大數(shù)據(jù)管理與應(yīng)用概論 課件 6.6 基于人機(jī)共融的管理決策

6.6基于人機(jī)共融的管理決策基于人機(jī)共融的管理決策人機(jī)共融正在深刻改變著管理決策的方式。在這個數(shù)字化時代，人類智慧與機(jī)器計算相互交織，共同塑造出更精準(zhǔn)、高效的決策過程。人機(jī)共融使得數(shù)據(jù)分析、模型預(yù)測與人類直覺相結(jié)合，推動管理者在面對復(fù)雜問題時能做出更明智的選擇。然而，這種共融也帶來了新的挑戰(zhàn)，涉及隱私、倫理等方面。人機(jī)共融概念及關(guān)鍵特性（一）人機(jī)共融概念隨著計算機(jī)軟硬件技術(shù)的不斷發(fā)展，人工智能進(jìn)一步繁榮，大量智能物體、不同用途的機(jī)器人不斷涌現(xiàn)。人、機(jī)在物理域、信息域、認(rèn)知域、計算域、感知域、推理域、決策域、行為域的界限越來越模糊，人機(jī)融合在一起的趨勢越來越顯著。當(dāng)前，相關(guān)學(xué)者將人機(jī)共融定義為：利用人類智能和機(jī)器智能的差異性和互補(bǔ)性，通過個體智能融合、群體智能融合、智能共同演進(jìn)等，實(shí)現(xiàn)人類和機(jī)器智能的共融共生，完成復(fù)雜的感知和計算任務(wù)。人機(jī)共融概念及關(guān)鍵特性（二）人機(jī)共融的關(guān)鍵特性個體智能融合，機(jī)器的優(yōu)勢在于快速、低成本地對信息進(jìn)行存儲、比較、排序和檢索，人腦的優(yōu)勢在于聯(lián)想、推理、分析和歸納。針對復(fù)雜任務(wù)，巧妙利用人的識別、推理能力，實(shí)現(xiàn)人機(jī)協(xié)作增強(qiáng)感知與計算，發(fā)揮二者的互補(bǔ)優(yōu)勢。人機(jī)共融概念及關(guān)鍵特性（二）人機(jī)共融的關(guān)鍵特性群體智能融合，除人腦智能外，人機(jī)共融智能重點(diǎn)強(qiáng)調(diào)群體智能，尤其是隱式智能，通過利用群體行為特征、結(jié)構(gòu)特征及交互特征等在特征和決策層面與機(jī)器智能進(jìn)行融合，實(shí)現(xiàn)智能增強(qiáng)。人機(jī)共融概念及關(guān)鍵特性（二）人機(jī)共融的關(guān)鍵特性智能共同演進(jìn)，未來我們不希望看到機(jī)器智能不斷增長，而人類智能停滯不前乃至衰退。人機(jī)共融智能的目標(biāo)是人類智能和機(jī)器智能互相適應(yīng)，彼此支持，相互促進(jìn)，實(shí)現(xiàn)智能的共同演進(jìn)和優(yōu)化?；谌藱C(jī)共融AI輔診的管理決策案例（一）人機(jī)共融在醫(yī)療領(lǐng)域面臨的問題以云計算、大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)為代表的新一代信息技術(shù)快速發(fā)展，可為收集并存儲病人診斷和治療過程中產(chǎn)生的大量醫(yī)療數(shù)據(jù)，包括患者的基本數(shù)據(jù)、電子病歷、診斷數(shù)據(jù)、手術(shù)數(shù)據(jù)、醫(yī)學(xué)影像數(shù)據(jù)、醫(yī)學(xué)管理數(shù)據(jù)、醫(yī)療費(fèi)用數(shù)據(jù)、醫(yī)療設(shè)備和儀器數(shù)據(jù)等提供基礎(chǔ)。這些數(shù)據(jù)無疑為面向醫(yī)療領(lǐng)域的管理決策研究提供了數(shù)據(jù)寶藏?；谌藱C(jī)共融AI輔診的管理決策案例（一）人機(jī)共融在醫(yī)療領(lǐng)域面臨的問題醫(yī)療數(shù)據(jù)的專業(yè)性、不規(guī)范性、不完整性、多態(tài)性、時間性、隱私性等行業(yè)相關(guān)特征為面向醫(yī)療領(lǐng)域的管理決策研究帶來了挑戰(zhàn)。針對特定疾病，如何依靠醫(yī)生日常工作中積累的大量診斷數(shù)據(jù)和病人的檢驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行輔助診斷，重要問題?；谌藱C(jī)共融AI輔診的管理決策案例（二）解決人機(jī)共融在醫(yī)療領(lǐng)域面臨的問題聚焦上述問題，通過與?？漆t(yī)生深度合作，深悉專業(yè)知識，充分分析并挖掘醫(yī)療大數(shù)據(jù)價值，提出基于人機(jī)共融的醫(yī)療輔助診斷決策框架，以產(chǎn)生科學(xué)、合理的輔助診斷結(jié)果。該決策框架可分為以下幾個關(guān)鍵流程?