本文介绍了人工智能决策系统的发展背景，分析了传统决策系统的痛点，并重点介绍了基于人工智能和大数据技术的智能决策系统的架构设计和实现。该系统可以为各行业提供智能化、精准化、个性化的决策支持，具有广泛的应用前景。
决策支持系统(Decision-making Support System,DSS)是管理信息系统应用概念深化，在管理信息系统基础上发展起来的系统。
【商务智能】数据预处理 【商务智能】数据仓库 ( 多维数据模型 | 多维数据分析 ) 【商务智能】商务智能 ( 概念 | 组成 | 过程 )
近年来，人工智能(AI)开始起步，并在科技行业取得重大进展。从挑选人们想去的餐厅开始，Siri、谷歌Assistant、微软Cortana、亚马逊Alexa等人工智能助手帮助我们日常生活。我们每天都在不知不觉中习惯了使用人工智能。例如，智能手机键盘上的自动更正功能和Facebook上的自动标签功能都是由人工智能控制的。简而言之，人工智能产业正试图让电脑模仿人类的智能，而通过神经网络，他们已经成功了一半。在神经网络中，他们试图让晶体管表现得像人类大脑的神经元。机器学习是利用人工神经网络(ANNs)来促进多层次的学习。深度学习是另一种学习模型(机器学习的一部分)，它基于数据表示而不是基于任务的算法。虽然人工智能的未来可能会让机器像人类一样做出决策，但现在已经在影响着人类的决策，尤其是商业决策。在本文中，我们将讨论一些关于人工智能如何(以及将如何)改变企业决策的有趣方法。
近年来，人工智能(AI)在科技领域取得了长足的进步。从挑选人们想去的餐厅开始，他们让Siri、谷歌助理、微软Cortana、AmazonAlexa等人工智能来控制局面。我们甚至没有意识到，我们已经习惯于人工智能。例如，智能手机键盘上的自动校正功能和Facebook上的自动标记功能都是由人工智能控制的。
过去数年，以强化学习为代表性技术的决策智能在游戏领域取得了一系列令人瞩目的成就，战胜人类玩家的新闻屡屡进入人们的视野，比如棋类游戏的 AlphaGo、AlphaZero 和 MuZero，电子竞技类游戏中的 OpenAI Five 和 AlphaStar、赛车游戏中的 GT Sophy 等。游戏领域直观地展示了这种技术赋予 AI 的强大智能。 那么何谓决策智能呢？在人工智能时代，作为一门新的学科，决策智能综合利用社会科学、决策理论和管理科学等多学科的理论来增强数据科学，进而形成智能决策。随着强化学习等 AI
经济新常态下，精细化运营成为企业增长的关键动力，对决策质量提出了更高要求。同时，复杂多变的商业环境使决策约束条件不断增多，并对决策敏捷性提出了更高要求。因此，依靠业务规则和专家经验的传统业务决策愈发难以满足企业的需求，企业需要对决策方式进行升级。
Designing explainable artificial intelligence with active inference: A framework for transparent introspection and decision-making https://arxiv.org/abs/2306.04025
人工智能（AI）的发展带来了巨大的变革，但也引发了一系列的伦理和社会问题。在人工智能应用的过程中，我们需要思考如何确保其责任、公平性和可解释性，以保障社会的发展和稳定。本文将深入探讨这些问题，并提出解决方案。
事件响应是企业网络安全团队的重要工作内容之一。安全设备每天会产生海量告警，安全分析人员需要找出高危告警，并对这些告警进行分析和追踪溯源，做出合适的处置操作。事件响应的复杂性和专业性导致了低时效性。在日益复杂的网络环境中，分析人员决策结果的合理性也往往存疑。因此根据当前网络环境做出快速的、合理的决策是每个安全公司需要思考的问题。本文以自动驾驶领域的决策方法做类比，介绍在网络安全领域做出智能决策的大体路线、条件约束和研究问题。
