Способы интеллектуализации автоматизированных информационных систем

В настоящее время наряду с задачами создания интеллектуаль­ных систем весьма актуальными являются (и, видимо, в ближай­шем будущем таковыми останутся) задачи наделения уже суще­ствующих АИС чертами интеллектуальных.

В настоящее время сложились определенные способы прида­ния АИС свойств интеллектуальности, которые заслуживают упо­минания.

381

Возможны два направления внедрения достижений ИИ в АИС, реализующие традиционные информационные технологии:

1) создание принципиально новых АИС (их принято называть интеллектуальными);

2) совершенствование существующих АИС за счет применения технологий ИИ (их называют интеллектуализированными).

Под интеллектуализацией АИС понимают процесс разработки и программной реализации моделей и алгоритмов ИИ с целью применения опыта пользователей, формализации различных по­становок практических задач, взаимодействия с ЭВМ на естествен­ном языке и др. Иными словами, интеллектуализация -~ это про­цесс внедрения в АИС идей ИИ с целью повышения эффектив­ности этих систем.

Известны два основных способа интеллектуализации АИС [5]:

1) внешняя (универсальная и специализированная);

2) внутренняя (локализованная и распределенная). Внешняя универсальная интеллектуализация предусматривает

подключение к традиционной АИС инструментальной системы ИИ, настроенной на соответствующую предметную область (при­нятие решений, проектирование, обучение и т.п.). В качестве ин­струментальной системы ИИ используют уже существующие обо­лочки экспертных, обучающих, моделирующих, диалоговых и других систем. Исторически данный способ был первым и полу­чил довольно широкое распространение. Совершенно очевидны достоинства этого способа: высокая скорость разработки и срав­нительно малые финансовые затраты.

Внешняя специализированная интеллектуализация осуществляется за счет разработки и использования специализированных про­граммных систем (приставок), работающих на принципах ИИ. Как правило, основные усилия направляются на улучшение сервис­ных характеристик АИС, особенно в плане реализации интеллек­туального диалога системы с пользователем на предметно-ориен­тированном языке, более близком к естественному, чем традици­онные, т.е. на создание интеллектуального интерфейса. Способ весьма близок «по идеологии» с уже рассмотренным, поэтому их достоинства (с некоторыми коррективами) практически совпа­дают.

На рис. 27.2 представлен способ внешней интеллектуализации. Способам внешней интеллектуализации присущ один, но суще­ственный недостаток — они направлены на приспособление (в большей или меньшей мере) традиционных АИС к новым за­дачам и потому принципиально не могут полностью (наилучшим образом) обеспечить их решение.

Внутренняя интеллектуализация свободна от этого недостат­ка, поскольку осуществляется с помощью встроенных в АИС ме­тодов и алгоритмов ИИ. Данный способ предполагает глубинные

382

Рис. 27.2. Внешняя интеллектуали­зация

изменения в самой идеологии построения той или иной системы и приводит к созданию полномасштабных интеллектуальных АИС — систем интеллектуальной поддержки принятия решений, интел­лектуальных информационно-справочных систем (БД), интеллек­туальных САПР, интеллектуальных обучающих систем и др.

Различают внутреннюю локализованную интеллектуализацию, при которой в разрабатываемой АИС наряду с традиционными можно выделить так называемые типовые интеллектуальные блоки (рис. 27.3), и внутреннюю распределенную интеллектуализацию, пре­дусматривающую применение интеллектуальных вычислительных и логических процедур практически во всех блоках. Понятно, что реализация способа внутренней интеллектуализации дорогосто­яща. Она требует от разработчиков исключительно высокой ква­лификации в различных предметных областях и длительного вре­мени создания системы.

Важно отметить, что современные интеллектуальные системы выполняют не только основные (целевые) функции, но и все большее число дополнительных, ранее либо вообще не преду­сматриваемых, либо выполняемых другими системами. Так, на­пример, практически все интеллектуальные АИС содержат под­системы обучения работы с ними, интеллектуальной поддержки работы пользователя по основному назначению системы, интел­лектуального многоуровневого хелпинга, модификации базы зна­ний и т. п.

В учебнике рассмотрены лишь методологические основы по­строения и использования систем ИИ. Практика совершенствова­ния информационных технологий представляет все новые направ-

Рис. 27.3. Внутренняя локализован­ная интеллектуализация

383

ления применения интеллектуальных средств. Так, например, на­ряду с интеллектуальными ППП появились так называемые ин­теллектуальные БД [39], в которых используются достижения тео­рии ИИ как для организации хранения информации о предмет­ной области, так и для удовлетворения информационных потреб­ностей пользователей.

