人工智能中概率统计方法的研究计算机网络毕业论文

1、2012届毕业设计说明书模板人工智能中概率统计方法的研究系、部: 计算机与信息科学学院学生姓名：蔡梦指导教师：刘璟忠职称教授专业：计算机网络班级：网络0902完成时间： 2012.5.20 摘要人 工 智 能 (Artificial Intelligence)， 英 文 缩 写 为 AI 。 它 是研 究 、开 发 用 于 模 拟 、延 伸 和 扩 展 人 的 智 能 的 理 论 、方 法 、技 术 及 应 用 系统的一 门 新的 技术 科学 。 人 工 智 能是 计算 机科 学的 一个 分 支， 它企图 了解 智能 的实 质 ，并生 产出 一种 新的 能以 人类 智能 相似 的 方式 做出反

2、应的智能机器，该 领域的研究包括机器人、语言识别、图 像识 别、自然语言处理和专家系统等。计算机科学和人工智能将是 21世纪逻辑学 发展的主 要动力源泉， 并且在很大程度上将决定21世纪逻辑学的面貌。这些年来, 人工智能 在计算机科学、逻辑学等领域已取得重大成就,但离真正的人类智能 还相差甚远。现在是网络时代,人工智能科学要在学科交叉研究中实 现人工智能的发展与创新,会更加关注认知科学与人工智能之间的交 叉渗透;要利用现实生活中复杂网络的小世界模型发展人工智能。本论文首先讲述了逻辑学与概率论两大理论基础之上的不确定性 推 理方法 概 率逻 辑， 然后对 逻 辑 学的 分类 、相 互关 系以 及

3、 泛逻 辑的概 念等 进行 了讨 论 ，并对 人工 智能 中逻 辑学 的应 用及 发展 进 行了 必要的分析。重 点研究了二值概率逻辑与三值概率逻辑 。最后阐述了 概率逻辑在人工智能科学中的应用以及对它的思考。关键词 人工智能 ；发 展现 状； 发展 潜力 ； 发展方向； 逻辑学 ； 概 率逻辑； 二 值概率逻辑； 三值 概率逻辑ABSTRACTThe artificial intelligenee (Artificial Intelligenee), English abbreviation is AI. It is the research, the developme nt uses i

4、n simulati ng, exte nding and expa nds huma ns intelligence theory, the method, technical and an application system new technical scie nce. The artificial in tellige nce is a computer scie nce bran ch, it attempts the un dersta nding in tellige nce the esse nce,the parallel in tergrowth delivers one

5、 ki nd newly to be able to make the responseby the human intelligence similar way the intelligent machine, this domain research including robot, Ianguage recognition, patter n recog niti on, n atural la nguage process ing and expert system and so on.Abstract Computer Science and Artificial In tellig

6、e nce will be the developme nt of logic in the 21st century. They are the main source of power, and will determine the face of logic in the 21st cen tury .In rece nt years, artificial in tellige nce has made significant achievements in the computer science, logic and other fields, but it is far from

7、 the real human intelligence. Now, it is the Internet Age, artificial intelligence scie nce that in in terdiscipli nary research and inno vati on to achieve the developme nt of artificial intelligence will pay more attention between cognitive science and artificial in tellige nce in filtrated; mak i

8、ng use of real-life small-world model of complex n etwork of artificial developme nt Smart.This paper first describes the logic and probability theory in two on the basis of the theory of uncertainty reasoning method - probability logic, and the logic classification, correlation and the notions of u

9、niversal logic are discussed, and the application of logics in artificial intelligence and the development of the necessary analysis. Focus on the two value, three value of probabilistic logic and probability logic. Fin ally , probabilistic logic in artificial in tellige nce scie nce applicati on an

10、d its thi nki ng.Keywords artificial intelligence; status of development; potential of developme nt; probability logic; logic; two value logic of probability; three value logic of probability; probability logic目录 TOC o 1-5 h z HYPERLINK l bookmark6 o Current Document 人工智能 5 HYPERLINK l bookmark8 o C

11、urrent Document 人工智能的定义 5 HYPERLINK l bookmark10 o Current Document 人工智能专家系统在工程领域的应用 5 HYPERLINK l bookmark12 o Current Document 人工智能在技术研究中的应用 6 HYPERLINK l bookmark14 o Current Document 人工智能的发展 7 HYPERLINK l bookmark16 o Current Document 人工智能的发展阶段 7 HYPERLINK l bookmark18 o Current Document 人工智能的发展

12、现状 8 HYPERLINK l bookmark20 o Current Document 人工智能发展方向 9 HYPERLINK l bookmark22 o Current Document 人工智能的研究与应用领域 10 HYPERLINK l bookmark24 o Current Document 不确定性人工智能研究方法及其局限性 12 HYPERLINK l bookmark26 o Current Document 不确定性人论文联盟工智能的研究方法 12 HYPERLINK l bookmark28 o Current Document 现有方法的局限性 12 HYPE

13、RLINK l bookmark30 o Current Document 不确定性人工智能的研究 15不确定 性的哲学 发展 错误！未定义书签。人工智能 的不确定 性 错误！未定义书签。不确定 性对人工 智能的启 示 错误！未定义书签。 HYPERLINK l bookmark32 o Current Document 逻辑学的基础研究 18 HYPERLINK l bookmark34 o Current Document 逻辑学内涵 18 HYPERLINK l bookmark36 o Current Document 逻辑学的大体分类 19 HYPERLINK l bookmark3

