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Norvig I 611
Nutzen/KI-Forschung/ Norvig/Russell: Das Prinzip der maximum expected utility (MEU) besagt, dass ein rationaler Agent die Handlung wählen sollte, die den erwarteten Nutzen des Agenten maximiert (...) Das MEU-Prinzip könnte in gewisser Weise als Definition der gesamten KI angesehen werden. Alles, was ein intelligenter Agent tun muss, ist die verschiedenen Größen zu berechnen, den Nutzen über seine Handlungen zu maximieren, und los geht es. Aber das bedeutet nicht, dass das KI-Problem durch die Definition gelöst ist!
Das MEU-Prinzip formalisiert die allgemeine Vorstellung, dass der Agent "das Richtige tun sollte", geht aber nur einen kleinen Schritt in Richtung einer vollständigen Operationalisierung dieser Ratschläge. Die Einschätzung des Zustands der Welt erfordert Wahrnehmung, Lernen, Wissensrepräsentation und Inferenz. Die Berechnung von P(ERGEBNIS(a) | a, e) erfordert ein vollständiges Kausalmodell der Welt und, (...), NP-harte Inferenzen in (sehr großen) >Bayesschen Netze(n). >Lernen/KI-Forschung, >Wissensrepräsentation/Norvig, >Inferenz/KI-Forschung, >Entscheidungen/KI-Forschung.
Begründung des MEU-Prinzips: Wenn ein Agent so agiert, dass er eine Nutzenfunktion maximiert, die das Leistungsmaß korrekt widerspiegelt, dann wird der Agent die höchstmögliche Leistungsbewertung (gemittelt über alle möglichen Umgebungen) erreichen. >Nutzentheorie/Norvig.
Norvig I 615
Def Nutzen/Norvig/Russell: Nutzen ist eine Funktion, die von Lotterien auf reelle Zahlen abbildet. >Nutzentheorie/Norvig, >Rationalität/KI-Forschung, >Sicherheitseffekt/Kahneman/Tversky, >Ambiguität/Kahneman/Tversky.
Norvig I 637
Die Ableitung von numerischen Hilfsmitteln aus Präferenzen wurde erstmals von Ramsey (1931)(1) durchgeführt; die Axiome für die Präferenz im vorliegenden Text sind in ihrer Form näher an denen, die in der Theorie der Spiele und des ökonomischen Verhaltens (von Neumann und Morgenstern, 1944)(2) wiederentdeckt wurden. Eine gute Darstellung dieser Axiome im Rahmen einer Diskussion über Risikopräferenz findet sich bei Howard (1977)(3). Ramsey hatte aus den Präferenzen eines Agenten subjektive Wahrscheinlichkeiten (nicht nur Nutzen) abgeleitet; Savage (1954)(4) und Jeffrey (1983)(5) führen neuere Konstruktionen dieser Art durch. Von Winterfeldt und Edwards (1986)(6) bieten eine moderne Perspektive auf die Entscheidungsanalyse und ihre Beziehung zu menschlichen Präferenzstrukturen. Das Maß des Mikromortnutzens wird von Howard (1989)(7) diskutiert.


1. Ramsey, F. P. (1931). Truth and probability. In Braithwaite, R. B. (Ed.), The Foundations of Mathematics and Other Logical Essays. Harcourt Brace Jovanovich.
2. von Neumann, J. and Morgenstern, O. (1944). Theory of Games and Economic Behavior (first edition).
Princeton University Press.
3. Howard, R. A. (1977). Risk preference. In Howard, R. A. and Matheson, J. E. (Eds.), Readings in Decision
Analysis, pp. 429–465. Decision Analysis Group, SRI International.
4. Savage, L. J. (1954). The Foundations of Statistics. Wiley.
5. Jeffrey, R. C. (1983). The Logic of Decision (2nd edition). University of Chicago Press.
6. von Winterfeldt, D. and Edwards,W. (1986). Decision Analysis and Behavioral Research. Cambridge
University Press.
7. Howard, R. A. (1989). Microrisks for medical decision analysis. Int. J. Technology Assessment in
Health Care, 5, 357–370.


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Zeichenerklärung: Römische Ziffern geben die Quelle an, arabische Ziffern die Seitenzahl. Die entsprechenden Titel sind rechts unter Metadaten angegeben. ((s)…): Kommentar des Einsenders.
Der Hinweis [Autor1]Vs[Autor2] bzw. [Autor]Vs[Begriff] ist eine Hinzufügung des Lexikons der Argumente.
KI-Forschung

Norvig I
Peter Norvig
Stuart J. Russell
Artificial Intelligence: A Modern Approach Upper Saddle River, NJ 2010

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