Другим примером может служить разработанная специалиста­ми Института человеческого и машинного познания при универ­ситете Западной Флориды (США) технология хранения и пред­ставления пользователям информации, получившая название СМар (англ. Concept Map — карта понятий), являющаяся одним из вариантов применения семантических сетей [40], уже нашед­шая широкое применение в Интернете. С помощью этой техноло­гии можно осваивать большие объемы сложно структурированно­го материала, решая различные задачи (в том числе и задачи обу­чения специалистов). Еще одним примером является известная концепция «интеллектуального дома (жилища)», призванная ра­ционально использовать средства ИИ при всестороннем обеспе­чении управления бытовыми системами (начиная от регулирова­ния подачи электроэнергии и воды и заканчивая включением/ выключением микроволновой печи или телевизора в заданное время).

В заключение следует еще раз отметить, что на современном этапе развития общества главным направлением автоматизации профессиональной (в том числе, а может быть, в первую очередь управленческой) деятельности является ее интеллектуализация, проводимая одним из рассмотренных способов. Следует ожидать, что в будущем каждая АИС станет в полном смысле средством интеллектуальной поддержки деятельности конкретного должно­стного лица и без применения таких средств представить техноло­гию выработки решений в любой сфере человеческой деятельно­сти будет невозможно.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

В настоящее время трудно представить, что когда-то научные методы управления человекомашинными (эргатическими) систе­мами и, прежде всего, методы обоснования решений при управ­лении были экзотикой. В круг вопросов, рассматриваемых теорией принятия решений, входит создание различных организационных систем: экономических, политических, социологических и др. Активно используемый аппарат теории принятия решений насчи­тывает много технологий и сотни процедур, многие из которых являются составной частью современных ППП для ЭВМ.

К сожалению, проблемы возникают чаще, чем успевает по­явиться аппарат для их решения. В настоящее время жизненно важ­ными становятся проблемы, о возникновении которых нельзя было предположить еще несколько лет назад. Прежде всего это эколо­гические, межнациональные проблемы, проблемы обеспечения экономической, политической, военной безопасности государ­ства. Отличительной особенностью этих новых проблем является недостаточная понятийная насыщенность, низкая структуриро­ванность (нечеткая постановка), высокая степень неопределенно­сти последствий, а также невозможность прямого приложения традиционных для вчерашнего, а отчасти и сегодняшнего дня методов к выработке решений. Важной теоретической проблемой настоящего времени становится даже не углубление методологи­ческой базы, а задача «адаптации» известных из теории техноло­гий обоснования решений к реальным проблемным ситуациям в интересах поддержки деятельности конкретных категорий лиц, принимающих решения.

Особую значимость приобретают вопросы информационной, вычислительной и интеллектуальной поддержки принятия реше­ний при комплексном действии неопределенных факторов, осо­бенно с учетом динамики развития рассматриваемых событий и связанных с ними рисков. При этом в силу сложности математи­ческого аппарата обоснования попытка обучить каждое лицо, принимающее решение, всем тонкостям теории принятия реше­ний оказывается бесперспективной. Следовательно, одной из ос­новных проблем становится адаптация аппарата к «среднеподго-

385

товленному» пользователю и создание на базе современных и пер­спективных средств ЭВТ и телекоммуникаций специализирован­ных систем поддержки принятия решений, о которых и шла речь в учебнике. Более того, без разработки и применения таких си­стем уже в ближайшем будущем научное обоснование решений при управлении эргатическими системами не представляется воз­можным. Авторы надеются, что учебник будет способствовать ре­шению этой — одной из важнейших и актуальнейших — обще­ственных проблем.

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

1. Аглицкий И. С. Рыночная цена на программный продукт // Программные продукты и системы. — 1991. — № 4. — С. 10—17.

2. Акофф Р. Акофф о менеджменте / Р. Акофф. — СПб. : Питер, 2002.

3. Арсеньев Ю.Н. Принятие решений. Интегрированные интел­лектуальные системы / Ю.Н.Арсеньев, С.И.Шелобаев, Т.Ю.Да­выдова. - М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2003.

4. Балдин К.В. Информатика / К.В.Балдин, В.Б.Уткин. — М. : Проект, 2003.

