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第21行： − 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。+ − + − + − + − + − − − '''这是一个 Pearl研究的问题，更多问题 Pearl 研究的 正在整理。'''
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= '''如何更新信念 依据不确定的信息？[1]''' =
== 谁是 J. Pearl ? ==
1936年出生
* 使用经典的逻辑，推理出现例外
教授，工作于计算机科学系 加州大学洛杉矶分校
获得图灵奖在2012年，因为发明贝叶斯网络
J. Pearl 的网页
== '''什么问题 对应 Pearl 的研究，问题被解决得 怎么样？''' ==
=== 问题1：如何更新信念 依据不确定的信息？[1] ===
* '''使用经典的逻辑，推理出现例外'''
例如：（1）如果我家的屋顶湿，邻居家的屋顶湿
例如：（1）如果我家的屋顶湿，邻居家的屋顶湿
从（1）和（2）推理出： 如果用水浇我家的屋顶，邻居家的屋顶湿。
从（1）和（2）推理出： 如果用水浇我家的屋顶，邻居家的屋顶湿。
可以修改为：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。
所以逻辑 需要覆盖例外情况，这样的逻辑称为Default Logic。
* 依据不确定的信息，如何推理出结论？
* '''依据不确定的信息，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。
可以使用Fuzzy Logics，给结论赋予一系列可能的事实。
* 在推理中，如何模仿信息平行地传播 在大脑中？
* '''在推理中，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。
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。
* 依据不确定的信息，怎样推理 更好？
* '''依据不确定的信息，怎样推理 更好？'''
Causal Bayesian Networks，Pearl 正在研究。
Causal Bayesian Networks，Pearl 正在研究。
参考文献
== 参考文献 ==
'''[1]J. Pearl''', "A Personal Journey into Bayesian Networks,"
'''[1]J. Pearl''', "A Personal Journey into Bayesian Networks,"
UCLA Cognitive Systems Laboratory, Technical Report (R-476), May 2018.
UCLA Cognitive Systems Laboratory, Technical Report (R-476), May 2018.