大数据时代的智能决策——进展、挑战和研究议程

这是一篇 opinion paper，只大概讲了下技术、历史、大概结论，然后探讨了人工智能应用在决策上的挑战和机遇。

技术

  1. 基于规则的推理（Rule-based Inference）
  2. 语义分析（Semantic Linguistic Analysis）
  3. 贝叶斯网络（Bayesian Networks）
  4. 相似性度量（Similarity Measures，我理解为聚类和分类）
  5. 神经网络（Neural Networks）
  6. 其它

应用领域

主要集中在 higher-volume but lower-value decision 上

称谓变迁

  1. 2000 年前：专家系统
  2. 1983 年以来：知识系统（Knowledge-Based Systems, KBS）
  3. 2010 年代：AI 系统

概述

  • AI 的两种作用：支撑（support role）、替代（replacement role）

  • 决策的三个层级：战略（strategic）、战术（tactical）、操作（operational）

  • 决策的结构：结构化、半结构化、无结构

  • 替代用决策系统在战术与操作层面很有效，能提升决策效率，但在战略层面有限制，尤其是无结构的战略决策

  • 支撑用决策系统在三个层面都对用户有帮助作用，但效果极大取决于用户，不一定能节省用户时间

  • 决策系统需要运行在稳定的环境中

12 条挑战与机遇

  1. 有必要重新定义 AI 的概念与相关术语，以反映大数据时代 AI 发展和应用的变化
  2. 衡量 AI 的收益和影响是困难的，但也是可能和必要的
  3. 不看了，意义不大……

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