Тема 12. Системи підтримки прийняття рішень та експертні системи

Правила експлуатації та техніка безпеки

Перед початком роботи необхідно перевірити, у першу чергу, чи є у НВЧ -апаратів заземлення (сучасні апарати невеликої потужності заземлюються через розетку з напругою 220В), справність зовнішнього корпусу, щільність закривання дверцят, відсутність сторонніх предметів у камері.

Вивчити функції кнопок, розташованих на панелі управління апарата (рис. 2, в).

При користуванні НВЧ - апаратами необхідно дотримуватися вимог техніки безпеки. Забороняється:

- вмикати в мережу НВЧ - апарати, в яких відсутнє чи пошкоджене заземлення;

- вмикати НВЧ - апарати, якщо відчинені дверцята або відсутні продукти в робочій камері;

- використовувати посуд, який не призначений для НВЧ - апаратів;

- вмикати апарати вхолосту;

- самостійно робити ремонт;

- використовувати печі не за призначенням;

- порушувати режими роботи.

ІНТЕЛЕКТУАЛЬНІ ІНФОРМАЦІЙНІ СИСТЕМИ

12.1. Поняття штучного інтелекту
Інтелект (від лат. intellectus – пізнання, розуміння) - у широкому розумінні вся пізнавальна діяльність, а у вузькому розумінні - процес мислення. Мислення - функція людського мозку, узагальнене віддзеркалення дійсності, безпосередньо пов'язане з чуттєвим пізнанням. Людський інтелект характеризує три основних ознаки: вивчення, міркування і керування образами.

Що ж розуміється під поняттям “штучний інтелект”? Сьогодні у це поняття вкладається різний зміст - від визнання інтелекту у ЕОМ, що вирішують логічні або навіть будь-які обчислювальні задачі, до віднесення до інтелектуальних лише тих систем, які вирішують весь комплекс задач, що здійснюються людиною або ще більш широку їх сукупність.

Перш за все необхідно визначити, що таке задача. Задача є лише тоді, коли є робота для мислення, тобто коли є певна мета, а засоби для її досягнення не відомі; їх необхідно знайти за допомогою мислення. Влучно з цього приводу висловився Д. Пойя: "... складність рішення у деякій мірі входить у саме поняття задачі: там, де немає складності, немає і задачі." Якщо людина володіє алгоритмом рішення деякої задачі і має фізичну змогу її реалізації, то задачі як такої вже не існує. Якщо задача не є розумовою, то вона вирішується на ЕОМ традиційними методами і, таким чином, не входить до кола задач штучного інтелекту. Її інтелектуальна частина виконана людиною.

Отже,

штучний інтелект - це штучно створена система, здатна знаходити рішення поставлених перед нею задач не за допомогою наперед заданого алгоритму, а за допомогою власного досвіду, тобто може сама знаходити алгоритм рішення.

Людина, як джерело входу інформації має п’ять почуттів: зір, слух, запах, смак і контакт. Щоб дублювати людський інтелект комп’ютер також повинен мати хоча б більшу кількість цих п’яти людських способів відчуття, він повинен розпізнавати образи і мову. Насправді усі інформаційні системи можуть керувати лише символами і правилами. На такому рівні керування досягнуто незначних успіхів у сферах навчання і міркування. Штучний інтелект лише намагається дублювати ознаки людського інтелекту. Інформаційні системи не можуть вчитись на власному досвіді, людські знання можуть бути введені людиною як правила дій.

Існує і більш широке визначення поняття штучного інтелекту, яке гарним чином відбиває його суть.

Штучний інтелект – це штучно створена людиною система, здатна обробляти інформацію, яка до неї надходить, пов'язувати її із знаннями, якими вона вже володіє, і відповідно формувати своє власне уявлення про об’єкти пізнання.

Сучасні дослідження з штучного інтелекту розвиваються, головним чином, у таких напрямах:

1. створення теорії проектування кібернетичних та обчислювальних систем, у тому числі систем штучного інтелекту;
2. моделювання розумової діяльності людей при розв’язуванні складних задач із різних сфер людської діяльності;
3. створення сучасних програмних систем для імітації інтелектуальної діяльності людини;
4. розробка традиційних засобів штучного інтелекту (розпізнавання зображень, мовних конструкцій, прийняття рішень, моделювання інтелектуальних функцій поведінки, обробка нечислових масивів, тощо);
5. розробка інтелектуальних систем та технологій керування;
6. розвиток математичної теорії проектування кібернетичних систем, особливо розподілених, багатопроцесорних і неоднорідних; розробка алгоритмів обробки алгебро-логічних структур даних.

