格伦·谢弗（编辑）;朱迪亚·珀尔（编辑）;保罗·科恩。（编辑） 不确定推理中的读数。 （英语） Zbl 0805.68121号 加利福尼亚州圣马特奥：摩根考夫曼出版社。x、 768 p.$41.50/sc（1990年）。 这本书的中心主题是如何处理各种程度的不确定性。口头指标有，例如“也许”、“也许”，“几乎”、“肯定”等。这本书不是一本专著，而是关于不确定性推理的“里程碑”论文集。有关于“概率的含义”（第2章）、“决策”（第3章）、《不确定性下推理的结构和策略》（第4章）和“专家系统中的数值不确定性”（第5章）的章节。“贝叶斯方法”（第6章）、“信念函数”（第7章）、（第8章）和（第9章）。每一节都包含了该领域领先研究者的解释性介绍：格伦·沙夫特（第2章、第3章、第7章、第8章）、保罗·科恩（第4章）和朱迪娅·珀尔（第5章、第6章、第八章、第9章）。这本书倾向于用概率来表示不确定性。在引言（第1章）和随后两章的论文选集中阐述了这种观点的原因。一个是历史性的：概率论是处理不确定经验现象的最早尝试。在赌博中，频率学家对概率的解释用于预测和评估。高斯改变了这一观点，从概率作为具有不确定结果的实际复制事件的频率，到概率作为假设可复制事件（测量）的频率。下一个理论进展是由贝叶斯提出的。他放弃了频率学家对概率的解释，转而采用主观或非客观的方法。不确定性由主观概率表示。Savage通过引入实用程序解释并证明了这种解释的正确性：如果一个人的偏好是一致的，那么他的不确定性程度可以用表现得像概率的数字来表达。原则上，可以使用萨维奇的理论分析经验估计这些主观概率。什么之中的一个L.J.萨维奇的论文载于第二章[“重新考虑的统计基础”（1961年）]。另一篇论文[第一作者，“Savage reviewed”，Stat.Sci.1463-501（1986；Zbl 0613.62002号)]在第三章中进一步阐述了这一方面。读者被说服使用概率，因为它们可以被精确地测量（即使是在主观变量中），而且形式化的仪器也得到了很好的发展。概率方法的问题在两篇论文的第3章中进行了讨论（Tversky&Kahneman，“理性选择和决策框架”，1986；Shafer，“Savage reviewed”，1986）。问题之一在于对任何人类专家的不完美歧视。经验估计过程的结果不是主观概率数，而是不能再划分的估计概率区间。这似乎就是为什么人类受试者使用“相当”等不精确的语言属性的原因。第二个问题部分是由于不完善的歧视，部分是由于知识不完善。因此，估计值的非传递性是结果，而萨维奇分析不再成立。第三个问题是无法提取大量一致且有效的主观概率估计。第四个问题是许多不同的人的偏好和信仰的融合。第二章之后的章节可以按任何顺序阅读。第二章包含了一些文章，讨论了概率的含义、频率论者和主观主义者之间的争论、关于描述性和规范性方面的争论以及概率的构造性。第三章涉及概率与决策理论的关系，人类对概率的使用及其在医学中的应用。第4章涉及系统架构、推理控制和条件独立结构的作用。第5章包含关于早期实现的专家系统的先驱文章：MYCIN、PROSPECTOR、PIP、INTERNIST和CASNET。最后一篇文章是关于HUGIN的一个更新的贝叶斯系统。第6章、第7章和第8章介绍了明确表示和处理不确定性的竞争理论。第9章尝试整合。一个可能的结果是，定性关系是概率思想的抽象，而数值概率是对经典符号系统的补充。审核人：C.Möbus（奥尔登堡） 引用于1审查引用于39文件 MSC公司： 68层35 人工智能语言和软件系统理论（基于知识的系统、专家系统等） 68-06 与计算机科学有关的会议记录、会议、收藏等 00B15号机组 杂项特定利益物品的收集 关键词：不确定推理;人工智能;专家系统;因果模型;概率推理 引文：Zbl 0613.62002号 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{G.Shafer}（编辑）等，《不确定推理中的阅读》。加利福尼亚州圣马特奥：Morgan Kaufmann出版社（1990；Zbl 0805.68121）