本文的正文将描述 AI的三次模法：第一次必然是理事两边的数据模型，再一次可能是理事无碍的算法模型，最后一次是真实不虚的理事圆融的统计模型。
这里，前两次都是具有两个独立性的演绎的必然推理，分别（aaas 所谓的“分别”法）是必然的必然推理（肯定前件式)和可能的必然推理（否定后件式）。（“是”则，分别称为 “定论”和”推论”，都有确定的结果--狭义相对的和广义相对的 “确定”）；最后一次并没有给出确定的结果，而是"猜测" A比B更像C-”--这是AI的终极法“原像法”(又作“元相法”)的自然表达（“否”则-- 概率演算，称为“概论” ，aaas 所谓的“正智”法）。它(“原像法”)的地位在前面的文章中 谈到过，是AI元级（meta-）的三种法 (AI法 )基本法根本法和终极法的最后一个。 红字加粗的“分别”和“正智”是aaas中对五法（名和相 ，正智和分别，如如）分组（组队、组配和组织）以后的中间的那一组。（计划作成独立的一篇----五法篇 --整理，待完成）。
本文描述的三次模型则是和三个元级的AI法对应的AI模型级的三个AI域 。
（补充：在AI元元级“metameta-”上的是 AI律。AI律、AI法 和AI域 涵盖了aaas系统中的“智能”--软件智能、固件智能和硬件智能--的全部能力范围。）
AI模型级的三个模型用自然语言的表达分别为：
- 对应“AI基本法”的“数据模型”：“ P则Q 当且仅当 Q是P的偏序并且存在唯一的一个R使得（P®Q）为true而对 P则Q 不成立的任何情况包括意义和真假丝毫没有提及”。这是倒立的(顶点冲下）的“圣灵Psyche三角形”，它是意义三角形的反播变种或变性：中间多了一个“心”，被称为“体心”并且每一个角上的点都是一个“面心”（下述）。 这里“ 对 P则Q 不成立的任何情况包括意义和真假丝毫没有提及” 是范畴模型（即一阶理论格。“程序作为证明”的独立公理化原则【特化】）上暴露的操作符的下述双重不确定性的个体身份的自由度极限元素 。 ““P则Q 当且仅当 Q是P的偏序并且存在唯一的一个R使得（P®Q）为true”给下面的相对较宽松的（“不排除xyz以外的其它东西是a“”）加了个约束：a的相似性仅存在于 这里用基本法规约的P、Q和R上。这个约束称为“AI的象似性”。
- 对应“AI根本法”的“算法模型”：“x,y和z 都是a并且xyz彼此不是而且不排除xyz以外的其它任何东西是a” .它是正立的 意义三角形的正推变形或变体 ：中间多了一个“心”，被称为“面心”。 整体完整描述了“计算的三位一体主义”。这里“不排除xyz以外的其它东西不是a”是语言模型（“类别作为命题”的一般定义原则【泛化】）中其内在上的不确定性的实体参与者的自主度缺陷因子。其确定性部分（“x,y和z 都是a并且xyz彼此不是”，是对下面的原像法中的宽泛要求提出了一个限制：AI的像似性被确定在 满足根本法的候选集XYZ中 。这个限制称为“AI的相似性”。
- 对应“AI原像法"的“统计模型” A比B更像C“。这个约定称为“AI的像似性”。这里“像似性”的要求非常宽泛，并不否定任何其他的可能性。这里给出的唯一感觉” A比B更像C“是 逻辑模型（“类型充当谓词”的统一假设原则【等价】）的本质上的偶然性的本体过程的自然度影响因素。