👆点击“博文视点Broadview”，获取更多书讯 📷 认知的高度决定了创造价值的高度。 企业在从创办、发展、竞争、成功到衰亡的全生命周期中，会面临复杂多样的决策场景。 然而，时代演变产生的海量、分散、实时的信息，仅靠人类个体是难以高效、准确地感知、认知和决策的。 因此，企业需要通过大数据与人工智能技术，提升对业务的智能分析与决策能力，以此提升在快速、复杂的博弈场景中的竞争力。 那么如何运用人工智能技术增强企业的认知智能呢？ 在企业营销服务、设备生产运维的场景中，知识图谱与认知智能技术可以通过数据知识聚合、
总第506篇 2022年 第023篇 在深度学习时代，算力的需求和消耗日益增长，如何降低算力成本，提高算力效率，逐渐成为一个重要的新课题。智能算力旨在对流量算力进行精细化和个性化分配，从而实现系统算力约束下的业务收益最大化。 本文主要介绍了美团外卖广告智能算力从线性规划算法到进化算法的技术演进过程，给出了一种基于进化算法的多动作算力分配方案，希望能给大家带来一些帮助或者启发。 1 业务背景 2 整体思路 2.1 算力分配问题形式化描述 2.2 挑战分析 3 方案设计 3.1 全链路最优算力决策 3.2 系
机器之心报道 编辑：小舟、力元 当提供更多数据时，人们不会做出更好的决定，那么为什么假设 AI 会呢？ 随着人工智能技术的兴起，AI 中存在的问题也被逐步暴露出来。AI 做出的决策与人类最佳决策仍然存在差异，并且往往包含一些偏见。那么问题出在哪里呢？近日在一篇文章中，作者 Marianne Bellotti 阐明了相关原因，并提出了自己对 AI 设计原则的看法。我们来看一下文章的具体内容。 越来越多的数据 据专家指出，数据科学家花费大约 80％的时间来清洗数据，实现由人工智能驱动的集中式决策的关键是打破各
【新智元导读】中国外交部门已经在利用AI作为外交活动中的辅助工具，AI可以帮助决策者在特定或紧急情况下快速、准确地分析形势，并给出推荐的决策建议。但一个最基本的原则是，AI只是起到辅助作用，任何最终的决定都必须由人类做出。
机器之心报道 机器之心编辑部 5 月 24 日，在机器之心举办的「决策智能产业应用」在线圆桌论坛上，腾讯交通平台部总经理、腾讯自动驾驶总经理苏奎峰发表了主题演讲《实时孪生与智能决策》。 机器之心对苏奎峰的演讲内容进行了不改变原意的整理。感兴趣的小伙伴可以点击阅读原文查看回顾视频。 今天和大家分享的题目是《实时孪生与智能决策》。本次分享内容主要分三个部分： 第一部分为实时孪生整体架构。什么叫实时孪生，我们如何理解实时孪生和数字孪生，这两者有哪些本质上的区别，在下面的分享中，我都会进行简单解释。 第二部分为数据
20世纪80年代末90年代初， 决策支持系统开始与专家系统（Expert System, ES）相结合，形成智能决策支持系统（ Intelligent Decision Support System, IDSS）。智能决策支持系统充分发挥了专家系统以知识推理形式解决定性分析问题的特点，又发挥了决策支持系统以模型计算为核心的解决定量分析问题的特点，充分做到了定性分析和定量分析的有机结合，使得解决问题的能力和范围得到了一个大的发展。智能决策支持系统是决策支持系统发展的一个新阶段。20世纪90年代中期出现了数据仓库（Data Warehouse, DW）、联机分析处理（On-Line Analysis Processing, OLAP）和数据挖掘（Data Mining, DM）新技术，DW+OLAP+DM逐渐形成新决策支持系统的概念，为此，将智能决策支持系统称为传统决策支持系统。新决策支持系统的特点是从数据中获取辅助决策信息和知识，完全不同于传统决策支持系统用模型和知识辅助决策。传统决策支持系统和新决策支持系统是两种不同的辅助决策方式，两者不能相互代替，更应该是互相结合。 把数据仓库、联机分析处理、数据挖掘、模型库、数据库、知识库结合起来形成的决策支持系统，即将传统决策支持系统和新决策支持系统结合起来的决策支持系统是更高级形式的决策支持系统，成为综合决策支持系统（Synthetic Decision Support System, SDSS）。综合决策支持系统发挥了传统决策支持系统和新决策支持系统的辅助决策优势，实现更有效的辅助决策。综合决策支持系统是今后的发展方向。
