BG66633B1

BG66633B1 - Адаптивен познавателен метод

Info

Publication number: BG66633B1
Application number: BG110895A
Authority: BG
Inventors: Ивайло Попов; Николаев Попов 1799 София Жк "Младост 2" Бл. 211 Вх. Б Ап. 27 Ивайло; Красимир ПОПОВ; Мир Николаев Попов 1799 София Жк "Младост 2" Бл.211 Вх. Б Ап. 27 Краси-
Original assignee: Ивайло Попов; Красимир ПОПОВ
Priority date: 2011-03-28
Filing date: 2011-03-28
Publication date: 2017-12-29
Also published as: US20140025612A1; US9202177B2; WO2012129616A1; BG110895A

Abstract

Разкрит е адаптивен познавателен метод, като на всяка различима информационна единица, постъпваща на входен канал, се дава уникален етикет, който служи за център на динамично изграждане на структура за представяне на знанията за съответната информационна единица. Основен маркер за анализ на корелацията между отделните информационни единици е квантът време, който се записва за всяка промяна в базата от данни. Квантът време представлява броя на изминалите до момента най-малки за системата периоди от време.@

Description

Област на техниката

Системи с изкуствен интелект, роботи, експертни системи, самообучаващи се системи.

Предшестващо състояние на техниката

Системите с изкуствен интелект от нивото на техниката включват бази от знания. Познати са множество начини за представяне на знания като системи от правила, семантични мрежи, невронни мрежи, представяне на знания чрез фреймове. Всички тези системи предполагат, че поне част от знанията в техните бази от знания са предоставени и записани от хора-експерти в областта. Негласно се предполага дори, че нови правила могат да се добавят в базата от знания единствено от човек. Това прави предсказуемо поведението на експертната система при изследван набор входни данни, но също така прави системата ограничена до областта и до правилата, които вече има в нея. Самообучението, което също е честа практика, не променя предварително зададените правила на експертната система, а само попълва масив от статистически данни, който се обработва по предварително зададен метод и се изчислява също по зададен метод възможната реакция. Такива системи вършат работа в ограничена сфера, там където възможностите са краен брой и за всяка възможност може да се даде предварително експертен отговор. Естественият интелект от друга страна се характеризира с възможност за адаптация към средата, а според някои философски определения интелектът е способността индивидът да адаптира средата към себе си. Предлаганият метод дава машинна реализация на основни принципи, чрез които системата се адаптира към средата или при достигане на определено ниво на сложност, системата може да адаптира средата към себе си.

Кратко описание на фигурите

Фигура 1 - Схема на системата, работеща съгласно метода.

100 - Вход в системата на различни потоци сензорна информация

110 - Различни потоци сензорна информация: аудио, видео, данни за температура, налягане

115 - Хардуерни или софтуерни процесори, които интерпретират специфичната сензорна информация и я привеждат към информационни единици с техните характеристики

120 - Входни канали за специфична сензорна информация, пренасящи сигналите от сензорите

125 - Мета команден канал, където се записват информационни единици - цели, всяка от които има множество от целеви единици за входните канали

130 - Процесор за логическа обработка на постъпващите информационни единици и генериране на команди към изпълнителните органи, както и запис на цели в мета командния канал

135 - Входни канали пренасящи информационни единици представящи входящата сензорна информация

140 - Вход/Изход на процесора за логическа обработка към метакомандния канал

145 - Командни канали към изпълнителните органи на системата

146 - Изпълнителни органи на системата

150 - Канали за сензорна информация

160 - Информационни канали

Фигура 2 - Схема на взаимовръзката между различните информационни канали в системата

200 - Входен канал, съдържащ информационни единици, формирани след първична обработка на сензорната информация

210 - Запис в паметта на цялата информационна единица или запис само на стойностите на характеристиките й в намерена в паметта подобна информационна единица

220 - Канал памет, съдържащ информационни единици от минали моменти. В този канал се търсят съответни на постъпващите на вход информационни единици

