元认知AI：具有自我评估能力的AI Agent

关键词：元认知AI、自我评估、AI Agent、认知架构、反思学习、知识监控、适应性学习

摘要：本文深入探讨了元认知AI的概念、原理和实现方法。元认知AI是指具有自我评估和自我调节能力的智能系统，能够监控自身的认知过程、评估知识状态并动态调整学习策略。文章从认知科学基础出发，详细解析了元认知AI的架构设计、核心算法和数学模型，并通过Python代码示例展示了实现方法。最后讨论了该技术在多个领域的应用前景和发展挑战。

1. 背景介绍

1.1 目的和范围

本文旨在全面介绍元认知AI这一前沿领域，包括：

• 元认知在人类认知和AI中的理论基础
• 具有自我评估能力的AI Agent架构设计
• 实现元认知功能的核心算法和技术
• 实际应用场景和未来发展路径

本文范围涵盖从理论到实践的完整知识体系，但不会深入探讨通用人工智能(AGI)的哲学问题。

1.2 预期读者

本文适合以下读者：

• AI研究人员和工程师
• 认知科学和心理学专业人士
• 计算机科学高年级学生和研究生
• 对AI自我意识问题感兴趣的技术爱好者

1.3 文档结构概述

文章首先介绍元认知的基本概念，然后深入技术细节，包括架构设计、算法实现和数学模型。接着通过实际代码示例展示实现方法，最后讨论应用和发展趋势。

1…4 术语表

1.4.1 核心术语定义

• 元认知(Metacognition): 关于认知的认知，即系统对自己认知过程的理解和控制能力
• AI Agent: 能够感知环境并通过行动影响环境的自主智能体
• 自我评估(Self-assessment): 系统对自身知识状态、决策质量和学习效果的评估能力
• 认知监控(Cognitive Monitoring): 持续跟踪和评估内部认知状态的过程
• 适应性学习(Adaptive Learning): 根据评估结果动态调整学习策略的能力

1.4.2 相关概念解释

• 反思学习(Reflective Learning): 通过分析过去经验来改进未来表现的学习方式
• 知识校准(Knowledge Calibration): 使系统对自身能力的评估与实际表现一致的过程
• 置信度估计(Confidence Estimation): 对决策或预测正确性的概率评估

1.4.3 缩略词列表

• MCA (Metacognitive AI): 元认知AI
• RL (Reinforcement Learning): 强化学习
• ML (Machine Learning): 机器学习
• NN (Neural Network): 神经网络
• BDI (Belief-Desire-Intention): 信念-愿望-意图模型

2. 核心概念与联系

元认知AI的核心架构通常包含三个主要层次：

认知层负责基础的信息处理和任务执行，包括：

• 感知输入处理
• 知识表示和存储
• 问题解决和决策制定

元认知层是系统的核心创新点，主要功能包括：

1. 认知过程监控：跟踪认知层的运行状态和性能
2. 知识状态评估：评估当前知识的完整性、准确性和适用性
3. 学习策略调整：根据评估结果优化学习方法和资源分配

执行控制层负责将元认知层的调节指令转化为具体行动：

• 注意力分配
• 学习速率调整
• 策略选择
• 资源管理

这种分层架构使AI系统能够像人类专家一样，不仅知道如何解决问题，还能评估自己的解决过程是否合理，并在必要时调整方法。

3. 核心算法原理 & 具体操作步骤

3.1 元认知监控算法

元认知AI的核心是能够实时监控自身认知状态的算法。以下是一个简化的Python实现：

import numpy as np

class MetacognitiveMonitor:
    def __init__(self, base_model):
        self.base_model = base_model  # 基础认知模型
        self.confidence_history = []  # 置信度历史记录
        self.performance_history = []  # 实际表现历史记录
        self.calibration_error = 0  # 校准误差
        
    def monitor_confidence(self, input_data, prediction):
        """
        监控模型对当前预测的置信度
        """
        # 使用模型的预测概率作为置信度估计
        confidence = np.max(self.base_model.predict_proba(input_data))
        self.confidence_history.append(confidence)
        return confidence
    
    def assess_performance(self, prediction, ground_truth):
        """
        评估实际表现并计算校准误差
        """
        correct = 1 if prediction == ground_truth else 0
        self.performance_history.append(correct)
        
