22、计算机如何运用模糊语言：从天气预报到对象识别

计算机如何运用模糊语言：从天气预报到对象识别

在当今信息爆炸的时代，计算机在模拟人类交流方面的应用越来越广泛。我们常常面临大量由数字和符号构成的信息，如何让这些信息变得易于理解，成为了一个重要的问题。本文将探讨计算机在何时使用模糊语言是个好主意，并通过天气预报和对象识别等具体例子进行分析。

计算机模拟人类交流的应用

计算机模拟人类交流在众多实际应用中崭露头角，这源于我们周围的世界充满了以数字和符号形式封装的信息。这些信息大多由计算机不断测量、监测和计算得出。随着信息的不断增长，需要更智能的解决方案来使这些信息变得可访问和可理解。例如，从体育、医学到天文学等领域，都有相关应用。这里我们聚焦于其中一个历史悠久的应用——计算气象预报。

在气象预报中，数值信息的表达至关重要，像温度、风速、空气湿度等的测量。虽然其他应用可能基于不同类型的信息，但人工智能面临的问题本质上是相似的。

自20世纪50年代中期以来，基于计算机的气象预报就已存在。预报程序会生成大量关于温度、降雨量、湿度、风速等的数字表格。这些数字只是预测，但准确性在不断提高，并且被认为足够可靠，可以向公众、海员、空中交通管制员等广播，作为他们做出重要决策的依据。然而，计算机输出的表格往往难以理解，因为数据量太大且未经过解释。幸运的是，气象人员明白这些数据需要过滤和解释，从而产生我们日常看到的天气预报。

不同媒体会以自己的风格传达天气预报，但都会将数值信息“翻译”成文字。除了地图上可见的一些额外数字（主要是关于气温），风速等信息通常通过如“风很大”这样的表述来传达。这很有道理，因为对于非水手来说，可能不熟悉风速的数值指标。这些表述不仅省略了信息，还告诉我们风比平时大，但无需担忧。