Вы пытаетесь построить иерархию или  гетерагенную сеть.
Архитектура сети  не описана.
Операции (сдвиг в пространстве, времени и пр.) описаны через индекс памяти объектов и событий. Физические закономерности и иерархия операций для разбора не заданы.
Порядок работы с буферами не раскрыт.
Статистические формулы обработки содержимого буферов не заданы.
Переключение групп каналов входных и управляющих не описано.
Функции управляющих каналов не раскрыты.
Задача NP-полная в общем случае. Принципы фильтрации не расписаны.

А так всё нормально, только это не проектирование и программирование, а мысли-мечты вслух.

Следуя книге - "Brain of the Firm" Stafford Beer.

Спинной мозг имеет симаптические каналы. Они связывают вместе периферийные нервные узлы. В этой рефлекторной дуге в парапозвоночной цепи передаются афферентные и эфферентный сигналы. Это похоже на управление на местном уровне или локальные тормозящие команды. Поэтому задолго до того, как какая-то новая информация в иерархии достигнет другой подсистемы по центральной командной оси, вторая подсистема об этом уже будет знать.

Но исходя из логики иерархии агентов, решение о смене фокуса внимания или о смене деятельности всей иерархии принимается самым коренным или верхним по иерархии агентом, но к этому моменту времени в состоянии готовности и с уже принятым решением находятся промежуточные центры управления?

Вот в самой верхней точке, чтоб принять управляющее решение нужно иметь долгосрочный прогноз стратегий и просто чувство вкуса. Вот поэтому ИИ сложно себе представить. А вот активно-управляющий фильтр-декодор с функцией стабилизаци представить можно?
http://ranet.livdis.com/blog/view?id=25519

Если в процессе игры мы получили полную карту окружения и точно знаем цель, то остаётся проложить путь к цели. Луче это делать от цели, чтоб выбрать наиболее короткий путь из всех возможных состояний на промежуточных этапах. Для этого для конечного состояния N находятся все предыдущие состояния N-1. Повторяя этот процесс мы находим только те пути которые возможны для достижения конечного состояния из текущего.

Это как алгоритм обратного распространения волны. Можно использовать встречные вол, как модификацию этого алгоритма.

Дальнейшие пункты - предложения по оптимизации достижения цели. Эти механизмы на практике опробованы для автоматической генерации драйверов под Линукс на основе описания HDL и списка вызовов ОС.
http://www.gotai.net/forum/Default.aspx … 6704#56704

На том же принципе работает вывод систем уравнений для решения задач по физике.
http://www.gotai.net/forum/Default.aspx … 7103#57103

7. Сергей Тарасов (не путать с Евгением) писал о тормозящих интернейронах.
http://www.ritis.ru/protar/Memory2.html
По сути это дизъюнкторы (операция ИЛИ), связи которой уходят вверх по иерархии, далее с самого верха поступаю управляющие команды для эффекторов (драйверов). В развитой системе мы должны ограничивать (прогнозировать) количество возможных для управления связей. Видимо для этого надо вводить правила или иерархию признаков от среды?

Начать IMHO надо с текстового анализа. С генерации драйверов.
А перейти можно к аналоговым сигналам с генерацией упреждающих воздействий (чего как раз и не хватает на указанном видео).

это не мой (это пример из книги) и это просто база данных, или точнее фреймовая база знаний распределенная и станартная.
Вы не удачную ссылку выбрали. это были черновики к дисертации на заказ для клиента в Испании и позже в России. Там надо Вики смотреть, а не репозиторий.

http://github.com/Ignat99/RaNet/wiki

Смотрите лучше этот файл, и не путайте других (12 лет уже файлу). Такой маленький скриптик наколенный в 1100 строчек. Всего то любые законы физики выводит.

http://github.com/Ignat99/spq/blob/mast … in/abcd.pl

P.S: Вот пример обычных участников форума. Надо 3 года талдычить, 10 раз одну и ту же ссылку давать, и все равно, как бараны, свернут не на те ворота.

https://github.com/Ignat99/Trim

Репозитарий 2000 года (мой студенческий говнокод - Основной файл модифицирован мной на днях. Испавил пару ошибок. Поэтому в названии есть слово ЛаМанга). Графическая 3Д оболочка для СФВ. На ней я доказал, например,  известный из теор. топологии факт. 4-х мерная сфера это Кубический 3-х мерное симплексное многообразие. Таким образом перевел теоретические знания в прикладные, для создания 3-х мерных физических структур с 4-х мерными свойствами (Сам диплом с плакатами пока не выкладывал. Но думаю помещу в папку doc на днях.).

