本书讨论了人类知识和智能中，不确定性存在的客观性、普遍性和积极意义，围绕不确定性人工智能的数学基础、特征、表示、模型、推理机制、不确定性思维活动中的确定性等进行研究，从定性定量转换模型——云模型，认知的物理学方法——数据场、云变换、发现状态空间理论，到数据挖掘、知识发现和智能控制逐层展开，寻找不确定性知识和智能处理中的规律性，最后对不确定性人工智能研究的发展方向进行了展望。

人们常说，世界尚有三大难题没有解决：生命的产生、宇宙的起源以及人脑是如何工作的。这本书和第三个问题相关，研究、探索在人脑认知过程中，知识和智能的不确定性，以及如何用计算机模拟并处理这种不确定性。

人为什么有智能？人的大脑如何工作？人脑作为数亿年生物进化、数百万年人类进化的结晶，是怎样处理不确定性的？对于这些非常重要也非常有趣的问题，我们却知之不多。

如果说脑科学是通过在细胞和分子水平上的研究来探索大脑的奥秘，如果说认知心理学家们是通过对“刺激一反应”，即对“输入一输出”的观测来掌握大脑的规律，那么历经了近50年研究的人工智能学，则似乎更倾向于对知识进行形式化表示，更多地用符号逻辑的方法去模拟人脑的思维活动。

2l世纪，我们进入信息时代，信息产业成为全球经济发展的主导产业，信息技术的迅猛发展正在改变着我们所生存的社会，包括人类的工作模式和生活形态。有人声称，以信息产业和信息技术为主导的知识经济时代正在全球范围内宣告它的到来。然而，我们在享受因特网技术和文化的同时，也面临着信息的泛滥，人们正力图通过人工智能的方法，从数据的海洋中挖掘出真实的信息，挖掘出自己想要的信息，甚至挖掘出新的知识来。这里涉及到一个人工智能中最基本的问题，即知识的表示问题。曾经对电子计算机发展做出卓越贡献的20世纪最有影响的大科学家、被誉为“电子计算机之父”的冯·诺依曼先生，深入地研究了电子计算机和人脑的异同，在他的遗作中断言：“人脑的语言不是数学语言。”

自然语言是人类思维的基本工具。我们认为，人工智能研究的一个很重要的切入点，应该是自然语言。它是知识和智能的载体。人们用自然语言值来表示的定性概念，具有不确定性，尤其是随机性、模糊性，以及随机性和模糊性之间的关联性。如此选择切入点，并深化研究，就是我们要探讨的不确定性人工智能。  本书讨论了人类知识和智能中不确定性存在的客观性、普遍性和积极意义，并围绕不确定性人工智能的数学基础、特征、表示、模型、推理机制、不确定性思维活动中的确定性等进行了研究，从用于定性定量转换的云模型、认知的物理学方法，到数据挖掘、知识发现和智能控制逐层展开，寻找不确定性知识和智能处理中的规律性，最后对不确定性人工智能研究的发展方向进行了展望。

最近十几年来，我们在国家自然科学基金项目、973计划、863计划和国防预先研究基金的支持下，围绕不确定性人工智能做了一些研究工作。这些研究似乎正朝向一个有机的整体，能够把许多重要的但又是局部的结果，统一到一个令人满意的框架内，说明不确定性人工智能怎样拓展和一般化了传统人工智能学科。

“求知”和“求美”是人类天生的欲望。人是怎样认知的？又是怎样力图用一个“美”的理论去解释和模拟人的认知的？这正是我们努力探索的兴趣所在。鉴于本书研究的课题是如此富有挑战性，如此生动有趣，而作者的学识水平和实践能力却是有限的，因此写这本书是一次探索，是研究工作的深化活动。书中难免存在不妥之处，敬请广大读者批评指正。

本书的读者，可以是从事认知科学、脑科学、人工智能、计算机科学和控制论研究的学者，尤其是从事自然语言理解与处理、智能检索、知识工程、数据挖掘和知识发现、智能控制的研究和开发人员。同时，本书也可成为大专院校相关专．业的研究生教学用书和参考用书，期望着有更多的人加入到不确定性人工智能的探索中来。我们内心的真诚和祝福同样要送给你——在某个时刻不经意地看到这本书的人们，也许它对你的工作和兴趣同样有益，这正是不确定性知识和智能的魅力所在。

 作者

  于2005年3月18日