李德毅 以概念为基础云模型

以概念为基础的自然语言是人类知识描述和思
维活动的载体. 人借助语言进行思维,并不涉及过多
的量的数学运算. 自然语言中的概念是定性的,对自
然语言中概念的不确定性的形式化,是不确定性人
工智能[ 122 ]的基础要求. 考虑到物理学在对客观世
界的认识中,原子模型起了重要作用,在认知物理学
中,把客观世界的认知借鉴到主观的认知过程中来,
把概念作为语言的基本模型,就好像把原子看作是
物质组成的基本模型一样. 以自然语言中的概念为
切入点,在概率理论的基础上研究隶属度的不确定
性,并建立了定性和定量转换模型———云模型,其基
本原因就在于此.
云模型作为自然语言的原子模型,可以反映自然
语言中概念的随机性、模糊性及其关联性. 云模型仅
仅使用期望、熵和超熵3个数字特征就足以在整体上
表征一个概念,用来反映定性概念的整体定量特性.
这对理解定性概念的内涵和外延有着极其重要的意
义. 十几年来,我们对云模型、云发生器、云的重要数
学性质、正态云的普适性等做了详细的研究. 目前,云
模型用于智能控制,成功地实现了对三级倒立摆的实
时动平衡姿态的转换;用于数据挖掘,实现了对关联
规则和预测知识的发现;用期望、熵和超熵3个数字
特征表示物种、遗传和变异,模拟自然界的演化,云进
化计算方法可获得更优的解;还作为数据库水印、软
件水印或流媒体水印用于信息安全中. 云模型和云计
算作为不确定性人工智能研究中定性定量转换的有
力工具,必将在更多的领域得到广泛应用.