溯因推理研究：现状与问题

在人类认识世界的过程中,现实的生存世界里会不时发生着一些“令人惊奇的”现象,为了理解和分析这个问题,人们所使用的解疑释惑的方法往往就是尝试寻找引起这些现象的原因是什么。例如早上醒来你发现路是湿的,你会猜测昨晚天下雨了。通俗地讲这种解释观测事实(或已知结果)的推理过程就是溯因(Abduction)。可以说类似的例子一直在我们的日常生活或者科学研究中重复着,以现实生活中的医学诊断为例,当医生了解了患者的病症后,他会根据自己对疾病和症状间因果关系方面的医学知识,推断出可能的病因是什么。对于自然科学研究也是如此,N.R.Hanson和C.S.Pierce曾分别论证说,当开普勒断言“火星的运行轨迹是椭圆的”的时候,他所使用的推理方法就是溯因。     

基于限定的溯因问题求解

溯因问题是人工智能中的一个重要研究方向，它在许多领域中有着广泛的应用，但在很多情形下，溯因解释的求取是非常困难的．本文提供一种基于限定理论的溯因解释求法，对于满足完备性公理和正原因假设的理论，可以证明其限定中的相容解释就是溯因解释，并且对Ｈｏｒｎ子句集给出具体的求解算法.     

溯因推理问题的碰集求解方法

溯因推理为归纳与演绎推理之外的另一种重要的推理形式,在人工智能等领域有着广泛的应用.通俗地讲,溯因推理是从观察(结果)去推断原因的推理过程.不同于以往的研究思路,通过使用本原蕴含式和素蕴含,证明了可以把命题逻辑和命题模态逻辑系统S5中求溯因问题的极小解释转化为求对应集合的极小碰集问题.给出了求解溯因问题的一种新方法.     

拓展溯因逻辑程序设计的辩论理论基础

讨论一类扩展的溯因程序,它包含经典否定、缺省否定、一致性约束以及溯因推理机制,论文的主要思想是：⑴本文限制某些假说（包括不相容假说）的攻击能力这样的出发点,定义一种更符合直观理解的“反驳”与“击败”概念,其中的Ⅱ－型击败关系具有动态的特点;⑵首次尝试一致性约束可以引起假说间的反驳与是一致笥约束不再仅仅是全局性的相容约束,基于这些思想提出的完全类语义拓展了Ｄｕｎｇ所奠定的溯因逻辑程序设计的辩论理论基     

基于溯因推理的主体协商

为了能够进行有效的协商,主体应当提高通信的效率。为此,接收者可以对发送者的当时的意识状态进行推测,这可以通过溯因推理实现。该文提出了一个基于溯因推理的主体协商模型,是对Parsons的基于论据的协商模型的改进。     

溯因解释的度量及最优解的求解

溯因解释的度量及最优解的求解陈保平，孙吉贵（吉林大学计算机科学系长春１３００２３）ＭＥＡＳＵＲＥＭＥＮＴＡＮＤＣＯＭＰＵＴＡＴＩＯＮＯＦＴＨＥＢＥＳＴＡＢＤＵＣＴＩＶＥＥＸＰＬＡＮＡＴＩＯＮＳ￥ＣＨＥＮＢａｏｐｉｎｇ；ＳＵＮＪｉｇｕｉ（Ｄｅｐａｒｔｍ...     

基于一致性的中心诊断及中心溯因诊断

本文对溯因诊断的过程和中心溯因诊断的过程进行了刻画。将求中心溯因诊断的过程清晰地分为与领域有关的冲突识别及与领域无关的候选产生两大步骤。不仅指出了基于一致性的中心诊断与中心溯因诊断之间的关系，而且论证了中心溯因诊断与本原蕴含／蕴含式的直接关系。显示出基于一致性的中心诊断空间和中心溯因诊断空间不仅可同时计算，而且可用ＡＴＭＳ这类算法来计算，从而将我们的理论结果与实现联系起来。     

基于注意力平衡列表的溯因推理模型

溯因推理是自然语言推理(NLI)中的重要任务,旨在通过给定的起始观测事件和最终观测事件,推断出二者之间合理的过程事件(假设)。早期的研究从每条训练样本中独立训练推理模型;而最近,主流的研究考虑了相似训练样本间的语义关联性,并以训练集中假设出现的频次拟合其合理程度,从而更精准地刻画假设在不同环境中的合理性。在此基础上,在刻画假设的合理性的同时,加入了合理假设与不合理假设的差异性和相对性约束,从而达到了假设的合理性和不合理性的双向刻画目的,并通过多对多的训练方式实现了整体相对性建模;此外,考虑到事件表达过程中单词重要性的差异,构造了对样本不同单词的关注模块,最终形成了基于注意力平衡列表的溯因推理模型。实验结果表明,与L2R²模型相比,所提模型在溯因推理主流数据集叙事文本中的溯因推理(ART)上的准确率和AUC分别提高了约0.46和1.36个百分点,证明了所提模型的有效性。     

