对比文件名称：US2005261803A1_Description_20260309_2113
目标专利名称：用于空间目标选择的失衡式交叉抑制性机制CN106030621B
本次调用的模型名称：GPT-4
### 特征比对表格
| 技术特征描述及公开性判断结果 | 对比文件原文引用 | 公开性论述 |
| **技术特征A**：包括：至少部分地基于目标选择准则从所述多个目标中为机器人设备选择目标，《直接公开》 | [0033] NOMAD 10 can become conditioned through the learning experience to prefer one target object, e.g. the red diamond, over multiple distracters or non-target objects such as the red square and a green diamond of a scene in its vision. （NOMAD 10可以通过学习经验被条件化，以偏好一个目标对象，例如红色菱形，而不是场景中的多个干扰物或非目标对象，例如红色正方形和绿色菱形。）<br>[0080] The discrimination performance of each “subject” of the brain-based device BBD was assessed by how well that “subject” tracked toward target objects in the absence of auditory cues following conditioning or training... （脑基设备（BBD）每个“主体”的辨别性能是通过在条件化或训练后，该“主体”在没有听觉提示的情况下对目标对象的追踪效果来评估的……） | 对比文件明确公开了移动设备NOMAD 10（相当于机器人设备）在模拟神经系统的控制下，经过训练后能够从多个对象（红色菱形、红色正方形、绿色菱形）中选择并偏好一个目标对象（例如红色菱形）。该选择是基于设备在学习阶段建立的条件化准则（即与听觉刺激关联），这构成了“目标选择准则”。因此，本领域技术人员能够毫无疑义地确定对比文件公开了为机器人设备从多个目标中选择目标的技术特征。 |
| **技术特征B**：所述多个目标中的每个目标对应于包括相对于所述机器人设备的位置的多个位置的目标地图中的不同位置，《隐含公开》 | [0033] NOMAD 10 has a CCD camera 16 for vision ... which can provide visual ... sensory input to simulated nervous system 12... （NOMAD 10有一个用于视觉的CCD相机16……它可以向模拟神经系统12提供视觉……感官输入……）<br>[0038] Visual images from the CCD camera 16 of NOMAD 10 are filtered for color and edges and the filtered output directly influences neural activity in area V1. （来自NOMAD 10的CCD相机16的视觉图像经过颜色和边缘过滤，过滤后的输出直接影响V1区域的神经活动。）<br>[0040] Neural area V4 projects topographically to area C, its activity causing NOMAD 10 to center its gaze on a visual object (e.g. a red triangle). （神经区域V4以拓扑方式投射到区域C，其活动导致NOMAD 10将其视线中心对准一个视觉对象（例如红色三角形）。） | 对比文件未明确使用“目标地图”这一术语。然而，对比文件公开了机器人（NOMAD）通过相机获取视觉信息，视觉系统（V1, V2, V4, IT）处理这些信息，其中V4区域以拓扑方式映射到控制凝视方向的C区域。这意味着视觉场景中的不同位置（对应于不同的视觉对象）会激活神经网络中不同位置的神经元活动。本领域技术人员结合目标专利说明书（参见[0106]-[0108]段）对“目标地图”的解释（即由地点单元的2D网格表示，每个单元的位置映射到物理空间中的位置，活跃单元指示该位置是感兴趣的目标），能够合理推断出：对比文件中相机捕获的视觉场景，以及神经网络中对不同空间位置/对象的响应，实质上隐含公开了“每个目标对应于目标地图（即视觉场景的神经表征）中的不同位置”这一概念。 |
| **技术特征C**：并且每个位置对应于人工神经网络中的神经元，《直接公开》 | [0035] Each neural area V1, V2, etc. contains different types of neuronal units, each of which represents a local population of neurons. （每个神经区域V1、V2等包含不同类型的神经元单元，每个单元代表一个局部神经元群体。）<br>[0038] ... filtered output directly influences neural activity in area V1. （……过滤后的输出直接影响V1区域的神经活动。）<br>[0101] The neuronal units for each neural area (e.g., V1, V2, V4, IT, C, S, Mic-left, A-left, Mic-right, A-right) are each assigned to a neural simulator 1310. （每个神经区域（例如V1、V2、V4、IT、C、S、Mic-left、A-left、Mic-right、A-right）的神经元单元被分配给神经模拟器1310。） | 对比文件明确公开了模拟神经系统（即人工神经网络）由多个神经区域（V1, V2, V4, IT, C等）构成，每个区域包含许多神经元单元（neuronal units）。视觉输入直接影响V1区域的神经活动，并且不同区域之间具有连接。这表明视觉场景中的信息（可对应于位置或对象特征）被映射到了人工神经网络的特定神经元或神经元群体上。因此，该技术特征被对比文件直接公开。 |
