人工智能不确定性推理.ppt
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1、1不确定性人工智能不确定性人工智能4.1 4.1 不确定性推理基本理论不确定性推理基本理论4.2 4.2 可信度方法可信度方法4.3 4.3 主观主观BayesBayes方法方法4.4 D-S4.4 D-S证据理论证据理论4.5 4.5 模糊集理论模糊集理论2 2不确定性的产生与来源不确定性的产生与来源来自人类的主观认识与客观实际之间存来自人类的主观认识与客观实际之间存在的差异在的差异产生原因产生原因事物发生的事物发生的随机性随机性人类知识的不完全、不可靠、不精确人类知识的不完全、不可靠、不精确和不一致和不一致自然语言中存在的自然语言中存在的模糊性模糊性和歧义性和歧义性 3 3不确定性(狭义)
2、不确定性(狭义)不确定性不确定性(uncertainty)(uncertainty)就是一个命题就是一个命题(亦即亦即所表示的事件所表示的事件)的真实性不能完全肯定,的真实性不能完全肯定,而只能对其为真的可能性给出某种估计。而只能对其为真的可能性给出某种估计。例例如果乌云密布如果乌云密布 电闪雷鸣,则可能要下暴雨。电闪雷鸣,则可能要下暴雨。如果头痛发烧,则大概是患了感冒。如果头痛发烧,则大概是患了感冒。4 4不确切性(模糊性)不确切性(模糊性)不确切性不确切性(imprecision)(imprecision)就是一个命题中所出就是一个命题中所出现的某些言词其涵义不够确切,从概念角度讲,也就现
3、的某些言词其涵义不够确切,从概念角度讲,也就是其代表的概念的内涵没有硬性的标准或条件,其外是其代表的概念的内涵没有硬性的标准或条件,其外延没有硬性的边界,即边界是软的或者说是不明确的。延没有硬性的边界,即边界是软的或者说是不明确的。例例 小王是个小王是个高个子高个子。张三和李四是张三和李四是好朋友好朋友。如果向左转,则身体就向左如果向左转,则身体就向左稍倾稍倾。5 5自然界中的不确定现象自然界中的不确定现象l随机随机l模糊模糊l混沌混沌l分形分形l复杂网络复杂网络6 6随机性随机性(偶然性偶然性)和随机数学和随机数学v以贝叶斯公式为基础的贝叶斯理论以贝叶斯公式为基础的贝叶斯理论,在人工智能中一
4、直在人工智能中一直是处理不确定性的重要工具是处理不确定性的重要工具v带可信度的不确定推理带可信度的不确定推理v证据理论证据理论引入信任函数和似然函数来描述命题的不确定性引入信任函数和似然函数来描述命题的不确定性当先验概率已知时当先验概率已知时,证据理论就变成了概率论证据理论就变成了概率论模糊性模糊性(非明晰性非明晰性)和模糊数学和模糊数学v模糊集合论模糊集合论,隶属度隶属度v粗糙集理论粗糙集理论vVague Vague 集理论集理论通过对模糊对象赋予真、假隶属函数通过对模糊对象赋予真、假隶属函数,从正、反两个方面来处理从正、反两个方面来处理模糊性模糊性随机性和模糊性是不确定性的基本内涵随机性和
5、模糊性是不确定性的基本内涵7 7混混 沌沌 混混沌沌是是一一种种确确定定性性系系统统中中出出现现的的类类似似随随机机的的过过程程。因因为为很很难难对对初初值值确确定定得得非非常常精精确确,近近似似相相同同的的初初值值产产生生很很不不相相同同的的貌貌似似随随机机的的结结果果。初初值值敏敏感感性性导导致致过过程程的不确定性和不可预测性。的不确定性和不可预测性。蝴蝶效应:亚马逊河热带雨林中的蝴蝶效应:亚马逊河热带雨林中的一只蝴蝶扇动了两下翅膀,可能两周之一只蝴蝶扇动了两下翅膀,可能两周之后会引发美国德克萨斯州的一场龙卷风。后会引发美国德克萨斯州的一场龙卷风。“失之毫厘,差之千里失之毫厘,差之千里”。
6、初始条件。初始条件的微小的差别能引起结果的巨大的差异。的微小的差别能引起结果的巨大的差异。8 8复杂网络复杂网络:Internet:Internetv具有小世界效应和无尺度特性具有小世界效应和无尺度特性9 9不确定性不确定性认知的不确定性感知的不确定记忆的不确定性思维的不确定性知识本身的不确定性1010思维的不确定性思维的不确定性 思维有精确的一面,更有不思维有精确的一面,更有不 确定的一面。确定的一面。人类习惯于用自然语言进行思维,思维的结果人类习惯于用自然语言进行思维,思维的结果往往是可能如何、大概如何等定性的结论。往往是可能如何、大概如何等定性的结论。人类还擅长通过联想的、直觉的、创造的
