预测、判断和复杂性：决策和人工智能理论-研究论文

【文件属性】：
文件名称：预测、判断和复杂性：决策和人工智能理论-研究论文
文件大小：582KB
文件格式：PDF
更新时间：2021-06-09 16:14:07
论文研究 我们将人工智能 (AI) 领域的最新发展解释为预测技术的改进。 在本文中，我们探讨了改进预测在决策中的后果。 为此，我们在不确定性下调整现有的决策模型，以解释确定收益的过程。 我们将这个确定收益的过程称为“判断”。 有一个风险行为，其收益取决于状态，以及在每个状态下具有相同收益的安全行为。 判断是昂贵的； 对于每个潜在状态，都需要考虑可能的回报。 只要判断不是太难，预测和判断是相辅相成的。 我们表明，在具有大量潜在状态的复杂环境中，预测改进对判断重要性的影响在很大程度上取决于预测改进是否能够实现自动化决策。 我们讨论了在面对自动化、合同和公司边界的复杂性时改进预测的影响。