우리의 매일 매일의 추론 (Reasoning) 은 정밀하지 않지만 그럼에도 매우 효율적이다. 은하계에서 유전자까지 자연 그 자체는 근사적이며 부정확하다 (approximate and inexact). 철학적 개념들은 최소한의 정밀성 만을 가질뿐이다.  마음, 지각, 기억, 지식 이란 말들은 고정된 개념도 아니며  명확한 의미를 가지는 것도 아니지만, 사람들간의 대화에서 어떤 것인지 뜻은 통한다 (make sense) ....... (Gian-Carlo Rota, mathematician quoted by Arturo Sangalli, "The Importance of Being Fuzzy and Other Insights from the Border between Math and Computers")

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불확실성이란 "판단이나 의사결정에 필요한 적절한 정보의 부족" 이라 할 수 있다. 즉 불확실한 정보나 애매한 정보, 잘못된 정보등은 의사결정 (decision making) 에 있어서 불확실성을 증대시킨다. 원하는 결론에 도달하기위해 필요한 모든 가능한 사실들을 안다는 것은 불가능하다. 따라서 정보가 부족한 시점에서 연역법 (Deduction), 귀납법 (Induction), 상정논법 (Abduction) 등의 방법을 사용하여 추론한다. 수학적 논리와 같이 오직 true or false 만을 다루는 결정론적 (deterministic) 방법으로는 실제로 발생하는 불확실성을 제대로 나타낼수 없다.모든 지식에 불확실성이 없는 경우를 가정하여 논리적 추론으로써 명제나 사실의 true, false 를 명확하게 결정지을 수 있는 상황을 정확한 추론 (exact reasoning) 이라 한다.

실생활에 있어서 어떠한 사실이나 지식에 대한 확실성이 100 %라고 하는 경우는 오히려 드물다. 거의 필연적으로 불확실성을 내포하고 있어 이를 표현하고 처리할수 있는 기능이 전문가시스템 (Expert System) 에 포함되어 있어야 한다. 그렇지 않으면 전문가시스템의 가치는 떨어질수 밖에 없다. 의사가 진단 (Diagnosis) 을 할 때 " 급성 치수염이다" " 간암이다" 라고 진단 (decision making) 을 하게되는데 "이것은 100% 급성치수염이다" "100% 간암이다" 라고는 장담할 수 없다. 저명한 어떤 의사도 말년에 자기의 오진율이 20 %를 넘었다고 토로하였다.오히려 " 급성 치수염일 가능성이 70% ,치수괴사 가능성이 20% ,치수충혈일 가능성이 10% " 와 같이 진단하는 것이 더 정확할 것이다. 따라서 급성치수염이라고 진단시 불확실성을 내포하게 된다. 이와같이 실생활에서의 대부분의 문제는 deterministic 하지 않고 어느정도의 불확실성을 가진다.  

불확실성이 발생하는 원인은 각종 에러 (Error) 가 포함된다. 예를들면 불완전성(Incompletness) , 애매모호함 (Vagueness or Ambiguity), 부정확함 (Incorrectness), 측정 에러 (Errors of Measurement), 시스템 에러 (Systematic error), 어림짐작의 에러 (Error of Randomness), 추론 에러 (Error in Reasoning, 귀납법과 상정논법에서의 오류가능성) 등이 포함된다.

term :

확률 (Probability)   추론 (Reasoning)   전문가시스템 (Expert System)   진단 (Diagnosis)    예측 (Prediciton)   베이즈정리 (Baye's Theorem)   확신도 (Certainty Factor)   퍼지 (Fuzzy)   Dempster-Shafer 이론 (Dempster-Shafer Theory)   역전파 (Back-propagation)   에러 (Error)

site :

Wikipedia : Uncertainty

AI Topics : Uncertainty

Association for Uncertainty in Artificial Intelligence (AUAI)

AI on the web : Reasoning with Uncertainty : Stuart Russell