语义可解释的群智决策——基于多方论据博弈的方法

在诸如上市公司财务风险预测等多源异构数据场景中，多智能体系统凭借其独特的群智决策优势受到高度关注，具有广阔的应用前景。与此同时，由于人工智能“黑箱”现象的普遍存在，人们在理解、管理和信任智能系统过程中面临十分严峻的问题。因此，如何增强多智能体系统决策支持的可解释性成为十分重要而富有挑战性的前沿课题之一。本书结合认知心理学中辩证推理的思想，运用论据博弈的计算模型为群智决策提供有语义的解释，探索可解释人工智能的新途径。首先，考虑辩证语义，针对决策结果的语义可解释性，分析双向论据的动态生成算法；其次，结合知识管理理论，针对决策过程的语义可解释性，构建语境知识引导的多方论据博弈模型；最后，设计多智能体博弈的对话机制，验证基于多方论据博弈的群智决策可行性，并通过与相关方法的实验比较，评估其有效性。全书建立在笔者关于多智能体辩论的研究基础之上，阐述群智决策中语义可解释的新机制，有利于拓展认知心理学、人工智能、决策支持系统等多个相关学科的交叉融合，对提高上市公司财务风险预测等群体智能实践应用的可信度具有指导意义。本书既适合高等院校经济管理和信息管理相关专业的研究生，以及智能决策领域的研究人员和学者阅读，也适合关注可解释人工智能及其在经济管理方面应用的法律工作者、政策制定者、社会科学研究人士等阅读。

第一章绪论1
第一节研究背景及意义1
第二节可解释人工智能与计算辩论综述4
一、可解释人工智能的研究现状4
二、计算辩论的研究现状11
第三节主要内容和技术路线13
一、研究内容14
二、技术路线及各章的组织结构15
第二章多方论据博弈的群智决策理论基础18
第一节多智能体系统18
第二节计算辩论基础知识23
一、理论基础24
二、辩论框架26
三、辩证推理的形式语义32
第三节多方论据博弈的辩论框架37
第四节智能决策系统的语义可解释性41
一、语义可解释性的分类及其考察维度41
二、语义可解释性的评价43
第三章辩证语义引导的双向论据生成算法46
第一节引言46
第二节相关概念及理论47
一、群智决策问题与规则描述47
二、模块化规则集的归纳学习52
三、Prism系列模块化规则归纳学习算法54
第三节规则学习与论据生成61
一、主张论据的生成64
二、反驳论据的生成65
三、削弱论据的生成67
第四节双向论据的语义解释72
第五节本章小结75
第四章语境知识引导的多方论据博弈模型76
第一节引言76
第二节多智能体论据博弈78
一、基本定义78
二、论据及其结对偏好强度82
三、论据之间的结对偏好关系以及击败关系84
四、辩论言语行为及其论据博弈过程86
第三节论据博弈过程的语义解释91
一、语义属性值树92
二、基于语义属性值树的概化算法99
三、语义属性树增强的论据生成算法101
第四节本章小结105
第五章多方论据博弈方法设计与评估106
第一节引言106
第二节多智能体博弈对话的机制设计107
一、多智能体博弈对话的控制流程109
二、协调者管理参与者的算法设计111
第三节实例验证及性能评估112
一、基准实例数据112
二、性能评估指标113
三、评估结果116
第四节本章小结121
第六章基于多方论据博弈的群智决策应用123
第一节可解释人工智能应用分析123
第二节基于多方论据博弈的上市公司财务风险智能预测126
第三节面向空间战场态势感知的多方论据博弈130
第四节多智能体辩证分析的医疗辅助决策133
第七章结束语140
第一节可解释人工智能面临的主要挑战140
第二节面向群智决策的可解释性研究展望142
参考文献144
附录主要符号对照表146