請求の範囲
【請求項１】
吉野システムを使って、恋愛とかについて、曖昧な情報をハンドルする人工知能・コンピューティング・システム。
【請求項２】
量子・コンピュータを使って、曖昧な情報をハンドルする人工知能。
【請求項３】
図面、要約書、明細書によって示唆さる、システム。
【請求項４】
請求項１において、図面、要約書、明細書によって示唆さる、システムのプロセスを特徴とするプロセス発明。
【請求項５】
源からビームを放出させ、前記ビームをＸ軸、Ｙ軸、Ｚ軸の方向に時空情報間的に複数のバーチュアル・ポイントを分布させて、３次元像を作る。
【請求項６】
請求項５において、前記複数のバーチュアル・ポイント表示手段は、
１） バーチュアル・ポイント走査手段
１−１）ビーム走査手段
１−２）３次元化手段
２） バーチュアル・ポイント分布手段
２−１）ソース・ビーム拡張手段
２−２）ソース・ビーム屈折手段
から構成される。
【請求項７】
以下の構成物の組み合わせを有する人工知能システム。
［１０］成り立っているリアル・タイムのスペースの３つの次元の仮想目的をつくる装置
ａ）ｖ１）ａコンピュータ手段から成るコンピューティング手段
ｉ）ｘ軸生成手段から成る前記仮想目的手段の先駆者を生成することから成るｖ１）ａ第１のステップを含んでいる制御手段ｂ）ａ身体検査手段のｖ２）ａ組合せ
ｉｉ）ｙ軸生成手段
ｉｉｉ）ｚ軸生成手段
中間のステップが光学のレンズから成るｉ）ａレンズ手段から成る前記仮想目的の前記先駆者の位置を変えることで成るということを意味するｖ２）ａ、
光学のレンズ（音響水晶のレンズから成る焦点可変のレンズ手段）の組合せ
動物の接眼レンズ、
そして、光学のレンズおよび音響結晶の組合せおよび動物は、レンズおよび組合せを見る。
ｉｉ）前記レンズ手段の組合せ
ｉｉｉ）皿および反対方向リングから成るコンテナ手段は、内部が反映している材料手段（例えば銀のプラスチック、銀および金）である皿を形づくった。
Ｖ３）ａ最終版ステップは、前記レンズ手段によって前記仮想目的の前記先駆者の大きさを変えることから成ることを意味する。
［１１］手段およびｙ軸生成手段を生成している前記ｘ軸が例えばｘ−ｙイメージ生成手段から成る請求項［１０］の装置
ａ）レーザー光線から成る光線手段の経路をイメージをつくるようにするミラーから成る反射体手段の移動のｖ１）ａ組合せから成る光線ディスプレイ手段。
レンズ手段ｂ）ａ液晶ディスプレイを使用している焦点の変化のＶ２）ａ組合せは液晶（ｃ）ａテレビがテレビで成るということを意味する液晶ディスプレイ）から成ることを意味する。
そして、手段を発しているモニタｄ）ａ電子が装置を発している電子−光子から成る。
［１２］そこにおいて、前記［１０の］ｚ軸生成手段が成る請求項の装置
ａ）ミラー、反射する液体、反射する固体、反射するガスから成る反射体手段。
ｂ）プラスチック・シートから成る回析している材料手段、格子、液晶、フィルム、写真フィルム、ガラス、ミラー、回析する液体、波紋を起こされた表層についての意見のための回析する液体、回析する固体、回析するガス、スペースの凝結違いのための回析するガスおよび時間。
ｃ）半ば透明なプラスチック・シート、非透明なプラスチック・シート、半ば透明なガラス製のプレート、非透明なガラス製のプレート、光学のレンズ、液晶、音響結晶から成る拡散器手段
ｄ）プラスチック・シート、ガラス製のプレート、光学のレンズ、液晶および音響結晶から成る中心的なイメージ・エミッタ手段。
ｅ）音響水晶のレンズから成る光学的レンズて焦点可変のレンズ手段から成る前記レンズ手段、
動物の接眼レンズ、
そして、光学のレンズおよび音響水晶で動物の接眼レンズの組合せ
［１３］前記コンピュータが成ることを意味する請求項［１０］の装置
ａ）パソコン
ｂ）スーパー・コンピュータ
ｃ）中央処理ユニットを有する装置
ｄ）いかなる論理計算機も
ｅ）いかなるあいまいで神経論理計算機も
［１４］コンピュータ制御から成る前記制御手段が成ることを意味する請求項［１０］の装置
ａ）出力された制御手段
ｂ）入力制御手段
ｃ）知的制御手段
［１５］前記出力された制御が成ることを意味する請求項［１４］の装置
ａ）パルス幅方法制御
ｂ）アナログ・コンバータに対するデジタルおよびデジタル・コンバータ制御に対するアナログ
ｃ）制御
ブラシ不要のモーター、ブラシ・モーター、超音波のモーター、プラスチック・モーター、平面モーター、磁石を有するコイル・ボディから成るｖ２）ａソレノイド手段、コイルを有するコイル・ボディ、磁石を有する鉄のような強磁性の材料を有するコイル・ボディ、液晶ディスプレイから成る強磁性の材料（例えば電圧が印加ｖ４）ａ液晶でありえる音響レンズから成る音響レンズ手段が意味するコイルｖ３）ａｎを有する鉄）を有するコイル・ボディから成るｖ１）ａモーター手段（液晶シート、液晶材料、ロボット手２）ａスピーカを操作しているｖ１）ａから成る超音波ｇ）ａｎ出力装置手段のための電磁気の波ｆ）ａｎエミッタのための赤外線ｅ）ａｎエミッタのための光学のレンズｄ）ａｎエミッタの組合せの液晶モニタｖ５）ａレンズ変動）
ｖ３）ａ液晶ディスプレイｖ４）ａ輸送手段（例えばロボット足および車輪ｖ５）ａコンピュータ）
［１６］前記入力制御が成ることを意味する請求項［１４］の装置
ａ）パルス幅方法制御
ｂ）アナログ・コンバータに対するデジタルおよびデジタル・コンバータ制御に対するアナログ
ｃ）ｖ１）ｉｎｆｒａｒｅｄ光線探知器ｖ２）ｅｌｅｃｔｒｏ−磁気波探知器ｖ３）ｕｌｔｒａｓｏｕｎｄ探知器から成る入力装置
手段の制御
ｖ４）ｖｉｓｉｏｎ探知器
ｖ５）ｖｏｉｃｅ探知器
ｖ６）ｊｏｙｓｔｉｃｋ
ｖ７）ｍｏｕｓｅ
ｖ８）ｖｉｒｔｕａｌ現実手袋
ｖ９）ｄｒｉｖｉｎｇハンドル
ｖ１０）ｐａｄコントローラ
ｖ１１）ｓｎｏｗｂｏａｒｄ、スキーをする、ＸＩによるＩ）のスケートボードｖ１２）ａｎｙ組合せ）
［１７］前記知的制御が成ることを意味する請求項［１４］の装置
ａ）ｖ１）ｎｅｕｒａｌネットワークが意味する論理的意思決定プロセス手段
ｖ２）ｅｘｐｅｒｔシステム装置
ｖ３）ｆｕｚｚｙ論理システム装置ｖ４）ａｒｔｉｆｉｃｉａｌ知能システム装置ｖ５）ｇｅｎｅｒａｌデシジョンツリー・システム装置ｖ６）ｈｙｐｏｔｈｅｓｉｓスペース・システム装置ｖ７）ｉｎｄｕｃｔｉｏｎおよび差し引きシステム装置ｖ８）ｓｅｌｆおよび教示している知っているシステム装置
［１８］前記ニューラル・ネットワークが成ることを意味する請求項［１７］の装置
ａ）ユーザから理解して、学んで、命令およびニーズを判断するｖ１）ａ人工の神経単位から成る人工のニューラル・ネットワークは、成ることを意味する
ｉ）装置を学んでいる視覚の入力
ｉｉ）装置を学んでいる音声入力
ｉｉｉ）装置ｖ２）ａｒｔｉｆｉｃｉａｌ脳を学んでいる物理的な入力
ＩＩＩ）人工の審判しているコンピュータ
ＩＶ）人工的につくられた生物学的意思決定装置
ｂ）ｖ１）ｈｕｍａｎ存在のような自然のニューラル・ネットワーク
ｖ２）ｄｏｌｐｈｉｎｓ
ｖ３）ａｎｉｍａｌ脳
［１９］ユーザが成ることを伝えることができる知的システム
ａ）ｖ１）ｉｎｆｒａｒｅｄ光線探知器ｖ２）ｅｌｅｃｔｒｏ−磁気波探知器ｖ３）ｕｌｔｒａｓｏｕｎｄ探知器から成る入力装置手段
スピーカのようなｖ４）ｖｉｓｕａｌイメージ探知器ｖ５）ｅａｒ手段およびビデオ・カメラおよびコンピュータ・カメラｖ７）ｓｅｎｓｏｒ手段（例えば写真センサ、熱センサ、タッチ・センサ、分野センサ、音センサ、視覚のセニョール、位置センサ、オリエンテーション・センサ）のような音声探知器ｖ６）ｅｙｅ手段は、センサ、加速センサおよびｉ）ｍｏｕｓｅから成る引力センサｖ８）ｃｏｍｐｕｔｅｒ−入力手段の速度を上げる
ｉｉ）ジョイスティック
ｉｉｉ）タッチパッド
ｉｖ）３匹の次元のマウス
ｖ）装置を検出している場所およびオリエンテーション
ｂ）出力装置手段
スピーカのようなｖ１）３ｄｉｍｅｎｓｉｏｎａｌイメージ・ディスプレイｖ２）ｍｏｕｔｈ手段およびロボットのような液晶ディスプレイｖ３）ｍａｎｉｐｕｌａｔｉｎｇ手段は、コンピュータおよびソフトウェアｖ４）ｃｏｍｐｕｔｅｒ手段（例えばコンピュータおよびデジタル回路ｖ５）ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｎｇ装置手段（例えばネットワーク））を手渡す装置ｖ６）ａ分野発生器は、分野を生成している装置ｉｉｉ）ａ重力場−生成装置ｉｖ）ａを生成している電気的な磁場が分子装置ｖ７）ａ力フィードバック発生器によって、つくった装置ｉｉ）ａを生成しているｉ）ａクーロン分野がｉ）ａソレノイドを意味することを意味する
