3、人工智能中的不确定性、学习方法与伦理考量

人工智能中的不确定性、学习方法与伦理考量

1. 不确定性的概念

在处理信息时，我们常常会遇到不确定性，它主要体现在不精确性和模糊性两个方面。
- 不精确性 ：当一个陈述可以由多个值使其为真时，就存在不精确性。例如，“温度大于15”这个陈述就是不精确的，因为任何大于15的值都可能是当前的温度，我们无法确定具体的温度值。
- 模糊性 ：模糊性指的是真值是一个程度问题。通常我们认为陈述只能是真或假，这也是概率论和随机性的假设基础。然而，像“车站很近”或“温度很高”这样的模糊信息和陈述挑战了这种观点。对于给定的距离（如100米），当我们知道车站很近时，其可能性不是简单的真或假（形式上为1或0），而是一个在[0, 1]区间的值。模糊集用于表示这种模糊性。

2. 表示不确定性的理论

2.1 贝叶斯理论

贝叶斯理论使用概率来表示不确定性，概率代表了一个主体对不确定结果的信念程度。
- 信念程度的测量 ：可以通过考虑一个人愿意为赌博支付的价格来测量信念程度。假设状态空间为(\Omega_X)，特定实例为(x)（(x \in \Omega_X)），可以将主体对(x)的信念程度看作是一个公平价格(p(x))，在这个价格下，主体既愿意买入也愿意卖出。赌博函数(g_X(X))定义如下：
[
g_x(X) \triangleq
\begin{cases}
1, & \text{如果 } x \text{ 是 } X \text{ 的结果} \
0, & \text{否则}