SA114360073B1 - تحديد النمط السلوكي للذكاء الاصطناعي - Google Patents

Abstract

يتعلق الاختراع الحالي بطرق, وجهاز وخوادم الذكاء الاصطناعي لتحديد نمط سلوك الذكاء الاصطناعي determining an artificial intelligence (AI) في الطلب الحالي. في إحدى الطرق التمثيلية, يمكن استقبال أمر يطلب بروتوكول مُرسل بواسطة خادم منطق التطبيق application logic server (101). يمكن أن يحتوي أمر يطلب البروتوكول على مميز تطبيق application identifier , ورسالة إخطار notification message , وبيانات وسط environment data حالي. من مجموعة من نظم الذكاء الاصطناعي artificial intelligence system مسبقة الضبط, يمكن العثور على نظام الذكاء الاصطناعي مناظر لمميز التطبيق (102). قد يتكون نظام الذكاء الاصطناعي (700) بواسطة مجموعة مسبقة الضبط من المكونات التي تشتمل على واحد أو أكثر من مكونات التصنيف (102). من نظام الذكاء الاصطناعي (700) ، يمكن العثور على مكون تصنيف مناظر لرسالة الإخطار (102). قد يكون مكون التصنيف مُحمل بمكون سلوكي behavior component واحد على الأقل (102). من مكون التصنيف المناظر لرسالة الإخطار, يمكن الحصول على مكون سلوكي مطابق لبيانات وسط التيار current environment data (103). يمكن أن يتحدد نم

Description

_— \ _ تحديد النمط السلوكي للذكاء الاصطناعي ‎Determining artificial intelligence behavior‏ الوصف الكامل

خلفية الاختراع

يتعلق الكشف الحالي عموماً بمجال الذكاء الاصطناعي ‎(Al)‏ و, على نحو أكثر تحديداً, يتعلق

بطرق , وجهاز , وخوادم الذكاء الاصطناعي لتحديد النمط السلوكي للذكاء الاصطناعي .

يشير الذكاء الاصطناعي إلى التقنيات التي تحاكي التفكير والإجراءات البشرية باستخدام أدوات

© حديثة ‎Jie‏ أجهزةٍ الكمبيوتر. مع التقدم المستمر في تقنيات الذكاء الاصطناعي, تم تطبيق تقنيات

الذكاء الاصطناعي في جوانب متنوعة من الإنتاج الصناعي والحياة الإنسانية.

على سبيل المثال, عند تطبيق تقنيات الذكاء الاصطناعي على برنامج تطبيقات الألعاب, يتكون

كيان لديه أنماط سلوكية شبيهة بالبشر. ويكون الكيان أداة الذكاء الاصطناعي. لأن أداة الذكاء

الاصطناعي يمكنه إظهار أنماط سلوكية وأنشطة ذكية مشابهة للأنماط السلوكية وأنشطة الذكاء ‎٠‏ لدى الإنسان, أو يمكن إظهار خصائص تتماشى مع تفكير اللاعب ومفهومه, يمكن للأداة الذكاء

الاصطناعي تحسين قابلية اللعب ببرنامج تطبيقات الألعاب.

أثناء تصميم برنامج تطبيقات محدد يحتوي على تقنيات الذكاء الاصطناعي , يطلق على نمط

سلوكي شبيه بالبشر يظهر بواسطة أداة الذكاء الاصطناعي اسم نمط سلوك الذكاء الاصطناعي.

تعتبر كيفية تحديد نمط سلوك الذكاء الاصطناعي أساس تصنيع أداة الذكاء الاصطناعي لبرنامج ‎١‏ تطبيقات يُظهر أنماط سلوكية شبيهة بالبشر. على سبيل المثال, أثناء تصميم برنامج تطبيقات

الألعاب الذي يشتمل على تفاعلات بين لاعب إنسان وجهاز كمبيوتر, يمكن أن يضمن تحديد نمط

سلوك الذكاء الاصطناعي أن يكون لأداة الذكاء الاصطناعي في اللعبة أنماط سلوكية مطابقة لتلك

لدى اللاعب.

على نحو تقليدي قبل تحديد نمط سلوك الذكاء الاصطناعي يحتاج المُبرمج في المعتاد إلى ‎Yo‏ ترجمة منطق برنامج التطبيقات إلى شفرة مناظرة بعد تصميم منطق برنامج التطبيقات . يتشكل t44¢

ا نظام الذكاء الاصطناعي بالتالي بواسطة توليفة من الشفرة. بمعنى أنه, على نحو تقليدي, قبل تحديد نمط سلوك الذكاء الاصطناعي , لكل برنامج تطبيقات, يجب تطوير مجموعة من شفرة مناظرة. أثناء تحديد نمط سلوك الذكاء الاصطناعي , يبحث خادم منطق التطبيق عن 345 مناظرة طبقاً لبيانات وسط حالي لأداة الذكاء الاصطناعي, ويحدد نمط سلوك الذكاء الاصطناعي, © وبالتالي يتحكم في أداة الذكاء الاصطناعي لتنفيذ نمط سلوك الذكاء الاصطناعي المحدد, بحيث تُظهر أداة الذكاء الاصطناعي نمط سلوك الذكاء الاصطناعي مطابق لبيانات وسط التيار . مع ذلك, تعاني الطرق التقليدية على الأقل من المشكلات التالية. نظراً لحاجة الطرق التقليدية إلى تحديد نمط سلوك الذكاء الاصطناعي باستخدام خادم منطق التطبيق لتشغيل شفرة مناظرة لبرنامج التطبيقات, يتعقد التشغيل. إضافة لذلك, أثناء تحديد نمط سلوك الذكاء الاصطناعي باستخدام خادم ‎٠‏ - منطق التطبيق, تُستنفذ الموارد المتوفرة في خادم منطق التطبيق, وتتأثر سرعة تشغيل برنامج التطبيقات . الوصف العام للاختراع ‎Jam‏ أحد جوانب الكشف ‎Jal)‏ على طرق لتحديد نمط سلوك الذكاء الاصطناعي (ل). في إحدى الطرق التمثيلية, يمكن استقبال أمر يطلب بروتوكول مُرسل بواسطة خادم منطق التطبيق . ‎V0‏ يمكن أن يحتوي أمر يطلب البروتوكول ‎protocol-requesting command‏ على مميز تطبيق , ورسالة إخطار , وبيانات وسط حالي. من مجموعة من نظم الذكاء الاصطناعي مسبقة الضبط, يمكن العثور على نظام الذكاء الاصطناعي مناظر لمميز التطبيق . قد يتشكل نظام الذكاء الاصطناعي بواسطة مجموعة مسبقة الضبط من المكونات. يمكن أن تشتمل مجموعة مسبقة الضبط من المكونات على واحد أو أكثر من مكونات التصنيف . من نظام الذكاء ‎٠‏ الاصطناعي مناظر لمميز التطبيق, يمكن العثور على مكون تصنيف مناظر لرسالة الإخطار. قد يكون مكون التصنيف مُحمل بمكون سلوكي واحد على الأقل. من مكون التصنيف المناظر لرسالة الإخطار, يمكن الحصول على مكون سلوكي مطابق لبيانات وسط التيار . يمكن أن يتحدد نمط سلوك الذكاء الاصطناعي استناداً إلى المكون السلوكي المطابق لبيانات وسط التيار الذي تم الحصول عليه.

يه قبل العثور على نظام الذكاء الاصطناعي مناظر لمميز التطبيق من مجموعة من نظم الذكاء الاصطناعي مسبقة الضبط, قد تشتمل الطريقة علاوة على ذلك على الخطوات التالية. يمكن تغليف شفرة لتحقيق وظائف محددة في المكونات لتحقيق الوظائف المحددة. يمكن أن تشتمل المكونات لتحقيق الوظائف المحددة على انتقاء المكونات, ومكونات الحالة, ومكونات السلوك. © يمكن انتقاء مجموعة من مجموعات المكونات من المكونات لتحقيق الوظائف المحددة. يمكن تهيئة مكون تصنيف لإدارة مكون كل مجموعة من مجموعة من مجموعات المكونات. يمكن أن يتشكل نظام الذكاء الاصطناعي واحد ليشتمل على كل مجموعة من مجموعة من مجموعات المكونات ومكون التصنيف لإدارة مكون كل مجموعة. يمكن لنظام الذكاء الاصطناعي واحد أن يناظر برنامج تطبيقات واحد. يمكن الحصول على مجموعة من نظم الذكاء الاصطناعي المناظرة ‎٠‏ ا لمجموعة من برامج التطبيقات . أثناء الطريقة التمثيلية, يمكن أن يكون مكون التصنيف لإدارة مكون لكل مجموعة من المكونات مُحمل بمكون انتقاء واحد على الأقل أو مكون حالة واحد على الأقل. يمكن أن يكون انتقاء المكون لمكون انتقاء واحد على الأقل مُحمل بمكون سلوكي واحد على الأقل. يمكن أن يكون مكون سلوكي لمكون سلوكي واحد على الأقل مُحمل بمكون حالة واحد على الأقل. ‎Vo‏ يمكن أن يشتمل الحصول على مكون سلوكي مطابق لبيانات وسط التيار من مكون التصنيف المناظر لرسالة الإخطار على الخطوات التالية. فحص مجموعة من مكونات الحالة المُحملة في مكون التصنيف المناظر لرسالة الإخطار, لتحديد مكون حالة واحد على الأقل مطابق لبيانات وسط التيار ‎٠.‏ يمكن تنشيط مكون سلوكي واحد على الأقل مُحمل بمكون حالة واحد على الأقل مطابق لبيانات وسط التيار . باستخدام مكون انتقاء مُحمل بمكون سلوكي واحد على الأقل, يمكن انتقاء ‎Yo‏ مكون سلوكي مطابق لبيانات وسط التيار من مكون سلوكي واحد على الأقل, استناداً إلى قاعدة قبل استقبال أمر يطلب البروتوكول مُرسل بواسطة خادم منطق التطبيق , قد تشتمل الطريقة علاوة على ذلك على استقبال جميع بيانات وسط برنامج التطبيقات المتزامنة مع خادم منطق التطبيق. يمكن أن يشتمل فحص مجموعة من مكونات الحالة المُحملة في مكون التصنيف المناظر لرسالة ‎Yo‏ الإخطار لتحديد مكون حالة واحد على الأقل مطابق لبيانات وسط التيار على الخطوات التالية.

Coe ‏من بين جميع بيانات وسط التطبيقات, يمكن العثور على بيانات وسط برنامج التطبيقات المناظرة‎ ‏لمكون حالة واحد على الأقل لمجموعة من مكونات الحالة. يمكن تحديد ما إذا كانت بيانات وسط‎ ‏التيار تفي ببيانات وسط التطبيقات المناظرة لمكون حالة واحد على الأقل لمجموعة من مكونات‎ ‏الحالة. عندما تفي بيانات وسط التيار ببيانات وسط برنامج التطبيقات المناظرة لمكون حالة واحد‎ ‏على الأقل لمجموعة من مكونات الحالة, يمكن تحديد مكون حالة واحد على الأقل لمجموعة من‎ 0 ‏مكونات الحالة المتوافقة مع بيانات وسط التيار في صورة مكون حالة واحد على الأقل مطابق‎ . ‏لبيانات وسط التيار‎ ‏يشتمل جانب آخر من الكشف الحالي على جهاز لتحديد نمط سلوك الذكاء الاصطناعي . يمكن‎ ‏أن يشتمل جهاز تمثيلي على وحدة الاستقبال, وحدة الإيجاد, وحدة الحصول ووحدة التحديد. قد تتم‎ ‏تهيأة وحدة الاستقبال لاستقبال أمر يطلب بروتوكول مُرسل بواسطة خادم منطق التطبيق . يمكن‎ ٠ ‏أن يحتوي أمر يطلب البروتوكول على مميز التطبيق, رسالة إخطار , وبيانات وسط حالي. يمكن‎ ‏تهيئة وحدة الإيجاد للعثور, من مجموعة من نظم الذكاء الاصطناعي مسبقة الضبط, على نظام‎ ‏الذكاء الاصطناعي مناظر لمميز التطبيق. يمكن أن يتشكل نظام الذكاء الاصطناعي بواسطة‎ ‏مجموعة مسبقة الضبط من المكونات, تشتمل مجموعة مسبقة الضبط من المكونات على واحد أو‎ ‏أكثر من مكونات التصنيف. قد تتم تهيأة وحدة الإيجاد علاوة على ذلك للعثور, من نظام الذكاء‎ ١ ‏الاصطناعي مناظر لمميز التطبيق, على مكون تصنيف مناظر لرسالة الإخطار. يمكن أن يكون‎ ‏مكون التصنيف مُحمل بمكون سلوكي واحد على الأقل. قد تتم تهيأة وحدة الحصول للحصول, من‎ ‏مكون التصنيف المناظر لرسالة الإخطار, على مكون سلوكي مطابق لبيانات وسط التيار . قد تتم‎ ‏تهيأة وحدة التحديد لتحديد نمط سلوك الذكاء الاصطناعي استتاداً إلى المكون السلوكي المطابق‎ ‏ا لبيانات وسط التيار الذي تم الحصول عليه.‎ ٠ ‏وحدة التهيئة‎ , encapsulating module ‏قد يشتمل الجهاز علاوة على ذلك على وحدة تغليف‎ . forming—and—obtaining module ‏و وحدة التكوين والحصول‎ , configuring module ‏قد تتم تهيأة وحدة التغليف لتغليف شفرة لتحقيق وظائف محددة في المكونات لتحقيق الوظائف‎ ‏المحددة. يمكن أن تشتمل المكونات لتحقيق الوظائف المحددة على انتقاء المكونات, ومكونات‎ ‏الحالة, ومكونات السلوك. قد تتم تهيأة وحدة التهيئة لانتقاء مجموعة من مجموعات المكونات من‎ YO ‏ل‎

المكونات لتحقيق الوظائف المحددة, وتهيئة مكون تصنيف لإدارة مكون لكل مجموعة من مجموعة من مجموعات المكونات. قد تتم تهيأة وحدة التكوين والحصول لتكوين نظام الذكاء الاصطناعي واحد يضم كل مجموعة من مجموعة من مجموعات المكونات ومكون التصنيف لإدارة مكون كل مجموعة. يمكن أن يناظر نظام الذكاء الاصطناعي واحد برنامج تطبيقات واحد. قد تتم تهياة وحدة © التكوين والحصول علاوة على ذلك للحصول على مجموعة من نظم الذكاء الاصطناعي المناظرة لمجموعة من برامج التطبيقات. في جهاز تمثيلي, يمكن أن يكون مكون التصنيف لإدارة مكون لكل مجموعة من المكونات مُحمل بمكون انتقاء واحد على الأقل أو مكون حالة واحد على الأقل. يمكن أن يكون مكون الانتقاء لمكون انتقاء واحد على الأقل مُحمل بمكون سلوكي واحد على الأقل. يمكن أن يكون مكون سلوكي ‎٠‏ ا لمكون سلوكي واحد على الأقل مُحمل بمكون ‎Alla‏ واحد على الأقل. قد تشتمل وحدة الحصول على وحدة فحص, وحدة تحديد, وحدة تنشيط, ووحدة انتقاء. يمكن أن تتم تهيأة وحدة فحص لفحص مجموعة من مكونات الحالة المُحملة في مكون التصنيف المناظر لرسالة الإخطار. يمكن أن تتم تهيأة وحدة تحديد لتحديد مكون حالة واحد على الأقل مطابق لبيانات وسط التيار ‎٠‏ يمكن أن تتم تهيأة وحدة تنشيط لتنشيط مكون سلوكي واحد على الأقل مُحمل بمكون حالة ‎Vo‏ واحد على الأقل مطابق لبيانات وسط التيار . يمكن أن تتم تهيأة وحدة انتقاء لانتقاء, باستخدام مكون انتقاء مُحمل بمكون سلوكي واحد على الأقل, مكون سلوكي مطابق لبيانات وسط التيار من مكون سلوكي واحد على الأقل, استناداً إلى قاعدة تصفية . يمكن أن تتم تهيأة وحدة الاستقبال علاوة على ذلك لاستقبال جميع بيانات وسط برنامج التطبيقات المتزامنة مع خادم منطق التطبيق . يمكن أن تتم تهيأة وحدة تحديد للعثور, من بين جميع بيانات ‎Ye‏ وسط _برنامج التطبيقات, على بيانات وسط برنامج التطبيقات المناظرة لمكون حالة واحد على الأقل لمجموعة من مكونات الحالة, وتحديد ما إذا كانت بيانات وسط التيار تفي ببيانات وسط برنامج التطبيقات المناظرة لمكون ‎Alla‏ واحد على الأقل لمجموعة من مكونات الحالة. قد تتم تهيأة وحدة تحديد علاوة على ذلك, عندما تفي بيانات وسط التيار ببيانات وسط برنامج التطبيقات المناظرة لمكون حالة واحد على الأقل لمجموعة من مكونات الحالة, لتحديد مكون حالة واحد على ل

الأقل لمجموعة من مكونات الحالة المتوافقة مع بيانات وسط التيار في صورة مكون ‎Ala‏ واحد

على الأقل مطابق لبيانات وسط التيار .