ｉｉ）ばね
ｉｉｉ）モーター
ｉｖ）力フィードバック・ジョイスティック
ｖ）力フィードバック・マウス
ｖｉ）力フィードバック仮想現実手袋
ｖｉｉ）ハンドルを動かしている力フィードバック
ｖｉｉｉ）力フィードバック・スノーボード、スキー、スケートボード
ｉｘ）力フィードバック・パッド・コントローラ
ｘ）知的なｉｘ）ｃ）ａｎによるｉ）の組合せから成るいかなる力フィードバック装置も、ｖ１から成る手段を制御する）デシジョンツリー・システムｖ２）エキスパート・システム
ｖ３）ａファジー論理システム
第１および第２のシステムｖ９）ａを学んでいるｖ８）ａ自己および教示がシステムを学んでいるシステムｖ）ｓｕｐｅｒを学んでいるｉ）ｑ−値学習システムｉｉ）ｔｉｍｅ−遅延ネットワーク・システムｉｉｉ）ｓｅｌｆ−修正していて調節可能なシステムｉｖ）ｇｅｎｅｒａｌから成る装置を学んでいる論理システムｖ１０）ａに命じるｖ４）ａ理性的な判断システムｖ５）ａ遺伝子のアルゴリズム・システム
ｖ６）ａ仮説スペース・システムｖ７）ａｎ誘導および差し引きシステム
ｖｉ）視覚の学習システム
ｖｉｉ）システムを学んでいる音声
ｖｉｉｉ）物理的な学習システム
ａ１）ａｒｔｉｆｉｃｉａｌ脳
コンピュータａ３）ａｒｔｉｆｉｃｉａｌｌｙを判断しているａ２）ａｒｔｉｆｉｃｉａｌは、前にａ１）ｐａｔｔｅｒｎ認識システムａ２）ｆｅｅｄから成るシステムｖ１１）ａニューラル・ネットワーク手段にネットワーク・システムを作っている生物学的決定をつくったａ３）ｂａｃｋ普及システムａ６）ｎｅａｒｅｓｔ隣り合うものシステムａ７）ａｌｔｅｒｎａｔｉｎｇ分類制度ａ８）ｍｕｌｔｉ−層神経構造システムａ９）ｒｅｃｕｒｒｅｎｔニューラル・ネットワーク・システムａ１０）ｍａｔｒｉｘ神経単位システム
ａ１１）ｔｅｎｓｏｒ神経単位システム
前記表面の知的制御がｓ１）Ｌｅａｒｎｉｎｇから成ることを意味する請求項［１９］のシステムが
ｉ）ａｃｑｕｉｒｉｎｇ情報から成る意味するａ１２）ｍａｔｈｅｍａｔｉｃａｌ神経単位システムｖ１２）ａｎ表面の知的制御手段［２０］
ｉｉ）自動修正可能なパターン認識および分類
ｉｉｉ）分析情報
ｉｖ）チェック情報
ｖ）情報を記憶すること
ｖｉ）訴訟好きである
ｖｉｉ）フィードバック情報を得ることへの条件つきの情報および動作情報を有する結果情報、そして、繰り返し方法
ｖｉｉｉ）ダイナミックな誘導および差し引きの分析的学習は、成ることを意味する（（ａ＝＞ｂ、ｂ＝＞ｃ、それからａ＝＞ｃ）ａｎｄ（ａ＝＞ｂ＝＞ｃ＝＞．．．＝＞ｚ））ｔｈｅｎ＝＞ｚ．ｐｒｉｍｅ２．は、イベントの論理的推測である。
ｓ２）ａｃｑｕｉｒｉｎｇ知識は質的な情報をｎ次元の分析的スペースをつくっている量的統計の情報に変換している情報の異体同形検索およびそれから成るａ１）ｃｈａｒａｃｔｅｒ分類方法手段から成る手段を認識していて、分類しているｖ１）ｐａｔｔｅｒｎから成ることを意味する。そして、ｃは情報の修正可能な距離地図から、情報を分類する、そして、特異性（例えば適当なキャラクタおよび非適当なキャラクタ）に基づく情報を分類する。
使用から成るａ２）ａｄｖａｎｃｅｄ言語処理の数学的な、そして、ファジー、そして、視覚映像の神経論理関連および学習（例えばわかっている言語と誘導および差し引き方法および構造）のための言語。
視覚映像および言語の間で関連して、分析して、必要条件および十分条件の新しい言語および関係をつくることは、言語および視覚の言語の連結性を使用する。
一般的なパターン認識方法がａａ１）ｗｈｅｎから成る、否定が起こることを意味するように、ａ３）ｓｙｓｔｅｍが人間が取り扱うことができて、これと言うことができる複雑な論理的情報の全てのタイプを取り扱うために重量、連結性および構造上であるか数学的な接続を更新する神経単位のマルチ層を有する情報のパターン認識に、方法から成るアルゴリズムにそれ自体を貸して、システムは新規な神経接続をつくるかまたは首尾一貫した情報システムを構築するために既存の接続を修正するために新規な分類のためのそれ自体を更新する。
神経単位の装置のためのすべてのもの接続が最初は遺伝子のアルゴリズムを使用する
ａａ２）ｃｒｅａｔｉｎｇは、最適の接続を見つける。
ａａ３）ｃｒｅａｔｉｎｇランダムな結合、装置、そして、人工的に自然な選択のために接続、装置および重量を最適化するその他が環境に適切な個人に生存の好意に与える個々の実在およびそれらの実在片方に対する遺伝暗号を有する重量。
ｖ２）ｇｅｎｅｒａｌ分類はユーザによる情報の環境の正当性および影響ａ３）ｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎによる情報の情報ａ２）ｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎのａ１）ｓｅｌｆ−分類から成るマルチ解釈手段の認識されたおよび機密情報ｉｉ）ｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ、装置およびａ１の情報のシステムａ４）ｈｙｂｒｉｄ分類のｉ）ｇｅｎｅｒａｌ分類から成ることを意味する）、ａ２）、ａ３）、ａ４）、感情ｖｉ）ｇｅｎｅｒａｌ一般化方法を有する情報の既存の情報ｖ）ａｓｓｏｃｉａｔｉｏｎに対する新しい情報の分類された論理ｉｖ）ａｓｓｏｃｉａｔｉｏｎの分類された定義ｉｉｉ）ａｓｓｏｃｉａｔｉｏｎの機密情報ｉｉ）ａｓｓｏｃｉａｔｉｏｎのｉ）ａｓｓｏｃｉａｔｉｏｎから成る
ｖ３）ａｓｓｏｃｉａｔｉｎｇ手段は一般化、すなわち、適当な閾値値引いた本来の情報の適切に修正された情報の表面の位置および繰り返すこと一般的な理論から成ることを意味する。そして、この過程は情報を一般化する。
ｖｉｉ）一般に有効であるｖ４）ｌｅａｒｎｉｎｇ論理パターンが成るということを意味する関連を見つける関連方法のための前記一般的な一般化方法の使用から成る一般的な関連方法
ｉ）ａ１）ｌｏｇｉｃａｌ誘導から成る誘導手段
誘導およびｈｙｐｔｈｅｓｉｓのａｌｐｈａ１）ｅｑｕａｔｉｏｎｓは、成ることを意味する「（（ａｂ＝ａ．ｐｒｉｍｅ．（ａ＝ａ．ｐｒｉｍｅ．））＝＞（ａ＝ａ．ｐｒｉｍｅ．（ｂ＝ｂ．ｐｒｉｍｅ．）））
「第１の推測にある、更に、「（（ａｂ＝ａ．ｐｒｉｍｅ．（ａｃ＝ａ．ｐｒｉｍｅ．））＝＞（ａ＝ａ．ｐｒｉｍｅ．、ｂ＝ｂ．ｐｒｉｍｅ．、ｃ＝ｃ．ｐｒｉｍｅ．））
最も高い仮説スペースである。」ａ２）ｍａｔｈｅｍａｔｉｃａｌ誘導ａ３）ｖｉｓｕａｌ誘導
ａ４）ｌｉｎｇｕｉｓｔｉｃ誘導
ａ５）ｐａｔｔｅｒｎ誘導
ｉｉ）ａ１）ｌｏｇｉｃａｌ差し引きから成る差し引き手段
ａ２）ｍａｔｈｅｍａｔｉｃａｌ差し引きａ３）ｖｉｓｕａｌ差し引き
言語学的に論理的スペースによってされる差し引きのようなａ４）ｌｉｎｇｕｉｓｔｉｃ差し引き手段。方法が神経人造物のような知能が神経単位接続から成る造ることをネットワーク化する、そして、変更することは構造を処理する人造物の首尾一貫したシステムのダイナミックな作成から成る、神経であるということを意味するということを学ぶことを例えば進めているａ５）ｐａｔｔｅｒｎ差し引き手段およびあいまいで古典的な見込みがある接続および最適の利点のための否認している論理的接続の実施例。
結果が結果がｉ）ｄｅｆｉｎｉｔｉｏｎ ｉｉ）ｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ ｉｉｉ）ｌｏｇｉｃｓ ｉｖ）ｃｏｎｄｉｔｉｏｎ、それから結果
ｖ）ｃｏｎｄｉｔｉｏｎ、それから有益な結果ｖｉ）ｃｏｎｄｉｔｉｏｎから成る情報手段の暗記から成る外部の周知の情報ｖ６）ｍｅｍｏｒｉｚｉｎｇ手段と関連して正しいかどうか調べている自己周知の情報ｉｉ）と関連して正しい場合、チェックしているＶ）ｒｅｓｕｌｔ正当性はｉ）ｃｈｅｃｋｉｎｇから成ることを意味する、そしてパターン認識から成るｉ）ｖｉｓｉｏｎ構造視覚映像作成ｉｉ）ｌａｎｇｕａｇｅ構造ｉｉｉ）ｌｏｇｉｃ構造ｉｖ）ｈｙｐｏｔｈｅｓｉｓ構造ｖ）ｈｙｐｏｔｈｅｓｉｓハイパー平面方法手段、誘導、ハイパー平面の適切の代数学を有する情報の一貫性の差し引きから成る非有益な結果ｖ７）ｃｒｅａｔｉｖｅ手段。
