Đương nhiên, những chiếc xe tự lái có thể sẽ thay thế những kĩ năng và
giác quan này, nhưng chúng ta sẽ trở lại với câu chuyện đó sau. Quan điểm
của chúng tôi ở đây là để hiểu rõ sức ảnh hưởng từ sự dự đoán của máy đòi
hỏi phải hiểu rõ nhiều khía cạnh khác nhau của quyết định, như được mô tả
ở phần cấu trúc của một quyết định.
Bạn có nên cầm ô theo không?
Cho đến bây giờ, chúng ta vẫn chưa đưa ra định nghĩ thực sự chính xác về
sự đánh giá. Để giải thích nó, chúng tôi giới thiệu công cụ giúp đưa ra
quyết định: cây quyết định.
2
Nó đặc biệt hữu ích cho những quyết định
không chắc chắn, khi bạn không chắc về việc gì sẽ xảy ra nếu bạn thực hiện
một sự lựa chọn cụ thể.
Hãy xem xét một sự lựa chọn quen thuộc mà bạn có thể đối mặt. Bạn có
nên cầm theo ô khi đi bộ không? Bạn có thể nghĩ rằng ô là thứ bạn che trên
đầu để không dính ướt và bạn đã đúng. Nhưng chiếc ô cũng là một hình
thức bảo hiểm, trong trường hợp này, chống lại khả năng mưa. Vậy nên,
khuôn mẫu sau đây ứng dụng cho bất kỳ hình thức bảo hiểm nào liên quan
đến quyết định để giảm thiểu rủi ro.
Rõ ràng, nếu bạn biết rằng trời sẽ không mưa, bạn sẽ để ô ở nhà. Mặt khác,
nếu bạn biết là trời sẽ mưa, thì bạn sẽ chắc chắn mang nó theo cùng. Trong
hình 7-2, chúng tôi thể hiện điều này bằng cách sử dụng một biểu đồ giống
hình cái cây. Ở gốc cây là hai nhánh thể hiện những sự lựa chọn bạn có thể
đưa ra: “mang ô” hoặc “để ô ở nhà”. Mở rộng từ đó là hai nhánh thể hiện
việc bạn không chắc chắn: “mưa” với “nắng”. Nếu không có dự báo thời
tiết tốt, bạn không thể biết chắc. Bạn có thể biết rằng, ở thời điểm này năm
ngoái, khả năng nắng cao gấp ba lần khả năng mưa. Điều này sẽ cho bạn
1/3 khả năng nắng và 1/4 khả năng mưa. Đây là sự dự đoán của bạn. Cuối
cùng, ở ngọn các nhánh là những hệ quả. Nếu bạn không mang theo ô và
trời mưa, bạn sẽ bị ướt…
