工艺要求
化是一种新学术理论，它涉及到选择的方方面面。决策智能科学将数据科学、社会科学、管理科学融为一体，帮大家用数据改善生活、优化企业、改变世界。
今天我们粗略地介绍一下决策智能科学的基本术语和概念。什么是决策？数据是美丽的，但最重要的却是决策。数据贯穿我们的决策，贯穿我们的行动，影响我们周围的世界。什么是“决策”？我们大家都认为决策就是任意实体在各种选项之间做出选择。计算机系统给图片做标注，指出图中动物是不是猫，这是决策；掌管项目的人类领导做出决策，看看是不是推出系统，这也是决策。
要了解决策智能化，往往可以从定量和定性角度考虑，定量主要涉及数据科学，定性涉及社会、管理科学。人类不是优化者，而是满意者，也就是说人类满足于“足够好”而非“完美”。回到现实，人类利用认知启发(cognitive heuristics) 来节约时间和精力。许多时候，这样做很好，如果在大草原上碰到猴子，我们大家可以第一时间奔跑，不能精心计算然后再行动。“满足”还能节约能量，人类大脑就像一台能耗极高的电子设备，虽然重量不到3磅，但它占用近五分之一的能量。
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足的准备。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，这样我们就可保护自己，防止自己受到大脑缺陷的影响。我们还能够准确的通过理解开发工具，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，我们的第一个任务就是弄清楚怎么样处理事实。
用决策科学训练自我，当我们应该做出基于存在的决策时，能节约精力，换言之，用相同的精力我们大家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相关知识，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个人需要的事实时，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）。
总之，我们大家可以从之前封闭固定的学科中汲取智慧，用这些智慧来提高决策效率，决策智能化的本质正在于此。我们对决策智能化有着多种多样的看法，决策智能化将这些看法融合在一起，让我们变得更强大更凝固，最终帮助人类打破传统限制。我们大家可以用厨房AI来类比，如果AI研究的目的是想开发新式微波炉，将AI植入微波炉，那么决策智能化的使命就是让微波炉安全达到目标，并且在不需要用微波炉时能够正常的使用其它东西。目标往往是决策智能化的起点。
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Intelligence），英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的
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（AI）目前正在为社会的方方面面带来革新。比如，通过结合数据挖掘和深度学习的优势，如今可以利用
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作者：Jonathan Bakke应用材料公司金属沉积产品事业部产品经理斯坦福大学化学工程博士我们正处于最大规模的计算潮流的风口浪尖——那就是由大数据驱动的AI （
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日期 : 2024-06-10 
