Принцип максимальной ожидаемой полезности (Maximum Expected Utility — MEU) гласит, что рациональный агент должен выбирать действие, которое максимизирует ожидаемую полезность для агента. А если бы с помощью этого уравнения потребовалось выбрать наилучшую последовательность действий, то пришлось бы перенумеровать все последовательности действий и выбрать наилучшую; очевидно, что такой подход при наличии длинных последовательностей действий становится неосуществимым. Поэтому данная глава посвящена главным образом описанию простых решений (которые обычно предусматривают единственное действие), а в следующей главе будут представлены новые методы, позволяющие эффективно применять последовательности действий.

В определенном смысле принцип MEU может рассматриваться как определение всего искусственного интеллекта. Все, что должен делать интеллектуальный агент, сводится к вычислению различных количественных величин, определению максимальной полезности по всем своим действиям, а затем осуществлению этих действий. Но сказанное не означает, что тем самым проблема искусственного интеллекта решена по определению!

Хотя принцип MEU позволяет определить правильное действие, которое должно быть выполнено в любой задаче принятия решений, связанный с этим объем вычислений может оказаться неосуществимым, а иногда нелегко даже полностью сформулировать саму задачу. Для того чтобы определить начальное состояние мира, требуется применить восприятие, обучение, представление знаний, логический и вероятностный вывод. Для вычисления вероятностейнеобходимо иметь полную причинную модель мира, а также, как было показано в главе 14, осуществлять NP-трудный вероятностный вывод в байесовских сетях. Для вычисления полезности каждого состояния,, часто требуется поиск или планирование, поскольку агент не может определить, насколько хорошим является состояние, до тех пор, пока не узнает, чего он может достичь из этого состояния. Поэтому теория принятия решений — это не панацея, которая позволила бы решить всю проблему искусственного интеллекта. С другой стороны, она предоставляет инфраструктуру, с помощью которой можно определить, где должны найти свое место те или иные компоненты любой системы искусственного интеллекта.