Probabilitățile reprezintă o ramură fundamentală a matematicii care cuantifică incertitudinea și modelează fenomenele aleatorii. Acestea au un rol central în inteligența artificială, fiind esențiale pentru inferență, luarea deciziilor și învățarea automată. Probabilitatea atribuie o valoare numerică între 0 și 1 apariției unui eveniment, unde 0 înseamnă imposibil și 1 sigur. Spre deosebire de logica deterministă, abordarea probabilistică ține cont explicit de incertitudinea din date, modele sau mediu.
Cazuri de utilizare și exemple
Probabilitățile sunt folosite la modelarea sistemelor incerte, cum ar fi recunoașterea vocală, filtrarea spamului, recomandarea de conținut, diagnosticul medical automatizat sau prognoza meteo. De exemplu, rețelele bayesiene utilizează probabilități condiționate pentru a deduce cauze pe baza efectelor observate. Algoritmii de clasificare probabilistică (precum Naive Bayes) evaluează probabilitatea unei categorii pe baza caracteristicilor observate.
Principalele instrumente software, librării și framework-uri
Pentru lucrul cu probabilități în IA sunt disponibile instrumente precum PyMC, TensorFlow Probability, Stan, Edward și scikit-learn pentru modelele probabilistice clasice. Pentru inferența bayesiană, platforme ca JAGS sau BUGS sunt de asemenea populare.
Dezvoltări recente și tendințe
Dezvoltările actuale includ integrarea probabilităților în deep learning (deep probabilistic programming), utilizarea modelelor generative (precum modelele de difuzie sau variational autoencoders) și creșterea eficienței metodelor de eșantionare și aproximare. Interpretabilitatea modelelor probabilistice reprezintă și ea o direcție majoră, mai ales în domenii sensibile precum sănătatea sau finanțele.