决策智能(Decision Intelligence)二三事

来源:https://www.zhihu.com/people/wang-jing-28-89-94

什么是决策智能?

大家看到这四个字,大多数人心里的发问会是”什么是决策智能“呢?别说你没想,别骗我了。那么什么是决策智能呢?以下是维基的定义:

“Decision intelligence is an engineering discipline that augments data science with theory from social science, decision theory, and managerial science.” --wikipedia

翻译一下:

“决策科学是一门通过运用社会科学,决策理论和管理科学中的理论知识来扩展数据科学的一门工程类学科”。

这里我们做一下人工NLP,提取一下关键点。首先它是一门工程类的学科,是数据科学的扩展,同时它吸纳了来自其它学科的知识。那么其它定义呢?来看看Towards Data Science的定义:

“Decision intelligence is a new academic discipline concerned with all aspects of selecting between options. It brings together the best of applied data science, social science, and managerial science into a unified field that helps people use data to improve their lives, their businesses, and the world around them.”
Decision intelligence is the discipline of turning information into better actions at any scale.
--Towards Data Science

提取一下重点:

决策智能是关于做选择的(有点废话),它融合了数据科学,社会科学和管理科学。人们用它来改善生活,提升企业价值,以及改变世界。

通过上面,我们大概知道了什么是决策智能?下面我们谈谈决策智能中的要素:决策,决策者和做决策。

决策智能的要素

决策(Decision)

通常来说,决策就是在面对不同选项,收集信息后,我们做出的选择。比如,我们高考填报志愿,我们收集学校信息,学校历年分数线和排名,本省的分数线,自己的分数等信息,来做出高考志愿填报的选择。当我们要建设一个工厂的时候,我们需要土地租金信息,城市信息,产品信息等,我们需要做出在哪建工厂,流程设计等决策。

“decision” to mean any selection between options by any entity

决策者(Decision Maker)

决策者就是对决策负责的人。”负责“这两个字很重要。我们拿计算机视觉的任务来说吧,训练后的模型在收到一张新的照片的时候,做出照片内容的判断,比如是一只猫还是不是一只猫。这是计算机做出的决策,但计算机不是决策者。为什么呢?因为计算机不对自己输出的结果负责,它不对自己做的决策负责。而决定是否发布系统的”人“才是这个场景中的决策者。

A ”decision maker" is the person who is responsible for decision architecture and context framing

做决策(Decision Making)

做决策其实就是决策者在做决策时做的动作,也可以说是信息转化为行为的过程。在不同学科下,做决策有不同定义。

* taking an action when there were alternative options (in this sense it’s possible to talk about decision-making by a computer or a lizard).
* performing the function of a (human) decision-maker, part of which is taking responsibility for decisions. Even though a computer system can execute a decision, it will not be called a decision-maker because it does not bear responsibility for its outputs — that responsibility rests squarely on the shoulders of the humans who created it.

拿例子来说,在高考志愿填报中,做出把高校和专业的选择,把它们填入系统,这个过程叫做做决策。

决策智能的分类

我们知道了决策智能的要素,那么决策智能有没有像人工智能一样的分类呢?来看这张图,

 

决策智能的分类

大的分类,我们可以把决策智能分为定性和定量。定性来说,决策智能就是决策科学。比如,

  • 我们面对一个场景,需要决策用什么指标来做衡量?怎么量化一个决策的影响?

  • 我们会考虑影响我们做决策的因素有哪些?比如情感,偏见?

  • 那么这些影响因素每个的影响有多大呢?

  • ......

定性的话,更是从人性本身出发,比如有经验的人士,运用自己多年的行业经验(这些就是他/她的数据)做出决策。但是人性本身的弱点会对决策有很多影响,另外每个人不可能掌握完美的信息。因此我们也需要定量的方法去看。

定量来说,就是运用数据科学的力量去做决策。我们常提到一个词叫“数据驱动(data-driven)",其实也是运用数据的力量去帮助我们做决策。

  • 统计和数据分析:基于历史部分信息,挖掘历史规律,发掘现状问题,决定是否哪些是要快速改正和优化的。

  • 机器学习和AI:基于部分数据和信息,通过写代码,运用机器做出判断,行动。哪些特征需要使用,是否需要调节参数等。

  • ......

