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决策智能化是人工智能时代的重要理论

2019年08月16日 10:11 次阅读

决策智能化是一种新学术理论,它涉及到选择的方方面面。决策智能科学将数据科学、社会科学、管理科学融为一体,帮助大家用数据改善生活、优化企业、改变世界。AI时代来临,决策智能变得越发重要。总之,决策智能化的目标就是将信息转化为更好的行动,不论规模如何都能处理。

今天我们简单介绍一下决策智能科学的基本术语和概念。什么是决策?数据是美丽的,但最重要的却是决策。数据贯穿我们的决策,贯穿我们的行动,影响我们周围的世界。什么是“决策”?我们认为决策就是任意实体在各种选项之间做出选择。计算机系统给图片做标注,指出图中动物是不是猫,这是决策;掌管项目的人类领导做出决策,看看是不是推出系统,这也是决策。

要了解决策智能化,往往可以从定量和定性角度考虑,定量主要涉及数据科学,定性涉及社会、管理科学。人类不是优化者,而是满意者,也就是说人类满足于“足够好”而非“完美”。回到现实,人类利用认知启发(cognitive heurisTIcs) 来节约时间和精力。许多时候,这样做很好,如果在大草原上碰到猴子,我们可以第一时间奔跑,不能精心计算然后再行动。“满足”还可以节约能量,人类大脑就像一台能耗极高的电子设备,虽然重量不到3磅,但它占用近五分之一的能量。

99.9%的人不会每天都面临狮子的威胁,因为“偷工减料”,最终我们的大脑未能为现代环境做好充分的准备。深入理解人类大脑的决策机制,理解人类大脑是如何将信息转化为行动的,这样我们就可以保护自己,防止自己受到大脑缺陷的影响。我们还可以根据理解开发工具,增强人类能力,让环境与大脑更加协调。

决策智能化是人工智能时代的重要理论

除非你碰到未知的事实,需要采取不同的行动,否则没有必要做决策。当然,接受一些决策分析培训的确能让你把事情看得更清楚一些。没有什么比事实更好,当我们做决策时,如果有事实可以依赖,往往会根据事实做决策。正因如此,我们的首要任务就是弄清楚如何处理事实。

用决策科学训练自我,当我们需要做出基于存在的决策时,可以节省精力,换言之,用相同的精力我们可以提高整体决策质量。这种方法相当实用,不过要做到真的很难。如果我们能掌握事实,早就已经掌握了。在今天的世界,我们为信息忙碌。数据工程是一门复杂的科学,如果大规模部署,必须让信息可靠,这正是数据工程的使命。跑到店铺买一枚冰淇淋很容易,如果重要信息以电子表格的形式列出来,数据工程同样很容易。

不过如果让你运送200万吨冰淇淋,还要保证不融化,那就不是易事了。如果你要设计、修建并维护好巨大的仓库,而且不知道接下来仓库要存放什么,可能是鱼,也可能是钚,那难度就更大了。对于决策智能来说,数据工程只是兄弟姐妹,是关键合作学科;数据科学包含大量传统专业知识,我们用这些知识设计、管理事实。

当你制定决策,查看所有需要的事实,用搜索引擎或者分析方式获取事实,最终剩下的只有执行。你执行完毕,不需要数据科学。如果给出的事实并不是可以帮你做决策的理想事实呢?如果只是部分事实呢?也许你需要的是明天的事实,但你拥有的只是过去的事实,怎么办?

也许你想知道所有潜在用户对你的产品有何看法,但你只问了几百个人的意见。于是乎,你做决策时就会存在不确定性。你所知道的并不是你想知道的。怎么办?让数据科学来帮你。很明显,当你发现拥有的现实并不是自己需要的事实时,就要修改方法策略。可能它们只是大谜题中的小谜题,也许它们是错误的谜题,但你找不到更好的。

当你无可奈何,只能超越数据时,数据科学就会变得有趣起来,不过要小心,不要犯下伊卡鲁斯(Icarus)一样的错误(伊卡鲁斯乘着父亲做的人工翅膀逃离克里特,由于离太阳太近以致粘翅膀用的蜡溶化了)。

总之,我们可以从之前封闭固定的学科中汲取智慧,用这些智慧来提高决策效率,决策智能化的本质正在于此。我们对决策智能化有着多种多样的看法,决策智能化将这些看法融合在一起,让我们变得更强大更凝固,最终帮助人类打破传统限制。我们可以用厨房AI来类比,如果AI研究的目的是想开发新式微波炉,将AI植入微波炉,那么决策智能化的使命就是让微波炉安全达到目标,并且在不需要使用微波炉时可以使用其它东西。目标往往是决策智能化的起点。

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