интеллектуальные информационные технологии используются для создания чего

Интеллектуальные информационные технологии

Использование ИИТ в реальной практике подразумевает учет специфики проблемной области, которая может характеризоваться следующим набором признаков:

История

Гносеологический фундамент ИИТ наиболее явно видится в работах Канта, Гегеля, Гуссерля. Собственно же явную историю ИИТ удобно начать с середины XX века, когда появился термин «Искусственный интеллект» (Artificial Intelligence). История ИИТ начинается с середины 1970-х годов и связывается с совместным практическим применением интеллектуальных информационных систем, систем искусственного интеллекта, систем поддержки решений и информационных систем. Эта история связана также с развитием трех научных направлений: компьютерной философии, компьютерной психологии и продвинутой компьютерной науки (англ. Advanced computer science ) и дополняется прогрессом в создании: ситуационных центров, информационно-аналитических систем, инструментариев эволюционных вычислений и генетических алгоритмов, систем поддержки общения человека с компьютером на естественном языке, когнитивным моделированием, систем автоматического тематического рубрицирования документов, систем стратегического планирования, инструментариев технического и фундаментального анализа финансовых рынков, систем менеджмента качества, систем управления интеллектуальной собственностью и др.

С середины 1940-х вплоть до ранних 1970-х гг. создание ИИТ рассматривалось преимущественно в рамках логического решения задач. Этот период развития ИИТ характеризуется сравнительно большой определенностью и низкой динамичностью объекта управления. Вместе с тем уже в 1943 году появились «продукции Поста» и методы решения некорректных (обратных) задач на метризуемых пространствах, а в 1947 году для моделирования сложных экономических ситуаций активно начали использоваться методы причинного нелогического вывода, которые позже легли в основу методов системной динамики, немонотонных вычислений, когнитивного моделирования. Создание центров управления полетами, организация штабных работ с применением средств визуализации и автоматизации, зарубежные публикации на тему создания специальных ситуационных центров вдохновили в 1970-е годы инженеров на создание ситуационных комнат для совершенствования управления крупными социальными и институциональными системами. В создании таких комнат и интеллектуальных технологий больше внимания стало придаваться средствам визуализации, диалоговым системам, помогающим использовать базы знаний и модели для решения плохо структурированных проблем. В середине 1970-х годов на основе ИИТ в корпоративном мире начинают развиваться системы поддержки решений для эффективного управления ресурсами, осуществления контроллинга. Ряд замечательных практических идей и результатов, например, связанных с теорией нейронных сетей, многоагентных и активных систем, оптических и голографических процессоров, появилось именно в это время. Тот период можно отметить успехами в создании всеобъемлющих моделей ситуационного управления регионами в периоды кризисов. Его характеризует вера в практически неограниченные возможности искусственного интеллекта. В середине 1980-х годов был отмечен крах иллюзий относительно неограниченных возможностей успешной формализации процессов мышления с помощью систем логической обработки естественного языка. Вместе с тем появились интеллектуальные технологии для ограниченной поддержки исследовательской и профессиональной деятельности лиц, принимающих решения. Практическое применение получили подходы, основанные на использовании достоверного и правдоподобного вывода, немонотонных логик и нечетких систем, лингвистических процессоров. Тогда же появилась явная потребность в оптических и квантовых вычислениях – для решения многомерных и слабо распараллеливающихся задач. Видимые успехи появились в сфере обработки текстов естественного языка, высококачественного поиска документов, слежения за динамичными объектами управления, решения задач распознавания образов, имитационного моделирования, статистической обработки данных, решения транспортных задач, построения нечетких контроллеров. В конце 1980-х внимание разработчиков ИИТ все больше акцентируется на исследовании адаптивных свойств информационных систем, учитывающих умственную активность человека при осуществлении речевых актов, дискурса и принятии решений. С начала 1990 ИИТ все активней используются в стратегическом менеджменте, управлении ресурсами, реинжиниринге, создании ситуационных центров. Все более заметно внедряются интеллектуальные информационные технологии аналитической обработки больших массивов информации, технологии поддержки решений. В 1990-х годах в совокупности и взаимосвязи развиваются: экспертные системы реального времени, интеллектуальные агенты, активные системы, достоверный и правдоподобный вывод, эволюционные и квантовые вычисления, когнитивные модели, ситуационные центры и пр. Эксклюзивное место в развитии ИИТ с середины 1990-х заняла разработка необходимых условий конвергентности (сходимости) процессов управления, поиска информации и синтеза управленческих решений, направленных на обеспечение необходимых условий устойчивой сходимости этих процессов к намечаемым целям. С 2000 года начал приобретать новое звучание процесс электронизации деятельности органов власти, бизнеса и населения. Концепция электронной демократии, предполагающая: осуществление гражданского контроля, проведение выборов и референдумов, поддержку процессов самоорганизации населения, обеспечение возможности участия населения в принятии государственных решений, расширение технологической возможности обмена мнениями – также предусматривает расширение возможностей интеллектуальных информационных технологий. Концепции электронной коммерции, включающие: маркетинг, управление корпоративными ресурсами, повышение качества продукции и услуг, расширение доступа к капиталу, электронные торги, развитие инноваций, поддержку процессов самоорганизации бизнеса – не могла не активизировать работы по дальнейшему развитию систем поддержки решений с помощью ИИТ.

