Joshua B. Tenenbaum et al., «How to Grow a Mind: Statistics, Structure, and Abstraction», Science 331, № 6022 (2011): 1279-85.

Там же.

В электронном письме, полученном в ответ на заданные вопросы, Тененбаум подчеркнул, что многие их примеры носили достаточно сложный характер. «Форму кривой прогнозов, – писал он, – определяет сочетание четырех факторов: 1) априорное распределение вероятностей плюс 2) определенное предположение о времени выборки („вероятность“), 3) байесовские корректировки апостериорного распределения с учетом априорного распределения и 4) использование 50-го процентиля апостериорного распределения в качестве основы для прогноза. В нашей простой модели только (1) варьирует в зависимости от области – фильмы, палата представителей, продолжительность жизни и т. д. – тогда как (2–4) одинаковы для всех задач. Но именно этим причинным процессам (которые изменяются в разных областях) вкупе с остальными статистическими вычислениями (которые всегда одинаковы) кривые прогнозов и обязаны своей формой».