Artificial intelligence 环境决定论的类型

在研究代理必须工作的环境时，我必须说明它的决定论

如果下一个状态是完美的，则环境是确定的 已知以前的状态和代理的 行动

否则它是不确定的

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我的问题是：如果我知道下一个状态是我能计算的少数几个状态之一，但我不能确切地说是哪个呢？它仍然是不确定的吗？或者它是一种不同类型的决定论？

如果你知道有哪些可能的结果状态，并且你知道相关的概率，那么它仍然被称为非决定论。这是假设实际涉及的概率（例如，滚动模具并根据滚动模具的结果转换到状态）

如果你不知道有哪些可能的结果状态，和/或你不知道相关的概率，也可以说它是不确定的。例如，如果你在掷一个不公平的骰子，不是每个结果都有相同的概率，并且你不知道它以哪种方式不公平（是“1”更有可能？还是“6”？）

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如果状态转换中不涉及任何概率，但您根本不知道决定转换到哪个状态的规则，那么它是确定性的。例如，在游戏中，你需要浏览地图以找出对手所在的位置。在这种情况下，你说你有不完整的信息。

如果你知道有哪些可能的结果状态，并且你知道相关的概率，那么它仍然被认为是不确定的。这是假设实际涉及的概率（例如，滚动模具并根据滚动模具的结果转换到状态）

如果你不知道有哪些可能的结果状态，和/或你不知道相关的概率，也可以说它是不确定的。例如，如果你在掷一个不公平的骰子，不是每个结果都有相同的概率，并且你不知道它以哪种方式不公平（是“1”更有可能？还是“6”？）

如果状态转换中不涉及任何概率，但您根本不知道决定转换到哪个状态的规则，那么它是确定性的。例如，在游戏中，你需要浏览地图以找出对手所在的位置。在这种情况下，你说你有不完整的信息