        # 计算最近N次的校准误差
        window_size = min(20, len(self.confidence_history))
        if window_size > 0:
            recent_conf = np.mean(self.confidence_history[-window_size:])
            recent_perf = np.mean(self.performance_history[-window_size:])
            self.calibration_error = abs(recent_conf - recent_perf)
        
        return self.calibration_error
    
    def adjust_learning(self, learning_rate):
        """
        根据校准误差调整学习率
        """
        # 如果系统过度自信(置信度高于实际表现)，增加学习率
        if len(self.confidence_history) > 10:
            avg_conf = np.mean(self.confidence_history[-10:])
            avg_perf = np.mean(self.performance_history[-10:])
            if avg_conf > avg_perf + 0.1:  # 过度自信阈值
                return min(learning_rate * 1.5, 0.1)  # 上限为0.1
            elif avg_conf < avg_perf - 0.1:  # 自信不足
                return max(learning_rate * 0.7, 0.001)  # 下限为0.001
        return learning_rate

3.2 反思学习机制

反思学习使系统能够从过去的经验中提取元认知知识：

class ReflectiveLearner:
    def __init__(self):
        self.memory = []  # 存储过去的事件记录
        self.insights = {}  # 存储提取的元认知洞察
        
    def record_event(self, task, strategy, outcome, confidence):
        """
        记录一个完整的学习事件
        """
        self.memory.append({
            'task': task,
            'strategy': strategy,
            'outcome': outcome,
            'confidence': confidence,
            'timestamp': time.time()
        })
    
    def analyze_patterns(self):
        """
        分析记忆中的模式，提取元认知规则
        """
        # 分析策略有效性
        strategy_success = {}
        for event in self.memory:
            strat = event['strategy']
            if strat not in strategy_success:
                strategy_success[strat] = {'success':0, 'total':0}
            strategy_success[strat]['total'] += 1
            if event['outcome']:  # 成功
                strategy_success[strat]['success'] += 1
        
        # 更新策略选择规则
        for strat, stats in strategy_success.items():
            success_rate = stats['success'] / stats['total']
            self.insights[f'strategy_{strat}_success_rate'] = success_rate
        
        # 分析置信度校准
        conf_bins = np.linspace(0, 1, 5)
        calibration = {}
        for low, high in zip(conf_bins[:-1], conf_bins[1:]):
            bin_events = [e for e in self.memory if low <= e['confidence'] < high]
            if bin_events:
                actual_success = sum(e['outcome'] for e in bin_events) / len(bin_events)
                calibration[f'conf_{low:.1f}-{high:.1f}'] = actual_success
        
        self.insights['confidence_calibration'] = calibration
        return self.insights

3.3 元认知控制循环

完整的元认知控制循环将上述组件整合：

class MetacognitiveAgent:
    def __init__(self, base_model):
        self.monitor = MetacognitiveMonitor(base_model)
        self.reflector = ReflectiveLearner()
        self.learning_rate = 0.01
        self.current_strategy = 'default'
        
    def process_task(self, input_data, ground_truth=None):
        # 基础认知处理
        prediction = self.monitor.base_model.predict(input_data)
        
        # 元认知监控
        confidence = self.monitor.monitor_confidence(input_data, prediction)
        
        # 如果提供了真实标签，进行性能评估和学习
        if ground_truth is not None:
            calibration_error = self.monitor.assess_performance(prediction, ground_truth)
            self.learning_rate = self.monitor.adjust_learning(self.learning_rate)
            
            # 记录学习事件用于反思
            outcome = 1 if prediction == ground_truth else 0
            self.reflector.record_event(
                task=type(input_data).__name__,
                strategy=self.current_strategy,
                outcome=outcome,
                confidence=confidence
            )
            
            # 定期进行反思学习
            if len(self.reflector.memory) % 10 == 0:
                insights = self.reflector.analyze_patterns()
                self.update_strategy(insights)
        
        return prediction
    
    def update_strategy(self, insights):
        """
        根据反思结果更新策略
        """
        # 选择成功率最高的策略
        strategy_rates = {k:v for k,v in insights.items() if k.startswith('strategy_')}
        if strategy_rates:
            best_strat = max(strategy_rates, key=strategy_rates.get)
            self.current_strategy = best_strat.split('_')[1]
        
