决策智能化人工智能时代的重要理论

编者按：数据是美丽的，但最重要的却是决议计划。决议计划便是恣意实体在各种选项之间做出挑选。研讨AI，需求深化了处理议计划智能化，咱们往往能够从定量和定性视点考虑，定量首要触及数据科学，定性触及社会、办理科学。本文编译自Medium，作者Cassie Kozyrkov，原文标题“Introduction to Decision Intelligence”。

在大草原上，有人心中想着避开狮子；回到实际社会，有人想成为AI领导者，想规划数据库房：二者有何相似之处？它们都触及到“决议计划智能化”（Decision intelligence ）。

决议计划智能化是一种新学术理论，它触及到挑选的方方面面。决议计划智能科学将数据科学、社会科学、办理科学融为一体，协助大家用数据改善生活、优化企业、改动国际。AI年代降临，决议计划智能变得越发重要。

总归，决议计划智能化的方针便是将信息转化为更好的举动，不管规划怎么都能处理。

今日咱们简略介绍一下决议计划智能科学的根本术语和概念。

什么是决议计划

数据是美丽的，但最重要的却是决议计划。数据贯穿咱们的决议计划，贯穿咱们的举动，影响咱们周围的国际。

什么是“决议计划”？咱们以为决议计划便是恣意实体在各种选项之间做出挑选。

核算机体系给图片做标示，指出图中动物是不是猫，这是决议计划；掌管项意图人类领导做出决议计划，看看是不是推出体系，这也是决议计划。

决议计划拟定者是什么

咱们这儿所说的“决议计划拟定者”，不是掌控项目团队的利益相关方或许投资者，而是左右决议计划架构、情境结构的人。换言之，他精心规划，是创作者而非破坏者。

决议计划拟定

许多学科都用到“决议计划拟定”这一术语，运用时含义各有不同，它的意思或许是这样的：

——在有其它替代挑选的条件下采纳举动（从这个层面讲，决议计划或许是核算机或许蜥蜴做出的）。

——实行人类决议计划拟定者的功能，人类决议计划者为决议承当职责。尽管核算机体系确实能够拟定决议计划，可是咱们不能管它叫“决议计划拟定者”，因为它们不会为成果承当任何职责，终究职责会落在人类的肩上。

决议计划情报分类

要了处理议计划智能化，往往能够从定量和定性视点考虑，定量首要触及数据科学，定性触及社会、办理科学。

定性：决议计划科学

触及定性的科学咱们称之为决议计划科学，决议计划科学要回答如下问题：

——怎么设置决议计划规范，拟定方针。（一切）

——你挑选的方针是否与鼓励相容？（经济）

——应该以怎样的质量来拟定决议计划？应该为完美信息支付什么价值？（决议计划剖析）

——心情、启示和成见在决议计划拟定中扮演怎样的人物？（心思）

——皮质醇水相等生物要素怎么影响决议计划？（神经经济学）

——信息表现办法的改动会给挑选性行为带来怎样的影响？（行为经济学）

——在集体环境下做决议计划时，假如优化成果？（试验博弈论）

——规划决议计划环境时，怎么在海量约束和多级方针之间坚持平衡？（规划）

——谁将感触到此决议的结果？不同的集领会取得怎样的体会？（UX研讨）

——此决议计划方针契合道德吗？（哲学）

这儿仅仅例出一点点，还有许多！

大脑

人类不是优化者，而是满意者，也便是说人类满意于“满足好”而非“完美”。

回到实际，人类运用认知启示(cognitive heuristics) 来节约时刻和精力。许多时分，这样做很好，假如在大草原上碰到山公，咱们能够第一时刻奔驰，不能精心核算然后再举动。“满意”还能够节约能量，人类大脑就像一台能耗极高的电子设备，尽管分量不到3磅，但它占用近五分之一的能量。

99.9%的人不会每天都面对狮子的要挟，因为“偷工减料”，终究咱们的大脑未能为现代环境做好充沛的预备。

深化了解人类大脑的决议计划机制，了解人类大脑是怎么将信息转化为举动的，这样咱们就能够维护自己，避免自己遭到大脑缺点的影响。咱们还能够依据了解开发工具，增强人类才能，让环境与大脑愈加和谐。

假如你以为AI将会筛选人类，那费事你再多考虑一会。一切技能都是创作者的反映，大规划运转的体系会扩大人类的缺点，正因如此，假如想成为负职责的AI领导者，有必要进步决议计划智能化才能。

或许你并没有做决议

有时，当你考虑自己的决议计划规范，你会发现国际上没有任何东西改动你的心智，你现已挑选了自己的举动，现在你仅仅想让自己感到更舒畅一些。这种知道是有利的，因为它会阻挠你浪费时刻，帮你从头调整不良心情，当你做任何工作时，数据真是给人增加很多干扰。

