基于感知的计算：概念、交互与信息系统建模

### 基于感知的计算：概念、交互与信息系统建模 #### 1. 基于感知的计算（PBC）概述 基于感知的计算（PBC）是一个新兴且具有广泛应用前景的领域。传统上，许多著名研究人员从结构主义、格式塔主义、生态光学或建构主义等不同方法研究感知问题。我们的方法更接近Lotfi A. Zadeh教授在计算智能领域提出的观点，但由于目前无法完全定义Lotfi Zadeh提出的精确语言的语义，我们提出了一种更面向应用的方法。 我们的方法使用用自然语言或自然语言小片段表达的概念本体，这些本体与具体应用问题相关。在这种方法中，不确定条件下的推理规则应从数据和领域知识中自适应地发现。我们考虑由行动驱动的面向行动的感知，行动的目标有助于从感官/传感器提供的众多信息中选择合适的感知解释。 PBC强调交互式计算的作用，感知是代理与其环境交互的一种特定形式。感知行动结果是反馈机制的重要组成部分，使行动过程的自适应改变成为可能。这种方法比视觉感知领域的研究更广泛，例如，可以类比视觉感知，构建基于感知的网络软机器人，通过感官测量和推理来判断复杂模糊概念的满足度，这些模糊概念用作行动的守护条件。 我们的PBC方法主要基于广义信息系统、粗糙集和粒度计算。信息系统被视为动态粒度，用于表示属性与环境交互的结果。区分了两种属性：感知属性（包括感官属性）和行动属性。感官属性是基本的感知属性，其他感知属性基于感官属性构建。当行动的守护条件（通常是复杂模糊的概念）达到满意程度时，行动被激活。 #### 2. 交互式计算 交互式计算的全局状态定义为对 (sag(t), se(t))，其中 sag(t) 和 se(t) 分别是给定代理 ag 和环境 e 在时间 t 的状态。在交互式计算中，全局状态之间的转换关系通过以下方式定义： - A(t) 和 E(t) 分别表示代理 ag 在时间 t 可用的属性集和环境 e 在时间 t 使用的属性集。 - InfA(t)(sag(t), se(t)) 和 InfE(t)(sag(t), se(t)) 分别是 (sag(t), se(t)) 相对于属性集 A(t) 和 E(t) 的签名。 - 这些签名作为策略 Sel_Intag 和 Sel_Inte 的参数，用于选择代理 ag 与环境以及环境 e 与代理 ag 的交互 Iag 和 Ie。 - Iag ⊗ Ie 表示交互积的结果。 代理 ag 对 Ie 以及 Iag ⊗ Ie 的信息可能非常不完整，通常只能预测 sag(t + Δ) 和 se(t + Δ) 的估计值。在规划交互策略时，代理 ag 可以使用存储在状态中的计算历史的部分信息。发现选择交互的策略是一个具有挑战性的问题，因为最终实现的交互存在不确定性，这类似于在代理 ag 和具有高度不可预测行为的环境 e 之间的游戏中寻找获胜策略。 下面是全局状态转换的流程图： ```mermaid graph LR classDef startend fill:#F5EBFF,stroke:#BE8FED,stroke-width:2px; classDef process fill:#E5F6FF,stroke:#73A6FF,stroke-width:2px; classDef decision fill:#FFF6CC,stroke:#FFBC52,stroke-width:2px; A(sag(t), se(t)):::process --> B(计算签名 InfA(t) 和 InfE(t)):::process B --> C(选择交互 Iag 和 Ie):::process C --> D(Iag ⊗ Ie):::process D --> E(sag(t + Δ), se(t + Δ)):::process ``` #### 3. 分层建模中的信息系统 在分层学习中，复杂模式（粒度）的分层建模可以使用基于信息系统的粗糙集方法来描述。每个模型的构建都基于特定的信息系统，较高层次的信息系统由较低层次的信息系统构建，通过基于已知属性构建新属性来实现。 信息系统中的属性可以分为两类： |属性类型|描述|示例| | ---- | ---- | ---- | |原子属性|其值仅依赖于外部因素，独立于其他属性的值。可以是封闭属性或开放属性|感官属性，其值是传感器测量的结果，仅依赖于环境| |可构造属性|从其他属性（更确切地说，从原子属性归纳定义）定义的复杂属性|如果 b 是可构造属性，则对于任何对象 x 和已定义的属性 a1, a2, · · ·, am，b(x) = F(a1(x), a2(x), · · ·, am(x))| 我们推广了粗糙集理论中属性的概念，在分层建模中，属性值集可以是复合的，具有更高阶的类型。对于每个属性 a，都分配一个关系结构 Ra = (Va, {ri}i∈I)，以及一组在 Va 中有解释的公式 La。原子属性与环境的交互结果可以描述为从 La 中选择一个公式，属性 a 的值可以与所选公式的索引对应。 可构造属性的构建方式有多种，例如基于在原子属性值域上引入关系结构。分层建模过程通常是分层的，不同层次的构建粒度之间以及层次之间会发生交互。