本研究提出了一个基于统计推理的框架，用于区分和量化预测中的随机不确定性与认知不确定性。通过贝叶斯推理和新的不确定性度量，探讨了机器学习中不确定性的现状及其应用，强调了可靠的不确定性表示在可信机器学习系统中的重要性。

乌鸦能够进行统计推理，将图像与不同的奖励概率联系起来。研究人员训练了两只乌鸦，发现它们使用统计推理的能力。乌鸦的智力相当于一个7岁的孩子，除了使用工具，还能进行基本的数学运算。