DE102014000086A1 - Arbeitsverfahren für Behandlung von abstrakten Objekten (Gedanke-Substanzen) von einem Computersystem von Künstlicher Intelligenz von einem Cyborg oder einem Android. - Google Patents

Arbeitsverfahren für Behandlung von abstrakten Objekten (Gedanke-Substanzen) von einem Computersystem von Künstlicher Intelligenz von einem Cyborg oder einem Android. Download PDF

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Abstract

Ein Arbeitsverfahren für Behandlung von abstrakten Objekten (Gedanke-Substanzen) von einem Computersystem von Künstlicher Intelligenz von einem Cyborg oder einem Android, wobei das Arbeitsverfahren auf einer natürlichen Sprache basiert und wobei in dem Arbeitsverfahren interne Richtlinien einer abstrakten Subjektivität des Computersystems verwendet werden. Das Arbeitsverfahren wird von dem Computersystem von Künstlicher Intelligenz von dem Cyborg oder dem Android selber getrieben. In dem Arbeitsverfahren werden von dem Computersystem von Künstlicher Intelligenz von dem Cyborg oder dem Android die abstrakten Objekte, bzw. Klassen von den abstrakten Objekten, in einem nicht kontinuierlichen Behandlungsmodus, das heißt diskret, bearbeitet. Eine Entscheidung, ob ein abstraktes Objekt zu behandeln ist, und, wie das abstrakte Objekt im Rahmen eines Behandlungs-Szenarios zu behandeln ist, wird nach einem Klassifizierungsbaum des Computersystems von Künstlicher Intelligenz von dem Cyborg oder dem Android getroffen. Eine Behandlungsart wird aus einer Funktionspolymorphie des Computersystems von Künstlicher Intelligenz von dem Cyborg oder dem Android ermittelt, bzw. sie kann direkt vorgesehen werden. Die abstrakten Objekte und die Klassen von den abstrakten Objekten werden von dem Computersystem von Künstlicher Intelligenz von dem Cyborg oder dem Android selber subjektiv in der einen natürlichen Sprache klassifiziert. Bei dem Arbeitsverfahren können mehr als zehn interne Richtlinien verwendet werden.

Description

  • Die vorliegende Erfindung betrifft ein Arbeitsverfahren für Behandlung von abstrakten Objekten (Gedanke-Substanzen) von einem Computersystem von Künstlicher Intelligenz von einem Cyborg oder einem Android, wobei das Arbeitsverfahren auf einer natürlichen Sprache basiert.
  • Von der Europäischen Patentschrift ( KR 2003000254 , DE 10361726 ) ist ein Roboterspielzeug mit künstlicher Intelligenz und Steuerverfahren dafür bekannt. In diesem Patent sind mehrere roboterspezifische Patentansprüche patentiert. Die Künstliche Intelligenz von diesem Roboterspielzeug ist für seine mechanische Steuerung vorgesehen.
  • Es ist eine Objekterkennungsmethode für eine Mobile Roboternavigation von der Amerikanischen Patentschrift ( US 5963663 A ) bekannt. Als Objekte sind in dieser Erfindung die Orientierungszeichen (die Kennzeichen) („a land mark (a sign)”) bezeichnet. In der Erfindung wird mit Hilfe eines Elementes der Zeichenerkennung, das nach dem Prinzip von Mustererkennung („the pattern recognition”) arbeitet, des neuronalen Netzes ein Muster in einem Signal von einem anderen Muster unterschieden.
  • Für die Mustererkennung wird das einkommende Signal auf „rote” Werte, „grüne” Werte und „blaue” Werte zerlegt. Diese Erfindung macht es möglich, dass ein Roboter verschiedene Fachaufgaben ausführt. Diese Erfindung ist nicht als System von Künstlicher Intelligenz von einem Cyborg oder einem Android vorgesehen.
  • Für den aktuellen Stand der Technik ist eine View-invariante Modellierung und Erkennung der menschlichen Bewegungen unter Grammatikverwendung von dem Artikel (Ogale, A. S. et al.: Viewinvariant modeling and recognition of human actions using grammars. International Conference an Computer Vision (ICCV), Workshop an Dynamical Vision, October 2005) relevant. In diesem Artikel geht es:
    • 1. um ein Verfahren von Verwendung von den Multiview Training Videos um automatisch viewunabhängige Repräsentationen von Bewegungen in der Architektur von einer wahrscheinlichen kontext-freien Grammatik zu kreieren;
    • 2. um das, dass jede Körperpose als eine Sammlung von Silhouetten, die von verschiedenen „Viewspoints” beobachtet wurden, repräsentiert wurde;
    • 3. um das, dass man die Körperbewegungen über visuelle Verben von dem niedrigen Level, die die direkten visuellen Gegenstücke haben, bezeichnet wurde;
    • 4. um das, dass in der Architektur jedes visuelle Verb (eine Bewegung) bei einer kurzen Sequenz von Paaren von den Schlüsselposen beschrieben wurde;
    • 5. um das auch, „dass es klar ist, dass eine partikulare Schlüsselpose (wie z. B. das Aufrechtstehen) für mehrere Bewegungen gemeinsam sein kann”;
    • 6. um das, dass die Bewegungen mit den Namen (wie das Knien) nur für Präsentationszwecke benannt wurden.
  • Es ist eine Erweiterbar leichte Parsing für Semantische Netze von dem Artikel (Connell, J.: Extensible Shallow Parsing for Semantic Nets. IBM Technical report, Computer Science, RC 22339, January 2001, pp. 1–6) für den aktuellen Stand der Technik relevant. In diesem Artikel geht es:
    • 1. um einen Parser, der einen geschriebenen Text in die Darstellung von einem spezifischen linguistik-basierenden Format für semantische Netzwerke umwandelt;
    • 2. um das, dass die Netze selbst in einem Web Format, wo die Links von den semantischen Netzwerken als die echten HTML Hyperlinks (für Web Seiten, die Knoten darstellen) realisiert werden können;
    • 3. um das, dass die Knoten in einem Semantischen Netzwerk auf den Begriffen von den Offenen Klassen, bzw. den Wörtern, die die ganze Zeit zu den Sprachen hinzugefügt werden, und zwar auf Nomen, Verben, Adjektiven und Adverben, basiert sind, und, die Links auf gebliebenen „Funktionswörtern” (unter anderen Präpositionen, Determinativen, Hilfsverben, Pronomen, und Konjunktionen), den Geschlossenen Klassen, den Wortkategorien, die neuen Wortkategorienglieder nicht leicht erlauben, basiert sind;
    • 4. um das, dass der Parser speziell die Endungen von den Wörter, z. B., „-ing”, „-ed”, „-s” (Plural oder Aktive), und „-ly” betrachtet um den ganzen Wortstamm zu verwalten.
  • Für den aktuellen Stand der Technik ist das Grundieren von Wörter in Wahrnehmung und Bewegung: computerbetonte Einsichten von dem Artikel (Roy, D.: Grounding words in perception and action: computational insights. In: Trends in Cognitive Sciences, Vol. 9, No. 8, August 2005, pp. 389–396) relevant. In diesem Artikel geht es:
    • 1. um einen Roboter-Manipulator, der die gesprochenen Befehle, wie „reiche mir das blaue Stück, rechts von dir”, in die passenden Bewegungen übersetzt;
    • 2. um das, dass „... die dynamische Interaktionen zwischen Objekten. Zum Beispiel, die Bedeutung „Hand hebt Block auf” in der Reihenfolge von Tisch-unterstützt-Block, Hand-kontaktiert-Block, Hand-nimmt-Block, Hand-unterstützt-Block modelliert wird”;
    • 3. um ein Verfahren, in dem die Bedeutung von den Verben, Adjektiven und Nomen relativ zu den physikalischen Echt-Welt-Bezügen mittels der Verwendung einer vereinheitlichten darstellerischen Architektur grundiert wird; um das, dass die Verbe in Sensorik-Motor Steuerung Programmen, ähnlich X-Schemas, grundiert werden; um das, dass die Adjektive, die Eigenschaften von Objekten beschreiben, in Sensorik-Reaktionen relativ zu den spezifischen Bewegungen grundiert werden; um das, dass die Lokationen in Begriffen von den Körper-relativen Koordinaten verschlüsselt werden; um das, dass die Objekte, wie ein Bündel von Eigenschaften, das zu einer einzelnen Lokation (einem Nomen) verbunden ist, dargestellt werden; um das, dass das computerbetonte Modell eine Darstellung liefert, die die Semantik von den Wörter für Objekte („Lokationen”), ihre Eigenschaften und Bewegungen, die auf diesen Objekten gemacht werden können, unterscheidet, und, sich auf der Semantik von den Wörter für Objekte („Lokationen”), ihre Eigenschaften und Bewegungen, die auf diesen Objekten gemacht werden können, bezieht;
    • 4. um das, dass „wir (Menschen) nicht erwarten können, dass solche Modelle und Systeme das, wie die Leute denken und kommunizieren, direkt erklärt werden”.
  • Für den aktuellen Stand der Technik ist der Artikel „Use of natural language for knowledge acquisition: Strategies to cope with semantic und pragmatic variation", Thomas Wetter, Ralf Nuse, IBM J. Res. Develop., Vol. 36, No. 3, May 1992, pp. 435–468 relevant. In diesem Artikel geht es um:
    • 1. die NLAs, die fortgeschrittenen Analysatoren von der natürlichen Sprache; 2. die Expertensysteme, bzw. um das, dass jemand (z. B. ein Experte) einige relevanten Fakten über eine einzelne Domäne kennt und diese Fakten mit Benutzung einer natürlichen Sprache zu beschreiben versucht; dass jemand anderes noch (z. B. ein System) diese Ausdrücke (oder die beschriebenen Symbole) versteht und auch, als Konsequenz, die beschriebenen Fakten;
    • 3. das, dass vier Teilnehmer mindestens in den Prozess involviert sind: Kenner 1, der das Fachwissen, das in eine Mentale Sprache kodiert ist, hat; die Quelle-Sprache, die das Fachwissen zu einigen Empfängern übermittelt; Kenner 2, der der Empfänger von dem Quelle-Sprache-Ausdruck ist (und möglich, sozusagen, ein Softwareprodukt ist); und letztendlich eine Domäne, auf welcher die oben genannten Repräsentationen sich auf die eine oder die andere Art beziehen;
    • 4. das, dass typische Beispiele von den offenen Welten (den offenen Domänen) in den medizinischen Diagnosen, in den Stellenbewerberbewertungen usw. erscheinen würden; dass typische Beispiele von den geschlossenen Welten (den geschlossenen Domänen) Spiele wie Schach sind;
    • 5. das, dass die Wortbedeutung von der „Wortbedeutung” in statischen und dynamischen Sprachen komplett unterschiedlich ist; dass eine statische Sprache nur einen Aspekt von der realen Welt abdecken kann; dass die Zielrepräsentation eine formale (statische) maschinebearbeitbare Sprache sein muss; dass in dynamischen Sprachen die Wortbedeutung von einem Ausdruck bei ihren Erscheinungen in allen Kontexten erweitert charakterisiert wurde, dass jede neue Verwendung von dem Ausdruck eine Erscheinung hinzufügt und damit die Wortbedeutung geändert wird; dass das Gespräch über die medizinische Diagnose, die Stellenbewerberbewertung usw. in einer natürlichen Sprache als die prototypische Form von einer dynamischen Sprache eine empfohlene Kombination ist;
    • 6. das, dass das Experte-Fachwissen in eine natürliche Sprache transferiert werden muss, und linguistische Ausdrucke, die von dem Prozess resultieren, wieder in das Fachwissen transferiert werden müssen, das heißt, in die Ausdrucke von einer ausgewählten Repräsentationssprache von dem Empfänger (oder dem entsprechendem System);
    • 7. die Regeln, z. B. „Wenn das oder das in dem Fall ist, dann dies oder dies in dem Fall ist”, (bzw. die Regelbasierten Systeme);
    • 8. das, wenn aber ein System früheres Fachwissen verlangt um eine Regel, die in einer natürlichen Sprache formuliert ist, zu verstehen, nicht das ganze Fachwissen via eine natürliche Sprache übermitteln werden kann;
    • 9. das, dass es (z. B.) sehr schwierig ist, das allgemein-bedeutende (naive) Fachwissen mittels einer Natürlichen Sprache weiterzuleiten („Darüber hinaus erwerben es die Menschen auch nicht auf diese Art und Weise”); dass das allgemein-bedeutende Fachwissen in einem NLA+ entweder programmiert” oder mit Verwendung von anderen Medien als eine Natürliche Sprache erfasst werden muss;
    • 10. das, dass die generischen Sätze missverstanden sein können; dass so ein Satz „Der Eichelhäher hat einen speziellen Schnabel” gleiche Oberflächenstruktur wie „Der Eichelhäher hat einen gebrochenen Flügel” hat; dass der erste Satz ein generischer Satz ... (... über Eichelhäher (im Allgemeinen)) ist, während der zweite Satz ein Ereignis (über einen konkreten Eichelhäher) beschreibt; dass eine Lösung von solchen Problemen noch nicht in Sicht ist.
