人工智能中的效用函数

黑箱推理对于构思新的AI应用非常有价值，同时也能用于评估现有应用。效用函数是帮助智能体以最优方式进行决策的结构，通过计算所有可能动作的价值和它们的顺序来实现。在任何情况下，效用函数都是一个抽象的数学概念，它通过为各种可选择的批评、趋势或结果分配分数来确定它们在特定成就中的价值或有用性。效用函数的使用使AI系统能够应对复杂情况，并允许在系统条件发生变化时进行实时决策。

引言

在理性决策模型中，效用函数起着重要作用。在这种情况下，智能体（AI系统或实体）只有一个目标：执行最能最大化效用的行动，即在某种既定标准下实现最合适结果的行动。这个概念源于经济学和决策理论，在设计能够自主执行任务甚至在复杂现实世界中执行任务的智能体方面变得越来越有用。

1. 理解效用函数

最基本地说，效用函数是一种数学公式，用于计算各种结果的“价值”或期望度。如果一个AI智能体面临一个决策，它可以利用这个函数来评估每一个可用的行动方案或状态。它用于将各种定性输入（如风险、回报或偏好）转换为数值。这个数值矩阵使AI系统能够做出与其目标一致的决策。

举例来说，想象一个自动操作的仓库配送机器人。它的效用函数可能会给那些能实现货物快速高效配送的行动打高分，同时也要避免障碍、最小化电池消耗并确保安全。机器人将不得不选择一个能够最大化其整体效用的行动，同时还要考虑到在每个行动中执行多个相互冲突的目标的需要。

总的来说，AI中的效用函数设计用于以下目的：

• 评估结果：在AI中，效用函数使系统能够“评分”结果，以便进行比较和选择。
• 最优决策：它们协助AI做出最有效的决策，以实现改进或最大化收益。
• 不确定性管理：在风险决策的情况下，效用函数提供了一种评估可用选项的合理方法。

2. AI中效用函数的优势

效用函数是增强AI理性行为能力的重要组成部分。它们提供的​​主要优势包括以下方面：

• 采取最佳行动：效用函数帮助智能体选择能够最大限度地实现其目标的行动。例如，考虑一个为投资设计的AI，可以创建效用函数来在盈利能力和风险之间取得平衡。
• 非线性情境下的增长管理：在这些环境中，效用函数帮助智能体处理大量选项。这个特性使得效用函数适用于推荐系统，其中必须从大量数据中进行选择，有时甚至是无关紧要的数据，但对用户来说似乎最相关。
• 为所有用户提供更好的服务：虽然效用函数可以为总使用量级别创建，但也可以为特定用户组或特定用户表示效用函数。这使得AI系统能够做出既考虑个体用户又考虑当前环境的决策。
• 做出权衡：追求某些目标可能会限制智能体执行另一个目标，例如，考虑速度与准确性，或性能与能源消耗之间的权衡。然而，这些目标可以使用效用函数进行建模，从而使智能体能够评估并根据最有利的选项做出决策。

3. AI中的效用函数应用

效用函数在AI中有许多应用，它们可以用于自主导航系统甚至AI游戏。一些著名的例子包括：

• 强化学习：效用函数在现实世界系统中运行的方式也体现在强化学习中，通过引入奖励。在这里，智能体与某个环境互动，并试图以最优方式学习策略，从而随着时间的推移最大化奖励的总和。每个动作都有一个特定的效用值，该值会转换为智能体接收到的奖励，从而教会智能体有助于未来实现目标的行为。
  例如，在一个视频游戏中，RL智能体可能会被分配一个效用函数，该函数根据其达到某些游戏里程碑、完成某些任务或杀死某些角色来对智能体进行评分，同时因任何生命值损失或时间损失而对其进行惩罚。
• 博弈论与多智能体系统：在博弈论或多智能体系统中，个体智能体（或玩家）可以为每个竞争或合作的其他玩家拥有效用函数。这些效用函数决定了每个智能体的行动，并形成最大化这些智能体个人回报或集体回报的策略。
  对于一个只有两个玩家的零和博弈，例如国际象棋，每个玩家将有一个效用函数——旨在获胜。多智能体效用函数协调系统，使AI构造（如自主无人机或运输机器人）能够无干扰地以最短的时间内运行并提供服务。
• 自主系统与机器人：例如，在自动驾驶汽车等自主系统中，使用效用函数使智能体能够通过更策略性的方法达成结论，检查各种考虑因素。例如，自动驾驶汽车的效用函数可能会更重视优先考虑乘客安全、减少燃油消耗、避开交通和花费最短时间的行动。这样的函数使汽车能够动态地适应外部道路条件，并保证安全快速的移动。

4. AI中的效用函数类型

效用函数的结构可以有多种，因为它取决于AI应用和决策情况。在AI中使用的常见效用函数包括：

• 加法效用函数：这是由独立变量的效用值之和组成的效用函数。当多个因素独立地影响决策过程时，这种类型的函数是合适的。例如，在一个为消费者推荐商品的系统中，价格、受欢迎程度和用户的愿望可能会以加法方式影响每个商品的效用度量。
• 乘法效用函数：这个效用函数包含相乘的因变量，从而显示了多个因素共同作用的效果。当因素相互关联或协同工作时，这种类型的函数是合适的。例如，在投资组合管理中，回报可能会与波动率相乘，以处理投资组合的整体效用。
• 指数效用函数：尤其是在行为金融学中，指数效用函数也有助于解释为什么人们会表现出风险寻求或风险厌恶的行为。风险结果的预期效用较低，而更确定的风险结果的预期效用较高。例如，在自主交易算法的情况下，指数效用函数可能会对高Beta投资产生更大的惩罚，从而阻止系统选择此类选项。

