5、量子时代的数据决策与机器思维探索

量子时代的数据决策与机器思维探索

1. 数据驱动决策的现状与挑战

在当今时代，人类大脑被海量信息所淹没，同时面临着基于数据做出负责任决策的巨大压力。数据驱动决策已经成为现实，并且规模庞大。市面上有数千个数据驱动支持应用程序，还有许多在线课程教授如何进行数据驱动决策以及如何使用商业工具收集和可视化数据。众多咨询公司也乐于帮助企业转型为数据驱动决策的组织。

然而，大型组织的领导者在决策时，往往采用线性分析和决策方式。这种方式依赖于执行摘要和仪表盘，决策支持材料经过多层级处理和修订，最终呈现给高管的是可在规定时间内吸收的信息。这种线性决策过程与牛顿式科学方法一致，但在处理复杂系统时存在缺陷。

人类处理复杂性的能力有限，邓巴数表明，人类大脑只能与有限数量的人建立有效的社会关系，平均约为150人。在管理大型组织时，如果超过这个规模，就容易陷入基于启发式和刻板印象的管理方式，人们会失去个性，被简单归类。这种决策方式在大数据时代已经过时，但由于人类生理上难以处理大量数据并进行非线性处理，这种方式仍然普遍存在。

2. 决策方式的演变

集中式的线性决策方式风险越来越大，因为社会和组织过于复杂和相互关联，线性方式难以解决问题。人类社会的复杂性不断增加，但人类分析和管理社会制度的能力并未相应提升，因此需要量子处理和数字授权的帮助。

人类身体是高效的决策机器，例如手指被纸割破时，身体会在细胞层面感知伤口并启动免疫系统，这是分散式边缘决策的例子。未来组织内的决策将更倾向于这种分散式、快速的边缘决策，以产生更大影响并提供更有针对性和多样化的解决方案。

3. 数字授权的量子解决方案

分散式决策看似简单，