7、人类还擅长通过联想的、直觉的、创造的形象思维来思考,很少象计算机一样做精确的形象思维来思考,很少象计算机一样做精确的数学运算或者逻辑推理,但是这并不妨碍人类数学运算或者逻辑推理,但是这并不妨碍人类具有发达的、灵活的智能,并不妨碍人类具有具有发达的、灵活的智能,并不妨碍人类具有发达的、灵活的模式识别能力。发达的、灵活的模式识别能力。11114.1 4.1 不确定性推理基本理论不确定性推理基本理论为什么要研究不确定性推理?为什么要研究不确定性推理?现实世界的问题求解大部分是不良结构现实世界的问题求解大部分是不良结构;对不良结构的知识描述具有不确定性对不良结构的知识描述具有不确定性:1)1)问题证据
8、问题证据(初始事实初始事实,中间结论中间结论)的不确定性的不确定性;2)2)专门知识专门知识(规则规则)的不确定性的不确定性.1212不不确确定定性性推推理理是是指指从从不不确确定定性性的的初初始始证证据据出出发发,通通过过运运用用不不确确定定性性的的知知识识,最最终终推推理理出出具具有有一一定定程程度度的的不不确确定定性性,但但又又是是合合理理或或者者似乎合理的结论的思维过程。似乎合理的结论的思维过程。什么是不确定性推理什么是不确定性推理 1313不确定性推理中的基本问题不确定性推理中的基本问题 在不确定性推理中在不确定性推理中,知识和证据都具有某种程知识和证据都具有某种程度的不确定性度的不
9、确定性,这就为推理机的设计与实现增加这就为推理机的设计与实现增加了复杂性和难度。除了要解决推理方向、推理方了复杂性和难度。除了要解决推理方向、推理方法、控制策略等基本问题外,还需要解决以下问法、控制策略等基本问题外,还需要解决以下问题题 :不确定性的表示和量度不确定性的表示和量度 不确定性匹配不确定性匹配 不确定性的传递算法不确定性的传递算法 不确定性的合成不确定性的合成1414不确定性的表示与量度不确定性的表示与量度l知识不确定性的表示知识不确定性的表示在确立其表示方法时在确立其表示方法时,有两个直接相关的因素需有两个直接相关的因素需要考虑要考虑:1)1)要能根据领域问题的特征把其不确定性比
10、较要能根据领域问题的特征把其不确定性比较准确地描述出来准确地描述出来,满足问题求解的需要满足问题求解的需要;2)2)要便于推理过程中对不确定性的推算要便于推理过程中对不确定性的推算.证据不确定性的表示证据不确定性的表示 在推理中在推理中,有两种来源不同的证据有两种来源不同的证据:1)1)一种是用户在求解问题时提供的初始证据一种是用户在求解问题时提供的初始证据;2)2)另一种是在推理中用前面推出的结论作为当另一种是在推理中用前面推出的结论作为当前推理的证据前推理的证据.1515确定度量方法和范围的原则确定度量方法和范围的原则l度量要充分表达相应知识及证据不确定性程度。度量要充分表达相应知识及证据
11、不确定性程度。l度量范围的指定应便于领域专家及用户对不确定度量范围的指定应便于领域专家及用户对不确定性的估计。性的估计。l度量要便于对不确定性的传递和计算,对结论算度量要便于对不确定性的传递和计算,对结论算出的不确定性度量不能超出度量规定范围。出的不确定性度量不能超出度量规定范围。l度量的确定是直观的,同时应有相应理论基础。度量的确定是直观的,同时应有相应理论基础。1616不确定性匹配不确定性匹配l对于不确定性推理对于不确定性推理,由于知识和证据都具有不确定性由于知识和证据都具有不确定性,而而且知识所要求的不确定性与证据实际具有的不确定性程且知识所要求的不确定性与证据实际具有的不确定性程度不一
12、定相同,因而就出现度不一定相同,因而就出现“怎样才算匹配成功怎样才算匹配成功”的问的问题题l对于这个问题对于这个问题,目前常用的解决方法是:目前常用的解决方法是:设计一个算法用来计算匹配双方相似的程度设计一个算法用来计算匹配双方相似的程度,另外再指另外再指定一个相似的定一个相似的 限度限度,用来衡量匹配双方相似的程度是否用来衡量匹配双方相似的程度是否落在指定的限度内落在指定的限度内.如果落在指定的限度内如果落在指定的限度内,就称它们是就称它们是可匹配的可匹配的,相应知识可被应用相应知识可被应用.用来计算匹配双方相似程度的算法称为不确定性匹配算用来计算匹配双方相似程度的算法称为不确定性匹配算法法
13、.用来指出相似的用来指出相似的 限度限度 称为阈值称为阈值.1717不确定性推理的一般算法不确定性推理的一般算法 根根据据规规则则前前提提E E的的不不确确定定性性C(E)C(E)和和规规则则强强度度f(Hf(H,E)E)求求出出假假设设H H的的不不确确定定性性C(H)C(H),即即定定义义一一函函数数g g1 1,使使C(H)=gC(H)=g1 1C(E),f(H,E)C(E),f(H,E)根据分别由独立的证据根据分别由独立的证据E E1 1和和E E2 2,求得的假设求得的假设H H的不确的不确定性定性C C1 1(H)(H)和和C C2 2(H)(H),求得证据,求得证据E E1 1和
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