受信した入力の属性を比較してルールを導出する。事由処理モジュールは、導出されたルールを参照ポイントとして用いて与えられた問題のパーセプションスコープを決定するルール処理モジュール１０５を備える。クリティカルルールスコープエクステンダー１０６は、既知のパーセプションスコープを受信し、パーセプションのクリティカルシンキングスコープを含むよう、パーセプションの既知のスコープを拡張する。導出されたルールは、パーセプションのクリティカルシンキングスコープを利用することにより訂正される。
【００７２】
メモリウェブ１０８は、履行可能なルールを求めてログをスキャンする。適用可能で履行可能なルールが、上書き決定事項を生成するために実行される。ルール実行モジュール１０９は、存在して履行可能であると確認されたルールを実行することにより、クリティカルシンキング決定を生成する。クリティカル決定出力モジュール１１０は、パーセプション観察者エミュレータ１１９（図１９）およびルール実行モジュールが至った結論を比較することにより、最終ロジックを生成する。
【００７３】
ログモジュール１１２には、入力の影響がないクリティカル決定を行うために使われる未処理情報が含まれている。適用済パーセプション観点１１４には、入力アルゴリズムによって適用され利用されたパーセプション観点が含まれている。自動化パーセプション発見メカニズム１１５は、案出モジュールを強化してパーセプションスコープを拡張する。
【００７４】
図１９を参照すると、自己批判的知識密度モジュール１１８は、報告可能なログの限界を越えた、未知である可能性がある知識のスコープおよび型を推定する。パーセプション観察者エミュレータは、観察者のエミュレーションを生成し、パーセプションポイントの候補すべてを、様々な観察者エミュレーションを使用してテストおよび／または比較する。パーセプション観察者エミュレータへの入力には、パーセプションポイントの候補すべてと増強データログが含まれており、パーセプション観察者エミュレータの出力には、選択されたパーセプションを混合したものを有する最も該当する観察者により増強データログから生成した決定が含まれている。データ増強ログから導出されたＣＶＦは、パーセプションストレージの検索判断基準として使用される。示唆導出モジュール１２０は、既知のパーセプション観点から示唆される、データのパーセプション観点を導出する。図２１を参照すると、メトリック合成モジュール１３６は、パーセプション観点を、メトリックのカテゴリ別に分割する。メトリック変換モジュール１３７は、個々のメトリックをパーセプション観点全体に戻す。メトリック拡張モジュール１３８は、パーセプション観点のメトリックをカテゴリ別に個別のデータベースに格納する。
【００７５】
図２１を参照すると、クリティカルルールスコープエクステンダー１４０は、ルールセットのクリティカルシンキングスコープを拡張するために、既知のパーセプションを強化する。パーセプションマッチングモジュール１４１は、ルール構文導出１４６から受信したパーセプションからＣＶＦを形成する。メモリ認識モジュール１４２は、入力データから乱雑フィールドを形成し、既知の概念を認識するために、フィールドスキャンを行う。メモリ概念インデックス化モジュール１４３は、すべての概念をインデックスへと最適化する。ルール履行パーサ１４４は、ルールの個々の部分を、認識タグとともに受信し、どのルールが乱雑フィールドにおいてルール実行に値すると認識されたかを、論理的に推論する。ルール文法フォーマット分割モジュール１４８は、妥当ルールをタイプ別に分割し、まとめる。ルール構文導出モジュール１４６は、論理的ルールをメトリックベースのパーセプションに変換する。ルール構文生成モジュール１４７は、確認されたパーセプションを受信し、パーセプションの内部的なメトリック編成に携わる。
【００７６】
図２２〜図２７を参照すると、最終ロジックモジュールロジックは、直感的決定１５８と思考的決定１５９から知的情報を受信する。決定事項直接比較モジュール１５６は、直感的決定と思考的決定からの双方の決定を比較することで、裏付けをとる。直感的決定は、パーセプションを強化することを通じてクリティカルシンキングに携わる。思考的決定は、パーセプションを強化することを通じてクリティカルシンキングに携わる。クリティカルルールスコープエクステンダー１４０は、以前には考慮されなかったパーセプション観点を強化することにより、ルールセットの把握スコープを拡張する。乱雑フィールドパースモジュール１７９は、複数のログのフォーマットを、乱雑フィールドとして知られる、スキャン可能な単一の単位に合成する。既に確立された妥当ルールを補足するために、メモリ認識モジュール１４２から追加ルールが生成される。
【００７７】
図２８〜図３０を参照すると、パーセプションマッチングモジュール１４１では、メトリック統計を考慮し、パーセプションストレージ１３２から統計情報が与えられる。この統計は、メトリックの定着傾向、内部メトリック関係、およびメトリックの成長率を定義している。エラー管理モジュール１８５は、個々のメトリックのいずれかから生ずる構文エラーおよび／または論理的エラーをパースする。ノード比較モジュール１９０は、２つ以上のＣＶＦのノード編成を受信する。ＣＶＦの各ノードはプロパティの大小を表している。個々のノードごとに、類似度比較が行われ、総合分散が計算される。未処理パーセプション直感的思考モジュール１９５は、アナログ形式にしたがってパーセプションを処理する。未処理ルール論理的思考モジュール１９６は、デジタル形式にしたがってルールを処理する。金融割付決定事項に関係するアナログ形式のパーセプションは、段差のない滑らかな曲線の勾配単位で格納されている。金融割付決定事項に関係するデジタル形式の未処理ルールは、灰色の領域のない目盛り単位で格納されている。
【００７８】
図３１は、プログラム化された命令を格納するメモリ、メモリに接続され、プログラム化された命令を実行するプロセッサ、および少なくとも１つのデータベースを備えるシステムで実行される、永続的慈善活動の方法も提供する。この方法は、１つ以上の寄付者エンティティが、１つ以上の寄付基金エンティティに対して投資するステップＳ０１と、寄付基金エンティティが、収益を寄付者エンティティに還元するステップであって、寄付者エンティティが納めた税金と寄付者エンティティが寄付基金エンティティに対して行った投資の間で税控除が適用される、ステップＳ０２と、寄付基金エンティティが、１つ以上のビジネスエンティティに対して投資を行うステップＳ０３と、ビジネスエンティティが、寄付基金エンティティに収益を還元するステップＳ０４、とを備える。投資アロケータは、管理委員会に対して投資推奨を行う。管理委員会は、投資アロケータに投資選好を提供する。収益アロケータは、ビジネスエンティティ向けの再投資基金および管理委員会向けの委託基金に関する助言を行う。それぞれのアロケータは、案出モジュールおよびＣＴＭＰモジュールを備える。
【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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【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１３】
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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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【国際調査報告】
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