人工智能对不确定性的适应性表征

• 作者: 贾西贝
• 来源期刊: 大科技
• 学科: 工学
• 关键词: 人工智能 不确定性 适应性表征
• 年，卷（期）: 2020,（31）
• 所属期刊栏目: 科技探索与应用
• 页码范围: 212-213
• 页数: 2页
• 分类号: TP18
• 字数: 3097字
• 语种: 中文

摘要

从哲学角度来分析,自然界中的不确定性并非决定论中所描述的绝对确定有序,而是具有相对性.1927年,德国物理学家海森伯首次提出不确定性原理,该原理原本是指出客体的位置和速度不可能同时精确测定,而同时具有精确位置和精确速度的概念在自然界是没有意义的.对于人工智能来讲,不确定性常常用于统计与概率计算,概率论研究和表征就属于其中一种,像贝叶斯网表征."可能"是自然界中一种用于表述不确定性的方法,目前,"可能世界"的概念已提出,其表述方法包括概率模型、模糊集-模糊逻辑法、D-S方法和逻辑规则法等静态表述方法和动力学概率表述方法.

作者信息

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