由于部分可观测性、非确定性和对抗者的存在，真实世界中的智能体需要处理不确定性(uncertainty) 。智能体可能永远都无法确切地知道它现在所处的状态，也无法知道一系列动作之后结束的位置 。
此外，智能体的正确的动作——理性决策，既依赖各种目标的相对重要性，也依赖它们实现的可能性和程度 。
为了进行不确定推理，我们需要引入信念度，例如牙痛患者有80%的概率存在蛀牙 。
???概率论提供了一种概括因我们的惰性与无知而产生的不确定性的方式 。
除了概率，智能体在做决策时还需要一个概念：效用理论 。?
例如，你要去机场，假如提前90分钟出发，赶上飞机的概率是95%；提早120分钟出发，概率提升至97% 。??????
那么，是不是应该越早越高，追求赶上飞机的最大概率呢？如此一来，你可能要提前一天或者更早住在机场了 。??????
大多数时候不必如此，但假如你有一个无法错过的会议，或者要赶国际航班，提早一天住到机场，可能是最佳决策 。万豪酒店最早就是靠洞察到商务人士的这一需求而崛起的 。????
由此，我们得出决策论的通用理论：??
决策论=概率论+效用理论
以上的现代方法，离不开两个未曾谋面的古代敌手 。
五在诸多反对休谟的人当中，贝叶斯也许是最重要的一位 。
当休谟斩断了因果之间的必然联系时，最恼火的莫过于教会，因为上帝一直被视为因果的第一推动力 。??????
一个人往往要到了一定岁数，才能够理解休谟的哲学 。尤其是我们这些从小接受确定性训练的人 。
逻辑推理的基本形式是：如果A，则B 。
休谟则说，如上这类推理要么是幻觉，要么是胡说八道，要么是自圆其说 。
据说虔诚且又擅长数学的牧师贝叶斯是为了反驳休谟，而研究出了贝叶斯公式 。???
一个神奇的结局出现了，贝叶斯公式反而成为了休谟哲学的现实解药，将其大刀斩断的因果，用逆概率的悬桥连接了起来 。?????????
概率，将逻辑推理的形式修正为：如果A，则有x%的可能性导致B 。??
而贝叶斯公式，则完成了一个小小的（却产生了无法估量的巨大影响）由果推因的颠倒：
如果观察到B，则有x%的可能性是因为A导致 。
如此一来，被休谟怀疑的世界，继续晃晃悠悠地构建出更为庞大繁复的、以概率关联的因果网络 。
假如贝叶斯试图反击休谟的动机是真的，就为“要爱惜你的对手”添加了有力论据 。???
让我们用一个简单的贝叶斯计算，来看看智能体如何学习经验 。????
题目：黑盒子里有两个骰子，一个是正常骰子，扔出数字6的概率是1/6；一个是作弊骰子，扔出数字6的概率是1/2 。????????
这时，你从中摸出一个骰子，扔了一次，得到一个6 。??
请问：你再扔一次得到6的概率是多大？
计算的第一步，是计算这个骰子是正常骰子和作弊骰子的概率分别是多大 。
请允许我跳过贝叶斯公式快速计算如下 。????????
是正常骰子的概率为：1/6÷（1/6+1/2）=1/4??????
是作弊骰子的概率为：1/2÷（1/6+1/2）=3/4
计算的第二步，更新这个骰子的信息 。原来的概率是各1/4，但现在分别是1/4和3/4 。??
那么，再扔一次，得到6的概率就是：1/4×1/6+3/4×1/2=5/12 。?
从本质层面理解如上这个简单的计算并不是容易的事情：
两次扔骰子都是独立事件，为什么第一次扔骰子得到6的概率和第二次的概率不一样？
贝叶斯概率的解释是，第一次扔骰子得到6的这一结果，作为信息，更新了我们对第二次扔骰子得到6的概率的判断 。

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