確率とか統計での、ある状況で一番尤もらしい事象やデータを推定する方法。
確率は「この前提条件で結果がＡになる確率はどれくらいか」を調べるのに対し、
尤度は「この観察結果Ａが得られた時、前提条件がどうだと尤もらしく事象を説明できるか」を推定するそう…です…。
lik(θ)=fD(x1,x2,....,xn | θ)
x1～xnがn回行った観察の結果（定数）で、θが母数（変数）
母数θが一定の範囲の値をとる時、lik(θ)が最大になるθの値が最尤推定量になる。
この時のθが一番尤もらしい説明が出来る値になるということ。

最尤推定法は人工無能が自分で学習する時に用いられるそうです。
この推定法の記事を読んだ感じだと、「この単語が来た時はこう返すのが尤もらしいはず」とかそういう風に使うのかな。
人間と会話しながらの学習だと、ＡＩのある発言に対しての人間の返答のデータを集めて、
逆に同じ内容のことをきかれたときに、それっぽい返答をするために集めたデータの中から
最尤推定量の応えを返すとかそういう事が出来るのかな。と思いました。
まだwikiしか読んでないけど、どこかにプログラムとか載ってるかもしれないのでいざ使う段になったらもっと調べてみます。
とりあえずあとemアルゴリズムとLシステムについてみてみる。