текст_1(all). Контрольные вопросы для самостоятельной про верки освоенного материала. Для студентов специальности 062100 Управление пер соналом
 Скачать 1.61 Mb.
|
|
Тема 13. ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫЕ ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ 13.1. Понятие интеллектуальных информационных технологий Термин «интеллект» (intelligence) происходит от латинского intellectus – что означает ум, рассудок, разум; мыслительные способно- сти человека. Соответственно искусственный интеллект (artificial intelligence) – ИИ (AI) обычно толкуется как свойство автоматических систем брать на себя отдельные функции интеллекта человека, напри- мер, выбирать и принимать оптимальные решения на основе ранее по- лученного опыта и рационального анализа внешних воздействий. Использование информационных технологий (ИТ) в различных сферах человеческой деятельности, экспоненциальный рост объемов информации и необходимость оперативно реагировать в любых ситуа- циях потребовали поиска адекватных путей решения возникающих про- блем. Эффективнейшим из них является путь интеллектуализации ин- формационных технологий. Под интеллектуальными информационными технологиями обычно понимают такие информационные технологии, в которых предусмотре- ны следующие возможности: наличие баз знаний, отражающих опыт конкретных людей, групп, обществ, человечества в целом, в решении творческих задач в выделенных сферах деятельности, традиционно считавшихся прерога- тивой интеллекта человека (например, такие плохо формализуемые за- дачи, как принятие решений, проектирование, извлечение смысла, объ- яснение, обучение и т.п.); наличие моделей мышления на основе баз знаний: правил и ло- гических выводов; аргументации и рассуждения; распознавания и клас- сификации ситуаций; обобщения и понимания и т.п.; способность формировать вполне четкие решения на основе не- четких, нестрогих, неполных, недоопределенных данных; способность объяснять выводы и решения, то есть наличие ме- ханизма объяснений; способность к обучению, переобучению и, следовательно, к развитию. Уникальная особенность интеллектуальных информационных тех- нологий (ИИТ) – их «универсальность». Они практически не имеют ог- раничений по применению в таких областях, как управление, проекти- рование, машинный перевод, диагностика, распознавание образов, син- тез речи и т.д. 115 ИИТ также находят широкое применение для распределенного ре- шения сложных задач, совместного проектирования изделий, построе- ния виртуальных предприятий, моделирования больших производст- венных систем и электронной торговли, электронной разработки слож- ных компьютерных систем, управления системами знаний и информа- ции и т.п. 13.2. Этапы развития информационных интеллектуальных технологий С середины 1940-х до ранних 1970-х гг. создание ИИТ рассматри- валось преимущественно в рамках логического решения задач. В 1943 г. появились «продукции Поста» и методы решения некорректных задач, а в 1947 г. для моделирования сложных экономических ситуаций начали активно использоваться методы причинного вывода, которые позже легли в основу методов системной динамики, немонотонных вычисле- ний, когнитивного моделирования. Создание центров управления полетами, организация штабных ра- бот с применением средств визуализации вдохновили инженеров на создание ситуационных комнат. В середине 1970-х гг. на основе ИИТ в корпоративном мире активизируется развитие систем поддержки реше- ний для управления ресурсами. Следует заметить, что ряд замечатель- ных идей и их воплощений, например, связанных с теорией нейронных сетей, многоагентных и активных систем, оптических и голографиче- ских процессоров, появился именно в то время. Этот период можно от- метить успехами в создании всеобъемлющих моделей ситуационного управления страной в периоды кризисов. В середине 1980-х годов был отмечен крах иллюзий относительно неограниченных возможностей языкового представления процессов мышления. Тогда практическое применение получили подходы, осно- ванные на использовании достоверного и правдоподобного вывода, не- монотонных логик и нечетких систем, лингвистических процессоров. Тогда же появилась явная потребность в оптических и квантовых вы- числениях. Видимые успехи появились в сфере обработки текстов естествен- ного языка, поиска документов, слежения за динамичными объектами управления, распознавания образов, имитационного моделирования, статистической обработки данных, решения транспортных задач, по- строения нечетких контроллеров. Внимание разработчиков ИИТ все больше акцентируется на исследовании адаптивных свойств информа- ционных систем, речевых актов, дискурсов и принятия решений. К середине 1980-х годов уже были созданы большие информаци- онные системы, которые позволяли эффективно управлять страной в 116 кризисной обстановке. В основе лежали очень сложные модели, учиты- вающие значения десятков тысяч технико-экономических показателей, позволяющие решать тысячи дифференциальных уравнений, хранить и обрабатывать рельеф местности всей страны и пр. Но медленно эти мо- дели работали, часами надо было ждать результатов