Максим Криппа: “Прорыв в области искусственного интеллекта наступит уже завтра”

Многие проблемы в ИИ (в рассуждениях, планировании, обучении, восприятии и робототехнике) требуют от агента работы с неполной или неопределенной информацией.

Исследователи ИИ разработали ряд мощных инструментов для решения этих проблем с использованием методов теории вероятностей и экономики.

Байесовские сети — это очень общий инструмент, который можно использовать для большого количества проблем: рассуждение (с использованием байесовского алгоритма вывода), обучение (с использованием алгоритма максимизации ожиданий), планирование (использование сетей решений) и восприятие (с использованием динамических байесовских сетей ). Вероятностные алгоритмы также могут использоваться для фильтрации, прогнозирования, сглаживания и поиска объяснений потоков данных, помогая системам восприятия анализировать процессы, которые происходят со временем (например, скрытые марковские модели или фильтры Кальмана). Подробнее о Максиме Криппе из источника : antikor.com.ua

Ключевой концепцией экономики науки является «полезность»: показатель того, насколько ценным является что-то разумное средство. Были разработаны точные математические инструменты, которые анализируют, как агент может делать выбор и планировать, используя теорию принятия решений, анализ решений и теорию информационных ценностей. Эти инструменты включают в себя такие модели, как процессы принятия решений в Марков, сети динамических решений, теория игр и дизайн механизмов.