Probabilistic Reasoning

확률추론 (Probabilistic reasoning) : 예를들면 베이즈 네트워크 (Bayesian Network), 카오스이론 (Chaos theory), 유전알고리즘 (Genetic Algorithm)

그들은 Lofti A. Zadeh에게 퍼지 (Fuzzy)성이 다른 모습으로 위장된 확률 (Probability) 과 다르다는 것을 보일 것을 요구하였다.

다른 비평적인 관점으로는 역전파 (Back-propagation) 학습이 과연 새로운 것이었냐는 것이다. 그 문제는 누가 제일 먼저 이 알고리즘을 유도했느냐가 아니라 알고리즘이 이미 존재했던 것과 다르냐는 것이다. 화이트 (H. White) 는 Backpropagation 을 1950 년대에 확률 근사 (stochastic approximation) 로 귀착시켰다 [WHI89a, WHI89b]. 따라서 이 알고리즘은 새로운 종류의 학습 방법을 제시하지 못했다. 그 대신 Backpropagation 은 통계학이 오래전부터 탐구해놓은 추정 (estimation) 방법을 구현하는 계산적으로 효과적인 방법을 제시했다. 최근에 (1989) 화이트는 Backpropagation 알고리즘을 확률 근사의 한 특수한 경우인 것으로 귀착시켰다.

불확실성 (Uncertainty)   논리 (Logic)    인공지능 (Artificial Intelligence)   전문가시스템 (Expert System)   확률 (Probability)