  • Es ist ein automatisiertes Patientenüberwachungs- und Beratungssystem aus der Amerikanischen Patentanmeldung (US 20070106127 A) bekannt. Das System basiert auf einem natürlichen Telefongespräch. Die Erfindung verwendet ein EDV-System um die Diagnoseparameter (die Vitalmessungen vom Patienten wie Blutdruck, Blutzuckerspiegel und Herzfrequenz) zu analysieren.
  • Die Diagnoseparameter werden von einem entfernten Standort über ein öffentliches Kommunikationsnetz empfangen. Die früher aufgezeichneten therapeutischen Messages und Rekommandationen werden an die Patienten, welche an einer Vielzahl von physiologischen und psychologischen Bedingungen leiden, zurückgemeldet. Die Diagnose und Beurteilungen werden verwendet, um selektiv aus einer Datenbank vorgezeichnete Messages, Rückmeldung-Beratung, Vergangenheit Zustand-Charts und die motivierenden audiovisuellen Programme abzurufen. Wenn es notwendig ist, werden der Notdienst und der Arzt alarmiert, so dass sie direkt den Patienten kontaktieren und eingreifen können. Das Thema der Erfindung ist nicht ein Computersystem von Künstlicher Intelligenz von einem Cyborg oder ein Android. Diese Patentanmeldung verweist nicht auf ein Arbeitsverfahren für die Behandlung von den abstrakten Objekten (der Gedanke-Substanzen zu den entsprechenden Assoziation-Substanzen) des Computersystems von Künstlicher Intelligenz von dem Cyborg oder dem Android.
  • Es ist ein Trainingssimulator und Verfahren, bzw. eine interaktive Wiederbelebung von Neugeborenen mit dem Aussehen und Antworten als ein Kind-Android aus dem Amerikanischen Patent ( US 5509810 ) bekannt. Der Simulator und das Verfahren stellen einem Trainee eine lebensechte Simulation eines Reanimation-Prozesses auf einem Neugeborenen bereit. Insbesondere würde eine lebensechte Simulation angeboten, was ein Arzt während der Wiederbelebung eines Neugeborenen im Reanimationsteam auf einer Reanimation Station in der Patientenaufnahme eines Krankenhauses kennen soll. Die Einstellung des beim Android simulierten Zustandes imitiert eine vorgegebene menschliche Reaktion auf die Reanimationstätigkeit, die von dem Auszubildenden auf dem Kind-Android ausgeübt wurde. In den weiteren Ausführungsformen wird der Android mit dem lebensechten menschlichen Aussehen und den lebensechten menschlichen Reaktionen ausgestattet. Ferner wird eine Wiederbelebung-Workstation mit dem Aussehen einer herkömmlichen Wiederbelebung-Workstation eingesetzt, um eine aus dem wirklichen Leben Simulation für den Auszubildenden darzustellen. Das Hauptthema der Erfindung ist nicht ein Computersystem von Künstlicher Intelligenz von einem Cyborg oder einem Android. Dieses Patent, die Verwendung eines Baby-Androides wie ein Kind-Android im ersten Monat nach der Geburt, hat nichts mit dem Arbeitsverfahren für die Behandlung von den abstrakten Objekten (den Gedanke-Substanzen zu den entsprechenden Assoziation-Substanzen) des Computersystems von Künstlicher Intelligenz von dem Cyborg oder dem Android zu tun.
  • Es ist eine Schnittstellenkopplung von Silizium-Nanodrähten mit Säugetierzellen von dem Artikel (Woong Kim, Jennifer K. Ng, Miki E. Kunitake, Bruce R. Conklin, and Peidong Yang: „Interfacing Silicon Nanowires with Mammalian Cells"; ACS PUBLICATIONS; Journal of the American Chemical Society (JACS); Published an Web: May 22, 2007; Copyright ©2007 American Chemical Society; Seiten 7228–7229) bekannt. In dem Artikel geht es um das, dass die US-Forscher der University of California in Berkeley Säugetierzellensammlungen auf den Nanodrähten wachsen lassen. Das Ziel der Forschung ist externe Sensoren elektronisch an die Säugetierzelle anzubinden. Die Forscher lassen die Säugetierzellen auf einem Silizium-Substrat, das von einer Schicht aus Silizium-Nanodrähten bedeckt wird, wachsen. Die Drähte werden ein ganz natürlicher Teil der Zellen, weil die Nanodrähte sehr dünn sind.
  • Es ist im Rahmen des vom Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF) geförderten Projektes das Projekt „Berlin Brain-Computer Interface” (BBCI) bekannt. (Das BCI Produktblatt, „BBCI – Berlin Brain-Computer Interface", „Schnittstelle zwischen Gehirn und Rechner", Fraunhofer-Institut für Rechnerarchitektur und Softwaretechnik FIRST, Klinik für Neurologie, Campus Benjamin Franklin der Charité – Universitätsmedizin Berlin, die Projektleiter: Prof. Dr. Klaus-Robert Müller, Prof. Dr. Gabriel Curio.)
  • In dem Projekt geht es um:
    • 1. „Bereits seit einigen Jahren arbeiten Forschungsgruppen in Europa und den USA an Systemen, die einen direkten Dialog zwischen Mensch und Maschine ermöglichen sollen. Hierzu wird eine Schnittstelle zwischen Gehirn und Rechner entwickelt, das Brain-Computer Interface (BCI).”
    • 2. „Man nutzt dazu die elektrische Hirnaktivität in Form des Elektroenzephalogramms (EEG). An der Kopfhaut angebrachte Elektroden messen die hirnelektrischen Signale. Diese werden verstärkt und an den Computer übermittelt, der die Gehirnsignale in technische Steuersignale umwandelt. Das Funktionsprinzip des BCI basiert darauf, dass die Hirnaktivität bereits die rein gedankliche Vorstellung eines Verhaltens widerspiegelt, zum Beispiel die Vorstellung, eine Hand oder einen Fuß zu bewegen. Das BCI erkennt die damit korrelierenden Veränderungen des Hirnstrombildes und nutzt sie etwa zur Auswahl zwischen zwei Alternativen: während eine Option durch die Vorstellung, die linke Hand zu bewegen, ausgewählt wird, führt die Vorstellung einer Bewegung der rechten Hand zur Auswahl der alternativen Option. Auf diese Weise können Geräte gesteuert werden, die an einen Computer angeschlossen sind ...”
    • 3. „Im Rahmen des vom Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF) geförderten Projektes werden EEG-gesteuerte Systeme für den rechnergestützten Arbeitsplatz entworfen, um beispielsweise einen Cursor auf der Basis von Gehirnwellen zu steuern. Darüber hinaus werden medizinische Werkzeuge für Patienten entwickelt, die von Muskelschwund betroffen oder querschnittsgelähmt sind.”
  • Es ist ein Projekt der Gehirnchipimplementierung von der amerikanischen Firma Cyberkinetics bekannt. Der Chip heißt „BrainGate” (TM) „Neural Interface System” und ist eine Schnittstelle zwischen Gehirn und Rechner. Der Chip wird von Neurochirurgen im Gehirn über dem so genannten „motorischen Cortex” eingepflanzt. Das Implantat empfängt Nervensignale und leitet sie zu einem Prozessor weiter. Der Prozessor kennt die Nervensignale der gesunden Menschen. Dadurch wandelt der Prozessor die Signale in elektrische Impulse um. Mit den elektrischen Impulsen kann man eine Roboterprothese, z. B. einen Roboterarm, oder auch einen Computer steuern. D. h. die Roboterprothesenbewegungen werden direkt vom dem menschlichen Gehirn gesteuert. Die Firma plant die Menschen, die durch Unfälle, Muskelschwund, Schlaganfall oder Nervenerkrankungen behindert oder krank sind, zu heilen. Nach der Operation wird der Mensch mit einem Computer verbunden über eine Schnittstelle, ein Draht, der direkt in dem menschlichen Kopf implantiert wurde.
  • Von meinen Patentanmeldungen ( DE 10 2005 050 579.1 , US 11/355,287 , IL 174910 ) ist ein Computersystem und ein Arbeitsverfahren von diesem Computersystem von Künstlicher Intelligenz von einem Cyborg oder einem Android bekannt. In dieser Patentanmeldung geht es um ein Computersystem von Künstlicher Intelligenz von einem Cyborg oder einem Android basierend auf einer natürlichen Sprache, bestehend aus den Hardwarebaugruppen, den Sensorengruppen, den Schnittstellen, dem Sinneninputreceiver, dem Sinnenoutputsender, der Datenbank, dem Cyborg-Interpreter. Diese natürliche Sprache, die das Computersystem bei seinem Arbeitsverfahren verwendet, ist von diesem Computersystem objektorientiert interpretiert. Von dem Computersystem sind ein subjektives Objekt, ein entsprechendes assoziatives Objekt und ein entsprechendes abstraktes Objekt implementiert. Die Objekte, bzw. die Klassen von den Objekten, sind keine Elemente einer Programmiersprache. Die Computersystemfunktionalität ist auf diesen, von einer natürlichen Sprache erzeugten Objekten, die mit einem Zeitstempel versehen sind sowie eindeutig sind, realisiert. Diese von der natürlichen Sprache erzeugten Objekte können mehr Reaktionen jeweils von mehr Sensorengruppen als fünf Reaktionen von fünf Sinnenorganen präsentieren. In dieser Patentanmeldung sind auch verschiedene Abläufe des Arbeitsverfahrens, nach dem das Computersystem in einer natürlichen Sprache arbeitet, beschrieben. Für das Arbeitsverfahren in einer anderen Sprache verwendet das Computersystem die Referenzen.
