人工智能不确定性推理应用实例,人工智能中推理的定义
很多朋友对于人工智能不确定性推理应用实例和人工智能中推理的定义不太懂,今天就由小编来为大家分享,希望可以帮助到大家,下面一起来看看吧!
一、人工智能中推理的定义
1、按所用知识的确定性,推理可以确定性和不确定性推理。所谓确定性推理指的是推理所用的知识都是精确的,推出的结论也是精确的。比如一个事件是否为真,其推理的结果只能是真或者假,绝对不可能出现第三种可能性。
2、确定性推理的方法有很多,具体有图搜索策略、盲目搜索、启发式搜索、消解原理、规则演绎系统、产生式系统等等。
二、人工智能导论学习的意义
人工智能导论的学习,可以掌握知识表示、确定性和不确定性推理、搜索、进化计算、群智能、人工神经网络、专家系统、机器学习等基本理论与实用方法,了解深度学习、知识图谱等人工智能研究前沿内容,通过人工智能应用实例及虚拟仿真实验,可以提高应用人工智能理论解决工程问题的能力。
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、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。
五、人工智能的不确定性是指
1、不确定性推理也可称为不精确推理
2、对不确定性推理的需求多种多样:
3、推理所需的信息不完备:竞争双方不知道对方信息
4、多种原因导致同一结果:疾病的诊断
5、信息描述模糊:目击者对嫌疑犯的描述
6、信息中含有噪声:做假帐,虚假统计报表,采集数据当中的噪声(雷达、声纳/化验)等
7、规则是模糊的:定性描述,如“如果刑事犯罪猖獗,就应加大打击力度”等
8、解决方案不唯一:多个方案如何选优的问题
9、惰性—如涉及例外的规则太多,无法枚举
10、理论的无知—如人类对于疾病和智能的探索
11、实践的无知—如对一个病人的病况的了解和测试
12、环境的不确定性—智能体几乎从来无法了解关于其环境的全部事实
13、反映环境的知识的不确定性—过于复杂而无组织—知识粥(knowledgesoup)
14、现实的不确定性需要不确定性推理:将数值计算引入推理过程
15、真假值概率化,以表示某种可靠程度
16、在推理的前提和结论之间建立概率公式
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