在构建过程中，需要评估较高层次构建的粒度的质量，如果质量不满意，则需要在较高层次激活新的行动来寻找相关粒度。此外，还需要解决不同概念之间的冲突，以及处理概念满足度在层次之间的传播问题，粗糙集方法建议使用从数据中发现或从领域专家获取的近似推理方案。 一般来说，信息系统的操作可以定义为带约束的乘积。在更高层次的建模中，可以将时间窗口序列视为结构，并在这些结构对象上构建信息系统或决策表。发现每个层次的相关属性得到领域知识的支持，例如概念本体以及通过概念样本和其补集对概念的说明。 #### 4. 基于感知计算的优势与挑战 基于感知的计算（PBC）具有显著的优势，同时也面临一些挑战，具体内容如下： ##### 4.1 优势 - **高度适应性**：交互式系统具有巨大的学习潜力，能够根据经验动态调整。代理可以在与环境的交互中不断改进自身的判断过程，以适应不断变化的情况。例如，在复杂的网络环境中，基于PBC的软机器人可以根据实时感知到的信息，调整自己的行动策略，更好地完成任务。 - **处理模糊概念**：PBC能够处理复杂的模糊概念，这些概念在实际应用中非常常见，但传统方法难以精确处理。通过使用近似推理和分层建模，PBC可以对这些模糊概念进行有效的近似和推理，从而支持决策制定。 - **结合多学科知识**：PBC结合了信息系统、粗糙集、粒度计算等多种方法，还与模糊集、进化计算、数据挖掘和机器学习等软计算范式相结合。这种跨学科的方法使得PBC能够综合利用不同领域的知识和技术，解决更复杂的问题。 ##### 4.2 挑战 - **分层结构发现困难**：发现分层建模的结构仍然是一个挑战。在视觉感知、脑信息学或PBC等领域，构建有效的分层模型需要深入理解问题的本质和数据的特征，但目前还缺乏通用的方法和工具。 - **语义定义不明确**：虽然我们的方法更面向应用，但仍然面临着语义定义的问题。目前无法完全定义Lotfi Zadeh提出的精确语言的语义，这限制了PBC在某些方面的应用和发展。 - **策略发现问题**：在交互式计算中，代理发现选择交互的策略是一个困难的问题。由于环境的不确定性和交互的复杂性，代理很难准确预测最终实现的交互结果，从而影响策略的制定和优化。 #### 5. 基于感知计算的应用前景 PBC在许多领域都具有广阔的应用前景，以下是一些具体的应用场景： ##### 5.1 智能机器人 在智能机器人领域，PBC可以帮助机器人更好地感知环境，理解复杂的模糊概念，并根据感知结果做出合理的决策。例如，机器人可以通过感官测量获取环境信息，然后使用PBC进行推理，判断是否满足执行某个行动的条件，从而实现自主导航、目标识别和任务执行等功能。 ##### 5.2 网络软机器人 类比视觉感知，可以构建基于感知的网络软机器人。这些软机器人可以在网络环境中根据感官测量和推理，判断复杂模糊概念的满足度，从而执行相应的操作，如信息检索、数据挖掘和网络安全防护等。 ##### 5.3 生物研究 在生物研究中，PBC可以为生物学家提供一个强大的工具，帮助他们定义研究策略、管理实验、收集和解释数据。通过与领域专家的交互，PBC系统可以获取生物领域的知识和假设，并进行半自动化的验证和分析，从而推动生物研究的发展。 #### 6. 总结 基于感知的计算（PBC）是一个具有创新性和广泛应用前景的领域。它结合了交互式计算、分层建模和信息系统等多种技术，强调了感知、推理和决策之间的紧密联系。通过使用概念本体和领域知识，PBC可以自适应地发现不确定条件下的推理规则，处理复杂的模糊概念。 然而，PBC也面临着一些挑战，如分层结构发现困难、语义定义不明确和策略发现问题等。为了克服这些挑战，需要进一步研究和开发新的方法和技术，加强跨学科的合作和交流。 展望未来，PBC有望在智能机器人、网络软机器人、生物研究等领域发挥重要作用，成为许多研究领域的必要工具。随着技术的不断发展和完善，PBC将为解决复杂的实际问题提供更加有效的解决方案。 以下是PBC的优势、挑战和应用前景的总结表格： |类别|具体内容| | ---- | ---- | |优势|高度适应性、处理模糊概念、结合多学科知识| |挑战|分层结构发现困难、语义定义不明确、策略发现问题| |应用前景|智能机器人、网络软机器人、生物研究等| 下面是PBC从感知到决策的整体流程图： ```mermaid graph LR classDef startend fill:#F5EBFF,stroke:#BE8FED,stroke-width:2px; classDef process fill:#E5F6FF,stroke:#73A6FF,stroke-width:2px; classDef decision fill:#FFF6CC,stroke:#FFBC52,stroke-width:2px; A(感知测量):::process --> B(分层建模与推理):::process B --> C(判断模糊概念满足度):::process C --> D{是否满足行动条件}:::decision D -- 是 --> E(执行行动):::process D -- 否 --> F(调整策略):::process F --> B ```