13、BLOG：具有未知对象的概率模型

BLOG：具有未知对象的概率模型

1. 引言

在许多人工智能问题中，如传感器数据关联、语言共指消解等，都需要对构成某些数据的现实世界对象进行推理。然而，在很多情况下，我们既不知道底层对象的数量，也不清楚观测与对象之间的映射关系。为了解决这类问题，一种名为贝叶斯逻辑（BLOG）的概率建模语言应运而生，它能够自然地表示包含未知对象的场景。

传统的概率模型通常用英语和数学符号编写，然后手动转换为专用代码，这可能导致模型缺乏灵活性且表达能力有限。概率图形模型虽然带来了通用推理算法、更复杂的模型和自动模型选择技术等好处，但在处理未知对象的场景时显得力不从心。一阶概率语言（FOPLs）虽能显式表示对象及其关系，但大多数FOPLs存在唯一名称和域封闭假设，不适用于多目标跟踪等问题。而BLOG语言则能简洁直观地定义具有不同对象集的结果上的概率分布。

2. 示例

为了更好地理解BLOG语言，下面通过三个典型场景来介绍其应用。

2.1 示例1：瓮中取球问题

一个瓮中装有未知数量的球，球的数量服从泊松分布。球为蓝色或绿色的概率相等。我们从瓮中抽取一些球，观察每个球的颜色并放回。由于无法区分颜色相同的球，且观察到的颜色有0.2的概率是错误的。问题是：瓮中有多少个球？是否两次抽到了同一个球？

以下是该问题的BLOG模型：

1 type Color; type Ball; type Draw;
2 random Color TrueColor(Ball);
3 random Ball BallDrawn(Draw);
4 random Color ObsColor(Draw);
5 gu