        # 根据置信度校准调整决策阈值
        if 'confidence_calibration' in insights:
            calibration = insights['confidence_calibration']
            # 可以在这里添加基于校准的策略调整逻辑

4. 数学模型和公式 & 详细讲解 & 举例说明

4.1 元认知监控的数学模型

元认知监控的核心是建立系统置信度$c$与实际准确率$a$之间的关系。我们可以用校准曲线来描述这种关系：

$$a=f(c)$$

其中$f$是校准函数。理想情况下应该有$f(c)=c$，表示系统完全校准。

校准误差(Calibration Error)可以定义为：

$$CE=\sqrt{\frac{1}{N}\sum _{i=1}^N(c_i-a_i{)}^2}$$

其中$N$是样本数量，$c_i$是第$i$个预测的置信度，$a_i$是相应的准确性(1正确，0错误)。

4.2 知识状态评估模型

系统的知识状态可以用知识向量$\mathbf{k}$表示：

$$\mathbf{k}=(k_1,k_2,...,k_n)$$

其中每个$k_i\in [0,1]$表示系统对第$i$个知识点的掌握程度。

知识完整性(Knowledge Completeness)可以计算为：

$$KC=\frac{1}{n}\sum _{i=1}^n{k}_i$$

知识一致性(Knowledge Consistency)衡量不同知识点之间的关系合理性：

$$KCON=1-\frac{1}{m}\sum _{(i,j)\in R}|r_{ij}-{\hat{r}}_{ij}|$$

其中$R$是所有已知的知识点关系对，$r_{ij}$是实际关系强度，${\hat{r}}_{ij}$是预测关系强度。

4.3 适应性学习策略

基于元认知评估的学习率调整可以用以下公式表示：

$${\alpha }_{t+1}={\alpha }_t\cdot \exp (\gamma \cdot (a_t-c_t))$$

其中：

• ${\alpha }_t$是时间步$t$的学习率
• $\gamma$是调节敏感度参数
• $a_t$是实际准确率
• $c_t$是预测置信度

当$a_t>c_t$(系统表现优于预期)，适当降低学习率；当$a_t<c_t$(表现不如预期)，提高学习率。

4.4 示例说明

假设一个元认知AI系统在10个任务上的置信度和实际表现如下：

任务	置信度©	实际结果(a)
1	0.8	1
2	0.7	0
3	0.9	1
4	0.6	1
5	0.8	0
6	0.7	1
7	0.9	0
8	0.5	1
9	0.8	1
10	0.6	0

校准误差计算：

$$CE=\sqrt{\frac{(0.8-1{)}^2+(0.7-0{)}^2+...+(0.6-0{)}^2}{10}}\approx 0.34$$

这表明系统存在明显的校准不良问题(理想值为0)。系统应该通过元认知调节来改善这种状况。

5. 项目实战：代码实际案例和详细解释说明

5.1 开发环境搭建

建议使用以下环境配置：

• Python 3.8+
• 主要库：

  pip install numpy scikit-learn tensorflow matplotlib pandas
  

• Jupyter Notebook(可选，用于实验和分析)

5.2 源代码详细实现和代码解读

我们将实现一个具有元认知能力的图像分类器，基于MNIST数据集。

import numpy as np
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras import layers, models
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import accuracy_score

class MetaCognitiveCNN:
    def __init__(self, input_shape=(28, 28, 1), num_classes=10):
        self.input_shape = input_shape
        self.num_classes = num_classes
        self.build_base_model()
        self.build_meta_model()
        self.confidence_history = []
        self.accuracy_history = []
        self.calibration_errors = []
        
    def build_base_model(self):
        """构建基础认知模型(CNN分类器)"""
        self.base_model = models.Sequential([
            layers.Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=self.input_shape),
            layers.MaxPooling2D((2, 2)),
            layers.Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'),
            layers.MaxPooling2D((2, 2)),
            layers.Flatten(),
            layers.Dense(64, activation='relu'),
            layers.Dense(self.num_classes, activation='softmax')
        ])
        self.base_model.compile(optimizer='adam',
                               loss='sparse_categorical_crossentropy',
                               metrics=['accuracy'])
    
