(V) Bayes, um homem que só vive em materiais didáticos

** O trabalho de Anonymous Bayes, por um lado, continua a provar que a incerteza de um átomo é uma ideia estimulante que pode ser medida por um átomo, e por outro, nos oferece uma maneira de inferir probabilidades desconhecidas com base na experiência do mundo objetivo, e tal inferência é o resultado de uma constante modificação da informação que recebemos.

É muito estranho que uma personagem como Thomas Bayes, que se tornou famosa em toda a história da ciência, não tenha nada para escrever sobre a história da vida pessoal. Por outro lado, para um escritor como eu, isso traz um grande inconveniente, porque todos gostam de ver os rumores dos cientistas, como a falta de boa comunicação e o fanatismo arrogante, como a surpresa intermitente de brinquedos depressivos.

• Thomas Bayes No entanto, Beuys era uma pessoa tão chata. Ele era um padre da seita não-mainstream que vivia no interior da Inglaterra, e seu trabalho no dia-a-dia era organizar a dança de praça da aldeia, não é verdade, a missa, e, segundo se diz, a aldeia o amava por isso. A única coisa que parece ser um pouco lendária é que, como muitas lendas, ele não publicou um livro em sua vida.

Quando Beuys morreu, ele deixou mais 100 libras para um missionário chamado Prince. O príncipe era um homem estranho, e a construção da civilização espiritual e da civilização material foi muito mais alta do que Beuys não sabia. Ele achava que o livre arbítrio era dado por Deus, e também escreveu um artigo provando que a independência dos Estados Unidos era também a vontade de Deus.

Três anos após a morte de Behe, Prince ajudou-o a publicar o seu ensaio sobre o tema. No entanto, o significado histórico do ensaio foi negligenciado pela academia e esperou mais vinte anos.

Recorde-se o exemplo do artigo anterior: “A curva do risco: o tomador e os deuses”. Por exemplo, para um lote de produtos, nós extraímos 10 mil produtos e descobrimos que 12 deles são resíduos, então qual é a probabilidade de que a taxa de resíduos seja de 0,1% para esse lote? Para a vida real, a questão é sem dúvida mais valiosa para nós, porque cada observação das coisas tem limites, e precisamos saber até que ponto o que vemos pode refletir a verdade, assim como sabemos, se tocarmos, como determinar se estamos tocando o elefante inteiro ou o irmão gordo ao lado dele.

O método de Bayes é, na verdade, corrigir a informação antiga com novas informações, aumentando a credibilidade da probabilidade com base na correção. Isso é a probabilidade anterior e posterior da lenda. Para este problema, Bayes dá um exemplo clássico no seu artigo:

Suponha que jogamos uma bola na mesa de tabuleiro e a bola fica em qualquer lugar. Depois jogamos a outra bola repetidamente e calculamos quantas vezes ela rolou para a esquerda e para a direita da primeira bola. Claro que aqui você pode razoavelmente questionar, já que estamos jogando tabuleiro, por que não usar a segunda bola para jogar a primeira bola, eu acho que você fez uma pergunta muito boa, mas eu não quero responder.

Neste exemplo, a probabilidade dada diretamente para a posição da primeira bola é a probabilidade antecipada, e a probabilidade deduzida com base na situação da segunda bola é a probabilidade de correção para a posição da primeira bola. Ou seja, o método de Bayes é que nossa cognição é limitada pela nossa capacidade cognitiva, portanto precisamos corrigir nossa opinião com informações atualizadas. E, subindo ao nível filosófico, é que a origem do mundo pode não ter aleatoriedade, mas nossa capacidade não é suficiente para nos permitir reconhecer essa origem, então só podemos estimar, ou dizer, adivinhar, com base na evidência já existente.

A frase acima é provavelmente a mais agressiva que já foi publicada. Vamos supor que um exemplo ajuda a entender:

Se o cliente de um novo shopping center em Sichuan é 60% do total de clientes de um novo shopping center em Sichuan, então há 60% de probabilidade de que qualquer cliente seja um cliente do novo shopping center. Esta é a probabilidade inicial. E o antigo shopping center é muito velho e pouco administrado, os funcionários têm um nível de treinamento muito baixo e recebem o dobro da taxa de reclamações do que o novo shopping center. Agora, se alguém enviar uma reclamação ao WeChat, qual gerente do shopping center o Sichuan deve encontrar para ser responsável?

A resposta mais simples e clara é que Satsuki pergunte diretamente a essa pessoa onde ela está. Claro que a pessoa provavelmente responderá que você adivinhou que era muito ruim. Então, como Satsuki deveria adivinhar para ter uma maior chance de acertar? Se, em termos de probabilidade antecipada, Satsuki deveria encontrar o gerente do novo shopping center, porque o tráfego de pessoas no novo shopping center é maior do que no antigo.

O anônimo Bayes, que agora aparece em praticamente todos os materiais de estatística, inteligência artificial, teoria dos jogos e genética, deixou inúmeros candidatos a exames finais de faculdade com inúmeras preocupações. Seu trabalho, por um lado, continua a provar que a incerteza da incerteza é uma idéia emocionante de que a incerteza pode ser medida, mas, por outro lado, oferece-nos uma maneira de inferir probabilidades desconhecidas com base na experiência do mundo objetivo, e tal inferência é o resultado de uma constante correção da informação que recebemos.

Transcrição feita pela China Quantitative Investment Association