从吞吐量模型看人工智能评估的主流算法

第四代工业革命带来了极其复杂的取代手动处理以确保更高自动化和复杂性。人工智能（AI）提供了展示工具在适应新的输入和适应环境变化的同时表现出人性化的行为。此外，亚马逊、苹果、IBM等科技巨头，脸书、谷歌、微软和许多其他公司正在投资开发人工智能驱动的产品以满足市场对精密自动化的需求。AI将持续影响就业机会、环境保护、，医疗保健以及经济和社会系统中的其他领域。

个人和组织需要每天做出决定。给定的有限时间制定问题和解决问题，个人和组织必须享受在规划、修订和实施战略方面有一定的自由裁量权。这个吞吐量模型有助于个人和组织简化流程模型通过并行建模感知、信息、判断和决策选择建模和神经网络系统。此外，吞吐量模型允许从第一维度到第五维度理解的基本和广泛方法处理问题解决以及提高我们的量子知识计算

数百年来，人们一直在实施算法来帮助决策和预先更新的计算机。虽然算法几乎不是当代发明，但它们尽管如此，在支持决策制定的系统中，它们还是逐渐变得复杂。算法决策是对输入数据或感知数据的处理影响判断或决策选择的处理。此外，还利用了算法支持优先级、分类、关联和筛选等决策。这本章详细介绍了六种基本的决策算法制作。总的来说，这些算法构成了吞吐量模型。每个算法都是清晰呈现，能够全面帮助个人和组织考虑广泛的问题。 

权宜算法路径（P→D）代表个人或组织具有一定水平的专业知识，在没有因为信息可能过于嘈杂、不完整、不充分或者无法区分备选方案。此外，时间压力可能规避个人或组织对可用信息的分析。该算法在从数据收集到问题的人工智能应用中非常有用解决问题。

规则指南算法路径（P→J→D）阐明了决策从感知到判断再到决策选择的过程。此算法路径被描述为一个人或组织可能有偏见和策略，时间压力，拒绝新的信息来源和一定程度的专业知识。此算法路径是相应地有助于处理稳定和不稳定的情况环境

分析算法路径，I→J→D，涉及获得最大从个人或组织决策中获得的可靠和相关的有用性信息。另一方面，不完整、有噪音和/或难以解释的信息会恶化此算法路径的解释。这个算法路径肩负着所有信息都是已知的，环境是可控的，以及信息是准确的，因为它可以与其他事件相关，也可以进行评级或排名。特点是，环境稳定，信息和事件都很精确。

修正主义算法路径（I→P→D）专注于非结构化人们或组织可以使用所有可用信息的环境在做出决定之前影响他们的感知。在这种情况下可以是完整的，也可以是不完整的。尽管如此，由于事件的模糊性对于个人或组织来说，根据评级、排名或排序。因此，此算法路径的使用非常广泛取决于导致个人或组织感知到一种情况。

价值驱动算法路径（P→I→J→D）指定人们或组织知觉框架有助于引导和选择信息类型用于判断阶段。此算法路径由信息驱动加工的局限性、复杂性和感知与可用性之间的一致性信息。因此，要采用此算法路径，个人或组织的感知被修改并选择为将被分析的信息决策选择。 

全局透视算法路径（I→P→J→D）考虑了所有信息源的类型。这种算法途径要求开放考虑所有可能的信息来源，以帮助更新和修改个人或组织的感知框架。此过程开始用信息修正感知，然后判断到决策选择。当没有时间压力时，此算法路径是最理想的限制收集信息和分析问题所需的时间。

人工智能和相关数字技术实际上已经在一切事物中穿梭前进21世纪与性能和生产力息息相关。它提供个人和对解决方案有着前所未有的更好、更紧密、更全面观点的组织。对于对于大多数组织来说，速度在当今形势下至关重要。此外，人工智能、机器学习、深度学习、自然语言处理、大数据和其他数字技术帮助个人和组织与他人实时协作并将流程和数据连接起来，以快速建立信任和信心。

全球各地，个人和组织不得不突然重新评估他们的计划。创新组织并将其转变为新领域的必要性是现在就来吧。人工智能及其相关数字技术已经取代了传统的计算方法，改变多少个人和组织执行其日常运营。从研究和制造到金融现代化医疗保健流、领先的人工智能改变了整个经济领域，在相对较短的时间内进行政治和社会努力。此外吞吐量模型算法过程可以帮助数字转换和通过提供必要的解决和优化当今世界许多核心挑战的算法。这些当涉及到设计时，可以直接应用算法来帮助程序员软件系统，检测和克服软件缺陷，以及何时出现编写代码。通过利用吞吐量模型，算法路径可能有助于代码的结构，可以为AI系统提供有用的建议，而不是不仅提高了整体生产力，而且有助于减少浪费时间，困惑和道德困境。