選択の利点推測の実験と考えられるＶ８）ｃｈｏｉｃｅｓ世代
Ｓ３）ｉｎｓｔｉｎｃｔは、成ることを意味する
Ｖ１）ｂａｓｉｃ要求
Ｖ２）ｂａｓｉｃ論理
前記基本的要求にチェックしているＶ４）ｂｅｎｅｆｉｔがチェックしている報酬を意味することを納得させるＶ３）ｍｏｔｉｖａｔｉｏｎ
チェックしている罰
所望の結果Ｖ２）ｐｒｉｏｒｉｔｙ制作のＶ１）ｐｒｏｍｏｔｉｏｎから成る手段を取り扱っているＳ４）ｅｍｏｔｉｏｎチェックすることはためになって、処分する最も高い優先権Ｖ４）ｂａｌａｎｃｅのＶ３）ｓｅｌｅｃｔｉｏｎチェックしているＶ５）ｈａｐｐｉｎｅｓｓ
成り立っているＳ５）ｄｅｃｉｓｉｏｎ−制作手段は、システムが動作にａ１）ｓｏｕｎｄドライバから成るＶ１）ｏｕｔｐｕｔドライバ手段から成る手段をとっているＳ６）ａｃｔｉｏｎを持っていかなければならないかどうか決める
ａ２）ｉｍａｇｅドライバ
ａ３）ｌａｎｇｕａｇｅドライバ
ａ４）ｍａｎｉｐｕｌａｔｉｎｇドライバ
ａ５）ｍｏｖｉｎｇドライバ
結果が状態、動作および結果Ｓ７）ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔについてのデータベースがＶ１）ｐｈｙｓｉｃａｌ実在から成ることを意味するという知識に対する満足なｖ３）ｆｅｅｄｂａｃｋであるかどうか調べることから成るｖ２）ｓａｔｉｓｆａｃｔｉｏｎチェック手段
ｉ）ユーザおよび生物
ｉｉ）システムおよび装置
ｉｉｉ）身体の資料
ｉｖ）コンピュータ
ｖ）宇宙
ｖ２）ｖｉｒｔｕａｌ実在
他の人々、装置、システムの個々のＡ１）ｉｍａｇｉｎａｒｙスペースによってつくられる仮想心スペース。
Ａ２）ｔｈｉｎｋｉｎｇは、他の人々、装置、システムの間に間隔を置く。
Ａ３）ｓｅｌｆ−瞑想しているスペース他の民族、装置、システム。
幸福が精神的なスペース真実スペースの間に間隔を置くというサイバースペース情報インテリジェント・システムて３Ｄ仮想目的発電機
アブストラクト：
本発明のこのシステムは、学ぶことができて、考えることができて、人間としてつくることができるユーザ、装置、システムおよび視覚的に、口頭でそして、他の手段によって、環境をすることができて、そして、通信することができる。
この装置は、３つの次元のイメージおよび目的を生成することができる、または、リアル・タイム（実行時）のイメージによってユーザに安全な光だけによるスペースの特別な眼鏡のない多数のユーザによって見る。
任意に、装置はサイズを変えることができる、そして、３つの次元のイメージおよび目的の位置および装置は仮想３つの次元の体積無限の距離を有することができる。
非常に速く３つの次元のスペース（７０ｘ７０ｆｒａｍｅｓ／ｓｅｃまたは上記について）の仮想軽い位置手段を走らせることは、イメージがつくる結果として生じる光に３つの次元のイメージを引き起こす。
仮想軽い位置手段は、スペースの位置で分岐している光を記載するために用いた。
これがスペースの所望の３つの次元のイメージの表層にあとに続くときに、それは光学上３つの次元のイメージの仮想イメージを出す。
同じ概念は、電界、クーロン電界および身体のフィールドに適用されることができる。
力フィードバック・ジョイスティックのような目的−タッチ生成手段によって、ユーザは仮想目的から力にさわってみることができる。
ニューラル・ネットワークのような知的制御手段およびセンサ・ビデオ・カメラのような手段およびロボットのようなスピーカおよび出力装置手段が手渡す入力装置およびスピーカと共にシステムを例えば学んでいる表面の知的制御手段は、装置にユーザ、他の装置および環境と相互に作用するのを可能にす
コンピュータ等からの情報をＤ／Ａ手段やＰＷＭ手段を使用して、３次元内の所望の位置に３Ｄバーチュアル・イメージを表示する手段。
コンピュータ等からの情報をＤ／Ａ手段やＰＷＭ手段を使用して、
３次元空間内の所望の位置にバーチュアル・ポイントを表示して、これを複数表示して、３次元内の所望の位置に３Ｄバーチュアル・イメージを表示する手段。
コンピュータ等からの情報をＤ／Ａ手段やＰＷＭ手段を使用して、レンズ・反射・屈折・回折手段、モーター手段等を使用して、３次元内の所望の位置に３Ｄバーチュアル・イメージを表示する手段。
３次元空間内の所望の位置にバーチュアル・ポイントを表示して、前記バーチュアル・ポイントの複数を其々の所望の位置で表示して、３Ｄバーチュアル・イメージを表示する手段。
３次元空間内の所望の位置にバーチュアル・ポイントを表示して、前記バーチュアル・ポイントを高速で移動することによって、３Ｄバーチュアル・イメージを表示する手段。
３次元空間内の３Ｄバーチュアル・イメージを空間（スペース）に表示する手段。
３次元内の３Ｄバーチュアル・イメージを複数のレンズ・反射・屈折・回折手段を使用して、ユーザー側に前記３Ｄバーチュアル・イメージを表示する手段。
３次元内の３Ｄバーチュアル・イメージを２つの放射形などで出来た光反射用コンテイナーなどのコンテイナーに入れて、ユーザーにより安全で、より新しい３Ｄバーチュアル・イメージを（空間など）に表示する手段。
ｎ次元のイメージを３次元内に表示する手段。
科学物質、プロテインや人の顔や建物を３次元の情報を含め３次元空間に表示する手段。
前記３次元内の３Ｄバーチュアル・イメージのサイズを等身・拡大・縮小する手段であり、前記サイズを等身・拡大・縮小する手段は、取り外し可能であっても良い手段。
前記３次元内の３Ｄバーチュアル・イメージを焦点調節装置によって、所望の位置、サイズを表示することを可能にする手段であり、前記サイズを等身・拡大・縮小する手段は、取り外し可能であっても良い手段。
前記３次元内の３Ｄバーチュアル・イメージのサイズ・位置やバーチュアル・ポイントのサイズ・位置を
ガラス、レンズ、アコウスティック・クリスタル、アコウスティック・クリスタル・レンズ、生物体の目、生物体の目の水晶、ゴム、透明なゴム、半透明なゴム、ゴムレンズ、透明なゴムレンズ、半透明なゴムレンズ、液体の入ったコンテイナー・レンズ、反射板、ディフュ−ザー、回折格子等を単独若しくは複数を組み合わせることによって、
所望の位置で等身・拡大・縮小する手段であり、前記サイズを等身・拡大・縮小する手段は、取り外し可能であっても良い手段。
３次元内の３Ｄバーチュアル・イメージをソレノイド・スピーカー・コイルや磁石を組み合わせて作る手段を使用することによって表示する手段。
３次元内の３Ｄバーチュアル・イメージをレンズ手段、アコウスティックレンズ手段、ディフュ−ザー手段、鏡手段、ソレノイド手段、スピーカー手段、コイルや磁石を組み合わせて作る手段、を使用することによって表示する手段。
光の道筋の見える気体や個体などに複数のレーザー光などを一点に集中して投射し、前記一点を局所的に明るくしてバーチュアル・ポイントとする工程と前記バーチュアル・ポイントを複数表示し３Ｄバーチュアル・イメージを表示する手段。
光の道筋の見える気体や個体などに複数のレーザー光などを一点に集中して投射し、前記一点を局所的に明るくしてバーチュアル・ポイントとする工程と前記バーチュアル・ポイントを高速で移動（走査）し３Ｄバーチュアル・イメージを表示する手段。
クーロン力を使用しＶｉｒｔｕａｌＴｏｕｃｈを作る手段。
ダイポールなどのクーロン力を使用しＶｉｒｔｕａｌＴｏｕｃｈを作る手段。
ダイポールなどのクーロン力を使用しスレッズホールドの力を持つＶｉｒｔｕａｌＳｕｒｆａｃｅを作る手段。
吉野システムによって、吉野メモリー、吉野メモリアをハンドルして、快適な解決と判断をするシステム。
詳細な説明
【技術分野】
【０００１】
人工知能デバイス若しくはディスプレイに関するシステム。
【背景技術】
【０００２】
従来の方法で、リアル・タイム（実行時）の３つの次元の目的またはイメージを表示することはむずかしかったことによって光だけによるスペースの特別な眼鏡のない多数のユーザーによって見る。
それで、ＴＶのような装置は、３つの次元の目的から変換２つの次元のイメージを示している。
また、
仮想ヘッドセットは、スクリーンによってユーザーの各々の目に２つの異なるイメージが３つの次元のイメージをつくることを示している。
