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人工智能专家起源决策的新理论

  • 人工智能专家起源决策的新理论

  • 已被浏览: 19 次2020年09月19日    来源:  https://www.dmozdir.org/
  • 人们应该如何做出决策时,他们选择的结果是不确定的,不确定性是概率论的描述?

    Artificial intelligence expert originates new theory for decision-making
    信用大学:Pixabay
    人们应该如何做出决策时,他们的选择结果是不确定的,而不确定性是概率论的描述?

    这是所面临普拉卡什谢诺伊,罗纳德问题G.哈珀杰出人工智能教授商学院堪萨斯州的大学。

    他的答案可以在文章“一个区间值与DS证据信任函数决策效用理论,”中找到它出现在国际杂志近似推理的九月号。

    “人们认为,你可以随时连接概率不确定事件,”谢诺伊说。

    “但在现实生活中,你永远不知道的概率是什么。你不知道,如果是50%或60%,这是信念函数理论亚瑟登普斯特和格伦·谢弗在上世纪70年代制定的本质。“

    他的文章(写与蒂埃里Denoeux)概括的理论决策从概率信仰的功能。

    “概率决策理论用于制造任何类型的高风险的选择。我应该接受新工作或求婚?事大赌注。你不会需要它的地方去吃午饭,“他说。

    ”但在一般情况下,我们永远不知道会发生什么。你接受一份工作,但它可能会变成你有一个坏老板,有很多的不确定性你可能有两个工作机会,所以你必须决定什么来接受两种选择,然后你做一个利弊,并附加概率给他们。概率是很好,当你有很多重复的,但如果它是一次性的的事情,你不能"平均您的奖金。“

    最早的一个答案,这个问题是由约翰·冯·诺伊曼和摩根斯坦奥斯卡在1947年的书提供”游戏与经济行为的理论,”谢诺伊说。1961年,丹尼尔·埃尔斯伯格通过实验表明,冯·诺伊曼和摩根斯坦的决策理论不是描述人的行为,尤其是当有在用概率论代表不确定性的模糊性。

    在60年代后期和70年代中期,阿瑟·登普斯特和格伦·谢弗(谁是在数学和业务前KU学部委员)制定的不确定性演算称那是概率论的推广,这是能够更好的信念功能来表示的模糊性。然而,没有决策理论,用于当不确定性被这个理论所描述决策。

    谢诺伊的文章提供了一个理论的第一制剂为决策时的不确定性是描述d。通过DS证据的信念函数类似于冯·诺依曼 - 摩根斯坦理论。和谢诺伊说,这一理论能够更好地解释埃尔斯伯格的实验结果对下不确定性的选择。

    第一次接触Denoeux有关此主题的三年前,当两个人说话的博士研究生,教授。

    ” (Denoeux)通过决策与信任函数的所有理论去了。后来我去了,告诉他,“这一切,你说是不能令人满意的。”他与我同意!我说我想这个来工作与他。所以他给我发了邀请函。“

    谢诺伊申请了休假,随后前往法国春天2019年,在那里他花了五个月时间在Université德TECHNOLOGIE德贡比涅与Denoeux合作。

    “它是非常文化的丰富和专业奖励,”他说。

    现在在KU他的43年,谢诺伊保持在不确定性推理及其应用人工智能专家。他是估值为基础的系统(VBS),知识表示和推理,其中包括许多不确定性结石的数学架构的发明者。他VBS架构目前用于多传感器在弹道导弹防御美系融合。

    他希望他的最新研究成果可以惠及谁依靠信仰的功能。

    “这包括了很多人在军队,例如,”谢诺伊说。 “他们喜欢,因为它的灵活性信仰的功能,他们想知道你是怎么做决定。如果你要减少一切的概率在年底,为什么不能用概率来开始?”



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    TAG:专家 情报 人工

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