Поведение, связанное с принятием решений, изучается во многих очень разных областях-от медицины и экономики до психологии и нейробиологии, с большим вкладом математики и статистики, компьютерных наук, искусственного интеллекта и других технических дисциплин. Однако концептуализация того, что такое принятие решений, и методы его изучения сильно различаются, и это привело к фрагментации этой области. Теория, которая может учитывать различные точки зрения, может облегчить междисциплинарную работу. Мы представляем такую теорию, в которой принятие решений формулируется как набор канонических функций, которые являются достаточно общими для учета различных точек зрения, но достаточно точными, чтобы их можно было создавать различными способами для конкретных теоретических или практических целей. Каноны охватывают весь цикл принятия решений, начиная с формулирования решения на основе целей, убеждений и фоновых знаний лица, принимающего решение, до формулирования вариантов решения, установления предпочтений по отношению к ним и принятия обязательств. Обязательства могут привести к инициированию новых решений, и любой этап цикла может включать в себя рассуждения о предыдущих решениях и обоснованиях для них, а также привести к пересмотру или отказу от существующих обязательств. Теория позиционирует принятие решений относительно других когнитивных способностей высокого уровня, таких как решение проблем, планирование и совместное принятие решений. Канонический подход оценивается в трех областях: когнитивная и Нейропсихология, искусственный интеллект и инженерия принятия решений.
Вступление
Способность гибко реагировать на изменяющиеся обстоятельства имеет фундаментальное значение для адаптивного поведения человека и других животных, а также для искусственных систем, таких как автономные программные агенты и роботы. Принятие решений является главным источником теоретических вопросов (например, в экономике, когнитивной и социальной психологии, информатике и ИИ) и практических проблем (например, в бизнесе, политике и управлении конфликтами, инвестициях и страховании, поведении избирателей и потребителей, праве и медицине). Этот обширный круг интересов, к сожалению, привел к большому расхождению исследовательских методологий (например, эмпирическое наблюдение, математический анализ, вычислительное моделирование, философский дискурс) и фрагментации исследований принятия решений. Разумеется, были предприняты серьезные попытки разработать независимые от предметной области перспективы, такие как нормативные рамки (например, байесовские и ожидаемые полезные модели; теория игр), поведенческие модели принятия решений (например, эвристика и теория предубеждений и теория перспектив) и подходы к обработке информации (например, нейронные сети и когнитивные архитектуры). Однако эти попытки, как правило, предпринимаются с точки зрения одного сообщества, и возможности для обмена идеями и теоретического объединения упускаются.
Мы предлагаем единый взгляд на процесс принятия решений, который затрагивает следующие вопросы.
1. Как мы можем понять динамический жизненный цикл принятия решений: от ситуаций и событий, которые делают решение необходимым, до влияния предшествующих знаний, убеждений и целей, которые определяют, как будет сформулировано решение, какие предпочтения будут получены и какие обязательства будут приняты (Fox and Das, 2000)?
2. Каковы общие функции, которые лежат в основе и ограничивают процессы, реализующие такой жизненный цикл для любого вида когнитивного агента, будь то естественный или искусственный агент?
3. Каким образом принятие решений, понимаемое в таком самом общем виде, вписывается в стратегическую цель когнитивной науки-единую теорию познания, которая может охватить психологию, компьютерные науки, искусственный интеллект и нейробиологию (например, Newell, 1990; Anderson, 2007; Shallice and Cooper, 2011)?
4. Как мы можем применить это понимание к разработке решений, опираясь на понимание того, как принимаются и/или должны приниматься решения, чтобы информировать дизайн автономных когнитивных агентов и систем поддержки принятия решений (например, Fox et al., 2003; Fox et al., 2010)?
Цель единой теории амбициозна, некоторые скажут это высокомерно. Однако, несмотря на долгосрочную цель унификации, цель этой статьи является более скромной: создать структуру и язык, которые могут облегчить обсуждение между исследователями решений в различных сообществах, от теоретиков с различными, но взаимодополняющими взглядами до практиков, таких как врачи, инженеры и менеджеры, которые хотят улучшить свое принятие решений.
Мы начнем с краткого обзора классических подходов к теории принятия решений, которые мы противопоставляем теориям динамического принятия решений (ДДМ). Затем мы представим некоторые точки зрения на DDM, которые, как мы полагаем, были проигнорированы. Это открывает путь для введения канонической структуры, в которой мы стремимся понять DDM в терминах ряда ключевых возможностей, которыми, как мы утверждаем, должен обладать когнитивный агент. Эти каноны абстрагируются от специфических деталей поля; мы признаем, что существует бесчисленное множество возможных реализаций и интерпретаций канонов. В заключительном разделе мы оцениваем каноническую теорию в трех ограниченных условиях: когнитивная нейропсихология; искусственный интеллект; и проектирование практических систем поддержки принятия решений.
Продолжение в части №2
Источники: https://doi.org/10.3389/fpsyg.2013.00150