英國研究人員團隊開發了一種方法，使計算機能夠以與人類更相似的方式做出決策，該方法通過使計算機能夠針對一個特定問題呈現若干可接受的決策來模擬人類如何做出決策的復雜過程。

（圖片來源：phys.org）

人的決策并不完美，即使給出相同的輸入，也可能達成不同的決策。這稱為可變性，它存在于兩個層面：一組是一個領域的專家，一組是由一位專家做出的決策。這些被稱為專家間和專家內部的可變性。確定決策行為的這種變化是制作專家系統的重要部分后，研究人員提出，不應期望計算機在100％的時間內做出相同的決策，而應該期望它們在相同的水平上執行。

“如果問題領域是人類專家不能達到100％的表現，那么我們不應該期望這個領域的計算機專家系統這樣做，或者換句話說：如果我們允許人類專家犯錯誤，那么我們必須允許計算機專家系統這樣做，“英國諾丁漢大學計算機科學學院院長Jonathan M. Garibaldi博士說，他是智能建模與分析（IMA）研究小組的負責人。

調查人員已經找到了一種將變異引入計算機的方法，并表明這樣做可以獲得好處。通過使用模糊推理系統，該系統具有“if-then”規則生成規則，數據可以在0到1之間的范圍內表示，而不是0或1 - 它們能夠創建一個計算機系統來做出決策與人類專家相似的可變性。

“探索決策的變化是有用的，以精心控制的方式引入變化可以帶來更好的性能，”Garibaldi補充道。“除非我們允許計算機系統犯下與最佳人類相同的錯誤，否則我們將延遲使用它們可能帶來的好處，”他進一步補充道。

研究人員認為人工智能是幫助治療問題和幫助做出決策的設備。例如，不應期望人工智能取代醫生為癌癥患者提供最佳治療方案，而應將其作為一種工具，幫助醫生避免在受過訓練的一系列潛在選擇中“最錯誤”的選擇人類醫生（或一組訓練有素的人類醫生）可能已經做過。

“計算機并沒有接管，只是提供更多的決定，”加里波第說。“這是時間 - 并且最終是挽救生命的，因為災難是由于次優護理而發生的。計算機可以幫助避免人類作為房間中的”輔助專家“所帶來的明顯錯誤，通過提供錯誤的決策和錯誤來排除一系列替代決定，所有這些決定都是正確的。“

在未來，研究人員希望將這些系統用于實際醫療用途，從而存在一個問題和一個可以解決它并支持現實決策的計算機系統。