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啥是「决策引擎」它是通用搜索引擎发展的未来方向吗

谢邀。借此问题的回答，深谈下本人理解中相关点：“不受制约的乐趣”。首先决策引擎是微软bing一直强调的概念，本人也有幸在北京当面听微软搜索高层解释过这个还没有实现的理想。但是很抱歉，记不起其中的概念或是细节，只知道在这此看法下，bing未来更看重的是给与用户生活决策，而非各种参考链接。但是，前半问题的无解也正好是我对后半问题的解答：虽然无法预言通用搜索的未来，但是答案不会是提供”决策“的引擎。至于原因，我更倾向于从使用者的角度去判断。无论技术如何进化，人们享受的生活方式中都广泛包含一种“不受制约的乐趣”：比如看完小说以后谈最喜欢的人物，看完中国好声音后说出自己最喜欢的歌手，比完价以后选择自己认为最中意的商家...等等。这种乐趣不是在于发现了好的小说、歌手和商品，而是在于看完小说、追完中国好声音直至大结局的这整个过程——这个获取喜爱的信息，加工，并产生判断和决策的过程。这早就不是算法正确性的问题了，即便算法很神奇地次次找到你的各种最爱，我们也失去了一种乐趣，就是思考并形成判断的乐趣。我有时观察老婆对什么对网购这么痴迷，最后发现其实不在于她能够成功地买到性价比高的商品，而是在于她不用出门就可以搜刮到这么多她喜爱的东西，然后一一比较，反复斟酌，最后表面遗憾地说“算了，就买它了“。而这种表面的遗憾陈述中带有莫大的满足和快乐。问题就在这里，搜索公司不能简单粗暴地把这种遗憾的结论、费事的比较当成是一种未被满足的潜在需求。由此得出的需求判断也因此带有一种微妙的误判。
■网友
搜索引擎和决策引擎不是一回事，硬要类比的话，应该说决策引擎是藏在搜索引擎背后算法的组合：例如滴滴打车给你分配订单，饿了么给你分配骑手，今日头条给你推送的消息，等等，背后都是不同的决策算法。
谈“决策引擎”的话，先要说“规则引擎”：
规则引擎起源于基于规则的专家系统，而基于规则的专家系统又是专家系统的其中一个分支。专家系统属于人工智能的范畴，它模仿人类的推理方式，使用试探性的方法进行推理，并使用人类能理解的术语解释和证明它的推理结论。
利用它就可以在应用系统中分离商业决策者的商业决策逻辑和应用开发者的技术决策，并把这些商业决策放在中心数据库或其他统一的地方，让它们能在运行时可以动态地管理和修改，从而为企业保持灵活性和竞争力提供有效的技术支持。
说白了，就是统一管理复杂、多变的业务逻辑的工具。
【啥是「决策引擎」它是通用搜索引擎发展的未来方向吗】 随着近年来大数据技术的发展，海量数据的处理、分析、挖掘、决策成为了迫切需求。在传统的规则引擎基础上，数据计量、数据建模、模拟、数据可视化、冠军/挑战者（AB测试）等功能应运而生，甚至部分决策引擎加入了机器学习的功能，使原来需要数据科学家、深度建模工具的场景也变得更加亲民起来。决策引擎将“机器替代人工操作” 进化到了“机器替代人工决策“的境界。

■网友
有人喜欢徒步环游世界，航空公司不能简单粗暴地把这种遗憾的结论、费事的比较当成是一种未被满足的潜在需求。决策引擎应该更关注的需求，而不是决策的条件。而对于服装，油画这种模糊的，无法用精确的参数来衡量的时候，只能让人来推荐了。或者类似hunch那样认为人以类聚，或者像豆瓣那样，喜欢A的不一定喜欢B,但是反复的把不同类别的东西让你自己做AB测试，记录的选择习惯。
■网友
决策是答案的意思吗？如果是，搜索引擎不仅列出一堆可能的索引供选择，而是给出答案，这应该是个趋势。但并不是那么容易做到。 比如你搜“太阳的直径”，直接出答案，而不是一些讨论太阳直径的文章。


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