Источник

Тема 8. Новые информационные технологии в управленческой деятельности.

Использование информационных технологий в различных сферах человеческой деятельности, экспоненциальный рост объемов инфор­мации и необходимость оперативно реагировать на возникающие ситуации потребовали поиска адекватных путей решения возникающих проблем. Эффективнейшим из них является путь интеллектуализации инфор­мационных технологий.

Под интеллектуальными информационными технологиями (ИТТ) обычно понимают такие информационные технологии, в которых пре­дусмотрены следующие возможности:

1. наличие баз знаний, отражающих опыт конкретных людей, групп, обществ, человечества в целом, при решении творческих задач в опре­деленных сферах деятельности, традиционно считавшихся прерогати­вой интеллекта человека (например, такие плохо формализуемые за­дачи, как принятие решений, проектирование, извлечение смысла, объяснение, обучение и т.п.);

2. наличие моделей мышления на основе баз знаний: правил и логи­ческих выводов, аргументации и рассуждения, распознавания и клас­сификации ситуаций, обобщения и понимания и т.п.;

3. наличие механиз­ма объяснений (т.е., способность объяснять выводы и решения);

4. способность формировать вполне четкие решения на основе не­четких, нестрогих, неполных данных;

5. способность к обучению, переобучению и, следовательно, к раз­витию.

ИИТ также находят широкое применение для

¾ распределенного решения сложных задач,

¾ совместного проектирования изделий,

¾ построения виртуальных предприятий,

¾ моделирования больших производственных систем

¾ электронной разработки сложных компьютерных систем,

¾ управления системами знаний и информации и т. п.

Еще одно эффективное применение — поиск информации в Internet и других глобальных сетях, ее структуризация и доставка заказчику.

Интеллектуальные информационные технологии – это средство для разработки интеллектуальных информационных систем, которые в последнее время становятся весьма распространенным коммерческим продуктом, находящим широкий спрос пользователей в самых разнообразных областях деятельности. Примерами таких систем являются экспертные системы, системы интеллектуального управления, интеллектуальные базы данных, системы когнитивной графики [ когнитивная графика, т.е. графическое и образное представление знаний ], самообучающиеся системы ( нейронные сети).

2. Информационная технология поддержки принятия решений.

Особенность данной ИТ в том, что человек участвует в данном процессе на начальной и завершающей стадиях, т.е. вводит перво­начальные данные в систему и принимает окончательное решение на основе полученной информации. «Черновую» же работу по переработке заданной информации проделывает компьютер.

Подобное взаимодействие между человеком и компьютером, где человек выступает в качестве управляющего звена, а компьютер под управлением человека создает новую информацию, называ­ется итерационным процессом.

Для итерационного процесса характерны:

¾ ориентация на решение плохо структурированных (формализо­ванных) задач;

¾ сочетание традиционных методов доступа и обработки компью­терных данных с возможностями математических моделей и ме­тодами решения задач на их основе;

¾ направленность на непрофессионального пользователя компь­ютера;

¾ высокая адаптивность, обеспечивающая возможность приспо­сабливаться к особенностям имеющегося технического и про­граммного обеспечения, а также требованиям пользователя.

Информационная технология поддержки принятия решений может использоваться на любом уровне управления. Кроме то­го, решения, принимаемые на различных уровнях управления, часто должны координироваться. Поэтому важной функцией и систем, и технологий является координация лиц, принимаю­щих решения как на разных уровнях управления, так и на од­ном уровне.

В состав системы поддержки принятия решений входят три глав­ных компонента:

¾ программная подсистема, которая состоит из системы управ­ления базой данных (СУБД), системы управления базой моде­лей (СУБМ) и системы управления интерфейсом между поль­зователем и компьютером.

База данных (БД) — совокупность информации, используемая в ра­боте информационной технологии принятия решений.

