كتب probabilistic methods of uncertain thinking
اذا لم تجد ما تبحث عنه يمكنك استخدام كلمات أكثر دقة.
الطرق الاحتمالية للتفكير غير المؤكد (معلومة)
- مقالات مفصلة: شبكات بايزية
- مرشح كالمان
- نظرية القرار
مشاكل عديدة في أبحاث الذكاء الاصطناعي (في التفكير، والتخطيط، والتعلم، والفهم والروبوتيات) تتطلب عاملاً للعمل مع معلومات غير كاملة أو غير أكيدة. ابتداء من أواخر الثمانينيات وأوائل التسعينيات، دافع يهودا بيرل وغيره عن استخدام أساليب مستمدة من نظرية الاحتمال والاقتصاد لوضع عدد من أدوات قوية لحل هذه المشاكل. شبكات Bayes هي أداة عامة للغاية يمكن استخدامها في عدد كبير من المشاكل : التفكير المنطقى (باستخدام خوارزمية Bayesian الافتراضية الاستدلالية)، التعلم (باستخدام خوارزمية تعظيم التوقعات -)، تخطيط (باستخدام شبكة قرار) و تصور(باستخدام شبكة دينامية النظرية الافتراضية).
يمكن استخدام الخوارزميات الاحتمالية أيضا للترشيح، والتنبؤ، وتمهيد، وإيجاد تفسيرات لتيارات البيانات، ومساعدة نظم التصور لتحليل العمليات التي تحدث على مر الزمن (على سبيل المثال، نموذج ماركوف الخفي) أو مرشح كالمان
وثمة مفهوم رئيسي من علم الاقتصاد هو "الجدوى" : مقياس لمعرفة قيمة شيء بالنسبة للعامل ذكي. وضعت أدوات رياضية دقيقة لتحليل كيف يمكن للعامل الاختيار والتخطيط، وذلك باستخدام نظرية القرار، قرار التحليل، نظرية قيمة المعلومة. وتشمل هذه الأدوات نماذج مثل عملية قرار ماركوف، شبكة القرار الديناميكية نظرية اللعبة، وتصميم الآلية