  • Von meinen Patentanmeldungen ( DE 10 2006 052 141.2-53 , IL 182773 ), bzw. von meinem Patent von den Vereinigten Staaten von Amerika (Patent US 7,672,922 ), ist ein zeigerorientiertes Objekterfassungsverfahren für abstrakte Behandlung von Informationen von einem Computersystem von Künstlicher Intelligenz von einem Cyborg oder einem Android basierend auf einer natürlichen Sprache bekannt. In dieser Patentanmeldung geht es um das, dass bei dem zeigerorientierten Objekterfassungsverfahren für abstrakte Behandlung von Informationen von dem Computersystem von Künstlicher Intelligenz von einem Cyborg oder einem Android basierend auf einer natürlichen Sprache in dem Arbeitsspeicher des Computersystems von Künstlicher Intelligenz von einem Cyborg oder einem Android zur Laufzeit in der natürlichen Sprache, in der das Computersystem zur Zeit arbeitet, auf eine Art des Denkmusters von dem Klassen-basierten Modell von OOP (Objektorientierten Programmierung), bzw. der Programmiersprache C++, wie bei der Instanziierung eines Objektes auf dem Heap (dem frei verfügbaren Speicherbereich bei dynamischer Speicheranforderung), drei Zeiger kreiert werden. Auf diese Weise werden das subjektive Objekt, das assoziative Objekt und das abstrakte Objekt des Computersystems von Künstlicher Intelligenz von einem Cyborg oder einem Android instanziiert und initialisiert. Durch diese Objekte, die in der natürlichen Sprache realisiert sind, kann man auf die Elementvariablen, d. h. auf die Datenelemente einer Klasse zugreifen, bzw. die Elementvariablen, d. h. die Datenelemente einer Klasse von dem Klassifizierungsbaum des Computersystems von Künstlicher Intelligenz von einem Cyborg oder einem Android manipulieren. Mit dem assoziativen Objekt, bzw. mit dem zweiten Zeiger, wird eine Assoziation im Computersystem von Künstlicher Intelligenz von einem Cyborg oder einem Android physisch substantiiert. Mit dem abstrakten Objekt, bzw. mit dem dritten Zeiger, wird ein Gedanke von dem Computersystem von Künstlicher Intelligenz von einem Cyborg oder einem Android physisch substantiiert.
  • Weiter sind humanoide Roboter bekannt, die sich auf menschliche oder tierische Art und Weise bewegen können.
  • Z. B. ASIMO ist ein von der Firma Honda entwickelter Roboter, der sich auf menschliche Weise bewegen kann.
  • Der AIBO von der Firma Sony, ein Roboterhund, der programmiert werden kann. Außerdem kann er laufen, sehen, seine Gefühle zeigen und vordefinierte Wörter sprechen.
  • Der QRIO von der Firma Sony. Er ist humanoider Roboter, der sich auf menschliche Art bewegen kann. Er kann alles, was der AIBO kann. Er kann auch Sprechen, bzw. ein Dialog führen. Dabei ist eine Spracherkennung eingesetzt und vordefinierte Antwortszenarios mit vielen Tausenden Wörter vorbereitet. Außerdem ist der QRIO sehr kostspielig.
  • Weiter ist die Prädikatenlogik, die in der Informatik, bei der Programmierung von Expertensystemen und Künstlicher Intelligenz eine große Rolle spielt, weltweit bekannt. Die ist auf dem logischen Prädikat basiert, bei dem es mehr um eine Eigenschaft geht als um eine Aktion. Das Prädikat ist nicht objektorientiert betrachtet. Weder Subjektsterm noch Prädikatsterm werden relativ zur Zeit betrachtet.
  • Einige Begriffe müssen für die Beschreibung der aktuellen Erfindung definiert werden. Diese Begriffe und ihre Definitionen sind:
    • 1. Android: 1.1. „Android der, -en/-en, Androide der, -n/-n ein zu bestimmten Tätigkeiten fähiger → Automat in Menschengestalt” (die Brockhaus-Enzyklopädie: in 24 Bd. – 19., völlig neubearb. Auflage, F. A. Brockhaus GmbH, Mannheim 1986, ISBN 3-7653-1101-4/3-7653-1201-0; Seite 562). 1.2. „Android (gr. andro- von ανδρoζ = Mann – griechisch: menschenförmig) ist die Bezeichnung für einen Roboter, der einem Menschen ... ähnlich sieht und sich menschenähnlich verhält.” – Wikipedia, the free encyclopedia.htm (http://en.wikipedia.org/wiki/Android). 1.2.1. „Unter einem Android werden bezeichnet:” 1.2.1.1. „ein Roboter (ein mechanisches Wesen), der einem Menschen ähnlich sieht und sich menschenähnlich verhält;” 1.2.1.2. „ein Cyborg (teilweise ein mechanisches Wesen oder teilweise ein organisches Wesen), der einem Menschen ähnlich sieht und sich menschenähnlich verhält;” 1.2.1.3. „ein künstliches Wesen, jedoch vornehmlich organisch, der einem Menschen ähnlich sieht und sich menschenähnlich verhält.”
    • 2. Cyborg: 2.1. „Cyborg ['saibo:g; Kw. aus engl. cybernetic organism >kybernetisches Lebewesen<] der, -s/-s, in der Futurologie Bez. für einen Menschen, in dessen Körper techn. Geräte als Ersatz zur Unterstützung nicht ausreichend leistungsfähiger Organe (z. B. für lange Raumflüge) integriert sind” (die Brockhaus-Enzyklopädie: in 24 Bd. – 19., völlig neubearb. Auflage, F. A. Brockhaus GmbH, Mannheim 1988, ISBN 3-7653-1105-7/3-7653-1205-3; Seite 67). 2.2. „Der Begriff Cyborg bezeichnet einen” „portmanteau of cybernetic organism”, „der aus biologischen und künstlichen Teilen besteht. Der Cyborg ist ein Mischwesen zwischen lebendigem Organismus und Maschine.” – Wikipedia, the free encyclopedia.htm (http://en.wikipedia.org/wiki/Cyborg): 2.2.1. „Generell, das Ziel ist erzeugen, wiederaufbauen, verbessern, hinzufügen die Fähigkeit von dem menschlichen Organismus bei Verwendung der Technology.” 2.2.2. „Isaak Asimov untersuchte in seiner Kurzstory” „The Bicentennial Man” „die Konzepte von Kybernetik. Seine Untersuchungen führten zum Durchbruch in der menschlichen Medizin mittels der künstlichen Organe und Prothesen.” (Ein „künstliches ... Gehirn” war in der Story auch dargestellt). 2.2.3. „Der Begriff Cyborg wird benutzt um einen Mann oder eine Frau mit bionischen oder mechanischen Implantaten zu bezeichnen.”
    • 3. Starke Künstliche Intelligenz: 3.1. „Im Verständnis des Begriffs Künstliche Intelligenz spiegelt sich oft die aus der Aufklärung stammende Vorstellung vom Menschen als Maschine wieder, dessen Nachahmung sich die sogenannte starke Künstlicher Intelligenz zum Ziel setzt: eine Intelligenz zu erschaffen, die wie der Mensch nachdenken und Probleme lösen kann ...”; 3.2. „... gemäß starker KI, der Computer ist nicht lediglich ein Tool um den Verstand zu studieren, sondern ein entsprechend programmierter Computer ist wirklich ein Verstand ...” „(J. Searle in Minds, Brains and Programs. The Behavioral and Brain Sciences, vol. 3, 1980)” – Wikipedia, the free encyclopedia.htm (http://en.wikipedia.org/wiki/strong_Al).
    • 4. „Der Verstand ist der übliche Begriff, der meistens verwendet wird, um die höheren Funktionalitäten des menschlichen Gehirnes zu beschreiben.” – Wikipedia, the free encyclopedia.htm (http://en.wikipedia.org/wiki/blind).
    • 5. „In der Psychologie ... sind zwei ... Reize (in den Reiz-Reaktion Reflexen) assoziiert, wenn der Erfahrungswert von einem zu den Effekten von dem anderem führt ... Das wird manchmal als Pawlows Assoziation („Pavlovian assoziation”) genannt.” – Wikipedia, the free encyclopedia.htm (http://en.wikipedia.org/wiki/Assoziation_%28psychology%29).
    • 6. Gedanke: 6.1. „Ein Gedanke ist ein unmittelbares Sinngebilde des Denkens. ... bezeichnet der Gedanke ein Ergebnis, Produkt des Denkprozesses ...” – Wikipedia, the free encyclopedia.htm (http://de.wikipedia.org/wiki/Gedanke). 6.2. „Der Gedanke ist ein Synonym für eine Idee.” – Wikipedia, the free encyclopedia.htm (http://en.wikipedia.org/wiki/Thought_(disambiguation)).
    • 7. Abstraktes Denken: 7.1. ”abstraktes Denken, Denkprozess, durch den sich losgelöst (abstrahiert) von komplexen Sachverhalten bestimmte Aspekte verallgemeinern lassen” (Das Lexikon "Lexikon der Psychologie": in 5 Bd., Editor: Gerd Wenninger-Heidelberg; Berlin: Spektrum, Akademischer Verlag GmbH, Heidelberg 2000, Bd. 1. A to E, ISBN 3-8274-0312-X; Seite 9). 7.2. ”Abstraktion die, -/-en, Denkvorgang bei der Bildung von Begriffen und Gesetzen, gekennzeichnet durch das stufenweise Heraussondern bestimmter Merkmale in der Absicht, das Gleichgebliebene und Wesentliche versch. Gegenstände zu erkennen; auch das Ergebnis des A.-Prozesses. Bei der generalisierenden A. werden die relevanten gemeinsamen Merkmale versch. Gegenstände oder Klassen herausgehoben, wobei von den unwesentlichen, sich unterscheidenden abgesehen wird” (die Brockhaus-Enzyklopädie in 24 Bd. – 20., völlig neubearb. Auflage, F. A. Brockhaus GmbH, Mannheim 1996, Bd. 1. A-AP, ISBN 3-7653-3100-7/3-7653-3101-5; Seite 84). 7.3. ”Abstraktion, auf zufällige Einzelheiten verzichtende, begrifflich zusammengefaßte Darstellung; Vorgang und Ergebnis des Auswählens eines ganz bestimmten Aspekts eines komplexen Sachverhaltes, um diesen zu klassifizieren, zu bewerten und zu verallgemeinern” (Das Lexikon "Lexikon der Psychologie": in 5 Bd., Editor: Gerd Wenninger-Heidelberg; Berlin: Spektrum, Akademischer Verlag GmbH, Heidelberg 2000, Bd. 1. A to E, ISBN 3-8274-0312-X; Seite 9). 7.4. ”Abstraction is the process or result of generalization by reducing the information content of a concept or an observable phenomenon, typically in order to retain only information which is relevant for a particular purpose. For example, abstracting a leather soccer ball to a ball retains only the information an general ball attributes and behaviour.” – Wikipedia, the free encyclopedia.htm (http://en.wikipedia.org/wiki/Abstract_thinking).
    • 8. Abstraktionsvermögen: 8.1. ”Abstraktionsvermögen → ...: das; -s; -(geistige) Fähigkeit, aus dem Besonderen etw. Allgemeines abzuleiten” (Das Wörterbuch "Deutsches Wörter-Buch"; Karl-Dieter Bünting, Isis Verlag AG, 1996, Chur/Schweiz, Seite 38).