БД формируется из нескольких источников:

1. часть данных поступает от информационной системы операционного уровня;

Целью создания базы моделей является описание и оптимиза­ция некоторого объекта или процесса. Использование моделей обеспечивает проведение анализа в системах поддержки приня­тия решений.

Модели, базируясь на математической интерпретации пробле­мы, при помощи определенных алгоритмов способствуют на­хождению информации, полезной для принятия правильных решений.

В системах поддержки принятия решения база моделей состоит из:

1. стратегических моделей;

2. тактических моделей;

3. оперативных моделей;

4. математических моделей.

Стратегические модели используются на высших уровнях управления для установления целей организации; объемов ре­сурсов, необходимых для их достижения, а также политики приобретения и использования этих ресурсов. Они могут быть также полезны при выборе вариантов размещения предприятий, прогнозировании политики конкурентов и т. п. Для стратегиче­ских моделей характерны значительная широта охвата, множе­ство переменных, представление данных в сжатой агрегированной форме.

Тактические модели применяются управляющими среднего уровня для распределения и контроля использования имею­щихся ресурсов. Среди возможных сфер их использования следу­ет указать: финансовое планирование, планирование требований к работникам, планирование увеличения продаж, построение схем компоновки предприятий.

Оперативные модели используются на низших уровнях управле­ния для поддержки принятия оперативных решений. Возможные применения этих моделей включают в себя календарное производственное планирование, управление запасами и т. д. Оперативные модели обычно используют для расчетов внутрифирменных данных.

Математические модели состоят из совокупности модулей и процедур, реализующих математические методы. Сюда могут входить процедуры линейного программирования, статистического анализа временных рядов, регрессионного ана­лиза и т. п.

Эффективность и гибкость информационной технологии во многом зависят от характеристик интерфейса системы под­держки принятия решений.

Интерфейс должен обладать следую­щими возможностями:

¾ манипулировать различными формами диалога, изменяя их в про­цессе принятия решения по выбору пользователя;

¾ передавать данные системе различными способами;

¾ получать данные от различных устройств системы в различном формате;

3. Информационная технология экспертных систем.

Наибольший прогресс среди компьютерных информационных систем отмечен в области разработки экспертных систем, основанных на использовании искусственного интеллекта. Экс­пертные системы дают возможность менеджеру или специалисту получать консультации экспертов по любым проблемам, о кото­рых этими системами накоплены знания.

Под искусственным интеллектом обычно понимают способно­сти компьютерных систем к таким действиям, которые назы­вались бы интеллектуальными, если бы исходили от человека. Чаще всего здесь имеются в виду способности, связанные с чело­веческим мышлением. Работы в области искусственного интел­лекта не ограничиваются экспертными системами. Они также включают в себя создание роботов, систем, моделирующих нерв­ную систему человека, его слух, зрение, обоняние, способность к обучению.

Главная идея использования технологии экспертных систем заключается в том, чтобы получить от эксперта его знания и, загрузив их в память компьютера, использовать всякий раз, когда в этом возникнет необходимость.

Являясь одним из основных приложений искусственного интеллекта, экспертные системы представляют собой компьютерные программы, трансформи­рующие опыт экспертов в какой-либо области знаний в форму эвристических правил (эвристик). Эвристики не гарантируют получения оптимального результата с такой же уверенностью, как обычные алгоритмы, используемые для решения задач в рамках технологии поддержки принятия решений. Однако час­то они дают в достаточной степени приемлемые решения для их практического использования. Это делает возможным ис­пользовать технологию экспертных систем в качестве сове­тующих систем.

¾ первое связано с тем, что решение проблемы в рамках систем поддержки принятия решений соответствует интеллекту поль­зователя. Технология экспертных систем, наоборот, предлагает пользователю принять решение, превосходящее его возможности;

¾ второе отличие указанных технологий выражается в способно­сти экспертных систем пояснять свои рассуждения в процессе получения решения. Очень часто эти пояснения оказываются более важными для пользователя, чем само решение;

База экспертных знаний содержит факты, описывающие про­блемную область, а также логическую взаимосвязь этих фак­тов. Центральное место в базе знаний принадлежит правилам. Правило определяет, что следует делать в данной конкрет­ной ситуации, и состоит из двух частей:

¾ условия, которое может выполняться или не выполняться;

¾ действия, которое следует произвести, если условие выполняется.

Все используемые в экспертной системе правила образуют систему правил, которая даже для сравнительно простой систе­мы может содержать несколько тысяч правил.

