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中评社北京6月24日电／据中国科学报报道，从个人衣食住行到国际间邦交誓盟，选择或决策无处不在。
很多时候，选择或决策是困难的。人们不但会面临诸多两难选择，还经常受到情绪、偏好、认知水平等因素的影响。同样，精准地预测人类的选择也非易事。在人工智能（AI）和大数据相关技术日新月异的今天，将决策和预测决策结果“外包”给人工智能，也许是个不错的选择。
近日，上海大学悉尼工商学院（拟聘）副教授何黎胜和美国宾夕法尼亚大学Sudeep Bhatia合作发表在《科学》的文章，分析了深层神经网络模拟人类行为特征，在预测人类决策领域起到的重要作用。
预测决策行为的瓶颈
以20%的概率得到100美元，或以80%的概率得到50美元。如果面临这样的选择，你会选择哪个？
1979年，诺贝尔经济学奖获得者卡尼曼等人提出的前景理论（Prospect Theory）认为，人们在面临获得时往往小心翼翼，不愿冒风险；在失去时会很不甘心，更容易冒险。人们对损失的痛苦感要大大超过获得时的快乐感。
前景理论为人们理解决策者如何组织决策提供了模型，但用前景理论来模拟选择行为并非没有缺点。依据前景理论提出新理论的研究者通常会对诸如感知、注意力、记忆和情感等过程，以及干扰和选择错误的原因做出复杂的假设。
Sudeep Bhatia认为，这些理论本身只在“小数据集”的选择上进行测试，很少与“大数据集”的已有模型进行比较。考虑到决策研究的跨学科历史和风险选择的复杂性，这是不可避免的：决策者很容易凭直觉对预期效用的偏差作出心理解释。而且，很多新理论模型通常类似于先前发布的模型，许多理论在基准数据集上高度模仿彼此的预测。
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