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機率論是人工智慧研究中必備的數學基礎,淺談機率的定義

由 真的很想吃雞腿 發表于 藝術2022-06-28
簡介人工智慧有點像模擬人的主觀機率判斷,類比陳同學為了自己能夠考上211學校,她就不斷努力,參加模擬考試,不斷重新整理、增加自己的被錄取機率

頻率就是機率對嗎

藝考開始,陳同學面對學校的差異以及被錄取難易程度,如何有利做出判斷?

首先給學校大致分成四類:985、211、普通一本、普通二本。面對選擇,陳同學報名了這四類中的各一所大學,然後陳同學自己做了如下幾件事:

收集學校的以往的考題,判斷題目難不難

調查學校的招錄比,競爭是否激烈

根據最近學習分數和努力程度,參考以前的同學的資料,判斷自己的情況

有了這些資料,陳同學形成自己的直覺判斷。985學校被錄取機率很低,211需要再努努力,普通一本把握很大,普通二本肯定能上。其實陳同學結合資料和自身情況,給每一所學校都分配了機率,最後做出最有利自己的判斷。

機率的定義,可以分為三種

經典機率(客觀機率)

事件的機率簡單和直觀,是你可以明確計算的機率。現實意義不大,對現實問題決策完全沒有幫助。

例子:擲色子。

機率論是人工智慧研究中必備的數學基礎,淺談機率的定義

相對頻率機率(實證機率)

事件機率需要大量資料,根據資料中相對頻率機率,來預測事件發生的可能性。

例子1:單詞每個字母出現的頻率,並不是等可能的,統計後發現有些字母出現的頻次很高。

機率論是人工智慧研究中必備的數學基礎,淺談機率的定義

英文各字母使用頻率? - 朱裕德的回答

例子2:對於沒有人為規則的隨機數,首個數字的出現的機率,直覺認為是相等的,其實根據相對頻率得出,出現1的機率是最大,大約30%(benford定律)。

機率論是人工智慧研究中必備的數學基礎,淺談機率的定義

圖片來源:https://en。wikipedia。org

主觀機率

對預測的事件沒有資料,也沒法重複事件,統計結果是什麼,只能依靠直覺。現實生活中人們的選擇大都如此,你沒法重新來過。

例子1:iPhone4的是否能夠取得成功,顯然喬布斯的預估很好,當然事實也是這樣。

總結

機率論是人工智慧研究中必備的數學基礎,淺談機率的定義

前兩種定義的機率事件是可重複進行的,很容易統計其機率。但是主觀機率事件沒法重複,或能夠重複的次數很少,只能透過經驗直覺來判斷。

人工智慧有點像模擬人的主觀機率判斷,類比陳同學為了自己能夠考上211學校,她就不斷努力,參加模擬考試,不斷重新整理、增加自己的被錄取機率。由此可見人工智慧不是憑空想象做出判斷,以資料作為判斷基礎。例如:AI圍棋AlphaGo 自己跟自己下,開始對弈,3天,自我對弈棋局490萬盤,然後出山即封神。

人生的選擇,你也沒法像人工智慧一樣做大量的訓練來提高成功機率。你做出自己的直覺判斷,不清楚結果會怎樣,不清楚直覺經驗是否正確,說到底人生終究是一場賭博。

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