Технология экспертных систем предусматривает возможность получать в качестве выходной информации не только решение, но и необходимые объяснения. Различают два вида объяснений:

¾ объяснения, выдаваемые по запросам. Пользователь в любой мо­мент может потребовать от экспертной системы объяснения своих действий;

¾ объяснения полученного решения проблемы. После получения ре­шения пользователь может потребовать объяснений того, как оно было получено. Система должна пояснить каждый шаг своих рассуждений, ведущих к решению задачи.

Хотя технология ра­боты с экспертной системой не является простой, пользователь­ский интерфейс этих систем является дружественным и обычно не вызывает трудностей при ведении диалога.

Основные типы задач, решаемых с помощью ЭС:

1) интерпретация, определение смыслового содержания входных данных;

2) предсказание последствий наблюдаемых ситуаций;

3) диагностика неисправностей (заболеваний) по симптомам;

4) конструирование объекта с заданными свойствами при соблюдении установленных ограничений;

5) планирование последовательности действий, приводящих к желаемому состоянию объекта;

6) слежение (наблюдение) за изменяющимся состоянием объекта и сравнение его параметров с установленными или желаемыми;

7) управление объектом с целью достижения желаемого поведения;

8) поиск неисправностей;

В экономических информационных системах с помощью ЭС возможно решение следующих задач:

1. анализ финансового состояния предприятия;

2. оценка кредитоспособности предприятия;

3. планирование финансовых ресурсов предприятия;

4. формирование портфеля инвестиций;

5. страхование коммерческих кредитов;

6. выбор стратегии производства;

7. оценка конкурентоспособности продукции;

8. выбор стратегии ценообразования;

9. выбор поставщика продукции;

Вопросы к теме.

1. Что понимают под интеллектуальными информационными технологиями?

2. Дать понятие мульти­агентных систем.

3. Назовите области применения интеллектуальных информационных технологий.

4. Дайте понятие информационной технологии поддержки принятия решения.

5. Какой процесс называется итерационным?

6. Назовите характерные особенности итерационного процесса.

7. Какова структура системы поддержки принятия решений?

8. Дайте определение базы данных.

9. Из каких источников формируется база данных системы поддержки принятия решений?

10. Какова цель создания базы моделей в системе поддержки принятия решений?

11. Из каких видов моделей состоит база моделей? Их краткая характеристика.

12. Что определяет интерфейс системы под­держки принятия решений?

13. Какими возможностями должен обладать интерфейс системы поддержки принятия решений?

14. Что понимают под искусственным интеллектом?

15. Какова главная идея использования технологии экспертных систем?

16. В чём заключается сходство и каковы различия информационных технологий, используемых в эксперт­ных системах и системах поддержки принятия решений?

17. Дайте краткую характеристику базы экспертных знаний.

18. Назовите типы задач, решаемых с помощью экспертных систем.

Источник

Интеллектуальные информационные технологии

В рамках магистерской программы Фундаментальная информатика и интеллектуальные информационные технологии предполагается изучение таких дисциплин как: Инженерия знаний и проектирование баз знаний (свойства знаний как особого типа информации, стратегии работы со знаниями, модели представления знаний: логическая, фреймовая, сетевая, продукционная, лингвистическая; формализация логического вывода, методы формирования баз знаний для продукционных систем, параметрическая и структурная оптимизация баз знаний), Обработка нечеткой информации (фактор неопределенности и способы его формализации; понятие нечеткого множества и сопутствующие определения; нечеткие числа и операции над ними; нечеткое моделирование в MatLab; лингвистическая модель представления информации; оценочные модели, ориентированные на нечеткую и лингвистическую информацию), Интеллектуальные информационные системы и технологии их разработки (признаки интеллектуальности информационных систем; современные информационные технологии, обеспечивающие свойство интеллектуальности; основные классы интеллектуальных информационных систем: экспертные системы, системы с интеллектуальным интерфейсом, самообучающиеся и адаптивные системы; особенности проектирования интеллектуальных информационных систем; технологии и инструментальные средства разработки), Системы поддержки принятия решений (основные этапы процесса принятия решений; многокритериальная модель принятия решений и принцип Парето; структурный анализ множества критериев; принятие решений в условиях неопределенности и риска; лингвистический подход к принятию решений; классификация систем поддержки принятия решений; архитектура, представление информации и особенности разработки), Современные эвристические алгоритмы (идеи современных алгоритмов; основные понятия эволюционного моделирования; генетические алгоритмы и генетическое программирование; муравьиные алгоритмы; клеточные автоматы и ДНК-вычисления; нейросетевые технологии; области применения и возможные модификации), Интеллектуальный анализ данных (основные задачи анализа данных; выявление закономерностей и проблема распознавания; вероятностные методы распознавания; логические методы распознавания; нечеткая классификация; нечеткий регрессионный анализ; выявление тенденций; модели оценки многомерных объектов; ППП для анализа данных).

