推測、実験、統計サンプルの事実に対する仮説検証、ロト、天候、リスク、金銭を予測するニューラルネットワーク・アルゴリズムの改良であった。
2014年は衝撃的な出来事だったが、チームにとっては効果的だった。新たな実験を重ねるごとに、ゲーム戦略やリスクを評価するニューラルネットワークの、アルゴリズムの予測性能の信頼性が高まっていった。
2018年には本格的なAI（人工知能）のプロトタイプを手に入れ、独自に判断して最適な予測戦略を選択し、リスクを評価するようになった。
2019年には、時間マーカーを使って予測の収益性を評価できるようになった。
2020年には、AIアルゴリズムの性能を30倍に向上させ、HGFのygaming戦略の挙動を計算し、ウェブサイトのコンテンツを評価するためのブルートフォースを無視できるようにした。
2023-2024年には、長期記憶を持つ完全な人間型AI（LMM AI）を作成し、87.5%の信頼性と1.2%-0.1%のブルートフォースでリスク予測問題を解くことができるようになった。
2025年には、人間のように長期記憶を持つモデルが、ウェブサイトや広告会社のプロモーションにおけるリスク評価、日本における保険リスクの研究、科学的発見を、長期記憶を持つLMM AIというAIを使いながら、従来の方法よりも555倍速く行うことができるようになる。
LLM言語AIモデル（抽象脳半球）の流行を考えると、長期記憶モデル（論理脳半球）を市場に投入することで、LLMとLMMアルゴリズムを一体化した、本格的な電子頭脳を作ることが可能になる。 |