决策智能,我们运用信息做出行动。

它和AI,ML有什么区别?

从定义来说,决策职能(DI)可以说是AI的多学科,多方向的扩展。AI和ML关注“如果我看到/听到/闻到X,那么我能得出什么结论?”,然而,DI回答的问题是,“如果我采取了行动A,会有什么结果“。

决策智能有什么应用?

企业决策管理系统(Enterprise Decision Management):

企业涉及到很多决策过程,通常的做法是层层向上汇报,层层向下分任务执行,这样效率非常低下。EDM可以结合人类决策和机器决策,提高决策效率和决策效果。比如,员工上传调休,调班等请假意愿,如果基本符合流程的,系统会自动做出审批/驳回的决策。当系统无法判断或者情况复杂的时候,交由人继续审批。

企业决策管理架构图

目前中国的企业管理,大多还停留在梳理business rules和搭建business rules的过程中,少数进入了automatic prescriptive analytics的阶段。

调度系统:

比如滴滴派单系统,当某个乘客订单来了,系统做出决策匹配相应的司机,司机也可以决定是否接单,乘客决策是否进行修改。

当雨季来临,水位上升,水坝需要决策什么时候开闸放水,应该放多久以免下游水位较高,引发下游洪水。

滴滴调度系统示例

案例:

水资源管理技术公司Xylem通过决策智能解决方案进行水资源经济管理,利用数字化和信息化的科技改变了实用经济体系和运营,提升水资源价值,节省成本,提升了经济效益。

"Decision intelligence solutions use information to support dramatically better capital and operational decision-making, save money, reduce risk, protect the environment, and improve revenue recovery, driving real value for utilities and their customers."

其中,包括6大策略:

reducing non-revenue water, proactive asset management, ensuring water quality from source to tap, advancing water equity, managing urban watersheds, and mastering the data deluge.

  • 减少不经济的水利用

  • 积极的水资产管理

  • 确保从源头到饮用水的水质

  • 加强使用水的公平性

  • 管理城市水环境

  • 利用历史洪水数据,做好防洪

据悉,在使用先进的评估,监控和决策系统后,马里兰地区水管破损率减少73%,减少损失多达4200万美金。

选址决策:

很多便利店,大型零售超市都需要很关注在哪里建商店的问题。需要结合考虑地理位置,市场,商店定位,产品定位,成本等各方面因素,进行选址。通过搭建模型可以初步选出大概的位置,但是最终要人选取确定的门店,并且搞定门面和装潢。比如,便利店的密度会比较大,分布在闹市,提供的产品数量相对于大型商超更少,产品多为日常需求稳定的产品,和一些零售饮品。大型商超一般密度比较小,分布在相对更远离市区的地方。提供的产品比较丰富,也可能提供送货上门的服务。

有谁是研究这方面的?

Cassie Kozyrkov(https://www.linkedin.com/in/cassie-kozyrkov-9531919/)是谷歌首席决策科学家,主管Google Cloud决策过程,AI策略和搭建数据驱动相关部门和机构,同时拥有数理统计,经济学,心理学和认知神经科学的学位。

阿里巴巴达摩院决策智能实验室(https://damo.alibaba.com/labs/decision-intelligence?lang=zh)。达摩院的决策智能实验室通过运用机器学习和运筹优化等技术应用在调度控制,资源规划等领域。

我要如何学习?