    • 9. „Telepathie (von griechisch τέλη, tele, „fern” und ττάθεια, patheia, „Empfindung” oder „Empfänglichkeit”) bezeichnet die Fähigkeit, Information von einem Menschen zu einem anderen Menschen ... zu übertragen”. „Der deutsche Begriff für Telepathie ist Gedankenübertragung” – Wikipedia, the free encyclopedia (http://de.wikipedia.org/wiki/Telepathie).
    • 10. „Das meistens populäre und entwickelte Modell von OOP ist ein Klassen-basiertes Modell ... In diesem Model sind Objekte die” „Entities”, „die der Zustand (d. h. die Daten), das Verhalten (d. h. die Prozeduren oder die Methoden) und die Identität (d. h. die eindeutige Existenz zwischen allen anderen Objekten) zusammenfassen. Die Struktur und das Verhältnis von einem Objekt sind bei einer Klasse definiert, die eine Definition oder ein Instanziierung- und Initialisierungsplan von allen Objekten von einem spezifischen Typ ist ...” – Wikipedia, the free encyclopedia.htm (http://en.wikipedia.org/wiki/Class-based_OOP).
    • 11. Zeiger: 11.1. „Ein Zeiger oder Pointer bezeichnet in der Informatik eine spezielle Klasse von Variablen, die auf einen anderen Speicherbereich oder diese Variablen selbst verweisen ... Der referenzierte Speicherbereich enthält entweder Daten (Objekt, Variable) oder Programmcode.” – Wikipedia, the free encyclopedia.htm (http://de.wikipedia.org/wiki/Zeiger). 11.2. „In C und C++ sind Zeiger Variablen, die Adressen (von einem Speicherbereich) speichern und NULL (der NULL-Zeiger speichert die Adresse von einem NULL-Objekt, bzw. wird auf nichts verwiesen) sein können. Ein Zeiger ist eine einfache Implementierung von der generellen Referenz ... (obwohl das vollkommen unterschiedlich von der Begriffsbezeichnung ist, die als eine Referenz in C++ bezeichnet wurde).” – Wikipedia, the free encyclopedia.htm (http://en.wikipedia.org/wiki/Pointer). 11.3. „Ein Zeiger ist eine Variable, die eine Speicheradresse enthält.” „Die folgenden drei Dinge muß man sicher auseinanderhalten können, um Probleme mit Zeigern zu vermeiden: – den Zeiger selbst, – die im Zeiger gespeicherte Adresse, – den Wert an der im Zeiger gespeicherten Adresse.” (das Buch „C++ in 21 Tagen", Jesse Liberty, 2000 by Markt & Technik Verlag, ISBN 3-8272-5624-0, die Autorisierte Übersetzung der amerikanischen Originalausgabe: „Teach Yourself C++ in 21 Days" ©1999 by SAMS Publishing; Seiten 252, 257).
    • 12. Referenz: 12.1. „Eine Referenz repräsentiert einen Verweis auf ein Objekt. ... stellt eine Referenz damit einen Alias-Namen für eine Entität dar ...” – Wikipedia, the free encyclopedia.htm (http://de.wikipedia.org/wiki/Referenz_%28Programmierung%29). 12.2. „Eine Referenz ist ein Alias-Name. Wenn man eine Referenz erzeugt, initialisiert man sie mit dem Namen eines anderen Objektes, dem Ziel. Von diesem Moment an ist die Referenz wie ein alternativer Name für das Ziel, und alles, was man mit der Referenz anstellt, bezieht sich tatsächlich auf das Ziel” (das Buch „C++ in 21 Tagen", Jesse Liberty, 2000 by Markt & Technik Verlag, ISBN 3-8272-5624-0, die Autorisierte Übersetzung der amerikanischen Originalausgabe: „Teach Yourself C++ in 21 Days" ©1999 by SAMS Publishing; Seite 290).
    • 13. Objekt: 13.1. „Mit dem Schlüsselwort new erzeugt man neue Objekte auf dem Heap” (der Freispeicher, der dynamische Speicher). „Die von new zurückgegebene Adresse” (von dem Speicherbereich) „legt man in einem Zeiger ab” (das Buch „C++ in 21 Tagen", Jesse Liberty, 2000 by Markt & Technik Verlag, ISBN 3-8272-5624-0, die Autorisierte Übersetzung der amerikanischen Originalausgabe: „Teach Yourself C++ in 21 Days" ©1999 by SAMS Publishing; Seiten 263, 264, 267, 285). 13.2. „Der Operator new erzeugt solche Objekte, und der Operator delete kann benutzt werden, um sie zu zerstören. Objekte, die durch new angelegt wurden, werden als »im Freispeicher« befindlich bezeichnet (und auch als »Heap-Objekte« oder »im dynamischen Speicher angelegt«)” (das Buch „Die C++-Programmiersprache"; 3. Auflage; Bjarne Stroustrup (der Erfinder von C++); Addison Wesley Longman Verlag; 1998; ISBN 3-8273-1296-5; Seite 136).
    • 14. Datenbanktabelle als ein Array von Zeiger: „ Da das erstellte Formular der Beispielanwendung Informationen zu einer Person enthält, bietet es sich an, die neue Klasse CPerson zu nennen. Damit Sie die Klasse im Objektarray speichern können, müssen Sie die Klasse von CObject als Basisklasse ableiten.” „Nach der gleichen Logik, ..., nehmen Sie in der heutigen Beispielanwendung einen neuen Personendatensatz in das Objektarray der Dokumentklasse auf. Nachdem Sie einen neuen Datensatz hinzugefügt haben, können Sie einen Zeiger darauf zurückgeben, so daß die Ansichtsklasse direkt die Variablen im Datensatzobjekt aktualisieren kann.” „Sobald der neue Datensatz hinzugefügt ist, setzen Sie den aktuellen Datensatzzeiger auf den neuen Datensatz im Array. Auf diese Weise läßt sich die aktuelle Datensatznummer leicht anhand des Positionszählers bestimmen.” ”For your sample application, because the form that you created has information about a person, you might want to call your class something like CPerson. To be able to hold your class in the object array, you need to give it CObject as the base class.” ”Following the same logic ..., you should add a new person record to the object array in your document class in today's sample application. Once you add a new record, you can return a pointer to the new record so that the view class can directly update the variables in the record object.” ”Once the new record is added, you will want to set the current record position marker to the new record in the array. This way, the current record number can be easily determined by checking the position counter.” (Visual C++ 6 in 21 Tagen, Davis Chapman, Deutsche Übersetzung: Frank Langenau, 1998 by SAMS, Markt & Technik Buch- und Software-Verlag GmbH, ISBN: 3-8272-2035-1, Seiten 325, 333; Sams Teach Yourself Visual C++ ® 6 in 21 Days, Copyright ©1998 by Sams Publishing, ISBN: 0-672-31240-9, Seiten 288, 295, 296).
  • Die vorliegende Erfindung ist durch mein Patent der Vereinigten Staaten von Amerika (Patent US 8,271,411 ) und durch mein Patent des Staates Israel (Patent IL 175533 ) geschützt. Diese Erfindung, wie auch meine Erfindungen „Ein Computersystem und ein Arbeitsverfahren von diesem Computersystem von Künstlicher Intelligenz von einem Cyborg oder einem Android”, Patentanmeldungen ( DE 10 2005 050 579.1 , US 11/355,287, IL 174910 ), sowie „Ein zeigerorientiertes Objekterfassungsverfahren für abstrakte Behandlung von Informationen von einem Computersystem von Künstlicher Intelligenz von einem Cyborg oder einem Android basierend auf einer natürlichen Sprache”, Patentanmeldungen ( DE 10 2006 052 141.2-53 , IL 182773 ), mein Patent der Vereinigten Staaten von Amerika (Patent US 7,672,922 ), ist auf einer meiner naturwissenschaftlichen Entdeckungen, bzw. auf meiner Subjektivitätstheorie, mit dem Thema „Menschliche Intelligenz, natürliche Intelligenz, die Funktionalität von der menschlichen (natürlichen) Intelligenz” basiert.
  • Die drei Erfindungen machen entweder die Umwandlung eines humanoiden Roboters zu einem Android oder die Umwandlung eines Menschen zu einem Cyborg mit dem künstlichen Teil – der Künstlichen Intelligenz – möglich.
  • Hinter dieser Erfindung versteckt sich ein enorm riesiges Jobpotenzial, welches aus tausenden hochqualifizierten, hochmotivierenden, hochwertigen Jobs in verschiedenen Branchen besteht. Zum Beispiel:
    • 1. Cyborg (Android) – Hardwareentwicklung;
    • 2. Cyborg (Android) – Softwareentwicklung;
    • 3. Cyborg (Android) – Herstellung;
    • 4. Cyborg (Android) – Erziehung;
    • 5. Cyborg (Android) – Unterricht;
    • 6. Mensch (Cyborg (Android)) – Medizin;
    • 7. Mensch (Cyborg (Android)) – Verbrechensbekämpfung;
    • 8. Mensch (Cyborg (Android)) – Kampf gegen Terrorismus ...
  • Eine andere strategische oder politische, auch negative Verwendung, wenn die negativen internen Richtlinien der abstrakten Subjektivität eingesetzt werden, ist nicht auszuschließen, z. B. ein Cyborg-Attentäter. Damit sollte man rechnen sowie etwaige Schutzmaßnamen vorausplanen.
  • Der Erfindung liegt das Problem zu Grunde:
    • 1. ein Arbeitsverfahren zu realisieren, bei dem das Computersystem von Künstlicher Intelligenz von dem Cyborg oder dem Android von innen getrieben wird, auf jedes einkommende abstrakte Objekt zu reagieren;
    • 2. ein Arbeitsverfahren zu realisieren, bei dem von dem Computersystem von Künstlicher Intelligenz von dem Cyborg oder dem Android entschieden wird, ob das einkommende abstrakte Objekt behandelt wird;
    • 3. ein Arbeitsverfahren zu realisieren, bei dem von dem Computersystem von Künstlicher Intelligenz von dem Cyborg oder dem Android entschieden wird, wie das Computersystem das einkommende abstrakte Objekt behandeln wird;
    • 4. zu beweisen, dass starke Künstliche Intelligenz keine Illusion, sondern Realität ist;
    • 5. die starke Künstliche Intelligenz positiv, menschenfreundlich und friedlich weiterzuentwickeln, sowie die Schutzmaßnamen für eine negative Entwicklung vorauszuplanen.
  • Die erfindungsgemäße Lösung besteht für die eingangs genannte Gattung darin, dass ein eingetroffenes abstraktes Objekt in einem permanenten Loop-Verfahren mit internen Richtlinien einer abstrakten Subjektivität verglichen wird. Das Loop-Verfahren kann als eine Schleife, ein Thread, eine Applikation oder ein Hardwarebaustein, zum Beispiel ein Mikrocontroller oder ein anderer Chip, realisiert werden. In dem Arbeitsverfahren für Behandlung von den abstrakten Objekten (den Gedanke-Substanzen) von dem Computersystem von Künstlicher Intelligenz von dem Cyborg oder dem Android werden die abstrakten Objekte, bzw. die Klassen von den abstrakten Objekten, von dem Computersystem in einem nicht kontinuierlichen Behandlungsmodus, das heißt diskret für jedes abstrakte Objekt, für jede Klasse, bearbeitet. Der Behandlungsmodus ist ein Modus, in welchem das Computersystem jedes abstrakte Objekt (jede Gedanke-Substanz) oder jede Klasse von den abstrakten Objekten bearbeitet. Die internen Richtlinien der abstrakten Subjektivität von dem Computersystem von Künstlicher Intelligenz von dem Cyborg oder dem Android sind selbstverständlich auch die abstrakten Objekte, sowie sie von dem Computersystem selbst, z. B. als Ergebnis einer Kommunikation mit den Trägern der internen Richtlinien, definiert werden können.