また、
ホログラムは３つの次元のイメージを示している、しかし、これらのイメージはリアル・タイム（実行時）において変わるためにむずかしい。
また、２つの次元のイメージを突設する方法、３つの次元のイメージをつくる回転プレートは、光（空気中に３つの次元のイメージを突設して、３つの次元のイメージの大きさを変更することは、むずかしい）だけによってスペースの３つの次元の仮想イメージを示すためにむずかしい。また、２つの次元のイメージを突設する方法、３つの次元のイメージをつくる半透明のプレートの多数は、光だけによってスペースの３つの次元の仮想イメージを突設するためにむずかしい。
米国特許５，３９４，２０２（Ｄｅｅｒｉｎｇ（１９９５））および米国特許Ｎｏ５（９０７，３１２）（サトウ、ほか、１９９９）は、これらの方法を公表する。
日本の特許番号において、２８８９５７またはＨ０１−１９３８３６（フェリクスＧａｓｈｉａ、その他、１９８９）は、回転プレートにプロジェクトによって３つの次元のイメージに２つの次元のイメージを作る方法を示す。
それがその結果３つの次元のイメージを示すために、これは一緒に繊維を点火して、曲げられて回転されるプレート上の２つの次元のイメージを作るために光を走らせるために赤い、青い、緑のレーザー光線を置いた。
しかし、これはユーザーを傷つけることが可能であるのに十分速く回転している。
したがって、ユーザーがこの装置によってつくられる３つの次元のイメージにさわることは、適切でない。
また、それ自体によるこれは、光だけによってスペースのイメージを示すためにほとんど不可能である。
米国の特許番号において、３，６４７，２８４（ベルギリウスＢ Ｅｔｈｌｇｓ（その他．，１９７２））は目的によって元々散乱した光によって製造する３つの次元のイメージを示す方法を示す。この装置は、各々に直面している２つの皿手段を置いた。
手段が形を取り囲ませる、それである一番上の皿は中央に穴を有する、そして、ユーザーが下部皿手段の底に目的を置くときに、３つの次元のイメージはこの穴を通じて現れる。皿の各々は、光を反射するために物質の内部を反映することを有する。
しかし、それが２つの皿から成るので、それ自体によるこの装置はリアル・タイム（実行時）に３つの次元のイメージを示すために不適当である。
仮想目的にタッチまたは力を感じるために、ユーザーは従来の方法のフィードバック力を得るために力−フィードバック手袋、力−フィードバック・ジョイスティック、力−フィードバック・ハンドルおよびソレノイドを有する一般的な入力装置を使用した。
しかし、３つの次元の仮想目的を見るために、ユーザーはしばしばセットされる仮想現実頭またはシャッタ眼鏡のような特別な眼鏡をかけることを必要として、眼鏡（仮想目的と相互に作用する色ガラス）に極性を与えた。
一方、多くのユーザーは、仮想現実を有する非現実的な環境が生じる２台の次元のスクリーンを使用する。
また、一部の人々は、配置される仮想現実頭を使用しているサイバー病人および特別な眼鏡を感じる。
米国特許番号５，７４２，２７８（チェン（その他．，１９９８））は、ユーザーが仮想現実環境からフィードバック力を感じることができる力フィードバック・ジョイスティックを示す。
しかし、これはより現実的なユーザーの経験をするために３台の次元の仮想ディスプレイを必要とする。
従来の方法で、多くの人工知能タイプ（例えば神経コンピュータおよびエキスパート・システム）が、ある。
これらの人工知能は、よく重要な多くのフィールドで働く。
しかし、ユーザーを有する相互作用の場合には、通信は人工知能の間でしばしば能率が悪かった。
これは、主にユーザーおよびこれらの人工の知的コンピュータ・システム間の効果的な通信の不足による。
したがって、多くの人々は、言語の情報、ユーザー間の運動情報および人工知能システムとの通信のための３つの次元の情報をつくる対話式の３台の次元の仮想目的発電機のような通信の本物の媒体を待っている。
Ｎｏ．５，５４６，５０３（エイブ（その他．，１９９６））がそれが作ることができることを神経コンピュータに明らかにする米Ｐａｔｅｎｔは、多層ニューラル・ネットワークを有する入力情報を認識する。
米国特許Ｎｏ．５，４８１，４５４（イノウエ（その他．，１９９６））は、身振り言語の翻訳システムを示す。
システム缶パターンは、入力身振り言語を認識して、それを翻訳する。
米国特許Ｎｏ．６，３５３，８１４（Ｗｅｎｇ（２００２））は、学習機械および方法を示す。
この機械は、環境および／またはユーザーを有する若干の相互作用によって学ぶ。
しかし、これらのコンピュータはネットワークに集中する、そして、それらはユーザーを有する相互作用を向上させる少しの方法方法を示す。
また、
人間の脳のように機能するのに十分なこれらのどちらも、統合されない。
したがって、人間が各々を伝えるように、これらのどちらも出力された情報をユーザー、装置、視覚の相互作用のような相互作用のシステムおよび会話の相互作用に表現するためにユーザーも、装置も、システムも効率的な方法からも情報を受け取る効果的な方法を与えない。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
目的および利点
１．発明のシステムは、知ることができて、考えることができて、存在を人間のように作ることができて、人間のように通信することができる効果がある。
２．ユーザーは、発明のこのシステムが考えている心／イメージを見ることができて、間接的／直接、心／イメージと相互に作用することができる。
３．発明のシステムは、コンピュータ入力装置手段を使用することによるユーザーと相互に作用することによって目的を作動することができる。（ユーザーが声に出してまたは視覚的に作業を頼むときなどに有効）
４．発明のシステムは目的をイメージと想像することができて、ユーザーにそれを示すことができる。
５．発明のシステムは、ユーザーおよび他の情報ソースから新しい情報／材料を得て、学ぶことができて、上達することができる。
６．発明のシステムは、効果的に各々およびユーザーとかそれ自身／同じシステム／同様なシステム／他のシステムと情報交換／コミュニケート／通信することができる。
７．それが所望の結果を誘導して、演繹して、推測して、つくるために、所望の結果の適当な基礎が知識ベースに与えられる限り、発明のシステムは情報と関連することができる。そして、ユーザー／システム／実在はこれらの結果にそれらの選択／通信を通じさせることができる。
８．システムが十分に統合される際は、人間の頭脳のように機能するシステムであり、統合（性）／創和（性）／総和（性）／知（性）／インテグリティーといったものたちを上げるならば、人間の頭脳／インテリジェンスの容量／機能を上回るシステムである。（ちなみに、システムが、複数の性別的な個性を持つことも許されて、それに伴った知的な行動を取るのも不思議ではない。）
９．発明のシステムは、それらの獲得した情報を各々へコピーすることができて、所得形成することもオプションとしてありえる。考えること、考えたことも データー／知識の一部として、モルティプライ／コピーできる。
１０．このシステムは安全に操作／オペレートすることができる。
１１．発明のシステムは、３次元のイメージを表示するユーザーにユーザー・フレンドリーなシステムである。
１２．発明のシステムはリアル・タイム（実行時）で操作／オペレートすることができる。
１３．発明のシステムの他の形態としては、スペースだけの３次元の物体またはイメージを表示する特別に眼鏡がなくても、複数のユーザーが、見られることができる３次元の物体またはイメージを表示する。
１４．これが無限の距離からの３次元映像を表示することができる。
１５．発明のシステムにおいて、ユーザーは、イメージや物体を変化／変形させることができる。ヘッドセットまたは特別な眼がねのない多数のユーザーに、仮想タッチを作成することができる、そして、装置は２つの次元のスクリーン相互作用より現実的なユーザーを有する相互作用を与えることができる。
【課題を解決するための手段】
【０００４】
発明のシステムは、特に吉野メモリアといった、現在、過去、未来の情報をハンドルして、快適な判断をするように構成されている。
