Symbolic and Quantitative Approaches to Reasoning with Uncertainty pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:Chemello, Gaetano 编

出品人:

页数:936

译者:

出版时间:

价格:$ 161.59

装帧:

isbn号码:9783642029059

丛书系列:

图书标签:

• Uncertainty
• Reasoning
• Symbolic Reasoning
• Quantitative Reasoning
• Artificial Intelligence
• Logic
• Probability
• Decision Making
• Bayesian Networks
• Expert Systems

探索未知的边界：一本关于在不确定性中做出理性决策的书籍 我们生活在一个信息爆炸却又充满模糊的世界。从日常生活中简单的“今天天气怎么样”到科研前沿的“宇宙的起源是什么”，无不充斥着不确定性。如何在这种不确定性中有效地思考、做出明智的决策，并从中获取知识，一直是我们面临的巨大挑战。本书正是为应对这一挑战而生，它将带领读者深入探索推理与不确定性相遇的广阔领域，并为我们提供了理解和驾驭这些挑战的强大工具。 为何需要理解不确定性？ 不确定性并非只是偶尔出现的“坏运气”，它深深地根植于我们对现实的认知之中。原因多种多样： 信息的不完整性： 我们几乎不可能拥有关于任何主题的全部信息。例如，在医学诊断中，医生可能无法获得患者的所有病史数据；在金融预测中，分析师永远无法掌握所有影响市场的变量。 信息的模糊性： 即使拥有信息，这些信息本身也可能是不精确的、模糊的，或者存在歧义。例如，“天气很好”是一个模糊的陈述，其具体含义会因人而异；语言中大量的歧义性也使得理解和交流充满挑战。 内在的随机性： 许多自然现象本质上是随机的。抛硬币的结果、粒子衰变的时间、基因突变的发生，这些都无法被精确预测，只能用概率来描述。 模型的局限性： 即使我们构建了描述世界的模型，这些模型也往往是简化和不完美的。它们忽略了某些细节，或者基于某些假设，而这些假设可能在现实中并不完全成立。 正是由于这些原因，我们必须学会如何在不确定性中进行推理。忽视不确定性，或者以一种过于简化的方式处理它，往往会导致错误的判断、糟糕的决策，甚至灾难性的后果。 本书的核心洞察：符号与量化 本书的核心在于揭示处理不确定性的两种强大而互补的方法：符号方法（Symbolic Approaches） 和 量化方法（Quantitative Approaches）。 一、符号方法：逻辑与知识的严谨结构 符号方法侧重于利用逻辑规则和知识表示来推断信息。它试图捕捉我们对世界“应该如何”的理解，并以此为基础进行推理。 逻辑推理： 这是符号方法的基础。我们学习如何使用形式逻辑（如命题逻辑、一阶逻辑）来表示事实和规则，并从中推导出新的结论。例如，如果“所有鸟都会飞”和“企鹅是鸟”这两个事实成立，那么我们可以逻辑地推断出“企鹅会飞”。当然，在现实世界中，规则往往需要更精细地刻画（例如，考虑到“不会飞的鸟”这类例外）。 知识表示： 如何有效地将知识编码到机器可理解的形式中是符号方法的关键。这包括： 规则系统： 例如，使用“IF-THEN”语句来表示规则。在专家系统中，这些规则可以模拟人类专家的决策过程。 本体论（Ontologies）： 它们定义了概念、属性以及它们之间的关系，为理解和组织领域知识提供了清晰的框架。这就像建立一个概念的“地图”，帮助我们理解不同事物之间的联系。 语义网络（Semantic Networks）： 以节点和边的方式表示概念及其关系，直观地展示知识结构。 不确定性在符号方法中的体现： 即使是符号方法，也需要处理不确定性。这体现在： 可废除推理（Default Reasoning）： 许多推理是基于“通常情况”或“默认假设”。例如，我们默认“大多数学生会完成作业”，但也会接受“某位学生因病未能完成作业”的可能性。可废除逻辑允许我们在出现反证时撤销先前的结论。 非单调推理（Non-monotonic Reasoning）： 与传统逻辑的单调性（一旦推出结论就永远成立）不同，非单调推理允许新的信息导致先前得出的结论失效。