イラストで学ぶ人工知能概論 第六章前半

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内容

現実では、確定システムだとうまく作用しない。

なぜならばありとあらゆることが不確定養素を持つためである。

よって、確率に基づいたシステムが必要である。

ベイズの定理

原因Bがあったとき、結果Aが起きる確率を考える。

これは原因Bが起こると仮定した、条件付き確率P(A|B)になる。

例えば
朝に雨が降った時、昼にグラウンドが濡れている確率は
朝に雨が降るという前提があり、
必ずグラウンドが濡れている保証は無いので、確率になっている。

ここで、ベイズの定理は
結果Aがわかった時、その際の原因Bはどれぐらいで起こるか?
を逆に考えて求めるものである。

今回だと昼にグラウンドが濡れていたという結果があったとき、
じゃあ朝に雨は降っていたのか?という確率を求める。

このA->B を B->Aの統計データを元に求めるのがベイズの定理、らしい

#確率システム

確率システムでは、
状態の遷移が確率になる。

例えば、
現在の状態が$s_t$で
行動$a_t$が"move" or "stay"とする。

ここで、"move"を選択すると次の状態$s_{t+1}$は
どの方向に動くかわからないので確率行列で表され、ランダムになる。

ここで、"stay"なら、次は強制的にこの場所なので必ず確率はこの例だと1になる。

よって、行動と現在の状態によって、実際の次の「状態に」遷移する各確率が定まる、

という意識を持とう