贝叶斯人工智能的概率证成

作     者：杜文静 刘海 DU Wen-jing;LIU Hai

作者机构：华东政法大学文伯书院上海201620 上海对外经贸大学统计与信息学院上海201620 

出 版 物：《科学技术哲学研究》 (Studies in Philosophy of Science and Technology)

年 卷 期：2022年第39卷第4期

页      面：16-20页

核心收录：

学科分类：01[哲学] 0101[哲学-哲学] 010108[哲学-科学技术哲学] 

基　　金：国家社科基金一般项目“刑事证据推理的逻辑模型研究”(19BZX138)。 

主　　题：贝叶斯人工智能 贝叶斯推理 贝叶斯网络 贝叶斯决策网络 

摘      要：贝叶斯人工智能是将概率方法融入人工智能软件开发的架构,使其在执行任务时建模人类推理,并明智地应对不确定性来源的变化。贝叶斯理论融入人工智能是数字时代的发展所需,贝叶斯推理、贝叶斯网络与融合效用理论的决策网络是贝叶斯人工智能架构的重要组成部分。贝叶斯推理以贝叶斯概率为逻辑起点来描述不确定性,以贝叶斯公式为哲学指引进行信念更新。为了降低计算复杂度,贝叶斯网络以其独特的计算优势和强大的推理能力,拓宽和深化了概率推理的应用领域。通过添加行动和效用节点,贝叶斯网络扩展成为决策网络,有效地帮助人们实现最大期望效用。贝叶斯人工智能可以建模任何关涉不确定性现实问题的领域,定位和发挥人工智能的助手和技术优势,其关键在于背后的概率根基,指引人工智能更好地预测世界如何运行。