    def build_meta_model(self):
        """构建元认知模型(置信度估计器)"""
        # 使用基础模型的中间表示作为输入
        feature_extractor = models.Model(
            inputs=self.base_model.inputs,
            outputs=self.base_model.layers[-2].output
        )
        
        input_layer = layers.Input(shape=(64,))  # 与Dense(64)层匹配
        x = layers.Dense(32, activation='relu')(input_layer)
        x = layers.Dropout(0.3)(x)
        confidence_output = layers.Dense(1, activation='sigmoid')(x)
        
        self.meta_model = models.Model(
            inputs=input_layer,
            outputs=confidence_output
        )
        self.meta_model.compile(optimizer='adam',
                               loss='mse',
                               metrics=['mae'])
    
    def train_meta_model(self, X, y, epochs=10):
        """训练元认知模型"""
        # 获取基础模型的特征表示
        features = self.base_model.layers[-2].predict(X)
        
        # 计算每个样本的实际置信度(正确为1，错误为0)
        preds = np.argmax(self.base_model.predict(X), axis=1)
        true_conf = (preds == y).astype(float)
        
        # 训练元认知模型
        self.meta_model.fit(features, true_conf, epochs=epochs, verbose=0)
    
    def predict_with_confidence(self, X):
        """带置信度估计的预测"""
        # 基础预测
        base_pred = np.argmax(self.base_model.predict(X), axis=1)
        
        # 获取特征表示
        features = self.base_model.layers[-2].predict(X)
        
        # 估计置信度
        confidence = self.meta_model.predict(features).flatten()
        
        return base_pred, confidence
    
    def evaluate_calibration(self, X, y):
        """评估校准性能"""
        preds, confs = self.predict_with_confidence(X)
        acc = accuracy_score(y, preds)
        
        # 计算校准误差
        bin_edges = np.linspace(0, 1, 11)
        bin_indices = np.digitize(confs, bin_edges) - 1
        bin_acc = np.zeros(len(bin_edges)-1)
        bin_conf = np.zeros(len(bin_edges)-1)
        bin_counts = np.zeros(len(bin_edges)-1)
        
        for i in range(len(bin_edges)-1):
            mask = bin_indices == i
            if np.sum(mask) > 0:
                bin_acc[i] = np.mean(preds[mask] == y[mask])
                bin_conf[i] = np.mean(confs[mask])
                bin_counts[i] = np.sum(mask)
        
        # 只计算有样本的区间
        valid_bins = bin_counts > 0
        calibration_error = np.sqrt(np.mean((bin_acc[valid_bins] - bin_conf[valid_bins])**2))
        
        # 记录历史
        self.confidence_history.append(np.mean(confs))
        self.accuracy_history.append(acc)
        self.calibration_errors.append(calibration_error)
        
        return {
            'accuracy': acc,
            'avg_confidence': np.mean(confs),
            'calibration_error': calibration_error,
            'bin_acc': bin_acc,
            'bin_conf': bin_conf,
            'bin_counts': bin_counts
        }
    
    def adaptive_train(self, X_train, y_train, X_val, y_val, 
                       initial_epochs=5, meta_epochs=3, 
                       total_epochs=20, patience=3):
        """自适应训练循环"""
        best_val_acc = 0
        epochs_without_improve = 0
        
        # 初始训练基础模型
        self.base_model.fit(X_train, y_train, 
                           epochs=initial_epochs, 
                           validation_data=(X_val, y_val),
                           verbose=1)
        
        # 初始训练元模型
        self.train_meta_model(X_train, y_train, epochs=meta_epochs)
        
        # 评估初始状态
        val_metrics = self.evaluate_calibration(X_val, y_val)
        print(f"Initial val acc: {val_metrics['accuracy']:.4f}, "
              f"calibration error: {val_metrics['calibration_error']:.4f}")
        
        # 自适应训练循环
        for epoch in range(initial_epochs, total_epochs):
            # 根据校准误差调整学习率
            if len(self.calibration_errors) > 1:
                current_error = self.calibration_errors[-1]
                prev_error = self.calibration_errors[-2]
                
                if current_error > prev_error:  # 校准变差
                    lr = tf.keras.backend.get_value(self.base_model.optimizer.lr)
                    new_lr = lr * 0.9  # 降低学习率
                    tf.keras.backend.set_value(self.base_model.optimizer.lr, new_lr)
                    print(f"Reducing learning rate to {new_lr:.6f}")
            
