資訊科學當中的重要未解問題 (Open Problem)

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1. 如何建立一部可以在 Polynomial time 解 NP-complete 的機器?
—-How to build a real machine model that solve NP-complete problem in Polynomial time ?

解釋:這個問題並不是問如何建造一部 Von Neumamn 架構的電腦, 來解決 NP-complete 問題,比較可行的是建立一部利用自然界的現象,來建造一部自然最佳化的電腦,並確定在 polynomial time 能夠自動收斂到最佳解上,例如:利用物體之間的引力與斥力關係,來使其自動落到能量最低點,以找到 NP-cmplete 問題的解。量子電腦若可行,將能提供一個可能的方向。

2. 如何讓數個元件很容易的合作以組成一個功能更強的大元件?
——How to combine two component easily or automatically ?

解釋:物件導向解決了元件製作的問題,但是卻留下了另一些問題,同常一個元件並不完全符合另一個用途使用,而需要利用設定一些屬性來使元件能符合使用,並用一些 bridge 將這些元件所輸出的資訊作修改,但是、一個元件在設計時並不能為後來的使用者考慮到用途不同的問題,因此、如何設計元件使期能容易的為後來不同目的之使用者使用將是一個最大的軟體工程上的問題。而這個問題若以物件合作的角度來看的話,如何讓數個元件很容易的合作以組成一個功能更強的大元件,便成為這個問題的核心了。

3. 一個程式如何知道他自己會不會解某一個問題呢?
——How one program know that it don't know how to solve a problem?

解釋:若一個程式如何知道他自己會不會解某一個問題(或者說、經過些許的調整後能不能解某一個問題),則若我們將一個系統規劃好之後,明確描述某一個子系統(或 component) 的功能,則就可以到元件市場上,詢問每一個元件他是否符合該子系統的要求,如此、就會自動找到所需的元件,因此、 programming 的工作就可盡量外包,剩下的只是系統分析的工作而已。

4. 如何利用有規則不一致現象( nonconsistent rules) 的知識庫來推理呢?
——How to inference by large nonconsistent knowledge base, is shortest path work ?

解釋:人腦能夠容許許多不一致的觀念之存在,但邏輯系統要求 100% 的正確性,否則系統會崩潰,因為推理的確定性是以指數遞減的,若一組 rule (r1, r2, …rn) 的確定性是 ()

5. 如何利用不確定性的規則庫來推理呢?
——How to inference by large unsure fuzzy knowledge, is polling work ?

解釋:

6. 如何驗證一個以人的主觀才能評判好壞之系統的的優劣呢?
——How to validate an human judgement system ?
解釋:

7. 字典語意的查詢問題
如何撰寫一個程式,可以讓使用者用語義的方式檢索出某個詞彙。
例如:Mother : A female parent. A woman who has children. …
驗證:將另一本詞典中的解釋輸入,看看是否能檢索出該解釋所對應的詞。

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