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本文提出了一种基于贝尔纳普类型化内涵一阶逻辑的神经符号通用人工智能机器人的概率扩展方法。它引入了全局和局部对称变换来保存知识并实现实时决策，其中神经网络基于最大信息熵计算概率密度。

本文提出了一种基于格论的方法来定义无偏规范集合值预言机，这些预言机即使在输出被学习并采取行动后仍能保持自洽，从而解决了AI预测中的表演性问题。