第1章　决策树与人工智能

1.1　决策与智能

什么是决策？我们认为，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；管理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。

在心理学中，决策（decision-making）是一种认知过程，经过这个过程之后，个人可以在各种选择方案中，根据个人信念或是综合各项因素的推理，决定要采取的行动，或是决定个人要向外表达的意见。每个决策过程都会以产生最终决定、选取最终路径为目标。决策者做决定之前，往往面临不同的方案和选择，以及其决策后果在某种程度上的不确定性；决策者需要收集影响决策的各种因素、前提和相互制约的条件；决策者需要对各种选择的利弊、风险做出权衡，以期达到最优的决策结果。不同的学科对人类决策行为有不同的解释。从心理学角度看，个人的决策依赖于个人的需求、喜好和感观。从人的认知行为学角度看，决策过程被视为与周遭整体环境的互动结果。

决策论是一个交叉学科，与数学、统计学、经济学、哲学、管理学和心理学相关。它主要研究实际决策者如何进行决策，以及如何达到最优决策。决策论和博弈论关系密切，二者的区别是，决策论研究个人的行为选择，而博弈论主要关注多个决策者之间选择的相互关系。这一领域的实证研究大多采用统计或计量经济学的方法。

智能（intelligence）是指生物一般性的精神能力。这种能力包括以下几点：逻辑、理解、自我意识、学习、情感知识、推理、规划、创造力、批判性思维和解决问题的方法。更笼统地说，它可以被描述为感知或推断信息的能力，并将其作为知识加以保留，以便在其他环境或背景下应用于适应性行为。它反映了我们理解周围环境的一种更广泛、更深刻的能力——“抓住”或“理解”事物，或者“弄清”该做什么。最常被研究的是人类智能，但在非人类的动物和植物中也观察到了智能，尽管人们对于这些生命形式中是否表现出智能还存在争议，但这不影响人工智能的定义，在这里，我们统称计算机或其他机器的智能为人工智能。群体智能（Swarm Intelligence，SI）［14-15］是分散的、自组织的自然或人工系统的集体行为。SI系统通常由一群简单的生物智能体或人工智能体组成，它们相互作用，并与环境相互作用。其灵感通常来自自然界，特别是生物系统，包括蚁群、蜂群、鸟群、细菌、鱼群和微生物智能等。这些智能体遵循非常简单的规则，虽然没有集中的控制结构来规定单个智能体的行为方式，但这些智能体之间的局部互动，以及在一定程度上的随机互动，导致了单个智能体不知道的“智能”行为的出现。这一表述是由Gerardo Beni和Jing Wang于1989年在细胞机器人系统的背景下提出的［8］。

决策智能（Decision Intelligence，DI）［13］［16］是一种新学术理论，它涉及选择的方方面面。决策智能科学将数据科学、社会科学、管理科学融为一体，帮助大家用数据改善生活、优化企业、改变世界。随着AI时代的来临，决策智能变得越发重要。决策智能的目标就是将信息转化为更好的行动，不论规模如何都能处理。2020年9月，首届智能决策论坛举行。智能决策是国家新一代人工智能的重要发展方向，也是实现国家创新发展战略的重要基石。决策智能基于对不确定环境的探索，需要根据所获取的环境信息和自身的状态来进行自主决策，并使得由环境反馈的收益最大化。这一由反馈形成的系统闭环，将使人工智能拥有更完整的表现形式。因此，决策智能带有强烈的“行为主义”流派色彩，而同时又能吸收当前符号主义和联结主义的精华，不但是三大主义融合的一个入口，也可能是通向通用人工智能的途径之一。