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人工智能改写管理决策
2019-01-22
作者:鲍勇剑
受人工智能发展的影响,管理决策思维正从“有限理性”和“满意即可”过渡到“极限理性”和“最优选择”。
关键字:人工智能,管理决策

作为管理的核心活动,决策正在被人工智能改变,它首先体现在金融机构的决策模式中。对于银行信用卡业务,好信用不等于好客户。优质客户是那些愿意借钱,习惯分期还款,能够分期还款的消费者。过去,为分辨优质客户,决策模型最高能容纳二百维(变量)的数据分析。现在,人工智能企业“第四范式”把信用卡账单分期模型提升至“五千万维”,使账单分期推荐短信的响应率提升了68%,卡中心的账单分期手续费提升61%。这种跨越式的赋能已经不只是改变决策精准度,而是触发人们重新思考管理决策的基本原则和方法。

“有限理性”和“满意即可”是管理决策两个基本原则。而人工智能的决策模式正改造它们的前提条件,并向着“极限理性”和“最优化决策”的方向演变。

最早出现在他1947年的《管理行为》(Administrative Behavior)一书中,司马贺(Herbert Simon)认为,与外部环境隐含的规律相比,人的认知能力有限。这种有限性表现在计算能力、获取信息成本和思维模式这三个方面。因此,实际决策中,理性的人更习惯于使用启发性的经验规则(heuristics)指导令人满意的选择。这就是“有限理性”(bounded rationality)的规律和“满意即可”(satisficing)的方法。司马贺的研究影响至少两代经济学家(行为经济学和制度经济学)。后来的两位诺奖经济学家, 威廉姆森 (Oliver Williamson) 和泰勒(Richard Thaler), 也分别继承司马贺的“有限理性”和“满意即可”的概念,建立自己的行为经济学和制度经济学的理论框架。

随着人工智能最新的发展,有限理性的决策前提越来越无法维持。首先,人脑发明和创造出来的人工智能可以裂变超越人的认知水平。对人脑而言的有限性,人工智能可以轻易突破。其次,机器之间的数据交流和分析本质上不同于人脑思维。它让基于人脑思维特征总结出的“有限理性”成为一个不相关的概念。再次,人工智能中的“迁移学习”极大地消除了人的认知学习过程中“隐性知识”的地位和角色。它使得人类决策中专家判断的“隐性知识”优势逐步消失。随着算法、大数据、计算机基础设施和对行业需求理解的深入,替代“有限理性”和“满意即可”的新概念解释必将出现。它们的具体特征还在变化发展中。但基本上会朝着“极限理性”和“最优选择”的方向发展。

人工智能在某些方面超越自然人的认知水平,这已经是现实。以银行信用卡业务分析为例,从二百维的分析模型到五千万维,这已经不是自然人可以处理和理解的阶段。更重要的是,人工智能支持下的模型可以扩容到亿万维,只要分析任务需要。对于银行信用卡管理者而言,他们可以要求模型追求最优化目标。同时,相对于人工智能支持下的模型分析能力,银行经理提出的任务要求难度永远低于系统可以扩容的能力。从这个能力和任务比较的角度看,对于银行经理,他们可以采用“极限理性”和“最优选择”思维。与过去的决策思维定势相比,这种新思维更符合环境现实,更能提升决策的有效性。

人工智能的专家戴文渊用BRAIN概括说明突破自然人的认知水平已经是现实。完整的人工智能系统有五个内生要素:第一是符合人工智能格式的大数据(big data),这个数据是需要按照人工智能的要求来收集数据。第二是要形成反馈(response),要定义准确什么是好的,什么是不好的。有反馈,机器可以自我学习和成长。第三是算法 (algorithm)。科学家越优秀,算法越高级。而算法一旦产生,它的运行效果可以超过创造它的科学家。第四是体系架构 (infrastructure)。大数据环境下,结构设计已经包括预置的优势或劣势。第五是需求(needs)。有了需求,就有业务主题范围,就可以在此范围内追求优化决策。这样的人工智能BRAIN代表着内生的、追求自我优化的闭环回路。在许多业务领域,它已经能够自动总结生成规律,并超越行业专家水平。

