一些思維現(xiàn)象的形式模型.pdf

1、人工智能的迅速發(fā)展促使人們關(guān)注人腦思維功能并積極開發(fā)概括性的心智模型。如果能恰當(dāng)?shù)乇硎救祟愃季S特征和推理方面的信息，以及開發(fā)相應(yīng)算法去模擬人類思維，則對智能概念和功能的理解十分有益，因此本文的目標(biāo)是探討一些思維現(xiàn)象的形式模型，它可以作為在設(shè)計人工智能模擬人類創(chuàng)造性思維算法時的參考。論文的主要工作包括： (1)人類在思考問題時，往往受潛意識的影響，但是人們還是希望用確定性的方法對它進行研究。具體到偏好行為，提出AF偏好模型和超濾偏

2、好模型。AF模型是將歸納邏輯和概率邏輯引入偏好理論，使之既可以描述人們的行為且又有堅實的邏輯基礎(chǔ)。超濾模型是現(xiàn)有偏好模型中允許“不理性”因素存在的較簡單的一種模型。所謂超濾就是在agent比較物品時所涉及到的性質(zhì)集合上的一組子集合族，這組子集合族滿足一定的條件，即由它們能夠判定物品之間的偏好取舍關(guān)系。由于子集合族是普通的數(shù)學(xué)概念，由它們構(gòu)成判斷標(biāo)準(zhǔn)恰好能夠抓住人類潛意識中的某些重要特征，這些特征往往表現(xiàn)出“不理性”的傾向，所以就描述的偏

3、好模型而言，它可能也是關(guān)于人類潛意識的一個形式描述。 (2)人類在處理問題中往往分為兩個層次，首先在整體上把握問題，即提出大體方案，然后再具體實施。也就是說人類就是具有多分辨率智能系統(tǒng)的極好例子，他能夠在多個層次上從底向上泛化(即看問題角度粒度變“粗”，它類似于抽象)，并且又能從項向下進行實例化(即看問題角度變“細”，它類似于具體化)。由此構(gòu)造了由在雙層——理想空間(即泛化)和實際空間(即實例化)——上各自運行的馬爾可夫決策過程

4、組成的半馬爾可夫決策過程，它能夠經(jīng)濟地節(jié)約“思想”，對運算的可行性和有效性十分有益。 (3)就現(xiàn)有的邏輯馬爾可夫決策編程，利用現(xiàn)代概率論中的條件數(shù)學(xué)期望和正則條件概率理論建立基礎(chǔ)和邏輯兩種馬爾可夫決策過程之間的聯(lián)系，指出邏輯馬爾可夫決策過程中找到的最優(yōu)抽象策略在某種平均意義上也是具體空間上的最優(yōu)方案，從而表明人們在處理問題(特別是復(fù)雜問題時)先抽象再具體的合理性，也為關(guān)系增強學(xué)習(xí)提供一種數(shù)學(xué)理論框架。 (4)此外，論文還

5、對粒子群優(yōu)化和社會演進間的聯(lián)系作了探討，提出粒子群協(xié)同模型。人類歷史往往與優(yōu)秀分子的活動分不開：社會精英們領(lǐng)導(dǎo)進步力量，在他們的帶領(lǐng)下，整個社會會達到某種狀態(tài)。因此我們將協(xié)同學(xué)思想運用到群智能中去，即在迭代中先選出優(yōu)化粒子，再將優(yōu)化粒子的影響傳播到整個群結(jié)構(gòu)中去，從而引起結(jié)構(gòu)的演化以及在該演化過程中優(yōu)化粒子的更新，最后達到穩(wěn)定狀態(tài)。 (5)對人類思維的其他現(xiàn)象進行了一些探索，包括：①探討人類思維本質(zhì)，構(gòu)造出一個形式化的數(shù)學(xué)模型，