「意思決定の解放：AIが理論的な枠組みと技術の進歩をつなぐ」

「美とファッションの世界を照らす：AIの進化と理論的枠組みが生み出す意思決定の自由」

データサイエンスとAIが意思決定を助ける方法の簡単な概要

私たちの生活は継続的な決定と選択で成り立っています。私たちの決定の結果は経済的、社会的影響が大きいため、決定の研究は最初から高い学際性を持っていました。数学、社会学、心理学、経済学、政治学、コンピュータ科学の科学者たちは、1950年代からより良い決定をするための研究に積極的に取り組んできました。これらの分野での多くの成果の中でも、最もよく知られているのは期待効用、見込み効用、ゲーム理論です。これらの理論は数学モデルに基づいていますが、現実のシナリオの経験的なテストにはしばしば課題があります。

計算能力の著しい向上とクラウドテクノロジーの発展により、意思決定支援システム（DSS）は意思決定理論と並行して進化し、特にビジネスや組織の文脈で人間が意思決定するのを支援しています。典型的なDSSには、大量の情報を収集して保存するためのスケーラブルな知識データベース、予測と予測のための統計的および分析的アルゴリズム、および人間の意思決定者が意思決定プロセスを視覚化し、対話するためのユーザーインターフェース（グラフやダッシュボードを含む）が含まれます。

しかし、ほとんどの人間の決定は、試行錯誤の積み重ねによって生まれています。この反復的なアプローチは、新しい環境の未知の要素を扱うのに特に効果的です。新しい情報の探索とエラーの評価によって意思決定を洗練させるために必要です。特筆すべきは、深層強化学習が人間の意思決定の試行錯誤の性質を模倣し、特定のゲームで人間プレーヤーを超えることです。

強化学習（RL）は、最初から存在していた機械学習の分野の1つでした。その大きな飛躍は、深層ニューラルネットワークがモデルに適用された後に起こりました。深層RLは、AIと深層学習が意思決定の分野を革新する例の1つです。私たちは今、AIが意思決定のあらゆる分野を結びつけ、意思決定の基盤を提供する時代にいます。…

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