يضم جانب ‎AT‏ من الكشف الحالي خوادم الذكاء الاصطناعي لتحديد نمط سلوك الذكاء

الاصطناعي . قد يشتمل خادم الذكاء الاصطناعي تمثيلي على جهاز لتحديد نمط سلوك الذكاء

. ‏الاصطناعي‎ o

يمكن إدراك الجوانب الأخرى من الكشف الحالي بواسطة أولئك المهرة في المجال في ضوء

الوصف, وعناصر الحماية, وأشكال الكشف الحالي.

شرح مختصر للرسومات

تعد الأشكال التالية مجرد أمثلة لأغراض الإيضاح طبقاً لمختلف النماذج التي تم الكشف عنها ولا ‎Vs‏ يكون الغرض منها الحد من نطاق الكشف.

الشكل رقم ‎١‏ يصور وسط تمثيلي لتنفيذ طرق لتحديد نمط سلوك الذكاء الاصطناعي طقاً

لمختلف النماذج التي ثم الكشف ‎edie‏

الشكل رقم ¥ يصور رسم بياني انسيابي لطريقة تمثيلية لتحديد نمط سلوك الذكاء الاصطناعي طبقاً

لمختلف النماذج التي ثم الكشف ‎edie‏ ‎٠‏ الشكل رقم ؟ يصور رسم ‎Sly‏ انسيابي لطريقة تمثيلية أخرى لتحديد نمط سلوك الذكاء

الاصطناعي طبقاً لمختلف النماذج التي تم الكشف عنها:

‎JS‏ رقم 4 (أ) يصور رسم بياني هيكلي لتحميل المكون طبقاً لمختلف النماذج التي تم الكشف

‏عنها:

‎JS‏ رقم ؛(ب) يصور رسم بياني هيكلي لتحميل المكون طبقاً لمختلف النماذج التي تم الكشف ‎Yo.‏ عنها ;

‏الشكل رقم © يصور رسم بياني هيكلي لجهاز تمثيلي لتحديد نمط سلوك الذكاء الاصطناعي طبقاً

‏لمختلف النماذج التي ثم الكشف ‎edie‏

‎A —_‏ _ الشكل رقم 7 يصور رسم بياني هيكلي لجهاز تمثيلي ‎AT‏ لتحديد نمط سلوك الذكاء الاصطناعي طبقاً لمختلف النماذج التي تم الكشف عنها: الشكل رقم ‎١‏ يصور رسم بياني هيكلي لوحدة التحديد التمثيلية طبقاً لمختلف النماذج التي تم الكشف عنها: الشكل رقم ‎A‏ يصور رسم بياني هيكلي لخادم الذكاء الاصطناعي تمثيلي طبقاً لمختلف النماذج التي تم الكشف عنها: الأشكال أرقام 1-4و تصور تصنيف ودمج المكونات طبقاً لمختلف النماذج التي تم الكشف عنها: الشكل رقم ‎٠١‏ يصور عملية تمثيلية لاستدعاء مكون الذكاء الاصطناعي طبقاً لمختلف النماذج التي تم الكشف عنها: و ‎٠‏ الشكل رقم ‎١١‏ يصور عملية تفاعلية تمثيلية بين مكونات الذكاء الاصطناعي والنظم الطرفية ‎peripheral systems‏ طبقاً لمختلف النماذج التي تم الكشف عنها . الوصف التفصيلى: فيما سيلي إشارة إلى النماذج التمثيلية من الكشف, والتي تم توضيحها في الأشكال المصاحبة. مع التطور السريع في تقنية الحاسب, يتم تطبيق المزيد والمزيد من برامج التطبيقات في حياة الأفراد ‎Vo‏ وتحقيق المزيد من الراحة واضفاء المرح على حياة الناس. مع التطور السريع في تقنيات الذكاء الاصطناعي , يتم تطبيق المزيد والمزيد من تقنيات الذكاء الاصطناعي في برامج التطبيقات في أدوات حديثة ‎Seal Jie‏ الكمبيوتر, وبالتالي تمكين الأدوات الحديثة ‎Seal Jie‏ الكمبيوتر من محاكاة واجراء أنماط سلوكية مشابهة للتفكير البشري والأنماط السلوكية البشرية. عند إجراء أنماط سلوكية شبيهة بالبشر , تلعب الأداة الحديثة ‎Jie‏ الكمبيوتر دور أداة الذكاء ‎٠‏ الاصطناعي. تشير أداة الذكاء الاصطناعي عموماً إلى كيان لديه هدف (أهداف) , سلوك (سلوكيات) ومعرفة, ويعمل على نحو مستقل في وسط محدد. كمثال نمطي لأداة الذكاء الاصطناعي نذكر الوحش أو شخصية غير اللاعب ‎hon-player character (NPC)‏ في ل

برنامج التطبيقات. إضافة لذلك, أثناء تشغيل برنامج تطبيقات الحرب بين إنسان وكمبيوتر, يمكن أن يقوم الكمبيوتر بدور أداة الذكاء الاصطناعي . يشار إلى النمط السلوكي المُؤدى بواسطة أداة الذكاء الاصطناعي المشابه للتفكير البشري والنمط السلوكي البشري باسم نمط سلوك الذكاء الاصطناعي.

0 أثناء تصميم برنامج تطبيقات ذا صلة بتقنيات الذكاء الاصطناعي, يصمم المُخطط برنامج التطبيقات في المعتاد علاقة منطقية بين أدوات الذكاء الاصطناعي في برنامج التطبيقات. في الخطوة التالية, يترجم المُبرمج أو يجمع العلاقة المنطقية بين أدوات الذكاء الاصطناعي في برنامج التطبيقات في شفرة مناظرة عن طريق لغة برمجة خاصة محددة. يتشكل نظام الذكاء الاصطناعي بالتالي عن طريق دمج الشفرة.

‎٠‏ مع ذلك, نظراً لاحتواء برامج التطبيقات المختلفة على أدوات الذكاء الاصطناعي, يمكن أن يحتوي برنامج تطبيقات واحد على وينفذ أدوات الذكاء الاصطناعي مختلفة. بناءً عليه, إذا تم تحقيق جميع الأنماط السلوكية الظاهرة بواسطة كل أداة الذكاء الاصطناعي عن طريق جمع الشفرة, قد يكون تشغيل تصميم نظم الذكاء الاصطناعي معتداً, ويمكن أن يستنفذ موارد بشرية كبيرة. في هذه الحالة, أثناء تحديد نمط سلوك الذكاء الاصطناعي لأداة الذكاء الاصطناعي في برنامج تطبيقات

‎Ve‏ استناداً إلى نظام الذكاء الاصطناعي تم تصميمه, يمكن أن يكون التشغيل أكثر تعقيدا. في ضوء المشكلات الواردة أعلاه ومشكلات أخرى, واستناداً إلى المكونات في نظام البرمجيات, تقدم النماذج المتنوعة طريقة لتصميم نظام الذكاء الاصطناعي. إضافة لذلك, طبقاً لنظام الذكاء الاصطناعي استناداً إلى تصميم المكون, يتم تقديم طرق لتحديد نمط سلوك الذكاء الاصطناعي في الطلب الحالي. كي يتسنى إيضاح طرق لتحديد نمط سلوك الذكاء الاصطناعي طبقاً للنماذج

‎٠‏ المتنوعة, يتم تفسير جميع المكونات المتضمنة في الطرق التمثيلية كما يلي. يمكن الحصول على المكونات طبقاً للنماذج المتنوعة عن طريق ‎Calis‏ الشفرة والذي يمكن أن يحقق وظائف محددة. يمكن أن يكون للمكون وظيفة مستقلة عن المكونات الأخرى. يمكن تحديد السطح البيني بين المكونات بواسطة عقد. قد يعتمد المكون بوضوح على السياق, قد يتم نشره على

‏ل

_ \ «=

حدة, ويمكن تجميعه. في النماذج المتنوعة, يمكن الإشارة إلى "تغليف الشفرة ‎encapsulating‏

." packaging code ‏الشفرة‎ Zan ‏أيضاً بالاسم‎ " code

كي يتسنى تسهيل التكوين التالي لنظام الذكاء الاصطناعي عن طريق المكونات, في الطرق طبقاً

للنماذج المتنوعة, يمكن تغليف الشفرة التي يمكنها تحقيق وظائف محددة مسبقاً. بالتالي, يمكن ‎oo‏ استخدام المكونات المغلفة لاحقاً مباشرة. إضافة لذلك, لتسهيل التشغيل باستخدام المكونات, بعد

تغليف المكونات, يمكن تهيأة المعلومات التفصيلية المناظرة لكل مكون.

علاوة على ما سبق, لأغراض الإيضاح, في النماذج المتنوعة, يمكن تصنيف مختلف المكونات

المغلفة طبقاً للوظائف المتحققة بواسطة المكونات. بالتالي, يمكن أن تشتمل المكونات على مكون

تصنيف , مكون انتقاء , مكون حالة , و / أو مكون سلوكي .

‎٠‏ يشير مكون حالة إلى مكون ينفذ وظيفة حالة (حالات) الحكم ويعيد نتيجة التحكيم, على سبيل المثال, مكون للحكم على ما إذا كان اللاعب تتوافر لديه ‎Ws‏ بطاقة ‎K-of-Hearts‏ (ملك القلوب). يشير مكون سلوكي إلى مكون ينفذ وظيفة محددة (أي, وظيفة تم تعيينها), على سبيل المتال, مكون للعب ببطاقة ‎K-of-Hearts‏ (ملك القلوب). يشير مكون انتقاء إلى مكون ينتقي مكون للتنفيذ استناداً إلى قاعدة (قواعد) تصفية. قد تشتمل قواعد التصفية, على سبيل المثال لا

‎١‏ الحصر؛ على وضع انتقاء الحد الأقصى للوزن, وضع الانتقاء العشوائي, وضع الانتقاء التتابعي, أو أي وضع آخر مناسب. إضافة لذلك, لتصنيف وإدارة المكونات المتنوعة, ‎(Kay‏ تقديم مكون تصنيف. مكون التصنيف يكون مكون لتصنيف وادارة المكونات المتنوعة, ولا يكون في المعتاد مخصص لوظائف التشغيل. يمكن استخدام مكون التصنيف لإدارة المكونات. اختيارياً, قد تشتمل المكونات أيضاً على مكون معقد. يمكن ان يتشكل المكون المعقد ليشتمل على

‎Ye‏ مكون تصنيف, مكون انتقاء, مكون حالة, و / أو مكون سلوكي. يمكن استخدام المكون المعقد في صورة ‎ic gana‏ مكون لها منطق الذكاء الاصطناعي بمعنى محدد. يمكن أن يضع المخطط مجموعات مكون متنوعة طبقاً للاحتياجات الفعلية. يمكن تسمية مجموعات المكون المتنوعة بأدوات الذكاء الاصطناعي المتنوعة, لتحسين كفاءة تصميم الذكاء الاصطناعي.

-١١- ‏اختيارياً, قد تشتمل الطرق التي تم الكشف عنها على قاعدة (قواعد) الذكاء الاصطناعي. يمكن‎ ‏لقواعد الذكاء الاصطناعي أن تحدد النمط السلوكي لأداة الذكاء الاصطناعي في حالة محددة.‎ ‏(أسطورة الأبطال)", عندما‎ Legend of Heroes’ ‏في لعبة يطلق عليها أسم‎ JEN ‏على سبيل‎ ‏لا تحتوي أداة الذكاء الاصطناعي على 'دم كامل" (أي, مستوى معين من النقاط أو الطاقة في لعبة‎ ‏أسطورة الأبطال "), تقوم الأداة الذكاء الاصطناعي بتشغيل بطاقة الدواء. بطاقة الدواء تكون‎ " ." ‏إحدى بطاقات اللعب المحددة المستخدمة في لعبة " أسطورة الأبطال‎ ‏اختيارياً, قد تنطوي الطرق التي تم الكشف عنها على مجموعة قاعدة الذكاء الاصطناعي. قد‎ ‏تشتمل مجموعة قاعدة الذكاء الاصطناعي على مجموعة تمت تهيئتها من قواعد الذكاء‎ ‏الاصطناعي التي تكون معدة للاستخدام العام. قد تشتمل قواعد الذكاء الاصطناعي, على سبيل‎ ‏نمط سلوك الذكاء الاصطناعي المطابقة لمنطق أنماط سلوك الذكاء‎ she ‏المثال, على ملفات‎ ٠ ‏الاصطناعي المناظرة, على الترتيب. على سبيل المثال, في لعبة " أسطورة الأبطال ", يمكن أن‎ sha ‏تشتمل مجموعة قاعدة الذكاء الاصطناعي على وصاية الذكاء الاصطناعي المُهيأة. يمكن‎ ‏نمط سلوك الذكاء الاصطناعي باستخدام, على سبيل المثال, مكون (مكونات) انتقاء,‎ shes ‏ملف‎ ‏مكون (مكونات) سلوكي, و / أو مكون (مكونات) حالة, بحيث يشتمل ملف تهيأة نمط سلوك‎ ‏الذكاء الاصطناعي على المكونات التي تم دمجها عن طريق طوبولوجيا التحميل الصحيحة,‎ Vo ‏وبالتالي يمكنه تنفيذ نمط سلوك الذكاء الاصطناعي الذي يتماشى مع المنطق المناظر لنمط سلوك‎ ‏الذكاء الاصطناعي مسبق الضبط المصمم بواسطة مخطط برنامج التطبيقات.‎ ‏يصور وسط تمثيلي لتنفيذ طرق لتحديد نمط سلوك الذكاء الاصطناعي طبقاً لمختلف‎ ١ ‏الشكل رقم‎ ‏النماذج التي تم الكشف عنها. يمكن أن يشتمل وسط لتنفيذ طرق لتحديد نمط سلوك الذكاء‎ ‏الاصطناعي , طبقاً لمختلف النماذج التي تم الكشف عنها, على خادم منطق التطبيق وخادم الذكاء‎ ٠ ‏الاصطناعي. يمكن تحميل نظام الذكاء الاصطناعي لتطبيق واحد على الأقل في خادم الذكاء‎ ‏الاصطناعي . يمكن تنفيذ نظم الذكاء الاصطناعي لمختلف التطبيقات عن طريق استدعاء‎ ‏المكونات مسبقة الضبط.‎ ‏قد يشتمل نوع التحميل بين المكونات على ما‎ ,١ ‏على سبيل المثال, كما يتضح في الشكل رقم‎ ‏يمكن أن يشتمل مكون تصنيف على مكون انتقاء واحد على الأقل أو مكون حالة واحد على‎ nb YO

_— \ \ _ الأقل تم تحميله به. قد يشتمل مكون انتقاء على مكون سلوكي واحد على الأقل تم تحميله به. قد يشتمل مكون سلوكي على مكون حالة واحد على الأقل ثم تحميله به. عند تفاعل خادم منطق التطبيق وخادم الذكاء الاصطناعي لإتمام طريقة لتحديد نمط سلوك الذكاء الاصطناعي يحتاج خادم منطق التطبيق إلى مزامنة جميع بيانات وسط برنامج التطبيقات إلى, أو مع, خادم الذكاء ‎o‏ الاصطناعي . طبقاً لاستخدامه في الطلب الحالي, حيثما ينطبق ذلك, يمكن استخدام "برنامج التطبيقات" بالتبادل مع ل تطبيةٌ ا ‎٠‏ يمكن أن يشير تطبيةٌ 1 أو برنامج الت لتطبيقا ت إلى أي برنامج مناسب يحقق هدف محدد معين. طبقاً لاستخدامه في الطلب الحالي, ما لم يتحدد خلاف ذلك, يمكن استخدام 'يشتمل على < . تمت يله" بالتبادل مع "يكون ‎A‏ | يمك ‎Je‏ ‎٠‏ استناداً إلى ما سبق, تقدم النماذج المتنوعة طرق لتحديد نمط سلوك الذكاء الاصطناعي . الشكل رقم ‎١‏ يصور رسم بياني انسيابي لطريقة تمثيلية لتحديد نمط سلوك الذكاء الاصطناعي طبقاً لمختلف النماذج التي تم الكشف عنها. كما يتضح في الشكل رقم ‎,١‏ قد تشتمل الطريقة على الخطوات التمثيلية التالية. في الخطوة ‎,٠١١‏ يتم استقبال أمر يطلب بروتوكول مُرسل بواسطة خادم منطق التطبيق . يمكن ‎١‏ أن يحتوي أمر يطلب البروتوكول على مميز تطبيق , ورسالة إخطار , وبيانات وسط حالي. في الخطوة ‎,٠١١‏ يتم العثور على نظام الذكاء الاصطناعي مناظر لمميز التطبيق من عدة نظم الذكاء الاصطناعي مسبقة الضبط, ويتم العثور على مكون تصنيف مناظر لرسالة الإخطار من نظام الذكاء الاصطناعي مناظر لمميز التطبيق. يمكن أن يتشكل نظام الذكاء الاصطناعي بواسطة مكونات متعددة مسبقة الضبط. قد تشتمل مكونات متعددة مسبقة الضبط على واحد أو ‎٠‏ أكثر من مكون التصنيف. قد يشتمل مكون التصنيف على مكون سلوكي واحد على الأقل تم تحميله به. في الخطوة ‎VF‏ يتم الحصول على مكون سلوكي مطابق لبيانات وسط التيار عن ‎Gob‏ مكون التصنيف المناظر لرسالة الإخطار, ويتحدد نمط سلوك الذكاء الاصطناعي استناداً إلى مكون سلوكي مطابق لبيانات وسط التيار .

