Кратки лекции по изкуствен интелект


Категория на документа: Други


- Свойства на средата и некоректното им разбиране от страна на агента;
- Невъзможност за указване на всички възможни условия за използване на дадено действие;

Използване на правила в случай на несигурни знания :
- При по-сложни правила - (90% е вярно)
- Несигурно правило - ( вярно е само понякога)

Подходи :
-Числови - вероятностен и размит
Теория на размитите множества (възможностите) , неясност, размитост;
Теория на вероятностите и математическа статистика (случайност) ;
Разлика между теориите :

- случайност - дали едно събитие ще настъпи;

- размитост - степента, в която ще настъпи
- Знаков - разширения на класическата логика (некласически логики) ; логики с ревизия на знанията( немонотонни логики) ;
Цел :- промяна на истинността;

Известни подходи:
- логики с ревизия на знанията ( за разсъждения с непълни знания) ;
- модални логики (винаги, понякога, възможно)
- автоепистемични логики ( допълнителни разсъждения )
- системи за поддържане на истинност ( непълни и противоречиви знания) ;

Примери :

1. Вероятностен - как едно събитие ще настъпи или няма;

" Ако вятърът днес не престане, утре с вероятност 90% ще вали дъжд"

2. Размитост - събитието вече е настъпило (0,1)

" Навън вали много лек дъжд"

3. Вероятностен и Размит

" Много вероятно е утре да вали силен дъжд"





Сподели линка с приятел:





Яндекс.Метрика
Кратки лекции по изкуствен интелект 9 out of 10 based on 2 ratings. 2 user reviews.