ОКРЕМІ АСПЕКТИ ІНТЕРПРЕТАЦІЇ ЗМІСТУ ТЕОРЕМИ ГІПОТЕЗ У СИТУАЦІЯХ НЕВИЗНАЧЕНОСТІ

Abstract

Проведено короткий аналіз змісту, що його зазвичай вкладають у поняття «невизначеність», «апріорність», «апостеріорність». Основна мета роботи — критично оцінити можливість і доцільність вивчення в навчальних і застосування в наукових дисциплінах теореми Т. Бейза (Th. Bayes) як знаряддя долати невизначеність у процесі пізнання й ухвалення рішень. Виклад матеріалу спирається на абстрактні мотивуючі приклади. Зроблено такі загальні висновки. Якщо з’явилися справді віри гідні апріори, то це означає, що цілком напевне раніше провадилися ґрунтовні дослідження, на тлі яких бейзівський висновок — це виконане нашвидкуруч бліде і не завжди переконливе продовження цих досліджень. Тому не дивно, що був період, коли теорема Бейза майже зникла із засобів статистичних досліджень. В середині ХХ століття підхід Бейза знову виринув серед інструментарію для пошуку допустимих і мінімаксних оцінок в типових задачах оцінювання невідомого параметра ймовірнісного розподілу. Бейзіанство тепер набуло популярності ще й в алгоритмах навчання штучного інтелекту на основі великих обсягів даних, що засновані на людському досвіді. Та насправді це все радше прояв моди, ніж визнання особливих потенцій теореми гіпотез. Те, що штучний інтелект облюбував собі саме технологію бейзіанства, нічого особливого не означає. Його раніше чи пізніше природний інтелект легко наверне на інший, розумніший шлях — знати б найкращий шлях. Загалом теорема Т. Бейза не заслуговує стати предметом ретельного вивчення та активного поширення як надзвичайно ефективного інструментарію дослідження й пізнання.