5. 设计效用函数的挑战

效用函数提供了许多优势，然而它们的采用伴随着一些困难，尤其是在复杂场景中。这包括强烈的性别偏好，即使在决定要整合哪些效用函数以及所有相关的目标和论文服务限制方面存在困难。例如，像用户体验或道德含义这样基本的问题，在实践中可能很难衡量。

• 适应变化的环境：在涉及突然转变的情况下，如股票市场交易或社交媒体建议，效用函数必须对正在发生的环境变化做出响应。通过复杂的算法可以设计增强的或可适应的效用函数，这些算法需要根据每次数据更新进行学习并更改系统参数。
• 偏见与公平：有偏见的效用函数，例如在招聘或医疗系统中，可能会产生不良甚至危险的后果。这些选择在实践中可能会带来挑战，因为设计者必须考虑这些与功能效用相关的公平性问题。

6. AI应用中效用函数的案例研究

许多AI应用的决策很大程度上依赖于效用函数。AI系统使用它们来评估可能的行动和结果，并选择最适合系统目的的选项。在这方面，我们展示了三个不同学科的案例研究，以展示效用函数的相关性和效用。

案例研究1：自动驾驶汽车

自动驾驶汽车的决策是AI系统的一个典型例子，其中在复杂的实时决策中考虑了安全、燃油效率、时间管理和遵守交通法规等相互矛盾的参数。自动驾驶汽车内的效用函数在确定安全水平和在规定时间内完成行程的愿望方面起着至关重要的作用。例如，让我们看一辆正在驶向繁忙十字路口的自动驾驶汽车。

在这种情况下，由于行人的存在、其他车辆和交通信号灯，效用函数在介入时可能会不利于更快的速度。另一方面，在清晰的高速公路上，效用函数可能会更多地将行程速度作为首要考虑因素，同时兼顾安全和燃油效率。

此外，当面对危险时，人们对自动驾驶汽车中效用函数的解释和使用也应该改变。例如，当出现一个以前不存在的障碍物，如行人突然穿越马路时，效用函数应该迅速放弃驾驶规范，转而采取停车或转向以避免碰撞。因此，这一属性合理化了工作目的只能在有限的时间内定义，在此期间必须以安全和有利的方式管理相互竞争的需求。

案例研究2：医疗诊断

AI诊断解决方案在医疗系统中已成为基本组成部分，因为它能帮助医生快速准确地获得结果。这类系统的效用函数在权衡准确性、速度和成本等现有要求方面起着重要作用。

例如，在诊断人工智能系统中，效用函数会寻求在被认为是关键的情况下提高结果的准确性，包括检测癌症或严重感染。在常规医疗就诊的效用函数的情况下，这种精确度可能被固定或较低的效用所抵消，因为在这种情况下没有必要进行昂贵的详细检查就能给出准确的诊断。这些效用函数有助于避免浪费，确保系统在最关键的情况下达到高标准的护理，在无害的情况下达到低标准的护理。

此外，医疗保健中的效用函数通常旨在帮助改善患者的治疗效果，同时考虑治疗时间、患者时间和系统时间等治疗因素。这意味着AI系统做出的决策旨在满足患者在接受医疗服务方面的期望，以及医疗保健中其他利益相关者（如管理者）的期望。

7. 设计效用函数的最佳实践

效用函数的设计对于AI系统的效率和道德方面至关重要。以下是一些为AI系统设计强大、公平、高效的效用函数的一些最佳实践。

将概念转化为服务

尽管效用函数看起来很有益，但不能用“最大化有用性”或“最小化烦恼”等含糊不清的形容词来设计它。此外，所描述的行为至少应该有些现实，而一个好奇的效用函数不能从虚幻的来源汲取信息来证明其设计者对行动的期望。将一般目标转化为操作性目标是开发AI系统中最困难但又最关键的方面。这种复杂性源于系统开发后或系统修改并加入新元素时出现的不可预见的具体情况。

例如，在支持推荐的系统中，最常见的目标可能是：提供最个性化的建议并增加用户的会话时间。通过确立这些目标，效用函数开始工作，提供符合用户兴趣的推荐，从而提高参与度。

包含扩展性

其次，效用标记函数应用于大规模的Web应用程序，例如电子商务、视频流服务等——它应该足够复杂，能够处理大量的流量。由于需要快速计算和实时交互，这也是另一个重要因素。

例如，在销售管理解决方案中，这意味着当流量很大时，效用函数应该能够在极短的时间内制定和重新评估大量替代方案。例如，在视频点播服务上，用户看完一个视频后会立即（即，没有延迟）需要其他视频的推荐，而推荐引擎必须快速地参考该用户先前观看最多的类型的数据。设计良好、易于应用的效用函数可以为用户提供愉快的体验，同时仍然允许在高峰时段保持最高的服务质量。

应对道德问题

此外，效用函数框架在道德考虑方面也必须是主观的。这在对人口有直接影响的应用中尤其重要。考虑公平性、问责制和非歧视的效用函数设计是必不可少的。例如，在招聘和注册模型等案例中，效用函数

结论

效用函数是AI系统的关键组成部分，它们有助于做出具有健全推理、焦点和优化目标导向的决策。无论是控制自动驾驶汽车还是向在线购物者推荐产品，效用函数都能让AI智能体进行评估。