thực hiện những bài kiểm tra đắt đỏ. Bố mẹ quyết định thời lượng xem TV
phù hợp với con của họ.
Những quyết định như vậy thường xảy ra dưới những điều kiện không chắc
chắn. Giáo viên không biết chắc liệu một đứa trẻ cụ thể nào đó sẽ học tốt
hơn nhờ cách tiếp cận giảng dạy này hay cách tiếp cận khác. Người quản lý
không biết chắc liệu một ứng viên nộp đơn xin việc có thể hiện tốt hay
không. Bác sĩ không biết chắc liệu có cần phải tiến hành một xét nghiệm
đắt đỏ hay không. Họ đều cần dự đoán.
Nhưng sự dự đoán không phải là một quyết định. Đưa ra quyết định đòi hỏi
áp dụng sự đánh giá một dự đoán và rồi thực hiện. Trước khi có những sự
tiến bộ gần đây trong trí tuệ nhân tạo, sự khác biệt này chỉ đơn thuần là sự
quan tâm về mặt học thuật bởi vì con người luôn thực hiện dự đoán và đánh
giá cùng lúc. Hiện giờ, những sự tiến bộ trong dự đoán bởi máy móc đồng
nghĩa với việc chúng ta cần phải xác định cấu trúc của một quyết định.
Cấu trúc của một quyết định
Máy dự đoán sẽ có tác động tức thời ở giai đoạn quyết định. Nhưng sự
quyết định có sáu yếu tố quan trọng khác (xem hình 7-1). Khi một người
(hoặc một vật) đưa ra quyết định, họ sẽ nhận vào thông tin đầu vào từ thế
giới quan cho phép sự dự đoán đó xảy ra. Sự dự đoán đó là có thể vì đã có
sự đào tạo về mối quan hệ giữa các loại dữ liệu khác nhau và loại dữ liệu
nào liên quan gần nhất với tình huống. Kết hợp dự đoán cùng với sự đánh
giá những vấn đề quan trọng, người quyết định có thể lựa chọn hành động.
Hành động dẫn đến một kết quả (thường có một thành tựu liên quan nào đó
hoặc sự trả giá). Kết quả là hệ quả của quyết định. Nó là yếu tố cần thiết để
có thể cung cấp một bức tranh hoàn chỉnh. Kết quả cũng có thể cung cấp
phản hồi để giúp cải thiện sự dự đoán tiếp theo.
