让你的决策经济一点
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决策的时候，也是仅以当下的局面来做分析与思考，然後从庞大的资料库里面统整出对目前来说最佳的下一步，等到局面更新，就再以那个当下去做分析与决策，接续不断。这与人类在认知运作过程中最大的一点差异在於人工智慧不会有「早知如此，何必当初」的喟叹（过度被过去卡住），或是担心这一步下去，万一之後怎样怎样又来後悔，Ga0得那完美的一步永远出不了手（太被未来纠缠）。 狭义地说（不要惊动物理学家和哲学家的说法），人工智慧在思考时的时间线应该是只着眼於当下以及不远的未来，屏除会造成额外时间成本的情感因素、不断地将局面的变动视为回馈（不是失败）来更新即时状况、迅速地做出下一步……如此反覆循环。 或许是源自於人类对自身存在之高贵X的莫名坚持，古典经济学认为人类在做决策时总是理X的，会根据外部线索来做出合理的推论，即使日常生活中就存在着一堆反例（为了省5元而开车到一公里外的大卖场去买卫生纸，而不是在住家对面的超商买），但要一直到2002年的诺贝尔经济学奖之後，人们的心态才真正有了改变（至少在研究领域）。当年的得主丹尼尔·卡纳曼（DanielKahneman,1934-)结