14、8 o Current Document 各逻辑的相互关系 20 HYPERLINK l bookmark40 o Current Document 泛逻辑的基本原理 21 HYPERLINK l bookmark42 o Current Document 人工智能中逻辑学的应用与发展 22 HYPERLINK l bookmark44 o Current Document 概率逻辑的发展及其应用 22 HYPERLINK l bookmark46 o Current Document 传统的概率逻辑 23 HYPERLINK l bookmark48 o Current Document 三

15、值概率逻辑 23 HYPERLINK l bookmark50 o Current Document 概率逻辑在人工智能科学中的应用及思考 24 HYPERLINK l bookmark52 o Current Document 人工智能中的新应用领域 25 HYPERLINK l bookmark54 o Current Document 结束语 33参考文献 34致 谢 36人工智能人工智能的定义人 工 智 能 (Artificial Intelligence，AI) ，是 一 门 综 合 了 计 算 机 科 学 、生理学、哲 学的交叉学科。“人工智能”一 词最初是在 1956 年美国计

16、算机协会组织的达特莫斯(Dartmouth) 学会上提出的。自那以后，研 究者们发展了众多理论和原理，人工智能的概念也随之扩展。由于智 能概念的不确定，人工智能的 概念一直没有一个统一的 标准。著名的 美国斯坦福大学人工智能研究中心尼尔逊教授对人工智能下了这样 一个定义“人工智能是关于知识的 学科怎样表示知识以及怎样获 得知识并使用知识的科学。”而美国麻省理工学院的 温斯顿教授认为 “人工智能就是研究如何使计算机 去做过去只有人才能做的 智能工 作 。”童 天 湘 在 从“ 人 机 大 战 ”到 人 机 共 生 中 这 样 定 义 人 工 智 能 ： “虽然现在的 机器不能思维也没有“直觉的方

17、程式”， 但可以把人处 理问题的方式编入智能程序，是不能思维的机器也有智能，使机器能 做那些需要人的智能才能做的事， 也就是人工智能。”诸如此类的定 义基本都反映了人工智能学科的 基本思想和基本内容。即人工智能是 研究人类智能活动的 规律，构造具有一定智能的人工系统，研究如何 让计算机去完成以往需要人的智力才能胜任的 工作，也就是研究如何 应用计算机的软硬件来模拟人类某些智能行为的基本理论、方法和技 术。人工智能专家系统在工程领域的应用人工智能专家系统在医学中的应用。国外最早将人工智能应用于 医疗诊断的是 MYCIN专家系统。1982年，美国Pittsburgh 大学 Miller 发表了著名

18、的作为内科医生咨询的In ternist 2 I内科计算机辅助诊断 系统的研究成果，1977年改进为In ternist 2 n,经过改进后成为现在 的 CAU-CEUS ，1991 年 美 国 哈 佛 医 学 院 Barnett 等 开 发 的DEX-PLAIN ， 包含 有 2200 种疾病和 8000 种 症状。 我国 研制 基 于人 工 智 能 的 专 家 系 统 始 于 上 世 纪 70 年 代 末 ， 但 是 发 展 很 快 。 早 期 的 有 北 京 中 医 学 院 研 制 成 “ 关 幼 波 肝 炎 医 疗 专 家 系 统 ”， 它 是 模 拟 著 名 老 中 医 关 幼 波

19、大 夫 对 肝 病 诊 治 的 程 序 。 上 世 纪 80 年 代 初 ， 福 建 中 医 学 院 与 福 建 计 算 机 中 心 研 制 的 林 如 高 骨 伤 计 算 机 诊 疗 系 统 。其 他 如 厦 门 大 学 、重 庆 大 学 、河 南 医 科 大 学 、长 春 大 学 等 高 等 院 校 和 其 他 研 究 机 构开发了基于人工智能的医学计算机专家系统，并成功应用于临床。人 工 智 能 在 矿 业 中 的 应 用 。与 矿 业 有 关 的 第 一 个 人 工 智 能 专 家 系 统 是 1978 年 美 国 斯 坦 福 国 际 研 究 所 的 矿 藏 勘 探 和 评 价 专 家

20、 系 统PROSPECTOR ，用 于 勘 探 评 价 、区 域 资 源 估 值 和 钻 井 井 位 选 择 等 。20 世 纪 80 年 代 以 来 ， 美 国 矿 山 局 匹 兹 堡 研 究 中 心 与 其 它 单 位 合 作 开 发 了 预 防 煤 矿 巷 道 底 臌 、瓦 斯 治 理 和 煤 尘 控 制 的 专 家 系 统 ；弗 尼 吉 亚 理 工 学 院 及 州 立 大 学 研 制 了 模 拟 连 续 开 采 过 程 中 开 采 、装 载、运 输 、顶 板 锚 固 和 设 备 检 查 专 家 系 统 Consim ； 阿 拉 斯 加 大 学 编 写 了 地 下 煤 矿 采矿方法选择专

