【摘要】：機器智能化一直是人工智能追求的目標,而機器學習作為人工智能的一個重要分支,是機器智能化研究的重要內(nèi)容。但是機器學習的研究正面臨著一個困境,那就是,機器無法表征所有的人類推理知識以及現(xiàn)實世界事實。之所以如此,是由于現(xiàn)實世界的復雜性與多樣性,許多知識都呈現(xiàn)出不確定性與模糊性。因而,如何豐富機器的表征力,實現(xiàn)對不同知識的表征與處理(也就是“機器可學習性問題”)就成為了計算機研究迫切需要解決的問題。而作為新表征形式的非經(jīng)典邏輯在保留經(jīng)典邏輯形式化特征的同時也放棄了經(jīng)典邏輯遵循的必然性推理特征,成為了當下機器可學習性問題最具潛力的研究方法。在此,我需要強調(diào)的是,本文所指的機器是由軟件與硬件構(gòu)成的趨向于智能化的計算機系統(tǒng),而非簡單的機械裝置。論文立足于非經(jīng)典邏輯的視角,考察了非經(jīng)典邏輯的結(jié)構(gòu)特征,并從非經(jīng)典邏輯的形式結(jié)構(gòu)以及推理技術(shù)上分析該類邏輯系統(tǒng)何以能表征多樣的現(xiàn)實世界事實與知識。論文主要分為三部分,其中第一章為第一部分,第二、三、四、五章為第二部分,第六章為第三部分。第一部分主要探究了機器可學習性問題中概念之間的聯(lián)系與區(qū)別,考察了當下機器可學習性研究的特征。在此基礎(chǔ)上,通過對非經(jīng)典邏輯特征的分析表明非經(jīng)典邏輯是機器可學習性問題研究最具潛力的方法,該方法既具有較強的形式推理能力,又具有推理的不確定性特征,在保證推理有效性的同時豐富了推理的結(jié)果。論文的第二部分依據(jù)不同的邏輯系統(tǒng)對四類不同特征的知識進行了具體分析,為不確定知識的表征提供了潛在的研究路徑。論文的第二章對比了可能世界語義學與情境語義學,闡明了可能世界可以被解釋為情境,并指出模態(tài)邏輯具有與情境計算相類似的特征,可以嘗試被用于表征情境知識。第三章揭示了語境是模糊性問題解決的關(guān)鍵所在,因而提出通過語境的明晰來解決模糊性問題,并從兩種不同語境邏輯的視角具體分析了模糊性問題。第四章則是詳細分析了有意義的矛盾,闡述了次協(xié)調(diào)邏輯可以容納有意義的矛盾,并依據(jù)四值結(jié)構(gòu)和注釋格結(jié)構(gòu)具體闡釋了矛盾的分析過程。而第五章作為對不完備經(jīng)驗知識的分析,則是在概率論的可信度解釋上,通過計算證據(jù)對經(jīng)驗知識的支持度刻畫了經(jīng)驗知識的可信度與有效性,并詳盡的剖析了經(jīng)驗知識的修正過程。第三部分則是對不確定性知識表征問題的哲學思考,從邏輯學視角揭示了知識表征問題在研究內(nèi)容與研究方法上的轉(zhuǎn)變,表明了非經(jīng)典邏輯是一種語形分析與語義分析相結(jié)合、語境與計算相融合的研究方法,并且該方式還試圖實現(xiàn)科學理性與人文理性的統(tǒng)一。而從知識論視角來看,知識因證據(jù)和語境而具有多元性,并指出知識是可錯的。結(jié)束語從不確定性知識的表征、大數(shù)據(jù)分析的需求以及形式研究方法的變革概述了機器學習以及人工智能的研究將走向可計算化,進而指出計算主義將是未來的發(fā)展趨勢,并從物理架構(gòu)、研究方式、研究對象和研究方法四個方面簡要地分析了計算主義的發(fā)展;且在此基礎(chǔ)上,簡要的說明了常識推理、自然語言、生物動力模型以及機器學習的樣本數(shù)據(jù)將是未來需要重點研究的問題。整體而言,本文首先對機器可學習性問題的概念、特征以及研究方法進行了探討,在此基礎(chǔ)上,從四個角度進一步考察非經(jīng)典邏輯如何表征多樣的、模糊的、不確定的知識,并從哲學視角闡釋了非經(jīng)典邏輯在知識表征問題解決中的適應性與合理性。本文的目的在于:依托于非經(jīng)典邏輯分析其對不同類型知識表征的合理性,表明非經(jīng)典邏輯是機器可學習性問題解決的重要途徑,也是機器智能化研究的新穎路徑,具有重要的科學價值與哲學意義。
【圖文】：

機器學習模型結(jié)構(gòu)圖

圖 1-2：①T 系統(tǒng)的可能世界圖 1-3：S5系統(tǒng)的可能世界3）真值對時間的依賴性。時間是我們感覺經(jīng)驗的重要組成部分，，也是我們依賴的因素。而來自日常生活的許多句子會因時間的差異而表現(xiàn)出不同的真我們避開時間而談論命題的真值，那么大量命題會喪失本意。因此，非經(jīng)
【學位授予單位】：山西大學
【學位級別】：博士
【學位授予年份】：2018
【分類號】：B812

【參考文獻】

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本文編號：2611444