  • Stimmt das eingetroffene abstrakte Objekt in einem Äquivalenztest mit einer Gruppe von den internen Richtlinien, bzw. von den Objekten, die von den Richtlinien der Gruppe abgeleitet sind, überein, so wird es entsprechend behandelt. Wenn es nicht übereinstimmt, wird der Äquivalenztest des eingetroffenen abstrakten Objektes mit einer anderen Gruppe von internen Richtlinien stattfinden.
  • Stimmt dieses wieder nicht überein, dann kommt der nächste Äquivalenztest zur Frage. Und so weit bis zum Ende der Richtliniengruppen. Selbstverständlich kann auch ein „default” Zweig, z. B. mit „nichts tun”, vorgesehen werden. Der nächste Loop-Durchlauf kommt entweder mit einem Timeout oder als eine Reaktion auf eine Message, dass ein neues abstraktes Objekt eingetroffen ist. Dadurch wird das Computersystem von Künstlicher Intelligenz von dem Cyborg oder dem Android von innen getrieben, auf jedes eingetroffene abstrakte Objekt zu reagieren.
  • Der Äquivalenztest kann auf folgende Weise durchgeführt werden:
    Das Computersystem von Künstlicher Intelligenz von dem Cyborg oder dem Android verfügt über die Klasse „Fragen” sowie mindestens eine aufgenommene Signal-Reaktion, eine entsprechende Assoziation und einen entsprechenden Gedanken, die ein Objekt von der Klasse „Fragen” unter anderen Objekten beinhalten, zum Beispiel:
    „Darf ich dich fragen, wer du bist?”
    „Was für ein Buch liest du?” („Antworte mir, was für ein Buch du liest?”, wurde genauer gemeint.)
    „Wann gehst du einkaufen?” („Ich möchte dich fragen, wann du einkaufen gehst?”, wurde genauer gemeint.)
  • Eine Entscheidung, ob das abstrakte Objekt eine Frage beinhaltet, wird von dem Computersystem von Künstlicher Intelligenz von dem Cyborg oder dem Android aber generell nach dem Analysieren des entsprechenden assoziativen Objektes getroffen, z. B. eine Satzstellung, eine Intonation, ein Fragezeichen.
  • Das Computersystem von Künstlicher Intelligenz von dem Cyborg oder dem Android verfügt über die Klasse „Antworten” sowie mindestens eine aufgenommene Signal-Reaktion, eine entsprechende Assoziation und einen entsprechenden Gedanken, die ein Objekt von der Klasse „Antworten” unter anderen Objekten beinhalten.
    „Ich würde antworten, dass ich ein Android bin.”
    „Ich lese dieses Buch.” („Ich möchte dir antworten, dass ich dieses Buch lese”, wurde genauer gemeint.)
    „Ich gehe gleich einkaufen.” („Ich antworte dir, dass ich gleich einkaufen gehe”, wurde genauer gemeint.)
  • Eine Entscheidung, ob das abstrakte Objekt eine Antwort beinhaltet, wird von dem Computersystem von Künstlicher Intelligenz von dem Cyborg oder dem Android aber generell nach dem Analysieren des entsprechenden assoziativen Objektes getroffen, z. B. eine Satzstellung, eine Intonation, ein Punkt (Satzzeichen).
  • Der Äquivalenztest des einkommenden abstrakten Objektes, das eine Frage (ein Fragen-Szenario), bzw. ein Objekt „Fragen.von.wem”, enthält, mit einer internen Richtliniengruppe, die als eine Richtlinie ein Objekt „Lieben.wen” der Klasse „Lieben” beinhaltet, wird zu einem Äquivalenztest des einkommenden abstrakten Objektes mit dem Objekt „Helfen.wem” der Klasse „Helfen”, (weil die Klasse „Helfen” in dem Klassifizierungsbaum des Computersystems von Künstlicher Intelligenz von dem Cyborg oder dem Android von der Klasse „Lieben” abgeleitet ist), umgeleitet. Weiter wird dieser Äquivalenztest zu einem Äquivalenztest des einkommenden abstrakten Objektes mit dem Objekt „Kommunizieren.mit.wem” der Klasse „Kommunizieren”, (weil die Klasse „Kommunizieren” in dem Klassifizierungsbaum des Computersystems von Künstlicher Intelligenz von dem Cyborg oder dem Android von der Klasse „Helfen” abgeleitet ist), umgeleitet. Der Äquivalenztest ist bestanden worden, wenn z. B. die Klasse „Fragen” von der Klasse „Kommunizieren” abgeleitet ist und der Attributwert von „von.wem” mit dem Attributwert von „mit.wem” gleich sind, bzw. der Attributwert von „von.wem” von dem Attributwert von „mit.wem” abgeleitet ist. Wenn der Äquivalenztest des Objektes „Fragen.von.wem” mit dem Objekt „Kommunizieren.mit.wem” bestanden worden ist und wenn alle anderen Richtlinien in der Richtliniengruppe mit dem einkommenden abstrakten Objekt übereinstimmen, wird das zu einem Behandlungs-Szenario führen. Das Behandlungs-Szenario ist ein Szenario, in welchem das Computersystem ein abstraktes Objekt (eine Gedanke-Substanz) weiterbehandeln wird, wenn und nachdem der Äquivalenztest des abstrakten Objektes mit den internen Richtlinien bestanden worden ist. Zum Beispiel wird das abstrakte Objekt (die Gedanke-Substanz), das eine Frage beinhaltet, von dem Computersystem in einem Fragen-Szenario behandelt.
  • So wird sich das Computersystem von Künstlicher Intelligenz von dem Cyborg oder dem Android entscheiden, ob ein abstraktes Objekt zu behandeln ist, und, wie das abstrakte Objekt im Rahmen des Behandlungs-Szenarios zu behandeln ist, zum Beispiel positiv, freundlich, präzise, ausführlich, usw. Der Äquivalenztest ist nicht bestanden worden, wenn die internen Richtliniengruppen keine entsprechende Richtlinie (bzw. kein entsprechendes abstraktes Objekt, das in der entsprechenden Richtlinie gespeichert ist) haben oder überhaupt keine Klasse einer entsprechenden Richtlinie (bzw. von dem entsprechenden abstrakten Objekt der entsprechenden Richtlinie) definiert ist. Wenn der Äquivalenztest nicht bestanden worden ist, wird das zu einem „default” Behandlungs-Szenario mit zum Beispiel „nichts tun” führen. Ein Behandlungs-Szenario mit „nichts tun” ist aber auch ein Behandlungs-Szenario. Wenn der Äquivalenztest nicht bestanden worden ist und kein „default” Behandlungs-Szenario vorgesehen ist, wird das abstrakte Objekt gar nicht behandelt. Dabei ist zu berücksichtigen, dass egal, ob ein eingetroffenes abstraktes Objekt im Rahmen des Behandlungs-Szenarios weiterbehandelt wird, oder, ob es gar nicht weiterbehandelt wird, ein Äquivalenztest des eingetroffenen abstrakten Objektes mit den internen Richtlinien immer stattfindet.
  • Aus der Funktionspolymorphie des Computersystems von Künstlicher Intelligenz von dem Cyborg oder dem Android wird eine Behandlungsart ermittelt. Eine Behandlungsart ist eine Art, in der entschieden wird, mit welchem ausgehenden Behandlungs-Szenario das Computersystem auf ein einkommendes Behandlungs-Szenario reagiert. Eine Behandlungsart ist eine Art eines Benehmens, zum Beispiel die Behandlungsart, die mit einem Beantworten-Szenario auf ein Fragen-Szenario reagiert. Dabei kommt das gemeinsame Attribut tun = „Kommunizieren” in Frage. Als Ergebnis resultiert sich ein Beantworten-Szenario, bzw. ein Objekt „Antworten.wem”. Ein Beantworten-Szenario kann aber auch bei dem Fragen-Szenario direkt vorgesehen werden, z. B.: „Antworte mir, wie man diese Suppe kocht?” Hier wird eine direkt vorgesehene Behandlungsart realisiert. Auf diese Weise entscheidet sich das Computersystem von Künstlicher Intelligenz von dem Cyborg oder dem Android für die Behandlungsart, in der beschlossen wird, mit welchem ausgehenden Behandlungs-Szenario das Computersystem auf ein einkommendes Behandlungs-Szenario reagiert.
  • Wenn die Behandlungsart aus der Funktionspolymorphie ermittelt wurde, wird das polymorphe Attribut tun = „Kommunizieren”, bzw. das abstrakte Objekt „Kommunizieren.mit.wem”, auf die gleiche Weise, wie der Äquivalenztest des einkommenden abstrakten Objektes, mit Hilfe des Klassifizierungsbaums des Computersystems von Künstlicher Intelligenz von dem Cyborg oder dem Android in einem Äquivalenztest geprüft, ob das Objekt „Kommunizieren.mit.wem” mit einer internen Richtliniengruppe übereinstimmt.
  • Danach wird die Entscheidung über ein ausgehendes abstraktes Objektes „Antworten.wem” auf die gleiche Weise, wie der Äquivalenztest des einkommenden abstrakten Objektes, mit Hilfe des Klassifizierungsbaums des Computersystems von Künstlicher Intelligenz von dem Cyborg oder dem Android in einem Äquivalenztest geprüft, ob das Beantworten-Szenario, bzw. das Objekt „Antworten.wem”, mit einer internen Richtliniengruppe übereinstimmt.
  • Nach einem positiven Ergebnis des Äquivalenztests, wird dann die Entscheidung über ein ausgehendes abstraktes Objekt „Antworten.wem” von dem Computersystem von Künstlicher Intelligenz von dem Cyborg oder dem Android dem Cyborg oder dem Android weitervermittelt.
  • Bei den Behandlungs-Szenarios, wie bei dem Fragen-Szenario, dem Beantworten-Szenario usw., geht es nicht darum, zum Beispiel, auf eine Frage eine korrekte Antwort zu finden, sondern bei den Behandlungs-Szenarios geht es darum dem Cyborg oder dem Android ein positives, freundliches, präzises, ausführliches usw. Behandlungs-Szenario, z. B. ein Fragen-Szenario, ein Beantworten-Szenario, ein Bitten-Szenario, ein Ausführen-Scenario, ein Befehlen-Szenario, ein Aussagen-Szenario, ein Notiz-Szenario, ein Denken-Szenario usw. beizubringen, bzw. dem Cyborg oder dem Android dabei eine korrekte, erlaubte, anständige, kulturelle/gebildete Behandlungsart, in der entschieden wird, mit welchem ausgehenden Behandlungs-Szenario das Computersystem auf ein einkommendes Behandlungs-Szenario reagiert, zu vermitteln.
  • Die Behandlungsart des einkommenden abstrakten Objektes, das eine Bitte enthält, führt nach der gleichen Logik bei der Behandlung zu einem Ausführen-Szenario.
  • Die Behandlungsart des einkommenden abstrakten Objektes, das einen Befehl enthält, führt nach der gleichen Logik bei der Behandlung zu einem Ausführen-Szenario.