21、家系统。人工智能在技术研究中的应用人 工 智 能 在 超 声 无 损 检 测 中 的 应 用 。 在 超 声 无 损 检 测 (NDT) 与 无 损 评 价 (NDE) 领 域 中 ，目 前 主 要 广 泛 采 用 专 家 系 统 方 法 对 超 声 损 伤 (UT) 中 缺 陷 的 性 质 ，形 状 和 大 小 进 行 判 断 和 归 类 ；专 家 在 传 统 超 声 无 损 检 测 与 智 能 超 声 无 损 检 测 之 间 架 起 了 一 座 桥 梁 ，它 能 把 一 般 的 探 伤 人 员 变 成 技 术 熟 练 。经 验 丰 富 的 专 家 。所 以 在 实 际 应 用 中 这 种

22、智 能 超 声 无 损检测有很大的价值。人 工 智 能 在 电 子 技 术 方 面 的 应 用 。沈 显 庆 认 为 可 以 把 人 工 智 能 和 仿 真 技 术 相 结 合 ，以 单 片 机 硬 件 电 路 为 专 家 系 统 的 知 识 来源 ，建 立 单 片 机 硬 件 配 置 专 家 系 统 ，进 行 故 障 诊 断 ，以 提 高 纠 错 能 力 。人 工 智 能 技 术 也 被 引 入 到 了 计 算 机 网 络 领 域 ，计 算 机 网 络 安 全 管 理 的 常 用 技 术 是 防 火 墙 技 术 ，而 防 火 墙 的 核 心 部 分 就 是 入 侵 检 测 技 术 。随 着

23、网 络 的 迅 速 发 展 ，各 种 入 侵 手 段 也 在 层 出 不 穷 ，单 凭 传 统 的 防 范 手 段 已 远 远 不 能 满 足 现 实 的 需 要 ，把 人 工 智 能 技 术 应 用 到 网 络 安 全 管理 领 域 ，大 大 提 高 了 它 的 安 全 性 。马 秀 荣 等 在 简 述 人 工 智 能 技 术 在 网 络 安 全 管 理 中 的 应 用 一 文 中 具 体 介 绍 了 如 何 把 人 工 智 能 技 术 应 用 于 计 算 机 网 络安全管理中，起到了很好的安全防范作用。人工智能的发展人工智能的发展阶段当 然 ，人 工 智 能 的 发 展 也 并 不 是 一

24、 帆 风 顺 的 ，人 工 智 能 的 研 究 经 历了以下几个阶段:孕育阶段:古希腊的 Aristotle （亚里士多德）（前 384-322 ），给出 了形式逻辑的基本规律。英国的 哲学家、自然科学家 Bacon （ 培根） （ 1561-1626 ），系 统 地给 出了 归 纳法 。“ 知识 就是 力量 ”德 国 数 学家 、 哲 学 家 Leibnitz （ 布 莱 尼 兹 ）（ 1646-1716 ）。 提 出 了 关 于 数 理 逻 辑 的 思 想，把形 式 逻辑 符号 化， 从而 能对 人 的 思维进 行运 算 和推 理 。做 出了能 做四 则运 算的 手 摇计 算机 英国 数学

25、 家、逻辑 学家 Boole（ 布尔 ） （ 1815-1864 ）实 现 了 布 莱 尼 茨 的 思 维 符 号 化 和 数 学 化 的 思 想 , 提 出 了一种崭新的代数系统布尔代数。第 一 阶 段 : 50 年 代 人 工 智 能 的 兴 起 和 冷 落 人 工 智 能 概 念 首 次 提 出 后 ，相 继 出 现 了 一 批 显 著 的 成 果 ，如 机 器 定 理 证 明 、跳 棋 程 序 、通 用问题 s 求解程序 LISP 表处理语言等。但 由于消解法推理能力的有 限 ，以 及 机 器 翻 译 等 的 失 败 ，使 人 工 智 能 走 入 了 低 谷 。这 一 阶 段 的 特

26、点是：重视问题求解的方法，忽视知识重要性。第 二 阶 段 : 60年 代 末 到 70 年 代 ， 专 家 系 统 出 现 ， 使 人 工 智 能研究出现新 高潮 DENDRAL 化学质谱分析系 统、 MYCIN 疾病诊断 和治疗系统、PROSPECTIOR 探矿系统、Hearsay-ll 语音理解系统等 专家系统的研究和开发，将人工智能引向了实用化。并且，1969 年 成立了 国 际人 工智 能 联合 会议 （ International Joint Conferen ces onArtificial Intelligence 即 IJCAI ）。第 三 阶 段 : 80 年 代 ， 随 着

27、 第 五 代 计 算 机 的 研 制 ， 人 工 智 能 得 到 了 很 大 发 展 日 本 1982 年 开 始 了 “ 第 五 代 计 算 机 研 制 计 划 ”， 即 “ 知 识信息处理计算机系统 K I P S ”，其目的是使逻辑推理达到数值运算 那么快。虽 然此计划最终失败，但它的开展形成了一股研究人工智能的热潮第 四 阶 段 : 80 年 代 末 ， 神 经 网 络 飞 速 发 展 1987 年 ， 美 国 召 开 第 一 次 神 经 网 络 国 际 会 议 ，宣 告 了 这 一 新 学 科 的 诞 生 。此 后 ，各 国 在 神经网络方面的投资逐渐增加，神经网络迅速发展起来。第