5. Балдин К. В. Теоретические основы автоматизации професси­ональной деятельности в экономике / К. В. Балдин, В. Б. Уткин. — Воронеж : Изд-во НПО «МОДЭК», 2006.

6. Балдин К. В. Управленческие решения / К. В. Балдин, С. Н. Во­робьев, В.Б.Уткин. — М. : Дашков и К⁰, 2004.

7. Боэм Б. Инженерное проектирование программного обеспе­чения / Б. Боэм. — М. : Радио-Связь, 1985.

8. Бусленко Н.П. Моделирование сложных систем / Н.П.Бус-ленко — М. : Наука, 1968.

9. Буч Г. Объектно-ориентированный анализ и проектирование с примерами приложений на C++ : пер. с англ. / Г. Буч. — 2-е изд. — М.: Бином, 1999.

 

10. Варфоломеев В. И. Алгоритмическое моделирование элемен­тов экономических систем / В. И. Варфоломеев. — М. : Финансы и статистика, 2000.

11. Варфоломеев В. И. Имитационное моделирование эконо­мических систем / В.И.Варфоломеев. — М. : Изд-во МГУК, 1997.

12. Варфоломеев В. И. Принятие управленческих решений : учеб. пособие для вузов / В. И. Варфоломеев, С. Н. Воробьев. — М.: КУ-ДИЦ-ОБРАЗ, 2001.

13. Военный энциклопедический словарь РВСН/ гл. ред. И. Д. Сер­геев, В.Н.Яковлев, Н.Е.Соловцов. — М. : Большая российская эн­циклопедия, 1999.

14. Волкова В. Н. Основы теории систем и системного анализа / В.Н.Волкова, А.А.Денисов. - СПб. : Изд-во СПбГУ, 1997.

387

15. Воровкин А. В. Компьютерные сети на основе FTN-техноло-гий / А. В. Воровкин, И. И. Микитенко, Г. Н. Охотников. — М. : Дашков и К°, 2001.

16. Гейн К. Системный структурный анализ : средства и методы : пер. с англ. / К. Гейн, Т.Сарсон. — М. : Эйтекс, 1992.

17. Глушаков С. В. Базы данных / С. В. Глушаков, Д. В. Ломоть-ко. — Харьков : Фолио; М. : ACT, 2001.

18. Горстко А. Д. К вопросу о содержании понятия «имитацион­ное моделирование» : Имитационное моделирование экономиче­ских систем / А.Д. Горстко. — М. : Наука, 1978.

19. ГОСТ 19.101-77, 19.002-80, 19.003-80. Виды программ и программных документов. Схемы алгоритмов и программ. Правила выполнения. Обозначения условные графические. — М.: Стандар­ты, 1984.

20. ГОСТ 24.003-84, 24.101-80, 24.103-84, 24.104-85, 24.101-85, 24.205-80, 24.301-80, 24.302-80, 24.303-80, 24.304-82, 34.003—90, 34.602—89. АСУ. Основные положения. Термины и определения. Общие требования. Техническое задание на АСУ. Условные обозначения. — М. : Стандарты, 1988.

21. Доугерти К. Введение в эконометрику: пер. с англ. / К. Доу-герти. — М. : Инфра-М, 2001. — (Университетский учебник).

 

22. Емельянов А. А. Имитационное моделирование в экономи­ческих информационных системах / А.А.Емельянов, Е.А.Вла­сов. - М. : Изд-во МЭСИ, 1996.

23. Ермаков СМ. Курс статистического моделирования / С.М.Ермаков, Г.А.Михайлов. — М. : Наука, 1976.

24. Завгородний В. Н. Комплексная защита информации в ком­пьютерных системах / В.Н. Завгородний. — М. : Логос, 2001.

25. Ивт И. И. Особенности национальной защиты от НСД // Подводная лодка. — 1998. — № 11. — С. 11 - 20.

26. Интеллектуальные САПР технологических процессов в ра­диоэлектронике / под ред. В.Н.Ильина. — М. : Радио и связь, 1991.

27. Информационно-аналитические средства поддержки при­нятия решений и ситуационные центры : материалы научно-практической конференции, состоявшейся в РАГС 28 — 29 мар­та 2005 г./ под общ. ред. А. Н. Данчула. — М. : Изд-во РАГС, 2006.

28. Информационные технологии управления/ под ред. Г. А.Ти-торенко. - М. : ЮНИТИ-ДАНА, 2005.