决策智能不是单纯的技术领域,是数据推动决策的应用。因此需要很多综合能力。基于不同的业务场景,所学的可能不同。基础的包括运筹学,管理科学,数据科学,决策科学(定性)等。需要对业务场景的足够了解,有深入的思考,然后运用数据辅助决策,应用落地。

参考文献

  • https://towardsdatascience.com/introduction-to-decision-intelligence-5d147ddab767

  • https://en.wikipedia.org/wiki/Decision_intelligence

  • https://www.decision-intelligence.org/insights/decision-intelligence-from-facts-to-action

  • https://www.acc-hsg.org/uploads/1/1/5/7/11573431/hsg-decision_intelligence-concept.pdf

  • https://damo.alibaba.com/labs/decision-intelligence?lang=zh

  • https://markets.businessinsider.com/news/stocks/xylem-s-new-decision-intelligence-paper-presents-six-comprehensive-strategies-to-transform-the-economics-of-utility-water-management-1028266659

  • https://globalrisk.mastercard.com/online_resource/decision-intelligence/

未来智能实验室是人工智能学家与科学院相关机构联合成立的人工智能,互联网和脑科学交叉研究机构。

未来智能实验室的主要工作包括:建立AI智能系统智商评测体系,开展世界人工智能智商评测;开展互联网(城市)云脑研究计划,构建互联网(城市)云脑技术和企业图谱,为提升企业,行业与城市的智能水平服务。

  如果您对实验室的研究感兴趣,欢迎加入未来智能实验室线上平台。扫描以下二维码或点击本文左下角“阅读原文”

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.mzph.cn/news/488511.shtml

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈email:809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

python基础——面向对象的程序设计

python基础——面向对象的程序设计 1 什么是面向对象的程序设计 面向过程的程序设计的核心是过程,过程即解决问题的步骤,面向过程的设计就好比精心设计好一条流水线,考虑周全什么时候处理什么东西。 优点是:极大的降低了程序的复杂…

移动端 h5如何生成快捷方式_削微整理了几个经常在H5移动端开发遇到的东西

不用说我也知道,此类文章太多太多了,常见的譬如:viewport、强制浏览器全屏、IOS的Web APP模式、可点击元素出现阴影(这个我觉得真没必要去掉,用户点击是需要反馈的,而这个背景色刚刚好提供了一种反馈&#…

SCI至上只是结果,而不是原因

来源:赵斌科学网博客我从来不认为SCI一无是处,相反,我们大多数科研人员应该感谢它。中国科研评价体系中的的问题,不是破四唯,破SCI至上,而是打破特权、消除歧视。近日,教育部和科技部联合发文&a…

spark mysql 交互_Spark - 直接操作数据源 MySQL

如果我们的Mysql服务器性能不咋滴,但是硬盘很够,如何才能做各种复杂的聚合操作?答案就是使用spark的计算能力的,我们可以将mysql数据源接入到spark中。读取val mysqlDF spark.read.format("jdbc").option("driver…

maven+SSM框架工程搭建

1.百度下载 maven 和 tomcat 安装 配置环境变量 2.使用最新版eclipse 集成maven maven conf文件夹下的settings.xml文件配置存放maven仓库的位置,D:\hongzhimei\repository 为存放路径 3.新建工程 项目原型选择webapp项目 在buildPath中选择Edit更改为工作空间默认的…

flask session_Flask干货:Flask数据交换——Session的使用

上一次我们学习了Cookie,知道Cookie是保存在客户端的。那么有的小伙伴就问了,难道只有客户端能保存?服务器就不可以保存吗?!当然可以!Session就是另一种记录用户状态的机制。Flask的Session是基于Cookie实现…

神经科学中的数学之美

来源:数学中国“不偏袒地讲,数学,不但掌握着真理,还是至美之物。”——罗素关于美学最新的神经学研究显示,视觉、听觉和道德上的美感体验都与“情绪化大脑”的同一个区域有关:内侧眶额叶皮层(me…

手机端富文本编辑器_谷歌Pixel系列手机每月更新无痛刷机技巧

本文适合小白,高手可以关闭。(以下技巧基本为Pixel3操作,window7平台,Pixel系列手机大同小异)谷歌Pixel系列手机属于小众手机,当中刷机有技巧,本人也是小白,经过无数次的实践经验得出…

