Entendiendo lo que queremos decir con “Decisión” en ML/AI/DI – Enlace

En inteligencia artificial, aprendizaje automático, inteligencia de decisiones, estadísticas y ciencia, usamos la palabra “decisión” para referirse a muchas cosas. Hagamos algunas distinciones:

Tipo de decisión	Nombre	Pregunta respondida	Fuente de información primaria	Criterio típico de éxito	método típico
A	clasificación ML	“Decisiones que”: “¿Qué es esta imagen?” “¿Qué enfermedad tiene esta persona?” “¿Es esto un gato?”	Datos	Verdadero positivo, verdadero negativo	Aprendizaje supervisado
B	regresión ML	“Decisión sobre una predicción”: “¿Cuál será la incidencia de Covid-19 el próximo mes?” “¿Cuál será el precio de este valor el próximo mes?”	Datos	Error cuadrático medio, R^2	Aprendizaje supervisado
C	Inteligencia de decisión (modelo directo)	Decisión de emprender una acción.mapeo de acción a resultado: “Si tomo esta acción, en este contexto, ¿cuál será el resultado?”	Humanos (modelo causal), ML, economía, modelos de sistemas complejos, mucho más (enlaces de modelos causales)	Asignación correcta de acciones a resultados	Simulación de sistemas complejos
D	Inteligencia de decisión (optimización)	“Dado mi conjunto de acciones posibles, ¿cuál es el mejor conjunto de acciones a realizar para alcanzar mis objetivos”	(lo mismo que arriba)	El mejor conjunto de decisiones para alcanzar resultados multiobjetivo	Simulación de sistemas complejos, optimización
mi	Aprendizaje reforzado	Creación de políticas: “Para cada estado en el que puedo estar, ¿cuál es la mejor acción a seguir?” (política)	Datos y simulación	El mejor conjunto de políticas para maximizar el valor de la función objetivo	Simulación de aprendizaje por refuerzo

Cassie Kozyrkov y yo nos dimos cuenta de que hay una necesidad insatisfecha de llenar el espacio marcado “DI”, arriba, donde:

1. No necesariamente tenemos datos para toda la decisión, todavía…
2. la gente necesita tomar esta decisión *hoy*, sin esperar a tener tiempo para recopilar los datos, y…
3. la decisión tiene un gran impacto, y…
4. queremos tomar mejores decisiones, y tenemos algunos, si no todos, los datos y la experiencia humana disponibles para nosotros, pero no están siendo bien utilizados.

Nosotros, junto con algunos miles másse han dado cuenta de que este es un rincón importante, aunque enormemente subtratado, del espacio de formulación de problemas de decisión.

Puedes aprender sobre ello en este curso: Introducción a la inteligencia de decisiones.

“La inteligencia de decisiones es la disciplina de convertir la información en mejores acciones a cualquier escala”. —Cassie Kozyrkov, directora de inteligencia de decisiones, Google

“La inteligencia de decisiones responde a la pregunta: ‘Si tomo esta decisión hoy, que conduce a esta acción, ¿cuál será el resultado mañana?’—Lorien Pratt, científico jefe, Quantellia

¿Estás de acuerdo? Últimamente, escuché un caso de que la “inteligencia de decisiones” debería expandirse para incluir tanto A como B arriba. ¿Qué opinas?

Gracias a @thenatlog, @neuralnets4lifey @twimlai por inspirar este post