除非你碰到不知道的实际，需求采纳不同的举动，不然没有必要做决议计划。当然，承受一些决议计划剖析练习确实能让你把工作看得更清楚一些。

在完美信息之下做决议

没有什么比实际更好，当咱们做决议计划时，假如有实际能够依靠，往往会依据实际做决议计划。正因如此，咱们的首要任务便是弄清楚怎么处理实际。

能够用实际做什么

——你能够用实际拟定非常重要的决议计划。假如决议计划真的满足重要，你会依靠定性要从来协助自己做决议计划，力求让决议计划更正确。心思学家知道信息能够用你不愿意承受的办法操作你，所以他们供给许多主张，帮你精选信息——做决议计划之前预先接纳的信息。

——你能够用实际稳固观念。（从“我等待外面阳光明媚！”变成“我知道外面阳光明媚”）

——你能够运用实际做出一个依据存在的重要决议计划。“我发现近邻呈现一个埃博拉病例，我得赶忙脱离。”这便是依据存在的决议计划。依据存在的决议计划之所以构成，是因为呈现曾经不知道的实际，它动摇了你的办法办法，你过后才发现自己做决议计划的环境并不结实，是草率建立的。

——你能够运用实际让很多决议计划完成“主动化”。

——你能够运用实际创立主动化处理方案。你能够调查与体系有关的实际，然后依据调查编写代码。传统办法会依据考虑而非信息来编程，上述办法更好一些。

——你能够运用实际取得最优处理方案，完美处理问题，主动处理。

——你能够运用实际启示自我，告知自己未来怎么拟定重要决议计划。

——你能够运用实际评价正在处理的事。

——你能够运用实际来拟定某些决议计划，这些决议计划不是那么重要，好坏没有那么严峻，拟定决议计划时不需求过分仔细，比方：“今日午饭吃什么呢？”假如一切决议计划都寻求完美，终究会导致终身都无法合格，你会被毫无含义的完美主义劫持。不过不要太依靠这种办法，假如你期望进步决议计划质量，仍是需求更严厉的要求。

用决议计划科学练习自我，当咱们需求做出依据存在的决议计划时，能够节约精力，换言之，用相同的精力咱们能够进步全体决议计划质量。这种办法适当有用，不过要做到真的很难。

数据搜集与数据工程

假如咱们能把握实际，早就现已把握了。在今日的国际，咱们为信息繁忙。数据工程是一门杂乱的科学，假如大规划布置，有必要让信息牢靠，这正是数据工程的任务。跑到店肆买一枚冰淇淋很简单，假如重要信息以电子表格的办法列出来，数据工程相同很简单。

不过假如让你运送200万吨冰淇淋，还要确保不消融，那就不是易事了。假如你要规划、建筑并维护好巨大的库房，并且不知道接下来库房要寄存什么，或许是鱼，也或许是钚，那难度就更大了。

关于决议计划智能来说，数据工程仅仅兄弟姐妹，是要害协作学科；数据科学包括很多传统专业常识，咱们用这些常识规划、办理实际。

定量：数据科学

当你拟定决议计划，检查一切需求的实际，用搜索引擎或许剖析办法获取实际，终究剩余的只要履行。你履行结束，不需求数据科学。

假如给出的实际并不是能够帮你做决议计划的抱负实际呢？假如仅仅部分实际呢？或许你需求的是明日的实际，但你具有的仅仅曩昔的实际，怎么办？

或许你想知道一切潜在用户对你的产品有何观点，但你只问了几百个人的定见。于是乎，你做决议计划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，当你发现具有的实际并不是自己需求的实际时，就要修正办法战略。或许它们仅仅大谜题中的小谜题，或许它们是过错的谜题，但你找不到更好的。

当你百般无奈，只能逾越数据时，数据科学就会变得风趣起来，不过要当心，不要犯下伊卡鲁斯（Icarus）相同的过错（伊卡鲁斯乘着父亲做的人工翅膀逃离克里特，因为离太阳太近致使粘翅膀用的蜡溶化了）。

总归，咱们能够从之前关闭固定的学科中罗致才智，用这些才智来进步决议计划功率，决议计划智能化的实质正在于此。咱们对决议计划智能化有着多种多样的观点，决议计划智能化将这些观点交融在一起，让咱们变得更强壮更凝结，终究协助人类打破传统约束。

咱们能够用厨房AI来类比，假如AI研讨的意图是想开发新式微波炉，将AI植入微波炉，那么决议计划智能化的任务便是让微波炉安全到达方针，并且在不需求运用微波炉时能够运用其它东西。方针往往是决议计划智能化的起点。

译者：小兵手