A system for retrieving multimedia information is provided using a computer coupled to a computer-based network, such as the Internet, and particularly the World Wide Web (WWW). The system includes a web browser, a graphic user interface enabled through the web browser to allow a user to input a query representing the information the user wishes to retrieve, and an agent server for producing, training, and evolving first agents and second agents. Each of the first agents retrieves documents (Web page) from the network at a different first network address and at other addresses linked from the document at the first network address. Each of the second agents executes a search on different search engines on the network in accordance with the query to retrieve documents at network addresses provided by the search engine. The system includes a natural language processor which determines the subject categories and important terms of the query, and of the text of each agent retrieved document. The agent server generates and trains an artificial neural network in accordance with the natural language processed query, and embeds the trained artificial neural network in each of the first and second agents. During the search, the first and second agents process through their artificial neural network the subject categories and important terms of each document they retrieve to determine a retrieval value for the document. The graphic user interface displays to the user the addresses of the retrieved documents which are above a threshold retrieval value. The user manually, or the agent server automatically, selects which of the retrieved documents are relevant. Periodically, the artificial neural network of the first and second agents is expanded and retrained by the agent server in accordance with the selected relevant documents to improve their ability to retrieve documents which may be relevant to the query. Further, the agent server can evolve an artificial neural network based on the current artificial neural network, the retrieved documents, and their selected relevancy, by iteratively producing, training, and testing several generations of neural networks to produce an evolved agent. The artificial neural network of the evolved agent then replaces the current artificial neural network used by the agents to search the Internet. One or more concurrent search of the Internet may be provided.

Un système pour rechercher l'information de multimédia est fourni en utilisant un ordinateur couplé à un réseau sur ordinateur, tel que l'Internet, et en particulier le Web mondial (WWW). Le système inclut un navigateur d'enchaînement, une interface utilisateur graphique permise par le navigateur d'enchaînement de permettre à un utilisateur d'entrer une question représentant l'information les souhaits d'utilisateur pour rechercher, et un serveur d'agent pour premiers les agents producteurs, s'exerçants, et d'évolutions et les deuxièmes agents. Chacun des premiers agents recherche des documents (Page Web) du réseau à une première adresse de réseau différente et à d'autres adresses liées du document à la première adresse de réseau. Chacun des deuxièmes agents exécute une recherche sur différents moteurs de recherche sur le réseau selon la question pour rechercher des documents aux adresses de réseau fournies par le Search Engine. Le système inclut un processeur de langage naturel qui détermine les disciplines et les limites importantes de la question, et du texte de chaque document recherché par agent. Le serveur d'agent produit et forme d'un réseau neurologique artificiel selon la question traitée de langage naturel, et inclut le réseau neurologique artificiel qualifié dans chacun des premiers et deuxièmes agents. Pendant la recherche, le premier et deuxième processus d'agents par leur réseau neurologique artificiel les disciplines et les limites importantes de chaque document qu'ils recherchent pour déterminer une valeur de récupération pour le document. L'interface utilisateur graphique montre à l'utilisateur les adresses des documents recherchés qui sont au-dessus d'une valeur de récupération de seuil. L'utilisateur manuellement, ou le serveur d'agent automatiquement, choisit qui des documents recherchés sont appropriés. Périodiquement, le réseau neurologique artificiel des premiers et deuxièmes agents est augmenté et recyclé par le serveur d'agent selon les documents appropriés choisis pour améliorer leur capacité de rechercher les documents qui peuvent être appropriés à la question. De plus, le serveur d'agent peut évoluer un réseau neurologique artificiel basé sur le réseau neurologique artificiel courant, les documents recherchés, et leur pertinence choisie, itérativement en produisant, en formant, et en examinant plusieurs générations des réseaux neurologiques pour produire un agent évolué. Le réseau neurologique artificiel de l'agent évolué remplace alors le réseau neurologique artificiel courant employé par les agents pour rechercher l'Internet. Un ou plusieurs la recherche concourante de l'Internet peut être fournie.