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不确定性人工智能中的复杂网络 摘要 人工智能是当前科学技发展的一门前沿学科，同时也是一门新思想，新观念，新理论，新技术不断出现的新兴学科以及正在发展的学科。它是在计算机科学，控制论，信息论，神经心理学，哲学，语言学等多种学科研究的基础发展起来的，因此又可把它看作是一门综合性的边缘学科。它的出现及所取得的成就引起了人们的高度重视,并取得了很高的评价。有的人把它与空间技术，原子能技术一起并誉为20世纪的三大科学技术成就。 归纳逻辑是人工智能的逻辑基础。伴随人工智能研究的逐步深入，科学哲学、人工智能和归纳逻辑研究相互影响，出现了新的研究方向。以归纳逻辑为基础，多学科相互合作，可以建立新的机器学习系统或归纳学习系统。 关键词：小世界模型；聚类系数；归纳逻辑；机器学习；专家系统 不确定性人工智能 客观世界的不确定性 无论是科学界还是哲学界，都对这个世界是确定的还是不确定的这一问题进行着长期的争论。以牛顿理论为代表的确定性科学,创造了给世界以精确描绘的方法，认为只要知道初始条件,就可以决定未来的一切.不确定的原因是对初始条件的测量误差,或者人类自身认知的局限性和知识的不完备,而并非事物的本来面貌.也有科学家对确定论提出质疑.麦克斯韦认为这个世界的真正逻辑是概率演算,玻尔兹曼则把随机性观点引入物理学,建立了统计力学.对确定论造成更大冲击的是量子力学的出现.海森堡的测不准原理表明,获得严格精确的初值在原理上是不可能的.这意味着,不确定性是客观世界中的一种真实存在,是存在于宇宙间的基本要素,与人类是否无知没有关系. 客观世界中的绝大部分现象都是不确定的,所谓确定的、规则的现象,只会在一定的前提和特定的边界条件下发生,只会在局部或者较短的时间内存在.随着不确定性研究的深入,世界的不确定性特征越来越得到学术界的普遍认可,无论是在物理学、数学、生物学等自然科学领域,还是在哲学、经济学、社会学、心理学、认知学等社会科学领域,虽然许多人还在从事着确定性的研究,但已经很难有人对世界的不确定性本质提出实质性的质疑了. 当然,不确定性和确定性并非完全对立,在一定程度上可以相互转化.例如,某一层次的不确定性可能是更高层次上的确定性,种种不确定性中还可能隐藏着某些确定的规律等.越来越多的科学家相信,不确定性是这个世界的魅力所在,只有不确定性本身才是确定的.正是在这样的背景下,混沌科学、复杂性科学和不确定性人工智能才得到了蓬勃发展. 1.2 随机性和模糊性是不确定性的最基本内涵 随机性又称偶然性,是指因为事件发生的条件不充分,使得条件与结果之间没有决定性的因果关系,在事件的出现与否上表现出的不确定性质,可以用随机数学作为工具进行研究. 在现实世界中,科学家至今没有解释清楚宇宙是怎样形成的.地球的形成和人类的出现有很大的偶然性.地球至少经历了6次生物大规模灭绝,最著名的是6千万年前的恐龙灭绝.如果没有那次灾变,今天的地球是不是恐龙世界?人类是否还能是今天的模样?不仅仅是地球,包括太阳、行星等整个星系的形成与分布,生命的出现, 物种的演变,都含有许许多多偶然的因素. 模糊性又称非明晰性.它的出现是由于概念本身模糊,一个对象是否符合这个概念难以确定,在质上没有明确含义,在量上没有明确界限.这种边界不清的性质,不是由人的主观认识造成的,而是事物的一种客观属性.概念外延的不确定性质,可以用模糊数学作为工具来研究. 天空中变幻莫测的云彩、袅袅升起的炊烟、突然的一场大雾,每个人都熟悉这类现象,但是却无法准确地描述它们的形状.这是因为这类现象没有明确的边界,外观形状不规则、不光滑、极其复杂、随时间变化.边界的模糊性是自然界的一种美。 春夏秋冬,季节交替,人们可以说,某月是春天,某月是夏天,但是很难确定不同季节具体是在哪一天转换的,怎么能说今天是春天,而明天就是夏天了呢?同样,白昼黑夜,哪一刻是分明的界限?少年青年,谁会在一夜之间长大?广而言之,所有转变过程在微观上都是一个渐近的连续过程,不存在明确的、突变的界限,这也是一种模糊性. 在不确定现象中,混沌、分形和复杂网络是目前人们研究不确定性最感兴趣的3个领域.下面对复杂网络的研究做简要分析。 复杂网络研究简介 小世界概念 很多人可能有这样的经历：偶尔碰到一个陌生人，同他聊了一会儿后发现你认识的莫个人居然他也认识，然后你们会一起发出“这个世界真小”的感叹。那么对于地球上任意两个人来说，借助第三者、第四者这样的间接关系来建立起他们两个人之间的联系，平均需要通过几个人呢？20世纪60年代美国哈佛大学的心理学家Milgram的著名的小世界实验（社会调查）给出的推断是：地球上任意两个人之间的平均距离是6.也就是说，平均中间只要通过5个人的传递，一个人就能与地球上任何一个角落的另一个人建立联系。这就是著名的六度分离推断。尽管这个平