解开决策：人工智能架起理论框架与技术进步的桥梁

探索决策的奥秘：人工智能架起理论框架与技术进步的桥梁

数据科学和人工智能如何帮助决策的简要概述

我们的生活由不断的决策和选择构成。由于我们的决策结果可能会带来相当大的经济和社会影响，决策研究从一开始就是高度跨学科的。自20世纪中叶以来，数学、社会学、心理学、经济学、政治学和计算机科学的科学家们一直在积极研究如何做出更好的决策。在这些领域的众多成就中，最著名的是期望效用、前景和博弈论。这些理论是由数学模型驱动的，但往往面临来自真实世界场景的实证测试的挑战。

随着计算能力的大幅增长和云技术的蓬勃发展，决策支持系统(DSS)与决策理论同步发展，以协助人类进行决策，尤其是在商业和组织环境中。一个典型的DSS包括可扩展的知识数据库，用于收集和存储大量信息，用于预测和投影的统计和分析算法，以及用于决策者可视化和与决策过程交互的用户界面(包括图表和仪表盘)。

然而，大多数人类决策是通过渐进的试错学习而得出的。这种迭代的方法对于处理新环境中的未知因素尤为有效。它需要探索新的信息和评估错误来改进决策。值得注意的是，深度强化学习模拟了人类决策的试错性质，并在特定游戏中超越了人类玩家。

强化学习(RL)是那些从一开始就存在的机器学习领域之一。它的重大突破发生在将深度神经网络应用于该模型之后。深度强化学习只是人工智能和深度学习革命决策领域的一部分例子。我们现在处于一个人工智能提供基础的时代，可以将所有决策制定学科结合起来，加快决策的速度…

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