28、五 阶 段 : 90 年 代 ， 人 工 智 能 出 现 新 的 研 究 高 潮 由 于 网 络 技 术 特 别 是 国 际 互 连 网 技 术 的 发 展 ，人 工 智 能 开 始 由 单 个 智 能 主 体 研 究 转 向 基 于 网 络 环 境 下 的 分 布 式 人 工 智 能 研 究 。不 仅 研 究 基 于 同 一 目 标 的 分 布 式 问 题 求 解 ，而 且 研 究 多 个 智 能 主 体 的 多 目 标 问 题 求解 ，将 人 工 智 能 更 面 向 实 用 。 另 外 ， 由 于 Hopfield 多 层 神 经网 络 模 型的 提 出 ， 使 人 工 神 经 网 络 研

29、 究 与 应 用 出 现 了 欣 欣 向 荣 的 景 象 。人 工 智 能 已 深 入 到社会生活的各个领域。人工智能的发展现状国 外 发 展 现 状 。 目 前 ， AI 技 术 在 美 国 、 欧 洲 和 日 本 发 展 很 快 。 在Al技术领域十分活跃的IBM公司。已经为加州劳伦斯利佛摩尔 国 家 实 验 室 制 造 了 号 称 具 有 人 脑 的 千 分 之 一 的 智 力 能 力 的 “ ASCIIWhite ” 电 脑 ， 而 且 正 在 开 发 的 更 为 强 大 的 新 超 级 电 脑 “ 蓝 色 牛 仔 (blue jean) ”，据 其 研 究 主 任 保 罗 霍 恩 称

30、 ，预 计“ 蓝 色 牛 仔 ”的 智 力 水 平 将 大 致 与 人 脑 相 当 。 麻 省 理 工 学 院 的 AI 实 验 室 进 行 一 个 的 代 号 为 cog 的 项 目 。 cog 计 划 意 图 赋 予 机 器 人 以 人 类 的 行 为 ， 该 实 验 的 一 个 项 目 是 让 机 器 人 捕 捉 眼 睛 的 移 动 和 面 部 表 情 ，另 一 个 项 目 是 让 机 器 人 抓 住 从 它 眼 前 经 过 的 东 西 ，还 有 一 个 项 目 则 是 让 机 器 人 学 会 聆 听 音 乐 的 节 奏 并 将 其 在 鼓 上 演 奏 出 来 。由 于 人 工 智 能

31、有 着 广 大 的 发 展 前 景 ， 巨 大 的 发 展 市 场 被 各 国 和 各 公 司 所 看 好 。 除 了 IBM 等 公 司 继 续 在 AI 技 术 上 大 量 投 入 ， 以 保 证 其 领 先 地 位 外 ， 其 他 公 司 在 人 工 智 能 的 分 支 研 究 方 面 ，也 保 持 着 一 定 的 投 入 比 例 。微 软 公 司 总 裁 比 尔 盖 茨 在 美 国 华 盛 顿 召 开 的 AI ( 人 工 智 能 ) 国 际 会 议 上 进 行 了 主 题 演 讲 ， 称 微 软 研 究 院 目 前 正 致 力 于 AI 的 基 础 技 术 与 应 用 技 术 的 研

32、 究 ， 其 对 象 包 括 自 我 决 定 、表 达 知 识 与 信 息 、信 息 检 索 、机 械 学 习 、数据 采 集 、 自然语言、语音笔迹识别等。我 国 人 工 智 能 的 研 究 现 状 。很 长 一 段 时 间 以 来 ，机 械 和 自 动 控 制 专家们都把研制具有人的行为特 征的类人性机器人作为奋斗目标。中 国国际 科技 大学 在国 家 863 计划 和自 然科 学基 金支 持下 ，一直 从 事两 足步行 机器 人、 类人 性 机器 人的 研究 开发 ，在 1990 年成 功研 制 出我 国第一台两足步行机器人的基础上，经过科研 10 年攻关，于 2000 年 11 月 ，

33、又 成功研制 成我国第 一台类 人性 机器 人。它 有人 一样的 身躯、 四 肢 、头 颈 、眼 睛 ，并 具 备 了 一 定 的 语 言 功 能 。它 的 行 走 频 率 从 过 去 的每六秒一步，加 快到每秒两步；从只能平静地静态不行，到 能快速 自如的动态步行；从 只能在已知的环境中步行，到可在小偏差、不 确 定环境中行走，取 得了机器人神经网络系统、生理视觉系统、双手协 调系统、手指控制系统等多项重大研究成果。人工智能发展方向在 信 息 检 索 中 的 应 用 。人 工 智 能 在 网 络 信 息 检 索 中 的 应 用 ，主 要 表现在：如何利用计算机软硬件系统模仿、延伸与扩展人类智

34、能的 理 论 、方 法 和 技 术 ，包 括 机 器 感 知 、机 器 思 维 、机 器 行 为 ，即 知 识 获 取、知识处理、知识利用的过程。由于网络知识信息既包括规律性 的知识，如 一般原理概念，也 包括大量的经验知识，这些知识不可避 免地带有模糊性、随机性 、不可靠性等不确定性因素，对其进行推理， 需要利 用人工智 能的 研究成果。基于专家系 统的 入侵检测方法。入侵检测中的专家系 统是网 络安 全专家对可疑行为的 分析后得到的一套推理规则。一个基于规则的专 家系统能够在专家的 指导下，随着经验的积累而利用 自学习能力进行 规则的 扩充和修正，专家系统对历史记录的 依赖性相对于 统计方

