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机器能学习真实概率吗？
原文中文，约1100字，阅读约需3分钟。
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内容提要
本文批判性回顾了机器学习的主要理论，提出机器学习是函数计算的新理论，挑战了统计学和计算学习的常见假设。讨论了不确定性问题及其对自然语言处理和宏观经济学的影响，强调可信 AI 的属性和模型。研究表明，关注效用而非仅仅准确性对决策支持至关重要，并探讨了不确定性意识的机器学习技术在路径规划中的应用。
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关键要点
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机器学习被提出为一种函数计算的新理论，挑战了统计学和计算学习的常见假设。
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不确定性问题在机器学习和统计学中是不可避免的，区分概率和信息性不确定性至关重要。
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可信 AI 的属性和模型包括算法在对事实的情景下工作良好、基于正确特征做出决策等。
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过分追求预测准确性可能导致期望效用与实际影响之间的重大差距，强调关注效用的重要性。
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不确定性意识的机器学习技术在路径规划中具有重要价值，展示了其在决策支持中的必要性和挑战。
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延伸问答
机器学习如何挑战传统统计学的假设？
机器学习被提出为一种函数计算的新理论，挑战了统计学和计算学习中的常见假设，表明学习真实概率并不等同于正确计算真实概率或几乎肯定的收敛。
不确定性在机器学习中有什么重要性？
不确定性问题在机器学习和统计学中是不可避免的，区分概率和信息性不确定性对理解和应用机器学习至关重要。
可信 AI 需要具备哪些属性？
可信 AI 需要算法在对事实的情景下工作良好，并基于正确特征做出决策，强调解释性、因果独立性和分布转移稳健性。
过分追求预测准确性会导致什么问题？
过分追求预测准确性可能导致期望效用与实际影响之间的重大差距，忽视了对效用的准确可靠评估。
不确定性意识的机器学习技术在什么领域有应用？
不确定性意识的机器学习技术在路径规划中具有重要价值，展示了其在决策支持中的必要性和挑战。
机器学习如何影响自然语言处理和宏观经济学？
文章从新理论的角度讨论了机器学习在自然语言处理和宏观经济学中的案例研究，强调其对这些领域的影响。
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