او اختيارياً, قبل العثور على نظام الذكاء الاصطناعي مناظر ‎eed‏ التطبيق من نظم الذكاء الاصطناعي متعددة مسبقة الضبط, قد تشتمل الطريقة علاوة على ذلك على الخطوات التالية. يتم تغليف شفرة إتمام وظائف محددة في المكونات لإتمام الوظائف المحددة. قد تشتمل المكونات على مكون (مكونات) انتقاء, مكون (مكونات) سلوكي, ومكون (مكونات) حالة. يتم انتقاء © المجموعات المتعددة للمكونات من المكونات. بالنسبة إلى كل مجموعة من المكونات, يمكن تهيأة مكون تصنيف لإدارة مجموعة من المكونات. يمكن استخدام واحد أو أكثر من كل مجموعة من المكونات ومكون التصنيف لإدارة مجموعة من المكونات لتكوين نظام الذكاء الاصطناعي مناظر لبرنامج التطبيقات. بالتالي, يمكن الحصول على نظم الذكاء الاصطناعي المتعددة المناظرة على الترتيب لبرامج التطبيقات المتعددة.

‎٠‏ اختيارياً, قد يشتمل مكون التصنيف على مكون انتقاء واحد على الأقل أو مكون حالة واحد على الأقل تم تحميله به. قد يشتمل مكون انتقاء على مكون سلوكي واحد على الأقل تم تحميله به. قد يشتمل مكون سلوكي على مكون حالة واحد على الأقل تم تحميله به. اختيارياً, طبقاً للاحتياجات العملية, يمكن تحميل المكون على نحو غير مباشر في مكون آخر. على سبيل المثال, قد يشتمل مكون التصنيف على مكون سلوكي تم تحميله, وقد يشتمل مكون

‎Vo‏ النمط السلوكي 9 على مكون ‎Alls‏ تم تحميله. في هذه الحالة, يمكن ‎HUEY)‏ إليه بمكون تصنيف يشتمل على مكون حالة تم تحميله. اختيارياً, قد يشتمل الحصول على مكون سلوكي مطابق لبيانات وسط التيار عن ‎Gob‏ مكون التصنيف المناظر لرسالة الإخطار, على سبيل المثال لا الحصر على الخطوات التالية.* يمكن فحص مكونات الحالة المتعددة المُحملة في مكون التصنيف المناظر لرسالة الإخطار, لتحديد

‎Yo‏ مكون حالة واحد على الأقل مطابق لبيانات وسط التيار . يمكن تنشيط مكون سلوكي واحد على الأقل مُحمل بمكون حالة واحد على الأقل مطابق لبيانات وسط التيار. يمكن لمكون انتقاء يتم تحميل مكون سلوكي واحد على الأقل به انتقاء, من مكون سلوكي واحد على الأقل, مكون سلوكي مطابق لبيانات وسط التيار .

yee ‏في النماذج المتنوعة, يمكن أن يشير فحص مكونات الحالة المُحملة في مكون التصنيف إلى‎ ‏اجتياز مكونات الحالة. بمعنى أنه, تتم زيارة كل من مكونات الحالة المُحملة في مكون التصنيف‎ ‏بترتيب مناسب محدد. أثناء الزيارة, يمكن الحصول على معلومات من كل من‎ $e ‏أحدها في كل‎ ‏مكونات الحالة.‎

اختيارياً, قبل استقبال أمر يطلب البروتوكول مُرسل بواسطة خادم منطق التطبيق ‎(Say,‏ تضمين العملية التالية. يمكن استقبال جميع بيانات وسط برنامج التطبيقات المتزامنة مع خادم الذكاء الاصطناعي . في هذه الحالة, يمكن فحص مكونات الحالة المتعددة المُحملة في مكون التصنيف المناظر لرسالة الإخطار, لتحديد مكون ‎Ala‏ واحد على الأقل مطابق لبيانات وسط التيار . يمكن أن يشتمل الفحص والتحديد على الخطوات التالية. على سبيل المثال, يمكن أن يشتمل فحص

‎Yo‏ مكونات الحالة المتعددة لتحديد مكون حالة واحد على الأقل, على سبيل المثال لا الحصر على العملية التالية. من بين جميع بيانات وسط برنامج التطبيقات, يتم العثور على بيانات وسط برنامج التطبيقات المناظرة لمكون حالة واحد على الأقل لمكونات الحالة المتعددة. يمكن تحديد ما إذا كانت بيانات وسط التيار تفي ببيانات وسط برنامج التطبيقات المناظرة لمكون حالة واحد على الأقل لمكونات الحالة المتعددة. عندما تفي بيانات وسط التيار ببيانات وسط رنامج التطبيقات ‎١‏ المناظرة لمكون حالة واحد على الأقل لمكونات الحالة المتعددة, يمكن تحديد مكون ‎Alla‏ واحد على الأقل تم الوفاء به بواسطة بيانات وسط التيار ليكون مكون حالة واحد على الأقل مطابق لبيانات وسط التيار . في الطريقة طبقاً لمختلف النماذج التي تم الكشف عنها, يمكن العثور على نظام الذكاء الاصطناعي مناظر لمميز تطبيق من عدة نظم الذكاء الاصطناعي مسبقة الضبط. يمكن العثور ‎٠‏ على مكون تصنيف مناظر لرسالة إخطار من نظام الذكاء الاصطناعي مناظر لمميز التطبيق. يمكن الحصول على مكون سلوكي مطابق لبيانات وسط حالي عن طريق مكون التصنيف المناظر لرسالة الإخطار. يمكن أن يتحدد نمط سلوك الذكاء الاصطناعي استناداً إلى مكون سلوكي مطابق لبيانات وسط التيار . بالتالي, لا يتعين بعد ذلك تحديد نمط سلوك الذكاء الاصطناعي عن طريق 583 التشغيل. قد يتحدد نمط سلوك الذكاء الاصطناعي مباشرة بواسطة ‎Yo‏ تحديد ‎ha‏ سلوك مكون الذكاء الاصطناعي من عدة مكونات والتي تشكل نظام الذكاء

اج \ _ الاصطناعي . يمكن تبسيط التشغيل. إضافة لذلك, يمكن تحقيق تشغيل تحديد نمط سلوك الذكاء الاصطناعي دون استخدام خادم منطق التطبيق. بالتالي, يمكن أن تتحسن سرعة تشغيل برنامج التطبيقات, ويمكن تزويد المستخدمين بخبرة التشغيل المطلوبة. الشكل رقم 7 يصور رسم بياني انسيابي لطريقة تمثيلية أخرى لتحديد نمط سلوك الذكاء © الاصطناعي طبقاً لمختلف النماذج التي تم الكشف عنها. يمكن تطبيق الطريقة التمثيلية على خادم الذكاء الاصطناعي في وسط تمثيلي, على سبيل المثال, كما يتضح في الشكل رقم ‎.١‏ ‏في النماذج المتنوعة, يمكن أن يشتمل خادم الذكاء الاصطناعي على نظم الذكاء الاصطناعي لمختلف برامج التطبيقات التي تم تحميلها به. يمكن الحصول على نظم الذكاء الاصطناعي لمختلف برامج التطبيقات بواسطة دمج مختلف المكونات المغلفة. قد يشتمل خادم منطق التطبيق ‎٠‏ على خادم يوفر خدمة منطق ‎malin‏ تطبيقات محددة للعديد من محطات العميل. قد يحدد خادم الذكاء الاصطناعي أنماط سلوك الذكاء الاصطناعي لأداة الذكاء الاصطناعي من نظام الذكاء الاصطناعي طبقاً لبيانات وسط حالي, بواسطة استقبال بروتوكول(ات) التفاعل لخادم منطق التطبيق ومستخدمي محطات العميل . بالرجوع إلى الشكل رقم 3, يمكن أن تشتمل طريقة تمثيلية لتحديد نمط سلوك الذكاء الاصطناعي ‎Yo‏ على الخطوات التالية. في الخطوة ‎Yo)‏ يغلف خادم الذكاء الاصطناعي الشفرة لتحقيق وظائف محددة في المكونات لتحقيق الوظائف المحددة. قد تشتمل المكونات على مكون تصنيف, مكون انتقاء , مكون حالة , و / أو مكون سلوكي . يمكن للخادم الذكاء الاصطناعي انتقاء عدة مجموعات للمكونات من المكونات, و, لكل مجموعة من المكونات, يمكنه تهيأة مكون تصنيف لإدارة مجموعة من المكونات. ‎٠‏ كي يتسنى تبسيط تشغيل نظم الذكاء الاصطناعي لمختلف برامج التطبيقات, يمكن للخادم الذكاء الاصطناعي تغليف الشفرة لتحقيق وظائف محددة في المكونات لتحقيق الوظائف المحددة. قد يكون المكون المغلف كيان برنامج إدخال واحد إخراج واحد, قد يشتمل على وظيفة (وظائف) مستقلة نسبياً ومتعددة الاستعمالات. عندما تحتاج مختلف برامج التطبيقات إلى تحقيق وظائف ل

_ أ \ _

شبيهة أو ذاتها, يمكن تحقيق الوظائف بواسطة استدعاء نفس المكونات. لا تقتصر طرق تغليف

الشفرة لتحقيق وظائف محددة في المكونات لتحقيق وظائف محددة على الكشف الحالي.

إضافة لذلك, ‎hla‏ لإمكانية اختلاف الوظائف المتحققة بواسطة مختلف المكونات, بعد تغليف

الشفرة في المكونات, يمكن تقسيم المكونات المغلفة, على سبيل المثال, إلى مكون انتقاء, مكون

حالة, و / أو مكون سلوكي, طبقاً للوظائف المتحققة بواسطة المكونات. علاوة على ما سبق, كي

يتسنى تصنيف وإدارة المكونات وضمان أن, أثناء استخدام المكونات, يمكن بحث المكون الأكثر

‎Ale‏ باستخدام أدنى زمن مستنفذ, يمكن للخادم الذكاء الاصطناعي تقسيم المكونات المغلفة إلى

‏مجموعات و, لكل مجموعة من المكونات, تهيئة مكون تصنيف لإدارة مجموعة من المكونات. بعد

‏تهيأة مكونات التصنيف, أثناء استخدام المكونات, يمكن للخادم الذكاء الاصطناعي انتقاء المكونات ‎٠‏ عن طريق مكون تصنيف مناظر طبقاً للوظائف المطلوب تحقيقها.

‏قد تتفاوت المحتويات المحددة لمكونات التصنيف, ويمكن تحديدها طبقاً لمنطق برامج التطبيقات,

‏دون حصر. في التطبيقات الفعلية, على سبيل المثال, في تطبيقات بطاقات اللعب؛ وألعاب

‏الطاولة, إلخ, قد تشتمل مكونات التصنيف على مكون تصنيف للعب بطاقات اللعب الأساسية,

‏مكون تصنيف لتحديد حالة دعائم أداة الذكاء الاصطناعي, أو مكونات التصنيف لأي العمليات ‎١‏ الأخرى المناسبة.

‏قد توجد العديد من الأنواع المختلفة لطرق التحميل بين المكونات المغلفة. في برامج التطبيقات

‏المحددة, يمكن أن تتحدد طريقة لتحميل المكونات طبقاً لعلاقات الإدخال - الإخراج بين مختلف

‏المكونات.

‏على سبيل المثال, الشكل رقم ؛ (أ) يصور رسم بياني هيكلي لتحميل المكون طبقاً لمختلف النماذج ‎٠‏ التي تم الكشف عنها. كما يتضح في الشكل رقم 4(أ), يمكن أن يشتمل مكون تصنيف على مكون

‏انتقاء واحد على الأقل تم تحميله به. قد يشتمل مكون انتقاء على مكون سلوكي واحد على الأقل

‏تم تحميله به. قد يشتمل مكون سلوكي على مكون حالة واحد على الأقل تم تحميله به.

“yy ‏إضافة لذلك, الشكل رقم ؛(ب) يصور رسم بياني هيكلي لتحميل المكون طبقاً لمختلف النماذج‎ ‏التي تم الكشف عنها. كما يتضح في الشكل رقم ؛ (ب), قد يشتمل مكون تصنيف على مكون حالة‎ ‏واحد على الأقل تم تحميله به مباشرة.‎ ‏يشكل خادم الذكاء الاصطناعي نظام الذكاء الاصطناعي لبرنامج تطبيقات‎ ,7٠07 ‏في الخطوة‎ ‏باستخدام واحد أو أكثر من كل مجموعة من المكونات ومكون التصنيف لإدارة كل مجموعة من‎ oo ‏المكونات, للحصول على أو إنشاء نظم الذكاء الاصطناعي على الترتيب مناظرة للعديد من برامج‎ ‏التطبيقات.‎ ‏على سبيل المثال, بعد تغليف المكونات, يمكن أن يشكل خادم الذكاء الاصطناعي نظام الذكاء‎ ‏الاصطناعي لبرنامج تطبيقات باستخدام كل مجموعة من المكونات ومكون التصنيف لإدارة كل‎ ‏منطقية في برنامج تطبيقات. يمكن إجراء العملية المذكورة‎ Dal ‏مجموعة من المكونات, طبقاً‎ ٠ ‏لدمج مختلف المكونات على نحو متكرر, للحصول على نظم الذكاء الاصطناعي على الترتيب‎ ‏مناظرة للعديد من برامج التطبيقات. لتمييز نظام الذكاء الاصطناعي مناظر لكل برنامج تطبيقات,‎ ‏يمكن ضبط مُعرف لكل نظام الذكاء الاصطناعي. قد يناظر المُعرف على نحو فريد, أي, يشتمل‎ ‏على تطابق واحد إلى واحد مع, مُعرف لبرنامج تطبيقات مناظر للمُعرف. بالتالي, أثناء تحديد نظام‎ ‏الذكاء الاصطناعي لبرنامج تطبيقات محدد, يجب البحث عن مُعرف لنظام الذكاء الاصطناعي‎ Vo ‏فقط الذي يناظر مُعرف لبرنامج تطبيقات وإيجاده. في النماذج المتنوعة, يمكن لنظام الذكاء‎ ‏الاصطناعي واحد أن يناظر برنامج تطبيقات واحد.‎ ‏بجمع المكونات لتكوين نظم الذكاء الاصطناعي لمختلف برامج التطبيقات, يمكن أن يتحقق تكوين‎ ‏نظم الذكاء الاصطناعي ببساطة بواسطة جمع المكونات المغلفة طبقاً لمنطق برامج التطبيقات. لا‎ ‏يكون جمع الشفرة طبقاً لمنطق برامج التطبيقات بالتالي ضرورياً بعد الآن. يمكن ان يكون تشغيل‎ ٠ ‏تكوين نظم الذكاء الاصطناعي لبرامج التطبيقات بالتالي أسهل. إضافة لذلك, نظراً لإمكانية اشتمال‎ ‏كل مكون على وظيفة واحدة, يمكن تجميع المكونات بالتالي اعتباطياً طبقاً لعلاقة منطقية محددة.‎ ‏عليه, يمكن تطبيق مكون واحد على مختلف برامج التطبيقات أو مختلف أدوات الذكاء‎ sl ‏الاصطناعي لبرنامج تطبيقات واحد. يمكن أن يكون للمكونات المغلفة بالتالي تعدد الاستعمال‎ ‏المطلوب.‎ ©

-١م-‎

قد تكون الخطوات ‎707-70٠‏ الخطوات الأساسية لتصميم نظام الذكاء الاصطناعي استناداً إلى

المكونات. عن طريق الخطوات ‎,٠07-7٠١٠‏ يمكن تصميم نظام الذكاء الاصطناعي لبرنامج

تطبيقات واحد على الأقل كأساس لاستدعاء المكونات, وعلى نحو إضافي كأساس للتحديد اللاحق

لأنماط سلوك الذكاء الاصطناعي لأدوات الذكاء الاصطناعي. بناءً عليه, يجب ألا يتم ‎shal‏ ‏© خطوات 707-709 في كل مرة أثناء تحديد أنماط سلوك الذكاء الاصطناعي , ويمكن إجراؤها

اختيارياً طبقاً لاحتياجات التطبيق الفعلي.

