Pokonywanie luk informacyjnych - bezpieczne rozkłady gęstości prawdopodobieństwa

• Autorzy: Piegat A. , Landowski M.
• Języki publikacji: PL

Abstrakty

PL

W artykule przedstawiono metodę zmiennej granulacji, która umożliwia obliczenie przeciętnych rozkładów jakie mogą wystąpić w problemie. Zależnie od wiedzy jaką posiadamy o problemie możemy uzyskiwać coraz bardziej wiarygodne rozkłady i rozwiązania problemów. Choć bezpieczne, przeciętne rozkłady wypełniające lukę informacyjną nie dają w ogólnym przypadku 100% pewnego i dokładnego rozwiązania problemu, gdyż w przypadku luki informacyjnej jest to niemożliwe, to rozwiązanie uzyskane z ich pomocą cechuje się minimalnym błędem względem wszystkich możliwych rozwiązań i dlatego umożliwia podejmowanie racjonalnych decyzji

EN

Human intelligence allows for solution of problems with partial ignorance. If artificial intelligence has to exceed the human one it should also be able to surmount ignorance. The paper presents an effective method of overcoming information gaps in the sense of lack of knowledge about values of variables that are necessary to solve a problem. Information gaps may seem insurmountable. However, they can be partly surmounted owing to the method of plausible assumptions (hypothesis). If some values of variables in a problem, are unknown we can use the general, qualitative knowledge about them and calculate average, safe distributions of probability of their values and in this way get a plausible solution of the problem.

Słowa kluczowe

PL

teoria ignorancji; luki informacyjne; niewiedza; zasada nierozróżnialności; problem Bertranda; bezpieczne rozkłady prawdopodobieństwa

EN

partial ignorance; artificial intelligence; surmount ignorance; lack of knowledge; information gaps; plausible assumptions; safe distributions of probability

• Wydawca: Komisja Informatyki Polskiej Akademii Nauk, Oddział w Gdańsku
• Czasopismo: Metody Informatyki Stosowanej
• Rocznik: 2007
• Tom: nr 2(Tom 12)
• Strony: 113--126
• Opis fizyczny: Bibliogr. 4 poz., rys.

Twórcy

autor

Piegat A.

autor

Landowski M.

• Politechnika Szczecińska, Wydział Informatyki

Bibliografia

• [1] http://en.wikipedia.org/wiki/Principle_of _indifference [dostęp: 2O07]
• [2] Magidar O. The classical theory of probability and the principle of indifference 5th Annual Carnegie Mellon / University of Pittsburgh Graduate Philosophy Conference, pp. 1-17, 2003, [online] http://www.andrew.cmu.edu/org/ conference/2003[dostęp: 2007]
• [3] Russel R., Norvig P. Artificial Intelligence A Modern Approach. Second edition. Prentice Hall, Upper Saddle River, NJ 2003.
• [4] Yakov B.H. Info-gap decision theory - decisions under sever uncerlainty. Second edition, Academic Press, London 200G.