25 Принятие простых решений

создание агента, действующего на основе теории решений, т.е. агента, способного

принимать рациональные решения с учетом того, в чем он убежден и к чему стремится. Такой агент может принимать решения в таких ситуациях, когда из-за неопределенности и

конфликтующих целей логический агент остается неспособным что-либо решить.

понятие полезности, но общий принцип остается таким же. Для описания

предпочтений агента, с помощью которых он различает состояния мира, применяется функция полезности, которая присваивает состоянию единственное числовое значение, чтобы показать, насколько оно желательно. Полезности объединяются с вероятностями

действий для определения ожидаемой полезности каждого действия.

Принцип "сЭч максимальной ожидаемой полезности (Maximum Expected Utility —

MEU) гласит, что рациональный агент должен выбирать действие, которое

максимизирует ожидаемую полезность для агента. В определенном смысле принцип MEU может рассматриваться как определение всего искусственного интеллекта. Все, что должен делать интеллектуальный агент, сводится к вычислению различных количественных величин, определению максимальной полезности по всем своим действиям, а затем осуществлению этих действий. Но сказанное не означает, что тем самым проблема искусственного интеллекта решена по определению!

• Теория вероятностей описывает, в чем должен быть уверен агент согласно

полученному свидетельству, теория полезности показывает, к чему должен

стремиться агент, а теория принятия решений позволяет объединить подходы этих

двух теорий для определения того, что должен делать агент.

• Теория принятия решений может использоваться для создания систем,

которые принимают решения, рассматривая все возможные действия и выбирая из

них именно то, которое приводит к наилучшему ожидаемому результату.

Такая система известна под названием рационального агента.

Теория полезностей показывает, что агент, руководствующийся отношениями

предпочтения между лотереями, совместимыми с множеством простых

аксиом, может быть описан как обладающий функцией полезности; кроме того,

агент выбирает действия так, чтобы можно было максимизировать его

ожидаемую полезность.

Теория многоатрибутной полезности посвящена изучению полезности, которая

зависит от нескольких разных атрибутов состояний. Стохастическое

доминирование представляет собой особенно удобный метод принятия непротиворечивых

решений даже при отсутствии точных значений полезности для атрибутов.

Сети принятия решений представляют собой простую формальную систему для

описания и решения задач принятия решений. Они являются естественным

расширением байесовских сетей и, кроме узлов жеребьевки, содержат узлы

решения и узлы полезности.

Иногда для решения задачи приходится заниматься поиском дополнительной

информации, прежде чем принимать решение. Стоимость информации

определена как ожидаемое повышение полезности по сравнению с принятием

решений без этой информации.

Экспертные системы, в которых предусматривается использование

информации о полезности, обладают дополнительными возможностями по сравнению

с системами, в которых применяется исключительно вероятностный вывод.

Они не только обладают способностью вырабатывать решения, но и могут

использовать стоимость информации для определения того, следует ли

стремиться к ее получению, а также способны рассчитать чувствительность своих

решений к небольшим изменениям в оценках вероятности и полезности.