Я где то слышал, ставили опыты. Необходимо достаточное количество пчёл. Так же необходима матка. Если пчёл много. А маток 2 то рой разделяется.

Будет много узлов типа Алибаба. Не зря они выпустили свой клаудный Андроид Alliyun, а Гугл на них наехала. Что это их экосистема.

Получается, что матка это экосистема. А пчёлы это устройства, которые способны использовать экосистему.

Подробнее тут в разделе "Реализация голографической вычислительной системы будет иметь следующие компонетны.":
https://github.com/Ignat99/RaNet/wiki/Architecture

Выше по иерархии отделы управления инфраструктурой китайского интернета. Что то там ещё выше? Например спецслужбы по контролю серверов. Ставят сервера в Китае а европейские, американские или японские сервисы запрещаются спецслужбами Китая (криминальной верхушкой с военизированным органом давления). Деньги, в отличие от России, делятся между всеми участниками, а не только между участниками криминальных самозванных органов управления (пчёлкам мёд тоже оставляют а не только сахар-водку).

Пока хватает работы и по копированию сервисов(ставят ульи старого типа).

Про новые алгоритмы, могу сказать — китайцы их сопрут, если это будет сильно нужно.

Пример нового алгоритма: Движки по передаче и распознавания голоса и видео VVoIP:

Сейчас IMHO происходит настройка на мобильную платформу, улучшение поиска за счёт фольксономии и автогенерации онтологии и таксономии. А так же хороших алгоритмов распознавания (Hybrid context-dependent, “deep” neural networks, Hidden Markov Model (CD-DNN-HMM)).
http://research.microsoft.com/en-us/new … 82911.aspx

http://amasci.com/amateur/holo1.html

МИЭТ это технологии Самсунг, Скайп, Системы связи на МКС, Системы прицеливания, системы Картографирования, это архитектура ARM, почти все локализованные игры под PS и PC, новые по жандру и лучшие по реализации компьютерные игры сделанные в России, это Отечественные радары на арсениде-галия, это тунельная Микроскопия (хотя Неволин и не физик), трекинговые системы и симуляторы, вся спец. техника, Сан лаб, почти все САПР, ПАФы, устройства на встречных э\м волнах. И это только то что я знаю о МИЭТ и вспомнил без Гугла.

про японцев.
http://www.3dnews.ru/news/636009

Всё точно, как в ТЗ. Главное это заставить клиента оплатить Сенсоры.
https://github.com/Ignat99/RaNet/wiki/M … virtuality

Так СмартТВ следить за Клиентом но плохо, камера за целью не перемещается.
В попытке японцев уже лучше. Только им не хватает быстрого кодака и хорошей библиотеки AR. А вот когда будет большая сеть сенсоров, вот тогда и о Гермионной сети можно говорить.
http://habrahabr.ru/post/153067/

У меня есть скрипт на Пёрл, который я написал в 2007 году, до меня теорию подготовили Браун, Бартини, Румер, Турчинин, Паблес Кузнецов, Плотников, Дешамп, Клиффорд, Исмо Линдел, Лаборатория в ЛосАламосе (вычисления в 2004 году). Это реализация того что в цитате, а не идея.

Первоначальный устаревший вариант... написано заумно.
http://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%A3%D1% … 0%B8%D0%BD -> Система Физических величин Плотникова Н.А.

С тех пор много воды утекло. Это следующий вариант для младших школьников. (Участникам этого уважаемого форума, будет доступно).
http://pedsovet.org/forum/topic6739.html