في الخطوة ‎YF‏ يستقبل خادم الذكاء الاصطناعي أمر طلب بروتوكول مرسل بواسطة خادم

منطق التطبيق . يمكن أن يحتوي أمر طلب البروتوكول مميز تطبيق , رسالة إخطار , وبيانات

وسط حالي.

‎٠‏ أثناء التفاعل مع مستخدم لوحدة طرفية عميل, عندما يحتاج خادم منطق التطبيق خادم الذكاء الاصطناعي أن يطبق بناء على ذلك نمط سلوك الذكاء الاصطناعي معين, يمكن أن يرسل خادم منطق التطبيق أمر طلب بروتوكول إلى خادم الذكاء الاصطناعي. لبدء الخطوات التي يمكن أن تحدد فيما بعد السلوك الذكاء الاصطناعي طبقاً لأمر طلب البروتوكول, يحتاج الخادم الذكاء الاصطناعي أن يستقبل أمر طلب البروتوكول المرسل بواسطة خادم منطق التطبيق. يمكن أن

‎٠5‏ تكون الطرق الخاصة بخادم منطق التطبيق ليرسل أمر طلب البروتوكول إلى خادم الذكاء الاصطناعي , والطريقة الخاصة بخادم الذكاء الاصطناعي ليستقبل أمر طلب البروتوكول المرسل بواسطة خادم منطق التطبيق أية طرق مناسبة, وليست محصورة في الكشف الحالي. نظراً لأن خادم الذكاء الاصطناعي يمكن أن يضم نظم الذكاء الاصطناعي متنوعة محملة عليه, لتمييز نظم الذكاء الاصطناعي لبرامج تطبيق متنوعة مختلفة, يمكن أن يحتاج أمر طلب

‎٠‏ البروتوكول أن يحتوي على مميز تطبيق , أي, مميز لبرنامج التطبيق. بالإضافة إلى ما سبق؛ يصنف الخادم الذكاء الاصطناعي ويدير مكونات متنوعة مخزنة داخلياً, للحصول على مكونات تصنيف متنوعة. وبالتالي؛ لكي يخطر بوضوح خادم الذكاء الاصطناعي بنمط أو نوع نمط السلوك المعين الذي يرغب خادم منطق التطبيق حالياً في أن يطابقه خادم الذكاء الاصطناعي , يمكن أن يحتاج أمر طلب البروتوكول أن يحتوي على رسالة إخطار . يمكن أن يحدد خادم الذكاء

‎YO‏ الاصطناعي مكان مكون تصنيف مناظر ‎Ey‏ لرسالة الإخطار, لضمان أن النمط السلوكي الذي

“va ‏يرغب خادم منطق التطبيق حالياً في أن يطابقه خادم الذكاء الاصطناعي يمكن انتقاؤه يتم انتقاؤه‎ ‏بعد ذلك من أو عن طريق مكون التصنيف المناظر لرسالة الإخطار.‎ ‏علاوة على ما سبق؛ يمكن أن يحتاج خادم الذكاء الاصطناعي أن يحدد نمط السلوك التالي لعامل‎ ‏للحالة الحالية لأحد اللاعبين أو عوامل الذكاء الاصطناعي أخرى.‎ Ey ‏الذكاء الاصطناعي حالي‎ ‏ولهذا السببء يمكن أن يحتاج أمر طلب البروتوكول أن يحتوي على بيانات وسط . لا تكون‎ 0 ‏بيانات وسط التيار محصورة في الكشف الحالي ويمكن تضبيطها وفقاً لاحتياجات التطبيق الفعلية.‎ ‏على سبيل المثال؛ في برامج التطبيق الخاصة بورق اللعب, أو ألعاب الضامة, إلخ؛ بالنسبة لإنسان‎ -نم-٠١ ‏يلعب ضد حاسب آلي, بعد أن يلعب أحد اللاعبين ورقة اللعب التي تحمل الرمز‎ ‏خادم الذكاء الاصطناعي ورقة اللعب التي يحتاجها عامل الذكاء الاصطناعي‎ amy ‏لكي‎ Hearts ‏التي لعبها اللاعب, يمكن أن تكون البيانات التي تصف‎ Hearts— eV ‏ليلعب وفقاً لورقة‎ ٠ ‏هذه‎ Jie ‏الوسط الحالي ويمكن أن تكون‎ lly Hearts— ue Vv ‏اللاعب وهو يلعب ورقة‎ . ‏البيانات محتواة في وسط حالي في أمر طلب البروتوكول‎ ‏لتسهيل الوصف, في نماذج متنوعة حيث يتم وصف برنامج التطبيق لورق اللعب, يمكن الإشارة‎ ‏يمكن الإشارة إليها‎ "Hearts— ce Vv ‏إلى ورقة اللعب باسم الورقة. 'ورقة اللعب التي تحمل الرمز‎ ‏كذلك باسم 'ورقة ١٠-من-168:18 ". يمكن الإشارة إلى ورق اللعب الذي يحمل رموز أخرى‎ ١ ‏بطريقة مماثلة. يمكن الإشارة 'ورقة اللعب ” باسم 'ورقة".‎ ali ‏في الخطوة ؛١٠٠, يجد خادم الذكاء الاصطناعي نظام المناظر لمميز التطبيق من عدة‎ ‏الذكاء الاصطناعي مسبقة التضبيط, ويجد مكون تصنيف المناظر لرسالة الإخطار من نظام‎ ‏الذكاء الاصطناعي المناظر لمميز التطبيق. يمكن أن يضم خادم الذكاء الاصطناعي نظم الذكاء‎ ‏الاصطناعي متنوعة محملة عليه, ويمكن أن تضم هذه النظم المتنوعة مكونات تصنيف متنوعة‎ ٠ ‏على التوالي تدير مكونات متنوعة. ولهذا السبب؛ بعد أن يستقبل خادم الذكاء الاصطناعي أمر‎ ‏طلب البروتوكول المرسل بواسطة خادم منطق التطبيق , يمكن أن يجد خادم الذكاء الاصطناعي‎ ‏نظام المناظر لمميز التطبيق من عدة نظم الذكاء الاصطناعي مسبقة التضبيط, ويمكن أن يجد‎ ‏مكون تصنيف المناظر لرسالة الإخطار من نظام الذكاء الاصطناعي المناظر لمميز التطبيق.‎ ‏ل‎ vy. ‏يمكن أن يجد خادم الذكاء الاصطناعي نظام الذكاء الاصطناعي المناظر لمميز التطبيق من عدة‎ ‏يمكن أن يخزن خادم‎ Jia) ‏نظم الذكاء الاصطناعي مسبقة التضبيط بطرق متنوعة. على سبيل‎ ‏الذكاء الاصطناعي نظم الذكاء الاصطناعي لبرامج تطبيق متنوعة مختلفة في بنيات تخزين داخلية‎ ‏مختلفة, ويطبق مرمزات على بنيات التخزين لتخزين نظم الذكاء الاصطناعي لبرامج التطبيق.‎ ‏يمكن أن تطابق المرمزات على التوالي مميزات نظم الذكاء الاصطناعي لبرامج التطبيق. في هذه‎ © ‏الحالة, بعد أن يستقبل خادم الذكاء الاصطناعي أمر طلب البروتوكول الذي يحتوي على مميز‎ ‏التطبيق, يمكن أن يبحث خادم الذكاء الاصطناعي ويجد نظام الذكاء الاصطناعي المناظر لمميز‎ ‏التطبيق من عدة نظم الذكاء الاصطناعي مسبقة التضبيط, عن طريق البحث وإيجاد بنية التخزين‎ ‏التي تطابق مميز التطبيق من المرمزات المناظرة لبنيات التخزين المختلفة.‎ ‏علاوة على ما سبق؛ بعد إيجاد نظام الذكاء الاصطناعي المناظر لمميز التطبيق, يمكن أن يجد‎ ٠ ‏نظام الذكاء الاصطناعي, عن طريق رسالة الإخطار, مكون تصنيف المناظر لرسالة الإخطار من‎ ‏نظام الذكاء الاصطناعي المناظر لمميز التطبيق.‎ ‏على سبيل المثال؛ عندما تتضمن رسالة الإخطار رسالة تفيد بأن إخطار عامل الذكاء الاصطناعي‎ ‏لعب الورق, بمقدور خادم الذكاء الاصطناعي أن يحدد مكان مكون تصنيف لعب ورق اللعب‎ ‏الرئيسي. بالإضافة إلى ما سبق؛ يمكن بعد ذلك أن يحصل خادم الذكاء الاصطناعي على مكون‎ ١ ‏سلوك من مكون تصنيف لعب ورق اللعب الرئيسي, لتحديد نمط سلوك الذكاء الاصطناعي لعامل‎ ‏الذكاء الاصطناعي.‎ ‏يحصل خادم الذكاء الاصطناعي على مكون سلوك يطابق بيانات وسط التيار‎ ,7٠05 ‏في الخطوة‎ ‏من مكون التصنيف المناظر لرسالة الإخطار, ويحدد سلوك الذكاء الاصطناعي بناء على مكون‎ . ‏السلوك يطابق بيانات وسط‎ ٠ ‏يمكن أن يستقبل خادم الذكاء الاصطناعي أمر طلب بروتوكول مرسل بواسطة خادم منطق‎ ‏التطبيق لتحقيق الغرض من جعل عامل الذكاء الاصطناعي حالي يجري نمط سلوكي لمطابقة‎ ‏الأنماط السلوكية للاعبين أو عوامل الذكاء الاصطناعي الأخرى. أي؛ يمكن أن يحتاج خادم الذكاء‎ ‏الاصطناعي أن يحدد نمط سلوكي لمطابقة النمط السلوكي للاعبين أو عوامل الذكاء الاصطناعي‎ ‏ل‎

م الأخرى. بالإضافة إلى ما سبق؛ يطابق النمط السلوكي المنفذ بواسطة عامل الذكاء الاصطناعي بيانات وسط . ولهذا السبب؛ يمكن أن يحتاج خادم الذكاء الاصطناعي إلى الحصول على مكون سلوك يطابق بيانات وسط التيار من مكون التصنيف المناظر لرسالة الإخطار. بعد أن يحصل خادم الذكاء الاصطناعي على مكون سلوك يطابق بيانات وسط التيار , يمكن أن يحدد خادم © الذكاء الاصطناعي سلوك الذكاء الاصطناعي بناء على مكون السلوك الذي يطابق بيانات وسط التيار الذي تم الحصول عليه. يمكن أن يتضمن مكون السلوك الذي يطابق بيانات وسط التيار النمط السلوكي الذي يحدد خادم الذكاء الاصطناعي أنه يطابق بيانات وسط التيار . يمكن أن يحصل خادم الذكاء الاصطناعي على مكون سلوك يطابق بيانات وسط التيار من مكون التصنيف المناظر لرسالة الإخطار بطرق متنوعة. على سبيل المثال؛ يمكن تحميل المكونات طبقاً ‎٠‏ لما هو موضح في الشكل ؛ (أ), أي, يمكن أن يضم مكون التصنيف مكون انتقاء واحد على الأقل محمل عليه, يمكن أن يضم مكون الانتقاء مكون سلوك واحد على الأقل محمل عليه, ويمكن أن يضم مكون السلوك مكون حالة واحد على الأقل محمل عليه. مع توفير مثل هذه البنية المحملة, أثناء تحديد نمط سلوك الذكاء الاصطناعي بواسطة خادم الذكاء الاصطناعي , يحتاج الخادم الذكاء الاصطناعي أن يدمج بيانات وسط التيار في عملية التحديد. عندما تحقق بيانات وسط ‎Vo‏ التيار ‎dla‏ مناظرة لمكون حالة مضبوط مسبقاً, يمكن أن يقرر خادم الذكاء الاصطناعي أن يجري نمط سلوكي معين. عندما لا تحقق بيانات وسط التيار الحالة المناظرة لمكون الحالة المضبوط مسبقاً, يمكن أن يقرر خادم الذكاء الاصطناعي ألا يجري نمط السلوك المعين. ولهذا السبب؛ يمكن أن يحصل خادم الذكاء الاصطناعي على مكون سلوك يطابق بيانات وسط التيار من مكون التصنيف المناظر لرسالة الإخطار في العمليات التي تتضمن, ولكن ليس على ‎٠‏ سبيل الحصر, الخطوات التالية. على سبيل المثال؛ يمكن مسح عدة مكونات الحالة المركبة على مكون التصنيف المناظر لرسالة الإخطار, لتحديد مكون حالة واحد على الأقل يطابق بيانات وسط التيار . يمكن تنشيط مكون سلوك واحد على الأقل محمل على مكون ‎Alls‏ واحد على الأقل يطابق بيانات وسط التيار . يمكن أن ينتقي مكون الانتقاء المحمل على مكون سلوك واحد على الأقل مكون سلوك يطابق بيانات وسط التيار من مكون سلوك واحد على الأقل, طبقاً لقاعدة (قواعد) ‎Yo‏ الترشيح المضبوطة مسبقاً .

yy

يمكن أن تتضمن قواعد الترشيح, ولكن ليس على سبيل الحصر, وضع انتقاء أقصى وزن, وضع

انتقاء عشوائي, وضع انتقاء تتابعي, أو أية أوضاع مناسبة أخرى. في برامج تطبيق مختلفة, أو

لعوامل الذكاء الاصطناعي مختلفة في أوساط مختلفة, يمكن أن تكون أنماط سلوك الذكاء

الاصطناعي_ التي تم إظهارها مختلفة. ولهذا السبب؛ ‎Laie‏ يحصل خادم الذكاء الاصطناعي على

0 مكون سلوك يطابق بيانات الوسط ‎all‏ من مكون التصنيف المناظر لرسالة الإخطار, يحتاج

مكون السلوك إلى تحديده بناء على بيانات الوسط الحالي. حتى في نفس الوسط, يمكن أن يحتاج

مكون السلوك تحديده وفقاً لقواعد الترشيح المناسبة.

اختيارياً» يمكن عادة تحديد المحتويات المتضمنة في برنامج التطبيق, على سبيل ‎(JE‏ القواعد,

عن طريق الحكم على العلاقة بين البيانات. ولهذا ‎ccd)‏ قبل أن يستقبل خادم الذكاء ‎٠‏ الاصطناعي أمر طلب البروتوكول المرسل بواسطة خادم منطق التطبيق , يمكن أن تتضمن

الطريقة أيضاً الخطوة (الخطوات) التالية. أي؛ يمكن أن يستقبل خادم الذكاء الاصطناعي جميع

بيانات وسط التطبيق المتزامنة بواسطة خادم منطق التطبيق. يمكن أن تتضمن جميع بيانات وسط

برنامج التطبيق جميع البيانات المتضمنة لتشغيل برنامج التطبيق.

يمكن أن يستقبل خادم الذكاء الاصطناعي جميع بيانات وسط برنامج التطبيق المتزامنة بواسطة ‎١‏ خادم منطق التطبيق بطرق متنوعة. على سبيل ‎(Jd)‏ عندما يزامن خادم منطق التطبيق جميع

بيانات وسط برنامج التطبيق عن طريق وضع دواتي, يمكن أن يستقبل خادم الذكاء الاصطناعي

جميع بيانات وسط التطبيق المتزامنة بواسطة خادم منطق التطبيق عن طريق الوضع الدواتي

.socket mode

بالإضافة إلى ما سبق؛ عندما يزامن خادم منطق التطبيق جميع بيانات وسط برنامج التطبيق, ‎Yo‏ يمكن استخدام وضع التزامن التام أو وضع التزامن التدريجي ‎incremental synchronization‏

‎Laie .mode‏ يزامن خادم منطق التطبيق جميع بيانات وسط برنامج التطبيق باستخدام طريقة

‏معينة, يمكن أن يستقبل خادم الذكاء الاصطناعي جميع بيانات وسط برنامج التطبيق المتزامنة

‏بواسطة خادم منطق التطبيق باستخدام نفس الطريقة على نحو مناظر.