  • Die Behandlungsart des einkommenden abstrakten Objektes, das eine Aussage enthält, führt nach der gleichen Logik bei der Behandlung zu einem Notiz-Szenario.
    Usw...
  • Ein abstraktes Objekt kann selbstverständlich auch von dem Cyborg oder dem Android selbst intern initiiert werden, z. B. bei einem Denken-Szenario.
  • Eine Implementierung einer Signal-Reaktion, einer Assoziation und eines Gedanken als physische Objekte, bzw. als einzelne physische Speicherbereiche eines Arbeitsspeichers eines Computersystems von Künstlicher Intelligenz von einem Cyborg oder einem Android, sowie eine Implementierung einer Verbindung von diesen Objekten miteinander nur durch eine natürliche Sprache ermöglicht unter anderem mindestens folgende Denkfehler des Computersystems von Künstlicher Intelligenz von dem Cyborg oder dem Android zu lokalisieren, zu modellieren, zu reproduzieren und zu beheben.
  • Ein erstes Beispiel ist ein Signal-Reaktionen-Fehler, bzw. ein Fehler, bei dem eine Signal-Reaktion eine falsche Information liefert, bzw. die Signal-Reaktion falsche Information enthält, z. B.:
    „Meerwasser ist zuckersüß.”
  • Ein weiteres Beispiel ist ein Assoziationsfehler, bzw. ein Fehler, bei dem eine Assoziation von der zweitrangigen Information der Signal-Reaktion belegt wird und damit die erstrangige Information der Signal-Reaktion vergessen ist. (Der Gedanke bezieht sich dann auf die falsche Assoziation.) Zum Beispiel:
    „Der Lastkraftwagen ist so schnell, dass man damit in Formel 1 Rennen teilnehmen kann und Platz für zwei Personen hat”, oder
    „Das Geschichtsbuch der Antike ist in der Schriftart Anal geschrieben.”
  • Ein nächster Fehler ist ein Gedankenfehler, bzw. ein Fehler nach einem Denken-Prozess, wenn beim Denken falsche Verweise, d. h. die Verweise auf die falschen Assoziationen verwendet werden, z. B.: eine „Volksweisheit von Kozma Prutkov” aus dem Russischen: „Wenn im Zoo an dem Käfig des Tigers der Büffel ausgeschildert ist, glaube deinen Augen nicht”, ist ein Gedankenfehler. Ein Assoziationsfehler wäre: „Wenn im Zoo an dem Käfig des Tigers der Büffel ausgeschildert ist, glaube dem Schild an dem Käfig nicht.” Der wirkliche Sinn dieser Aussage ohne Fehler wäre: „Wenn im Zoo an dem Käfig des Tigers der Büffel ausgeschildert ist, bzw. im Käfig vom Büffel ein Tiger ist, komme dem Käfig bitte nicht zu nahe.”
  • Ein weiterer Fehler ist ein Verbindungsfehler, bzw. der Fehler, der entsteht, wenn die Signal-Reaktion, die Assoziation und der Gedanke falsch miteinander verbunden sind, z. B. wenn eine entsprechende Assoziation nicht zu einem entsprechenden Gedanken geparst werden kann oder wenn der entsprechende Gedanke eine entsprechende Assoziation nicht findet. (Der Gedanke, der von dem Cyborg oder dem Android selbst intern initiiert wird, z. B. bei einem Denken-Szenario, kann auch keine entsprechende Assoziation haben.)
  • Solche Fehlerlokalisierungen kann man auf folgende Weise gegen komplizierte psychische Erkrankungen, Gehirnkrankheiten, Erkrankungen des Zentralen Nervensystems usw. einsetzen.
  • Man kann beim Ergreifen von Gegenmaßnahmen gegen so eine Krankheit, z. B. die Alzheimer-Krankheit, die Signal-Reaktionen eines konkreten kranken Menschen auf dem Computersystem von Künstlicher Intelligenz von dem Cyborg oder dem Android modellieren. Dabei kann man einen Signal-Reaktionen-Fehler lokalisieren und reproduzieren. Für diese modellierten Signal-Reaktionen, bzw. gegen die Signal-Reaktionen-Fehler, kann man spezielle Medikamente und spezielle ärztliche Behandlung entwickeln.
  • Weiter kann man die Assoziationen des konkreten kranken Menschen auf dem Computersystem von Künstlicher Intelligenz von dem Cyborg oder dem Android modellieren. Dabei kann man einen Assoziationsfehler lokalisieren und reproduzieren. Für diese modellierten Assoziationen, bzw. gegen die Assoziationsfehler, kann man spezielle Medikamente und spezielle ärztliche Behandlung entwickeln.
  • Weiterhin kann man die Gedanken des konkreten kranken Menschen auf dem Computersystem von Künstlicher Intelligenz von dem Cyborg oder dem Android modellieren. Dabei kann man einen Gedankenfehler lokalisieren und reproduzieren. Für diese modellierten Gedanken, bzw. gegen die Gedankenfehler, kann man spezielle Medikamente und spezielle ärztliche Behandlung entwickeln.
  • Und zudem kann man das Zusammenagieren der konkreten Signal-Reaktion, der konkreten Assoziation und des konkreten Gedanken eines konkreten kranken Menschen auf dem Computersystem von Künstlicher Intelligenz von dem Cyborg oder dem Android modellieren. Dabei kann man gegebenenfalls einen Verbindungsfehler der Signal-Reaktion, der Assoziation und dem Gedanken lokalisieren und reproduzieren. Für das modellierte Zusammenagieren der konkreten Signal-Reaktion, der konkreten Assoziation und des konkreten Gedanken, bzw. gegen die möglichen Verbindungsfehler, kann man spezielle Medikamente und spezielle ärztliche Behandlung entwickeln.
  • Man kann auch z. B. das Verhalten des Kranken auf mehrere widersprüchliche und gleichzeitige Assoziationen, etwa das Verhalten, das durch das gleichzeitige Sehen auf die Tür mit dem Schild „Kein Zutritt” und das Hören „Komm durch das Zimmer” angestoßen wird, modellieren und prüfen, ob richtige Prioritäten gesetzt wurden, usw.
    (Aufgrund zentraler Bedeutung wird dies wiederholt.)
  • Eine andere strategische oder politische, auch negative Verwendung, wenn die negativen internen Richtlinien der abstrakten Subjektivität, abgekürzte Richtlinien, gar keine Richtlinien bzw. falsche Richtlinien eingesetzt werden, ist nicht auszuschließen, z. B. ein Cyborg-Attentäter. Damit sollte man immer rechnen sowie etwaige Schutzmaßnamen vorausplanen.
  • Weitere Einzelheiten, Merkmale und Vorteile ergeben sich aus der folgenden Beschreibung der in der Zeichnung dargestellten Ausführungsbeispiele und den Unteransprüchen.
  • Es zeigen:
  • 1 Arbeitsverfahren für Behandlung von abstrakten Objekten (Gedanke-Substanzen) von einem Computersystem von Künstlicher Intelligenz von einem Cyborg oder einem Android.
  • 2 Hardwareeinsatzdiagramm von dem Computersystem von Künstlicher Intelligenz von dem Cyborg oder dem Android.
  • 3 Auszug aus einem Klassifizierungsbaum des Computersystems von Künstlicher Intelligenz von dem Cyborg oder dem Android.
  • 4 Auszug aus einer Funktionspolymorphie des Computersystems von Künstlicher Intelligenz von dem Cyborg oder dem Android.
  • 5 Beispiele von internen Richtlinien einer abstrakten Subjektivität von dem Computersystem von Künstlicher Intelligenz von dem Cyborg oder dem Android.
  • 6 Beispiel meiner subjektiven Erfassung der internen Richtlinie Nr. 1 der abstrakten Subjektivität von dem Computersystem von Künstlicher Intelligenz von dem Cyborg oder dem Android. Es kann auch ein Denkfehler sein.
  • 7 Beispiel einer Verwendung des Arbeitsverfahrens für die Behandlung von den abstrakten Objekten (den Gedanke-Substanzen) von dem Computersystem von Künstlicher Intelligenz von dem Cyborg oder dem Android für ein zeigerorientiertes Objekterfassungsverfahren für stofflich artige Behandlung von Informationen von diesem Computersystem.
  • In der 1 der Zeichnungen ist das Arbeitsverfahren für die Behandlung von den abstrakten Objekten (den Gedanke-Substanzen) von dem Computersystem von Künstlicher Intelligenz von dem Cyborg oder dem Android dargestellt. In einem permanenten Loop-Verfahren wird das eingetroffene abstrakte Objekt mit den internen Richtlinien der abstrakten Subjektivität verglichen. Das Loop-Verfahren kann als eine Schleife, ein Thread, eine Applikation oder ein Hardwarebaustein, zum Beispiel ein Mikrocontroller oder ein anderer Chip, realisiert werden. In dem Arbeitsverfahren für Behandlung von den abstrakten Objekten (den Gedanke-Substanzen) von dem Computersystem von Künstlicher Intelligenz von dem Cyborg oder dem Android werden von dem Computersystem die abstrakten Objekte, bzw. die Klassen von den abstrakten Objekten, in einem nicht kontinuierlichen Behandlungsmodus, das heißt diskret für jedes abstrakte Objekt, bzw. für jede Klasse, bearbeitet. Der Behandlungsmodus ist ein Modus, in welchem das Computersystem jedes abstrakte Objekt (jede Gedanke-Substanz) oder jede Klasse von den abstrakten Objekten bearbeitet. Die internen Richtlinien der abstrakten Subjektivität von dem Computersystem von Künstlicher Intelligenz von einem Cyborg oder einem Android sind selbstverständlich die abstrakten Objekte. Die internen Richtlinien können auch von dem Computersystem selbst, z. B. als Ergebnis einer Kommunikation mit den Trägern von den internen Richtlinien, definiert werden. Stimmt das eingetroffene abstrakte Objekt in einem Äquivalenztest mit einer Gruppe von den internen Richtlinien, bzw. von den Objekten, die von den Richtlinien der Gruppe abgeleitet sind, überein, so wird es entsprechend behandelt. Wenn es nicht übereinstimmt, wird der Äquivalenztest des eingetroffenen abstrakten Objektes mit einer anderen Gruppe von internen Richtlinien stattfinden. Stimmt dieses wieder nicht überein, dann kommt der nächste Äquivalenztest zur Frage. Und so weiter bis zum Ende der Richtliniengruppen.
  • Selbstverständlich kann auch ein „default” Zweig, z. B. mit „nichts tun”, vorgesehen werden. Der nächste Loop-Durchlauf kommt entweder mit einem Timeout oder als eine Reaktion auf eine Message, dass ein neues abstraktes Objekt eingetroffen ist. So wird das Computersystem von Künstlicher Intelligenz von dem Cyborg oder dem Android von innen getrieben, auf jedes eingetroffene abstrakte Objekt zu reagieren.
  • In der 2 der Zeichnungen ist das Hardwareeinsatzdiagramm von dem Computersystem von Künstlicher Intelligenz von dem Cyborg oder dem Android dargestellt. Auf einem Hardwarebaugruppenknoten 1 von dem Computersystem von Künstlicher Intelligenz von dem Cyborg oder dem Android sind ein Hardwarebaugruppenknoten 2 von einer assoziativen Subjektivität 4 sowie ein Hardwarebaugruppenknoten 3 von einer abstrakten Subjektivität 5 eingebaut. Die Hardwarebaugruppenknoten sind für die Test- und Demozwecke als verschiedene Computer realisiert. Für Produktion werden die Peripheriegeräte sowie die Mikrocontroller oder die anderen Chips zum Einsatz kommen.
