تخطّي إلى المحتوى
Kudos AI
Read in English
الاستدلال الاحتمالي

مئة ألف عيّنة، أربعمئة منها حقيقيّة

على شبكة السطو مع اتّصال الجارين معًا، تُبقي المعاينة بالرفض 183 سحبًا من 100,000، وتُبقي المعاينة بالترجيح بالأرجحيّة كلَّ السحوب بحجم عيّنة فعّال قدره 396. والتقديران يبتعدان نحو 10% عن احتمال بعدي قدره 0.284172، والسبب يُحسب بالضبط: 252 عيّنة تحمل 76% من الوزن و99.975% من مربّع الوزن.

قراءة 3 دقيقةKudos AI

المتطلبات المسبقة: الشبكات البايزية والاستدلال الاحتمالي

عيّنات تتدفّق عبر شبكة ويُطرح جُلّها عند عقدة الشاهد، ثم العيّنات نفسها تُحفظ بأوزان، أكثرها من الخفّة بحيث لا تُراكم شيئًا.

شبكة السطو خمسة متغيّرات ثنائيّة: سطوٌ وزلزالٌ قد يُطلقان إنذارًا، وجاران، جون وماري، قد يتّصلان أو لا حين ينطلق. وقد اتّصل كلاهما. فما احتمال أن يكون قد وقع سطو؟

بالتعداد يكون الجواب مضبوطًا:

P(Burglary∣j,m)=0.284172,P(j,m)=0.00208410.P(\text{Burglary} \mid j, m) = 0.284172, \qquad P(j, m) = 0.00208410.

والآن افعلها بالمعاينة، بمئة ألف عيّنة، وهو ما يبدو أكثر من كافٍ لرقمين معنويّين.

أ. المعاينة بالرفض تُبقي 183

اسحب إسنادًا كاملًا من الشبكة، واطرحه ما لم يتّصل الجاران معًا، ثم خُذ متوسّط حالات السطو بين الناجين. من 100,000 سحبة:

183  (0.183%),P^=0.2568.183 \; (0.183\%), \qquad \hat{P} = 0.2568.

وهذا بالضبط ما يتنبّأ به P(j,m)=0.00208P(j, m) = 0.00208. فالشاهد نادر، ويُطرح جُلّ العيّنات، ويستند التقدير إلى 183 منها. وهو يبتعد بمقدار 0.027، أي نحو 10% من المقدار المقدَّر.

وليس هذا عيبًا في التنفيذ. فمعدّل القبول هو احتمال الشاهد، وكلفة المعاينة بالرفض تتناسب من ثَمّ مع 1/P(e)1/P(e)، وأيّ رصدٍ محدّد بعض الشيء يجعلها يائسة. فعشرة أرصاد ثنائيّة متكافئة لا تُبقي إلّا عيّنةً من كل ألف.

ب. الترجيح بالأرجحيّة يُبقيها كلَّها، ويساوي 396

العلاج المعتاد أن تكفّ عن معاينة متغيّرات الشاهد. ثبّتها على قيمها المرصودة، وعايِن ما عداها، وأعطِ كل عيّنة وزنًا يساوي احتمال الشاهد بمعلوميّة آبائه. ولا يُطرح شيء.

صار التقدير الآن يستعمل 100,000 عيّنة، والمقياس الأمين لما يساويه هو حجم العيّنة الفعّال

ESS=(∑iwi)2∑iwi2.\text{ESS} = \frac{\left(\sum_i w_i\right)^2}{\sum_i w_i^2}.

والمقيس: 396.4، أي 0.396% من العيّنات المسحوبة، بتقدير 0.2473.

فالطريقتان، بميزانيّة واحدة، تساويان 183 و396 عيّنة. والترجيح بالأرجحيّة متقدّم بعامل اثنين، وعلى هذه البذرة يكون تقديره النقطي أبعد الاثنين عن الحقيقة، وهو الدرس الصحيح عمّا تشتريه أربعمئة عيّنة.

في الشكل، انتقل إلى P(سطو | المكالمتان). يتوقّف مزلاج العيّنات المسحوبة فيه عند 50,000 على بذرة ثابتة، فتُبقي معاينة الرفض 102 عيّنة لا 183 من 100,000 كما هنا، ولا يعرض الشكل حجم العيّنة الفعّال.

تفاعلي: مُعايِنان في مواجهة الجواب المضبوط

القيمة المضبوطة من تعداد التوزيع المشترك، لا من أيٍّ من المُعايِنَين.

0.3000
المضبوط
0.3000
معاينة الرفض
0.3045
الترجيح بالإمكان
0.3029
ما أبقاه الرفض
289

تقرأ معاينة الرفض 0.3045 من 289 عيّنة أبقتها من 1,000، ويقرأ الترجيح 0.3029 من جميعها، والجواب المضبوط 0.3000. وكلا المقدِّرين متّسق، وذلك قولٌ عن نهاية حدّية: فاسحب حجم العيّنة وراقب الرقمين يمشيان نحو الثالث. وما يُطرح ليس ضجيجًا بل 70.00% من العمل.