| **技术特征D**：通过经由从对应于所选目标的目标神经元至不对应于所选目标的非目标神经元的连接输出抑制性权重来设置失衡，《未公开》 | [0045] ... synaptic connections between neuronal units, both within a given neural area, e.g. V1 or C, and between neural areas, e.g. V2-⟩V4 or C-⟩V4, are set to be either voltage-independent or voltage-dependent, either phase-independent or phase-dependent, and either plastic or non-plastic, as indicated by the legend in FIG. 2. （……神经元单元之间的突触连接，无论是在给定神经区域内（例如V1或C），还是在神经区域之间（例如V2-⟩V4或C-⟩V4），被设置为电压无关或电压依赖、相位无关或相位依赖、以及可塑性或非可塑性的，如图2图例所示。）<br>[0065] A negative value for Cij(O), indicates inhibitory connections. （Cij(O)的负值表示抑制性连接。）<br>[0091] ... inhibitory “inter” projections connect visual sub-areas responding to shape only or to color only (e.g. V4-red⟨--⟩V4-green, V4-horizontal⟨--⟩V4-vertical)... （……抑制性“交互”投射连接仅对形状或仅对颜色响应的视觉子区域（例如V4-红⟨--⟩V4-绿，V4-水平⟨--⟩V4-垂直）……） | 对比文件确实公开了神经网络中存在抑制性连接（例如，表2中Cij为负值的连接，以及V4子区域之间的抑制性互连）。然而，目标专利中的“设置失衡”特指为了基于选择准则（如距离）偏置目标选择，而通过从目标神经元到非目标神经元输出抑制性权重来实现。对比文件中的抑制性连接主要用于特征绑定（解决“绑定问题”）、形成同步神经元群以及对象识别过程中的竞争，其作用机制和目的与目标专利中专门为空间目标选择而设置的、基于选择函数的“失衡”不同。对比文件未公开为了选择目标而特意在目标与非目标神经元之间的连接上设置失衡权重的技术手段。因此，该技术特征未被对比文件公开。 |
| **技术特征E**：以及至少部分地基于所述失衡来修改所述目标神经元与所述非目标神经元之间的相对激活，以使得在所述目标神经元的活跃量大于所述非目标神经元的活跃量时所述机器人设备移动至所述目标地图中与所选目标相关联的位置，《未公开》 | [0040] Neural area V4 projects topographically to area C, its activity causing NOMAD 10 to center its gaze on a visual object... Both neural areas IT and the value system S project to area C, and plastic connections in the pathways IT-⟩C and IT-⟩S facilitate target selection by creating a bias in activity, reflecting salient perceptual categories... After learning to prefer a visual object (e.g. a red triangle), changes in the strengths of the plastic connections result in greater activity in those parts of area C corresponding to the preferred object's position. （神经区域V4以拓扑方式投射到区域C，其活动导致NOMAD 10将其视线中心对准一个视觉对象……神经区域IT和价值系统S都投射到区域C，并且通路IT-⟩C和IT-⟩S中的可塑性连接通过创造活动偏置来促进目标选择，反映显著的感知类别……在学习偏好一个视觉对象（例如红色三角形）后，可塑性连接强度的改变导致在区域C中对应于偏好对象位置的部分产生更大的活动。）<br>[0083] ... neural area C has more activity on the side that facilitates orientation of NOMAD 10 towards the target (i.e. the red diamond). （……神经区域C在有利于NOMAD 10朝向目标（即红色菱形）定向的一侧有更多的活动。） | 对比文件公开了通过学习（价值依赖可塑性），在控制运动/凝视的C区域中，与目标对象相对应的部分会产生更大的活动（即“偏置”），从而引导机器人朝向目标。这确实修改了与目标和非目标相关的神经活动（相对激活），并最终导致机器人移动到目标方向。然而，如特征D所述，这种“偏置”或“更大活动”的产生机制，并非源于目标专利所定义的、通过专门设置的抑制性权重“失衡”。对比文件中的偏置是通过可塑性连接（IT->C, IT->S）根据价值信号（听觉）进行调节而形成的，是整体学习过程的结果，而非通过预先设置从目标到非目标的抑制性连接失衡来实现。两者作用机制不同。因此，该技术特征未被对比文件公开。 |