  • Gemäß 3 der Zeichnungen ist der Auszug aus dem Klassifizierungsbaum des Computersystems von Künstlicher Intelligenz von dem Cyborg oder dem Android abgebildet. (Der Klassifizierungsbaum ist durch den Klassifizierungsbaum von den anonymen Objekten dargestellt, um die Werte von den Attributen hervorzuheben).
  • Das Computersystem von Künstlicher Intelligenz von dem Cyborg oder dem Android verfügt über die Klasse „Bitten” sowie mindestens eine aufgenommene Signal-Reaktion, eine entsprechende Assoziation und einen entsprechenden Gedanken, die ein Objekt von der Klasse „Bitten” unter anderen Objekten beinhalten, zum Beispiel:
    „Darf ich dich bitten, mir meine Zeitung vorlesen.”
    „Kannst du bitte das Fenster öffnen?” („Ich bitte dich, öffne das Fenster”, wurde genauer gemeint.)
    „Räum bitte mein Zimmer auf.” („Ich bitte dich, räum mein Zimmer auf, wurde genauer gemeint.)
  • Eine Entscheidung, ob das abstrakte Objekt eine Bitte beinhaltet, wird von dem Computersystem von Künstlicher Intelligenz von dem Cyborg oder dem Android aber generell nach dem Analysieren des entsprechenden assoziativen Objektes getroffen, z. B. eine Satzstellung, eine Intonation, das im Satz enthaltene Wort „Bitte”.
  • Das Computersystem von Künstlicher Intelligenz von dem Cyborg oder dem Android verfügt über die Klasse „Ausführen”, bzw. mindestens eine von der Klasse „Ausführen” abgeleitete Klasse, wie z. B. „Vorlesen”, „Öffnen”, „Aufräumen”, sowie mindestens eine aufgenommene Signal-Reaktion, eine entsprechende Assoziation und einen entsprechenden Gedanken, die ein Objekt von den Klassen unter anderen Objekten beinhalten.
    „Kannst du das ausführen, diese Zeitung vorzulesen.”
    „Das Fenster öffnen.” („Führe aus: das Fenster zu öffnen”, wurde genauer gemeint.)
    „Das Zimmer aufräumen.” („Zeige ein Ausführen: das Zimmer aufzuräumen”, wurde genauer gemeint.)
  • Eine Entscheidung, ob das abstrakte Objekt ein Ausführen beinhaltet, wird von dem Computersystem von Künstlicher Intelligenz von dem Cyborg oder dem Android aber generell nach dem Analysieren des entsprechenden assoziativen Objektes getroffen, z. B. eine Satzstellung, eine Intonation, das Beinhalten einer entsprechenden Signal-Reaktion.
  • Der Äquivalenztest des einkommenden abstrakten Objektes, das eine Bitte (ein Bitten-Szenario) enthält, bzw. ein Objekt „Bitten.von.wem”, mit einer internen Richtliniengruppe, die als eine Richtlinie ein Objekt „Lieben.wen” der Klasse „Lieben” beinhaltet, wird zu einem Äquivalenztest des einkommenden abstrakten Objektes mit dem Objekt „Helfen.wem” der Klasse „Helfen”, (weil die Klasse „Helfen” in dem Klassifizierungsbaum des Computersystems von Künstlicher Intelligenz von dem Cyborg oder dem Android von der Klasse „Lieben” abgeleitet ist), umgeleitet. Der Äquivalenztest ist bestanden worden, wenn z. B. die Klasse „Bitten” von der Klasse „Helfen” abgeleitet ist und der Attributwert von „von.wem” des Objekts „Bitten.von.wem” mit dem Attributwert von „wem” des Objekts „Helfen.wem” gleichwertig sind, bzw. der Attributwert von „von.wem” des Objekts „Bitten.von.wem” von dem Attributwert von „wem” des Objekts „Helfen.wem” abgeleitet ist. Wenn der Äquivalenztest des Objektes „Bitten.von.wem” mit dem Objekt „Helfen.wem” bestanden worden ist und wenn alle anderen Richtlinien in der Richtliniengruppe dem einkommenden abstrakten Objekt übereinstimmen, wird das zu einem Behandlungs-Szenario führen. Das Behandlungs-Szenario ist ein Szenario, in welchem das Computersystem ein abstraktes Objekt (eine Gedanke-Substanz) weiterbehandeln wird, wenn und nachdem der Äquivalenztest des abstrakten Objektes mit den internen Richtlinien bestanden worden ist. Zum Beispiel wird das abstrakte Objekt (die Gedanke-Substanz), das eine Bitte beinhaltet, von dem Computersystem in einem Bitten-Szenario behandelt. Demzufolge wird nach dem Klassifizierungsbaum entschieden, ob das Computersystem von Künstlicher Intelligenz das einkommende abstrakte Objekt behandelt wird, und, wie das abstrakte Objekt im Rahmen des Behandlungs-Szenarios zu behandeln ist, zum Beispiel positiv, freundlich, höflich, ordentlich, usw. Der Äquivalenztest ist nicht bestanden worden, wenn die internen Richtliniengruppen keine entsprechende Richtlinie (bzw. kein entsprechendes abstraktes Objekt, das in der entsprechenden Richtlinie gespeichert ist) haben oder überhaupt keine Klasse einer entsprechenden Richtlinie (bzw. von dem entsprechenden abstrakten Objekt der entsprechenden Richtlinie) definiert ist. Wenn der Äquivalenztest nicht bestanden worden ist, wird das zu einem „default” Behandlungs-Szenario mit zum Beispiel „nichts tun” führen. Ein Behandlungs-Szenario mit „nichts tun” ist aber auch ein Behandlungs-Szenario. Wenn der Äquivalenztest nicht bestanden worden ist und kein „default” Behandlungs-Szenario vorgesehen ist, wird das abstrakte Objekt gar nicht behandelt. Dabei ist zu berücksichtigen, dass egal, ob ein eingetroffenes abstraktes Objekt im Rahmen des Behandlungs-Szenarios weiterbehandelt wird, oder, ob es gar nicht weiterbehandelt wird, ein Äquivalenztest des eingetroffenen abstrakten Objektes mit den internen Richtlinien immer stattfindet.
    (Nachdem, dass es mit dem in der 1 gezeigten Einsatz eines Äquivalenztests mit internen Richtlinien entschieden worden ist, das abstrakte Objekt zu behandeln, und, wie das abstrakte Objekt im Rahmen eines Behandlungs-Szenarios entsprechend dem Behandeln 1 (bzw. dem Behandeln n) zu behandeln entschieden worden ist, wird mit dem in der 4 gezeigten Einsatz, die Behandlungsart entsprechend der Funktionspolymorphie des Computersystems von Künstlicher Intelligenz von dem Cyborg oder dem Android ausgewählt. Die Behandlungsart kann sowohl in einem Fragen-Szenario als auch in einem Bitten-Szenario direkt vorgesehen werden. Die Behandlungsart kann auch in einem anderen Behandlungs-Szenario, wie z. B. in einem Befehlen-Szenario oder in einem Aussagen-Szenario, direkt vorgesehen werden. Bei der Entscheidung, wie das abstrakte Objekt im Rahmen des Behandlungs-Szenarios zu behandeln ist, wird, zum Beispiel, in der Praxis nach einem Antworten/Ausführen-Szenario nach dem „Vielen Dank Ihnen” zusätzlich „gern geschehen” gesagt oder wird bei dem Antworten-Szenario ausführlich geantwortet, oder wird die Behandlung auch bei dem Ausführen-Szenario explizit, bzw. exklusiv, durchgeführt.)
  • In der 4 der Zeichnungen ist der Auszug aus der Funktionspolymorphie des Computersystems von Künstlicher Intelligenz von dem Cyborg oder dem Android dargestellt. (Die Klassen sind durch die anonymen Objekte dargestellt, um die Werte von den Attributen hervorzuheben). Aus der Funktionspolymorphie des Computersystems von Künstlicher Intelligenz von dem Cyborg oder dem Android wird die Behandlungsart ermittelt. Eine Behandlungsart ist eine Art, in der entschieden wird, mit welchem ausgehenden Behandlungs-Szenario das Computersystem auf ein einkommendes Behandlungs-Szenario reagiert. Eine Behandlungsart ist eine Art eines Benehmens. Zum Beispiel die Behandlungsart, die mit einem Ausführen-Szenario auf ein Bitten-Szenario reagiert. Dabei kommt das gemeinsame Attribut tun = „Helfen” in Frage. Als Ergebnis resultiert sich ein Ausführen-Szenario, bzw. ein Objekt „Öffnen.wem”, einer von der Klasse „Ausführen” abgeleiteten Klasse „Öffnen”. Ein Ausführen-Szenario kann aber auch bei dem Bitten-Szenario direkt vorgesehen werden, zum Beispiel: „Öffne bitte meine Zeitung.” Mit dem Beispiel wird eine direkt vorgesehene Behandlungsart realisiert.
  • Auf diese Weise entscheidet sich das Computersystem von Künstlicher Intelligenz von dem Cyborg oder dem Android für die Behandlungsart, in der beschlossen wird, mit welchem ausgehenden Behandlungs-Szenario das Computersystem auf ein einkommendes Behandlungs-Szenario reagiert.
  • Wenn die Behandlungsart aus der Funktionspolymorphie ermittelt wurde, wird das polymorphe Attribut tun = „Helfen”, bzw. das abstrakte Objekt „Helfen.wem”, auf gleiche Weise, wie der Äquivalenztest des einkommenden abstrakten Objektes, mit Hilfe des Klassifizierungsbaums des Computersystems von Künstlicher Intelligenz von dem Cyborg oder dem Android in einem Äquivalenztest geprüft, ob das Objekt „Helfen.wem” mit einer internen Richtliniengruppe übereinstimmt.
  • Danach wird die Entscheidung über ein ausgehendes abstraktes Objektes „Öffnen.wem” auf die gleiche Weise, wie der Äquivalenztest des einkommenden abstrakten Objektes, mit Hilfe des Klassifizierungsbaums des Computersystems von Künstlicher Intelligenz von dem Cyborg oder dem Android in einem Äquivalenztest geprüft, ob das Ausführen-Szenario, bzw. das Objekt „Öffnen.wem”, mit einer internen Richtliniengruppe übereinstimmt.
  • Nach einem positiven Ergebnis des Äquivalenztests, wird dann die Entscheidung über das ausgehende abstrakte Objekt „Öffnen.wem” von dem Computersystem von Künstlicher Intelligenz von dem Cyborg oder dem Android dem Cyborg oder dem Android weitervermittelt.
  • In der 5 der Zeichnungen sind einige Beispiele der internen Richtlinien der abstrakten Subjektivität von dem Computersystem von Künstlicher Intelligenz von dem Cyborg oder dem Android abgebildet.
  • Diese internen Richtlinien bilden mehrere interne Richtliniengruppen. Es kann sein, dass bei dem Arbeitsverfahren von dem Computersystem von Künstlicher Intelligenz von dem Cyborg oder dem Android mehr als zehn interne Richtlinien verwendet werden.
  • Die erste Gedanke-Substanz der internen Richtlinie Nr. 1 ist ein Objekt der Klasse „Sein”.
