老铁们，大家好，相信还有很多朋友对于人工智能技术应用确定性推理和不确定性推理的理论依据的相关问题不太懂，没关系，今天就由我来为大家分享分享人工智能技术应用确定性推理以及不确定性推理的理论依据的问题，文章篇幅可能偏长，希望可以帮助到大家，下面一起来看看吧！

一、不确定性推理的理论依据

不确定性可以理解为在缺少足够信息的情况下做出判断，是智能问题的本质特征；推理是人类的思维过程，它是从已知事实出发，通过运用相关的知识逐步推出某个结论的过程。所谓不确定性推理原理就是从不确定性初始证据出发，通过运用不确定性的知识，最终推出具有一定程度的不确定性但却是合理或者近乎合理的结论的方法或理论。

二、不确定性知识是什么

1、不确定性知识可以理解为在缺少足够信息的情况下做出判断，是智能问题的本质特征。

2、是人类的思维过程，它是从已知事实出发，通过运用相关的知识逐步推出某个结论的过程。所谓不确定性推理原理就是从不确定性初始证据出发，通过运用不确定性的知识，最终推出具有一定程度的不确定性但却是合理或者近乎合理的结论的方法或理论。

三、不确定性推理的三大基本问题

1、不确定性推理是一种建立在非经典逻辑基础上的基于不确定性知识的推理，它从不确定性的初始证明出发，通过运用不确定性知识，推出具有一定程度的不确定性的和合理地或近乎合理地结论。

2、基本问题：不确定性的表示与度量，不确定性的匹配，不确定性的传播和更新，不确定性的合成。

四、人工智能几率和概率区别

1、人工智能类的产品在本质上都和一个概念有关的就是概率。概率论是人工智能系统推理的逻辑基础，人工智能做出的每一个推测，推断和预测都伴着行为结果的不确定性，这就是对结果的一种赌博。

2、人工智能产品经理需要在具体的业务场景中判断人工智能可以达到的推断概率能否解决用户的需求，以及这种概率被用户接受的最低标准是什么，能够超出用户预期的标准是什么，并依据这些判断决定对产品研发的投入策略，在实际的产品管理过程当中，人工智能产品经理，在拿捏这个尺度的时候，并不能一味的追求完美主义，因为产品商业化的成功永远是排在第一位的。

五、不确定性推理中不确定性因素的主要来源

1、所依据的基本数据不足或者统计偏差。

2、预测方法的局限，预测的假设不准确。

5、无法以定量来表示的定性因素的影响。

好了，本文到此结束，如果可以帮助到大家，这篇文章只是小编的分享，并不能代表大家观点和客观事实，仅仅给大家作为参考交流学习哦！还望关注本站哦！

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