ระบบสนับสนุนการตัดสินใจอัจฉริยะ ( IDSS ) คือระบบสนับสนุนการตัดสินใจที่ใช้ เทคนิค ปัญญาประดิษฐ์ (AI) อย่างกว้างขวาง การใช้เทคนิค AI ในระบบสารสนเทศเพื่อการจัดการมีประวัติมายาวนาน – อันที่จริง คำต่างๆ เช่น " ระบบฐานความรู้ " (KBS) และ "ระบบอัจฉริยะ" ถูกนำมาใช้ตั้งแต่ต้นทศวรรษ 1980 เพื่ออธิบายส่วนประกอบของระบบการจัดการ แต่คำว่า "ระบบสนับสนุนการตัดสินใจอัจฉริยะ" เชื่อกันว่ามีต้นกำเนิดมาจาก Clyde Holsapple และAndrew Whinston ^{[ 1 ] [ 2 ]}ในช่วงปลายทศวรรษ 1970 ตัวอย่างของระบบสนับสนุนการตัดสินใจอัจฉริยะเฉพาะทาง ได้แก่ระบบการผลิตแบบยืดหยุ่น (FMS) ^{[ 3 ]}ระบบสนับสนุนการตัดสินใจทางการตลาดอัจฉริยะ^{[ 4 ]}และระบบวินิจฉัยทางการแพทย์^{[ 5 ]}

โดยหลักการแล้ว ระบบสนับสนุนการตัดสินใจอัจฉริยะควรทำหน้าที่เหมือนที่ปรึกษาที่เป็นมนุษย์ กล่าวคือสนับสนุนผู้มีอำนาจตัดสินใจด้วยการรวบรวมและวิเคราะห์หลักฐาน ระบุและวินิจฉัยปัญหา เสนอแนวทางการดำเนินการที่เป็นไปได้ และประเมินผลการดำเนินการที่เสนอเหล่านั้น เป้าหมายของเทคนิค AI ที่ฝังอยู่ในระบบสนับสนุนการตัดสินใจอัจฉริยะคือการทำให้คอมพิวเตอร์สามารถทำงานเหล่านี้ได้ ในขณะที่เลียนแบบความสามารถของมนุษย์ให้ใกล้เคียงที่สุดเท่าที่จะเป็นไปได้

การใช้งาน IDSS จำนวนมากนั้นอิงตามระบบผู้เชี่ยวชาญ^{[ 6 ]}ซึ่งเป็น KBS ประเภทหนึ่งที่ได้รับการยอมรับอย่างดี ซึ่งเข้ารหัสความรู้และเลียนแบบพฤติกรรมการรับรู้ของผู้เชี่ยวชาญที่เป็นมนุษย์โดยใช้กฎตรรกะเชิงประพจน์ และได้รับการพิสูจน์แล้วว่ามีประสิทธิภาพดีกว่าผู้เชี่ยวชาญที่เป็นมนุษย์ในบางสถานการณ์^{[ 7 ] [ 8 ]}ระบบผู้เชี่ยวชาญเกิดขึ้นเป็นแอปพลิเคชันเชิงปฏิบัติในช่วงทศวรรษ 1980 ^{[ 9 ]}โดยอิงจากการวิจัยด้านปัญญาประดิษฐ์ที่ดำเนินการในช่วงปลายทศวรรษ 1960 และต้นทศวรรษ 1970 ^{[ 10 ]}โดยทั่วไปแล้ว ระบบเหล่านี้จะรวมความรู้เกี่ยวกับโดเมนแอปพลิเคชันเฉพาะเข้ากับ ความสามารถ ในการอนุมานเพื่อให้ระบบสามารถเสนอการตัดสินใจหรือการวินิจฉัยได้ ความแม่นยำและความสอดคล้องสามารถเทียบได้กับ (หรือแม้แต่เกินกว่า) ผู้เชี่ยวชาญที่เป็นมนุษย์เมื่อพารามิเตอร์การตัดสินใจเป็นที่รู้จักกันดี (เช่น หากกำลังวินิจฉัยโรคทั่วไป) แต่ประสิทธิภาพอาจต่ำเมื่อเกิดสถานการณ์ใหม่หรือไม่แน่นอน

งานวิจัยด้าน AI ที่มุ่งเน้นการทำให้ระบบสามารถตอบสนองต่อสิ่งแปลกใหม่และความไม่แน่นอนได้อย่างยืดหยุ่นมากขึ้น เริ่มถูกนำมาใช้ใน IDSS แล้ว ตัวอย่างเช่นตัวแทนอัจฉริยะ^{[ 11 ] [ 12 ]}ที่ทำงานด้านการรับรู้ ที่ซับซ้อน โดยไม่ต้องมีการแทรกแซงจากมนุษย์ ได้ถูกนำมาใช้ในแอปพลิเคชันสนับสนุนการตัดสินใจหลายประเภท^{[ 13 ]}ความสามารถของตัวแทนอัจฉริยะเหล่านี้ ได้แก่การแบ่งปันความรู้การ เรียนรู้ ของเครื่องการขุดข้อมูลและการอนุมาน อัตโนมัติ เทคนิค AI หลายอย่าง เช่นการให้เหตุผลตามกรณีเซตแบบหยาบ^{[ 14 ]}และตรรกะคลุมเครือได้ถูกนำมาใช้เพื่อให้ระบบสนับสนุนการตัดสินใจทำงานได้ดีขึ้นในสภาวะที่ไม่แน่นอน

งานวิจัยในปี 2009 เกี่ยวกับระบบปัญญาประดิษฐ์หลายระบบชื่อ IILS ได้รับการเสนอเพื่อทำให้กระบวนการแก้ปัญหาในอุตสาหกรรมโลจิสติกส์เป็นไปโดยอัตโนมัติ ระบบนี้เกี่ยวข้องกับการบูรณาการโมดูลปัญญาประดิษฐ์โดยอาศัยการให้เหตุผลตามกรณี ระบบหลายเอเจนต์ ตรรกะคลุมเครือ และเครือข่ายประสาทเทียม โดยมีเป้าหมายเพื่อนำเสนอโซลูชันโลจิสติกส์ขั้นสูงและสนับสนุนการตัดสินใจที่มีคุณภาพสูงและรอบรู้ เพื่อตอบสนองความต้องการและความท้าทายที่หลากหลายของลูกค้า^{[ 15 ]}

• Turban, E., Aronson J., & Liang T.: ระบบสนับสนุนการตัดสินใจและระบบอัจฉริยะ (2004) Pearson

• ประวัติโดยย่อของ DSS