  • In der 6 der Zeichnungen ist das Beispiel meiner subjektiven Erfassung der internen Richtlinie Nr. 1 der abstrakten Subjektivität von dem Computersystem von Künstlicher Intelligenz von dem Cyborg oder dem Android abgebildet. Es kann auch ein Denkfehler sein.
  • In der 7 der Zeichnungen ist das Beispiel der Verwendung des Arbeitsverfahrens für die Behandlung von den abstrakten Objekten (den Gedanke-Substanzen) von dem Computersystem von Künstlicher Intelligenz von dem Cyborg oder dem Android für das zeigerorientierte Objekterfassungsverfahren für die stofflich artige Behandlung von Informationen von diesem Computersystem abgebildet, wobei das Arbeitsverfahren auf einer natürlichen Sprache basiert.
  • In einer Episode vom Science-Fiction-Film "I, Robot", unter der Regie von Alex Proyas, erschienen am 16. Juli 2004, produziert von 20th Century Fox Film Corporation, nach Isaac Asimovs Buch mit Kurzgeschichten gleichen Titels, veröffentlicht 1950, ist dargestellt, dass ein Roboter, welcher sich nach Asimovs Robotergesetzen benahm, den ”Three Laws of Robotics”:
    • 1. „Ein Roboter darf kein menschliches Wesen verletzen oder durch Untätigkeit gestatten, dass einem menschlichen Wesen Schaden zugefügt wird”.
    • 2. „Ein Roboter muss den ihm von einem Menschen gegebenen Befehlen gehorchen – es sei denn, ein solcher Befehl würde mit Regel Eins kollidieren”.
    • 3. „Ein Roboter muss seine Existenz beschützen, solange dieser Schutz nicht mit Regel Eins oder Zwei kollidiert”.
    im Falle einer Entscheidung ein Kind oder ein jungen Mann zu retten, einen Fehler beging und den jungen Mann rettete.
  • Damit ist es dargestellt, dass eine einfache Verwendung von textbasierten Regeln zur Abschätzung eines Textes zu einem grundsätzlichen, ernsthaften, unverzeihlichen Fehler auf dem Gebiet der Künstlichen Intelligenz führen könnte.
  • Das Computersystem von Künstlicher Intelligenz von dem Cyborg oder dem Android für das zeigerorientierte Objekterfassungsverfahren für die stofflich artige Behandlung von Informationen hat mindestens zehn interne Richtlinien, die durch das Computersystem selbst auf eine Art des Denkmusters von dem Klassen-basierten Modell von OOP definiert sind, außerdem operiert das Computersystem in seinem Arbeitsverfahren mit den abstrakten Objekten, die auch auf eine Art des Denkmusters von dem Klassen-basierten Modell von OOP klassifiziert sind, darüber hinaus erwirbt das Computersystem von selbst die neuen Klassen von den abstrakten Objekten und weist die neuen abstrakten Objekte zu den schon existierenden Klassen zu, beides auf eine Art des Denkmusters von dem Klassen-basierten Modell von OOP.
  • In Wirklichkeit wird gemeint, dass bei dem Beispiel von dem Film „I, Robot” von dem Computersystem von Künstlicher Intelligenz von dem Cyborg oder dem Android zwei abstrakte Objekte, im Zusammenhang mit den entsprechenden assoziativen Objekten sowie auch mit den entsprechenden subjektiven Objekten, von der Klasse „Sein” von dem Klassifizierungsbaum des Computersystems geholt werden:
    „Das Kind ist ein Mensch”.
    „Der junge Mann ist ein Mensch”.
  • Demzufolge würde das Computersystem von Künstlicher Intelligenz von dem Cyborg oder dem Android für das zeigerorientierte Objekterfassungsverfahren für die stofflich artige Behandlung von Informationen mindestens fragen: „Wem sollte ich zuerst helfen?”
  • Das vollständig ausgereifte Computersystem von Künstlicher Intelligenz von dem Cyborg oder dem Android, das generell mehr Input-Volumen mit derartigem assoziativem Objekt wie, zum Beispiel, dem assoziativen Objekt eines Kindes empfängt, und auch solche in seinem Klassifizierungsbaum gespeicherte Information beinhaltet, zum Beispiel ein Objekt von der Klasse „Sein”:
    „Ein Kind ist unsere Zukunft”,
    wird eindeutig ohne Frage, ganz gleich zu welchem Preis, und auch zum Preis seines eigenen Lebens, das Kind retten.
  • ZITATE ENTHALTEN IN DER BESCHREIBUNG
  • Diese Liste der vom Anmelder aufgeführten Dokumente wurde automatisiert erzeugt und ist ausschließlich zur besseren Information des Lesers aufgenommen. Die Liste ist nicht Bestandteil der deutschen Patent- bzw. Gebrauchsmusteranmeldung. Das DPMA übernimmt keinerlei Haftung für etwaige Fehler oder Auslassungen.
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Claims (10)

  1. Ein Arbeitsverfahren für Behandlung von abstrakten Objekten (Gedanke-Substanzen) von einem Computersystem von Künstlicher Intelligenz von einem Cyborg oder einem Android, wobei das Arbeitsverfahren auf einer natürlichen Sprache basiert, wobei das Arbeitsverfahren umfasst: zeigerorientiertes Objekterfassen für stofflich artige Behandlung von Informationen von dem Computersystem von Künstlicher Intelligenz von dem Cyborg oder dem Android, wobei bei dem zeigerorientierten Objekterfassen Substanzen von einer aufgenommenen Signal-Reaktion (einem subjektiven Objekt) von dem Cyborg oder dem Android, einer entsprechenden Assoziation (einem assoziativen Objekt) von dem Cyborg oder dem Android und einem entsprechenden Gedanken (dem abstrakten Objekt) von dem Cyborg oder dem Android physisch gebildet werden; Bauen des abstrakten Objekts, das nur das entsprechende assoziative Objekt und nicht das entsprechende subjektive Objekt und auch gewiss nicht eine Umgebung von den Objekten kennt, wobei das abstrakte Objekt eindeutig nach einer kompletten Wörterkombination eines Wortschatzes, sowohl von assoziativen Wörtern als auch von abstrakten Wörtern zu den assoziativen Wörtern, bzw. zu dem entsprechenden assoziativen Objekt, ist, wobei das abstrakte Objekt eindeutig nach der kompletten Wörterkombination des Wortschatzes nur von den abstrakten Wörtern, die in dem entsprechenden assoziativen Objekt abgebildet sind, sein kann, wobei das Computersystem das abstrakte Objekt relativ zu einer Zeit, nicht aber eindeutig, behandelt, wobei das Computersystem eine Referenz in einer anderen natürlichen Sprache auf das abstrakte Objekt für ein Arbeitsverfahren in der anderen natürlichen Sprache verwendet; Bilden einer Vielheit von Klassen, wobei die Klassen die subjektiven Objekte, die assoziativen Objekte und die abstrakten Objekte als Objekte haben, wobei jedes entsprechende subjektive Objekt, jedes entsprechende assoziative Objekt und jedes entsprechende abstrakte Objekt die entsprechenden Objekte der gleichen Klasse sind, wobei das Computersystem die Klasse von jedem entsprechenden subjektiven Objekt, jedem entsprechenden assoziativen Objekt und jedem entsprechenden abstrakten Objekt als eine Aktion in der einen natürlichen Sprache definiert, wobei jedes entsprechende subjektive Objekt, jedes entsprechende assoziative Objekt und jedes entsprechende abstrakte Objekt nur durch die eine natürliche Sprache miteinander verbunden sind; und gekennzeichnet durch Klassifizieren auf eine Art eines Denkmusters von einem Klassen-basierten Modell von OOP durch das Computersystem aller einzelnen physischen Speicherbereiche eines Arbeitsspeichers, in jedem von denen das abstrakte Objekt, das auf nicht weniger als zwei Wörter zeigt, gespeichert ist, nur wenn die Klasse des abstrakten Objekts ein Verb in der einen natürlichen Sprache ist.
  2. Das Arbeitsverfahren nach Anspruch 1, gekennzeichnet durch Klassifizieren auf die Art des Denkmusters von dem Klassen-basierten Modell von OOP durch das Computersystem der Klasse des abstrakten Objekts, das auf nicht weniger als zwei Wörter zeigt, nur wenn die Klasse des abstrakten Objekts ein Verb in der einen natürlichen Sprache ist.
  3. Das Arbeitsverfahren nach Anspruch 1, gekennzeichnet durch Behandeln der abstrakten Objekte, bzw. der Klassen der abstrakten Objekte, in einem nicht kontinuierlichen Behandlungsmodus, diskret für jedes abstrakte Objekt, bzw. diskret für jede Klasse des abstrakten Objekts.
  4. Das Arbeitsverfahren nach Anspruch 3, gekennzeichnet durch Anstoßen des Behandelns der abstrakten Objekte, bzw. der Klassen der Objekte, dadurch, dass das abstrakte Objekt mit den anderen abstrakten Objekten verglichen ist.
  5. Das Arbeitsverfahren nach Anspruch 4, gekennzeichnet durch Treffen einer Entscheidung, ob das abstrakte Objekt zu behandeln ist, und, wie das abstrakte Objekt im Rahmen eines Behandlungs-Szenarios zu behandeln ist, nach einem Klassifizierungsbaum des Computersystems von Künstlicher Intelligenz von dem Cyborg oder dem Android.
  6. Das Arbeitsverfahren nach Anspruch 4, gekennzeichnet durch Ermitteln einer Behandlungsart als eine direkt vorgesehene Behandlungsart, bzw. aus einer Funktionspolymorphie des Computersystems von Künstlicher Intelligenz von dem Cyborg oder dem Android.
  7. Das Arbeitsverfahren nach Anspruch 4, gekennzeichnet durch Verwenden von dem Computersystem von Künstlicher Intelligenz von dem Cyborg oder dem Android von mehr als zehn internen Richtlinien.
  8. Das Arbeitsverfahren nach Anspruch 7, gekennzeichnet durch Implementieren von dem Computersystem von Künstlicher Intelligenz von dem Cyborg oder dem Android einer Relativität zu der Zeit als sechs Arbeitstage und ein Feiertag.
  9. Ein Computersystem von Künstlicher Intelligenz von einem Cyborg oder einem Android, wobei das Computersystem nach dem Arbeitsverfahren für die Behandlung von den abstrakten Objekten (den Gedanke-Substanzen) von dem Computersystem von Künstlicher Intelligenz von dem Cyborg oder dem Android arbeitet, wobei das Arbeitsverfahren auf der einen natürlichen Sprache basiert, dadurch gekennzeichnet, dass das Computersystem von Künstlicher Intelligenz von dem Cyborg oder dem Android von einem Modul von einer assoziativen Subjektivität und von einem Modul von einer abstrakten Subjektivität zusammengebaut ist.
  10. Das Computersystem von Künstlicher Intelligenz von dem Cyborg oder dem Android nach Anspruch 9, dadurch gekennzeichnet, dass die abstrakten Objekte, bzw. die Klassen von den abstrakten Objekten, von dem Modul der abstrakten Subjektivität des Computersystems von Künstlicher Intelligenz von dem Cyborg oder dem Android in der einen natürlichen Sprache definiert und behandelt werden.
DE201410000086 2014-01-02 2014-01-02 Arbeitsverfahren für Behandlung von abstrakten Objekten (Gedanke-Substanzen) von einem Computersystem von Künstlicher Intelligenz von einem Cyborg oder einem Android. Withdrawn DE102014000086A1 (de)

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