不確実性下での確率的推論
正解
確率や確信度を用いた確率的推論により不確実性を定量化する。
正解になる理由
現実世界では情報不完全性や観測ノイズが常に存在します。ベイズネット、ファジィ論理、確信度付きルールなどの確率的推論手法により、不確実性を数値化して扱うことで、より頑健で実用的なAIシステムを構築できます。
各誤答がなぜ誤りか
- 選択肢2: 決定論的ルールは不確実性に対応できず、実世界では脆弱。
- 選択肢4: ランダム選択は推論ではなく、問題解決に寄与しない。
- 選択肢3: 完全一致要求は現実的でなく、汎化能力を持たない。