Новый подход к прогнозированию: как избежать искажений в оценках вероятностей

Учёный Йобст Хайциг предложил новый способ работы ИИ-«оракула», который оценивает вероятности будущих событий. Проблема таких систем в том, что их ответы могут влиять на сами события — и тогда оценка становится неверной. Традиционные методы, например, используемые в программе Scientist AI, задают вопросы, ответы на которые якобы не имеют значения, но такие ответы быстро теряют актуальность. Автор же предлагает систему, которая вместо одной вероятности выдаёт набор объективных и согласованных между собой критериев. Для этого он использует математический инструмент — теорию решёток и теорему Кнастера — Тарского. Подход позволяет получить нетривиальные и полезные оценки. Метод применим не только к простым (бинарным) событиям, но и к более сложным случаям — например, к работе со случайными величинами.