До прикладної сфери досліджень штучного інтелекту відносяться розробки інформаційних систем в менеджменті: експертних систем, систем підтримки прийняття рішень.

12.2. Експертні системи
Експерт (від лат. - expertus - досвід) - спеціаліст у галузі науки, техніки і т. і., запрошений для вирішення якоїсь задачі, яке вимагає спеціальних знань. Фахівці, що приймають рішення здійснюють такі розумові процедури:

• роблять висновок на підставі аналізу повних, неповних і ненадійних знань;
• пояснюють і обґрунтовують, чому вони дійшли того або іншого висновку;
• поповнюють свої знання, наново їх систематизують, навчаються на своєму і чужому досвіді;
• роблять винятки з правил, використовують суперечливу і неправдоподібну інформацію;
• визначають рівень своєї компетенції, тобто те, чи можуть вони приймати рішення в даному випадку чи ні.

Експертні системи - комп’ютерні програми, здатні накопичувати і моделювати процес експертизи.

Чим більше задач може виконати інформаційна система, тим більше у неї підстав називатись експертною системою. Поява експертних систем ознаменувала перехід від суто теоретичної сфери штучного інтелекту до прикладної.

Експертна система акумулює професійні знання керівників і фахівців, використовуючи їх для формування бази знань, яка містить набір взаємопов’язаних правил, також надавати готове рішення або пораду.

Перелічені процедури в повному обсязі не виконуються жодною програмною системою - вони обмежуються першими двома. Ці функції може виконати експертна економічна система, якщо міститиме компоненти:база знань, база даних, блок розрахунків, блок введення та корегування даних, блок логічних висновків і діагнозу, блок набуття знань,

блок пояснень (мал.7.1).

блок пояснень (мал.7.1).

База знань, відображає знання експерта про предметну сферу, способи аналізу фактів, що надходять, і методику висновків, тобто породження нових знань на підставі наявних знань та знань, що надійшли.

База даних містить планові, фактичні, розрахункові, звітні та інші постійні або оперативні показники. Наявність бази даних дозволяє використовувати стандартні процедури опрацювання файлів, що може різко скоротити витрати на їх підтримку.

Блок розрахунків необхідний для супроводження прийняття управлінських рішень.

Блок введення та корегування даних має місце, якщо експертна система функціонує локально, тобто поза мережею передачі даних.

Блок логічних висновків і діагнозу є головним, оскільки за його допомогою користувач повинен встановити шлях виходу з економічної ситуації, що виникла. Для цього використовується факторний аналіз показників, результати якого потім використовуються для логічного аналізу і оформлення діагнозу. Діагноз можна одержати на підставі формалізації знань експертів за допомогою конструкції “якщо - то”. Якщо вдалось довести хоча б одне правило “якщо - то”, то це означає, що відомий перелік заходів, дій або процедур, які слід виконати для виходу із економічної ситуації, що створилась. Рецепти, як і діагноси, мають ієрархічний характер: кожному рівню діагнозу відповідає свій рецепт.

Блок набуття знань пов’язаний із проблемою навчання та самонавчання системи.

Блок пояснень організовує пояснення системи, чому вона дійшла до того чи іншого висновку. В експертних системах, заснованих на правилах, пояснення одерхують простежуванням ще раз тих кроків міркування, що привели до даного висновку.

Експертні систем застосовуються у багатьох сферах:

• Діагностика - визначення стану ЕС. Найвідомішими є медичні діагностичні системи, які використовуються для встановлення зв’язку між фактами порушення діяльності організму та можливими причинами виникнення порушень.
• Інтерпретація - визначення сутності даних, що спостерігаються. Інтерпретувальні системи можуть робити певні висновки на підставі результатів спостереження.
• Прогнозування - визначення наслідків ситуації. Прогнозуючі системи передбачають можливі результати або події на підставі даних про поточний стан об’єкта.
• Планування - визначення програми дій відповідно до повного критерію. Планувальні системи призначенні для досягнення конкретних цілей при розв’язування задач з великим числом змінних.
• Контроль й управління - моніторинг і контролінг розвитку ситуації. Інтелектуальні системи можуть приймати рішення, аналізуючи дані, що надходять з кількох джерел. Такі системи застосовують в управлінні фінансовою діяльністю підприємства, сприяють прийняттю рішень у кризових ситуаціях.
• Навчання - здобуття певних знань й оцінювання результатів. ЕС можуть входити як складова частина до комп’ютерних систем навчання. ЕС одержує інформацію про діяльність особи, яка навчається, й оцінює дані, аналізуючи її поведінку.

