Ймовірності — це фундаментальний розділ математики, що кількісно описує невизначеність і моделює випадкові явища. Вони відіграють ключову роль в штучному інтелекті, зокрема для інференції, прийняття рішень та машинного навчання. Ймовірність надає числове значення від 0 до 1 для настання події, де 0 — неможливо, а 1 — напевно. На відміну від детерміністичної логіки, імовірнісний підхід явно враховує невизначеність у даних, моделях чи середовищі.
Варіанти використання та приклади
Ймовірності застосовуються для моделювання невизначених систем: розпізнавання мовлення, фільтрація спаму, рекомендація контенту, автоматизована медична діагностика, прогнозування погоди. Наприклад, байєсівські мережі використовують умовні ймовірності для виведення причин на основі спостережуваних ефектів. Імовірнісні алгоритми класифікації (наприклад, Naive Bayes) оцінюють імовірність належності до певної категорії згідно з ознаками.
Основні програмні засоби, бібліотеки та фреймворки
Для роботи з ймовірностями в AI використовують PyMC, TensorFlow Probability, Stan, Edward, а також scikit-learn для класичних моделей. Для байєсівського інференсу застосовують JAGS та BUGS.
Останні розробки та тенденції
Сучасні тенденції стосуються інтеграції ймовірностей у глибинне навчання (deep probabilistic programming), використання генеративних моделей (наприклад, дифузійних моделей або варіаційних автокодерів), підвищення ефективності методів вибірки й апроксимації. Інтерпретованість імовірнісних моделей також залишається важливим напрямом, особливо для чутливих сфер, як-от медицина чи фінанси.