文/楊曉鋒

1 引言

智能決策支持系統(tǒng)作為人工智能的一個重要研究領(lǐng)域，允許決策者和信息經(jīng)營者、資源配置者和管理者、策略規(guī)劃者和裝備控制者改進他們的工作效率，已經(jīng)成為學(xué)術(shù)界關(guān)注的焦點，其發(fā)展前景備受世人矚目。

2 政府決策支持系統(tǒng)的理論基礎(chǔ)

2.1 人工智能技術(shù)

人工智能是計算機科學(xué)的一個分支，它企圖了解智能的實質(zhì)，并生產(chǎn)出一種新的能以人類智能相似的方式做出反應(yīng)的智能機器，該領(lǐng)域的研究包括機器人、語言識別、圖像識別、自然語言處理和專家系統(tǒng)等。人工智能從誕生以來，理論和技術(shù)日益成熟，應(yīng)用領(lǐng)域也不斷擴大，人工智能可以對人的意識、思維的信息過程的模擬。人工智能不是人的智能，但能像人那樣思考、也可能超過人的智能。

2.2 政府決策支持系統(tǒng)

政府決策支持系統(tǒng)作為人工智能的一個重要研究領(lǐng)域，是輔助政府決策者通過數(shù)據(jù)、模型和知識，以人機交互方式進行半結(jié)構(gòu)化或非結(jié)構(gòu)化決策的計算機應(yīng)用系統(tǒng)。它是管理信息系統(tǒng)（MIS）向更高一級發(fā)展而產(chǎn)生的先進信息管理系統(tǒng)。它為政府決策者提供分析問題、建立模型、模擬決策過程和方案的環(huán)境，調(diào)用各種信息資源和分析工具，幫助政府決策者提高決策水平和質(zhì)量。隨著科學(xué)技術(shù)的進步以及人工智能技術(shù)的日趨成熟，決策支持系統(tǒng)智能化已經(jīng)成為業(yè)界研究與實現(xiàn)的目標，盡管目前為止已有一些先進的智能決策支持系統(tǒng)在商業(yè)、工業(yè)、政府和國防等部門獲得成功應(yīng)用，但是，這一系統(tǒng)遠未完善，仍處于發(fā)展階段，可以預(yù)見的是在未來的研究過程中，人工智能政府決策支持系統(tǒng)必將對社會和組織產(chǎn)生更加重大的影響。

3 基于人工智能技術(shù)的政府決策系統(tǒng)的應(yīng)用實例

基于人工智能的智能決策支持系統(tǒng)屬于一個新興的交叉學(xué)科領(lǐng)域，是運籌學(xué)、管理科學(xué)和計算機科學(xué)結(jié)合的產(chǎn)物，在我國許多應(yīng)用領(lǐng)域有了初步的運用，例如稅務(wù)稽查、漁業(yè)專家系統(tǒng)、 中國工商銀行風(fēng)險投資決策、為電信部門進行VIP 分析等等。在國外基于人工智能的智能決策支持系統(tǒng)也有著非常深入的研究與廣泛的應(yīng)用，如Holsaple 、Hill 等人采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、遺傳算法等實現(xiàn)了綜合(holistic) 決策支持系統(tǒng)，系統(tǒng)在某種程度上體現(xiàn)了人類思維和決策過程的性質(zhì)；在應(yīng)用方面有Web 和Agent 的協(xié)同決策支持系統(tǒng)。

4 基于人工智能的政府決策支持系統(tǒng)未來發(fā)展趨勢

4.1 注重基于知識的人機交互

政府決策支持系統(tǒng)強調(diào)決策過程的交互性，對人機對話系統(tǒng)有較高的要求，長期以來，人們對數(shù)據(jù)、信息和知識的認識僅限于數(shù)據(jù)--信息--知識的單鏈條關(guān)系，實際上，從數(shù)據(jù)中獲得信息，再從信息中獲得知識，僅僅是決策過程的開始，對數(shù)據(jù)、信息和知識的關(guān)系的研究表明，對其他關(guān)系的研究對提高決策質(zhì)量也具有重要意義。在如何從數(shù)據(jù)中提取信息、信息如何呈現(xiàn)給決策者等問題中，知識發(fā)揮著重要作用，對這些問題的研究產(chǎn)生了數(shù)據(jù)--知識--信息--數(shù)據(jù)的循環(huán)或網(wǎng)狀關(guān)系等。

4.2 分布式并行化決策求解

政府決策環(huán)境的復(fù)雜性常常會超出人的求解能力，促使研究者拋開傳統(tǒng)的模型求解方法，轉(zhuǎn)而尋求新的技術(shù)。同時技術(shù)的不斷進步，尤其是IT 的進步，也在為研究提供更為有力的手段和工具。目前隨著計算機網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展，決策環(huán)境出現(xiàn)了新的特點：分析、決策中使用的數(shù)據(jù)不再集中于一個物理位置，而是分散到不同的地區(qū)、部門；運行在Internet/Intranet 環(huán)境里的分析、決策模型及知識處理方法也從集中式處理發(fā)展為在網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下的分布、或分布再加上并行的處理方式。

4.3 注重各種相關(guān)技術(shù)的集成應(yīng)用

基于人工智能的決策支持系統(tǒng)核心是知識和知識處理決策中用到的知識總是和特定應(yīng)用領(lǐng)域相關(guān)，不同的領(lǐng)域?qū)χR的表示和處理具有不同的特點，不同智能決策方法有其特點和適用范圍，方法的綜合成為提高系統(tǒng)決策能力的重要途徑。同時，決策信息來源的多樣性對信息融合也提出了新的要求。如何綜合來自不同方面的信息為一個決策目標服務(wù)是決策中的常見問題，經(jīng)歷了從簡單疊加到優(yōu)化的線性組合的過程，采用邏輯、線性優(yōu)化、決策樹和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等可以實現(xiàn)不同層次的信息融合，目前采用證據(jù)理論、貝葉斯網(wǎng)絡(luò)等不確定性推理技術(shù)進行信息融合也取得了一些成果。這一領(lǐng)域的更高目標是要尋找更為一般的知識表示和推理算法。

4.4 時空與多維決策過程

目前，決策支持系統(tǒng)的研究大多集中在決策問題的求解過程方面，而決策行為總是與決策過程和決策環(huán)境的各個方面相聯(lián)系。在決策過程中引入時間、空間等多維準則，可以突破時空限制，優(yōu)化和改進決策過程，提高支持決策效果。時間是決策的內(nèi)部維，決策者在決策過程中能夠感知自身的存在，并與決策問題的時間要求相聯(lián)系，如在決策的實時性要求較高的場合，時間可能就是最重要的決定因素；空間維則用來觀察外部世界，與決策環(huán)境的空間因素相聯(lián)系，一般用來描述對決策具有重大影響的因素，如不同意見及其帶來的額外信息等。很多決策過程已經(jīng)對時間和空間因素提出相當(dāng)高的要求，這些因素反過來又對決策支持系統(tǒng)的理論和方法提出了新的挑戰(zhàn)。

5 總結(jié)

傳統(tǒng)政府基于人工的公共事務(wù)決策，由于收集信息有限，決策效果難以精確化，因此往往存在很大程度上的決策質(zhì)量不高與不確定性的問題。決策質(zhì)量的提升成為傳統(tǒng)政府改進的最重要的領(lǐng)域。而人工智能可以全面提升更有效的決策信息支持，并根據(jù)需要自動生成相應(yīng)的決策方案，供決策者選擇，從而極大提升政府的決策質(zhì)量。