‏ل

اس بعد أن يستقبل خادم الذكاء الاصطناعي جميع بيانات وسط برنامج التطبيق المتزامنة بواسطة ‎ala‏ منطق التطبيق, يمكن أن يمسح خادم الذكاء الاصطناعي على نحو مناظر عدة مكونات الحالة المركبة على مكون التصنيف المناظر لرسالة الإخطار, لتحديد مكون حالة واحد على الأقل يطابق بيانات الوسط الحالي. يمكن أن تتضمن مثل هذه العملية, ولكن ليس على سبيل الحصر 0 الخطوات التالية. من بين جميع بيانات وسط برنامج التطبيق, يتم إيجاد ‎lily‏ وسط. برنامج التطبيق المناظر لمكون حالة واحد على الأقل لعدة مكونات الحالة. بناء على ما سبق, يمكن إيجاد مكون حالة واحد على الأقل المناظر لبيانات وسط برنامج التطبيق من عدة مكونات للحالة ‎Joss)‏ على مكون التصنيف ‎.(mounted on the classifying component‏ بمقدورنا أن نحدد ما )13 كانت بيانات الوسط الحالي تحقق بيانات وسط برنامج التطبيق المناظرة لمكون حالة ‎٠‏ واحد على الأقل لعدة مكونات الحالة. عندما تحقق بيانات الوسط الحالي بيانات وسط البرنامج التطبيق المناظرة لمكون حالة واحد على الأقل لعدة مكونات الحالة, يمكن تحديد مكون حالة واحد على الأقل تم تحقيقه بواسطة بيانات الوسط الحالي بأنه مكون حالة واحد على الأقل يطابق بيانات الوسط الحالي. في نماذج متنوعة, يمكن أن تشير "بيانات وسط برنامج التطبيق المناظرة لمكون حالة " إلى ‎Vo‏ بيانات وسط برنامج التطبيق المتسقة مع مكون الحالة. بعبارة أخرى, تكون حالة مكون الحالة, ومكون السلوك الذي يضم مكون الحالة متسقة مع بيانات وسط برنامج التطبيق. عندما تحقق بيانات الوسط الحالي مكون حالة واحد على الأقل (أي, تجعل مكون حالة واحد على الأقل يعود إلى وضع "حقيقي" ), فإن بيانات الوسط الحالي تحقق كذلك بيانات وسط برنامج التطبيق المناظرة لمكون حالة واحد على الأقل. ‎٠‏ وفقاً لاستخدامه في الطلب الحالي, حيثما يكون مطبقاً, يشير تحقيق بيانات وسط برنامج التطبيق إلى تلبية أو الالتزام ببيانات وسط برنامج التطبيق. يشير تحقيق مكون حالة إلى تلبية أو الالتزام, أو كونه ‎Bute‏ مع, مكون الحالة. ‎ale‏ التوضيحية, يمكن أن يوضح المثال التالي أن خادم الذكاء الاصطناعي يحصل على مكون سلوك يطابق بيانات الوسط الحالي من مكون التصنيف المناظر لرسالة الإخطار. على ‎YO‏ سبيل ‎JB‏ في برنامج تطبيق معين, بمقدور اللاعب أن يلعب الورق ضد حاسب آلي. طبقاً ل ye ‏لقواعد برنامج التطبيق, يحتاج اللاعب أن يقارن القيمة مع الورق الملعوب بواسطة عامل الذكاء‎ ‏الاصطناعي الذي يقوم الحاسب الآلي بدوره. بمقدور اللاعب أو الحاسب الآلي أو يفوز بلعب ورقة‎ ‏تكون في نفس الحيز مع, ولكن لها قيمة أكبر من, الورقة الملعوبة من قبل الجانب الآخر.‎ ‏لقواعد‎ Bay ‏بافتراض أنه في إحدى الجولات, يلعب اللاعب ورقة ٠-من-168115. لكي يتنافس‎

Hearts - ‏برنامج التطبيق, يحتاج عامل الذكاء الاصطناعي أن يلعب ورقة أكبر من *- من‎ © ‏في هذه الحالة, يمكن أن يحصل خادم الذكاء الاصطناعي على مكون سلوك يطابق بيانات الوسط‎ ‏الحالي من مكون التصنيف المناظر لرسالة الإخطار باستخدام العملية التالية. على سبيل المثال؛‎ ‏من بين جميع بيانات وسط برنامج التطبيق, يمكن أن يجد خادم الذكاء الاصطناعي بيانات وسط‎ ‏برنامج التطبيق المناظر لمكون حالة واحد على الأقل لعدة مكونات الحالة. وبذلك يمكن أن يجد‎

Hearts— oo ‏مناظر للعب ورقة أكبر من‎ Alla ‏خادم الذكاء الاصطناعي مكون (مكونات)‎ ٠ ‏التي لعبها اللاعب. يمكن لخادم الذكاء الاصطناعي بعد ذلك أن يحدد أي الورق يحمله عامل‎ ‏يطابق مكون (مكونات) الحالة المناظر للاعب الذي يلعب ورقة أكبر‎ Wa ‏الذكاء الاصطناعي‎ ‏ويمكن إيجاد مكون (مكونات) الحالة من جميع بيانات وسط برنامج‎ , Hearts— 0 ‏من ورق‎ ‏وورقة ا-‎ , Hearts— ye) + ‏التطبيق. بافتراض أن عامل الذكاء الاصطناعي يضم حالياً ورقة‎ ‏في هذه الحالة, يمكن أن يحدد خادم الذكاء الاصطناعي‎ , Hearts— A ‏وورقة‎ , Hearts— ce Vo ‏أن بيانات الوسط الحالي تطابق بيانات وسط برنامج التطبيق المناظر لثلاثة مكونات حالة. في‎ ‏هذا الوقت, يمكن أن يحدد خادم الذكاء الاصطناعي أن مكونات الحالة الثلاثة المحققة بواسطة‎ ‏بيانات الوسط الحالي تمثل مكون حالة واحد على الأقل يطابق بيانات الوسط الحالي.‎ ‏في المثال طبقاً لما هو موصوف فيما سبق, يمكن أن تتضمن جميع بيانات وسط برنامج التطبيق‎ ‏الأوراق التي لدى كل من اللاعب وعامل الذكاء‎ (JB ‏أي شيء متعلق بوسط اللعب, على سبيل‎ ٠ ‏الاصطناعي. يمكن أن تتضمن بيانات وسط برنامج التطبيق الأوراق التي لدى ويمكن لعامل‎ ‏يمكن أن تتضمن بيانات وسط برنامج‎ JB ‏أن يلعبها. على سبيل‎ Wa ‏الذكاء الاصطناعي‎

Hearts— A ‏وبعد ذلك ورقة‎ , Hearts— eK ‏أو ورقة‎ , Hearts— yo) + ‏التطبيق ورقة‎ ‏ززء و/ أو الأوراق الأخرى التي لدى عامل الذكاء الاصطناعي حالياً. يمكن أن تشير مكونات‎ ‏ل‎ yoo

الحالة المناظرة لبيانات وسط برنامج التطبيق إلى مكونات الحالة المتسقة مع الأوراق التي لدى

عامل الذكاء الاصطناعي حالياً.

بالرجوع أيضاً إلى المثال طبقاً لما هو موصوف فيما سبق, يمكن أن تتضمن بيانات الوسط الحالي

أن اللاعب يلعب حالياً ورقة ك-من-168+15". عندما تحقق بيانات الوسط الحالي مكونات الحالة © الثلاثة المناظرة لبيانات وسط برنامج التطبيق, فإن ذلك يمكن أن يعني أنه, وفقاً لقواعد اللعبة

المصممة مسبقاً (المطبقة عن طريق بنيات تحميل المكونات), تحقق بيانات الوسط الحالي شروط

مكونات الحالة المناظرة الثلاثة للعب الورقات الثلاث (ورقة ‎Hearts— pe Vo‏ وورقة ‎eK‏ -

‎Hearts‏ وورقة ‎J(Hearts— A‏ بعبارة أخرى, تحقق بيانات الوسط الحالي بيانات وسط

‏برنامج التطبيق.

‎٠‏ في هيئة طُوبُولُوجِيَا المكون طبقاً لما هو موضح في الشكل ؛ (أ), يمكن أن يضم مكون السلوك مكون حالة واحدة على الأقل محملة عليه. ولهذا السبب؛ يمكن أن ينشط خادم الذكاء الاصطناعي مكون السلوك الذي يضم ‎BYE‏ مكونات حالة محملة. بالإضافة إلى ما ‎can‏ نظراً لأن مكون الانتقاء يضم مكون (مكونات) السلوك المحملة, بمقدور مكون انتقاء مكون (مكونات) السلوك الذي يضم مكونات الحالة الثلاثة محملة أن ينتقي مكون سلوك يطابق بيانات الوسط الحالي من مكون

‎Vo‏ سلوك واحد على الأقل, طبقاً لقاعدة (قواعد) الترشيح المضبوطة مسبقاً. على سبيل المثال؛ في برنامج التطبيق, تمثل ورقة ‎alll‏ ذات الرمز ‎A‏ أكبر قيمة, وتمثل ورقة اللعب ذات الرمز كا أكبر قيمة تالية, إلى آخره. عندما يحدد خادم الذكاء الاصطناعي أن اللاعب قد لعب ورقة 0 ‎Hearts—‏ يكون لدى عامل الذكاء الاصطناعي حالياً ورقة ١٠-من-‏ , وورقة ا-من -681+0 ‎Hearts‏ وورقة /-من -1168:15. في هذه الحالة, بمقدور مكون

‎YN‏ الانتقاء أن يستخدم وضع انتقاء عشوائي للانتقاء عشوائياً ورقة لكي يلعب ورقة أكبر من الورقة التي لعبها اللاعب. ومع ذلك, نظراً لأن اثنين من ورق ‎Hearts‏ ذات القيمة العالية يحملها عامل الذكاء الاصطناعي, فإن عامل الذكاء الاصطناعي يمكن أن يلعب أي ورقة من ا-من ‎Hearts—‏ ‏وورقة ‎Hearts— eA‏ لهزيمة اللاعب في هذه الجولة. ولهذا السبب؛ في هذه الحالة, بمقدور خادم الذكاء الاصطناعي أن ينتقي ورقة واحدة من ورق >ا-من ‎Hearts—‏ وورقة ‎Hearts— cA‏

‎Yo‏ باستخدام وضع انتقاء أقصى وزن. علاوة على ما سبق» نظراً لأن ورقة ‎Hearts— eK‏ أصغر yi ‏في هذه الحالة, يمكن أن يلعب عامل الذكاء الاصطناعي ورق >ا-‎ Hearts— A ‏من ورقة‎ ‏لهزيمة اللاعب ولا يحتاج أن يلعب ورقة 8/-من-168+18. ولهذا السبب؛ يمكن أن‎ Hearts ‏من‎ ‏ينبغي لعبها باستخدام وضع‎ Hearts— oe K ‏يحسب خادم الذكاء الاصطناعي أن يقرر أن ورقة‎ ‏انتقاء أقصى وزن المضبوط مسبقاً.‎

0 وبالتالي؛ يمكن أن يحدد خادم الذكاء الاصطناعي أن مكون السلوك يضم مكون الحالة المناظر لورقة ‎Hearts— eK‏ محملة ‎Jie‏ مكون السلوك الذي يطابق بيانات الوسط الحالي, وعلاوة على ما سبق؛ يمكن أن يحدد أن سلوك الذكاء الاصطناعي للعب ورقة ‎Hearts— eK‏ يكون النمط السلوكي الذي يطابق بيانات الوسط الحالي. في هذا الوقت, يكون خادم الذكاء الاصطناعي قد حدد أن سلوك الذكاء الاصطناعي للعب ورقة ‎Jig Hearts— eK‏ النمط السلوكي الذي

‎٠‏ يطابق اللعب الحالي لورقة 0 ‎Hearts—‏ بواسطة اللاعب. اختيارياً» بعد أن يتم تحديد نمط سلوك الذكاء الاصطناعي بناء على مكون السلوك الذي يطابق بيانات الوسط الحالي, يمكن أن تتضمن الطريقة التي تم الكشف عنها أيضا الخطوات التالية. ينفذ خادم الذكاء الاصطناعي نمط سلوك الذكاء الاصطناعي , ويولد نتيجة تنفيذ نمط سلوك الذكاء الاصطناعي , ويرسل نتيجة تنفيذ نمط سلوك الذكاء الاصطناعي إلى خادم منطق التطبيق . على

‏5 سبيل ‎(JB‏ في المثال الخاص بلعب الورق طبقاً لما هو موصوف ‎Led‏ سبق, بعد أن ينفذ خادم الذكاء الاصطناعي نمط سلوك الذكاء الاصطناعي للعب ‎Hearts— Kad)‏ , يتم إرسال نتيجة تنفيذ نمط سلوك الذكاء الاصطناعي إلى خادم منطق التطبيق المناظر لبرنامج التطبيق. في هذه الحالة, تتمثل النتيجة التي تم الحصول عليها بواسطة خادم منطق التطبيق في أن عامل الذكاء الاصطناعي يكون قد لعب ورقة >ا-من ‎Hearts—‏ .

‎٠‏ في الطريقة وفقاً للنماذج المتنوعة التي تم الكشف عنها, يمكن إيجاد نظام الذكاء الاصطناعي المناظر لمميز تطبيق من عدة نظم الذكاء الاصطناعي مسبقة التضبيط. يمكن إيجاد مكون تصنيف المناظر لرسالة إخطار من نظام الذكاء الاصطناعي المناظر لمميز التطبيق. يمكن الحصول على مكون سلوك يطابق بيانات وسط حالي عن طريق مكون التصنيف المناظر لرسالة الإخطار. يمكن تحديد سلوك الذكاء الاصطناعي بناء على مكون السلوك يطابق بيانات

‎Yo‏ الوسط الحالي . وبالتالي؛ لا يعد سلوك الذكاء الاصطناعي بحاجة بعد ذلك إلى تحديده عن

‏ل

طريق رمز التشغيل. يمكن تحديد سلوك الذكاء الاصطناعي مباشرة بتحديد مكون سلوك الذكاء الاصطنا عي من عدة مكونات تشكل نظام الذكاء الاصطناعي ‎٠.‏ يمكن تبسيط العملية. بالإضافة إلى ما سبق؛ يمكن تحقيق عملية التحديد بدون استخدام سلوك الذكاء الاصطناعي خادم منطق التطبيق. وبالتالي» يمكن تحسين سرعة تشغيل برنامج التطبيق, ويمكن تزويد المستخدمين بخبرة ‎o‏ التشغيل المطلوبة.

الشكل 5 يصور مخطط هيكلي لجهاز تمثيلي لتحديد سلوك الذكاء الاصطناعي وفقاً للنماذج المتنوعة التي تم الكشف عنها. طبقاً لما هو موضح في الشكل 0, يمكن أن يتضمن ‎lead)‏ وحدة الاستقبال ‎,560١‏ ووحدة الإيجاد 507, ووحدة الحصول 507, و/ أو وحدة تحديد 5604. يمكن

إلغاء وحدات معينة ويمكن إدراج وحدت أخرى.

