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La modélisation mathématique est l'aspect le plus important pour modéliser une intelligence artificielle efficace et efficiente dans tous ses courants tels que l'IA faible, l'IA forte, la super-IA, l'ultra-IA, l'humanoïde, le cerveau bionique, le cyborg, l'IA générative, l'apprentissage automatique, la vision artificielle, le traitement d'images, le traitement du langage naturel, l'apprentissage profond, les réseaux de neurones artificiels, les réseaux de neurones profonds, l'algorithme génétique, etc. Pour certaines logiques où les modèles mathématiques sont incapables de comprendre la précision, la modélisation et la cartographie théoriques sont également très utiles. C'est pourquoi, dans mon livre « Insight into Bionic Brain for Humanoid Robotics », j'ai utilisé les deux concepts, là où ils étaient utiles, la modélisation et la cartographie mathématiques et la modélisation et la cartographie théoriques pour concevoir un « cerveau bionique » pour des conceptions d'intelligence artificielle supérieure utilisant des réseaux de neurones artificiels, des générateurs de probabilités, des algorithmes génétiques et plusieurs modèles théoriques. Je promets à tous les lecteurs, étudiants et chercheurs que ce livre est très utile et qu'il contient des concepts mathématiques faciles à comprendre.