35、法较 小，因此适应性较强，可以较灵活地适应广普的安全策略和检测要求。 这是人工智 能发展的 一个主要方向。人工智 能在机器人中的 应用 。机器人足球系 统是目前进行人工智 能体系 统研究的 热点，其即高科技和娱乐性于一体的 特点吸引了国内 外大批学者的兴趣。决策系统主要解决机器人足球比赛过程中机器人 之间的 协作和机器人运动规划问题，在机器人足球系 统设计中需要将 人工智 能中的决策树、神 经网 络、遗传学的 等算法综合运用 ，随着人 工智能理论的进一步发展，将使机器人足球有长足的发展。人工智能的研究与应用领域人 工 智 能 是 在 计 算 机 科 学 、控 制 论 、信 息 论 、心 理 学

36、 、语 言 学 等 多种学 科相 互渗 透的 基 础发 展起 来的 一门 新兴 边缘 学科 ，主要 研 究用 机器（主要是计算机）来 模仿和实现人类的智能行为，经 过几十年的 发 展 ，人 工 智 能 应 用 在 不 少 领 域 得 到 发 展 ，在 我 们 的 日 常 生 活 和 学 习 当中也有许多地方得到应用。本文就符号计算、模 式识别、专家 系统、 机器翻 译等 方面 的应 用 作简 单介 绍，籍 此使 读者 对我 们身 边的 人 工智 能应用有一个感性的认识。（1）符号计算计 算机最主要的用途之 一就 是科 学计 算 , 科 学计算 可分为两类: 一类是纯数值的计算, 例如求函数的值

37、, 方程的数值解, 比如天气预报、油藏模拟、航天等领域; 另一类是符号计算, 又 称代 数运算, 这是一种智能化的计算, 处理的是符号。符号可以代表整数、 有理数、实数和复数,也可以代表多项式,函数, 集合等。随着计算机 的普及和人工智能的发展,相继出现了多种功能齐全的计算机代数系 统软件 , 其中 Mathematica 和 Maple 是它 们的 代表 ，由 于它 们 都是 用 C 语言写成的, 所以可以在绝大多数计算机上使用。（2）模式识别模式识别就是通过计 算机用数学技术方法来研究模 式的自动处理和判读。这里, 我们把环境与客体统称 为“模式”, 随 着计算机技术的发展，人 类有可能研

38、究复杂的信息处理 过程。用 计算 机实现模式（ 文字、声 音、人 物、物 体等）的自动识别，是开发智能 机器的一个最关键的突破口，也为人类认识自身智能提 供线索。计 算 机识别 的显 著特 点是 速 度快 、准 确 性和 效 率高 。识别 过程 与人 类 的学 习 过程相似 。 以“ 语音 识别 ”为 例： 语音 识别 就是 让计 算机 能 听懂 人说的话，一个重要的例子就是七国语言（英、日、意、韩、法、德 、 中 ）口 语 自 动 翻 译 系 统 。该 系 统 实 现 后 ，人 们 出 国 预 定 旅 馆 、购 买 机 票 、在 餐 馆 对 话 和 兑 换 外 币 时 ，只 要 利 用 电

39、话 网 络 和 国 际 互 联 网 ，就 可用手机、电话等与“ 老外”通话。指 纹是人体的一个重要特征，具 有唯一 性。北 京大 学 有关 专家 对数 字图 像的 离散 几何 性质 进行 了 深入 研 究 ，建 立 了 从 指 纹 灰 度 图 像 精 确 计 算 纹 线 局 部 方 向 、进 而 提 取 指 纹 特征信 息的 理论 与算 法 ，随后 研究 成功 了适 于民 用身 份鉴 定的 全 自动 指纹鉴定系统，以 及适于公安刑事侦破的指纹鉴定系统 。从而开创了我国指纹自动识别系统应用的先河。北京指纹自动识别系统的推出， 使我国公安干警从指纹查对的繁重人工处理中解放出来。专 家 系 统 专

40、家 系 统 是 一 种 模 拟 人 类 专 家 解 决 某 些 领 域 问 题 的 计 算 机 程 序 系 统 。专 家 系 统 内 部 含 有 大 量 的 某 个 领 域 的 专 家 水 平 的 知 识 与 经 验 ，能 够 运 用 人 类 专 家 的 知 识 和 解 决 问 题 的 方 法 进 行 推 理 和 判 断 ，模 拟 人 类 专 家 的 决 策 过 程 ，来 解 决 该 领 域 的 复 杂 问 题 。专 家 系 统 是人工智能应用研究最活跃和最广泛的应用领域之一,涉及到社会各 个 方 面 ，各 种 专 家 系 统 已 遍 布 各 个 专 业 领 域 ，取 得 很 大 的 成 功