発明のシステム／装置は、学ぶことができて、考えることができて、存在がすることができて、ユーザー、装置、システムに知らせることができる。人間のような若しくは人間を超越したシステム／実在／存在である。
発明の装置は、リアル・タイム（実行時）の３次元の物体、目的物またはイメージを表示することができる。眼鏡のない複数のユーザーに安全な光だけによるスペース／光のスペース／ライト・フィールド／３次元のライト・フィールド／／Ｎ次元・フィールドを提供する。
任意に、装置はサイズを変えることができる。そして、３次元の目的物またはイメージは位置、方向、大きさ、体積、距離を有することができる。
知的システムの一般的な概念は、情報および知識に基づいて修正して、必要ならそれ自体を更新するシステムを設計して、構築することであって、学んで、考えて、つくる新しい観念をつくる。
他の形態／スペシフィックな形態としては、知的システムは、情報および知識に基づいて、必要ならその（内部Ａｎｄ／Ｏｒ外部）システム構成を更新するシステムである。この知的システムは、知を構築することであって、学んで、考えて、新しい観念をつくる。
生成されるイメージが３次元のイメージをつくるために、３次元表示装置が選択される。
【図面の簡単な説明】
【００１３】
【図１】図１は、成り立っている発明者による知的制御手段の組成物／フローチャートの実施例である。まず、環境と内部コアの間にあるフィルター／フィルターたちに注目する。これによって、必要な／有用な情報／メモリ／メモリア／理解を外部／内部から判断する。その情報は、インテリジェント・アルゴリズム（の処理／判断）を介してコアに向かい、そして、それは（情報／メモリ／メモリア／理解／感情／処理／判断といった内部／外部情報）、内部に蓄積されるか、環境へのリターンをするか若しくはアウトプットに向かう。この際、 ｉ｝ 獲得情報 ｉｉ｝ 自己修正可能なパターン認識および分類 ｉｉｉ｝ 分析情報 ｉｖ｝ 判断情報 ｖ｝ 記憶情報 ｖｉ｝ 行動 ｖｉｉ｝ フィードバック から成る Ｓ１｝学習手段情報を得ることへの条件つきの情報および動作情報を有する結果情報、 そして、繰り返し方法 これらの実施例は、以下の通りである 計算の学習理論＜Ｃｈａｐｔｅｒ７、＜ｐ５２８を学んでいる４＞ 補強、＜ｐ１５４−１９８＞帰納的な学習＜ｐ５２９−５３１を学んでいる１０＞ベイジアン、１０＞ディしジョン・チュリー・学習＜ｐ５３１−５４０、１０＞、＜ｐ５２−７７，４＞競争および協同組合ネットワーク＜ｐ１００、２＞、＜ｐ２２４，１＞自己機構、共鳴＜Ｃｈａｐｔｅｒ６、１＞、＜Ｃｈａｐｔｅｒ９、＜ｐ１６７、ｐ１８４、ｐ１８７、３＞、＜ｐ５９９、１０＞を学んでいる６＞時間依存型帰納論および演繹論（ＡＬ−ＤＩＤ）＜ｂｙ吉野の分析的Ｌｅａｒｎｉｎｇはｉｎ１９８２がＡ＝＞Ｂ（Ｂ＝＞Ｃ）から成る１９９８＞において調べられるとわかった、そして、Ａ＝＞Ｃ．．．．これは常識である。しかし、何がその後来るか？誘導された知識データベース格言Ａ＝＞Ｂ＝＞Ｃ＝＞．．．＝＞Ｚがある場合、＝＞Ｚ．ｐｒｉｍｅ２．は論理的推測であるだろう。これは、誘導および差し引きの組合せのダイナミックな動作である。本能または論理的意思決定者がそれで十分であると言うまで、システムはそれも学ぶつきあう。マシン・ビジョン・アルジェブラ＜ＵＷ ｌｅｃｔｕｒｅ＞から成る手段を認識していて、分類している Ｉ） パターンから成る Ｓ２｝獲得知識手段 統一する理論のＣｏｇｎｉｔｉｏｎ＜５＞Ｋｏｈｎｅｎ神経コンピュータ＜Ｃｈａｐｔｅｒ１１、神経コンピュータ＜Ｃｈａｐｔｅｒ７の１＞バック普及モデル、神経コンピュータ＜Ｃｈａｐｔｅｒ８の１＞Ｒｅｃｕｒｒｅｎｔモデル、＜ｐ１６７を学んでいる６＞Ｑ、ｐ１８４、ｐ１８７、３＞、＜ｐ５９９、１０＞Ｔｉｍｅ遅延神経ｎｅｔｗｏｒｋ＜ｐ１５８−１６２、２＞Ｒａｄｉａｌ Ｂａｓｉｃ Ｆｕｎｃｔｉｏｎ Ｎｅｔｗｏｒｋｓ＜ｐ２５６、８＞Ｎａｖｉｇａｔｉｏｎおよび＜Ｃｈａｐｔｅｒ２５．６、１０＞ＬＩＶＥ、ＨＡＮＤ−ＥＹＥ、ＬＥＤ、ＣＤＬ＜３＞Ｎｅａｒｅｓｔ隣り合うもの分析＜ｓｔａｔｉｓｔｉｃｓをＰｌａｎｎｉｎｇしているＭｏｔｉｏｎのモデル、ＡＮＮ＞Ｍａｔｈｅｍａｔｉｃａｌニューラル・ネットワーク＜９＞Ｎａｔｕｒａｌ Ｌａｎｇｕａｇｅ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ＜Ｃｈａｐｔｅｒ２４．７、ｐ６５４、１０＞Ｃｈａｒａｃｔｅｒ Ｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ Ｍｅｔｈｏｄ（ＣＣＭ）のためのデータ・ハンドリング＜ｓｔａｔｉｓｔｉｃｓのｐ１２４ ２＞Ｍａｈａｌ距離分析＜ｂｙＭａｈａｌ．＞Ｓｔａｔｉｓｔｉｃａｌ方法）＜ｂｙ吉野（１９８０において分かる）が、能率的に情報の特徴を選んで、適当なキャラクタて非適当なキャラクタを働かせている情報を分類する方法から成る１９９８＞において調査した。（ＡＬＰ）＜ｂｙ吉野（１９８５において分かる）をＰｒｏｃｅｓｓｉｎｇしている高度なＬａｎｇｕａｇｅは、言語理解および構造と共に視覚映像の数学的な／あいまいな／神経論理関連および誘導および差し引き方法のような学習のための言語の使用から成る１９９８＞において調査した。新しい言語を関連して、分析して、つくることは、言語および視覚の言語の連結性を使用する。必要条件の関係Ｒおよび視覚映像および言語間の十分条件。これは、＜ｂｙ Ｙｏｓｈｉｎｏ＞をＩｎｄｕｃｔｉｏｎおよびＨｙｐｏｔｈｅｓｉｓ（ＥＩＨ）のＥｑｕａｔｉｏｎに接続する。システムＡｄｖａｎｃｉｎｇ Ａｌｇｏｒｉｔｈｍ（ＳＡＡ）＜ｂｙ吉野（人間が取り扱うことができる複雑な論理的情報の全てのタイプを取り扱うために重量、連結性および構造上であるか数学的な接続を更新する神経単位のマルチ層を有する情報のパターン認識に、方法から成る１９８９＞においてそれ自体であるとわかる）。これをするいくつかの方法が、ある。１）否定が起こるときに、システムは新規な神経接続をつくるかまたは首尾一貫した情報システムを構築するために既存の接続を修正するために新規な分類のためのそれ自体を更新する。（吉野によって名づけられる否定／矛盾と改善の方法−Ｕｐｄａｔｉｎｇ Ｍｅｔｈｏｄ（ＣＵＭ））。概観の実施例は、図１（ＡＡ１）において挙げられる。吉野がパターンに対するすでに作られたプロトタイプが例えばこの方法を使用している一般的な情報を認識する効果があるＫａｚｕｔｏｒａは、書込認識、略歴情報科学データ認識および画像認識を手渡す。２）神経単位の装置のためのすべてのもの接続をつくる。そして、最適の接続を見つけるために、遺伝子のアルゴリズムを使用する。ランダムな接続、装置および遺伝暗号を有する重量に１つの（ＡＡ２）３）Ｃｒｅａｔｅを想像する、そして、それら人工的に自然な選択のために接続、装置および重量を最適化するその他が環境（我々が賦課する状態）に、適切な個人に生存の好意に与える片方。ＩＩ）ｇｅｎｅｒａｌ分類がマルチ解釈手段の認識されたおよび機密情報ｉｉ）ｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎのｉ）ｇｅｎｅｒａｌ分類から成ることを意味する図１（ＡＡ３） ユーザー、装置およびＡ１の情報のシステムＡ４）ｈｙｂｒｉｄ分類による情報の環境の正当性および影響Ａ３）ｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎによる情報の情報Ａ２）ｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎのＡ１）ｓｅｌｆ−分類）、Ａ２）、Ａ３）（Ａ４）） ＩＩＩ）成り立っている手段と関連すること ｉ）機密情報の関連 ｉｉ）分類された定義の関連 ｉｉｉ）機密論理の関連 ｉｖ）既存の情報に対する新しい情報の関連 ｖ）すなわち、一般的な一般化理論および（ＧＧＴ）＜ｂｙ吉野（１９８９において分かる）が一般化の一般的な理論から成る１９９８＞において、調べた感情を有する情報の関連彼、適当な閾値なしで本来の情報の適切に修正された情報の表面の位置は、評価する、そして、この過程を繰り返すことは、一般化する情報。」（図１（ＡＡ４）。Ｋａｚｕｔｏｒａ吉野は、このプロトタイプも完了した。そして、それは非常によく機能している。