Напрями розвитку інтелектуальних інформаційних систем

Лекция 1. ПЕРСПЕКТИВИ РОЗВИТКУ ТА ВИКОРИСТАННЯ ІНТЕЛЕКТУАЛЬНИХ ІНФОРМАЦІЙНИХ СИСТЕМ

У розвитку економіки та підприємництва значну роль відіграє інформаційна інфраструктура. Для якісного управління та успішного ведення справ особі, що приймає рішення необхідно розуміння важливості інформації та інтелектуальних інформаційних систем (ІІС). Сучасні інформаційні процеси зобов'язують по-новому поглянути на інформаційні технології з позицій менеджменту.

У першу чергу це важливо для виробничих процесів, пов'язаних з виробництвом матеріальних і нематеріальних благ, так як вони життєво важливі для економіки та суспільства, в цілому. Виробничі процеси удосконалюються найбільш динамічно, і по мірі їх розвитку ускладнюється і керування ними, що, у свою чергу, стимулює вдосконалення і розвиток (ІІС).

В даний час накопичено певний досвід розробки та впровадження інформаційних систем в різних галузях економіки. Цей досвід дозволяє зробити висновок про те, що резерв підвищення ефективності таких систем полягає в збільшенні рівня інтелектуалізації цих систем, перехід до так званих «інтелектуальних» економічних систем, орієнтованих на знання.

Для ІІС характерні наступні ознаки [1]:

· розвинені комунікативні здатності: можливість обробки довільних запитів у діалозі мовою максимально наближеною до природної (система природно-мовного інтерфейсу);

· спрямованість на розв'язок слабоструктурованих, погано формалізуємих завдань (реалізація „м'яких” моделей);

· здатність працювати з невизначеними й динамічними даними;

· здатність до розвитку системи й виокремлення знань із накопиченого досвіду конкретних ситуацій;

· можливість одержання й використання інформації, яка явно не зберігається, а виводиться з наявних у базі даних;

· система має не тільки модель предметної області, але й модель самої себе, що дозволяє їй визначати межі своєї компетентності;

· здатність до дедуктивних висновків, тобто до висновків за аналогією;

· здатність пояснювати свої дії, невдачі користувача, попереджати користувача про деякі ситуації, які можуть призвести до порушення цілісності даних.

Традиційно вважається, що ІІС містять базу даних, базу знань, інтерпретатор правил або машину висновку, компоненту пояснення й природно-мовного інтерфейсу, що забезпечують зв'язний дискурс, тобто діалог користувача й системи з почерговим переходом ініціативи.

Відмінні риси ІІС у порівнянні зі звичайними ІС полягають у наступному:

· інтерфейс природньою мовою з використанням бізнес-понять, характерних для предметної області користувача;

· здатність пояснювати свої дії й підказувати користувачеві, як правильно ввести економічні показники і як вибрати підходящі до його завдання параметри економічної моделі;

· впровадження моделі економічного об'єкта і його оточення у вигляді бази знань і засобів дедуктивних і правдоподібних висновків у комбінації з можливістю роботи з неповною або неточною інформацією;

· здатність автоматичного виявлення закономірностей бізнесу в раніше накопичених фактах і включення їх у базу знань.

ІІС особливо ефективні в застосуванні до слабко структурованих завдань, у яких поки відсутня чітка формалізація, і для розв'язку яких застосовуються евристичні процедури, що дозволяють у більшості випадків одержати розв'язок. Частково цим можна пояснити те, що діапазон застосування ІІС надзвичайно широкий: від керування безперервними технологічними процесами в реальному часі до оцінки наслідків від порушення умов поставки товарів по імпорту.

У міру вдосконалювання принципів логічного й правдоподібного висновку, застосовуваних в ІІС за рахунок використання нечіткої, модальної, тимчасової логіки, байесовських мереж висновку, ІІС починають проникати і в високоінтелектуальні області, пов'язані з розробкою стратегічних розв'язків по вдосконалюванню діяльності підприємств. Цьому сприяють більш сучасні алгоритми аналізу й синтезу природньої мови, що полегшують спілкування користувача із системою.

Включення до складу ІІС класичних економіко-математичних моделей, методів лінійного, квадратичного й динамічного програмування дозволяє поєднувати аналіз об'єкта на основі економічних показників з урахуванням факторів і ризиківзовнішнього середовища, оцінювати наслідки отриманих від ІІС розв'язків. Наявність у складі ІІС об'єктно-орієнтованої бази даних дозволяє однорідними засобами забезпечити зберігання й актуалізацію як фактів, так і знань.

На даний час сучасні ІІС уже не розглядаються виключно як щось, приналежне до світу техніки. Вони тісно пов’язані із життям людей, розвитком економіки та світу. Зараз усе суспільство функціонує за допомогою ІІС, що координують, або навіть, керують різними сферами життєдіяльності.