промежуточных расчетов. Суперкомпьютеры в ускорении решения таких задач не помогали – задачи были некорректными и плохо распараллеливались. Однако тео- ретически было показано, что с помощью аналоговых оптических вы- числений, реализуемых на основе микролазеров и трехмерных переза- писывающихся голограмм время решения этих задач можно было бы свести к микросекундам. Совсем другой принцип расчета – через мат- ричное наложение преобразований Фурье-Бесселя – и вот тебе путь ре- шения громоздкой задачи. Практически же для такой инновации нужны и новые материалы – например, для реализации голографической памя- ти известный ниобат лития не подходит, а к разработке нужного, ска- жем, «Нано-бата», пока еще не приступили. В середине 1990-х стали более заметно внедряться в бизнесе при- шедшие из-за рубежа ИИТ для обработки баз данных. Эксклюзивное место в развитии ИИТ с начала 1990-х заняла разработка необходимых условий конвергентности процессов поиска информации и синтеза управленческих решений, направленных на обеспечение необходимых условий для устойчивой сходимости этих процессов к целям. С 2000 г. начал приобретать новое звучание процесс электрониза- ции деятельности российских органов власти, бизнеса и населения. Концепция «электронной демократии», предполагающая осуществление гражданского контроля, проведение выборов и референдумов, поддерж- ку процессов самоорганизации населения, обеспечение возможности участия населения в принятии государственных решений, также преду- сматривает расширение возможностей ИИТ. История развития ИИТ породила следующий перечень особенностей и характеристик проблемных областей, где они могут быть полезны: – качество и оперативность принятия решений; – нечеткость целей и институциональных границ; – хаотичность, флюктуируемость и квантованность поведения среды; – множественность взаимовлияющих друг на друга факторов; – слабая формализуемость, уникальность, нестереотипность ситуа- ций; – латентность, скрытость, неявность информации; – девиантность реализации планов, значимость малых действий; – парадоксальность логики решений и др. В целом же на процесс принятия управленческих решений влияют три основных фактора, проиллюстрированные на рис. 13.1. 117 Рис. 13.1. Три основных фактора, влияющие на принятие решений Применение ИИТ для учета каждого фактора различно: история мо- жет быть записана в базу данных и автоматически обработана, давление внешних обстоятельств может быть учтено методами стратегического мар- кетинга. Интенции, намерения, эмоции учесть с помощью ИИТ труднее всего. Хотя и для этого сейчас придумали инструмент – он называется квантовой семантикой. Выдвинутая Д. Беллом в 70-х гг. концепция интел- лектуальных технологий получила в последующие годы развитие и напол- нилась конкретным содержанием. В научной периодике принято говорить об истории интеллектуальных информационных технологий (ИИТ). Эта история включает в себя несколько основных периодов. 13.3. Место интеллектуальных информационных технологий в информационных системах Под ИИТ можно понимать человеко-машинный комплекс, обеспечи- вающий ситуационный и когнитивный синтез управленческих решений, основанный на всестороннем автоматизированном анализе политической, экономической, социальной и технологической ситуации, проводимом че- ловеком или группой людей с привлечением компьютеров (рис. 13.2). Рис. 13.2. Интеллектуальная информационная технология 118 Ситуационный синтез решения реализуется в случаях, когда некие стереотипы достаточно жестко и однозначно определяют поведение участников решения вопроса. Эта определенность формируется под воздействием, как правило, внешней по отношению к ситуации среде. Но ситуации не всегда баловали аналитиков своей стереотипностью. В начале 1990-х в России копирование зарубежных ИИТ приносило мало пользы. Фондовые инвесторы мучились с зарубежными система- ми, реализующими экспертные методы, генетические алгоритмы и ней- ронные сети. Например, 150 финансовых организаций купили «нейрон- ный пакет», но он в фондовом хаосе разобраться не помог. В то же вре- мя в решении вопросов сепаратизма, протестной активности, террориз- ма начали помогать вроде бы простенькие когнитивные модели отече- ственной разработки. Место ИИТ в составе информационных систем можно представить в виде рис. 13.3, демонстрирующего тенденцию повышения интеллек- туальности информационных технологий со снижением требований к точности обработки данных. Рис 13.3. Место ИИТ в информационной системе Место ИИТ в информационных системах меняется – динамику его изменения, сложившуюся за последние 50 лет, можно отразить в виде смены парадигм их использования: от информирования – к интерактивному обслуживанию; от информационно-справочной работы – к аналитической; от индивидуальных решений – к групповым; от голосования при принятии решений – к достижению согласия; от анализа внутренней среды – к оценке внешней; 119 от прямой экстраполяции тенденций – к обратному поиску путей к целям; от информационной безопасности – к улучшению управления; от анализа прошлого – к когнитивному моделированию будущего; от обеспечения «прозрачности» – к «электронной демократии»; от дивергенции – к конвергенции. Таким образом, место ИИТ в информационных системах меняется в направлении диверсификации и дифференциации. 