-система должна находить как ребёнок взаимосвязь между звуком поезда и изображением поезда

«Ясно что когда есть поезд есть его звук,только если поезд не движеться в закрытом туннеле около нас или мы не стоим к нему спиной,или нам не включили запись на магнитофоне»
[Кстати ,надо запоминать формат вспомнинания,я cейчас могу создать ещё множество моментов когда есть звук поезда но когда он скрыт,однако перед каждым вспоминнанием или придумываением я трачу около 1-10 секунд]
[Кстати,в каком то смысле поиск закономерностей связан с механизмом рефлекса]

Итак что сделает мой скрипт поиска закономерностей если ему подать сигналы с рецепторов глаза и ушей в виде одномерных массивов,у которых ключ номер рецептора а значение равно сигналу на рецепторе.Скрипт посмотрит в цикле в памяти соответствия фактов звуковых сигналов и видимых сигналов,и создаст минисвязь в виде переменной в массиве закономерностей.
Однако определение поезда очень сложная штука в плане стуктуры так же как и звука поезда,и мы в этом смысле должны сравнивать
конфигрурации на входных нейронов а только двух нейронов => определяющего поезд и определяющего звук поезда.
Соответсвенно нужно расширить поиск закономреностей до нейронных стркутур (примерно так как в первом скрипте PHP),и понять что такое в принципе нейрон и связи между ними и стркутра нейронов в контексте поиска закономерностей

Ок,предположим что у нас будет стуктурный поиск закономерностей,тогда должна образоваться связь между нейроном обозначающим поезд и обозначающим его звук в каком-то третьем нейроне или синапсе.Тогда эта задача будет выполнена.

(Вопрос:Зачем?)
Итак зачем человеку знать что звук поезда связан с изображением поезда.Это пригождается в практических задачах,формировании поведения (де факто алгорима выходных сигналов),а также при рассуждениях и придумвании новых вещей.

-учиться находить соответствие между сторонами с которых растёт мох у деревьев,предоставив только их трёхмерные модели на входы

Из предыдущего пункта мы нашли что ещё нужен структурный поиск закономерностей.Сможет ли этот структурный поиск найти связь между стороной мохов деревьев.Если человек стоит между двумя деревьями на одной стороне равностороннего треугольника,то он должен заметить (если обратит внимание!!!!) общность расположения мхов.Для начала он должен различать объекты моха и деревьев
с помощью функции strpos (кстати,а почему бы системе распозноавния образов не сформироваться из системы закономерностей также как и функции strpos (надо об этом хорошо подумать и вывести в отдельную тему)).Ясно что после этого определения у каждого мха будут свои координаты в пространстве и угол наклона,то есть для того чтобы найти ещё нужно синусовое и ксоинусовое преобразование.
[Кстати а почему-бы не искать заономерности в цифрах отсеивая ненужное посредством наличия всех трёх операндов либо в памяти либо в объекте]

-научиться предсказывать будущие состояния из прежних

Если есть какая-то временная закономерность то мозг вправе её ждать в будущем с определённой вероятностью зависщей от частоты предыдущей выборки сигналов.Мой скрипт с добавленным структурно-временным поиском должен с этой задачей справиться.

-не зная законов русского языка вывести их из русского текста
Возьмём для примера частный закон :

Пишутся слитно сложные имена прилагательные:
Образованные от слитно пишущихся сложных имён существительных, например: водопроводный (водопровод), земледельческий (земледелец, земледелие), новосибирский (Новосибирск).

Итак наша задача вывести этот закон из русского текста и применить его при генерации другого текста.Первым делом поиск заономерностей должен понять что водопроводный состоит из воды и провода (что не совсем возможно без глаз,потому что лучшее понятие этого зависит от закономерности глаз,если нам показать как вода течёт по трубе и мы знаем эту связь трубы и провода).
Вообщем-то закономерности получаются