AI系统的决策过程往往是一个复杂的“黑箱”过程，即使是设计这些系统的工程师也很难完全理解其中的逻辑。这种不透明性导致了两个问题：一是人们对AI的决策缺乏信任，担心其可能带来的潜在风险；二是AI系统本身可能存在的伦理和偏见问题。
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随着科技的迅速发展，智能决策支持系统在农业领域的应用成为提高农业生产效益和可持续发展的重要手段。
本文作者：艾米·霍德勒（Amy Hodler）是图数据库公司Neo4j的数据分析和AI项目主管，也是《Graph Algorithms: Practical Examples in Apache Spark & Neo4j》的合著者。
作者：张乾 【新智元导读】近日，智能决策公司启元世界在ACM挑战赛期间亮相，并举办了基于《星际争霸II》的AI人机协作挑战赛。挑战中，AI能与人相互协作、理解、感知，胜率达到48.8%。启元世界是由前
封面由 ARKie 智能生成，小编御用 AI 设计师。 商业智能 BI ，Business Intelligence 此概念最早于 1996 年由加特纳集团（ Gartner Group ）提出，加特纳集团将商业智能定义为： 商业智能描述了一系列的概念和方法，通过应用基于事实的支持系统来辅助商业决策的制定。 是一类由数据仓库、查询报表、数据分析、数据挖掘、数据备份和恢复等部分组成的、以帮助企业决策为目的技术及其应用。 商业智能技术提供使企业迅速分析数据的技术和方法，包括收集、管理和分析数据，将这些数据
机器之心报道 机器之心编辑部 论文虽然有些难懂，但或许是一个新的研究方向。 强化学习和决策多学科会议（Multi-Disciplinary Conference on Reinforcement Learning and Decision Making, RLDM）的重要前提是，随着时间的推移，多个学科对目标导向的决策有着共同的兴趣。 近日，阿尔伯塔大学计算机科学系教授、强化学习先驱 Richard S. Sutton 在其最新论文《The Quest for a Common Model of the I
AI研究与应用不断取得突破性进展，然而高性能的复杂算法、模型及系统普遍缺乏决策逻辑的透明度和结果的可解释性，导致在涉及需要做出关键决策判断的国防、金融、医疗、法律、网安等领域中，或要求决策合规的应用中，AI技术及系统难以大范围应用。XAI技术主要研究如何使得AI系统的行为对人类更透明、更易懂、更可信。
自动驾驶的“大脑”——决策规划篇 中国人工智能系列白皮书-智能驾驶2017 ▌决策规划技术概述 ---- 智能汽车 ( Intelligent Vehicles) 是智能交通系统(Intelligent Transportation Systems) 的重要组成部分。智能汽车根据传感器输入的各种参数等生成期望的路径，并将相应的控制量提供给后续的控制器。所以决策规划是一项重要的研究内容，决定了车辆在行驶过程中车辆能否顺畅、准确得完成各种驾驶行为。 决策规划是自动驾驶的关键部分之一，它首先融合多传感信
近年来，随着信息技术的迅速发展和金融行业竞争的日益激烈，商业银行对数据建设和智能决策竞争能力的需求越来越迫切。通过运用大数据和人工智能等前沿技术，从海量数据中挖掘出有价值的信息，为银行业务决策提供更准确、更合理的依据，这是商业银行普遍面临的问题。上 “BI” 成为了每个商业银行的必选项。
2017年，国务院印发《“十三五”现代综合交通运输体系发展规划》，明确提出示范推广车路协同技术，应用智能车载设备，建设智能路侧设施。2018年，工信部发布《车联网（智能网联汽车）产业发展行动计划》，提出力争到2020年，车联网用户渗透率达到30%以上的目标。从政策层面看，国家高度重视自动驾驶和车路协同发展，并确定了按照车路协同的技术路径积极推动自动驾驶的发展。