什么是数据中台?全面解读数据中台

来源:与数据同行伴随着云计算、大数据、人工智能等IT技术迅速发展及与传统行业实现快速融合,一场由数字化和智能化转型带来的产业变革正在孕育。随着企业规模不断扩大、业务多元化——中台服务架构的应运而生。“中台”早期是由美军的作战体系演化而来的…

add结果 bigdecimal_java.math.BigDecimal.add(BigDecimal augend)方法

全屏java.math.BigDecimal.add(BigDecimal augend)方法java.math.BigDecimal.add(BigDecimal augend) 返回一个BigDecimal,其值为(this augend),其标度为 max(this.scale(), augend.scale())。声明以下是java.math.BigDecimal.add()方法的声明public Bi…

python导出oracle数据到excel_【python】 python 查询oracle数据生成excel

接上篇安装好了cx_Oracle.msi MySql.msi 下载安装 xlwt-0.7.5.tar.gz, 到安装目录下 命令窗口cmd下执行 python setup.py install即可 被引用的文件: # coding: utf-8 # xlswriter.py # http://pypi.python.org/pypi/xlwt import xlwt class XLSWriter(o…

指挥控制系统中的自然智能和人工智能

来源:人机与认知实验室【编者按:为什么美军的“深绿系统”不好用?并常常被指挥员所诟病。但这是指控系统智能化的关键之所在!你也许会简单地说:“是人、机、环境系统失调造成的”,若进一步问“那是怎样失调…

Sublime Text 3 搭建 React.js 开发环境

Sublime有很强的自定义功能,插件库很庞大,针对新语言插件更新很快,配合使用可以快速搭建适配语言的开发环境。 1. babel-sublime 支持ES6, React.js, jsx代码高亮,对 JavaScript, jQuery 也有很好的扩展。关于 babel 的…

AI造假 vs AI打假 终结“猫鼠游戏”不能只靠技术

来源:和讯网人脸识别作为生物识别中的重要手段,成为了近年身份识别中最热门的领域。但与人脸识别技术共同发展的,还有借助机器学习系统、图像视频和音频内容,更改人脸、物体或环境呈现方式的深度伪造技术。随着这一技术的日趋成熟…

你好AI丨重读图灵经典之作,九条反驳意见引人深思

来源: AI科技评论编译 | 丛末、蒋宝尚当一台计算机能够骗过人类,让他们相信它就是一个人的时候,就能够被称作智能。编者按:对于艾伦图灵,相信大家都并不陌生,作为人工智能鼻祖,图灵的诸多观点即…

java 比较源文件_Beyond Compare比较Java源代码文件的操作方法

今天小编就带大家来共同学习BeyondCompare如何比较Java源代码文件希呢?望可以帮助到有需要的小伙伴哦,下面就是详细完整的操作步骤。打开BeyondCompare,在主页面左侧目录下选择文本比较会话,打开会话操作界面。分别单击比较会话界面“打开文…

关于研究的方法

转载于:https://www.cnblogs.com/freedommovie/p/6769717.html

【学术快报】韩世辉课题组在《eLife》发表论文揭示群体冲突中复仇的神经生物学机制...

来源:脑科学在群体冲突中,看到对手伤害自己的队友会激发报复行为,去攻击对手。这一复杂社会行为贯穿人类历史,阐明其机理具有重要科学意义和社会价值。心理学研究提出对“内群体的爱”(ingroup love)或/和对…

《面向对象程序设计》课程作业二

github链接作业链接编写一个程序,要求根据给定的圆的半径求圆的面积,并将求得的结果打印出来。……建立一个工程,将程序写成两个.cpp和一个.h的形式。 这个问题倒是没什么难的,但对于同学们来说是一个上手模块化的好开端。从现在开…

报告 | 超级智能城市2.0 – 人工智能引领新风尚(附下载)

来源:智慧城市决策参考未来智能实验室是人工智能学家与科学院相关机构联合成立的人工智能,互联网和脑科学交叉研究机构。未来智能实验室的主要工作包括:建立AI智能系统智商评测体系,开展世界人工智能智商评测;开展互联…