            # 训练基础模型一个epoch
            self.base_model.fit(X_train, y_train, 
                               epochs=1, 
                               validation_data=(X_val, y_val),
                               verbose=0)
            
            # 更新元模型
            self.train_meta_model(X_train, y_train, epochs=1)
            
            # 评估
            val_metrics = self.evaluate_calibration(X_val, y_val)
            print(f"Epoch {epoch+1}: val acc: {val_metrics['accuracy']:.4f}, "
                  f"calibration error: {val_metrics['calibration_error']:.4f}")
            
            # 早停机制
            if val_metrics['accuracy'] > best_val_acc:
                best_val_acc = val_metrics['accuracy']
                epochs_without_improve = 0
            else:
                epochs_without_improve += 1
                if epochs_without_improve >= patience:
                    print(f"Early stopping at epoch {epoch+1}")
                    break

5.3 代码解读与分析

这个实现包含几个关键创新点：

1. 双模型架构:

   • 基础CNN模型负责主要分类任务
   • 元认知模型基于基础模型的中间特征来预测置信度

2. 置信度学习:

   • 元认知模型学习预测基础模型的预测是否正确
   • 使用二元分类框架(正确=1，错误=0)

3. 自适应训练:

   • 根据校准误差动态调整学习率
   • 校准误差增加时降低学习率，防止过度自信
   • 实现了简单的早停机制

4. 校准评估:

   • 将置信度分为多个区间
   • 计算每个区间内的实际准确率
   • 比较预期置信度与实际准确率的差异

这种架构使系统能够：

• 更准确地估计自己的预测可靠性
• 识别何时需要更多训练或调整
• 避免在已经表现良好的领域过度训练

6. 实际应用场景

元认知AI技术在多个领域具有重要应用价值：

6.1 医疗诊断辅助系统

• 应用点：帮助医生评估AI诊断建议的可信度
• 优势：当系统不确定时会明确提示，减少误诊风险
• 案例：皮肤癌识别系统中，元认知模块可以标记低置信度病例建议人工复核

6.2 自动驾驶系统

• 应用点：实时评估决策可靠性
• 优势：在复杂场景下能识别自身认知局限，及时请求人工接管
• 案例：遇到罕见交通状况时，系统可以基于元认知评估选择保守策略

6.3 智能教育系统

• 应用点：个性化学习路径调整
• 优势：系统能评估对学生知识状态的掌握程度，动态调整教学策略
• 案例：当系统发现对学生能力的评估与实际表现不一致时，会自动调整评估方法

6.4 金融风控系统

• 应用点：信贷风险评估
• 优势：明确识别评估中的不确定性，避免过度自信的决策
• 案例：对边界案例的申请，系统可以提供置信区间而非二元决策

6.5 工业预测性维护

• 应用点：设备故障预测
• 优势：量化预测不确定性，优化维护资源分配
• 案例：根据预测置信度安排不同优先级的设备检查

7. 工具和资源推荐

7.1 学习资源推荐

7.1.1 书籍推荐

1. 《Metacognition: Knowing About Knowing》 - 元认知基础理论
2. 《Self-Regulated Learning: From Teaching to Self-Reflective Practice》 - 自我调节学习
3. 《Artificial Intelligence: A Guide for Thinking Humans》 - AI认知视角

7.1.2 在线课程

1. MIT《人类和机器认知》(OpenCourseWare)
2. Coursera《Meta-Learning and Self-Improving Systems》
3. Udemy《Advanced AI: Cognitive Architectures》

7.1.3 技术博客和网站

1. Distill.pub - 可解释AI研究
2. AI Alignment Forum - AI自我评估讨论
3. MetaAI Research Blog - 元学习前沿

7.2 开发工具框架推荐

7.2.1 IDE和编辑器

1. VS Code + Jupyter插件 - 实验和分析
2. PyCharm Professional - 大型项目开发
3. Google Colab - 云端实验环境

7.2.2 调试和性能分析工具

1. Weights & Biases - 实验跟踪
2. TensorBoard - 模型训练可视化
3. PyTorch Profiler - 性能分析

7.2.3 相关框架和库

1. PyTorch Lightning - 结构化深度学习
2. HuggingFace Transformers - 预训练模型
3. Metaflow - 元学习框架

7.3 相关论文著作推荐

7.3.1 经典论文

1. “Metacognition in Computation” (Cox, 2005)
2. “Toward an Architecture for Never-Ending Language Learning” (Carlson et al., 2010)
3. “Model-Agnostic Meta-Learning for Fast Adaptation of Deep Networks” (Finn et al., 2017)