2018 是人工智能落地之年，在 AI 应用方面，目前中国已呈现出爆发的趋势，主要集中在安防、金融、医疗、教育、零售、机器人以及智能驾驶等领域。
什么是数字化转型的本质？阿里研究院安筱鹏博士提出十个关键词勾勒出数字化转型的本质：1、不确定性2、复杂系统3、竞争的本质4、转型的逻辑起点5、工具革命6、决策革命7、数据的自动流动8、软件的本质9、技术架构的大迁移时代10、体系重构。
在座的各位都是清华经管学院的校友，非常高兴在清华108年校庆期间，和各位清华校友交流数字化转型这个话题。
【专栏：研究思路】我们认为，人工智能进入了新的拐点。在一个后深度学习时代，不同的学者对未来智能发展道路的理解逐渐清晰，当然也逐渐开始分化，由此导致了开展布局完全不同的研究工作。智源社区将系统分析全球范围内知名学者对未来研究布局的「研究思路」，以帮助大家思考人工智能的未来。
机器之心报道 作者：蛋酱 过去数年，随着神经网络、基于强化学习的自我博弈、多智能体学习和模仿学习等通用机器学习理论的突破，AI 智能体的决策能力实现了飞跃式发展。 可以看到，不管是谷歌、微软、IBM 等全球科技巨头，还是国内一众 AI 龙头企业，在学术研究和产业落地上，它们的关注焦点都在从智能感知向智能决策过渡。「决策 AI」成了领域内的必争之地。 今年 5 月，谷歌旗下的机构 DeepMind 发布 Gato，这款全新的 AI 智能体能够在「广泛的环境中」完成 604 项不同的任务。Gato 的诞生，再
机器之心报道 机器之心编辑部 生物智能的产生，一直以来被定义为「奇迹」和「谜团」。 从宇宙的一片尘埃开始，人类的演化花费了数十亿年的时间。很难想象，你我均起源于出现在地球上的单细胞生物。 时至今日，人类凭借自身的智慧，创造了地球上最繁荣的文明。同时，这一演化仍在继续，远没有走到尽头。 但演化的方向已经悄然改变：下一代文明的方向，将由人类亲手创造的「智能体」来探索。 由此引出一个问题：人类智能与人工智能，谁的上限将会更高？ 过去数十年，研究者夙兴夜寐，将无数人类智慧灌注其中，不断将「人工智能」的能力上限抬高。
机器之心发布 机器之心编辑部 不久之前，在机器之心举办的「决策智能产业应用」在线圆桌论坛上，伦敦大学学院计算机系教授汪军发表了主题演讲《决策大模型》。 机器之心对汪军教授的演讲内容进行了不改变原意的整理。感兴趣的小伙伴可以点击阅读原文查看回顾视频。 谢谢机器之心的邀请，我今天分享的题目是《决策大模型》。首先我将要介绍我们在决策智能领域做的一些研究，同时我认为大模型很重要，它代表了其在现在技术上的一个思路，不管从技术突破层面，还是实际应用层面，大模型可能给大家带来不一样的东西，同时大模型也有不足之处，学术界
来源：机器之心本文约5200字，建议阅读10+分钟论文虽然有些难懂，但或许是一个新的研究方向。 强化学习和决策多学科会议（Multi-Disciplinary Conference on Reinforcement Learning and Decision Making, RLDM）的重要前提是，随着时间的推移，多个学科对目标导向的决策有着共同的兴趣。 近日，阿尔伯塔大学计算机科学系教授、强化学习先驱 Richard S. Sutton 在其最新论文《The Quest for a Common Mode
随着数字经济发展，各行业数字化转型的深入和万物互联的发展趋势下，“数据即资产”成为企业共识，数据价值挖掘成为企业关注的重点。与此同时，随着企业对决策与分析时效性要求的日益提升，能够传递实时、可用信息的“热数据”价值逐步凸显。
