Глава 5. Анализ решений

Под принятием решений обычно подразумевают нечто важное: покупать ли дом, куда пойти учиться, вступать ли в брак. Несомненно, что такие шаги играют в жизни важную роль, но раздумывать над ними приходится нечасто.

Мы постоянно совершаем менее значимый выбор: остаться ли сидеть в кресле, продолжать ли идти вперед по улице, оплачивать ли ежемесячный счет. Как утверждала популярная канадская группа Rush в гимне свободе воли, «если отказываешься принимать решения, это тоже решение». Большинство мелких решений принимаются автоматически, как правило, по умолчанию, чтобы сохранить ресурсы для важного выбора. При этом решить ничего не решать – тоже решение.

Принятие решений лежит в основе любой деятельности. Школьные учителя решают, как учить детей, каждый из которых обладает собственной индивидуальностью. Менеджеры решают, кого нанимать в команду и кого повышать. Работники жилищно-эксплуатационных контор решают, как поступать в случае протечки канализации или угрозы безопасности жильцов дома. Водители грузовиков решают, что делать, если перекрыта трасса или произошло ДТП. Полицейские выбирают, как действовать по отношению к подозрительным личностям или при поступлении сигнала об опасности. Врачи решают, какое лекарство прописать, когда и как его назначать, какие необходимы медицинские обследования. Родители решают, сколько часов в день дети могут проводить за компьютером.

Такие решения, как правило, приходится принимать в условиях неопределенности. Учитель не знает наверняка, станет конкретный ребенок учиться лучше по одной или другой методике. Менеджер не уверен, насколько хорошо будет работать нанятый им сотрудник. Доктор неточно знает, необходимо ли дорогостоящее обследование. Все люди вынуждены прогнозировать.

Но прогноз – не решение. Чтобы принять решение, следует вынести суждение о прогнозе последующих действий. До недавнего прогресса машинного интеллекта данное разделение этапов интересовало только ученых, потому что люди всегда прогнозировали и судили одновременно, но сегодня развитие машинного прогнозирования привело нас к необходимости выяснить анатомию решений.