人工智能研究中的模块化信念更新与确定性度量的混淆

在过去十年中，在人工智能研究中利用信念度量或信念变化进行不确定性推理的兴趣日益增长。几种基于信念变化或信念更新进行推理的方法论的一个重要特征是我们称之为模块化的属性。我们将满足此属性的更新称为模块化更新。虽然满足模块化属性的概率信念更新度量最早发现于十九世纪，但这些量的知识和讨论在人工智能研究中仍然鲜为人知。我们定义了模块化更新，并讨论了它们在两个有影响力的专家系统中的不当使用。