曹建峰 腾讯研究院研究员 今天，基于算法的自主决策系统日益被广泛应用在教育、就业、信用、贷款、保险、广告、医疗、治安、刑事司法程序等诸多领域，认为算法可以为人类社会中的各种事务和决策工作带来完全的客观性。然而，这很可能只是一种一厢情愿。无论如何，算法的设计者们是否可以不偏不倚地将既有的法律或者道德规则原封不动地编写进程序，是值得怀疑的。规则代码化带来的不透明、不准确、不公平、难以审查等问题，需要认真思考和研究。 一、人工智能决策日益流行 人们的网络存在，或者说数字存在（digital e
大数据文摘授权转载自AI科技评论 作者 | 黄楠 编辑 | 陈彩娴 过去短短不到一年里，ChatGPT、GPT-4 的相继面世，不断刷新人们对 AI 的认知。 新技术带来变革，也引发了外界对 AI 是否会取代人的讨论，OpenAI 首席执行官 Sam Altman 也公开表示，对人工智能技术的强大能力有些担忧。 近日，伦敦大学学院（UCL）计算机系教授汪军在接受 AI 科技评论采访时坦言，虽然 ChatGPT 的语言能力、对话能力很强，但其并无法进行系统性决策，例如机器控制、群体协作、动态调度等，而这些是
Hello folks，我是 Luga，今天我们来聊一下人工智能（AI）生态领域相关的技术 - AI Agents（AI 代理） 。
AI 需要多智能体的相互作用来引发意识。 作者 | 黄楠 编辑 | 陈彩娴 过去短短不到一年里，ChatGPT、GPT-4 的相继面世，不断刷新人们对 AI 的认知。 新技术带来变革，也引发了外界对 AI 是否会取代人的讨论，OpenAI 首席执行官 Sam Altman 也公开表示，对人工智能技术的强大能力有些担忧。 近日，伦敦大学学院（UCL）计算机系教授汪军在接受 AI 科技评论采访时坦言，虽然 ChatGPT 的语言能力、对话能力很强，但其并无法进行系统性决策，例如机器控制、群体协作、动态调度等，而
尽管人工智能（Artificial Intelligence）给企业带来了新的竞争优势并改变了整个行业，但你可能会惊讶于目前只有不到10%的公司在使用这类技术。
商业智能（简称BI）像雨后的蘑菇一样蓬勃发展。商业智能始于决策支持系统，随着早期计算机的普及，已经有了长足的发展。后来，IBM提出了“数据仓库”的概念。同时，硬件的扩展，软件的更新以及数据库在企业中的广泛应用使商业智能真正兴起。
在企业的信息系统中，数据随着时间逐步积累，包括订单、库存、交易账户、客户和供应商等等，还包括来自企业所在行业和竞争对手的数据。
数据是构建人工智能系统必需的关键基础设施。数据在很大程度上决定了AI系统的性能、公平性、稳健性、安全性和可扩展性。
这期间，在企业客户却也始终存在一种怀疑态度：AI系统做出的产品部署是否真的值得被信赖呢？
机器之心报道 机器之心编辑部 过去数年，以强化学习为代表的决策智能技术战胜人类玩家的新闻屡屡进入人们的视野，直观地展示了这种技术赋予 AI 的强大智能。同时，业界也开始思考，该技术能否像之前的机器学习、深度学习一样，应用到更加广泛的行业领域？ 在 2022 北京智源大会「强化学习与决策智能专题论坛」上，第四范式联合创始人、首席研究科学家陈雨强发表了主题为「智能决策技术在企业智能化转型中的实践应用」的演讲。他从决策的本质出发，介绍了强化学习通过环境学习发挥产业应用的价值，并介绍这两项技术在产业界的应用实践。
市场研究与咨询顾问公司Gartner预测，2018年全球和人工智能(AI)相关的商业价值总计将达1.2万亿美元，较2017年增加70%。到了2022年，人工智能相关商业价值估计将达到3.9万亿美元。
当代人工智能技术在给人类带来多方面福利的同时，面临黑箱、鲁棒性和可解释性等问题，发展值得信赖的可解释人工智能已成为人工智能领域的核心关切。论文在论证可解释人工智能为什么重要的基础上，对可解释人工智能的内涵进行界定，进而提出发展可解释人工智能需遵循的一些原则，它们也可看作可解释人工智能需达致的目标和要求。论文最后提出了两点关于实现可解释人工智能途径的构想。
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