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不确定性推理也可称为不精确推理

对不确定性推理的需求多种多样：

推理所需的信息不完备：竞争双方不知道对方信息

背景知识不足：疑难病症的机理

多种原因导致同一结果：疾病的诊断

信息描述模糊：目击者对嫌疑犯的描述

信息中含有噪声：做假帐，虚假统计报表，采集数据当中的噪声（雷达、声纳/化验）等

规则是模糊的：定性描述，如“如果刑事犯罪猖獗，就应加大打击力度”等

推理能力不足：天气预报的计算

解决方案不唯一：多个方案如何选优的问题

确定性推理失败的原因

惰性—如涉及例外的规则太多，无法枚举

理论的无知—如人类对于疾病和智能的探索

实践的无知—如对一个病人的病况的了解和测试

两种不确定性（uncertainty）

环境的不确定性—智能体几乎从来无法了解关于其环境的全部事实

反映环境的知识的不确定性—过于复杂而无组织—知识粥（knowledge soup）

对不确定性的描述—概率理论

统计数据

证据组合

信度

现实的不确定性需要不确定性推理：将数值计算引入推理过程

继续使用逻辑联结词

真假值概率化，以表示某种可靠程度

在推理的前提和结论之间建立概率公式

应用：专家系统中的推理网络

PROSPECTOR系统

MYCIN系统

（引自哈工大赵老师授课PPT）

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