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(kāi)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(kāi)發(fā)相應(yīng)算法去模擬人類思維，則對(duì)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(jì)人工智能模擬人類創(chuàng)造性思維算法時(shí)的參考。論文的主要工作包括： (1)人類在思考問(wèn)題時(shí)，往往受潛意識(shí)的影響，但是人們還是希望用確定性的方法對(duì)它進(jìn)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(jiān)實(shí)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(jiǎn)單的一種模型。所謂超濾就是在agent比較物品時(shí)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(shí)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(shí)的一個(gè)形式描述。 (2)人類在處理問(wèn)題中往往分為兩個(gè)層次，首先在整體上把握問(wèn)題，即提出大體方案，然后再具體實(shí)施。也就是說(shuō)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(gè)層次上從底向上泛化(即看問(wèn)題角度粒度變“粗”，它類似于抽象)，并且又能從項(xiàng)向下進(jìn)行實(shí)例化(即看問(wèn)題角度變“細(xì)”，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(shí)際空間(即實(shí)例化)——上各自運(yùn)行的馬爾可夫決策過(guò)程

4、組成的半馬爾可夫決策過(guò)程，它能夠經(jīng)濟(jì)地節(jié)約“思想”，對(duì)運(yùn)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(guò)程之間的聯(lián)系，指出邏輯馬爾可夫決策過(guò)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?cè)谔幚韱?wèn)題(特別是復(fù)雜問(wèn)題時(shí))先抽象再具體的合理性，也為關(guān)系增強(qiáng)學(xué)習(xí)提供一種數(shù)學(xué)理論框架。 (4)此外，論文還

5、對(duì)粒子群優(yōu)化和社會(huì)演進(jìn)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(dòng)分不開(kāi)：社會(huì)精英們領(lǐng)導(dǎo)進(jìn)步力量，在他們的帶領(lǐng)下，整個(gè)社會(huì)會(huì)達(dá)到某種狀態(tài)。因此我們將協(xié)同學(xué)思想運(yùn)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(gè)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(guò)程中優(yōu)化粒子的更新，最后達(dá)到穩(wěn)定狀態(tài)。 (5)對(duì)人類思維的其他現(xiàn)象進(jìn)行了一些探索，包括：①探討人類思維本質(zhì)，構(gòu)造出一個(gè)形式化的數(shù)學(xué)模型，