١١ ‏لاستقبال أمر طلب بروتوكول مرسل بواسطة خادم منطق‎ shee 509 ‏تكون وحدة الاستقبال‎ ‏التطبيق . يمكن أن يحتوي أمر طلب البروتوكول مميز تطبيق , رسالة إخطار , وبيانات وسط‎

حالي. تكون وحدة الإيجاد 507 ‎shee‏ لإيجاد نظام الذكاء الاصطناعي المناظر لمميز التطبيق من عدة ‎Vo‏ نظم الذكاء الاصطناعي مسبقة التضبيط, وإيجاد مكون تصنيف مناظر لرسالة الإخطار من نظام الذكاء الاصطناعي المناظر لمميز التطبيق. يمكن تشكيل نظام الذكاء الاصطناعي بواسطة عدة مكونات مسبقة الضبط. يمكن أن تتضمن المكونات المتعددة مسبقة الضبط واحد أو أكثر من مكونات التصنيف . يمكن أن يضم مكون التصنيف مكون سلوك واحد على الأقل محمل عليه. تتم تهيئة وحدة الحصول 07؛ للحصول على مكون سلوك يطابق بيانات الوسط الحالي من مكون ‎Yo‏ التصنيف المناظر لرسالة الإخطار. تتم تهيئة وحدة التحديد £08 لتحديد سلوك الذكاء الاصطناعي بناء على مكون السلوك يطابق بيانات الوسط الحالي. الشكل 7 يصور مخطط هيكلي لجهاز تمثيلي ‎AT‏ لتحديد سلوك الذكاء الاصطناعي ‎ay‏ للنماذج المتنوعة التي تم الكشف عنها. طبقاً لما هو موضح في الشكل 1, يمكن أن يتضمن الجهاز اختيارياً ‎bag‏ تغليف £40 , ‎Baa gg‏ التهيئة ال , و أو وحدة تشكيل لف . وحدة التشكيل ‎1A‏

م يمكن الإشارة إليها كذلك باسم وحدة إحراز 5097, أو وحدة حصول ثانية 507, أو وحدة تشكيل

EY ‏وحصول‎ تتم تهيئة وحدة التغليف £00 لتغليف شفرةٍ لتحقيق وظائف محددة في المكونات لتحقيق وظائف محددة. يمكن أن تتضمن المكونات مكون تصنيف, مكون انتقاء , مكون حالة , و/ أو مكون © سلوك. تتم تهيئة وحدة التهيئة 07 لانتقاء عدة مجموعات من المكونات المغلفة و, لكل مجموعة من المكونات, تكون تهيئة مكون تصنيف لإدارة المجموعة من المكونات. تتم تهيئة وحدة التشكيل والحصول 407 لتشكيل نظام الذكاء الاصطناعي لبرنامج التطبيق باستخدام واحدة أو أكثر من كل مجموعة من المكونات ومكون التصنيف لإدارة كل مجموعة من المكونات, للحصول على نظم الذكاء الاصطناعي المناظر لعدة برامج تطبيق. ‎٠‏ اختيارياً؛. يمكن أن يضم مكون التصنيف لإدارة المجموعة من المكونات التي تكون مهيأة بواسطة ‎saa‏ التهيئة £0 مكون انتقاء واحد على الأقل أو مكون حالة واحدة على الأقل محملة عليه. يمكن أن يضم مكون الانتقاء مكون سلوك واحد على الأقل محملة عليه. يمكن أن يضم مكون السلوك مكون حالة واحد على الأقل محملة عليه. الشكل ‎١‏ يصور مخطط هيكلي لوحدة تحديد تمثيلية وفقاً للنماذج المتنوعة التي تم الكشف عنها. ‎١‏ طبقاً لما هو موضح في الشكل 7, يمكن أن تتضمن وحدة الحصول 07 5, ولكن ليس على سبيل الحصر, وحدة مسح ‎LET)‏ أو وحدة تحديد ‎LE TY‏ أو وحدة تنشيط ‎ETT‏ و/ أو وحدة انتقاء ؟ . يمكن إلغاء وحدات معينة ويمكن إدراج وحدت أخرى. تتم تهيئة وحدة المسح )£07 لمسح عدة مكونات حالة محملة على مكون التصنيف المناظر لرسالة الإخطار. تتم تهيئة وحدة التحديد 7 لتحديد مكون ‎Alla‏ واحد على الأقل يطابق بيانات الوسط الحالي. ‎٠‏ تتم تهيئة وحدة التنشيط 4077 لتنشيط مكون سلوك واحد على الأقل محمل على مكون ‎Alla‏ واحد على الأقل يطابق بيانات الوسط الحالي. تتم تهيئة وحدة الانتقاء ؛ 407 لانتقاء, باستخدام مكون الانتقاء حول أي مكون سلوك واحد على الأقل يتم تحميل, مكون سلوك يطابق بيانات الوسط الحالي من مكون سلوك واحد على الأقل.

vq

اختيارياً؛ تتم تهيئة وحدة الاستقبال )£0 بصورة إضافية لاستقبال جميع بيانات وسط برنامج التطبيق المتزامنة بواسطة خادم منطق التطبيق . تكون وحدة التحديد ‎5٠077‏ مهيأة بصورة إضافية لإيجاد, من جميع بيانات وسط برنامج التطبيق, بيانات وسط برنامج التطبيق المناظر لمكون حالة واحد على الأقل لعدة مكونات الحالة, ولتحديد ما إذا كانت بيانات الوسط الحالي تحقق بيانات © وسط برنامج التطبيق المناظرة لمكون ‎Alla‏ واحد على الأقل لعدة مكونات الحالة. عندما تحقق بيانات الوسط الحالي بيانات وسط البرنامج التطبيق المناظرة لمكون ‎Alla‏ واحد على الأقل لعدة مكونات الحالة, يمكن تحديد مكون حالة واحد على الأقل تم تحقيقه بواسطة بيانات الوسط الحالي

ليكون مكون حالة واحد على الأقل يطابق بيانات الوسط الحالي. باستخدام الجهاز وفقاً للنماذج المتنوعة التي تم الكشف عنها, يمكن إيجاد نظام الذكاء الاصطناعي

‎٠‏ المناظر لمميز تطبيق من عدة نظم الذكاء الاصطناعي مسبقة التضبيط. يمكن إيجاد مكون تصنيف المناظر لرسالة إخطار من نظام الذكاء الاصطناعي المناظر لمميز التطبيق. يمكن الحصول على مكون سلوك يطابق بيانات وسط حالي عن طريق مكون التصنيف المناظر لرسالة الإخطار. يمكن تحديد سلوك الذكاء الاصطناعي بناء على مكون السلوك يطابق بيانات الوسط الحالي. وبالتالي؛ لا يعد سلوك الذكاء الاصطناعي بحاجة بعد ذلك إلى تحديده عن طريق

‎١‏ رمز التشغيل. يمكن تحديد سلوك الذكاء الاصطناعي ‎Bale‏ بتحديد مكون سلوك الذكاء الاصطناعي من عدة مكونات تشكل نظام الذكاء الاصطناعي . يمكن تبسيط العملية. بالإضافة إلى ما سبق؛ يمكن تحقيق عملية التحديد بدون استخدام سلوك الذكاء الاصطناعي خادم منطق التطبيق . وبالتالي؛ يمكن تحسين سرعة تشغيل برنامج التطبيق, ويمكن تزويد المستخدمين بخبرة التشغيل المطلوبة.

‎٠‏ - تقدم كذلك نماذج متنوعة خادم الذكاء الاصطناعي . يمكن أن يتضمن خادم الذكاء الاصطناعي جهاز لتحديد سلوك الذكاء الاصطناعي . يمكن أن يكون الجهاز مماثل أو شبيه بالجهاز وفقاً للنماذج المتنوعة التي تم الكشف عنها, على سبيل المثال؛ طبقاً لما هو موضح في الأشكال 5-. باستخدام خادم الذكاء الاصطناعي وفقاً للنماذج المتنوعة التي تم الكشف عنها, يمكن إيجاد نظام الذكاء الاصطناعي المناظر لمميز تطبيق من عدة نظم الذكاء الاصطناعي مسبقة التضبيط.

‎YO‏ يمكن إيجاد مكون تصنيف المناظر لرسالة إخطار من نظام الذكاء الاصطناعي المناظر لمميز

ال التطبيق. يمكن الحصول على مكون سلوك يطابق بيانات وسط حالي عن طريق مكون التصنيف المناظر لرسالة الإخطار. يمكن تحديد سلوك الذكاء الاصطناعي بناء على مكون السلوك يطابق بيانات الوسط الحالي. وبالتالي؛ لا يعد سلوك الذكاء الاصطناعي بحاجة بعد ذلك إلى تحديده عن طريق رمز التشغيل. يمكن تحديد سلوك الذكاء الاصطناعي مباشرةٍ بتحديد مكون سلوك الذكاء © الاصطناعي من عدة مكونات تشكل نظام الذكاء الاصطناعي . يمكن تبسيط العملية. بالإضافة إلى ما سبق؛ يمكن تحقيق عملية التحديد بدون استخدام سلوك الذكاء الاصطناعي خادم منطق التطبيق . وبالتالي» يمكن تحسين سرعة تشغيل برنامج التطبيق, ويمكن تزويد المستخدمين بخبرة التشغيل المطلوبة. الشكل ‎A‏ يصور مخطط هيكلي لخادم الذكاء الاصطناعي تمثيلي وفقاً للنماذج المتنوعة التي تم ‎٠‏ الكشف عنها. يمكن أن يعتمد خادم الذكاء الاصطناعي ‎70٠0‏ طبقاً لما هو موضح في الشكل 8 بصورة متنوعة على نحو كبير على الهيئة أو الأداء, ولا يكون مقيداً بالبنية الموضحة في الشكل ‎LA‏ يمكن أن يتضمن خادم الذكاء الاصطناعي 700 واحدة أو أكثر من وحدات المعالجة المركزية ‎YYY central processing units (CPU)‏ (على سبيل المثال؛ واحد أو أكثر من المعالجات ‎processors‏ ), ذاكرة 777, واحدة أو أكثر من أوساط التخزين 770 أن برنامج ‎١‏ (برامج) التطبيق ‎VEY‏ و/ أو البيانات ‎VEE‏ المخزنة (على سبيل المثال؛ واحدة أو أكثر من وسائل التخزين الشاملة). يمكن أن تتضمن الذاكرة 77 و وسط التخزين ‎7١‏ تخزين مؤقت أو تخزين مستمر. يمكن أن تتضمن البرامج المخزنة على وسط التخزين ‎77٠0‏ واحدة أو أكثر من الوحدات. يمكن أن تتضمن كل وحدة سلسلة من التعليمات لتشغيل الخادم. علاوة على ما سبق؛ يمكن تهيئة ‎27١ CPU‏ للاتصال مع وسط التخزين ‎VY‏ ولتنفيذ سلسلة من التعليمات المخزنة على وسط ‎٠‏ التخزين ‎VY‏ لتشغيل الخادم ‎Now‏ ‏يمكن أن يتضمن خادم الذكاء الاصطناعي 700 أيضاً واحدة أو أكثر من مصادر القدرة ‎MYT‏ ‏وواحدة أو أكثر من واجهات المستخدم للشبكة السلكية أو اللاسلكية ‎٠‏ 5, وواحدة أو أكثر من واجهات الإدخال والإخراج. ‎VOM‏ وواحدة أو أكثر من لوحات المفاتيح 757, و/ أو واحد أو أكثر من نظم التشغيل ‎VEY‏ على سبيل ‎,Mac OS XTM Windows ServerTM (Jud‏ ‎,FreeBSDTM ,UnixTM, LinuxTM Yo‏ أو أي نظم تشغيل أخرى مناسبة.

_— \ اذ عندما يحدد الجهاز لتحديد سلوك الذكاء الاصطناعي وفقاً لما تم الكشف عنه في نماذج متنوعة تطبيقات عملية, وفقاً للاحتياجات الفعلية, يمكن تخصيص الوظائف الموصوفة فيما سبق لوحدات وظيفية مختلفة مطلوب تحقيقها. أي؛ يمكن تقسيم البنية الداخلية للجهاز إلى وحدات وظيفية مختلفة © للجزء المحقق أو جميع الوظائف الموصوفة فيما سبق. يتم وصف المزيد من التفاصيل للجهاز لتحديد سلوك الذكاء الاصطناعي ‏ في طرق تحديد سلوك الذكاء الاصطناعي طبقاً لنماذج متنوعة. في نماذج متنوعة, يمكن تصنيف ودمج مكونات الذكاء الاصطناعي باستخدام الطرق التالية. على سبيل ‎(JE‏ يمكن أن يكون مكون السلوك مكون يمكن أن ينفذ وظيفة محددة. يمكن أن يتم ‎٠‏ تحميل مكون السلوك على مكون الانتقاء, ويمكن أن يضم مكون حالة محمل عليه. الأشكال 4أ-1و تصور تصنيف ودمج المكونات وفقاً للنماذج المتنوعة التي تم الكشف عنها. طبقاً لما هو موضح في الشكل 4أ, يمكن أن يتم تحميل مكون الحالة على مكون سلوك أو مكون بالإضافة إلى ما سبق؛ يمكن أن يضم مكون الحالة ظروف أخرى, أي, مكون (مكونات) حالة ‎١‏ أخرى, مدمجة أو محملة. يمكن استخدام مكون (مكونات) الحالة لتنفيذ حكم للحالة (الحالات), لتحديد ما إذا كان يمكن انتقاء المكون الذي يضم مكون الحالة المحملة. يمكن تقسيم مكونات الحالة إلى اثنتين من الفئات التي تتضمن مكون حالة منطق - العلاقة ومكون حالة المنطق . يمكن أن يحدد مكون حالة منطقة- العلاقة علاقة منطقية بين مكونات الحالة المنطقية التي تكون محملة عليه. يمكن أن تتضمن العلاقة المنطقية, على سبيل ‎(NOT (OR (AND (Jia)‏ وأية ‎٠‏ علاقات أخرى مناسبة. يتحول مكون حالة ‎AND-Ghic‏ (طبقاً لما هو موضح في الشكل 8( إلى ‎True‏ عندما تعود جميع مكونات الحالة المنطقية محملة عليه إلى ‎True Alla‏ بخلاف ذلك, عندما لا تعود جميع مكونات الحالة المنطقية محملة عليه إلى وضع ‎aga, True‏ مكون حالة ‎AND-Glic‏ إلى وضع

_— \ اذ

‎(False‏ عندما لا تكون مكونات الحالة المنطقية محملة عليه, يمكن أن يرتد مكون ‎Ala‏ منطق-

‎False ‏إلى وضع‎ AND

‏ينقلب مكون حالة منطق-8© (طبقاً لما هو موضح في الشكل 4ج) إلى ‎True‏ عندما ينقلب

‏واحد أو أكثر من مكونات الحالة المنطقية المحملة عليه إلى ‎True‏ بخلاف ذلك, ‎Laie‏ لا ينقلب

‏© أي من مكونات الحالة المنطقية المحملة عليه إلى ‎True‏ ينقلب مكون حالة ‎OR-Ghic‏ إلى

‎Laie (False‏ لا تكون مكونات الحالة المنطقية محملة عليه, يمكن أن ينقلب مكون ‎dla‏ منطق-

‎False ‏إلى‎ OR

‏يمكن أن يكون لمكون حالة منطق-01ل8 (طبقاً لما هو موضح في الشكل 3%( مكون حالة واحد

‏فقط محمل عليه. ينقلب مكون ‎NOT-gGhic da‏ إلى ‎Lae False‏ تنقلب مكونات الحالة ‎٠‏ المحملة عليه إلى 116 . بخلاف ذلك, ‎Laie‏ تنقلب مكونات الحالة المحملة عليه إلى ‎False‏

‏ينقلب مكون حالة منطق-01ل! إلى ‎(True‏ عندما لا تكون مكونات الحالة المنطقية محملة عليه,

‏يمكن أن ينقلب مكون ‎dla‏ منطق ‎NOT-‏ إلى ‎False‏

‏يمكن أن يتضمن مكون حالة منطقي حالة منطقية. يمكن أن تتضمن حالات منطقية متنوعة

‏معاني متنوعة, على التوالي. سواء تم تحديد ‎of‏ الحالة المنطقية ‎True‏ يمكن تحديد ذلك وفقاً ‎١‏ لبيانات البروتوكول وبيانات وسط اللعبة الذي يطلب سلوك الذكاء الاصطناعي مطابق. على

‏سبيل المثال؛ يمكن أن يحدد مكون ‎Ala‏ منطقي ما إذا كان عامل الذكاء الاصطناعي حي, أو

‏يحدد ما إذا كان عامل الذكاء الاصطناعي في حالة سير, إلخ.

‏يمكن أن ينتقي مكون الانتقاء مكون سلوك لتنفيذه وفقاً لقاعدة (قواعد) ترشيح معينة. يمكن أن

‏يكون مكون الانتقاء محمل على مكون تصنيف, ويمكن أن يضم عدة مكونات سلوك محملة عليه, ‎٠‏ على سبيل المثال؛ طبقاً لما هو موضح في الشكل 1ه. يمكن أن يضم مكون التصنيف ‎se‏

‏مكونات انتقاء محملة عليه, على سبيل المثال؛ طبقاً لما هو موضح في الشكل ‎A‏

‏الشكل ‎٠١‏ يصور عملية تمثيلية لاستدعاء مكون الذكاء الاصطناعي وفقاً للنماذج المتنوعة التي

‏تم الكشف عنها. طبقاً لما هو موضح في الشكل ‎,٠١‏ في الخطوة ‎,10٠‏ يتم تنفيذ طريقة لاختبار

‏مكون الذكاء الاصطناعي. يمكن الإشارة إلى طريقة اختبار مكون الذكاء الاصطناعي باسم ‎Test‏

ال

في الخطوة 107, عندما يجتاز مكون الذكاء الاصطناعي ‎Test‏ يتم تنفيذ طريقة حساب مناظرة.