41、。根 据 专 家 系 统 处 理 的 问 题 的 类 型 ，把 专 家 系 统 分 为 解 释 型 、诊 断 型 、调 试 型 、 维 修 型 、 教 育 型 、 预 测 型 、 规 划 型 、 设 计 型 和 控 制 型 等 1 0 种 类 型 。具 体 应 用 就 很 多 了 ，例 如 血 液 凝 结 疾 病 诊 断 系 统 、电 话 电 缆 维 护专家系统、花布图案设计和花布印染专家系统等等。机 器 翻 译 机 器 翻 译 是 利 用 计 算 机 把 一 种 自 然 语 言 转 变 成 另 一 种自然语言的过程，用以完成这一过程的软件系统叫做机器翻译系 统 。目 前 ，国 内 的 机 器

42、 翻 译 软 件 不 下 百 种 ，根 据 这 些软 件 的 翻译 特 点 ， 大 致 可 以 分 为 三 大 类 ：词 典 翻 译 类 、汉 化 翻 译 类 和 专 业 翻 译 类 。词 典 类 翻 译 软 件 代 表 是“ 金山 词 霸”了 ，堪 称 是 多 快 好 省 的 电 子 词 典 ，它 可 以 迅 速 查 询 英 文 单 词 或 词 组 的 词 义 ，并 提 供 单词 的 发 音 ，为 用 户 了 解单词或词组含义提供了极大的便利。汉化翻译软件的典型代表是 “ 东 方 快 车 2000 ”， 它 首 先 提 出 了 “ 智 能 汉 化 ” 的 概 念 ， 使 翻 译 软 件 的辅

43、助翻译作用更加明显。不确定性人工智能研究方法及其局限性不确定性人论文联盟工智能的研究方法传统的人工智能以确定性作为基础，出 现了以符号主义、连 接主 义 、行 为 主 义 为 代 表 的 主 流 学 派 ，在 研 究 初 期 分 别 取 得 了 一 系 列 的 理 论和应用成果。随 着研究的深入和相关学科的发展，人们逐渐意识到 要想彻 底解 决人 工智 能 研究 中遇 到的 难题 ，需要 考虑 到不 确定 性 的因 素，把 确定性和不确定性 有机统一，制造出真正“ 智能”的机器。 不 确定性 人工智能以不确定性为研究的重点和主要方面，从崭新的角度 对人工智能进行研究，弥 补了传统确定性人工智能

44、的不 足。当前在不 确定性 人工 智能 国内 外 认可 的理 论是 钟义 群教 授提 出的“ 机制 主 义”。 机制主义考虑到了智能生成机制中的不确定性，并结合 随机性、模 糊 性 、不 完 备 性 、不 协 调 性 、非 恒 常 性 等 不 确 定 性 特 征 对 信 息 获 取 、认 知、形 成知识、决 策等过程进行了分析。为 了尽可能将理论和应用相 结合，国 内外研究者先后提出了概率理论、模 糊集、粗 糙集、非 单调 函 数 、云 模 型 、分 形 网 络 、混 沌 等 针 对 不 确 定 性 问 题 的 研 究 方 法 ，本 文将主要分析四种研究相对成熟的方法。现有方法的局限性虽 然

45、目 前 在 不 确 定 性 人 工 智 能 研 究 方 面 取 得 了 一 系 列 的 成 果 ，但 就其研 究方 法而 言，应用 较广 的四 种方 法在 实践 中暴 露出 了一 定 的局 限性，需要有针对性地进行改进。概率 理论概 率 理 论 中 存 在 Zipf 定 理 ， 即 单 词 出 现 的 频 率 与 它 的 名 次 的 常 数次幕存在着简单的反比关系。Zipf定理给不确定性人工智能的研究 带来了一定的启示。例 如：在 预测一周内降雨概率的时候，其 概率可 能并不与长期预测的 结果相符合，因为具体时间段受到客观条件的影 响比较大，规律并不容易把握。所以就短时期来说，可以采用“学习”

46、 型概率。即将非单调逻辑和概率论相结合，也就是说根据具体情况， 不 断 修 正 原 有 相 对 固 定 的 概 率 ，更 有 针 对 性 地 给 出 相 对 精 确 的 天 气 预 测。当 把 不 确 定 性 引 入 专 家 系 统 中 ，也 存 在 类 似 的 问 题 。专 家 系 统 的 知 识 要 想 更 具 指 导 性 ，更 类 似 真 正 的 人 类 专 家 ，还 需 要 针 对 不 同 的 情 况 及 时 进 行 修 正 和 更 新 ，这 也 是 基 于 非 单 调 逻 辑 的 考 虑 。另 外 ，在 考 虑 概 率 的 情 况 下 ，还 应 采 用 分 区 段 学 习的 方 法

47、，将 最 新“ 学 习 ”的 经 验与原有概率相结合，形成更新后的概率，更灵活地处理实际情况。模 糊 集模 糊 集 虽 然 能 比 较 好 地 处 理 亦 此 亦 彼 的 模 糊 关 系 ，有 利 于 对 不 确 定性人工智能中人的形象思维进行模拟，但存在一个比较大的局限 性 ，即 隶 属 度 的 问 题 。本 文认 为 隶 属 度 可 以 分 为 两 类 ，一 种 是 确 定 性 的 隶 属 度 ，一 种 是 不 确 定 性 的 隶 属 度 。通 过 全 面 的 统 计 或 科 学 的 测 量 得 到 的 隶 属 度 是 确 定 性 的 隶 属 度 ；而 不 全 面 的 ，带 有 主 观 偏