人工智能中的“机器交互”让“有限理性”思维失效。过去的人工智能其实是在模拟人或者理解人。这就要求计算机把自己变得越来越像人,比方说图像识别,计算机试图模拟人眼睛聚焦的特征去识别。而计算机的机器本质不是这样的,它是高带宽、高速、大内存、大存储的这样一个机器,人是低带宽、运算速度比较慢、容量也比较小。新的人工智能设计思想能够假设没有人参与决策过程沟通时,机器能够怎样做。由此,不受人的“有限理性”约束,没有人参与的时候,机器和机器之间的交互可以高带宽、高速、大内存。举例来说,因为有限理性,人必须借助简化的启发性经验规则来决策。而机器不必简化规则,在一个设定的任务范围内,机器可以运用千万条规则做选择。机器的分析能力远远超过任务需求的复杂性。所以,机器可以追求极限理性和最优选择。这就是机器交互的特征。它让“有限理性”和“满意即可”的概念变得不相关。

例如,第四范式的人工智能决策系统帮助一家企业分析汽车贷款商机。在过去自然人决策环境下,许多细节信息被忽略,包括其中的商机。这种忽略是必要的和有效的,因为它符合“有限理性”和“满意即可”的规律。但新的人工智能决策系统可以涵盖分析所有的细节,并建议最优化的商机。过去,人指导机器。受人的有限理性影响,满意即可是经济有效的选择。现在,人工智能提醒人。它的赋能水平远高于任务要求。因此,以极限理性的思维追求最优选择,它才是新的管理决策风格。

除了利用和计算数据能力有限,造成管理决策中的“有限理性”和“满意即可”的还有隐性知识的因素。能够用标准化语言表达和传输的知识是显性知识。它一般被当作可以普遍学习和使用的公共知识。同时存在的还有另一个范畴的知识。它就是属于个人经验范畴的、没有标准化语言呈现的、需要身体力行才能理解的隐性知识。匈牙利哲学家波兰尼(Michael Polanyi) 曾说:“你(专家)能讲出来的比知道的少。” 讲不出的专家判断部分就是隐性知识。日本学者野中郁次郎(Ikujiro Nonaka)把它和东方思维结合在一起,指出隐性知识感性直观特征、模糊性、随应用场景的灵活性。总之,隐性知识属于专家个人拥有的私人经验智慧。它的传递和理解难度给普通管理者的决策带来限制。先知先觉隐性知识的组织毕竟为少数。因此,一般管理者只能接受决策过程中的有限理性和满意即可。它也构成核心竞争力策略研究中的一个悖论:隐性知识成为竞争优势的重要来源。但后来者认知能力有限,难以快速获取专家水平的隐性知识。这个悖论正在人工智能迁移学习技术影响下逐渐消失。

隐性知识的背后其实是知识呈现和表述形式。人的知识表述受限于个人经验、标准化语言形式、沟通双方理解和表达能力的差异、以及人的学习习惯。但人工智能的“迁移学习”不必依循人脑思维路径,也就不必受隐性知识因素的约束。迁移学习最关键的一个点就是叫做知识表述。比方说数学和物理,我们能够建立起两部分知识的公共知识表述,掌握其中一项的知识就能促进另一项学习。根据人工智能专家杨强教授和戴文渊的研究,迁移学习是人所具备的基本技能。例如,人在掌握的多种语言和游戏技能之间可以互相促进。即使涉及专家拥有的隐性知识,笔者自己的研究也显示,它们可以通过与专家在同样问题情境下共同工作而有效转移。因此,隐性知识转移和学习是一个速度和规模大小的技术问题。它已经是人工智能可以解决的问题。

解决的原理还是超越过去模拟人思维的设计路线,从机器学习的长项入手,找到隐性知识表述的公共方法。对这种公共知识表述,人脑也许难理解和学习,但高带宽、高速、大内存的机器可以。例如,阿尔法狗没有办法告诉李世石,它为什么下这一步棋会赢。不是说不能表达,而是它无法用人类的语言去描述,但机器之间可以。迁移学习已经在公共知识表述上取得突破。这就解决隐性知识在专家和普通管理者之间转移和理解的有限性。

受人工智能发展的影响,管理决策思维正从“有限理性”和“满意即可”过渡到“极限理性”和“最优选择”。在这个过渡中,我们对待管理行为的许多态度也需要更新。


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