230 - Генериране на команди към изпълнителните органи на системата с цел постъпващите на вход информационни единици максимално да се доближат до информационните единици в мета командния канал № 01.2/31.01.2018

Описания на издадени патенти за изобретения

250 - Обекти от реалния свят

Фигура 3 - Таблица информационни единици

Фигура 4 - Таблица информационни единици детайли

Фигура 5 - Таблица стойности на характеристиките Фигура 6 - Сравнение на информационни единици 600 - Информационна единица 1 с характеристики Hl, Н2, НЗ 610 - Информационна единица за сравнение

620 - Информационна единица 2 с характеристики Hl, Н2, НЗ, Н4

Фигура 7 - Корелация вход - цел

700 - Анализ дали генерираните команди приближават до целта и корекция на генерирането на базата на алтернативен избор на предишен опит. Запис в паметта на положителен/отрицателен опит

710 - Входни канали подробности

720 - Мета команден канал подробности. Не са показани задължителните характеристики за единица цел като начален, краен квант време, максимална разлика между начален и краен квант време, резултат от изпълнението, тъй като тези характеристики са помощни и не влияят на оценката за близост на една информационна единица до друга информационна единица.

Фигура 8 - Асоциации

Показани са „Таблица информационни единици детайли“ и „Таблица стойности на характеристиките“ в редове 6 и 7 на двете таблици са показани връзки на информационна единица {63B5E73B-30D74D16- 93A0-35D01EABCB64} с други информационни единици и възможни стойности за тези връзки в „Таблица стойности на характеристиките“. В ред 8 на двете таблици е дадена примерна асоциация на информационна единица {76Е8280С-6976-4071-А108-Е88848ВАА1С6} с информационна единица {26503DB8-D6DB-43D7-9E38-022A8E5B06CF} по критерий Association 1.

Нека системата има N входни канала 110. Сред входните канали може да са аудио канал, визуален канал, канал за текстови данни, канали за други сензорни данни като температура, налягане, допир. Основно значение имат каналите с аварийна информация за устройствата, изграждащи системата, тези канали имат най-висок приоритет при обработка и вземане на решение. Нека от всеки канал да идва поток от данни. Нека към всеки поток от данни да е включен специализиран процесор 115 /хардуерен или софтуерен/ за разделяне на потока от данни 110 на най-малките за съответния канал различими информационни единици. Например за текстовия канал най-малките единици са думите, за аудио канала различим звук, за видео канала едноцветните петна. След първичната обработка 115 се получават множество разпознати от системата данни за различимите информационни единици 135. Цветното петно има цвят, големина, форма, думата има дължина, брой съгласни, брой гласни букви, има значение, звукът има височина, честота, тембър. Системата дава уникален етикет (фигура 3 Guid) на всяка различима информационна единица. Етикетът на информационната единица (фигура 3 Guid) служи като адрес за прикрепване на извлечени характеристики (фигура 4 Characteristic ID) на информационната единица, както и на породилата я входна стойност на канала. Стойността на информационната единица е нейна задължителна характеристика (фигура 4 Characteristic ID=value). Част от характеристиките на информационната единица са нейните връзки с други информационни единици (фигура 5 No=100). Характеристиките на информационната единица се използват като критерии за търсене в базата от данни на системата 220, за намиране на подобни запомнени информационни единици. Подобните информационни единици задължително имат списък от следващи информационни единици, които са се появявали след тях във входния поток 135. От всички регистрирани възможни следващи информационни единици след дадена може да се формира списък с характеристики за филтриране на входния поток до намиране на очаквана информационна единица. Възможно е приоритетен сигнал във входния поток да прекъсне нормалния процес и да започне нова познавателна верига.

Освен входните канали 135 системата има К командни канали 145. По командните канали 145 поток от данни отива до изпълнителните органи 146 на системата. Най-малките различими единици в потока от данни на команден канал са командите. Нека потока от данни в командния канал 145 се анализира, както се анализира поток от данни от входен канал 135. На всяка команда, както беше описано горе се

Описания на издадени патенти за изобретения № 01.2/31.01.2018 съпоставя уникален етикет и се присъединяват към нея като характеристики възможните й параметри, създава се списък от възможни следващи команди.