Продолжить исследования и получить научную степень магистры могут в аспирантуре по специальности 05.13.17 – Теоретические основы информатики.

Источник

Интеллектуальные информационные технологии

Использование ИИТ в реальной практике подразумевает учет специфики проблемной области, которая может характеризоваться следующим набором признаков:

История

С середины 1940-х вплоть до ранних 1970-х гг. создание ИИТ рассматривалось преимущественно в рамках логического решения задач. Этот период развития ИИТ характеризуется сравнительно большой определенностью и низкой динамичностью объекта управления. Вместе с тем уже в 1943 году появились «продукции Поста» и методы решения некорректных (обратных) задач на метризуемых пространствах, а в 1947 году для моделирования сложных экономических ситуаций активно начали использоваться методы причинного нелогического вывода, которые позже легли в основу методов системной динамики, немонотонных вычислений, когнитивного моделирования.

Создание центров управления полетами, организация штабных работ с применением средств визуализации и автоматизации, зарубежные публикации на тему создания специальных ситуационных центров вдохновили в 1970-е годы инженеров на создание ситуационных комнат для совершенствования управления крупными социальными и институциональными системами. В создании таких комнат и интеллектуальных технологий больше внимания стало придаваться средствам визуализации, диалоговым системам, помогающим использовать базы знаний и модели для решения плохо структурированных проблем. В середине 1970-х годов на основе ИИТ в корпоративном мире начинают развиваться системы поддержки решений для эффективного управления ресурсами, осуществления контроллинга. Ряд замечательных практических идей и результатов, например, связанных с теорией нейронных сетей, многоагентных и активных систем, оптических и голографических процессоров, появилось именно в это время. Тот период можно отметить успехами в создании всеобъемлющих моделей ситуационного управления регионами в периоды кризисов. Его характеризует вера в практически неограниченные возможности искусственного интеллекта.

В середине 1980-х годов был отмечен крах иллюзий относительно неограниченных возможностей успешной формализации процессов мышления с помощью систем логической обработки естественного языка. Вместе с тем появились интеллектуальные технологии для ограниченной поддержки исследовательской и профессиональной деятельности лиц, принимающих решения. Практическое применение получили подходы, основанные на использовании достоверного и правдоподобного вывода, немонотонных логик и нечетких систем, лингвистических процессоров. Тогда же появилась явная потребность в оптических и квантовых вычислениях – для решения многомерных и слабо распараллеливающихся задач. Видимые успехи появились в сфере обработки текстов естественного языка, высококачественного поиска документов, слежения за динамичными объектами управления, решения задач распознавания образов, имитационного моделирования, статистической обработки данных, решения транспортных задач, построения нечетких контроллеров. В конце 1980-х внимание разработчиков ИИТ все больше акцентируется на исследовании адаптивных свойств информационных систем, учитывающих умственную активность человека при осуществлении речевых актов, дискурса и принятии решений.

С начала 1990 ИИТ все активней используются в стратегическом менеджменте, управлении ресурсами, реинжиниринге, создании ситуационных центров. Все более заметно внедряются интеллектуальные информационные технологии аналитической обработки больших массивов информации, технологии поддержки решений. В 1990-х годах в совокупности и взаимосвязи развиваются: экспертные системы реального времени, интеллектуальные агенты, активные системы, достоверный и правдоподобный вывод, эволюционные и квантовые вычисления, когнитивные модели, ситуационные центры и пр. Эксклюзивное место в развитии ИИТ с середины 1990-х заняла разработка необходимых условий конвергентности (сходимости) процессов управления, поиска информации и синтеза управленческих решений, направленных на обеспечение необходимых условий устойчивой сходимости этих процессов к намечаемым целям.

С 2000 года начал приобретать новое звучание процесс электронизации деятельности органов власти, бизнеса и населения. Концепция электронной демократии, предполагающая: осуществление гражданского контроля, проведение выборов и референдумов, поддержку процессов самоорганизации населения, обеспечение возможности участия населения в принятии государственных решений, расширение технологической возможности обмена мнениями – также предусматривает расширение возможностей интеллектуальных информационных технологий.

Концепции электронной коммерции, включающие: маркетинг, управление корпоративными ресурсами, повышение качества продукции и услуг, расширение доступа к капиталу, электронные торги, развитие инноваций, поддержку процессов самоорганизации бизнеса – не могла не активизировать работы по дальнейшему развитию систем поддержки решений с помощью ИИТ.

Источник