“Judea Pearl”的版本间的差异

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获得图灵奖在2012年,因为发明贝叶斯网络
 
获得图灵奖在2012年,因为发明贝叶斯网络
  
J. Pearl 的网页
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[http://bayes.cs.ucla.edu/jp_home.html J. Pearl 的网页]
  
 
== '''什么问题 对应 Pearl 的研究,问题被解决得 怎么样?''' ==
 
== '''什么问题 对应 Pearl 的研究,问题被解决得 怎么样?''' ==
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UCLA Cognitive Systems Laboratory, Technical Report (R-476), May 2018.
 
UCLA Cognitive Systems Laboratory, Technical Report (R-476), May 2018.
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=== 说明 ===
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J. Pearl 发表很多论文,是困难的  去编写问题 从Pearl 的论文 使用自己的语言。因此,我采用多轮次去编写。每个轮次编写1~2个问题。
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如何编写问题? 请参考“[https://www.bigphysics.org/index.php/%E5%88%86%E7%B1%BB:%E7%A0%94%E7%A9%B6%E6%8A%A5%E5%91%8A%E5%86%99%E4%BD%9C V形图]”
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[https://faixz6wsb8.feishu.cn/docs/doccnbL31C8uMNOd2M0LrnZcGhg 如何编写学者词条?]
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[https://faixz6wsb8.feishu.cn/docs/doccnz7ACovB7pTqhbS3nQMn5Pb 如何多人一起  编写学者词条?]

2021年8月2日 (一) 19:26的版本

谁是 J. Pearl ?

1936年出生

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

(2)如果用水浇我家的屋顶,我家的屋顶湿

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。

  • 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。

  • 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。

  • 依据不确定的信息,怎样推理 更好?

Causal Bayesian Networks,Pearl 正在研究。

参考文献

[1]J. Pearl, "A Personal Journey into Bayesian Networks,"

UCLA Cognitive Systems Laboratory, Technical Report (R-476), May 2018.

说明

J. Pearl 发表很多论文,是困难的 去编写问题 从Pearl 的论文 使用自己的语言。因此,我采用多轮次去编写。每个轮次编写1~2个问题。

如何编写问题? 请参考“V形图

如何编写学者词条?

如何多人一起 编写学者词条?