SP智能理论及其在SP计算机模型中实现的透明度与粒度性
人工智能
2021-05-11 v2
摘要
本章描述了SP系统（即SP智能理论及其作为SP计算机模型的实现）如何促进人工智能及其他一些应用领域中的透明度与粒度性。本章阐述了SP计算机模型的工作过程与输出中的透明度可通过三条途径实现：1）该程序为识别、推理、语言分析等过程提供了非常完整的审计轨迹，对于新知识的无监督学习也存在明确的审计轨迹；2）来自系统的知识可能是粒状的且易于人们理解；3）有七条知识组织原则在SP系统的运作中处于核心地位，并且为人们所非常熟悉（例如带码组块化、部分-整体层次结构、类包含层次结构），系统对知识进行结构化时所具有的这种熟悉性，对于该知识的可解释性、可说明性与透明度可能十分重要。本章通篇展示了来自SP计算机模型的示例。
引用
@article{arxiv.2009.06370,
title = {Transparency and granularity in the SP Theory of Intelligence and its realisation in the SP Computer Model},
author = {J Gerard Wolff},
journal= {arXiv preprint arXiv:2009.06370},
year = {2021}
}
备注
Published in the book {\em Interpretable Artificial Intelligence: A Perspective of Granular Computing}, Witold Pedrycz and Shyi-Ming Chen (editors), Springer: Heidelberg, 2021, ISBN 978-3-030-64948-7, DOI: 10.1007/978-3-030-64949-4