7.3.2 最新研究成果

1. “Learning to Learn How to Learn: Self-Adaptive Visual Navigation Using Meta-Learning” (2023)
2. “Meta-Cognitive Decision Making Framework for Robust AI Systems” (2022)
3. “Dynamic Knowledge Repositioning for Continual Learning” (2023)

7.3.3 应用案例分析

1. “Meta-Learning for Medical Image Classification” (Nature MI, 2022)
2. “Self-Assessing Autonomous Driving Systems” (IEEE T-IV, 2023)
3. “Confidence-Calibrated Financial Forecasting” (Quantitative Finance, 2023)

8. 总结：未来发展趋势与挑战

8.1 发展趋势

1. 多层级元认知：从单一任务评估发展到跨任务、跨领域的综合认知评估
2. 动态架构调整：系统能够根据元认知评估重组自身架构
3. 社会性元认知：多个AI系统间的相互评估和知识共享
4. 神经符号融合：结合神经网络和符号系统的优势实现更强大的元认知

8.2 关键挑战

1. 评估框架标准化：缺乏统一的元认知能力评估标准
2. 计算效率问题：实时元认知监控带来的计算开销
3. 无限回归风险：元认知的元认知问题可能导致复杂度过高
4. 安全与伦理：高度自省AI系统的可控性问题

8.3 发展建议

1. 建立元认知AI的基准测试套件
2. 开发高效的元认知轻量化算法
3. 研究元认知边界和停止条件
4. 制定元认知AI的伦理指南

9. 附录：常见问题与解答

Q1: 元认知AI与普通AI的主要区别是什么？

A1: 主要区别在于自我评估能力。普通AI专注于完成任务，而元认知AI还能评估自己完成任务的过程是否合理、结果是否可靠，并能据此调整策略。

Q2: 元认知会带来AI的自我意识吗？

A2: 元认知是自我意识的一个组成部分，但目前的元认知AI仅实现了功能性自评估，与人类的自我意识有本质区别。这是工具性元认知而非现象学意义上的意识。

Q3: 如何评估一个AI系统的元认知能力？

A3: 可以从几个维度评估：1) 校准误差(置信度与准确率的匹配程度) 2) 策略调整的有效性 3) 对新情境的适应速度 4) 知识状态的自我评估准确性。

Q4: 元认知AI需要更多训练数据吗？

A4: 初期训练可能需要更多数据来建立准确的自我评估模型，但长期来看，元认知能力可以帮助系统更高效地利用数据，减少总体数据需求。

Q5: 这项技术最大的风险是什么？

A5: 主要风险是"过度自信的元认知"——系统错误地认为自己的评估能力很可靠。需要通过设计良好的校准机制和外部验证来缓解。

10. 扩展阅读 & 参考资料

1. Cox, M. T. (2005). Metacognition in computation: A selected research review. Artificial Intelligence, 169(2), 104-141.

2. Fleming, S. M., & Dolan, R. J. (2012). The neural basis of metacognitive ability. Philosophical Transactions of the Royal Society B, 367(1594), 1338-1349.

3. Nguyen, A., Yosinski, J., & Clune, J. (2015). Deep neural networks are easily fooled: High confidence predictions for unrecognizable images. CVPR.

4. Möller, R., & Hoffmann, J. (2004). Towards a BDI model of metacognition in artificial cognitive systems. KI, 18(4), 5-12.

5. Schmidhuber, J. (1987). Evolutionary principles in self-referential learning. Diploma thesis, TU Munich.

6. Bengio, Y., et al. (2019). Meta-learning of synaptic plasticity rules. Nature Communications, 10(1), 1-17.

7. Lake, B. M., et al. (2017). Building machines that learn and think like people. Behavioral and Brain Sciences, 40.

8. Varshney, L. R., & Alemzadeh, H. (2017). On the safety of machine learning: Cyber-physical systems, decision sciences, and data products. Big Data, 5(3), 246-255.