. К счастью, определенность совершенно не обязательна для того, чтобы действовать: нам достаточно знать, какое действие является наилучшим, а не какое обречено на успех.
В силу неопределенности «заложенное в машину назначение» не может, в общем, быть точно известной целью, которой следует добиваться любой ценой. Больше не существует такой вещи, как «последовательность действий, достигающая цели», поскольку любая последовательность действий будет иметь множественные результаты, часть которых не достигнет цели. Вероятность успеха действительно важна: выехав в аэропорт за три часа до вылета, вы, возможно, не опоздаете на самолет, а купив лотерейный билет, возможно, выиграете достаточно, чтобы купить новый дом, но это очень разные возможно. Вы не можете гарантировать достижение цели, даже выбирая план, максимизирующий вероятность ее достижения. План с наибольшей вероятностью поспеть на рейс может предполагать выезд из дома за несколько дней, организацию вооруженного эскорта, готовность разнообразных альтернативных средств транспорта на случай, если другие сломаются, и т. д. Неизбежно приходится принимать в расчет относительную желательность каждого исхода, а также его вероятность.
Таким образом, вместо цели мы можем использовать функцию полезности для описания желательности разных исходов или последовательностей состояний. Часто полезность последовательности состояний выражается в сумме вознаграждений за каждое состояние в последовательности. Если цель определена через функцию полезности или вознаграждения, машина ориентируется на поведение, максимизирующее ожидаемую полезность или ожидаемую сумму вознаграждений, усредненных по возможным результатам с весами-вероятностями. Современный ИИ отчасти возрождает мечту Маккарти, только с полезностями и вероятностями вместо целей и логики.
Пьер-Симон Лаплас, великий французский математик, писал в 1814 г.: «Теория вероятности есть обычный здравый смысл, сведенный к расчетам»[67]. Однако только в 1980-х гг. были разработаны практический формальный язык и алгоритмы формирования рассуждений для вероятностного знания. Это был язык Байесовых сетей>В, предложенный Джудой Перлом. Попросту говоря, Байесовы сети — вероятностные родственники пропозиционной логики. Они также являются вероятностным подобием логики первого порядка, в том числе Байесовой логики[68] и большого разнообразия языков вероятностного программирования.
Байесовы сети и Байесова логика названы в честь преподобного Томаса Байеса, британского священника, наследие которого для современной мысли, ныне известное как