基于时间贝叶斯Petri网的溯因故障诊断

针对复杂系统发生故障时告警信号间的时序约束关系,提出一种时间贝叶斯Petri网模型(TBPN),并基于该模型提出一种复杂系统的溯因故障诊断方法.该方法首先对观测到的告警信息建立时间Petri网,随后将其求逆并转换为TBPN.通过时间区间计算和溯因推理,分析告警信号的时序一致性并验证故障假说,最后对时序正确的故障事件链计算其故障概率并进一步分析干扰信息.仿真实验表明,该方法可对复杂故障进行快速诊断,并在告警信息存在丢失、虚警、时标差错时表现出较好的鲁棒性.与不考虑时间约束的同类方法相比,该方法具有搜索空间更小,抗干扰性更强的特点.     

基于网络表示学习的车险欺诈溯因分析研究

车险欺诈检测对促进汽车保险业的良性健康发展有着重要意义。由于欺诈的判断涉及公民权利等核心内容,需要车险专家对案件进行核查,提供欺诈原因。尽管基于机器学习的方法泛化能力强、精确度高,但缺少可解释性,而基于专家系统的规则方法尽管有较好的可解释性,但受限于规则复杂的触发条件。为了解决未触发专家系统欺诈规则而被机器学习方法检测为“欺诈”的案件无法被解释的问题,文中提出了基于网络表示学习的车险欺诈溯因分析方法。该方法首先定义了车险欺诈溯因分析任务,然后采用网络表示学习对已触发专家系统中欺诈规则的案件进行案件-规则因子网络的建模,学习欺诈规则中因子的分布式向量表示。为了更好地度量“欺诈”案件与专家系统中因子未全部触发规则之间的相似度,该方法基于溯因缺省原理,设计了一种规则因子的加权拼接策略来缓解训练数据不足的问题。实验结果表明,所提方法相较于已有方法在车险欺诈溯因预测任务的3项指标中均能取得更好的效果。     

Agent机会发现的一种刻画:溯因推理及其扩展

机会发现(Chance Discovery)是近年来提出的一个新的研究课题。文章考察了溯因推理作为主体“机会”规范和机会发现推理机制的优劣,提出了将Lm4c嵌入到溯因推理中。对Chance Discovery从两个角度进行了扩展。并且实现了在相关性解释下的“机会”规范和机会发现推理。     

基于半定量概率图模型的溯因分析方法

复杂工业系统的故障原因定位可协助操作人员快速调整设备运行参数,保障生产高效稳定地运行.铝电解过程机理复杂且外部因素干扰多,信息具有不确定性特征,难以建立精确的定量模型,而定性分析的准确度不高.为此,本文针对铝电解溯因过程的层次性、相关性、不确定性的特点,构建了一种基于半定量概率图模型的溯因分析框架,将定量和定性分析相结合,通过不确定理论对信息进行处理和描述,采用图形符号可视化知识变量间的因果关系,再基于概率图模型的推理方法实现不确定性条件下的溯因诊断,为实现铝电解异常槽况的原因分析与定位提供了理论支撑.     

用旧结原理进行问题求解的探索

本文分析了用归结原理进行问题求解的方法，并对非确定性问题提出了三种求解方法。     

计算语用学研究的途径和方法

计算语用学是一门新兴的计算语言学分支,主要从计算的角度研究语言理解与语境之间的关系。哲学和语言学角度的语用学研究成果为计算语用学的发展打下了基础,而形式语用学的发展又为建立科学的计算模型提供了可行的参考。文章在已有研究成果的基础上,结合语言学领域语用学研究的主要论题和形式语用学研究的主要方法与手段,探讨了计算语用学研究的实现途径和方法,提出了计算语用学研究所做的主要工作,包括语言理解与推理的关系、溯因推理及其在自然语言处理中的应用、信任推理、动态语境的构建等。这项工作为计算语用学的应用研究提供了一种崭新的思路。     

基于双向推理的主体框架

文章提出了一个基于双向推理的主体框架FBRA,它是一个混合型的主体框架,主体既是反应的又是慎思的。它的推理内核是正向推理和反向推理相结合。正向推理用于对环境的反应,包括对其他主体的反应。反向推理基于溯因推理,用于信念修正、规划、多主体协调和多主体通信等。     

分布式问题求解的研究进展

分布式问题求解是分布式人工智能的主要研究内容,它由一组代理通过合作来求解问题.协调合作是其中的关键.本文从代理的模型、通信、合作三个方面对现有的协调合作技术和方法做了分类和讨论,并说明了存在的问题及发展趋向。