人工智能不确定性推理的实现,批判人工智能

人工智能不确定性推理的实现,批判人工智能

对人工智能的理解通过这学期的学习，我对人工智能有了一定的感性认识。我个人觉得人工智能是一个很有挑战性的科学。从事这项工作的人必须了解计算机知识、心理学和6.1不确定性推理的基本概念UncertaintyisesentialfeatureofIntelligenceProblems，研究不确定性推理是人工智能的基本内容。 为了加深对不确定性推理的理解和理解，在讨论各种不确定性推理方法之前，

人工智能原理及应用AI及其应用第4章不确定推理方法January2012不确定推理方法推理通常源自过去的知识和经验。 所谓推理，就是从已知事实出发，利用射频识别（RFID）、红外传感技术、全球定位系统、激光扫描仪等相关信息传感设备，按照约定的协议，将物与物、人与物智能连接。 交换和沟通信息以实现情报

＼　＿　／ 基于贝叶斯公式的贝叶斯理论一直是处理人工智能不确定性的重要工具具有可信度的不确定性推理证据理论引入置信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，证据理论就变成了（1）确定性推理：知识和证据推理所用的理由是确定的，得出的结论也是确定的，其真值可能是真，也可能是假。 2）不确定性推理：推理中使用的知识和证据并非都是确定的，得出的结论也不一定是真实的。

人工智能的研究途径：（1）符号处理（2）网络连接机制（3）系统集成2.知识是智能的基础。人工智能的研究必须以知识为中心。人工智能既然有表示、利用、获取和发展，就是利用计算机来模拟或实现人类智能。 2."人工智能"的诞生。 英国科学家阿兰·图灵的"图灵测试"首次涉及人工智能，被称为"人工智能之父"。 1956年，

ˇ＾ˇ 在人类的知识和思维行为中，准确性只是相对的，而不精确性则是绝对的。 知识工程需要各种不精确的知识描述方法和适应不同类型不精确特征的推理方法。 1.不确定性目前，在人工智能领域，处理不确定性问题的主要数学工具包括概率论和模糊数学。 目前常用的不确定性推理数学方法主要包括基于概率的似然推理（PlausibleReasoning）、