Нека системата в начално състояние да има малко предефинирано множество от съответствия между информационни единици постъпили на входните канали 135 и група команди към изпълнителните органи 146 на системата. Нека системата в начално състояние да отговаря на недефинираните информационни единици, постъпващи на входните канали 135 със случаен набор от команди, изпращани по командните канали 145.

В описаната система има постъпващи информационни единици 135 и излизащи команди 145, интерпретирани и сведени отново до информационни единици. Познавателният процес трябва да установи корелацията между информационните единици, така че генерираните команди 145 да съответстват оптимално на входните информационни единици 135. Оптималното съответствие се определя от мета команден канал 125, 725, чиито поток от данни включва информационни единици, интерпретирани като цели. Информационните единици представляващи цели са нормални информационни единици 725, които имат задължителни характеристики квант време за начало, квант време за край, максимална допустима разлика между квант време за начало и квант време за край, множество информационни единици 725, които системата трябва да се стреми да постъпят на входните й канали, краен резултат. Колкото по-близо е входния поток от информационни единици 135 от наблюдаваните входни канали 120 до множеството информационни единици в информационната единица-цел в мета командния канал 125, 725, толкова оценката за оптималност на командния поток е по-добра. Оценката за оптималност на командния поток е динамична характеристика на информационната единица-цел 725. Процесът на генериране на команди за командните канали 145 с цел да бъде постигнат входен поток от определени информационни структури 135 минава през търсене в базата 220 на регистрация на информационните единици от целевото множество, като се търси най-голяма времева близост между тях (фигура 3,4,5 time quantum). Трябва да се има предвид, че ако информационната единица не е регистрирана в системата 220, тя не може да се появи и в целевото множество от информационни единици 725. Това позволява да се търси в базата 220 регистрация на информационната единица или нейно минало срещане. Търси се поредица от команди 145 —> 220, асоциирана с появата на информационната единица. Ако не е намерена поредица от команди 145 —> 220, тоест задачата не е рутинна, се търсят причинно-следствени връзки между информационната единица и появяващите се във времева близост (фигура 3,4,5 time quantum) до нея други информационни единици. При намиране на задължителни информационни единици за появата на търсената информационна единица се създават нови информационни единици-цели и се извеждат в мета командния канал 725. В множеството очаквани информационни единици на основната цел се добавят информационни единици, представляващи успешно завършване на поставените подцели. Методът е метод на пробите и грешките. Възможно е допускането, че появата на дадена информационна единица е задължителна за появата на друга информационна единица да не довежда до приближаване до целта, но това също е опит - записва се факта, че двете информационни единици се появяват независимо една от друга. Този извод може да се оформи като нова информационна единица или като нова характеристика на целевата информационна единица. Всички подцели в мета командния канал 125, 725, всички генерирани команди за командните канали 145 се маркират с идентификационния номер на информационната единица-цел, от която са породени. Тъй като подцел на дадена цел в определен момент е и основна цел, то една и съща информационна единица или команда може да има множество маркирания, определящи нейните асоциации (фигура 8). Тъй като началните условия са различни при многократното поставяне на една и съща задача, системата генерира различни поредици от команди 145 за постигане на една и съща цел 725. Тъй като всички изпълнения са асоциирани с поставената цел, но са асоциирани и с определен интервал от време, както е описано по-долу, могат да се правят анализи, кои подцели присъстват при всички изпълнения и да се пробва при следващо задаване на цел, тя да се изпълни само с наистина задължителните подцели. С това се оптимизира процеса на постигане на цел.

