貝葉斯預測模型是運用貝葉斯統計進行的一種預測。貝葉斯統計不同於一般的統計方法，其不僅利用模型信息和數據信息，而且充分利用先驗信息。通過實證分析的方法，將貝葉斯預測模型與普通回歸預測模型的預測結果進行比較，結果表明貝葉斯預測模型具有明顯的優越性。
基本介紹
- 中文名：貝葉斯預測模型
- 外文名：HiddenMarkov
- 屬性：運用貝葉斯統計進行的一種預測
- 性質：具有明顯的優越性
簡介,理論衝突,
簡介
一項相關的技術，名為HiddenMarkov模型，讓機率能夠預測次序。例如，一個演講識別套用知道經常在“q”之後的字母是“u”。除了這些，該軟體還能夠計算“Qagga”（一種滅絕了的斑馬的名稱）一詞出現的機率。機率技術已經內置在微軟的產品中了。OutlookMobileManage是一個能夠決定什麼時候往移動設備上發出一封內勤的電子郵的軟體。它是從Priorities發展而來的，Priorities是微軟在1998年公布的一個實驗系統。WindowsXP的故障檢修引擎也依賴於機率計算。隨著該公司的NotificationPlatform開始內置在產品中，在未來的一年中會有更多的套用軟體發布，微軟的Horvitz這樣表示。NotificationPlatform的一個重要組成部分名為Coordinate，它從個人日曆，鍵盤，感測器照相機以及其他來源收集數據，來了解某個人生活和習慣。收集的數據可能包括到達的時間，工作時間和午餐的時間長度，哪種類型的電話或電子郵件被保存，而哪些信息被刪除，在某天的特定時間裡鍵盤被使用的頻率，等等。 這些數據可以被用來管理信息流和使用者收到的其他信息。例如，如果一位經理在下午2：40傳送了一封電子郵件給一名員工，Coordinate可以檢查該員工的日曆程式，然後發現他在下午2：00有一個會議。該程式還可以掃描關於該員工習慣的數據，然後發現該員工通常會在有會議之後大約一個小時才重新使用鍵盤。該程式可能還能夠發現該名員工通常會在5分鐘之內回復該經理的電子郵件。根據上面這些數據，該軟體能夠估計出該員工可能至少在20分鐘之內不可能回復該電子郵件，該軟體可能會把這條信息傳送到該員工的手提電話上。同時，該軟體可能會決定不把別人的電子郵件也轉發出去。
“我們正在平衡以打攪你為代價所獲得信息的價值，”Horvitz表示。使用這個軟體，他堅持道，“能夠讓更多的人跟上事情的發展，而不被大量的信息所淹沒。”Horvitz補充道，隱私和對於這些功能的用戶控制是確定的。呼叫者並不知道為什麼一條信息可能會被優先或推遲處理。微軟還把Bayes模型使用在其他的一些產品上，包括DeepListener以及Quartet（語音激活），SmartOOF以及TimeWave（聯繫控制）。消費者多媒體軟體也獲益非淺，Horvitz表示。Bayes技術不僅僅被套用在PC領域。在UniversityofRochester，研究人員發現一個人的步伐可以在一步前發生改變。雖然這種改變對於人類來說太過於細微，一台和電腦連線在一起的照相機可以捕捉並跟蹤這種動作。如果行走異常出現，計算機就能夠發出警報。
一個實驗用的安全照相機採用了同樣的原理：大部分到達機場的人都會在停車以後直接走向目的地，所以如果有人停了車，然後走向另一輛車就不太正常，因此就可能引發警報。今年秋天一個創建Bayes模型和技術信息的基本引擎將會公布在Intel的開發者網站上。
理論衝突
雖然該技術聽起來簡單易懂，關於它的計算可能卻比較慢。Horvitz回憶說他是斯坦佛20世紀80年代僅有的兩個機率和人工智慧的畢業生之一。其他所有的人學習的是邏輯系統，採用的是“ifandthen”的模式和世界互動。“機率論那時候不流行，”Horvitz表示。但是當邏輯系統不能夠預測所有的意外情況時，潮流發生了轉變。很多研究人員開始承認人類的決策過程比原來想像的要神秘的多。“在人工智慧領域存在著文化偏見，”Koller表示。“人們現在承認他們並不知道他們的腦子是如何工作的。”
即便在他的時代，Bayes發現他自己置身於主流之外。他於1702年出生於倫敦，後來他成為了一名Presbyterianminister。雖然他看到了自己的兩篇論文被發表了，他的理論很有效，但是《EssayTowardSolvingaProblemintheDoctrineofChances》卻一直到他死後的第三年，也就是1764年才被發表。他的王室成員身份一直是個謎，直到最近幾年，新發現的一些信件表明他私下和英格蘭其他一些思想家看法一致。“就我所知，他從來沒有寫下貝葉斯定理，”Howard表示。神學家RichardPrice和法國的數學家PierreSimonLaPlace成為了早期的支持者。該理論和後來GeorgeBoole，布爾數學之父，的理論背道而馳。GeorgeBoole的理論是基於代數邏輯的，並最終導致了二進制系統的誕生。也是皇室成員之一的Boole死於1864年。
雖然機率的重要性不容置疑，可是關於它的套用的爭論卻沒有停止過。批評者周期性地聲稱Bayes模型依賴於主觀的數據，而讓人類去判斷答案是否正確。而機率論模型沒有完全解決在人類思維過程中存在的細微差別的問題。“兒童如何學習現在還不是很清楚，”IBM研究部門的科學和軟體副總裁AlfredSpector這樣表示。他計畫把統計學方法和邏輯系統在他的CombinationHypothesis之中結合起來。“我最初相信是統計學的範疇，但是從某方面說，你將會發現不僅僅是統計學的問題。”但是，很有可能機率論是基礎。“這是個基礎，”Horvitz表示。“它被忽略了一段時間，但是它是推理的基礎。”