48、 向 的 隶 属 度 是 不 确 定 性 的 隶 属 度 。隶 属 度 主 观 性 过 强 ，不 适 合 大 范 围 或 者 长 时 间的推广。其次，隶属度还需要前期经验知识的积累，是先验的。离开了经 验 ，很 难 获 得 隶 属 度 ，而 没 有 隶 属 度 ，模 糊 集 的 后 期 工 作 将 难以 开 展 。 因 此 ，能 否 得 到 一 种 相 对 客 观 、灵 活 性 更 强 的 隶 属 度 函 数 ，成 为 能 否 促 进 模 糊 集 发 展 的 关 键 。当 前 ，隶 属 度 函 数 的 确 立 还 没 有 一 个 统 一 的 方 法 ，比 较 常 用 的 有 模 糊 统 计 法

49、 、例 证 法 、专 家 经 验 法 和 二 元 对 比 排 序 法 。这 四 种 主 要 的 方 法 各 有 不 同 的 适 用 性 ，需 要 针 对 不 同 的 阶 段 与 环境选取合适的方法，获得较为客观和相对准确的隶属度。粗 糙 集粗 糙 集 与 模 糊 集 相 比 有 一 个 重 要 的 优 势 在 于 不 需 要 先 验 数 据 ，得 到 的 数 据 比 较 客 观 ，但 其 本 身 仍 然 存 在 一 定 的 局 限 性 。如 果 将 应 用 推 广 到 地 震 预 报 、投 资 分 析 等 需 要 大 规 模 的 数 据 ，并 且 数 据 之 间 关 系 错 综 复 杂 的 问

50、 题 上 ，不 可 避 免 地 会 出 现 数 据 之 间 的 冲 突 或 同 一 数 据 具 有 过 多 的 属 性 值 的 情 况 ，如 何 高 效 地 进 行 约 简 并 作 出 正 确 的 决 策 成 为 比 较 困 难 的 问 题 ，如 果 解 决 不 好 这 个 问 题 ，将 导致 组 合爆 炸 ，粗 糙 集 的 优势也难以体现出来。由于经典的粗糙集理论是基于完备的系统来进行推导和制定策 略 的 ，因 此 在 处 理 不 完 备 系 统 的 时 候 ，容 易 因 为 样 本 数 据 丢 失 、损 坏 和不全 面影 响到 推导 和 决策 。此 外 ，粗 糙集 要求 所处 理的 信息

51、是 离散 的。但是人们除了需要处理离散的信息，更多需要处理连续的信息， 对于粗糙集来说，连 续的信息将导致其很难进行类属的 划分，即 使划 分出来，也 将因为分类过细导致复杂性大大增加，失去了不确定性问 题处理 的低 代价 的优 势 ，因此 在处 理连 续 数据 的时 候，可 以考 虑 论文 联盟WWW.LWLM.CO整理将粗糙集的思想和模糊集的理论结合起来， 相辅相成解决问题。非单 调逻 辑 非单调逻辑在不确定性人工智能的研究中虽然较好地符合了人 类常识推理的特性，但由于更偏向于思维层次的否定之否逼近真理的 过程，而不是一种具体的操作方法，因此不能单独使用。要想解决不 确定性的问题，必须根据

52、待处理问题的特点，有针对性地将非单调逻 辑和概率理论、模 糊集、粗糙集等具体方法有机结合起来，从而不断 地完善、逐步求精， 最终得到满意的结果。本文选取了在处理人工智能不确定性问题应用比较多的概率理 论 、模 糊 集 、粗 糙 集 、非 单 调 逻 辑 等 研 究 手 段 来 进 行 分 析 ，虽 然 提 出 了其方法局限性以及个人的建议，但并不是对这些方法的否认。正如 其不确 定性 的 特 征一 样 ，这是 一个 包容 性 很强 的 领 域，允 许不 同 方法 相互完善， 共同为不确定性人工智能的研究搭建坚实的基础。随着不确定性人工智能相关理论和研究方法的完善，人工智能很 有可能在两个方面有

53、所突破：（1）人是社会性的人，智能是无法离开 人类社会而单独发展，所以软件设计方面，未来的研究方法将有针对 性地模拟“社会性”的 属性，将社会属性作为不同智能机器交流的接 口， 从而迸发出单个机器无法比拟的 集体智能。（2）物质决定意识， 当前的计算机硬件基础仍然是基于冯诺依曼体系结构的，要想机器彻 底体现出智能， 未来计算机的硬件基础很可能会颠覆现有体系结构， 从根本上实现不确定性。不确定性人工智能的研究英国数学家阿兰图灵提出了一个判断机器是否有人的智能的测 试 标 准 图 灵测 试 ，但 很 多 人认 为“ 图 灵 测 试 ”本 身 是 不 确 定 性 的 ， 不 符 合 科 学 测 量

