Die mathematische Modellierung ist der wichtigste Aspekt bei der Modellierung effektiver und effizienter Künstlicher Intelligenz in all ihren Ausprägungen wie Weak-AI, Strong-AI, Super-AI, Ultra-AI, Humanoid, Bionic Brain, Cyborg, Generative-A, Machine Learning, Machine Vision, Image Processing, Natural Language Processing, Deep Learning, ANN, GP, GA und so weiter. Neben der mathematischen Modellierung ist auch die Frage wichtig, wohin das Mapping passt. Für einige Logiken, bei denen mathematische Modelle nicht in der Lage sind, die Genauigkeit zu verstehen, ist die theoretische Modellierung und das Mapping ebenfalls sehr nützlich. Daher habe ich in meinem Buch "Einblick in das bionische Gehirn für die humanoide Robotik" beide Konzepte gleichermaßen verwendet, wo immer sie nützlich sind. Mathematische Modellierung und Mapping und theoretische Modellierung und Mapping, um das "bionische Gehirn" für Super Artificial Intelligence Designs mit ANN, GP, GA und verschiedenen theoretischen Modellen zu entwickeln. Ich verspreche allen Lesern, Studenten und Forschern, dass dieses Buch sehr nützlich ist und leicht verständliche Konzepte für die mathematische und theoretische Modellierung und Kartierung des bionischen Gehirns für die Entwicklung und Anwendung von humanoiden Robotern enthält und alle wesentlichen Aspekte der Analyse, des Designs und der Entwicklung abdeckt.