星舰与克林贡人：23世纪的贝叶斯逻辑
人工智能
2012-07-09 v1
摘要
开放世界中的智能系统必须推理许多以不同方式相互关联、具有不确定特征和关系的交互实体。传统的概率语言缺乏处理关系领域的表达能力。经典一阶逻辑具有足够的表达能力，但缺乏连贯的合理推理能力。近年来，出现了多种将一阶逻辑、概率和机器学习相结合的方法。本文介绍了多实体贝叶斯网络（MEBN），这是一个将一阶逻辑（FOL）与贝叶斯概率理论相结合的形式系统。MEBN扩展了普通贝叶斯网络，允许表示具有重复子结构的图模型，并且可以表达任何一致的、有限公理化的一阶理论的模型上的概率分布。我们使用受派拉蒙系列《星际迷航》启发的例子来展示该逻辑。
引用
@article{arxiv.1207.1354,
title = {Of Starships and Klingons: Bayesian Logic for the 23rd Century},
author = {Kathryn Blackmond Laskey and Paulo da Costa},
journal= {arXiv preprint arXiv:1207.1354},
year = {2012}
}
备注
Appears in Proceedings of the Twenty-First Conference on Uncertainty in Artificial Intelligence (UAI2005)