За да може да се определи корелацията между различните входни 135 и командни канали 145, трябва проста и лесно различима характеристика да определя мястото на дадена информационна единица спрямо другите. Естествената характеристика, чрез която може да се анализира корелацията № 01.2/31.01.2018

Описания на издадени патенти за изобретения между различни информационни единици е характеристиката време фигура 3,4,5 Time quantum). Тъй като системата за изкуствен интелект е по принцип динамична система, чрез фактора време могат да се различават нейните различни състояния. Най-малкият период от време, който системата различава, определя нейната максимална чувствителност. Промените настъпили в системата в рамките на найкраткия период не се анализират по отделно, а се вземат като краен резултат. Крайният резултат може да е средна стойност на изменението. Този процес в техниката е наречен квантуване на сигнал. Нека от начално пускане на системата са минали X кванта време, всяка извършена промяна в базата на системата в този момент се маркира с числото X. Промяна в системата може да е регистриране на информационна единица, добавяне на нова характеристика на информационната единица или добавяне на нова стойност за дадена характеристика. Коя информационна единица е преди, коя е след, кои информационни единици се появяват едновременно, дори близост между две информационни единици във входния поток може да се установи чрез филтриране по размер на разликата между квантовите характеристики (time quantum) на информационните единици. Чрез филтриране с различна разлика между квант времената (time quantum) на отделните информационни единици могат да се правят анализи в различни времеви интервали и да се извличат корелации между отделните информационни единици. По този начин може да се търси причинно-следствена връзка, като се филтрират вериги от последователни във времето информационни единици, които завършват с дадена информационна единица. Могат да се съпоставят множество едновременно появяващи се информационни единици като определящи нова съставна информационна единица, която на свой ред има квант време и характеристики.

Друга необходима характеристика за оптимизация на системата е полезност на информационната единица - това може да е брояч на използванията на информационната единица (фигура 3 Use count) в познавателния процес. Всяко сравняване с информационната единица 610 е вид използване и при всяко сравняване броячът се вдига с единица. Всяка промяна на информационната единица е също вид използване и пак се вдига броячът с единица. Полезността на една информационна единица е право пропорционална на брояча на използванията и обратно пропорционална на разликата между текущия квант време и максималния квант време на информационната единица. Може да се изведе функционална зависимост между двете характеристики, която да води до изчисляване на възможността за изтриване на информационната единица от системата 220. От друга страна броячът на използване (фигура 3 Use count) може да се използва при сортиране на кандидатите за подобни информационни единици, също като разликата между текущия квант време и максималния квант (time quantum) време на информационната единица.

Описаната система има свойството много бързо да регистрира огромно множество информационни единици 220, което ще създаде проблем с паметта и ефективността на работа. Затова се налага да се използва вид компресия. Характеристиките на информационната единица (фигура 4 Characteristic ID) се използват като критерии за търсене в базата от данни на системата, за намиране на подобни запомнени информационни единици 220. Намерените информационни единици могат да имат абсолютно същите характеристики като новата информационна единица, могат да имат по-малко или повече характеристики, могат едни и същи характеристики да имат противоречиви стойности (фигура 6). Когато е намерена регистрирана в базата 220 подобна информационна единица със същите характеристики към списъците от стойности на съответните характеристики на старата информационна единица се добавят стойностите и кванта време на новата информационна единица (фигура 5), а новата информационна единица се изтрива. Когато характеристиките на регистрираната информационна единица не отговарят точно на характеристиките на новата информационна единица, се записва в базата новата информационна единица заедно с породеното съмнение при сравнението, оформено като информационна единица 610. Информационната единица 610 за сравнение включва като характеристики сравняваните информационни единици и списък с несъответствия при сравнението. При възникване на множество информационни единици 610 породени от съмнение при сравнение, проблемът се решава като се оформя нова информационна единица, която има за характеристики само еднаквите /инвариантни/ характеристики на изследваното множество информационни единици. Инвариантните характеристики на информационните единици от изследваното множество се изтриват и на тяхно място се добавя като

Описания на издадени патенти за изобретения № 01.2/31.01.2018 характеристика новосъздадената информационна единица имаща само инвариантните характеристики на изследваното множество. Свързаните с процеса информационни единици за сравнение се изтриват, а преобразуваните информационни единици се пускат на входен канал 135 за нов анализ.

