Matthias Thimm - Probabilistic Reasoning with Incomplete and Inconsistent Beliefs - 2012

Att resonera med felaktig information är ett viktigt ämne inom artificiell intelligens i allmänhet och kunskapsrepresentation och resonemang i synnerhet. Denna publikation behandlar information som kan vara ofullständig, osäker och motstridig. Sannolikhetsvillkorslogik används, vilket möjliggör representation av osäkra informationsbitar genom att använda sannolikhetsvillkor, dvs. if-then-regler. Osäkerhet kan uttryckas med hjälp av sannolikheter kopplade till dessa regler och ofullständighet kan hanteras inom ramen för detta ramverk genom resonemang baserat på principen om maximal entropi. Denna bok fokuserar på två huvudfrågor som uppstår när kunskap representeras med sannolikhetsvillkorslogik. Å ena sidan tittar vi på problemet med motsägelsefull information som t. ex. uppstår när flera experter delar sin kunskap för att komma fram till en gemensam kunskapsbas bestående av sannolikhetsvillkor. Precis som i klassisk logik är detta ett allvarligt problem eftersom inkonsekvens i en kunskapsbas förbjuder tillämpning av modellbaserad induktiv inferens, såsom resonemang baserat på principen om maximal entropi. Å andra sidan undersöker vi en utvidgning av de syntaktiska och semantiska begreppen inom sannolikhetsvillkorslogik till det relationella fallet. Vi utökar även tillvägagångssättet med resonemang baserat på principen om maximal entropi till ramen för relationell sannolikhetsvillkorslogik och undersöker dess egenskaper.

Boken är som ny. Ryggen är något skadad/nedsutten, se bilderna.