Influence diagrams have recently been used to analyse the safety and fairness properties of AI systems. A key building block for this analysis is a graphical criterion for value of information (VoI). This paper establishes the first complete graphical criterion for VoI in influence diagrams with multiple decisions. Along the way, we establish two important techniques for proving properties of multi-decision influence diagrams: ID homomorphisms are structure-preserving transformations of influence diagrams, while a Tree of Systems is collection of paths that captures how information and control can flow in an influence diagram.


翻译:影响图最近被用来分析AI系统的安全性和公正性。本分析的一个关键基石是信息价值的图形标准(VoI)。本文为VoI在具有多重决定的影响力图中确立了第一个完整的图形标准。与此同时,我们建立了两个证明多决定影响图特性的重要技术:识别同质性是影响图的结构保护转换,而“系统树”则是收集路径,记录信息和控制如何在影响图中流动。

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