决策智能化是人工智能时代的重要理论

决策智能化是人工智能时代的重要理论

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。

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）。