软件智能：aaas系统设计概要之序-内心即Inus发生条件：“‘因果‘的‘根‘ ≡ ‘机会‘的‘源‘ ”

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本文探讨了aaas系统中的API层、SPI层和防腐层如何构建机器学习模型的Inus条件，将现实模型（基于chance的安全机制）与因果结构模型（probability的系统性体制）相结合。现实模型涉及列表、层次结构和网络，而因果结构模型涉及数据库、知识库和模式库。Inus条件是模型迭代和决策制定的基础，反映了智能功能的学习与训导过程。机器学习模型的‘原初’阶段与戴明环相呼应，揭示了模型在运行之外的思考行为。

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aaas系统的三个部分（API层、SPI层和防腐层）整体构成充足根据律的充分条件法，最终给出一个新的转机的Inus条件。

一旦这个Inus条件被满足，就将发现现实模型的一个新的基本概念(注*1），并同时发明能抓住这个机会的因果结构模型的一个的基本概念(注*2） 。

现实模型的基本概念【a collection，vocabulary::原印】：the primary notion，aaas所称的“机会chance”。 i) chance作为分散式外设edp（external： decentralized peripherals）的一种必要的安全性机制，表示为 chance<actor,factor>，通过aaas系统内建的一套原印来计算它们，计算结果使用表示了一个现实模型 的紧密互联的标志集signs collection的三套表单 来记录。每个表单对应一个不同联结connected的数据结构(a type)。它们分别是列表lists、层次结构hierarchies和网络networks。即，它们一起表示了一个现实模型 的抽象规格as (abstract specification) 。 ii) chance是为了在两个不同本体之间发现共性的过程而预先准备的一个 has关系。iii) chance是一个有关现实模型 的一个新的发现，通过一个推论的推理者来推断，即此时aaas扮演了一个推论的推导者。这是符号学Semiotics的方法。得出的结果依赖于实体自身的性质,它和词汇模式lexical pattern 相关。
因果结构模型的基本概念【a group， notation::元初】：a elementary conception，aaas所谓的“概率probability”。i) probability作为分布式内置idd（Internal ：distributed devices）的一种充分的系统性体制，表达为probability<cause,effect>。通过aaas系统内置的一套元初来推理它们，得到的结论使用表示了一个因果结构模型 的松散外联的标识组logos group的三种外套suit 来封装。每种suit对应一个不同关联associating的概念约束（a category）。它们分别是数据库、知识库和模式库。即，它们一起描述了一个因果结构模型 的实现标准is（Implementation standard）。ii) probability是为了确定一个对象的两个不同外观是否代表同一个体的身份条件寻找依据而预订的一个case关系。 三种概念约束是表示过程与其参与者之间的联系的三种等效方式，这是使用该对象的重要特征的某种组合来定义的。 iii) probability是chance的数量规律的一种表达，是一个有关因果关系模型的一个新的发明。在aaas中是通过演示来证明的，即此时aaas扮演了一个定理的证明者。这是诠释学hermeneutics的方法。结论的推出取决于观察者观察实体的方式。这与概念模式conceptual pattern相关。