يمكن الإشارة إلى طريقة الحساب ‎Tick aul‏ عندما لا يجتاز مكون الذكاء الاصطناعي ‎Test‏

يمكن البحث عن مكون تالي وايجاده, ويمكن تنفيذ الخطوة ‎SU)‏

في الخطوة 107, يتم تكوين مهمة الذكاء الاصطناعي . لا يمكن سوى لمكون سلوك الذكاء

0 الاصطناعي أن يشكل مهمة الذكاء الاصطناعي . يمكن أن تولد مهام أخرى مهمة وهمية.

في الخطوة 104, يتم الحصول على نتيجة سلوك الذكاء الاصطناعي . يمكن إرسال نتيجة نمط

سلوك الذكاء الاصطناعي إلى خادم منطقة لعبة مناظرة عن طريق اتفاقية أو بروتوكول.

الشكل رقم ‎١١‏ يصور عملية تفاعلية تمثيلية بين مكونات الذكاء الاصطناعي والنظم الطرفية

‎peripheral systems‏ طبقاً لمختلف النماذج التي تم الكشف عنها. طبقاً لما هو موضح في ‎٠‏ الشكل ‎,١١‏ يمكن أن يؤدي تحويل الذكاء الاصطناعي إلى مكونات إلى تلبية احتياجات حساب

‏الذكاء الاصطناعي لألعاب متنوعة. عن طريق استقبال بروتوكولات التفاعل بين خادم منطق لعبة

‏ومستخدم عميل باستخدام خادم الذكاء الاصطناعي , يمكن أن يحسب نظام الذكاء الاصطناعي

‏مناظر نمط سلوكي لمستخدم مثالي ‎Wa‏ أو سلوك الذكاء الاصطناعي , ويرسل النمط السلوكي

‏لمستخدم مثالي حالياً أو سلوك الذكاء الاصطناعي إلى خادم منطق اللعبة عن طريق بروتوكولات ‎ve‏ التفاعل.

‏يمكن تهيئة خادم منطق اللعبة لتوفير خدمة منطق لعبة- لعب محدد لعدة عملاء, وتزامن بيانات

‏وسط اللعبة مع نظام الذكاء الاصطناعي مناظر على خادم الذكاء الاصطناعي , وطلق يطابق

‏سلوك الذكاء الاصطناعي (أي, سلوك الذكاء الاصطناعي يطابق بيانات وسط اللعبة), واستقبال

‏نتيجة العملية من خادم الذكاء الاصطناعي . على سبيل المثال؛ في مفتاح لعبة ‎Heroes‏ ‎game ٠‏ يمكن أن يكون خادم منطق اللعبة ‎MainSvr‏

‏يمكن أن يضم خادم الذكاء الاصطناعي أي نظم الذكاء الاصطناعي للألعاب المتنوعة محملة

‏عليه. يمكن تحميل كل نظام الذكاء الاصطناعي بمجموعة محددة من قاعدة الذكاء الاصطناعي

‏, ويمكن أن تحتفظ بالذاكرة أو تخزن مؤقتا تطابق بيانات وسط اللعبة. على سبيل المثال؛ في

‏مفتاح لعبة ‎(So Heroes game‏ أن يكون خادم الذكاء الاصطناعي 81573. على سبيل

‏ل

_ اذ المثال» يمكن أن يحتوي نظام الذكاء الاصطناعي واحد على واحدة أو أكثر من مجموعات قاعدة

Al يمكن استخدام طبقة الوصول إلى البيانات ‎(DataProxylmpl)‏ لتطبيق واجهة المستخدم للوصول لبيانات وسط اللعبة, ويمكن أن توفر خدمة البيانات للمكونات . يمكن تشكيل مجموعة قاعدة © الذكاء الاصطناعي بواسطة وتتضمن مكونات تصنيف (المستخدمة كفئات أساسية بعد تصنيف قاعدة الذكاء الاصطناعي ), مكونات انتقاء, مكونات سلوك, و/ أو مكونات الحالة. يمكن أن تتضمن مجموعة قاعدة الذكاء الاصطناعي المكونات المنظمة على هيئة بنية شجرية. بالرجوع إلى الشكل ‎,١١‏ يمكن أن تتضمن عملية تفاعل بين مكونات الذكاء الاصطناعي والنظم الطرفية الخطوات التالية. في الخطوة ‎,١‏ يزامن خادم منطق اللعبة بيانات وسط اللعبة مع نظام ‎٠‏ الذكاء الاصطناعي مناظر أو خادم الذكاء الاصطناعي عن طريق القابس. يمكن أن تتضمن آلية التزامن وضع التزامن التام أو وضع التزامن التزايدي. في الخطوة ‎,١‏ يطلب خادم منطق اللعبة تطابق حالي لسلوك الذكاء الاصطناعي من خادم الذكاء الاصطناعي . في الخطوة ‎Y‏ «, يحدد خادم منطق اللعبة مكان نظام الذكاء الاصطناعي مناسب . في الخطوة 4, يجد نظام الذكاء الاصطناعي مجموعة قاعدة الذكاء الاصطناعي مناظرة وفقاً ‎Vo‏ لأمر طلب بروتوكول حالي. في الخطوة *, تجد قاعدة الذكاء الاصطناعي مكون تصنيف مناظر وفقاً لبيانات أمر طلب البروتوكول الحالي. في الخطوة 7, يحاول مكون التصنيف أن يطابق بيانات أمر طلب البروتوكول الحالي مع مكونات سلوك تحت تأثير مكون انتقاء متنوع. في الخطوة 7, يتم تطابق مكونات السلوك باستخدام مكونات الحالة. ‎(True ‏في الخطوة 8, تحدد مكونات الحالة ما إذا كان مكون الحالة الحالي يجتاز (أي, يعود إلى‎ ٠ ‏وفقاً لبيانات أمر طلب البروتوكول الحالي, وبتوفير طبقة الوصول إلى البيانات التي تسفسر عن‎ ‏محمل على مكون‎ Alla ‏مكون‎ Alla ‏اللعبة الحالي. في الخطوة 4, عندما تجتاز‎ das ‏بيانات‎ ‏سلوك, يتم فحص مكون السلوك بواسطة مكونه الحالي (أي, مكون الانتقاء ), عن طريق وضع‎ ‏أقصى وزن وضع انتقا ءِ عشوائي , وضع انتقا ءِ تتابعي أو أية أوضاع مناسبة أخرى.‎ oan) ‎t44¢

اج اذ بمقدور مكون الانتقاء بالتالي أن ينتقي مكون سلوك أمثل ويقدم مكون السلوك ‎Ji)‏ إلى نظام الذكاء الاصطناعي . في الخطوة ‎,٠١‏ ينفذ نظام الذكاء الاصطناعي مكون السلوك الحالي الأمتل ويرسل نتيجة التنفيذ إلى خادم الذكاء الاصطناعي . في الخطوة ‎,١١‏ يرسل خادم الذكاء الاصطناعي النتيجة (أي, 0 نتيجة العملية) إلى خادم منطق اللعبة عن طريق القابس. يمكن تنفيذ جزء أو جميع الخطوات في الطرق ‎Ty‏ لنماذج متنوعة باستخدام مكونات مادية, أو استخدام برامج/برمجيات لتوجيه المكونات المادية ذات الصلة. يمكن تخزين البرنامج /البرمجيات في وسط تخزين مقروء بالحاسب الآلي غير انتقالي يتضمن, على سبيل المثال؛ ‎ROM/RAM‏ ‏قرص مغنطيسي, أو قرص ضوئي, إلخ. ‎٠‏ النماذج التي تم الكشف عنها في الطلب الحالي تمثيلية فقط. ستكون التطبيقات؛ والمزاياء والبدائل, أو التعديلات, أو المكافئات الأخرى على النماذج التي تم الكشف ‎ie‏ واضحة لأولئك المتمرسين في المجال ويقصد منها أن تكون متدرجة في مجال الكشف الحالي. قابلية التطبيق الصناعي والتأثيرات المميزة بدون تقييد أي مجال لعنصر الحماية و/ أو المواصفة, يتم إدراج الأمثلة على قابلية التطبيق ‎١‏ الصناعي والتأثيرات ‎shed)‏ للنماذج التي تم الكشف عنها للأغراض التوضيحية. يمكن أن تكون ‎(Jala‏ أو التعديلات؛ أو المكافئات للحلول الفنية للنماذج التي تم الكشف عنها واضحة لأولئك المتمرسين في المجال ويمكن إدراجها في هذا الكشف. يمكن استخدام الطرق , والجهازء وخادمات الذكاء الاصطناعي في تنوع من تطبيقات الحاسب ‎SY‏ . يمكنك أن تتضمن تطبيقات الحاسب | ‎a‏ أي برامج تطبيق تتضمن تكنولوجيا الذكاء ‎٠‏ الاصطناعي . يمكن أن تتضمن برامج التطبيق, ولكن ليس على سبيل الحصر, ألعاب, صفقات على الشبكة, وتعليم تفاعلي بمساعدة الحاسب ‎SY)‏ ‏باستخدام الطرق, والجهاز, وخادمات الذكاء الاصطناعي وفقاً للنماذج المتنوعة التي تم الكشف عنها, يمكن إيجاد نظام الذكاء الاصطناعي المناظر لمميز تطبيق من عدة نظم الذكاء ل

ل

الاصطناعي مسبقة التضبيط. يمكن إيجاد مكون تصنيف المناظر لرسالة إخطار من نظام الذكاء

الاصطناعي المناظر لمميز التطبيق. يمكن الحصول على مكون سلوك يطابق بيانات وسط

حالي عن طريق مكون التصنيف المناظر لرسالة الإخطار. يمكن تحديد سلوك الذكاء الاصطناعي

بناء على مكون السلوك يطابق بيانات الوسط الحالي. وبالتالي؛ لا يعد سلوك الذكاء الاصطناعي © بحاجة بعد ذلك إلى تحديده عن طريق رمز التشغيل. يمكن تحديد سلوك الذكاء الاصطناعي

مباشرة بتحديد مكون سلوك الذكاء الاصطناعي من عدة مكونات تشكل نظام الذكاء الاصطناعي

‎٠‏ يمكن تبسيط العملية. بالإضافة إلى ما سبق؛ يمكن تحقيق عملية التحديد بدون استخدام سلوك

‏الذكاء الاصطناعي خادم منطق التطبيق . وبالتالي؛ يمكن تحسين سرعة تشغيل برنامج التطبيق,

‏ويمكن تزويد المستخدمين بخبرة التشغيل المطلوبة.

Claims (1)

1. الا عناصر الحماية ‎-١‏ طريقة لتحديد نمط سلوك الذكاء الاصطناعي ‎determining an artificial intelligence‏ ‎(Al)‏ تشتمل الطريقة على: استقبال أمر يطلب بروتوكول مُرسل بواسطة خادم منطق التطبيق ‎application logic server‏ حيث يحتوي أمر يطلب البروتوكول على مميز تطبيق ‎application identifier‏ , رسالة إخطار ‎notification message ©‏ , وبيانات وسط ‎environment data‏ حالي: العثور, من مجموعة من نظم الذكاء الاصطناعي ‎artificial intelligence system‏ مسبقة الضبط, على نظام الذكاء الاصطناعي مناظر لمميز التطبيق, حيث يتكون نظام الذكاء الاصطناعي بواسطة مجموعة مسبقة الضبط من المكونات, مجموعة مسبقة الضبط من المكونات تضم واحد أو أكثر من مكونات التصنيف ‎classifying component‏ : ‎٠‏ العثور, من نظام الذكاء الاصطناعي مناظر لمميز التطبيق, على مكون تصنيف مناظر لرسالة الإخطار, حيث يتم تحميل مكون التصنيف بمكون سلوكي ‎behavior component‏ واحد على الأقل: الحصول, من مكون التصنيف المناظر لرسالة الإخطار, على مكون سلوكي مطابق لبيانات وسط التيار : و ‎Vo‏ تحديد نمط سلوك الذكاء الاصطناعي استناداً إلى المكون السلوكي المطابق لبيانات وسط التيار الذي تم الحصول عليه. "- الطريقة وفقاً لعنصر الحماية ‎,١‏ حيث, قبل العثور على نظام الذكاء الاصطناعي المناظر لمميز التطبيق من مجموعة من نظم الذكاء الاصطناعي ‎artificial intelligence system‏ ‎Ye‏ مسبقة الضبط, تشتمل الطريقة علاوة على ذلك على: تغليف الشفرة لتحقيق وظائف محددة في المكونات لتحقيق الوظائف المحددة, حيث تشتمل المكونات لتحقيق الوظائف المحددة على انتقاء المكونات, مكونات الحالة, ومكونات السلوك: انتقاء مجموعة من مجموعات المكونات من المكونات لتحقيق الوظائف المحددة, وتهيئة مكون تصنيف لإدارة مكون لكل مجموعة من مجموعة من مجموعات المكونات: و تكوين نظام الذكاء

   م الاصطناعي واحد يضم كل مجموعة من مجموعة من مجموعات المكونات ومكون التصنيف لإدارة مكون لكل مجموعة, ونظام الذكاء الاصطناعي واحد مناظر لبرنامج تطبيقات واحد: الحصول على مجموعة من نظم الذكاء الاصطناعي ‎artificial intelligence system‏ المناظرة لمجموعة من برامج التطبيقات ‎.application programs‏ ‎o‏ ‏¥- الطريقة وفقاً لعنصر الحماية ‎TY‏ حيث مكون التصنيف لإدارة مكون لكل مجموعة من المكونات يتم تحميله بمكون انتقاء ‎selecting component‏ واحد على الأقل أو مكون حالة ‎condition component‏ واحد على الأقل انتقاء مكون لمكون انتقاء ‎selecting‏ ‎component‏ واحد على الأقل يتم تحميله بمكون سلوكي ‎behavior component‏ واحد على ‎٠‏ الأقل: و مكون ‎(Sole‏ لمكون سلوكي واحد على الأقل يتم تحميله بمكون حالة واحد على الأقل. ¢— الطريقة ‎lad,‏ لعنصر الحماية ‎,١‏ حيث يشتمل الحصول على مكون سلوكي ‎behavior‏ ‎component‏ مطابق لبيانات وسط التيار من مكون التصنيف المناظر لرسالة الإخطار على : فحص مجموعة من مكونات الحالة المُحملة في مكون التصنيف المناظر لرسالة الإخطار, لتحديد ‎Vo‏ مكون حالة ‎condition component‏ واحد على الأقل مطابق لبيانات وسط التيار :

   تنشيط مكون سلوكي واحد على الأقل مُحمل بمكون حالة واحد على الأقل مطابق لبيانات وسط

   التيار: و

   انتقاء, باستخدام مكون انتقاء ‎selecting component‏ مُحمل بمكون سلوكي واحد على الأقل,

   مكون سلوكي مطابق لبيانات وسط التيار من مكون سلوكي واحد على الأقل, استناداً إلى قاعدة ‎٠‏ تصفية ‎filtering rule‏ .