Характерною рисою сучасного етапу розвитку людства є те, що, створивши глобальні інтелектуальні системи, всесвітні комунікаційні мережі, людина перетворила себе в частину чогось істотно більшого, ніж вона була, побудував при цьому складний для себе, для своїх інтелектуальних можливостей світ. З цього приводу, сучасний німецький філософ Х.Ленк [5] зазначає, що інформаційні системи в майбутньому будуть приймати рішення в усе більшому обсязі з життєво важливих соціальних і навіть індивідуальних проблем, і особливо з проблем, які виникатимуть у разі надзвичайних ситуацій, коли рішення приймаються без «відповідальної особи», тобто без людини або групи людей. І дійсно, приклади використання ІІС в суспільстві вражає. Дослідження у сфері «штучного інтелекту» активно використовуються в комп’ютерних науках, біології, нанотехнологіях, молекулярній біоелектроніці, фізиці, економіці, державотворенні, тощо.

На даному етапі існують багато розробок та прикладів використання ІІС. Так, наприклад, фінансові установи застосовують системи штучного інтелекту в страховій діяльності, при здійсненні торгів цінними паперами, управлінні активами.Промислові та ринкові структури за допомогою даних систем забезпечують управління виробництвом, маркетинговою та логістичною діяльністю, збутом з орієнтацією на споживача.Методи розпізнавання образів знайшли своє відображення в медичній діагностиці, спам-фільтрах, системах військової оборони та національної безпеки. Створення комп’ютерних ігор (імітація поведінки героїв, розрахунок вірної стратегії) також не обходиться без використання систем «штучного інтелекту».

В сучасній економічній діяльності ІІС підійшли до принципово нового етапу свого розвитку. Так, за останні 10 років суттєво розширилися можливості інтелектуальних технологій за рахунок розробки нових типів логічних моделей, появи нових теорій і уявлень. Найважливішими віхами в розвитку ІІС та технологій вважаються [2 ]: перехід від логічного висновку до моделей аргументації та міркування; пошук релевантних знань і породження пояснень; розуміння та синтез текстів; когнітивна графіка, тобто графічне і образне представлення знань; мультиагентні системи; інтелектуальні мережеві моделі; обчислення, засновані на нечіткій логіці, нейронних мережах, генетичних алгоритмах, імовірнісних обчисленнях; проблема мета знань, тощо.

Новою парадигмою створення перспективних ІІС стали мультиагентні системи. В них передбачається, що агент – це самостійна інтелектуальна система, яка має свою систему цілепокладання і мотивації, свою область дій і відповідальності. Взаємодія між агентами забезпечується системою більш високого рівня – метаінтелектуального. У мультиагентних системах моделюється віртуальна взаємодія інтелектуальних агентів – об'єктів, які автономні, активні, вступають у різні «соціальні» відносини – кооперації та співробітництво, конкуренції, змагання тощо.

Важливою відмінністю мультиагентної системи від програми чи одного агента є те, що вхідні в систему програмні агенти не є спроектованими спеціально для цієї системи. Це можуть бути повторно використовувані агенти, агенти, що розроблені для вирішення більш універсальних завдань. У цих випадках агенти мають власні цілі, що не збігаються повністю з цілями системи (організації), але сумісні з ними. Тим не менш, вони можуть бути корисними один одному для рішення конкретних завдань і, тому, дуже важливим для них з цієї точки зору є властивість комунікативності.

Дослідження в області систем підтримки прийняття рішень в останні роки все більше переходять від створення систем у вигляді традиційного «ящика з інструментами» (toolbox) до парадигми співробітництва та інтеграції незалежних додатків. Швидко зростаюча область досліджень інтелектуальних агентів і мультиагентних систем пропонує можливості створення більш ефективних систем на основі єдиного підходу. Наприклад, Р. Вахід і Б. Фазлоллахі [3] пропонують плюралістичну мультиагентну систему підтримки прийняття рішень. Слово «плюралістичний» у назві підходу говорить про множинність, джерела різної інформації, точок зору і перспектив, які використовуються в рамках однієї системи. Агенти розподілені за ролями у відповідності з різними фазами вирішення проблем. Вони взаємодіють з користувачем, оточенням, один з одним для поліпшення процесу прийняття рішення.

«Соціальний» аспект рішення сучасних завдань є фундаментальною особливістю концептуальної новизни передових інтелектуальних технологій – віртуальних організацій, віртуального суспільства.

Глобальні інформаційні мережі та ІІС можуть докорінно змінити наші уявлення про підприємництво та саму розумову працю. Присутність співробітників на робочому місці стане практично не потрібним. Люди зможуть працювати вдома і взаємодіяти один з одним при необхідності через мережі. Так досвід створення нової модифікації літака «Боїнг-747» розподіленим колективом фахівців є успішним прикладом, що взаємодіяв в процесі проектування через мережу Internet. Місцезнаходження учасників яких-небудь розробок грає все меншу роль, проте зростає значення рівня кваліфікації учасників.