这更贴近人类的日常思考方式，我们经常根据新信息修正自己的判断。 冲突消解（Conflict Resolution）： 当不同的知识或规则产生矛盾的结论时，我们需要有机制来解决这些冲突，并确定最可信的结论。 二、量化方法：概率与数值的精确衡量 量化方法则侧重于使用概率和数值来衡量不确定性，并在此基础上进行推理。它试图回答“有多大可能性”的问题。 概率论（Probability Theory）： 这是量化方法的核心语言。我们学习如何用概率来量化事件发生的可能性，以及如何利用概率规则（如贝叶斯定理）来更新信念。 贝叶斯推理（Bayesian Inference）： 这是量化方法中最强大的工具之一。它提供了一个清晰的框架，用于结合先验知识（先验概率）和新观测数据（似然度），来计算后验概率，从而更新我们对某个假设的信念。例如，根据患者的症状（新数据）和已知疾病的发生率（先验概率），贝叶斯定理可以帮助医生评估患某种疾病的可能性。 概率图模型（Probabilistic Graphical Models）： 这类模型，如贝叶斯网络（Bayesian Networks）和马尔可夫随机场（Markov Random Fields），通过图结构来表示变量之间的概率依赖关系。它们能够有效地处理高维度的概率分布，并在复杂系统中进行高效的推理。 证据理论（Evidence Theory）： 区别于概率论，证据理论（如Dempster-Shafer理论）允许我们处理“不知道”的情况，而不仅仅是“可能性多大”。它可以处理模糊的证据，并将不确定性分解为信任度（Belief）和可能性（Plausibility）。 模糊逻辑（Fuzzy Logic）： 这种方法处理的是“程度”上的不确定性，而非“是否”的确定性。它允许概念（如“温度很高”）具有模糊的边界，并使用隶属函数来表示元素属于某个集合的程度。模糊逻辑在控制系统和模式识别中有着广泛的应用。 非单调量化推理： 类似于符号方法中的非单调推理，量化方法也发展了处理不确定性变化的方法，例如，当新数据进来时，如何调整概率分布。 三、符号与量化方法的融合：更强大的推理能力 最令人兴奋的部分是，本书将深入探讨如何将符号方法和量化方法结合起来，以获得超越单一方法能力的推理能力。 结合知识与概率： 许多现实世界的问题既需要逻辑的严谨性，也需要概率的灵活性。例如，在自动驾驶系统中，我们需要知道“红灯表示必须停车”（逻辑规则），同时也需要估计“前方行人突然出现的概率”（概率模型）。 不确定性推理框架： 研究如何构建能够同时处理逻辑约束和概率不确定性的通用推理框架。这可能涉及将逻辑知识转化为概率模型中的约束，或者使用逻辑推理来指导概率计算。 学习与推理的结合： 如何从数据中学习不确定性模型，并利用这些模型进行推理。这包括从样本中学习概率分布，从经验中学习逻辑规则，或者从数据中学习更复杂的因果关系。 本书涵盖的潜在主题（但不限于）： 不确定性推理的哲学基础： 探讨不同理论对不确定性的理解和解释。 经典概率推理算法： 如最大后验估计（MAP）、最大似然估计（MLE）等。 高级不确定性表示： 例如，等级概率（Graded Probabilities）、概率分布的概率（Probabilities of Probability Distributions）等。 不确定性推理在人工智能中的应用： 机器学习、自然语言处理、计算机视觉、机器人学、医学诊断、金融风险评估等。 不确定性推理的计算复杂性： 分析不同算法的效率和可行性。 人类不确定性推理的认知模型： 比较机器推理与人类的思考方式。 谁将受益于本书？ 无论您是人工智能领域的学生、研究人员，还是对决策科学、概率论、逻辑学感兴趣的工程师、数据科学家，亦或是希望在复杂信息环境中做出更明智决策的任何人士，本书都将为您提供宝贵的知识和工具。 通过阅读本书，您将不仅仅是学习理论，更重要的是，您将学会如何： 清晰地识别和描述不确定性。 选择和应用最适合特定问题的推理方法。 构建能够处理复杂和模糊信息的模型。 在不确定的环境中进行更可靠、更具洞察力的决策。 在本书的指引下，让我们一同踏上探索不确定性世界的旅程，掌握在模糊中前行的智慧，解锁更深层次的理解与更强大的能力。

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