不確定性供給動力的一個专家系统
人工智能社區寻求由修造的计算机程序瞭解人的智力，显示智能行为。 智力被察覺是解决问题能力。 多数人的問題看上去辯解了，而不是數學，解答。 疾病的診斷能幾乎不被計算。 如果患者有一個小組症狀，则她有一種特殊疾病。 但是，這樣推理必需的預先的知識。 節目需要有？知識？ 疾病陳列了特别小组症狀。 对于AI社區，位于頭腦的那隱晦的知識？專家？ 在课本知識是優越。 因此他們叫節目，解決这样問題，专家系统。
专家系统處理了面向目標的解决问题任務包括診斷，計劃，預定，配置和設計。 知识表达一個方法通過？如果，然後… ？ 規則。 何時？如果？ 一部分的規則是滿意的，然後？然后？ 一部分的規則結束了。 這些成為了基於規則的专家系统。 但是知識是有時事實的和在其它的時候，隱晦。 事实知识有影響清楚的起因關係，清楚的结论可能從具體規則被总结。 痛苦是疾病的一種症狀。 如果疾病總是陳列了痛苦，则痛苦指向疾病。 但是隱晦和主觀知識称啟發式知識。 它是更多藝術。 痛苦症狀不可能機械上指向疾病，偶爾地陳列痛苦。 不確定性沒有產生具體答復。
AI社區设法通过建議對不確定性的統計或者启发式分析解決這個問題。 可能性代表由实数或由套實值的傳染媒介。 傳染媒介通過不同被評估了？模糊？ 概念。 測量的組分是列出的，給数值的依據。 變異被結合了，使用計算的變化的組合方法。 聯合的不確定性和它的組分被表達了以的形式？标准偏差。？ 給了不確定性一個数学表达式，是幾乎不有用的在疾病的診斷。
人脑沒有計算數學關係估計不確定性。 頭腦知道一種特殊症狀指向可能性，因為它使用了直覺，排除的過程，立即辨認樣式。 因为他們消滅了許多其他可能性，隱晦的信息是強大有用的對排除過程。 如果可能消滅耐心缺乏的痛苦，所有疾病，總是陳列痛苦。 疾病，有時陳列痛苦保留了。 进一步症狀幫助了從一個很大地減少的數據庫的證明。 選擇從一個更小的小組是容易。 不確定性能是強大有用的為排除過程。
直覺是算法，評估整體數據庫，消滅沒有適合的每上下文。 這種算法供給迅速地行動认可疾病，辨認判例法或診斷一個複雜機器的問題的专家系统動力。 这是立即，全部和邏輯的。 如果可能提出幾個平行的答復，在能源厂的多個參量，公認是立即的。 对于頭腦，成千上萬參量同時提出，實時模式识别是實用的。 并且排除是鑰匙，可能確實地處理不確定性，沒有手段對深奧演算。
關於作者：
亞伯拉罕・托馬斯是直覺的算法的作者，書，建議直覺是模式识别算法。 ebook版本是可利用的在http://www.intuition.co.in.The書也许在印度仅被購買。 網站，通過提供一部自由電影和步行解釋想法。
文章來源: Messaggiamo.Com
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