Ако при сравнението множество пъти се стига до една и съща информационна единица за сравнение 610, то се предполага че има връзка между сравняваните информационни единици 600, 620. Информационната единица за сравнение 610 се премахва и множеството появявания на информационни единици с малки различия се решава, като всички информационни единици се обобщават до една информационна единица, като за различните стойности на дадена характеристика се прави списък и всяка стойност е маркирана с кванта време, когато е срещната (фигура 5).

Обемът на входните данни 135 е толкова голям, че само компресията не е достатъчно решение. Трябва да има механизъм за изтриване на ненужни информационни единици. Един прост начин е да се изтриват информационни единици, чиито най-нов регистриран квант време (time quantum) има над определена разлика с текущия квант време. Но тъй като има възможност за множество връзки на изтритата информационна единица с други информационни единици и възможност за създаване на проблеми с базата от данни 220, изтриването може да е само на натрупаната към информационната единица информация (фигури 4, 5 No 4), като се запази празна информационна единица със същия етикет, характеристика (фигура 3 Status) Пасивна и маркиране на кванта време (time quantum). Така се освобождава място, но не се разрушава изградената структура от връзки.

Примери за изпълнение на изобретението

Подобна на описаната система (фигура 1) може да се реализира по множество различни начини, за които специалист в областта може да си даде сметка. Може да се реализира чрез обектно програмиране, особено чрез свързани с база от данни обекти наречени в програмирането единици-същност /entity/. Без ограничаване на начините за реализация тук само като пример за по-лесно разбиране на материята е дадена реализация на системата чрез система за управление на релационна база от данни и система от правила, генерираща заявки към базата от данни.

Базата от данни трябва да има най-малко следните таблици

Таблица информационни единици (фигура 3)

Уникален идентификатор /добър пример за изпълнение е използването на GUID - глобален уникален идентификатор/ (Guid)

Вид канал /Входен канал, Команден канал, Мета команден канал, Канал памет/_(СЬаппе1 type)

Идентификатор на канал /Идентификатор на канал, в чиито поток данни е срещната информационната единица/ (Channel Id)

Статус /Активен, Пасивен/ (Status)

Брояч на използванията /Брой използвания на информационната единица в познавателния процес/ (Use count)

Брояч на характеристики /Брой характеристики на информационната единица/ (Characteristics count)

Квант време на промяна на статуса (time quantum)

Таблица Информационни единици детайли (фигура 4)

Уникален номер на връзката (No)

Уникален идентификатор на информационна единица (Unit ID)

Уникален идентификатор на характеристика /Характеристиката също е регистрирана информационна единица. За всяка информационна единица задължителна характеристика е характеристиката стойност/ (Characteristic ID)

Квант време на установяване на връзката (Time quantum)

Таблица Стойности на характеристиките (фигура 5)

Уникален номер на връзката (No)

Стойност /Когато използваната като характеристика информационна единица, от своя страна няма характеристика - това е нейната стойност, когато използваната като характеристика информационна № 01.2/31.01.2018

Описания на издадени патенти за изобретения единица от своя страна има множество характеристики, това е уникалния номер на информационната единица/ (Value)

Квант време на промяна (Time quantum)

Начин на работа

Информационната единица се регистрира в базата като се създава запис в Таблица информационни единици (фигура 3), записва се статус (Status) Активен и квант време (time quantum) текущия квант време. Информационна единица може да се изтрие физически, ако е намерено точно съответствие в базата от данни 220. Физическото изтриване означава изтриване на всички записи в базата, които са директно или индиректно свързани с информационната единица и изтриване на записа за самата информационна единица в Таблица информационни единици (фигура 3). Информационна единица може да се изтрие логически като се смени кванта време (time quantum) и статуса (Status) на Пасивен в съответния запис на Таблица информационни единици (фигура 3), може да се занули полето стойност (фигури 4, 5 No 4) на информационната единица, както и да се изтрият списъците от стойности на нейните характеристики. Останалите записи в базата относно информационната единица, дават обща представа, че е съществувало нещо до даден квант време (Time quantum) с общо дефинирани характеристики (фигура 4 Characteristic ID), като не се разрушават изградени връзки между информационните единици. Самите характеристики (фигура 4 Characteristic ID), също могат да се изтрият, ако кванта им време (time quantum) е достатъчно отдалечен във времето от актуалния квант време.

