Наиболее важные проблемы в области ИИ не связаны с разработкой новых алгоритмов и повышением точности эталонных наборов данных. Это битва за принятие правильных решений, когда вы погребены под противоречивыми мнениями и вариантами.
Многие важные проблемы связаны с принятием решений в условиях неопределенности, включая предотвращение столкновений самолетов, борьбу с лесными пожарами и реагирование на стихийные бедствия. При разработке автоматизированных систем принятия решений или систем поддержки принятия решений важно учитывать различные источники неопределенности, тщательно соблюдая баланс между несколькими целями.
Наша работа как лиц, принимающих решения в области разведки, состоит в том, чтобы свести к минимуму неопределенность любой ценой. Минимизация неопределенности имеет различные формы:
• неопределенность результата, когда последствия наших действий неопределенны
• неопределенность модели, когда наша модель проблемы неопределенна
• неопределенность состояния, когда истинное состояние окружающей среды является неопределенным
• неопределенность взаимодействия, когда поведение других агентов, взаимодействующих в окружающей среде, является неопределенным.
Одна из лучших книг, которые я недавно прочитал, которую вы можете выбрать по теме, если вы принимаете решения с высокими ставками, — это Алгоритмы принятия решений. Профессор Стэнфорда Микель Кохендерфер и его соавторы написали поразительно уникальную книгу, в которой он говорит о градиентах принятия правильных решений. Он делит книгу на 5 частей:
ЧАСТЬ I: Вероятностное обоснование
ЧАСТЬ II: Последовательные задачи
ЧАСТЬ III: Неопределенность модели
ЧАСТЬ IV: Неопределенность состояния
ЧАСТЬ V: Многоагентные системы
Книга также бесплатна для всех. Должен сказать, модный вклад в хаос.