そして、吉野（１９８９において分かる）が１９９８＞において調べた＜ｂｙが関連方法のためのＧＧＰを使用するＰｒｏｃｅｓｓ（ＧＡＰ）が見つけるＧｅｎｅｒａｌｉｚｅｄ協会‖一般に有効な関連ＩＶ）ｌｅａｒｎｉｎｇ論理パターンが、ｉ）ｉｎｄｕｃｔｉｏｎ手段から成ることを意味する Ａ１）ｌｏｇｉｃａｌ誘導 誘導で分析的学習方法 単純な誘導方法 ＜ｂｙ吉野（１９７５において分かる）が１９９８＞において調査したＩｎｄｕｃｔｉｏｎおよびＨｙｐｏｔｈｅｓｉｓ（ＥＩＨ）の式「（（ＡＢ＝ａｂ（Ａ＝ａ））＝＞（Ａ＝ａ（Ｂ＝ｂ）））」第１の推測にある。また、「最も高いものは、Ｈｙｐｏｔｈｅｓｉｓ Ｓｐａｃｅ（ＨＨＳ）である（（ＡＢ＝ａｂ（ＡＣ＝ａｃ））＝＞（Ａ＝ａ、Ｂ＝ｂ、Ｃ＝ｃ））。」、以下の誘導は、基本的アルゴリズムとしてＥＩＨの組合せを使用する。Ａ３）ｖｉｓｕａｌ誘導Ａ４）ｌｉｎｇｕｉｓｔｉｃ誘導Ａ５）ｐａｔｔｅｒｎ誘導ｉｉ）ｄｅｄｕｃｔｉｏｎが成るということを意味するＡ２）ｍａｔｈｅｍａｔｉｃａｌ誘導 Ａ１）ｌｏｇｉｃａｌ差し引き 推理および判断理論 単純な差し引き方法 Ａ２）ｍａｔｈｅｍａｔｉｃａｌ差し引きＡ３）ｖｉｓｕａｌ差し引き Ａ４）ｌｉｎｇｕｉｓｔｉｃ差し引き 言語学的に論理的スペースによってされる差し引き。Ａ５）ｐａｔｔｅｒｎ差し引き ＜ｂｙ吉野（１９８９において分かる）が１９９８＞．において調べたＬｅａｒｎｉｎｇ Ｔｈｅｏｒｙ（ＡＬＴ）を進めること 上述のごとく、ＡＬ−ＤＩＤは動的にＡ＝＞Ｂ、Ｂ＝＞Ｃ、それからＡ＝＞ＣおよびＡ＝＞Ｂ＝＞Ｃ＝＞を処理する．．．＝＞Ｚは、それから、＝＞Ｚ．ｐｒｉｍｅ２．が来ると思う。しかし、現実の世界は否定で満ちている。Ｌｅａｒｎｉｎｇ Ｔｈｅｏｒｙを進めることは、否定埋め込まれたシステムの理論である。ＡＬＴは、ニューラル・ネットワークの首尾一貫したシステムを構築する理論である。古典的な／あいまいな／神経論理の蓋然性が個人の要求のために機能している限り、それはｏｋと考えられる。首尾一貫した様に、それが与えている限り、それほど完全に否認している観念は、システム心の中に存在することができる十分、システムに適する。技術的に話して、神経単位は神経／あいまいな／古典的な見込みがある接続から、構造を造って、最も高い（最適の）利点のための否認している論理的コネクションを埋め込む。いくつかの論理が非常に度々そうだった時から、理論は一般にこの世界の現実に適している」実際の生命の（完全に確かでない）。Ｖ）成り立っている結果正当性チェック手段 ｉ）結果が自己周知の情報と関連して正しいかどうか調べること ｉｉ）結果が外部の周知の情報と関連して正しいかどうか調べること ＶＩ）情報の暗記から成る手段を記憶することは、成ることを意味する ｉ）定義 ｉｉ）分類 ｉｉｉ）論理 ｉｖ）状態（それから結果） ｖ）状態（それから有益な結果） ｖｉ）状態（それから非有益な結果） ＶＩＩ）成り立っている創造的な手段 ｉ）展望構造 視覚映像作成 ｉｉ）言語構造 ｉｉｉ）論理構造 ｉｖ）仮説構造 ＦＯＣＬ Ｓｅａｒｃｈ、ＦＯＩＬ Ｓｅａｒｃｈ＜ｐ３６１、ｐ２８７、４＞Ｈｙｐｏｔｈｅｓｉｓ−Ｈｙｐｅｒ Ｐｌａｎｅ Ｔｈｅｏｒｙ＜ｂｙ ＫＡＺ吉野（１９８９であるとわかる）は、パターン認識、誘導、ハイパー平面の適切の代数学を有する情報の一貫性の差し引きから成る１９９８＞を調べた。ＶＩＩＩ）選択生成は、選択の利点推測の実験を考えた｛基本的要求から成るＳ３｝ｉｎｓｔｉｎｃｔ手段 基本的論理 前記基本的要求利点チェック手段を満たす動機づけ チェックしている報酬 チェックしている罰 ｛所望の結果優先権制作の促進から成る手段を取り扱っているＳ４｝ｅｍｏｔｉｏｎ最も高い優先権の選択が、ためになるチェックをはかりにかけて、チェックしている幸福を処分する ｛成り立っている手段を作っているＳ５｝ｄｅｃｉｓｉｏｎは、システムが措置をとらなければならないかどうか決める｛Ａ１）ｓｏｕｎｄドライバから成るＩ）ｏｕｔｐｕｔドライバ手段から成る手段をとっているＳ６｝ａｃｔｉｏｎ Ａ２）ｉｍａｇｅドライバ Ａ３）ｌａｎｇｕａｇｅドライバ Ａ４）ｍａｎｉｐｕｌａｔｉｎｇドライバ Ａ５）ｍｏｖｉｎｇドライバ ＩＩ）結果が満足かどうか調べることから成る満足チェック手段 ＩＩＩ）状態、動作および結果についての知識データベースにフィードバック｛物理的な実在から成るＳ７｝ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔ手段 ｉ）ユーザーおよび生物 ｉｉ）システムおよび装置 ｉｉｉ）身体の資料 ｉｖ）コンピュータ ｖ）宇宙 仮想実在 他の人々、装置、システムの個々のＡ１）ｉｍａｇｉｎａｒｙスペースによってつくられる仮想心スペース。Ａ２）ｔｈｉｎｋｉｎｇは、他の人々、装置、システムの間に間隔を置く。Ａ３）ｓｅｌｆ−瞑想しているスペース他の民族、装置、システム。幸福が精神的なスペース真実スペースの間に間隔を置くというサイバースペース情報図１（Ａ）のタイプの３つの次元のＩｍａｇｅ Ｇｅｎｅｒａｔｏｒは、２つの次元のイメージ生成手段｛３｝のために使われる色光線を生じる光源生成手段｛４｝を有する。Ｘ−ＹＺコントローラ手段｛５｝は、同期２つの次元のイメージ生成手段｛３｝およびＺ軸生成プログラム手段を制御する。Ｚ軸生成プログラム手段は、以下を含む： 傾けられた回転プレート手段｛２｝（ギア手段｛１２｝）は、手段｛８｝（エンコーダ手段｛９｝）を車で運ぶ。傾けられた回転プレート手段｛２｝は、半ば透明な拡散器でできていてもよいかまたはＬＣＤのような手段が表示する２台の次元のイメージ発電機を導く。コンピュータ手段｛１６｝は、Ｘ−ＹＺコントローラ手段｛５｝でまたはＸ−ＹＺコントローラ手段｛５｝の外側に含まれることができる。傾けられた回転プレート手段｛２｝が適切に回転するために、Ｘ−ＹＺコントローラ手段｛５｝はモーター中間｛８｝をギア手段｛１２｝を回転させさせた。また、Ｘ−ＹＺコントローラ手段｛５｝は、Ｘ−ＹＺコントローラ手段｛５｝が適当な決定にモーター手段｛８｝がそうしなければならない多くがギア手段｛１２｝を回転させる方法を作ることができるために、回転がエンコーダ手段｛９｝から、どんな角度であるか、情報を受信する。占められるスペースにおいて傾けられた回転プレート手段｛２｝とされる３つの次元の核イメージは、第２のイメージ生成手段｛１｝によって、第２のイメージング・スペースに突設される。３つの次元の仮想イメージ｛７｝は、第２のイメージ生成手段｛１｝の上に、現れる。第２のイメージ生成手段｛１｝は、手段を中で反映している灯りを備えている。光は、第２のイメージ生成手段｛１｝の底で、３つの次元の核イメージの３つの次元の仮想イメージを生産するために二倍に皿のようなコンテナの表層上の手段を反映する。コンピュータ手段｛１６｝は、３つの次元のイメージ−目的の情報の中で記録することができる。ちなみに、吉野システムを使って、恋愛とかについて、曖昧な情報をハンドルする人工知能・コンピューティング・システムにしてもよい。そして、量子・コンピューターを使って、曖昧な情報／ファジー／ニューラル情報をハンドルする人工知能にしてもよい。この際、曖昧さを広げすぎると、（例えばアソシエーションについて）酔ったようになってしまうときもあるので、気をつける。ＭＰＵ（Ｍｉｃｒｏ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）、ＣＰＵ、ＭＰＵ（Ｍｕｌｔｉｐｌｅ Ｐｒｏｃｅｓｓｏｒ Ｕｎｉｔ）、ＬＳＩ、ナノ・（テクノロジー・）チップ、バイオ・（テクノロジー・）コンピューター、バイオ・チップ、ＤＮＡコンピューターに、人工知能／人工知能アルゴリズムを組み入れて、バイオ／人工エンティティー／バイオノイドを創生してもよい。
【図２】図２、は角度／方向／キャラクター／ハイパー・キャラクター（ハイパー・スペース内におけるキャラクター選出）に夜パターン認識を示す。極値／局部／特徴を捉え、それを認識（力）として使う。物の色や形や温度などによってもの／情報を判断する。
