25、有效推理技术与常识推理的影响及展望

有效推理技术与常识推理的影响及展望

1. 有效推理技术的影响

有效推理技术是人工智能领域的关键部分，而最有效的推理技术存在于人类大脑中。模拟人类大脑这个我们尚未完全理解的生物物质内部的活动，需要借助最有效的推理方法所关联的全部计算能力。

1.1 理想推理技术的特点

理想的推理技术需要具备以下特性：
- 数据集适应性 ：能够在已知或未知的数据集上运行，从而得出可以用实时数据证实的结论。
- 错误边界学习 ：融入错误边界学习，随着时间的推移提高结果的准确性。

1.2 推理技术在不同场景的要求

然而，在常识推理中，性能并非唯一的关注点。不同的应用场景对推理技术有不同的要求：
|应用场景|要求|
| ---- | ---- |
|无人驾驶汽车|需要在极短的响应时间内获得输入|
|处理两个不同知识库的推理技术|希望能迅速完成结论的细化过程|

在某些应用中，如果期望机器学习算法模拟常识，那么数据训练可能不再是过程的一部分。总体而言，为所有可能的常识推理应用找到通用的推理方法是很困难的。

1.3 推理技术示例：IBM Watson

IBM Watson是一个能处理非结构化数据并给出分析解决方案的机器，它证明了推理可以进行即时创作。这表明在实际应用中，推理技术可以不断创新和发展。

2. 常识推理的期望

2.1 常识推理在专家系统中的现状

常识推理在专家系统中的应用非常少，实际模拟常识的