决策引擎简介-人工智能的应用

决策引擎简介-人工智能的应用

随着技术的进步，尤其是人工智能（AI）的发展，越来越多的决策引擎开始被ai赋能。本文将探讨人工智能如何融入决策引擎，并分析其带来的深远影响。

人工智能简介

要理解人工智能为什么很适合融入决策引擎，又为什么能够大大增强其功能，我们要从人工智能的本质说起。
大多数人工智能模型，都依赖于机器学习而构建。

机器学习

机器学习又可细分为深度学习、强化学习等类别，又有监督、无监督等方式。无论是哪种算法，都遵循以下基本流程：

1. 模型构建：选择并搭建一个模型，并设定初始参数。常见的模型有神经网络、交叉树等，取决于具体任务，应该选择合适的模型。例如图像识别适合用卷积神经网络，文字理解可以用循环神经网络等。
2. 运行：将训练用的数据作为输入，得到相应的结果。由于初始参数的设置不可能是完美的，得到的结果也几乎必然错误百出。但是韩愈说过“人非生而知之者，孰能无惑”，人要在错误中成长，人工智能更是如此。
3. 反馈：根据运行的结果，使用优化器算法，略微调整参数。

重复这一过程，算法会“发现”训练数据中的规律，并优化参数直到结果准确率达到预期。这样，我们就可以说模型“学会”了这个任务

优劣

AI模型相比传统硬编码，有以下优势：

1. 能够处理复杂任务
2. 能够处理过程或结果不明确的任务
3. 切换任务时无需重新编写算法

可以发现，1、2两点都极大地弥补了传统决策引擎的灵活性劣势，而3点又和决策引擎的优势相和。当然，人工智能也有一些劣势：

1. 占用资源多、速度慢
2. 需要大量已有数据进行训练

这就需要决策引擎优化算法以提高效率，用户也需要收集足量的数据以保证训练的效果。

人工智能×决策引擎

将AI技术引入决策引擎，能够为其带来巨大的变化。

决策流程优化