54、的 方 法 。因 为 感 官 存 在 局 限 性 ，而 有 效 的 科 学 测 量 需 要 依 靠 仪 器 来 完 成 。但 是 在“ 图 灵 测 试 ”中 ，判 定 机 器 是 否 有 智 能 的 标 准 是 测 试 者 人 ，而 人 在 获 取 信 息 的 过 程 中 本 身 是 不 确 定 的 ，必 定导致测试的不确定性。此外人类对智能的衡量标准也是不确定性 的 ，不 同 的 时 代 ，人 类 对 智 能 有 着 不 同 的 标 准 ，使 得 检 测 出 来 的 智 能 具有偶然性和临时性。在人工智能领域，还有许多类似的不确定性问题值得人类去思 考 和 探 究 ， 不 确 定 性 已 经

55、 成 为 人 工 智 能 发 展 和 考 虑 的 重 要 的 方 面 。不 确 定 性 的 哲 学 发 展统 计 力 学 、 量 子 力 学 出 现 之 前 ， 牛 顿 的 经 典 力 学 奠 定 了 物 理 学 的 基 础 ，确 定 性 融 入 了 大 多 数 人 的 认 知 观 ，不 确 定 性 一 直 未 能 真 正 走 进科学的殿堂。（一）确定性哲学近 代 哲 学 之 父 笛 卡 尔 思 想 的 出 发 点 从 上 帝 发 展 为 找 到 一 个 确 定 性 的 知 识 基 础 。在 他 看 来 ，数 学 是 唯 一 能 够 提 供 精 确 知 识 的 学 问 ，数 学 和 物 理 学

56、 结 合 ，将 精 确 地 表 示 出 所 有 的 科 学 解 释 。德 国 哲 学 家 、数 学 家 莱 布 尼 兹 坚 信 基 于 符 号 化 的 科 学 语 言 可 以 建 立“ 普 遍 逻 辑 ”和“ 逻 辑 演 算 ” ， 世 界 上 的 一 切 都 可 以 解 释 清 楚 。英 国 物 理 学 家 、 数 学 家 牛 顿 认 为 时 空 是 绝 对 的 ， 并 且 一 切 可 观 测 的 物 理 量 在 原 则 上 都 可 以 无 限 精 确 的 测 量 ，其 基 础 是 物 理 规 律 的 确 定 性 。法 国 数 学 家 、天 文 学 家 拉 普 拉 斯 曾 说 ：“ 如 果

57、准 确 的 获 得 了 宇 宙 的 完 整 信 息 ，就 能 够 决 定 它 在 未 来 和 过 去 任 意 时 刻 的 状态 。”认 为 一 切 事 物 都 被 一 种 不 可 抗 拒 的 力 量 决 定 ， 世 界 是 确 定 的 。（二）不确定性哲学著 名 思 想 家 老 子 提 出 “有 无 相生 ， 难 易 相 成 ， 长 短 相 形 ， 高 下 相 倾 ”强 调 了 相 互 对 立 的 事 物 中 存 在 一 个 渐 变 的 过 程 ，事 物 之 间 的 差 别 没 有 确 定 性 的 界 限 。东 汉 哲 学 家 王 充 在 论 述 世 间 万 物 生 成 机 理 的 时 候 ，

58、认 为 事 物 并 不 存 在 预 先 设 定 好 的 目 标 和 方 案 ，最 终 结 果 如 何 ，将 受到偶然因素的左右。客 观 唯 心 主 义 建 立 者 黑 格 尔 把 认 识 作 为 整 体 看 ， 提 出 了 正 反 合 三 段 式 运 动 ，认 为 真 和 假 不 再 是 界 限 分 明 的 对 立 物 ；真 理 是 不 断 建 立 自 身 的 运 动 主 体 ，而 非 静 止 的 点 。德 国 哲 学 家 康 德 认 为 事 物 是 具 体 的 和 物 化 的 ，而 语 言 是 抽 象 的 ，在 认 识 事 物 的 过 程 中 ，“ 知 性 为 自 然 立 法 ” ， 即 事

59、 物 的 特 性 与 观 察 者 有 关 。在 自 然 科 学 领 域 ， 随 着 科 学 研 究 的 逐 步 深 入 ， 经 典 力 学 逐 渐 暴 露 出 其 局 限 性 。例 如 经 典 力 学 中 研 究 对 象 可 以 确 定 性 的 分为“ 波 ”和 “ 粒 子 ”，是 一 种 非 此 即 彼 的 状 态 ，但 爱 因 斯 坦 在 研 究 光 电 效 应 时 发 现 光 在 具 有 普 遍 上 认 可 的“ 波 ”的 性 质 的 同 时 还 具 有“ 粒 子 ”的 特 性 ， 这是一种亦此亦彼“ 模糊”的 状态。随后科学家发现包括电子在内的 一切物 质都 存在 波粒 二 象性 ，奠

60、 定 了量 子 力学 的基 础，德 国理 论 物理 学、原子物理学家韦纳海森堡提出了“测不准原理”，认 为一个微 粒的某些物 理量不可能同时具有确定的数值，即一个量越确定，另一 个量的不确定性越大，再精密的仪器也不能测出完全精确的值。人们 逐渐接受了 ：世界是不确定的， 确定性是不确定性的特例。不确定性和确定性是一对矛盾的概念， 二者互为补充， 在一定 条件下可以互为转换。只 把握住确定性，否认不确定性，将会陷入机 械的决定论；反 之，可 能会走向不可知论，因此，只 有同时认识到确 定性和不确定性， 才能更好的进行探索和研究。人工智能的不确定性由于符号主义、 联结主义和行为主义可以和谐的统一到