【図３】図３は、３次元表示装置の例の１つを紹介する。軽いパネル／表示手段／レンズ／磁気レンズは、スペースの位置で光のイメージ／フィールドを記載するために用いた。これが非常に速くスペース変動／変化するとき、時間的な３Ｄ内での表面変動の複数を総合するとき、所望の３次元体に対して、光学上３次元のイメージであるバーチュアル（仮想）イメージを出す。同じ概念は、電子ビームとかプラズマ・ビーム若しくはプラズマ／放射体／放光体／意識へのインプット体を発生するためのビーム（電磁波のような波）に適用されることができる。これによって、複数のフィールド・イミッションを並べた３次元映像装置を作ってもよい。そして、電子ビームによる電子３次元構造体を作ってもよい。それが３次元の仮想目的物であるために、これは仮想イメージ（脳への直接のインプットである仮想イメージも含む）に加えられることができる。
図の説明
【図面の簡単な説明】
【００１３】
【図１】図１は、成り立っている発明者による知的制御手段の組成物／フローチャートの実施例である。まず、環境と内部コアの間にあるフィルター／フィルターたちに注目する。これによって、必要な／有用な情報／メモリ／メモリア／理解を外部／内部から判断する。その情報は、インテリジェント・アルゴリズム（の処理／判断）を介してコアに向かい、そして、それは（情報／メモリ／メモリア／理解／感情／処理／判断といった内部／外部情報）、内部に蓄積されるか、環境へのリターンをするか若しくはアウトプットに向かう。この際、 ｉ｝ 獲得情報 ｉｉ｝ 自己修正可能なパターン認識および分類 ｉｉｉ｝ 分析情報 ｉｖ｝ 判断情報 ｖ｝ 記憶情報 ｖｉ｝ 行動 ｖｉｉ｝ フィードバック から成る Ｓ１｝学習手段情報を得ることへの条件つきの情報および動作情報を有する結果情報、 そして、繰り返し方法 これらの実施例は、以下の通りである 計算の学習理論＜Ｃｈａｐｔｅｒ７、＜ｐ５２８を学んでいる４＞ 補強、＜ｐ１５４−１９８＞帰納的な学習＜ｐ５２９−５３１を学んでいる１０＞ベイジアン、１０＞ディしジョン・チュリー・学習＜ｐ５３１−５４０、１０＞、＜ｐ５２−７７，４＞競争および協同組合ネットワーク＜ｐ１００、２＞、＜ｐ２２４，１＞自己機構、共鳴＜Ｃｈａｐｔｅｒ６、１＞、＜Ｃｈａｐｔｅｒ９、＜ｐ１６７、ｐ１８４、ｐ１８７、３＞、＜ｐ５９９、１０＞を学んでいる６＞時間依存型帰納論および演繹論（ＡＬ−ＤＩＤ）＜ｂｙ吉野の分析的Ｌｅａｒｎｉｎｇはｉｎ１９８２がＡ＝＞Ｂ（Ｂ＝＞Ｃ）から成る１９９８＞において調べられるとわかった、そして、Ａ＝＞Ｃ．．．．これは常識である。しかし、何がその後来るか？誘導された知識データベース格言Ａ＝＞Ｂ＝＞Ｃ＝＞．．．＝＞Ｚがある場合、＝＞Ｚ．ｐｒｉｍｅ２．は論理的推測であるだろう。これは、誘導および差し引きの組合せのダイナミックな動作である。本能または論理的意思決定者がそれで十分であると言うまで、システムはそれも学ぶつきあう。マシン・ビジョン・アルジェブラ＜ＵＷ ｌｅｃｔｕｒｅ＞から成る手段を認識していて、分類している Ｉ） パターンから成る Ｓ２｝獲得知識手段 統一する理論のＣｏｇｎｉｔｉｏｎ＜５＞Ｋｏｈｎｅｎ神経コンピュータ＜Ｃｈａｐｔｅｒ１１、神経コンピュータ＜Ｃｈａｐｔｅｒ７の１＞バック普及モデル、神経コンピュータ＜Ｃｈａｐｔｅｒ８の１＞Ｒｅｃｕｒｒｅｎｔモデル、＜ｐ１６７を学んでいる６＞Ｑ、ｐ１８４、ｐ１８７、３＞、＜ｐ５９９、１０＞Ｔｉｍｅ遅延神経ｎｅｔｗｏｒｋ＜ｐ１５８−１６２、２＞Ｒａｄｉａｌ Ｂａｓｉｃ Ｆｕｎｃｔｉｏｎ Ｎｅｔｗｏｒｋｓ＜ｐ２５６、８＞Ｎａｖｉｇａｔｉｏｎおよび＜Ｃｈａｐｔｅｒ２５．６、１０＞ＬＩＶＥ、ＨＡＮＤ−ＥＹＥ、ＬＥＤ、ＣＤＬ＜３＞Ｎｅａｒｅｓｔ隣り合うもの分析＜ｓｔａｔｉｓｔｉｃｓをＰｌａｎｎｉｎｇしているＭｏｔｉｏｎのモデル、ＡＮＮ＞Ｍａｔｈｅｍａｔｉｃａｌニューラル・ネットワーク＜９＞Ｎａｔｕｒａｌ Ｌａｎｇｕａｇｅ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ＜Ｃｈａｐｔｅｒ２４．７、ｐ６５４、１０＞Ｃｈａｒａｃｔｅｒ Ｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ Ｍｅｔｈｏｄ（ＣＣＭ）のためのデータ・ハンドリング＜ｓｔａｔｉｓｔｉｃｓのｐ１２４ ２＞Ｍａｈａｌ距離分析＜ｂｙＭａｈａｌ．＞Ｓｔａｔｉｓｔｉｃａｌ方法）＜ｂｙ吉野（１９８０において分かる）が、能率的に情報の特徴を選んで、適当なキャラクタて非適当なキャラクタを働かせている情報を分類する方法から成る１９９８＞において調査した。（ＡＬＰ）＜ｂｙ吉野（１９８５において分かる）をＰｒｏｃｅｓｓｉｎｇしている高度なＬａｎｇｕａｇｅは、言語理解および構造と共に視覚映像の数学的な／あいまいな／神経論理関連および誘導および差し引き方法のような学習のための言語の使用から成る１９９８＞において調査した。新しい言語を関連して、分析して、つくることは、言語および視覚の言語の連結性を使用する。必要条件の関係Ｒおよび視覚映像および言語間の十分条件。これは、＜ｂｙ Ｙｏｓｈｉｎｏ＞をＩｎｄｕｃｔｉｏｎおよびＨｙｐｏｔｈｅｓｉｓ（ＥＩＨ）のＥｑｕａｔｉｏｎに接続する。システムＡｄｖａｎｃｉｎｇ Ａｌｇｏｒｉｔｈｍ（ＳＡＡ）＜ｂｙ吉野（人間が取り扱うことができる複雑な論理的情報の全てのタイプを取り扱うために重量、連結性および構造上であるか数学的な接続を更新する神経単位のマルチ層を有する情報のパターン認識に、方法から成る１９８９＞においてそれ自体であるとわかる）。これをするいくつかの方法が、ある。１）否定が起こるときに、システムは新規な神経接続をつくるかまたは首尾一貫した情報システムを構築するために既存の接続を修正するために新規な分類のためのそれ自体を更新する。（吉野によって名づけられる否定／矛盾と改善の方法−Ｕｐｄａｔｉｎｇ Ｍｅｔｈｏｄ（ＣＵＭ））。概観の実施例は、図１（ＡＡ１）において挙げられる。吉野がパターンに対するすでに作られたプロトタイプが例えばこの方法を使用している一般的な情報を認識する効果があるＫａｚｕｔｏｒａは、書込認識、略歴情報科学データ認識および画像認識を手渡す。２）神経単位の装置のためのすべてのもの接続をつくる。そして、最適の接続を見つけるために、遺伝子のアルゴリズムを使用する。ランダムな接続、装置および遺伝暗号を有する重量に１つの（ＡＡ２）３）Ｃｒｅａｔｅを想像する、そして、それら人工的に自然な選択のために接続、装置および重量を最適化するその他が環境（我々が賦課する状態）に、適切な個人に生存の好意に与える片方。ＩＩ）ｇｅｎｅｒａｌ分類がマルチ解釈手段の認識されたおよび機密情報ｉｉ）ｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎのｉ）ｇｅｎｅｒａｌ分類から成ることを意味する図１（ＡＡ３） ユーザー、装置およびＡ１の情報のシステムＡ４）ｈｙｂｒｉｄ分類による情報の環境の正当性および影響Ａ３）ｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎによる情報の情報Ａ２）ｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎのＡ１）ｓｅｌｆ−分類）、Ａ２）、Ａ３）（Ａ４）） ＩＩＩ）成り立っている手段と関連すること ｉ）機密情報の関連 ｉｉ）分類された定義の関連 ｉｉｉ）機密論理の関連 ｉｖ）既存の情報に対する新しい情報の関連 ｖ）すなわち、一般的な一般化理論および（ＧＧＴ）＜ｂｙ吉野（１９８９において分かる）が一般化の一般的な理論から成る１９９８＞において、調べた感情を有する情報の関連彼、適当な閾値なしで本来の情報の適切に修正された情報の表面の位置は、評価する、そして、この過程を繰り返すことは、一般化する情報。」（図１（ＡＡ４）。Ｋａｚｕｔｏｒａ吉野は、このプロトタイプも完了した。そして、それは非常によく機能している。そして、吉野（１９８９において分かる）が１９９８＞において調べた＜ｂｙが関連方法のためのＧＧＰを使用するＰｒｏｃｅｓｓ（ＧＡＰ）が見つけるＧｅｎｅｒａｌｉｚｅｄ協会‖一般に有効な関連ＩＶ）ｌｅａｒｎｉｎｇ論理パターンが、ｉ）ｉｎｄｕｃｔｉｏｎ手段から成ることを意味する Ａ１）ｌｏｇｉｃａｌ誘導 誘導で分析的学習方法 単純な誘導方法 ＜ｂｙ吉野（１９７５において分かる）が１９９８＞において調査したＩｎｄｕｃｔｉｏｎおよびＨｙｐｏｔｈｅｓｉｓ（ＥＩＨ）の式「（（ＡＢ＝ａｂ（Ａ＝ａ））＝＞（Ａ＝ａ（Ｂ＝ｂ）））」第１の推測にある。