   ‎—o‏ الطريقة وفقاً لعنصر الحماية ؛, حيث قبل استقبال أمر يطلب البروتوكول مُرسل بواسطة خادم

   ‏منطق التطبيق ‎application logic server‏ , تشتمل الطريقة علاوة على ذلك على:

   ‏استقبال جميع بيانات وسط ‎environment data‏ برنامج التطبيقات المتزامنة مع خادم منطق ‎Yo‏ التطبيق ‎application logic server‏ : و

   +4 حيث يشتمل فحص مجموعة من مكونات الحالة المُحملة في مكون التصنيف المناظر لرسالة الإخطار لتحديد مكون حالة ‎condition component‏ واحد على الأقل مطابق لبيانات وسط التيار على : العثور, بين جميع بيانات وسط ‎environment data‏ برنامج التطبيقات, على بيانات وسط ‎z= environment data ©‏ التطبيقات المناظرة لمكون حالة واحد على الأقل لمجموعة من ‏مكونات الحالة, وتحديد ما إذا كانت بيانات وسط التيار تفي ببيانات وسط برنامج التطبيقات ‏المناظرة لمكون حالة واحد على الأقل لمجموعة من مكونات الحالة: وعندما تفي بيانات وسط ‎lal)‏ ببيانات وسط برنامج التطبيقات المناظرة لمكون ‎Alla‏ واحد على الأقل لمجموعة من ‏مكونات الحالة, تحديد مكون حالة واحد على الأقل لمجموعة من مكونات الحالة المتوافقة مع ‎Ye‏ بيانات وسط التيار في صورة مكون حالة ‎condition component‏ واحد على الأقل مطابق

   ‎. current environment data ‏لبيانات وسط التيار‎ ‎-7١‏ جهاز لتحديد نمط سلوك الذكاء الاصطناعي , يشتمل على وحدة استقبال تمت تهيئتها ‏لاستقبال أمر يطلب بروتوكول مُرسل بواسطة خادم منطق التطبيق ‎application logic server‏ ‎Vo‏ , حيث يحتوي أمر يطلب البروتوكول على مميز تطبيق ‎application identifier‏ , رسالة إخطار ‎notification message‏ , وبيانات وسط 0818 ‎environment‏ حالي: وحدة إيجاد تمت ‏تهيئتها للقيام بما يلي العثور, من مجموعة من نظم الذكاء الاصطناعي ‎artificial intelligence‏ ‏01 -مسبقة الضبط, على نظام الذكاء الاصطناعي مناظر لمميز التطبيق, حيث يتكون ‏نظام الذكاء الاصطناعي بواسطة مجموعة مسبقة الضبط من المكونات, تشتمل مجموعة مسبقة ‎٠‏ الضبط من المكونات على واحد أو أكثر من مكونات التصنيف ‎classifying component‏ : و ‏العثور, من نظام الذكاء الاصطناعي مناظر لمميز التطبيق, على مكون تصنيف مناظر لرسالة ‏الإخطار, حيث يتم تحميل مكون التصنيف بمكون سلوكي ‎behavior component‏ واحد على ‏الأقل: ‏وحدة الحصول تمت تهيئتها للحصول, من مكون التصنيف المناظر لرسالة الإخطار, على مكون ‎Yo‏ سلوكي مطابق لبيانات وسط التيار ‎current environment data‏ ;

   مو

   ووحدة تحديد تمت تهيئتها لتحديد نمط سلوك الذكاء الاصطناعي استناداً إلى المكون السلوكي

   المطابق لبيانات وسط التيار الذي تم الحصول عليه.

   encapsulating ‏يشتمل علاوة على ذلك على وحدة تغليف‎ ,١ ‏جهاز وفقاً لعنصر الحماية‎ -١ ‏تمت تهيئتها لتغليف شفرة لتحقيق وظائف محددة في المكونات لتحقيق الوظائف‎ module ©

   المحددة, حيث تشتمل مكونات تحقيق الوظائف المحددة على انتقاء المكونات, مكونات الحالة,

   ومكونات السلوك:وحدة التهيئة ‎configuring module‏ .تمت تهيئتها لانتقاء مجموعة من

   مجموعات المكونات من المكونات لتحقيق الوظائف المحددة, وتهيأة مكون تصنيف لإدارة مكون

   لكل مجموعة من مجموعة من مجموعات المكونات: و

   ‎٠‏ وحدة التكوين والحصول ‎forming—and-obtaining module‏ تمت تهيئتها للقيام بما يلي: تكوين نظام الذكاء الاصطناعي واحد يضم كل مجموعة من مجموعة من مجموعات المكونات ومكون التصنيف لإدارة مكون لكل مجموعة, نظام الذكاء الاصطناعي واحد مناظر لبرنامج تطبيقات واحد: والحصول على مجموعة من نظم الذكاء الاصطناعي ‎artificial intelligence‏ 0 مناظرة لمجموعة من برامج التطبيقات ‎.application programs‏

   ‎yo ‏جهاز وفقاً لعنصر الحماية 7, حيث مكون التصنيف لإدارة مكون لكل مجموعة من المكونات‎ -4 condition ‏واحد على الأقل أو مكون حالة‎ selecting component ‏يتم تحميله بمكون انتقاء‎ ‏واحد على‎ selecting component ‏واحد على الأقل:انتقاء مكون لمكون انتقاء‎ component ‏واحد على الأقل: و‎ behavior component ‏يتم تحميله بمكون سلوكي‎ Ja

   ‎Ye‏ مكون سلوكي ‎behaviorcomponent‏ لمكون سلوكي واحد على الأقل يتم تحميله بمكون حالة واحد على الأقل.

   ‏4- جهاز وفقاً لعنصر الحماية 1, حيث تشتمل وحدة الحصول على وحدة فحص تمت تهيئتها لفحص مجموعة من مكونات الحالة المُحملة في مكون التصنيف المناظر لرسالة الإخطار,

   ‎YO‏ وحدة تحديد تمت تهيئتها لتحديد مكون حالة ‎condition component‏ واحد على الأقل مطابق لبيانات وسط التيار ‎current environment data‏ ;

   gy ‏واحد على الأقل‎ behavior component ‏وحدة تنشيط تمت تهيئتها لتنشيط مكون سلوكي‎ ‏التيار : و‎ environment data ‏مُحمل بمكون حالة واحد على الأقل مطابق لبيانات وسط‎ ‏مُحمل بمكون‎ selecting component ‏وحدة انتقاء تمت تهيئتها لانتقاء, باستخدام مكون انتقاء‎ behavior component ‏واحد على الأقل, مكون سلوكي‎ behavior component ‏سلوكي‎ ‎behaviorcomponent ‏التيار من مكون سلوكي‎ environment data ‏مطابق لبيانات وسط‎ © . filtering rule ‏واحد على الأقل, استناداً إلى قاعدة تصفية‎ ‏علاوة‎ receiving module ‏جهاز وفقاً لعنصر الحماية 9, حيث تمت تهيأة وحدة الاستقبال‎ -٠ ‏برنامج التطبيقات‎ environment data ‏على ذلك للقيام بما يلي :استقبال جميع بيانات وسط‎ ‏و وحدة تحديد تمت تهيئتها‎ : application logic server ‏المتزامنة مع خادم منطق التطبيق‎ ٠ ‏للقيام بما يلي:العثور, من جميع بيانات وسط برنامج التطبيقات, على بيانات وسط برنامج‎ ‏واحد على الأقل لمجموعة من‎ condition component dla ‏التطبيقات المناظرة لمكون‎ ‏مكونات الحالة, وتحديد ما إذا كانت بيانات وسط التيار تفي ببيانات وسط برنامج التطبيقات‎ ‏المناظرة لمكون حالة واحد على الأقل لمجموعة من مكونات الحالة: و عندما تفي بيانات وسط‎ ‏واحد على الأقل لمجموعة من مكونات‎ Alla ‏التيار ببيانات وسط برنامج التطبيقات المناظرة لمكون‎ ١ ‏لحالة, تحديد مكون حالة واحد على الأقل لمجموعة من مكونات الحالة المتوافقة مع بيانات وسط‎ current ‏في صورة مكون حالة واحد على الأقل مطابق لبيانات وسط التيار‎ lal . environment data ‏لتحديد نمط سلوك‎ artificial intelligence server ‏خادم الذكاء الاصطناعي‎ -١١ Yo ‏يشتمل على جهاز‎ , artificial intelligence ‏الذكاء الاصطناعي‎ determining behavior .٠١-7 ‏طبقاً لأي من عناصر الحماية‎

   ‎SEER RRA EEE‏ ا ‎i‏ ا ‎BS‏ عب % ا ‎JESS‏ ‎A H‏ ل ‎[ERA SA‏ ‎RE ks i‏ 2 و ‎Hy 1 1 i‏ ا 0 0 : ‎H‏ - ا ‎oat 2 LT & UO‏ 3 ‎i H‏ = & 0 2 الهم با ‎a Vi CE‏ : 1 0 م ممه ا وا ا ‎i‏ 0 ! % 7 وم ‎a‏ )22( ‎om "١ 5 poten | Pk i‏ ‎LE H‏ { ااا 1 ‎Bed‏ = ‎i ™ \ I‏ ,5 = ف ‎x Ad H‏ § § ال ‎oe‏ ‎pt‏ ال ا ‎I I PE R‏ ‎Axx JST Jy JOE ERIE 0‏ ا ‎oo‏ ا 3" > 05 ‎AN HE‏ ل ‎vi =‏ يا اج ...ا 3< & ‎Eee SOE‏ = ال_ة الب 1 ‎a]‏ ‎Nt PAARL JET =‏ ‎il‏ اا امس سي ‎fo‏ ا ل ب" & ‎fre‏ ¥ أ 5 الدع ‎x, & A &‏ التجيي يبي 3 0 ‎prey‏ مر يب

   85 .0 ‎RS‏ ‏شكل ‎١‏

   4ح ا ‎Cor‏ ‎Lal‏ ‏شكل ¥

   Tat Yo ¥ ter ‏ا‎ 4 ‏م ا‎ ‏شكل ؟‎

   اج _ . ا ‎eee‏ ل 0 لإ ا اج لأسي > ‎Ne + itd Ee ot a Ye‏ & ‎Hy H of +‏ 4 ا ‎i am oc) i EE‏ ‎E 0 bY 0 0 4‏ للد ال ‎NS NT‏ ‎eT‏ : د الي سر : ا لمجت وها المي : : ‎s 3‏ 8 7 اله ْ لج 8 ‎Boel‏ يأ الات اي : ‎TA i RY &‏ > 7 : ‎Be‏ | ا ا 1 ا ااي حصن : & ‎TY‏ ‏¥ د ؟ 5 : ا : الل : ات > م م ‎TR i‏ ‎i ji EY‏ صرح 4 { ‎RE As‏ § حي 0 ‎rx‏ 3 مني ‎NEY JER‏ ,5 ا ‎R Ny‏ ب ا 0 3 § ‎H ; Lash! 0‏ ‎ed‏ ا نب اا 8 د > ب ّ أ ‎Tg,‏ با ‎Rt‏ 3 ‎EE }‏ ‎eee‏ ‏م ‎$j‏ ‏شكل + ب ب

   —¢1— pg Ee 3 ‏وخ‎ ‎ٍ LET EWE * ‏شكل‎ ‎PE ‎ot ‎r te ¥ JE Tv £ xf ‏#حقي‎ ‏اح‎ ‏ل‎ * x 7 ١ ‏شكل‎

   ١- ‏ع‎ ‏ال‎ ‎4 ‏دحتم‎ ‏تش‎ ‏مغ‎ ‎٠ ‏شكل‎ ‏ااي ب‎ ‏ب‎ TTT ١ ‏حص‎ TORT : f : ٍّ ‏سس = ا ض‎ 0 — 7 ves | IR HI ‏امت‎ R. oven oF AN ue ove 1 : i ‏اس‎ i ‏م‎ EE 1 ne % ven 0 ‏القت إ!‎ I 0 ‏جم | للت27‎ ‏ووم بلس ا‎ 1 ‏شكل م‎ ‏ل‎

   ِ ها ا 0 لي د مسي ‎i 3‏ { ‎ia‏ % % 3 = 5 ا ا & ‎EN‏ ‏ب عن اج اس الا ‎NW 3‏ 1 ‎Na‏ الاي 4 ‎More‏ ا . # ‎a‏ ا تي ا 0 > §

   :. 1 لاج 0 ‎pe]‏ 0 { ‎EY & =‏ ااا ا نر .0 ‎Fe,‏ ‏ب ب ااي ص % > ‎N 1‏ ‎ES $‏ ‎Xe 8‏ ‎rms‏ ‏شكل ؟! ‎ot EW 2‏ ‎J Fomomas‏ ‎OA $ %‏ 0% & ,3 ل 2 ‎i‏ ‎Sing } N &‏ = ‎EN iM‏ :0 5 ‎isi You oe ¥‏ ل ‎Se‏ 5 ‎i ES Fg, :‏ ‎H de 3 Ng‏ ‎H 3 3 8‏ 8 ل ا ‎SUN :‏ \ ‎gos‏ ا اللي ‎a‏ ‏ال 0 الس واي 3 ا ‎Nr‏ ‏0 : 8 ‎N‏ 1 ‎Ny‏ : 8 3 & ب ‎ree‏ ‎de‏ : 0 ‎ry‏ ‎PIR‏ ‎Ny‏ § حلي ‎rad B %‏ ‎FE SR 3 N‏ ‎NN &‏ ب ‎oo‏ ‏ا ااا ‎oe ose‏ ; 5 ىق ‎OCT ١١‏ 3 ا 0 الخ 1 ‎nn A 3‏ 1 ‎Qing 0: &‏ 7" ‎pe‏ . الي ‎on‏ ‎BE nn 3, saan‏ ب جني وخا + اعد ال الج ‎SER‏ ‏ا ‎x‏ { & 1 & 5 ‎in &‏ ‎EEE‏ ‏جل ‎k‏ 8 1 ‎Tro‏

   7 4 ‏ايه‎ 5 ‏اب‎ ‎pms, ‎§ % Je ‏ماد‎ ‎8 RY EEE ES. 8 ‏ب ال‎ BR) Sl, ‏اا‎ 5 =, S&F ong i Ne, Eo N & ‏بحسي‎ 7 & Fass ‏شكل 4 د‎ ‏مك8‎ ; Aa X J oe He

   # . { 3 1 4 3 & “Ne od ‏لاطا‎ ‎5 ‏.و‎ ‎oF ‎8 A ¥ a ‏ب‎ ‎§ & > EEN 3 EN § § ‏ا ممما‎ CG § ‏الس‎ ‎8 ‏كد 5# ا ا‎ 0 ‏الس سين‎ T, ‏ا‎ > ‏اا‎ li 0 E & ¥ Na, oF § “mais § ) N ER EE Yawk Fou § ERT § Bh AS ¥ wt Ey § : 1 ‏ال‎ 1 ‏ال __ ص‎ 3 en 8 i 1s i pe Lox od J ‏م‎ > 3 1 8 0: ‏ب‎ ‏ل‎ ‏لت‎ 1 2 J ‏مرج‎ ks ¥ J ‏الأ‎ ‎8 ‏سس‎ 5 Bo aed 5 ‏لاص‎ t Po § 8 oe es § BS RN & Yow § —————— 8 2 > wr nN 3 ‏ل‎ ‎8 ‏ب اا‎ § ‏نحط‎ ‎§ ‎8 ‎0 ‏#نه اللي #حب ا‎ py & § JU A > EN i 0 ‏د‎ ‏بس"‎ 8 Boni i WN E EN a Ha ‏شكل 1و‎

   _ Qo = SS : \ : ‏ل‎ be IE EEE i ot Tg A i = Fn ‏م‎ ‎Ha a : ‏ا اا‎ ©» 3 2 Tn 0 aa 3 ON aim a

   3 ٍ 3 8 : ‏ا‎ ‎: ‏ا‎ ‎: ERE : 8 : 83 : ENS NS ‏جح بن‎ ‏ا‎ ‎3 Ei NS N EN 1 ‏ا‎ ‎0" ‏ا‎ ‎1 ‏ا‎ ‎3 SR 3 Ny ‏ب‎ ROS WN 8 EN aN § RN 7 ‏اق اس‎ # : ‏م‎ ‎i EN R BN 8 EN 3 BEN 3 8 ‏ا#ا >>> صن س_ ص سح سج‎ ‏اي برلا‎ ٠١ ‏شكل‎

   _— \ جم ندا ‎i SLL LN‏ لا ‎RAL‏ ‏مج ‎i vet Ig‏ ‎Nd Ra hd‏ مز ماه ‎HE 1‏ لقي ‎i‏ ‏تاليا جب امتح د ال ‎REE‏ ‏: ب الي اخ“ 0 ‎Ld] 2‏ 87 5 3 ‎H E) N‏ ; و 0 ‎Ef‏ \ ‎head | . = £‏ اب اد ا لي 1 ان ‎S I‏ ا - ‎hl Pn‏ م ‎ad 1‏ ا 3 0 ‎i ba‏ ‎LK A et ]‏ } 7 إٍْ ‎REAL T‏ ‎Yet‏ الست 7 ‎Sal rg‏ سيد —— 1 ™ £ ‎i 4: JE oa oth ed‏ 3 { ‎i IS‏ ال ا 1 و ب ‎i & Semis Y‏ 0 م ‎to RE Sr‏ ا ‎i FEL EE SS‏ ‎eid Fa Rail‏ 1 م اث ‎٠.‏ 1 2 : 1 ‎Jf‏ ا ا ا ‎i 7 J‏ ‎Foes 2‏ ‎J‏ إٍْ 1 ‎ttt /‏ ا / ‎I + LE‏ 1 ‎I‏ بس ض ‎Nr‏ ‏شكل ‎٠١‏

   مدة سريان هذه البراءة عشرون سنة من تاريخ إيداع الطلب وذلك بشرط تسديد المقابل المالي السنوي للبراءة وعدم بطلانها أو سقوطها لمخالفتها لأي من أحكام نظام براءات الاختراع والتصميمات التخطيطية للدارات المتكاملة والأصناف النباتية والنماذج الصناعية أو لائحته التنفيذية صادرة عن مدينة الملك عبدالعزيز للعلوم والتقنية ؛ مكتب البراءات السعودي ص ب ‎TAT‏ الرياض 57؟؟١١‏ ¢ المملكة العربية السعودية بريد الكتروني: ‎patents @kacst.edu.sa‏