При идентифициране на информационна единица, постъпила на входа към Таблица информационни единици детайли (фигура 4) се прави заявка за извеждане на онези записи, които имат уникален идентификатор на характеристика (Characteristic ID), който може да се намери в списъка от характеристики на новата информационна единица и типът канал (Channel type) на информационната единица да е Канал памет, изводът трябва да е групиран по уникален етикет на информационна единица (Unit ID), да съдържа извод на брояча на използване (Use count) където информационната единица има уникален етикет (Guid) като уникалния етикет на групата (Unit ID), да има брояч на редовете за отделните групи и определяне на най-голям времеви квант за всяка група (max (time quantum)). Изводът трябва да е сортиран в нарастващ ред по разликата между брояча на характеристики на съответната информационна единица, записан в нейната дефиниция и брояча на намерените характеристики за същата информационна единица при групиране на извода и също така изводът трябва да е сортиран в намаляващ ред по най-голям времеви квант за група и в намаляващ ред по брой използвания. Така се получава списък от кандидати за подобни на входната информационна единица, подредени по най-голяма близост, както по характеристики, така и по време на срещане и по честота на използване. В подредения списък от кандидати за подобни информационни единици, в същия ред се сравняват стойностите на отделните характеристики на входната информационна единица и информационните единици от списъка. При намиране на достатъчно добро съответствие в Таблица стойности на характеристиките (фигура 5) се добавят нови стойности на характеристиките (Value) и квант време (time quantum) към откритата подобна информационна единица. В противен случай в Таблица информационни единици (фигура 3) се създава нов запис за информационна единица в Канал памет, в Таблица информационни единици детайли (фигура 4) се създават записи за характеристики Първа единица Втора Единица, Няма, Има, Различни са. В Таблица стойности на характеристиките (фигура 5) се записват уникалните етикети на информационните единици за характеристики Първа единица и Втора Единица. В същата таблица в характеристика Няма се записват онези характеристики, които Първа единица няма, но Втора единица има, в характеристика Има се записват онези характеристики, които Първа единица има, но Втора единица няма, в характеристика Различни се записват онези характеристики, които са намерени и в Първа единица и във Втора единица, но имат различни стойности, т.е. стойността на характеристиката на Първа единица не може да се намери в списъка от стойности на Втора единица.

Когато трябва да се намери моментна снимка например към момента, в който се е появила дадена информационна единица се прави извод на онези информационни единици от Канал памет, които имат поне една характеристика с квант време попадащ в зададения интервал. Това са всички информационни

Описания на издадени патенти за изобретения № 01.2/31.01.2018 единици, които са били активни към дадения момент.

Подаването на команда към изпълнителен орган е същото като запис на информационна единица в Команден канал (фигура 3 Channel type=Command) за съответния номер канал (Channel ID).

Подаването на мета команда е еквивалентно на запис на информационна единица в Мета команден канал (фигура 3 Channel type=Meta).

Получаването на входна информация от сензорни канали е еквивалентно на запис на информационна единица във Входен канал (фигура 3 Channel type=Input).

Записът на данните от всички канали (фигура 3 Channel type), включително Канал памет (фигура 3 Channel type = Memory) улеснява еднотипната обработка, както и изследване на корелацията между информационните единици в отделните канали.

