人工智能（AI）中的不确定推理和非调推理是两种不同的技术，它们在解决复杂问题时发挥着重要作用。
1. 不确定推理：
不确定推理是一种基于概率的推理方法，它使用概率论和模糊逻辑来处理不确定性和模糊性。这种方法可以处理一些无法用确定性方法解决的问题，例如在医学诊断、天气预报、金融风险评估等领域。
不确定推理的主要步骤包括：
a) 收集数据：从各种来源收集与问题相关的数据。
b) 建立模型：根据问题的性质，选择合适的模型来表示数据和问题。
c) 计算概率：使用概率论的方法来计算各个可能结果的概率。
d) 选择最佳策略：根据概率计算的结果，选择最有可能实现目标的策略。
e) 执行策略：按照选定的策略采取行动，以实现目标。
2. 非调推理：
非调推理是一种基于规则的推理方法，它使用专家知识来解决问题。这种方法适用于一些具有明确结构和规则的问题，例如自然语言处理、图像识别、游戏AI等。
非调推理的主要步骤包括：
a) 定义规则：为问题制定一组规则，这些规则描述了问题的结构和行为。
b) 匹配规则：将输入数据与规则进行比较，以确定是否满足某个条件。
c) 应用规则：如果输入数据满足某个条件，则应用相应的规则进行处理。
d) 输出结果：根据规则的应用结果，输出最终的解决方案或决策。
总之，不确定推理和非调推理都是人工智能中常用的推理方法，它们各自具有不同的特点和适用范围。在实际问题中，可能需要结合使用这两种方法，以提高问题解决的效率和准确性。
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