自然世界是復雜的和不確定的,它并不像決定論所描述的那樣是確定有序的,嚴格遵循自然規(guī)律。在表征的意義上,決定論的世界相對較易表征,非決定論世界中的不確定性現象或事件如何表征卻是我們面臨的一個難題。在人工智能中,不確定性往往表現為統(tǒng)計性和概率性,概率表征就自然成為一種常見方式,如貝葉斯網表征�？赡苁澜缱鳛橐环N不確定性的表達,可由相關概率模型、基于邏輯規(guī)則方法、D-S方法和模糊集-模糊邏輯方法表征。除了這些靜態(tài)表征方式,不確定性也可通過動力學概率表征。 

【文章來源】：上海師范大學學報(哲學社會科學版). 2020,49(04)北大核心CSSCI

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【部分圖文】：

風濕的貝葉斯網表征

圖1 風濕的貝葉斯網表征對于復雜世界,貝葉斯網也更復雜些。例如你家安裝了自動防盜鈴,它在偵探盜竊方面非�？煽�,但偶爾對小地震也很靈敏。假如你有兩個鄰居張三和李四,他們承諾當聽到警報鈴聲時叫醒你;張三聽到警報鈴聲時幾乎總是叫你,但有時聽到電話鈴聲也會叫你。李四特別喜歡聽響亮的音樂,通常錯過警報鈴聲。如果給定誰沒有叫你的證據,我們可能預測盜竊發(fā)生的概率。這個不確定情形由盜竊、地震、報警鈴聲、張三和李四這五個變量構成,用貝葉斯網表征其結構如圖2所示。

一個讀者推薦一本書的貝葉斯網表征


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