また、「最も高いものは、Ｈｙｐｏｔｈｅｓｉｓ Ｓｐａｃｅ（ＨＨＳ）である（（ＡＢ＝ａｂ（ＡＣ＝ａｃ））＝＞（Ａ＝ａ、Ｂ＝ｂ、Ｃ＝ｃ））。」、以下の誘導は、基本的アルゴリズムとしてＥＩＨの組合せを使用する。Ａ３）ｖｉｓｕａｌ誘導Ａ４）ｌｉｎｇｕｉｓｔｉｃ誘導Ａ５）ｐａｔｔｅｒｎ誘導ｉｉ）ｄｅｄｕｃｔｉｏｎが成るということを意味するＡ２）ｍａｔｈｅｍａｔｉｃａｌ誘導 Ａ１）ｌｏｇｉｃａｌ差し引き 推理および判断理論 単純な差し引き方法 Ａ２）ｍａｔｈｅｍａｔｉｃａｌ差し引きＡ３）ｖｉｓｕａｌ差し引き Ａ４）ｌｉｎｇｕｉｓｔｉｃ差し引き 言語学的に論理的スペースによってされる差し引き。Ａ５）ｐａｔｔｅｒｎ差し引き ＜ｂｙ吉野（１９８９において分かる）が１９９８＞．において調べたＬｅａｒｎｉｎｇ Ｔｈｅｏｒｙ（ＡＬＴ）を進めること 上述のごとく、ＡＬ−ＤＩＤは動的にＡ＝＞Ｂ、Ｂ＝＞Ｃ、それからＡ＝＞ＣおよびＡ＝＞Ｂ＝＞Ｃ＝＞を処理する．．．＝＞Ｚは、それから、＝＞Ｚ．ｐｒｉｍｅ２．が来ると思う。しかし、現実の世界は否定で満ちている。Ｌｅａｒｎｉｎｇ Ｔｈｅｏｒｙを進めることは、否定埋め込まれたシステムの理論である。ＡＬＴは、ニューラル・ネットワークの首尾一貫したシステムを構築する理論である。古典的な／あいまいな／神経論理の蓋然性が個人の要求のために機能している限り、それはｏｋと考えられる。首尾一貫した様に、それが与えている限り、それほど完全に否認している観念は、システム心の中に存在することができる十分、システムに適する。技術的に話して、神経単位は神経／あいまいな／古典的な見込みがある接続から、構造を造って、最も高い（最適の）利点のための否認している論理的コネクションを埋め込む。いくつかの論理が非常に度々そうだった時から、理論は一般にこの世界の現実に適している」実際の生命の（完全に確かでない）。Ｖ）成り立っている結果正当性チェック手段 ｉ）結果が自己周知の情報と関連して正しいかどうか調べること ｉｉ）結果が外部の周知の情報と関連して正しいかどうか調べること ＶＩ）情報の暗記から成る手段を記憶することは、成ることを意味する ｉ）定義 ｉｉ）分類 ｉｉｉ）論理 ｉｖ）状態（それから結果） ｖ）状態（それから有益な結果） ｖｉ）状態（それから非有益な結果） ＶＩＩ）成り立っている創造的な手段 ｉ）展望構造 視覚映像作成 ｉｉ）言語構造 ｉｉｉ）論理構造 ｉｖ）仮説構造 ＦＯＣＬ Ｓｅａｒｃｈ、ＦＯＩＬ Ｓｅａｒｃｈ＜ｐ３６１、ｐ２８７、４＞Ｈｙｐｏｔｈｅｓｉｓ−Ｈｙｐｅｒ Ｐｌａｎｅ Ｔｈｅｏｒｙ＜ｂｙ ＫＡＺ吉野（１９８９であるとわかる）は、パターン認識、誘導、ハイパー平面の適切の代数学を有する情報の一貫性の差し引きから成る１９９８＞を調べた。ＶＩＩＩ）選択生成は、選択の利点推測の実験を考えた｛基本的要求から成るＳ３｝ｉｎｓｔｉｎｃｔ手段 基本的論理 前記基本的要求利点チェック手段を満たす動機づけ チェックしている報酬 チェックしている罰 ｛所望の結果優先権制作の促進から成る手段を取り扱っているＳ４｝ｅｍｏｔｉｏｎ最も高い優先権の選択が、ためになるチェックをはかりにかけて、チェックしている幸福を処分する ｛成り立っている手段を作っているＳ５｝ｄｅｃｉｓｉｏｎは、システムが措置をとらなければならないかどうか決める｛Ａ１）ｓｏｕｎｄドライバから成るＩ）ｏｕｔｐｕｔドライバ手段から成る手段をとっているＳ６｝ａｃｔｉｏｎ Ａ２）ｉｍａｇｅドライバ Ａ３）ｌａｎｇｕａｇｅドライバ Ａ４）ｍａｎｉｐｕｌａｔｉｎｇドライバ Ａ５）ｍｏｖｉｎｇドライバ ＩＩ）結果が満足かどうか調べることから成る満足チェック手段 ＩＩＩ）状態、動作および結果についての知識データベースにフィードバック｛物理的な実在から成るＳ７｝ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔ手段 ｉ）ユーザーおよび生物 ｉｉ）システムおよび装置 ｉｉｉ）身体の資料 ｉｖ）コンピュータ ｖ）宇宙 仮想実在 他の人々、装置、システムの個々のＡ１）ｉｍａｇｉｎａｒｙスペースによってつくられる仮想心スペース。Ａ２）ｔｈｉｎｋｉｎｇは、他の人々、装置、システムの間に間隔を置く。Ａ３）ｓｅｌｆ−瞑想しているスペース他の民族、装置、システム。幸福が精神的なスペース真実スペースの間に間隔を置くというサイバースペース情報図１（Ａ）のタイプの３つの次元のＩｍａｇｅ Ｇｅｎｅｒａｔｏｒは、２つの次元のイメージ生成手段｛３｝のために使われる色光線を生じる光源生成手段｛４｝を有する。Ｘ−ＹＺコントローラ手段｛５｝は、同期２つの次元のイメージ生成手段｛３｝およびＺ軸生成プログラム手段を制御する。Ｚ軸生成プログラム手段は、以下を含む： 傾けられた回転プレート手段｛２｝（ギア手段｛１２｝）は、手段｛８｝（エンコーダ手段｛９｝）を車で運ぶ。傾けられた回転プレート手段｛２｝は、半ば透明な拡散器でできていてもよいかまたはＬＣＤのような手段が表示する２台の次元のイメージ発電機を導く。コンピュータ手段｛１６｝は、Ｘ−ＹＺコントローラ手段｛５｝でまたはＸ−ＹＺコントローラ手段｛５｝の外側に含まれることができる。傾けられた回転プレート手段｛２｝が適切に回転するために、Ｘ−ＹＺコントローラ手段｛５｝はモーター中間｛８｝をギア手段｛１２｝を回転させさせた。また、Ｘ−ＹＺコントローラ手段｛５｝は、Ｘ−ＹＺコントローラ手段｛５｝が適当な決定にモーター手段｛８｝がそうしなければならない多くがギア手段｛１２｝を回転させる方法を作ることができるために、回転がエンコーダ手段｛９｝から、どんな角度であるか、情報を受信する。占められるスペースにおいて傾けられた回転プレート手段｛２｝とされる３つの次元の核イメージは、第２のイメージ生成手段｛１｝によって、第２のイメージング・スペースに突設される。３つの次元の仮想イメージ｛７｝は、第２のイメージ生成手段｛１｝の上に、現れる。第２のイメージ生成手段｛１｝は、手段を中で反映している灯りを備えている。光は、第２のイメージ生成手段｛１｝の底で、３つの次元の核イメージの３つの次元の仮想イメージを生産するために二倍に皿のようなコンテナの表層上の手段を反映する。コンピュータ手段｛１６｝は、３つの次元のイメージ−目的の情報の中で記録することができる。ちなみに、吉野システムを使って、恋愛とかについて、曖昧な情報をハンドルする人工知能・コンピューティング・システムにしてもよい。そして、量子・コンピューターを使って、曖昧な情報／ファジー／ニューラル情報をハンドルする人工知能にしてもよい。この際、曖昧さを広げすぎると、（例えばアソシエーションについて）酔ったようになってしまうときもあるので、気をつける。ＭＰＵ（Ｍｉｃｒｏ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）、ＣＰＵ、ＭＰＵ（Ｍｕｌｔｉｐｌｅ Ｐｒｏｃｅｓｓｏｒ Ｕｎｉｔ）、ＬＳＩ、ナノ・（テクノロジー・）チップ、バイオ・（テクノロジー・）コンピューター、バイオ・チップ、ＤＮＡコンピューターに、人工知能／人工知能アルゴリズムを組み入れて、バイオ／人工エンティティー／バイオノイドを創生してもよい。
【図２】図２、は角度／方向／キャラクター／ハイパー・キャラクター（ハイパー・スペース内におけるキャラクター選出）に夜パターン認識を示す。極値／局部／特徴を捉え、それを認識（力）として使う。物の色や形や温度などによってもの／情報を判断する。
【図３】図３は、３次元表示装置の例の１つを紹介する。軽いパネル／表示手段／レンズ／磁気レンズは、スペースの位置で光のイメージ／フィールドを記載するために用いた。これが非常に速くスペース変動／変化するとき、時間的な３Ｄ内での表面変動の複数を総合するとき、所望の３次元体に対して、光学上３次元のイメージであるバーチュアル（仮想）イメージを出す。同じ概念は、電子ビームとかプラズマ・ビーム若しくはプラズマ／放射体／放光体／意識へのインプット体を発生するためのビーム（電磁波のような波）に適用されることができる。これによって、複数のフィールド・イミッションを並べた３次元映像装置を作ってもよい。そして、電子ビームによる電子３次元構造体を作ってもよい。それが３次元の仮想目的物であるために、これは仮想イメージ（脳への直接のインプットである仮想イメージも含む）に加えられることができる。
図面
【図２】
【図３】