Приложение на изобретението

Изобретението може да се приложи като система за изкуствен интелект на роботи, разполагащи с различни сензорни канали 110 и изпълнителни органи 146. Може да се използва като самообучаваща се експертна система за анализ на големи обеми от данни като Интернет пространството например. Това предполага, че описаните горе сензорни канали 110, които за яснота на изложението бяха описани като самостоятелни, в случая на Интернет не съществуват отделно и входният поток е смес от информация, която би трябвало да се интерпретира от различни канали 115. Това прилича и на примерната реализация, където данни от различни канали с подходящо маркиране се записват на едно място. Интернет страниците имат ясно маркиране кое е аудио файл, кое е видео файл, кое е картинка или текст. Това позволява Интернет да бъде входен канал 110 на описаната система. А задачите в мета командния канал 125, 725 могат да са от рода на „организирай екскурзия за края на седмицата“. Командите 145 към органите за изпълнение 146 може да са например към търсачка - „намери сайтове с думата екскурзия”, към интерпретатор на естествен език - „интерпретирай текста и намери дата на екскурзията“, ако датата съвпада с края на седмицата, команда към мрежов ресурс за определяне на рейтинга - „дай ми рейтинга на сайта“, „рейтинга на екскурзията“. Пример за системата може да е ръчно търсене от потребителя. Методът на пробите и грешките би действал за обучение на експертната система и подобряване на резултатите при постигане на цели.

Claims

Патентни претенции

1. Адаптивен познавателен метод, характеризиращ се със следните стъпки:

превръщане на входни потоци сензорна информация в множества от информационни единици, имащи уникален идентификатор, стойност от входния поток, породила информационната единица и различни характеристики, които могат да бъдат установени чрез обработка на входящата сензорна информация от специализирани хардуерни или софтуерни процесори;

запис на цели в мета команден канал под формата на информационни единици, имащи като характеристика множество от очаквани информационни единици на входните канали;

запис на команди за изпълнителните органи на системата в команден канал под формата на информационни единици, идентифициращи команди и имащи като характеристики параметрите за командите;

еднотипна обработка на информационните единици в отделните канали и търсене на корелация между отделните единици;

генерация на команди за изпълнителните органи на системата на базата на корелацията между информационните единици в мета командния канал и информационните единици, записани в канал памет;

запис в канал памет на обработени информационни единици и на резултати от изпълнение на команди към изпълнителни органи и резултати от вътрешни обработки, представени като информационни единици.
2. Адаптивен познавателен метод съгласно претенция 1, характеризиращ се още с: търсене на подобни на новосъздадената информационни единици в канал памет;

при намиране на информационна единица в канал памет, която има същите характеристики, като новата информационна единица, копиране на стойностите на характеристиките от новата информационна единица в намерената информационна единица и изтриване на новата информационна единица;

№ 01.2/31.01.2018

Описания на издадени патенти за изобретения при намиране на подобна информационна единица в канал памет, която има по-малко, повече или различни характеристики от характеристиките на новата информационна единица, създаване на информационна единица за сравнение;

използване на информационните единици за сравнение за намиране на неизменните (инвариантни) характеристики на информационните единици от дадено множество и създаване на информационна единица, имаща само намерените неизменни характеристики;