29. Иоффе А. Ф. Персональные ЭВМ в организационном управ­лении/А.Ф.Иоффе. — М. : Наука, 1988.

30. Криков В. А. Распределенные системы принятия решений / В.А.Ириков, В.Н.Тренев. — М. : Наука, 1999.

31. Искусственный интеллект : в 3 кн. Кн. 1. Системы общения и экспертные системы / под ред. Э. В. Попова. — М. : Радио и связь, 1990.

388

32. Исследование операций : в 2 т. Т. 2. Модели и применения : пер. с англ. / под ред. Дж. Моудера, С. Элмаграби. — М.: Мир, 1981.

33. Каляное Г. Российский рынок CASE-срсдств // НС WEEK/ RE. - 1998. - № 23. - С. 13-15.

34. Каляное Г. CASE-структурный системный анализ (автомати­зация и применение) / Г.Калянов. — М. : Лори, 1996.

35. Касперский Е. Antiviral Toolkit Pro. Энциклопедия компьютер­ных вирусов / Е. Касперский. — М.: Лаборатория Касперского, 1999.

36. Кендалл М. Статистические выводы и связи / М.Дж. Кен-далл, А. Стьюарт. — М. : Наука, 1973.

37. Компьютер-Пресс. - 1998. - № 10. - С. 11.

38. Корн Г. Справочник для научных работников и инженеров / Г. Корн, Т. Корн. — М. : Наука, 1978.

39. Корнеев В. В. Базы данных. Интеллектуальная обработка инфор­мации / В.В.Корнеев, А.Ф.Гарев, СВ.Васютин, В.В.Райх. — М. : Полидж, 2000.

40. Кулешов А. Интернет по «понятиям»// Комсомольская прав­да. — 2001. — 27 февраля. — С. 5.

41. Лабскер Л. Г. Математическое моделирование финансово-экономических ситуаций с применением компьютера / Л. Г. Лаб­скер. - М. : Изд-во МЭСИ, 1998.

42. ЛескинА.А., Системы поддержки управленческих и проект­ных решений / А.А.Лескин, В.Н.Мальцев. — Л. : Машинострое­ние, 1990.

43. Ловцов Д. А. Информационная теория эргасистем. Тезаурус / Д.А.Ловцов. — М. : Радио и связь, 1998.

44. Ловцов Д. А. Управление безопасностью эргасистем /Д. А. Лов­цов, Н. А. Сергеев. — М. : Радио и связь, 2000.

45. Логический подход к искусственному интеллекту : от
классической логики к логическому программированию : пер. с
фр. / [А.Тейз, П.Грибомон, Ж.Луи и др.]. — М. : Мир, 1990.

46. Магнус Я. Р. Эконометрика. Начальный курс / Я. Р. Магнус, П.К.Катышев, А.А.Персецкий. — М. : ЮНИТИ, 2000.

47. Максимей И. В. Имитационное моделирование на ЭВМ / И.В.Максимей — М. : Радио и связь, 1988.

48. Медведовский И. Д. Атака через Internet / И. Д. Медведовский, П. В. Семьянов, В. В. Платонов; под науч. ред. проф. П. Д. Зегжды. — СПб. : НПО «Мир и семья-95», 1998.

49. Мескон М. Основы менеджмента : учебник : пер. с англ. / М.Мескон, М.Альберт, Ф.Хедуори. — 2-е изд. — М. : Дело, 1992.

50. Мылъник В. В. Системы управления / В. В. Мыльник. — М. : Экономика и финансы, 2002.

51. Нагао М. Структуры и базы данных : пер. с яп. / М.Нагао, Т.Катаяма, С.Уэмура. — М. : Мир, 1986.

52. Нанс Б. Компьютерные сети : пер. с англ. / Б. Нанс. — М. : БИНОМ, 1995.

389

53. Нейлор К. Как построить свою экспертную систему : пер. с англ. / К. Нейлор. — М.: Энергоатомиздат, 1991.

54. Нейлор Т. Машинные имитационные эксперименты с моде­лями экономических систем / Т. Нейлор — М. : Мир, 1975.

55. Нейрокомпьютеры и интеллектуальные роботы / под ред. Н.М.Амосова. — Киев : Наукова думка, 1991.

56. Ойхман Е. Г. Реинжиниринг бизнеса / Е. Г. Ойхман, Э. В. По­пов. — М. : Финансы и статистика, 1997.

57. Панкова Л. А. Организация экспертизы и анализ экспертной информации/Л. А. Панкова. — М. : Наука, 1984.

