11、时态逻辑的应用与展望

时态逻辑的应用与展望

1. 强化学习与马尔可夫特性

在强化学习（RL）中，动作模型 $P(z_{t + 1}|z_t, a_t)$ 表示当智能体选择动作 $a_t$ 时，世界从状态 $z_t$ 转变为状态 $z_{t + 1}$ 的条件概率分布，$r_{t + 1}$ 是下一步的预期回报。由于计算和存储能力有限且成本高昂，实际的 RL 应用通常需要具备马尔可夫特性。即使对当前状态的了解不足，近似的马尔可夫性质也是有利的。对于非常大（“无限”）的状态空间，智能体的效用函数必须进行近似，例如使用状态 - 动作 - 回报 - 状态算法（SARSA）、时间差分学习、蒙特卡罗方法和动态规划等。

2. 混合人工智能

随着计算能力的提升和通信速度的加快，需要改进能源消耗、使用更好的电池、实现设备小型化以及优化显示和传感器技术。在这些条件下，智能功能可以分布在一个包含许多多媒体终端的复杂网络中。结合卫星技术和全球定位系统（GPS），电子连接的社会正转变为网络物理系统，这是一种人与社会、机器通过数字和模拟接口共生的形式，从而产生了“混合人工智能”。

知识系统（符号人工智能）与机器学习（亚符号人工智能）相结合。通信不仅在人类伙伴之间使用自然语言进行，还通过数字代码与现实世界中的事物进行。网络物理系统也意味着向物联网（IoT）的转变，互联网上的事物成为复杂动态系统（即通信网络）的本地活跃智能体。

例如，结合人工智能功能、基于知识的编程和情境学习的机器人就是本地活跃智能体的例子。只有这样，机器人才能不仅熟练地相互协调行动，还能像更复杂的生物系统一样进行规划和决策。同时，人们还设计了神经形态计算机结构，它将自然神经元系统的优势与技术计算机结构的优势相结合。此外，