Інша причина, що визначила бурхливий розвиток інтелектуальних інформаційних систем та технологій, пов'язана з ускладненням систем комунікації і розв'язуваних на їх основі завдань. Знадобився якісно новий рівень «інтелектуалізації» таких програмних продуктів, як системи аналізу різнорідних і слабо - та неструктурованих даних, забезпечення інформаційної безпеки, вироблення рішень в розподілених системах і т. п.

Існує декілька напрямів сучасних інформаційних технологій, що дозволяють створювати інтелектуальні системи управління із застосуванням знань: експертні системи, штучні нейронні мережі, нечітка логіка, генетичні алгоритми і ряд інших.

Інтелектуальні мережеві моделі на підгрунті апарату теорії нечітких множин, продемонстрували ряд багатообіцяючих можливостей застосування – від систем керування літальними апаратами до прогнозування підсумків виборів. Основними споживачами нечіткої логіки на ринку України є банкіри і фінансисти, а також фахівці в галузі політичного та економічного аналізу. Вони використовують інструментарій CubiCalc для створення моделей різних економічних, політичних, біржових ситуацій. Що ж стосується пакету FuziCalc, то його переваги оцінили великі фінансові структури і фахівці з надзвичайних ситуацій – тобто ті, для кого важлива швидкість проведення розрахунків в умовах неповноти і неточності вхідної інформації. Слідом за фінансистами, когнітивними нечіткими схемами зацікавилися промислові гіганти США такі як Motorola, General Electric, Otis Elevator, Ford та ін. Сьогодні елементи нечіткої логіки можна знайти в десятках промислових виробів – від систем керування електропоїздами і бойовими гелікоптерами до пилососів і пральних машин. Без застосування нечіткої логіки немислимі сучасні ситуаційні центри керівників західних країн, де приймаються ключові політичні рішення і моделюються різні кризові ситуації. Одним із вражаючих прикладів масштабного застосування нечіткої логіки стало комплексне моделювання системи охорони здоров'я і соціального забезпечення Великобританії (National Health Service – NHS), яке вперше дозволило точно оцінити й оптимізувати витрати на соціальні потреби.

Однак можна з упевненістю сказати, що епоха розквіту прикладного використання нечіткої логіки на вітчизняному ринку ще попереду.

Розвиток нейронних мереж є одним із перспективних напрямів подальшої еволюції ІІС. Триває вдосконалення алгоритмів навчання та класифікації в масштабі реального часу, обробки природних мов, розпізнавання зображень, мови, сигналів, а також створення моделей інтелектуального інтерфейсу, що адаптується під можливості користувача. Серед основних прикладних завдань, що вирішуються за допомогою нейронних мереж, – фінансове прогнозування, інтелектуальний аналіз даних, діагностика систем, контроль за діяльністю мереж, шифрування даних. В останні роки йде посилений пошук ефективних методів синхронізації роботи нейронних мереж на паралельних пристроях.

Продовжуватиметься розробка способів представлення й аналізу зображень (стиснення, кодування при передачі з використанням різних протоколів, обробка біометричних образів, знімків з супутників), незалежних від пристроїв відтворення, оптимізації кольорового подання на екран і при виведенні на друк, розподілених методів отримання зображень.

Подальший розвиток отримають засоби пошуку, індексації та аналізу змісту зображень, узгодження вмісту довідкових каталогів при автоматичній каталогізації, організації захисту від копіювання, а також машинного зору, алгоритми розпізнавання і класифікації образів [4].

Подальші розробки в галузі штучного інтелекту будуть спрямовані на заміну інтелектуальних функцій людини функціями комп'ютерів. Віце-президент відділу комп'ютерних досліджень компанії Пол Хорн [5] навіть якось заявив, що якщо експансія комп'ютерів у всі сфери діяльності людини буде продовжуватися, у світі скоро не вистачить людей, щоб ними управляти. На його думку, незручності, викликані цією ситуацією, можуть звести нанівець ту користь, яку приносять комп'ютери людству, і заради якої вони, власне, і були створені. Тому, зараз на різних рівнях обговорюються проблеми розробки самоврядних комп'ютерних систем, які б в умовах обмеженої інформації могли б не тільки приймати найбільш ефективне рішення, а й судити про рівень надійності такого рішення з урахуванням надійності інших систем, з якими доводиться взаємодіяти, а також вона могла б коригувати власну поведінку з метою підвищення ефективності. Такі системи здобули назву «систем емоційних реакцій» [5].

Дата добавления: 2014-01-07