文/楊曉鋒
智能決策支持系統(tǒng)作為人工智能的一個(gè)重要研究領(lǐng)域,允許決策者和信息經(jīng)營(yíng)者、資源配置者和管理者、策略規(guī)劃者和裝備控制者改進(jìn)他們的工作效率,已經(jīng)成為學(xué)術(shù)界關(guān)注的焦點(diǎn),其發(fā)展前景備受世人矚目。
人工智能是計(jì)算機(jī)科學(xué)的一個(gè)分支,它企圖了解智能的實(shí)質(zhì),并生產(chǎn)出一種新的能以人類智能相似的方式做出反應(yīng)的智能機(jī)器,該領(lǐng)域的研究包括機(jī)器人、語(yǔ)言識(shí)別、圖像識(shí)別、自然語(yǔ)言處理和專家系統(tǒng)等。人工智能從誕生以來(lái),理論和技術(shù)日益成熟,應(yīng)用領(lǐng)域也不斷擴(kuò)大,人工智能可以對(duì)人的意識(shí)、思維的信息過(guò)程的模擬。人工智能不是人的智能,但能像人那樣思考、也可能超過(guò)人的智能。
政府決策支持系統(tǒng)作為人工智能的一個(gè)重要研究領(lǐng)域,是輔助政府決策者通過(guò)數(shù)據(jù)、模型和知識(shí),以人機(jī)交互方式進(jìn)行半結(jié)構(gòu)化或非結(jié)構(gòu)化決策的計(jì)算機(jī)應(yīng)用系統(tǒng)。它是管理信息系統(tǒng)(MIS)向更高一級(jí)發(fā)展而產(chǎn)生的先進(jìn)信息管理系統(tǒng)。它為政府決策者提供分析問(wèn)題、建立模型、模擬決策過(guò)程和方案的環(huán)境,調(diào)用各種信息資源和分析工具,幫助政府決策者提高決策水平和質(zhì)量。隨著科學(xué)技術(shù)的進(jìn)步以及人工智能技術(shù)的日趨成熟,決策支持系統(tǒng)智能化已經(jīng)成為業(yè)界研究與實(shí)現(xiàn)的目標(biāo),盡管目前為止已有一些先進(jìn)的智能決策支持系統(tǒng)在商業(yè)、工業(yè)、政府和國(guó)防等部門獲得成功應(yīng)用,但是,這一系統(tǒng)遠(yuǎn)未完善,仍處于發(fā)展階段,可以預(yù)見(jiàn)的是在未來(lái)的研究過(guò)程中,人工智能政府決策支持系統(tǒng)必將對(duì)社會(huì)和組織產(chǎn)生更加重大的影響。
基于人工智能的智能決策支持系統(tǒng)屬于一個(gè)新興的交叉學(xué)科領(lǐng)域,是運(yùn)籌學(xué)、管理科學(xué)和計(jì)算機(jī)科學(xué)結(jié)合的產(chǎn)物,在我國(guó)許多應(yīng)用領(lǐng)域有了初步的運(yùn)用,例如稅務(wù)稽查、漁業(yè)專家系統(tǒng)、 中國(guó)工商銀行風(fēng)險(xiǎn)投資決策、為電信部門進(jìn)行VIP 分析等等。在國(guó)外基于人工智能的智能決策支持系統(tǒng)也有著非常深入的研究與廣泛的應(yīng)用,如Holsaple 、Hill 等人采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、遺傳算法等實(shí)現(xiàn)了綜合(holistic) 決策支持系統(tǒng),系統(tǒng)在某種程度上體現(xiàn)了人類思維和決策過(guò)程的性質(zhì);在應(yīng)用方面有Web 和Agent 的協(xié)同決策支持系統(tǒng)。
政府決策支持系統(tǒng)強(qiáng)調(diào)決策過(guò)程的交互性,對(duì)人機(jī)對(duì)話系統(tǒng)有較高的要求,長(zhǎng)期以來(lái),人們對(duì)數(shù)據(jù)、信息和知識(shí)的認(rèn)識(shí)僅限于數(shù)據(jù)--信息--知識(shí)的單鏈條關(guān)系,實(shí)際上,從數(shù)據(jù)中獲得信息,再?gòu)男畔⒅蝎@得知識(shí),僅僅是決策過(guò)程的開(kāi)始,對(duì)數(shù)據(jù)、信息和知識(shí)的關(guān)系的研究表明,對(duì)其他關(guān)系的研究對(duì)提高決策質(zhì)量也具有重要意義。在如何從數(shù)據(jù)中提取信息、信息如何呈現(xiàn)給決策者等問(wèn)題中,知識(shí)發(fā)揮著重要作用,對(duì)這些問(wèn)題的研究產(chǎn)生了數(shù)據(jù)--知識(shí)--信息--數(shù)據(jù)的循環(huán)或網(wǎng)狀關(guān)系等。
