Искусственный интеллект на службе бизнеса | страница 48

Принятие решений лежит в основе любой деятельности. Школьные учителя решают, как учить детей, каждый из которых обладает собственной индивидуальностью. Менеджеры решают, кого нанимать в команду и кого повышать. Работники жилищно-эксплуатационных контор решают, как поступать в случае протечки канализации или угрозы безопасности жильцов дома. Водители грузовиков решают, что делать, если перекрыта трасса или произошло ДТП. Полицейские выбирают, как действовать по отношению к подозрительным личностям или при поступлении сигнала об опасности. Врачи решают, какое лекарство прописать, когда и как его назначать, какие необходимы медицинские обследования. Родители решают, сколько часов в день дети могут проводить за компьютером.

Такие решения, как правило, приходится принимать в условиях неопределенности. Учитель не знает наверняка, станет конкретный ребенок учиться лучше по одной или другой методике. Менеджер не уверен, насколько хорошо будет работать нанятый им сотрудник. Доктор неточно знает, необходимо ли дорогостоящее обследование. Все люди вынуждены прогнозировать.

Но прогноз – не решение. Чтобы принять решение, следует вынести суждение о прогнозе последующих действий. До недавнего прогресса машинного интеллекта данное разделение этапов интересовало только ученых, потому что люди всегда прогнозировали и судили одновременно, но сегодня развитие машинного прогнозирования привело нас к необходимости выяснить анатомию решений.

Влияние прогностических машин ощутимее всего на уровне решений. Но у них еще шесть ключевых составляющих (рис. 5.1). Когда кто-то (или что-то) принимает решение, то использует входные данные из окружающей обстановки, позволяющие сделать прогноз. Этот прогноз стал возможным вследствие обучения, из которого известно об отношениях между разными типами данных и о том, какой из них ближе всего к рассматриваемой ситуации. Объединив суждение о ней с прогнозом, принимающий решение выбирает действие. Оно ведет к результату (положительному или отрицательному). Результат есть следствие решения, он необходим для завершения картины. Также результат дает обратную связь, полезную для улучшения последующих решений.

Рис. 5.1. Анатомия решений

Представьте, что у вас заболела нога и вы пошли к врачу. Он осмотрел вас, сделал рентген, взял анализ крови, задал несколько вопросов – собрал входные данные. С их учетом, а также опираясь на полученные во время обучения знания и опыт лечения пациентов с похожими симптомами (обучающие данные и данные обратной связи), врач делает прогноз: «Скорее всего, у вас мышечные судороги, хотя есть и небольшая вероятность тромба».