在諸如上市公司財務風險預測等多源異構數(shù)據場景中，多智能體系統(tǒng)憑借其獨特的群智決策優(yōu)勢受到高度關注，具有廣闊的應用前景。與此同時，由于人工智能黑箱現(xiàn)象的普遍存在，人們在理解、管理和信任智能系統(tǒng)過程中面臨十分嚴峻的問題。因此，如何增強多智能體系統(tǒng)決策支持的可解釋性成為十分重要而富有挑戰(zhàn)性的前沿課題之一。本書結合認知心理學中辯證推理的思想，運用論據博弈的計算模型為群智決策提供有語義的解釋，探索可解釋人工智能的新途徑。首先，考慮辯證語義，針對決策結果的語義可解釋性，分析雙向論據的動態(tài)生成算法；其次，結合知識管理理論，針對決策過程的語義可解釋性，構建語境知識引導的多方論據博弈模型；最后，設計多智能體博弈的對話機制，驗證基于多方論據博弈的群智決策可行性，并通過與相關方法的實驗比較，評估其有效性。全書建立在筆者關于多智能體辯論的研究基礎之上，闡述群智決策中語義可解釋的新機制，有利于拓展認知心理學、人工智能、決策支持系統(tǒng)等多個相關學科的交叉融合，對提高上市公司財務風險預測等群體智能實踐應用的可信度具有指導意義。本書既適合高等院校經濟管理和信息管理相關專業(yè)的研究生，以及智能決策領域的研究人員和學者閱讀，也適合關注可解釋人工智能及其在經濟管理方面應用的法律工作者、政策制定者、社會科學研究人士等閱讀。
目錄
第一章 緒論…………………………………………………………………… 1
第一節(jié) 研究背景及意義 ………………………………………………… 1
第二節(jié) 可解釋人工智能與計算辯論綜述 ……………………………… 4
一、 可解釋人工智能的研究現(xiàn)狀……………………………………… 4
二、 計算辯論的研究現(xiàn)狀 …………………………………………… 11
第三節(jié) 主要內容和技術路線…………………………………………… 13
一、 研究內容 ………………………………………………………… 14
二、 技術路線及各章的組織結構 …………………………………… 15
第二章 多方論據博弈的群智決策理論基礎 ……………………………… 18
第一節(jié) 多智能體系統(tǒng)…………………………………………………… 18
第二節(jié) 計算辯論基礎知識……………………………………………… 23
一、 理論基礎 ………………………………………………………… 24
二、 辯論框架 ………………………………………………………… 26
三、 辯證推理的形式語義 …………………………………………… 32
第三節(jié) 多方論據博弈的辯論框架……………………………………… 37
第四節(jié) 智能決策系統(tǒng)的語義可解釋性………………………………… 41
一、 語義可解釋性的分類及其考察維度 …………………………… 41
二、 語義可解釋性的評價 …………………………………………… 43
第三章 辯證語義引導的雙向論據生成算法 ……………………………… 46
第一節(jié) 引 言…………………………………………………………… 46
第二節(jié) 相關概念及理論………………………………………………… 47
一、 群智決策問題與規(guī)則描述 ……………………………………… 47
二、 模塊化規(guī)則集的歸納學習 ……………………………………… 52
三、 Prism 系列模塊化規(guī)則歸納學習算法 ………………………… 54
第三節(jié) 規(guī)則學習與論據生成…………………………………………… 61
一、 主張論據的生成 ………………………………………………… 64
二、 反駁論據的生成 ………………………………………………… 65
三、 削弱論據的生成 ………………………………………………… 67
第四節(jié) 雙向論據的語義解釋…………………………………………… 72
第五節(jié) 本章小結………………………………………………………… 75
第四章 語境知識引導的多方論據博弈模型 ……………………………… 76
第一節(jié) 引 言…………………………………………………………… 76
第二節(jié) 多智能體論據博弈……………………………………………… 78
一、 基本定義 ………………………………………………………… 78
二、 論據及其結對偏好強度 ………………………………………… 82
三、 論據之間的結對偏好關系以及擊敗關系 ……………………… 84
四、 辯論言語行為及其論據博弈過程 ……………………………… 86
第三節(jié) 論據博弈過程的語義解釋……………………………………… 91
一、 語義屬性值樹 …………………………………………………… 92
二、 基于語義屬性值樹的概化算法 ………………………………… 99
三、 語義屬性樹增強的論據生成算法……………………………… 101
第四節(jié) 本章小結 ……………………………………………………… 105
第五章 多方論據博弈方法設計與評估…………………………………… 106
第一節(jié) 引 言 ………………………………………………………… 106
第二節(jié) 多智能體博弈對話的機制設計 ……………………………… 107
一、 多智能體博弈對話的控制流程………………………………… 109
二、 協(xié)調者管理參與者的算法設計………………………………… 111
第三節(jié) 實例驗證及性能評估 ………………………………………… 112
一、 基準實例數(shù)據…………………………………………………… 112
二、 性能評估指標…………………………………………………… 113
三、 評估結果………………………………………………………… 116
第四節(jié) 本章小結 ……………………………………………………… 121
第六章 基于多方論據博弈的群智決策應用……………………………… 123
第一節(jié) 可解釋人工智能應用分析 …………………………………… 123
第二節(jié) 基于多方論據博弈的上市公司財務風險智能預測 ………… 126
第三節(jié) 面向空間戰(zhàn)場態(tài)勢感知的多方論據博弈 …………………… 130
第四節(jié) 多智能體辯證分析的醫(yī)療輔助決策 ………………………… 133
第七章 結束語……………………………………………………………… 140
第一節(jié) 可解釋人工智能面臨的主要挑戰(zhàn) …………………………… 140
第二節(jié) 面向群智決策的可解釋性研究展望 ………………………… 142
參考文獻……………………………………………………………………… 144
附錄 主要符號對照表……………………………………………………… 146
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