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建立内容为“如何更新信念 从不确定事实？ 使用经典的逻辑，出现例外 例如 如果我家的屋顶湿，邻居家的屋顶湿 如果用水浇我家的…”的新页面
如何更新信念 从不确定事实？
使用经典的逻辑，出现例外
例如
如果我家的屋顶湿，邻居家的屋顶湿
如果用水浇我家的屋顶，我家的屋顶湿
推出 如果用水浇我家的屋顶，邻居家的屋顶湿。
应该修改为：如果我家的屋顶湿，邻居家的屋顶湿，不包括用水浇我家的屋顶。
所以逻辑 需要覆盖例外情况，这样的逻辑称为Default Logic。
如果事实不确定，如何推理出结论？
可以使用Fuzzy Logics，给结论赋予一系列可能的事实。
如何模仿信息平行地传播 在大脑中？
使用Beysian Networks, 信息在polytrees中传播。如果传播路径有环（loops）, Appropriate Method 能够高效的、准确的解决。在Appropriate method中，信息如何在loops传播，目前不知道。
未来发展：
Causal Bayesian Networks
使用经典的逻辑，出现例外
例如
如果我家的屋顶湿，邻居家的屋顶湿
如果用水浇我家的屋顶，我家的屋顶湿
推出 如果用水浇我家的屋顶，邻居家的屋顶湿。
应该修改为：如果我家的屋顶湿，邻居家的屋顶湿，不包括用水浇我家的屋顶。
所以逻辑 需要覆盖例外情况，这样的逻辑称为Default Logic。
如果事实不确定，如何推理出结论？
可以使用Fuzzy Logics，给结论赋予一系列可能的事实。
如何模仿信息平行地传播 在大脑中？
使用Beysian Networks, 信息在polytrees中传播。如果传播路径有环（loops）, Appropriate Method 能够高效的、准确的解决。在Appropriate method中，信息如何在loops传播，目前不知道。
未来发展：
Causal Bayesian Networks