(Результаты: алгоритмы и роботы. «ХиЖ» 2024 №1) В научном эксперименте ученые получают ответ на свой вопрос, заданный природе. Обычно этот ответ предстает в виде числа, которое лежит в определенном интервале значений, называемом доверительным. Его важно знать, чтобы определить точность результата, разброс относительно средней величины. В численных экспериментах ученые нередко применяют алгоритмы, именуемые нынче искусственным интеллектом. Обычно ИИ выдает конкретное решение и не позволяет оценить его неопределенность. Но он может сильно ошибиться или исказить результат, например, из-за некорректного набора обучающих его данных. Ученым необходимо уверенно судить о точности каждого конкретного ответа ИИ. В статье, появившейся в журнале Science, ученые Калифорнийского университета под руководством профессора Майкла Джордана (Michael Jordan) предлагают новый статистический подход для определения этой точности. Математический метод сравнивает небольшое число реальных экспериментальных данны