一个专家系统由Uncertainty 供给动力
人工智能社区寻求了解人的智力由修造的计算机程序, 显示聪明的行为。智力被察觉是解决问题能力。多数人的问题看上去辩解了, 而不是数学, 解答。疾病的诊断能几乎不被计算。如果患者有一个小组症状, 那么她有一种特殊疾病。但, 这样的推理必需的预先的知识。节目需要有?knowledge? 疾病陈列了特殊编组症状。为AI 社区, 那隐晦的知识居住在?Experts 的头脑里? 在课本知识是优越。如此他们叫节目, 解决这样问题, 专家系统。
专家系统处理了目标针对的解决问题任务包括诊断, 计划, 预定, 配置和设计。知识表达一个方法是通过?If, 然后...? 规则。何时?If? 一部分的规则是满意, 那么?Then? 一部分的规则结束了。这些成为了规则基于的专家系统。但知识是有时事实的和在其它的时候, 隐晦。事实知识有清楚的起因影响关系, 清楚的结论能得出从具体规则。痛苦是疾病的一种症状。如果疾病总陈列了痛苦, 那么痛苦指向了疾病。但隐晦和主观知识叫做启发式知识。它是更多艺术。痛苦症状不能机械上指向疾病, 偶尔地陈列痛苦。不确定性没有产生具体答复。
AI 社区设法解决这个问题由建议对不确定性的统计, 或启发式分析。可能性由套real-valued 传染媒介代表了由实数或。传染媒介被评估了通过另外?fuzzy? 概念。测量的组分是列出的, 给数值的依据。变异被结合了, 运用方法为计算变化的组合。联合的不确定性和它的组分被表达了以?standard 偏差的形式? 不确定性被给了一个数学表达式, 是几乎不有用的在疾病的诊断。
人脑没有计算数学关系估计不确定性。头脑知道, 一种特殊症状指向可能性, 因为它使用了直觉, 排除的过程, 立即辨认样式。隐晦的信息是强大有用的对排除过程, 因为他们消灭了许多其它可能性。如果耐心缺乏的痛苦, 所有疾病, 总陈列痛苦, 能被消灭。疾病, 有时陈列痛苦被保留了。进一步症状帮助了证明从一个很大地被减少的数据库。选择是容易从一个更小的小组。不确定性能是强大有用的为排除过程。
直觉是算法, 评估整体数据库, 消灭没有适合的每上下文。这种算法供给迅速地行动认可疾病, 辨认判例法或诊断一个复杂机器的问题的专家系统动力。这是立即, 全部, 和逻辑的。如果几个平行的答复能被提出, 和在能源厂的多个参量, 认识是立即。为头脑, 成千上万参量同时被提出, 实时模式识别是实用的。并且排除是钥匙, 能决定性地处理不确定性, 没有手段对深奥演算。
关于作者:
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