Prawdopodobieństwo to podstawowa gałąź matematyki służąca do ilościowego opisu niepewności i modelowania zjawisk losowych. Ma kluczowe znaczenie w sztucznej inteligencji, szczególnie dla wnioskowania, podejmowania decyzji i uczenia maszynowego. Prawdopodobieństwo przypisuje zdarzeniu wartość liczbową od 0 do 1, gdzie 0 oznacza niemożliwe, a 1 pewne. W przeciwieństwie do logiki deterministycznej, podejście probabilistyczne uwzględnia niepewność w danych, modelach lub środowisku.
Przykłady zastosowań i użycia
Prawdopodobieństwo znajduje zastosowanie w modelowaniu systemów niepewnych: rozpoznawanie mowy, filtrowanie spamu, rekomendacje treści, automatyczna diagnoza medyczna czy prognozowanie pogody. Przykładowo, sieci bayesowskie wykorzystują prawdopodobieństwa warunkowe do wnioskowania o przyczynach na podstawie obserwowanych skutków. Algorytmy klasyfikacji probabilistycznej (np. Naive Bayes) szacują prawdopodobieństwo przynależności do danej kategorii na podstawie cech.
Główne narzędzia, biblioteki i frameworki
Do pracy z prawdopodobieństwem w AI wykorzystuje się PyMC, TensorFlow Probability, Stan, Edward oraz klasyczne modele probabilistyczne w scikit-learn. Do wnioskowania bayesowskiego popularne są także JAGS i BUGS.
Najnowsze trendy i rozwój
Obecnie rozwijane są m.in. integracja probabilistyki z uczeniem głębokim (deep probabilistic programming), zastosowanie modeli generatywnych (np. modele dyfuzyjne lub wariacyjne autoenkodery) oraz zwiększanie efektywności metod próbkowania i aproksymacji. Interpretowalność modeli probabilistycznych to także istotny trend, zwłaszcza w sektorach takich jak zdrowie czy finanse.