政府決策環(huán)境的復(fù)雜性常常會(huì)超出人的求解能力,促使研究者拋開(kāi)傳統(tǒng)的模型求解方法,轉(zhuǎn)而尋求新的技術(shù)。同時(shí)技術(shù)的不斷進(jìn)步,尤其是IT 的進(jìn)步,也在為研究提供更為有力的手段和工具。目前隨著計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展,決策環(huán)境出現(xiàn)了新的特點(diǎn):分析、決策中使用的數(shù)據(jù)不再集中于一個(gè)物理位置,而是分散到不同的地區(qū)、部門;運(yùn)行在Internet/Intranet 環(huán)境里的分析、決策模型及知識(shí)處理方法也從集中式處理發(fā)展為在網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下的分布、或分布再加上并行的處理方式。
基于人工智能的決策支持系統(tǒng)核心是知識(shí)和知識(shí)處理決策中用到的知識(shí)總是和特定應(yīng)用領(lǐng)域相關(guān),不同的領(lǐng)域?qū)χR(shí)的表示和處理具有不同的特點(diǎn),不同智能決策方法有其特點(diǎn)和適用范圍,方法的綜合成為提高系統(tǒng)決策能力的重要途徑。同時(shí),決策信息來(lái)源的多樣性對(duì)信息融合也提出了新的要求。如何綜合來(lái)自不同方面的信息為一個(gè)決策目標(biāo)服務(wù)是決策中的常見(jiàn)問(wèn)題,經(jīng)歷了從簡(jiǎn)單疊加到優(yōu)化的線性組合的過(guò)程,采用邏輯、線性優(yōu)化、決策樹(shù)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等可以實(shí)現(xiàn)不同層次的信息融合,目前采用證據(jù)理論、貝葉斯網(wǎng)絡(luò)等不確定性推理技術(shù)進(jìn)行信息融合也取得了一些成果。這一領(lǐng)域的更高目標(biāo)是要尋找更為一般的知識(shí)表示和推理算法。
目前,決策支持系統(tǒng)的研究大多集中在決策問(wèn)題的求解過(guò)程方面,而決策行為總是與決策過(guò)程和決策環(huán)境的各個(gè)方面相聯(lián)系。在決策過(guò)程中引入時(shí)間、空間等多維準(zhǔn)則,可以突破時(shí)空限制,優(yōu)化和改進(jìn)決策過(guò)程,提高支持決策效果。時(shí)間是決策的內(nèi)部維,決策者在決策過(guò)程中能夠感知自身的存在,并與決策問(wèn)題的時(shí)間要求相聯(lián)系,如在決策的實(shí)時(shí)性要求較高的場(chǎng)合,時(shí)間可能就是最重要的決定因素;空間維則用來(lái)觀察外部世界,與決策環(huán)境的空間因素相聯(lián)系,一般用來(lái)描述對(duì)決策具有重大影響的因素,如不同意見(jiàn)及其帶來(lái)的額外信息等。很多決策過(guò)程已經(jīng)對(duì)時(shí)間和空間因素提出相當(dāng)高的要求,這些因素反過(guò)來(lái)又對(duì)決策支持系統(tǒng)的理論和方法提出了新的挑戰(zhàn)。
傳統(tǒng)政府基于人工的公共事務(wù)決策,由于收集信息有限,決策效果難以精確化,因此往往存在很大程度上的決策質(zhì)量不高與不確定性的問(wèn)題。決策質(zhì)量的提升成為傳統(tǒng)政府改進(jìn)的最重要的領(lǐng)域。而人工智能可以全面提升更有效的決策信息支持,并根據(jù)需要自動(dòng)生成相應(yīng)的決策方案,供決策者選擇,從而極大提升政府的決策質(zhì)量。