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Real-World Reasoning: Toward Scalable, Uncertain Spatiotemporal, Contextual and Causal Inference (Goertzel, Ben / Geisweiller, Nil / Coelho, Lucio / Janicic, Predrag / Pennachin, Cassio)
Real-World Reasoning: Toward Scalable, Uncertain Spatiotemporal, Contextual and Causal Inference
Autor Goertzel, Ben / Geisweiller, Nil / Coelho, Lucio / Janicic, Predrag / Pennachin, Cassio
Verlag Atlantis Press
Sprache Englisch
Mediaform PDF
Erscheinungsjahr 2011
Seiten 269 S.
Artikelnummer 17330517
ISBN 978-94-91216-11-4
Auflage 2011
Plattform PDF
Reihe Atlantis Thinking Machines
Reihenbandnummer 2
Kopierschutz Wasserzeichen
CHF 132.00
Zusammenfassung
The general problem addressed in this book is a large and important one: how to usefully deal with huge storehouses of complex information about real-world situations. Every one of the major modes of interacting with such storehouses - querying, data mining, data analysis - is addressed by current technologies only in very limited and unsatisfactory ways. The impact of a solution to this problem would be huge and pervasive, as the domains of human pursuit to which such storehouses are acutely relevant is numerous and rapidly growing. Finally, we give a more detailed treatment of one potential solution with this class, based on our prior work with the Probabilistic Logic Networks (PLN) formalism. We show how PLN can be used to carry out realworld reasoning, by means of a number of practical examples of reasoning regarding human activities inreal-world situations.