ج. من أين جاء الـ396

الوزن هنا لا يأخذ إلّا قيمتين، لأنّ ما يهمّ جون وماري هو حال الإنذار وحده:

w=0.9×0.7=0.63,w=0.05×0.01=0.0005,w = 0.9 \times 0.7 = 0.63, \qquad w = 0.05 \times 0.01 = 0.0005,

الأولى إن انطلق الإنذار، والثانية إن لم ينطلق.

وينطلق الإنذار باحتمال 0.002516، فينال الوزنَ الكبير في 100,000 عيّنة نحو 251.6 منها. وتلك الـ252 عيّنة تحمل

  • 76.07% من الوزن الكلّي، و
  • 99.975% من مربّع الوزن الكلّي،

ومربّع الوزن هو ما يعدّه مقام حجم العيّنة الفعّال. والتنبّؤ ESS=434.8\text{ESS} = 434.8 مقابل 396.4 مقيسًا على تشغيل واحد.

ولا خلل في المعاين. فجُلّ ما يسحبه عوالمُ لم ينطلق فيها الإنذار، واتّصال الجارين في عالَم كهذا مصادفةٌ تساوي وزنًا قدره 0.0005. أمّا العيّنات الـ99,748 الباقية فليست معلومة؛ بل خطأ تقريب له تباين.

د. ما العمل

  • أبلغ عن حجم العيّنة الفعّال، لا عن عدد العيّنات المسحوبة. ثلاثة أسطر، وهو الرقم الوحيد الذي يصف ما يستند إليه التقدير. فحجم فعّال قدره 396 من 100,000 سحبة نتيجة؛ أمّا «100,000 عيّنة» فميزانيّة.
  • توقّع هبوط الحجم الفعّال كلّما تراكم الشاهد. فكل رصد إضافي يضرب الأوزان بعامل آخر أصغر من واحد، وفي شبكة يقع فيها الشاهد أسفل سبب نادر يكون الانهيار فوريًّا لا تدريجيًّا.
  • عايِن من شيء أقرب إلى التوزيع البعدي. ولهذا وُجدت معاينة غِبس وسائر طرائق مونتي كارلو بسلاسل ماركوف: تنفق جهدها حيث يقع التوزيع البعدي فعلًا، بدل السحب من القبلي على أمل.
  • عامل أيّ عدد كبير للعيّنات في تقرير بوصفه سؤالًا بلا جواب. فهو يقول ما أُنفق لا ما تُعلِّم.

المراجع والقراءات الإضافية

  • Stuart Russell, Peter Norvig, Artificial Intelligence: A Modern Approach, Pearson (3rd edition), 2010· مكتبة مراجع Kudos AI

تُذكر الأعمال المحمية بحقوق النشر للمرجعية فقط ولا تُستضاف هنا؛ يرجى الرجوع إلى الناشر للوصول إليها.

قراءات ذات صلة

قراءة 8 دقيقةالاستدلال الاحتمالي

الشبكات البايزية والاستدلال الاحتمالي

كيف يقوم مخطّط وبضعة جداول صغيرة مقام توزيع مشترك بآلاف المدخلات، وكيف يُجاب عن استعلام عليه إجابةً دقيقة بالتعداد وإزالة المتغيّرات، وما العمل حين يتعذّر الاستدلال الدقيق: أخذ العيّنات بالرفض، والترجيح بالإمكان، وأخذ عيّنات غيبس، كلٌّ منها محلول على الشبكتين نفسيهما.

الاحتمالاتالذكاء الاصطناعي
قراءة 4 دقيقةالاستدلال الاحتمالي

الأسبوع الذي لم يكن ممكنًا

خذ أرجح حالة في كل يوم واكتبها بالترتيب، فيخرج لك تقرير يعطيه النموذج احتمالًا يساوي الصفر تمامًا: في مثال لمراقبة آلة على أربعة أيام يكون الجواب يومًا بيوم سليمة، سليمة، معطّلة، معطّلة، والانتقال من سليمة إلى معطّلة انتقال لا يقع. ما السؤالان فعلًا، ولماذا يجيب التنعيم وفيتربي عن سؤالين مختلفين، وماذا يعني احتمال بعدي قدره 0.411 لأفضل مسار لمن عليه أن يتصرّف.

الذكاء الاصطناعيالاحتمالات
قراءة 8 دقيقةStatistical Inference

ما تستطيع العيّنة أن تقوله لك وما لا تستطيع

المقدّرات بوصفها متغيّرات عشوائية لها توزيعاتها الخاصّة، والحالة التي يكون فيها المقدّر غير المتحيّز هو الأسوأ، وما يعد به مجال الثقة فعلاً والمجال المعتاد الذي يسلّم 87% حيث يعلن 95%، وما تكون القيمة p احتمالاً له - وكلّ رقم محسوب بدقّة أو بمحاكاة ببذرة معلنة.

الإحصاءالاحتمالات
← العودة إلى كل المقالات