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第八章 适应纷繁复杂的信息社会的更新机制（第4页）

的概率。

可以说“肯定落在陆地上”

的是坠落在区域1～30的情况。

关于区域91～100，“虽然可能落在地上，但是也存在不确定性”

，可以忽略不计。

因此，邓普斯特将“落在区域1～30之间”

的概率0.3称为“坠落在陆地上”

的下限概率（lowerprobability）。

下限概率指的是“概率确实都高于这个值”

，可以说是最保守的概率评估值。

其次，最乐观地预测“坠落在陆地上”

的概率。

“绝对不会坠落在地上”

的是坠落在区域31～90的情况，其概率为0.6。

因此，坠落在陆地上最大的可能性为0.4（1-0.6），邓普斯特将这一数值称为上限概率（upperprobability）。

如果换种方式进行说明，那就是“坠落在陆地上”

的上限概率是“最乐观预测的概率”

，等于“确实坠落在陆地上的概率”

加上“可能坠落在陆地上的概率”

。

针对这种结构中存在不精确性和不确定性的情况，邓普斯特提倡先计算上限概率和下限概率，然后将两者作为两个端点，并将两点之间的部分作为概率范围。

疾病诊断的问题

前文说明了“与日常生活中的不确定性结构相关的知识是不确定的、不够精确的”

。

证明这一观点的最好实例的就是医生诊断疾病。

美国有一部非常经典的医疗题材连续剧，名字叫作《豪斯医生》，讲述的就是诊断专家（diagnosti）豪斯进行医学推理的故事。

豪斯是一位性格古怪的医学天才，经常会引起很多争议。

诊断专家是指根据医学知识，彻底查清患者所患疾病的专业医生。

也就是说，诊断专家从症状中推理出病因，并寻找适当的治疗方法。

豪斯将“人人都会说谎”

当成自己的座右铭。

因此，他经常会潜入患者家里，搜索有毒物质和污染源，或者查看患者的日记和背景信息，从中找到做出诊断所需要的关键证据。

遇到紧急情况时，他还会采取特殊措施，甚至故意加剧患者病情来验证自己的假设，有时还会诊断出罕见的病症。

只要你看过《豪斯医生》，就会深切地认识到诊断病症的难度。

如果各种症状对应的病症只有一种，那么诊断起来就非常简单。

但令人遗憾的是，现实并非如此。

在实际诊断过程中，每个症状都会对应多种病症。

比如，《豪斯医生》中经常出现关于“传染病”

和“自身免疫疾病”