Especialista em inteleigência artificial inicia uma nova teoria para tomada de decisão

Como as pessoas deveriam escolher quando os resultados de suas opções são incertos e imprevisivelmente definidos pela teoria da probabilidade?

Essa é a pergunta encontrada por Prakash Shenoy, o Distinto Professor de Inteligência Artificial de Ronald G. Harper na Instituição de Negócios da Universidade de Kansas.

Sua solução pode ser encontrada no pequeno artigo “Uma Teoria da Utilidade com Valor de Intervalo para Fazer Escolha com Funções de Idéias de Dempster-Shafer”, que aparece no problema de setembro do International Journal of Approximate Thinking.

“As pessoas presumem que você sempre pode conectar probabilidades a eventos incertos”, afirmou Shenoy.

“Mas na vida real, você nunca entende quais são as chances. Você não sabe se é a metade de 60 por cento. Esta é a essência do conceito de funções de ideia que Arthur Dempster e Glenn Shafer criaram na década de 1970.”

Sua postagem (co-escrita com Thierry Denoeux) generaliza o conceito de tomada de decisão desde a possibilidade até as funções de crença.

“A teoria da escolha aleatória é usada para fazer qualquer tipo de escolha de alto risco. Como devo aceitar uma nova tarefa ou uma proposta de relacionamento conjugal? Algo muito em jogo. Você não exigiria isso para onde ir almoçar”, afirmou.

“Mas, geralmente, nunca entendemos o que vai acontecer. Você aceita uma tarefa, mas pode acabar tendo um gerente negativo. Há muita imprevisibilidade. Você pode ter duas ofertas de trabalho, então você tem que decidir duas opções de o que aceitar. Em seguida, você analisa os benefícios e as desvantagens, bem como conecta as probabilidades a eles. As probabilidades são grandes quando você tem muitos representantes. Mas se for um ponto único, você não pode ‘calcular a média dos seus jackpots’. “.

Uma das primeiras soluções para essa questão foi fornecida por John von Neumann e Oskar Morgenstern em sua publicação de 1947 “Theory of Gamings and Economic Habits”, declarou Shenoy. Em 1961, Daniel Ellsberg revelou usando experimentos que o conceito de escolha de von Neumann e Morgenstern não era descritivo das ações humanas, principalmente quando a ambigüidade era representada pela imprevisibilidade pela teoria da probabilidade.

No final dos anos 60 e meados dos anos 70, Arthur Dempster e Glenn Shafer (um professor anterior da KU em matemática e na empresa) desenvolveram um cálculo de incerteza chamado características de crença que era uma generalização da teoria da probabilidade muito mais capaz de representar a incerteza. No entanto, não havia teoria da decisão para escolher quando essa teoria descrevia a imprevisibilidade.

O breve artigo de Shenoy fornece a primeira formulação de uma teoria para a tomada de decisão quando a incerteza é definida pelas funções de ideia de Dempster-Shafer comparáveis ​​à teoria de von Neumann-Morgenstern. E Shenoy disse que esse conceito é muito mais capaz de esclarecer as descobertas especulativas de Ellsberg para opções sob a obscuridade.

O professor abordou Denoeux pela primeira vez sobre esse assunto três anos antes, quando ambos conversavam com alunos de doutorado.

“(Denoeux) experimentou todas as teorias de tomada de decisão com características de crença. Depois, fui e também disse a ele: ‘Tudo isso que você alegou é decepcionante.’ E ele também concordou comigo! Eu disse que gostaria de vir e tratar disso. Então ele me mandou um convite. “.

Shenoy procurou um ano sabático e depois foi para a França na primavera de 2019, onde investiu cinco meses trabalhando com Denoeux na Université de Technologie de Compiègne.

“Foi culturalmente muito enriquecedor e também devidamente gratificante”, disse ele.

Em seu 43º ano na KU, Shenoy continua a ser um especialista em pensamento incerto e suas aplicações a um sistema especialista. Ele é o inventor do Valuation-Based Equipment (VBS), um estilo matemático para representação e inferência de expertise que consiste em muitos cálculos de incerteza. Seu projeto VBS é atualmente utilizado para combinações de multisensores em mísseis balísticos para o Departamento de Proteção dos Estados Unidos.

Ele espera que seu estudo mais recente possa beneficiar aqueles que dependem de características de crença.

“Isso inclui muitos indivíduos nas forças armadas, por exemplo”, afirmou Shenoy. “Eles gostam dos recursos da ideia por causa de sua flexibilidade e querem saber exatamente como você toma decisões. Assim como se você vai minimizar cada pequena coisa às possibilidades no final, por que não aproveitar as chances para começar com?”.

Raed, o artigo original na Universidade de Kansas.