| **技术特征F**：其特征在于，每个目标是空间目标，《直接公开》 | [0033] ... NOMAD 10 can become conditioned through the learning experience to prefer one target object, e.g. the red diamond, over multiple distracters or non-target objects such as the red square and a green diamond of a scene in its vision. （……NOMAD 10可以通过学习经验被条件化，以偏好一个目标对象，例如红色菱形，而不是场景中的多个干扰物或非目标对象，例如红色正方形和绿色菱形。）<br>[0051] FIG. 5A shows a diagram of the environment of NOMAD 10. The environment consisted of an enclosed area with black walls. Various pairs of shapes ... were hung on two opposite walls. （图5A显示了NOMAD 10的环境示意图。环境由一个带有黑色墙壁的封闭区域组成。各种形状的配对……挂在两堵相对的墙上。） | 对比文件中明确提及NOMAD在其物理环境中探索，并学习偏好特定的“目标对象”，如红色菱形、红色正方形等。这些对象是放置在物理空间（墙壁上）的视觉形状，因此属于“空间目标”。本领域技术人员能够毫无疑义地确定对比文件中的目标即是空间目标。 |
| **技术特征G**：其特征在于，所述目标选择准则至少部分地基于每个目标的活跃量概率，《未公开》 | 无对应内容。 | 目标专利说明书在[0119]段提到“基于目标的概率来选择一个或多个目标”，并指出“概率可以是指尖峰发放概率”。对比文件全文未提及根据神经元的活跃量或尖峰发放概率作为选择目标的准则。对比文件中的目标选择是基于与听觉刺激（无条件刺激）的关联学习（条件化）以及由此产生的神经活动偏置，而非基于对目标神经元本身活跃概率的评估。因此，该技术特征未被对比文件公开。 |
| **技术特征H**：其特征在于，所述选择目标选择准则至少部分地基于所述目标与所述机器人设备之间的空间距离，《未公开》 | [0040] ... plastic connections in the pathways IT-⟩C and IT-⟩S facilitate target selection by creating a bias in activity, reflecting salient perceptual categories (see Value System, below). （……通路IT-⟩C和IT-⟩S中的可塑性连接通过创造活动偏置来促进目标选择，反映显著的感知类别（见下文价值系统）。）<br>[0075] During training as shown in FIG. 6A, NOMAD 10 explored its enclosure ... Responses to sounds emitted by the speaker (auditory cues) caused NOMAD 10 to orient toward the target, which in this example is the red diamond. （在如图6A所示的训练期间，NOMAD 10探索其封闭区域……对扬声器发出声音（听觉提示）的反应导致NOMAD 10朝向目标定向，在这个例子中是红色菱形。） | 对比文件中目标选择的准则是：在训练阶段，与听觉提示（声音）在空间上最接近的视觉对象被关联起来，从而成为“目标”。设备学习的是“当声音响起时，朝向发出声音方向的对象”。虽然这隐含了声音源与对象的空间接近性，但选择准则的核心是“与无条件刺激（声音）的关联性”，而非目标专利所明确指出的“目标与机器人设备之间的空间距离”函数（如选择最近的目标）。目标专利说明书[0099]-[0105]段强调的选择准则是基于距离（如最靠近机器人），而对比文件是基于感官模态间的关联学习。两者准则不同。因此，该技术特征未被对比文件公开。 |
| **技术特征I**：其特征在于，所述连接是第一输入层连接、神经元输入、侧向连接、或其组合中的至少一者，《直接公开》 | [0036] A projection can be “feedforward” from one neural area to another, such as the projection P1 from neural area V1 to neural area V2. A projection P may also be “reentrant” between neural areas such as the reentrant projection P2 from neural area IT to neural area V4... （投射可以是从一个神经区域到另一个神经区域的“前馈”，例如从神经区域V1到神经区域V2的投射P1。投射P也可以是神经区域之间的“再入”，例如从神经区域IT到神经区域V4的再入投射P2……）<br>[0045] ... synaptic connections between neuronal units, both within a given neural area, e.g. V1 or C, and between neural areas... （……神经元单元之间的突触连接，无论是在给定神经区域内（例如V1或C），还是在神经区域之间……）<br>表2详细列出了各种投射类型，包括区域内（intra-area）、区域间（inter-area）、前馈（如V1->V2）、再入/反馈（如IT->V4）、兴奋性、抑制性等。 | 对比文件详细描述了模拟神经系统中存在的多种连接类型。前馈连接（如V1->V2）相当于“第一输入层连接”或更一般的“神经元输入”；同一神经区域内的连接（如V2->V2 intra）相当于“侧向连接”；不同区域间的再入连接（如IT->V4）也可视为一种特殊的反馈式连接。这些连接类型的组合构成了对比文件的整个网络。因此，本领域技术人员能够毫无疑义地确定对比文件公开了神经网络中包括输入连接、侧向连接等类型。 |
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