Для прийняття управлінського рішення необхідно оцінити економічну ситуацію і виявити причини відхилення від заданої траєкторії. Якщо причини вдалося розкрити (встановлені діагноз і рецепт дій), з’являється можливість відкорегувати раніше сплановані дії (план), після чого цикл управління повторюється.

Отже, економічна експертна система повинна виконувати функції:

• розпізнавання сформованої економічної ситуації, її аналіз, формування діагнозу і найближчих цілей, досягнення яких забезпечить повернення до бажаної траєкторії розвитку підприємства;
• вироблення шляхів досягнення сформульованих цілей без урахування і з урахуванням резервів підприємства;
• поповнення бази знань, модифікація і ліквідація застарілих експертних знань із баз знань;
• забезпечення “дружнього” інтерфейсу користувача із системою.

7.3. Системи підтримки прийняття рішень (СППР)
Системи підтримки прийняття рішень виникли на початку 70-х років минулого століття на шляху розвитку управлінських інформаційних систем на базі інтенсивного впровадження комп’ютерної техніки. До тепер немає єдиного визначення СППР. Але кращим відповідником визначенню СППР можна вважати:

СППР - такі інтерактивні інформаційні системи, які допомагають особам, що приймають рішення, використовувати дані і моделі, щоб вирішувати неструктуровані і слабоструктуровані проблеми.

Структурно всі типи СППР мають три головних компоненти: підсистему інтерфейсу користувача, підсистему управління базою даних і підсистему управління базою моделей (знань). Ці компоненти забезпечують реалізацію важливих концепцій створення інформаційних систем: інтерактивність, інтегрованість, потужність, доступність, гнучкість, надійність, робасність, керованість.

Інтерактивність СППР означає, що система відгукується на різного роду дії, якими людина має намір вплинути на обчислювальний процес, зокрема при діалоговому режимі.

Інтегрованість СППР забезпечує сумісність складових системи щодо управління даними і засобами спілкування з користувачами в процесі підтримки прийняття рішень.

Потужність СППР означає спроможність системи відповідати на найістотніші запитання.

Доступність СППР - це здатність забезпечувати відповіді на запити користувача в потрібній формі і в необхідний час.

Гнучкість СППР характеризує можливість системи адаптуватися до змін потреб і ситуацій.

Надійність СППР полягає в здатності системи виконувати потрібні функції протягом заданого періоду часу.

Робасність СППР - це ступінь здатності системи відновлюватися в разі виникнення помилкових ситуацій як зовнішнього, так і внутрішнього походження.

Керованість СППР означає спроможність з боку користувача контролювати дії системи і втручатися в хід розв’язування завдання.

Сучасні СППР характеризуються такі ознаки:

• управління даними - необхідний і достатній обсяг інформації про факти відповідно до сприйняття особи приймаючої рішення (ОПР), що охоплює приховані припущення, інтереси та якісні оцінки;
• управління обчислюваннями і моделюванням - гнучкі моделі, що наслідують спосіб мислення ОПР у процесі прийняття рішень;
• користувацький інтерфейс - програмні засоби, “дружні” користувачеві, звичайна мова, безпосередня робота кінцевого користувача.

Системи підтримки прийняття рішень широко застосовуються в економіках багатьох країн світу. На рівні стратегічного управління СППР використовуються для довгострокового, середньострокового, короткострокового і фінансового планування. При операційному управлінні СППР застосовуються в галузях маркетінгу (прогнозування та аналіз збуту, дослідження ринку і цін), науково-дослідних та конструкторських робіт, в управлінні кадрами. Операційно-інформаційні СППР використовуються у виробництві, для обліку придбаних товарів та бухгалтерського обліку. Звичайно, складні СППР можуть інтегрувати кілька названих функцій щодо їх застосування. До пріоритетних галузей використання СППР належать: виробничий сектор, гірничорудна справа, транспорт, фінанси, урядова діяльність.

Дата добавления: 2014-01-07