«Формула всего»: универсальная теорема Байеса для объяснения реальности |
||
|
МЕНЮ Главная страница Поиск Регистрация на сайте Помощь проекту Архив новостей ТЕМЫ Новости ИИ Голосовой помощник Разработка ИИГородские сумасшедшие ИИ в медицине ИИ проекты Искусственные нейросети Искусственный интеллект Слежка за людьми Угроза ИИ Атаки на ИИ Внедрение ИИИИ теория Компьютерные науки Машинное обуч. (Ошибки) Машинное обучение Машинный перевод Нейронные сети начинающим Психология ИИ Реализация ИИ Реализация нейросетей Создание беспилотных авто Трезво про ИИ Философия ИИ Big data Работа разума и сознаниеМодель мозгаРобототехника, БПЛАТрансгуманизмОбработка текстаТеория эволюцииДополненная реальностьЖелезоКиберугрозыНаучный мирИТ индустрияРазработка ПОТеория информацииМатематикаЦифровая экономика
Генетические алгоритмы Капсульные нейросети Основы нейронных сетей Промпты. Генеративные запросы Распознавание лиц Распознавание образов Распознавание речи Творчество ИИ Техническое зрение Чат-боты Авторизация |
2026-02-03 11:37 Представьте ситуацию: перед вами – точный на 99% медицинский тест. В 99% случаев он точно определяет заболевших и в 99% точно определяет не болеющих. Ваш тест показывает положительный результат. Какова вероятность наличия болезни? 99% – напрашивающийся, но неверный ответ. На самом деле, если этой болезнью болеет, например, 1 человек из 100, то вероятность быть больным при положительном тесте равна только 50% (например, из 1 млн реально болеют 10000, среди которых тест выявит 9900, или 99%; и еще 9900 из 990000 не болеющих, или 1%, получат ложноположительный результат). Однако если пройти тест повторно, то повторный положительный результат повысит вероятность наличия болезни уже до 99% – потому что изменились первоначальные предположения: тестируемый болен с вероятностью уже не 1% (болеет 1 из 100), а 50%. Подобные закономерности объясняет теорема Байеса – формула, дающая возможность уточнить вероятность того или иного события, учитывая и ранее известные факты, и новые наблюдения. Сформулированная около 1755 года английским священником и математиком Томасом Байесом, эта теорема оказалась поразительно востребованной в современной науке. Универсальность ее методологии объясняет ее применение и в точных, и в естественных, и в социальных, и в технических науках: в экономике и финансах, биологии и генетике, астрофизике и квантовой механике, в медицине, юриспруденции, психологии, социологии, политологии и вообще везде, где есть гипотеза, новые данные и необходимость обновить убеждения. Теорема Байеса стала основой для алгоритмов ИИ: когда ИИ-рентген пытается распознать раковую опухоль на снимке или когда ChatGPT пишет рассказ, они применяют байесовский подход. Более того: само сознание человека устроено «по-байесовски». Ведь люди все время непрерывно прогнозируют, даже если не осознают этого: к примеру, принимая решение, во сколько утром выйти из дома, мы прогнозируем, сколько времени понадобится, чтобы добраться туда, куда мы собираемся попасть. Теорема Байеса объясняет и то, почему люди оказываются правы в своих предположениях, и то, почему бывают неправы, и то, почему по одному и тому же вопросу могут быть кардинально противоположные точки зрения. Идея, которую разработал Байес, является, возможно, самой важной формулой в истории, рассуждает научный журналист Том Чиверс, автор книги «Предсказать все»: На самом деле все, что мы воспринимаем в мире, обусловлено теоремой Байеса. Восприятие и само сознание – в довольно прямом смысле – байесовские. «Эконс» объясняет, как устроена формула Байеса, и публикует отрывок из книги Тома Чиверса «Предсказать все», недавно выпущенной в переводе на русский язык издательством Individuum. Источник: econs.online Комментарии: |
|