записване в канал памет на новата информационна единица, ако тя не е изтрита на предходна стъпка.
3. Адаптивен познавателен метод съгласно претенция 1, характеризиращ се още с търсене на подобни на новосъздадена информационни единици чрез сравняване на техните характеристики и създаване на нова информационна единица като резултат от сравнението, която има полета идентифициращи първата и втората сравнявани информационни единици, както и списъци „има“, „няма“, „различни са“, в които се записва резултата от сравнението на характеристиките на разглежданите информационни единици.
4. Адаптивен познавателен метод съгласно претенция 1, характеризиращ се още с копиране на стойностите на характеристиките от новата информационна единица в намерената информационна единица само когато стойността на дадена характеристика от новата информационна единица не се среща в списъка от стойности на съответна характеристика на намерената информационна структура.
5. Адаптивен познавателен метод съгласно претенция 1, характеризиращ се още с това, че след създаване на информационна единица само с неизменни (инвариантни) характеристики, извлечени от дадено множество подобни информационни единици, се изтриват неизменните характеристики от всяка една информационна единица от множеството и се заместват със създадената информационна единица, която има само неизменните характеристики на информационните единици от множеството.
6. Адаптивен познавателен метод съгласно претенция 1, характеризиращ се още с това, че обработката на информационните единици се извършва съгласно техния приоритет.
7. Адаптивен познавателен метод съгласно претенция 1, характеризиращ се още с това, че всяка информационна единица може да се маркира множество пъти като принадлежаща към различни процеси.
8. Адаптивен познавателен метод съгласно претенция 1, характеризиращ се още с това, че след обработка на дадена информационна единица, тя се записва, ако вече не е записана към списъка със следващи информационни единици на всяка една информационна единица, която е била активна в определен период преди текущият квант време.
9. Адаптивен познавателен метод съгласно претенция 1, характеризиращ се още с това, че от всички регистрирани възможни следващи информационни единици след дадена се формира списък с характеристики за филтриране на входния поток до намиране на очаквана информационна единица.
10. Адаптивен познавателен метод съгласно претенция 1, характеризиращ се още с това, че се съпоставят множество многократно едновременно появяващи се информационни единици като определящи нова съставна информационна единица, която на свой ред има квант време и характеристики.
11. Адаптивен познавателен метод съгласно претенция 1, характеризиращ се още с маркиране на всяка промяна в системата с квант време, представляващ броят на най-малките различими от системата времеви интервали, изминали от първоначалния старт на системата до текущия момент.
12. Адаптивен познавателен метод съгласно претенция 1, характеризиращ се още с анализ на корелацията между информационните единици, регистрирани в системата /коя е преди, коя е след или коя е едновременно с друга информационна единица/, базиран на квант времената на информационните единици и на квант времената на измененията на стойностите на техните характеристики.
13. Адаптивен познавателен метод, съгласно претенция 1 характеризиращ се още с прилагане на брояч на използванията на дадена информационна единица при вземане на решение за използване или изтриване да дадена информационна единица.
14. Адаптивен познавателен метод, съгласно претенция 1, характеризиращ се още с интерпретиране на командите от командните канали на системата като входни информационни единици и търсене на корелация между тях и останалите регистрирани в системата информационни единици.
15. Адаптивен познавателен метод, съгласно претенция 1, характеризиращ се още с постигане на цел, представена от множество очаквани информационни единици на входните канали, чрез търсене

Описания на издадени патенти за изобретения № 01.2/31.01.2018 и изпълняване на група команди асоциирана с предишно постигане на целта или търсене на причинно-следствена връзка с помощта на квант времената на информационните единици, които се появяват в близки моменти от време;

намиране на информационни единици, необходими за появата на целевата информационна единица; поставяне на подцели, които в своето целево множество от информационни единици, съдържат необходимите информационни единици, открити на предната стъпка; генериране на команди;

оценяване на оптималностга на генерираните команди съгласно близостта при сравнение на постъпващите на вход информационни единици до множеството информационни единици в информационната единица-цел в мета командния канал.
16. Система, включваща сензори и изпълнителни органи, характеризираща се с това, че са оформени входни канали за данни от сензорите, командни канали за данни (команди) към изпълнителните органи на системата, както и мета команден канал за поставяне на цели, включваща и канал памет за запис на състоянията на системата, изпълняваща адаптивен познавателен метод, съгласно претенции от 1 до 15.
17. Система съгласно претенция 16, характеризираща се още с това, че изпълнителните й органи й позволяват да се свързва с Интернет и да ползва Интернет съдържанието като входен канал, както и да публикува съдържание в Интернет или да предлага услуги в Интернет.
18. Система съгласно претенция 16, характеризираща се още с това, че изпълнителните органи на системата са устройства на робот, а входните канали на системата получават данни от сензорните канали на робота.