；谌藱C(jī)共融AI輔診的管理決策案例（二）解決人機(jī)共融在醫(yī)療領(lǐng)域面臨的問題1．?dāng)?shù)據(jù)價值判斷，首先大量瀏覽原始醫(yī)療數(shù)據(jù)，分析數(shù)據(jù)的自身特點(diǎn)。在此基礎(chǔ)上，通過與專業(yè)醫(yī)生進(jìn)行深入探討，深悉數(shù)據(jù)特點(diǎn)背后隱藏的專業(yè)知識，形成專業(yè)解釋，最終合理判斷醫(yī)療大數(shù)據(jù)中有價值的內(nèi)容。2．?dāng)?shù)據(jù)預(yù)處理，基于對數(shù)據(jù)的價值判斷以及醫(yī)生的專業(yè)知識和診斷經(jīng)驗(yàn)，通過數(shù)據(jù)清洗從大量的原始數(shù)據(jù)抽取出對于特定分析任務(wù)有價值、有意義的數(shù)據(jù)?；谌藱C(jī)共融AI輔診的管理決策案例（二）解決人機(jī)共融在醫(yī)療領(lǐng)域面臨的問題3．?dāng)?shù)據(jù)規(guī)范化（0-1化），結(jié)合醫(yī)生專業(yè)知識和診斷經(jīng)驗(yàn)，提煉經(jīng)過價值判斷、預(yù)處理、清洗后的數(shù)據(jù)特征，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)規(guī)范化（0-1化），產(chǎn)生計算機(jī)能識別的數(shù)據(jù)形式。4．智能融合決策，基于規(guī)范化數(shù)據(jù)，結(jié)合醫(yī)生專業(yè)知識和診斷經(jīng)驗(yàn)，為特定輔助診斷決策問題設(shè)計或應(yīng)用算法。進(jìn)一步結(jié)合人類（醫(yī)生、算法工程師、醫(yī)療系統(tǒng)使用者等）專業(yè)知識和經(jīng)驗(yàn)，分析算法結(jié)果，改進(jìn)當(dāng)前應(yīng)用方法，優(yōu)化當(dāng)前決策結(jié)果，最終產(chǎn)生科學(xué)、合理的輔助診斷結(jié)果并得出相應(yīng)管理啟示?；谌藱C(jī)共融AI輔診的管理決策案例（三）取得的效果通過將機(jī)器智能與醫(yī)生的專業(yè)知識相結(jié)合，基于人機(jī)共融的方法可以提高醫(yī)學(xué)影像數(shù)據(jù)的診斷準(zhǔn)確性。這種協(xié)同工作方式不僅減輕了醫(yī)生的工作負(fù)荷，還提高了患者的護(hù)理質(zhì)量，從而在醫(yī)療決策中取得了良好的效果?；谌藱C(jī)共融的管理決策展望1.人機(jī)協(xié)同感知，即通過處理來自不同設(shè)備、不同數(shù)據(jù)源以及不同感知實(shí)體的匯集信息，來更加全面地感知物理世界，為人類提供精準(zhǔn)和智能的服務(wù)。人機(jī)協(xié)同感知將人類作為感知節(jié)點(diǎn)，通過融合人類的智能，來提升傳統(tǒng)基于機(jī)器設(shè)備的感知能力，實(shí)現(xiàn)人機(jī)的優(yōu)勢互補(bǔ)，從而提高感知的效能?；谌藱C(jī)共融的管理決策展望2.人機(jī)融合計算，即人與機(jī)器通過顯式或隱式的融合范式，達(dá)到人機(jī)智能的協(xié)作與增強(qiáng)。顯式人機(jī)融合計算中，人按照任務(wù)要求有意識地參與，將識別、聯(lián)想、推理能力融入計算任務(wù)中。隱式人機(jī)融合計算僅靠行為習(xí)慣無意識參與，將人群無意識表現(xiàn)出的行為規(guī)律作為智能用于求解問題?；谌藱C(jī)共融的管理決策展望3.人機(jī)智能演進(jìn)，即發(fā)揮人和機(jī)器的優(yōu)勢互補(bǔ)，促進(jìn)人的智能和機(jī)器智能的共同進(jìn)步。從機(jī)器的角度，以人的知識作為輸入指導(dǎo)機(jī)器，使得其自身的智能通過不斷迭代，變得更加智能和高效。機(jī)器自身亦可以利用機(jī)器之間的相互協(xié)作，借助機(jī)器提供的反饋，通過博弈的方式，強(qiáng)化機(jī)器的智能，從而實(shí)現(xiàn)機(jī)器智能的自我演進(jìn)。基于人機(jī)共融的管理決策展望人機(jī)共融正在成為新一代計算技術(shù)的重要特征與主要趨勢，人類和機(jī)器智能的融合是其關(guān)鍵。人機(jī)共融不僅僅是智能在物理上一時的混合，而是要讓這種融合產(chǎn)生化學(xué)反應(yīng)，迸發(fā)出更多更強(qiáng)的智慧，通過不同粒度智能的深度交融、共同演進(jìn)等，實(shí)現(xiàn)人類和機(jī)器智能的共融共生，