不确定性推理与人工智能：概率论、Bayes网络与证据理论

"高级人工智能-不确定性推理.ppt" 这篇PPT深入探讨了高级人工智能领域中的一个重要主题——不确定性推理。不确定性推理是处理不精确、模糊或不完全信息的推理过程，这是模拟人类智能的一个关键方面，因为我们在现实世界中常常面临各种不确定性。 1. **概述** 不确定性推理是必要的，因为它反映了真实世界中的复杂性和不确定性。当信息不完备、背景知识不足或存在噪声时，我们需要一种方法来处理这些不确定性。在知识工程中，为了适应各种不精确性，需要发展不精确性知识的描述方法和推理策略。不确定性推理涉及到三个主要问题：表示问题（如何清晰地表达不确定性）、计算问题（如何处理不确定性并传播新信息）和语义问题（如何解释这些公式和计算的含义）。 2. **概率论基础** 概率论是处理不确定性的一种常见工具，它提供了一种量化不确定性的框架。例如，我们可以用概率来表示一个事件发生的可能性，或者一个假设在给定证据下的可信度。 3. **Bayes网络** Bayes网络是一种概率图形模型，用于表示变量之间的条件概率关系。它通过逆向概率更新来处理不确定性，即在新证据出现时更新先验概率。这种网络在诊断系统、决策支持和预测等领域广泛应用。 4. **主观Bayes方法** 主观Bayes方法强调个人信念对概率分配的影响。它允许专家根据他们的专业知识和个人判断来指定先验概率，然后随着新数据的出现调整这些概率。 5. **确定性方法** 确定性方法如Confidence Factor (CF)法，是在传统的概率框架之外处理不确定性的尝试。这种方法不依赖于概率，而是使用信任度或置信因子来量化信息的可靠性。 6. **证据理论** 证据理论，又称Dempster-Shafter(D-S)方法，是一种处理不确定性信息的非概率方法。它允许处理矛盾信息，并提供了一种合并不一致证据的方式。 通过这六个方面的讨论，该PPT详细介绍了处理不确定性信息的各种技术和理论，为理解和应用高级人工智能中的不确定性推理提供了全面的视角。