慎思式适应的基本机制、框架和实验研究

在网络服务和网络信息处理、自主机器人等重大应用领域，要求智能体同时具有"自主性"和强大的符号处理能力，以便充分利用知识库、数据库和网络文档等各种信息资源，实现与环境（人和其他智能体）的复杂交互。现有两大研究纲领（符号处理和自然计算）的单独运用或简单组合不能满足上述要求；结合两大纲领的学习-进化途径由于不追求相对于知识/信念的适应性，也存在很大局限。本项目首次提出在符号处理的概念框架上建立"相对于知识/信念的适应性机制"的新课题，采取在定性决策论体系中引入适应性机制的技术路线，以"机会"的生成和评价为创新点，深入探讨适应性问题求解过程内部演绎问题求解与非演绎问题求解的有机结合，尝试建立一种"慎思式适应"的问题求解机制，并通过定性决策论与马尔可夫决策模型的结合探索一种新的多主体系统构架，以满足同时具备自主性和强大符号处理能力的实际需求，致力于将中国传统的"随机应变"决策思维运用于人工智能实践。