58. Першиков В. И. Толковый словарь по информатике / В. И. Пер-шиков, В.М.Савинков. — М. : Финансы и статистика, 1991.

 

59. Подиновский В. В. Математическая теория выработки ре­шений в сложных ситуациях / В. В. Подиновский. — М. : Наука, 1981.

60. Поспелов Г. С. Искусственный интеллект — основа новой информационной технологии / Г. С. Поспелов. — М.: Наука, 1988.

61. Саймино Д. Сети Интранет : внутреннее движение : пер. с англ. / Д. Саймино. — М. : Бук Медиа Паблишер, 1997.

62. Словарь по кибернетике /под ред. В. С. Михалевича. — 2-е изд. —
К : Изд-во УСЭ им. М. П. Бажана, 1989.

63. Советский энциклопедический словарь. — М. : Советская энциклопедия, 1980.

64. Старобинский Э.Е. Как управлять персоналом? / Э.Е.Ста-робинский. — М. : Интел-Синтез, 1995.

65. Танаев В. С. Теория расписаний. Одностадийные системы / В.С.Танаев, В.С.Гордон, Я.М.Шафранский. - М. : Наука, 1984.

66. Таха Л. Введение в исследование операций : в 2 кн. : пер. с англ. / Л.Таха. — М. : Мир, 1985.

67. Толковый словарь по искусственному интеллекту. — М. : Ра­дио и связь, 1996.

68. Трахтенгерц Э.А. Субъективность в компьютерной поддерж­ке управленческих решений / Э. А. Транхтенгерц. — М.: СИНТЕГ, 2001.

69. Трояновский В. М. Математическое моделирование в менедж­менте / В.М.Трояновский. — М. : РДЛ, 2000.

70. Уотермен Д. Руководство по экспертным системам : пер. с англ. / Д.Уотермен. — М. : Мир, 1989.

71. Уткин В. Б. Основы автоматизации профессиональной дея­тельности / В.Б.Уткин. — М. : РВСН, 2001.

72. Уткин В. Б. Информационные системы в экономике / В. Б. Ут­кин, К.В.Балдин. — М. : Издательский центр «Академия», 2004.

73. Уткин В.Б. Математика и информатика / В.Б.Уткин,
К. В. Балдин, А. В. Рукосуев. — М. : Дашков и К°, 2006.

74. Фигурнов В. Э. IBM PC для пользователя / В. Э. Фигурнов. —
7-е изд. — М. : Финансы и статистика, 1999.

390

75. Философский энциклопедический словарь / гл. ред. Л. Ф. Иль­ичев, П.Н.Федосеев, С.М.Ковалев, В.Г.Панов. — М. : Советская энциклопедия, 1983.

76. Хант Э. Искусственный интеллект / Э.Хант. — М. : Мир, 1978.

77. Харитонова И. A. MicroSoft Access 2000 / И. А. Харитонова, В. Д. Михеева. — СПб.: БХВ — Санкт-Петербург, 1999.

78. Циткритзис Д. Модели данных : пер. с англ. /Д. Циткритзис, Ф.Лоховски. — М. : Финансы и статистика, 1985.

 

79. Четвериков В.Н. Базы и банки данных / В.Н.Четвериков, Г. И. Ревунков, Э.Н. Самохвалов. — М. : Высшая школа, 1987.

80. Чимберс М. BBS без проблем : пер. с англ. / М. Чимберс, Д. Гиб­боне. - СП.б : Питер, 1995.

81. Шеннон Р. Имитационное моделирование систем — искусст­во и наука / Р. Шеннон. — М. : Мир, 1978.

82. Экономико-математические методы и прикладные модели/ под ред. В. В. Федосеева. — М. : ЮНИТИ, 2002.

83. Экспертные системы. Принципы работы и примеры : пер. с англ. /под ред. Р.Форсайта. — М. : Радио и связь, 1987.

84. MegaPlus. Электроника, компьютеры, связь. — 1999. — № 5.

85. Огас1е8 : энциклопедия пользователя : пер. с англ. — Киев : ДиаСофт, 1998.

ОГЛАВЛЕНИЕ

Предисловие................................................................................................................ 3

Список сокращений.................................................................................................. 9

РАЗДЕЛ I. МЕТОДОЛОГИЧЕСКИЕ ОСНОВЫ

⇐ Предыдущая54555657585960616263Следующая ⇒

Поделиться: