人工智能视野下的溯因模型研究

发布时间：2021-11-05 22:19

　　溯因推理的过程就是问题求解的动态认知过程,这与人工智能在推理方面的目标是一致的。溯因推理作为问题求解的推理形式和方法,受到科学哲学家和逻辑学家们的青睐。近些年来,科学模型研究兴起,一些学者开始了将溯因推理模型化的尝试,其中最值得关注的是AKM模型和GW模型。溯因认知模型力求解决IP（lgnorancc Preserving）问题,即缓解无知状态,达到更稳定的认知状态。目前溯因推理的认知模型研究还处于起步阶段,有着广阔的前景,同时存在着一定的问题,有待进一步深化。 

【文章来源】：四川师范大学学报(社会科学版). 2020,47(02)北大核心CSSCI

【文章页数】：8 页

【文章目录】：
一人工智能与作为发现语境的溯因推理
二溯因模型的认知目标:缓解无知状态
三主流溯因模型:AKM架构
四伍兹和加贝的溯因模型:GW架构④
五溯因模型化进路的挑战与出路



本文编号：3478610