13.4. Проблемы принятия решений управленцем Первая проблема. Современный руководитель принимает реше- ния в весьма противоречивых условиях. С одной стороны, он должен учитывать в решениях все большее число факторов и данных, с дру- гой – повышать качество принимаемых решений. При этом факторы различаются по значимости и влиянию на качество решения. От руководителя требуется четкость и своевременность действий, обоснованность и понимание возможных последствий принимаемых решений. Он должен хорошо разбираться во всех аспектах деятельности вверенного ему объекта, предприятия или компании, а также их «окру- жения» (внешние организации, административные органы и т.д.). При этом ему нельзя ошибаться, поскольку ошибки руководителя высокого ранга, например отвечающего за развитие отрасли (региона), очень до- рого обходятся. Проблема адекватного руководства не так проста, как кажется, и относится к разряду сложнейших. Зачастую руководители вообще не хотят «связываться» с информа- ционными технологиями, поскольку они отнимают много сил, средств и приходится без конца учиться. Некоторые очень опытные руководители действительно принимают достаточно разумные решения, не пользуясь огромным штатом экспертов и специалистов по информатике. Это возможно, поскольку такой руководитель мысленно сформи- ровал систематизированную картину своего огромного хозяйства, как хороший врач, долго наблюдающий и лечащий одного и того же паци- ента. Эта картина складывалась постепенно вместе с развитием его хо- зяйства и прочно отпечаталась в мозгу в виде системной модели знаний. Она-то и помогает ему вырабатывать верные решения. Такой руководи- тель строит свои выводы и решения принципиально иначе, чем те, кто такого опыта не имеют, хотя и пользуются информационными техноло- гиями. Располагая информацией о текущем состоянии своего объекта управления и пользуясь своей огромной и хорошо структурированной базой знаний (то есть своей системной моделью), опытный управленец действует методом распознавания ситуаций и их классификации. 120 Автоматически и практически мгновенно на модель накладывается текущая картина и выделяются все ее противоречия, достоинства и не- достатки; она соотносится с принципиальными решениями, которые давали хорошие результаты. Если прототипа в его модели базы знаний не оказалось, то ему достаточно несложно сконструировать новое ре- шение, мысленно накладывая его на свою модель, которую он хорошо «видит» и чувствует. Именно наличием такой базы знаний отличается от всех хороший эксперт – профессионал в своей деятельности. Статистика говорит, что из 100 специалистов качественными экспертами могут быть только трое-пятеро. Только они в состоянии предложить хорошие (отличные и даже гениальные) решения без всяких технических чудес. Но где взять таких специалистов в наше время, когда все быстро устаревает, особен- но в области технологий управления. Образцы десятилетней давности сегодня могут принести больше вреда, чем пользы. Подготовка же та- ких специалистов длится не один десяток лет. Вторая проблема видится в том, что в сфере управления продол- жает доминировать «старая культура» автоматизации, базирующаяся на естественнонаучных и техноцентрических подходах. Она ориентирова- на на техническое обеспечение административно-командных методов управления. Мешает также старое представление, что любое подготав- ливаемое решение должно иметь ретроспективные аналоги и прецеден- ты – это большое ограничение. Необходимо уходить от ориентации на жесткие модели и нормативные процедуры принятия решений. Сегодня актуальна интеллектуальная поддержка управленческой деятельности. С этой точки зрения сейчас созданы условия для настоящего проявле- ния гигантских возможностей искусственного интеллекта и ИИТ. Третья проблема. Существующие средства автоматизации про- цесса принятия решений – это «перекос» в сторону анализа ситуаций и систем, а необходима новая «ориентация» – на синтез решений и новых знаний, что и требует применения ИИТ. 13.5. Примеры разработанных к настоящему времени систем, использующих ИИТ 1. Асанов А.А., Ларичев О.И., Нарыжный Е. В. Экспертная система для диагностики лекарственных отравлений, ЭСТЕР. Система работает с 19 группами распространенных препаратов и использует более 60 диагностических признаков. Она имитирует рассу- ждения врача – эксперта в токсикологии. В настоящее время система проходит испытания в Токсикологическом центре Министерства здра- воохранения РФ. 121 2. Авдеев П.А., Еремеев А.П., Катович В.Н. Прототип диагностиче- ской экспертной системы предстартовой подготовки (ДЭС ПП) и его техническая реализация на основе высокоэффективного инструмен- тального комплекса G2+GDA. Предложены базовые принципы по конструированию интеллекту- альных систем поддержки принятия решений для операторов, руково- дителей работ и экипажа при подготовке и эксплуатации сложных ра- кетно-космических комплексов. 3. Городецкий В.Н., Котенко И.В., Карсаев О.В. Интеллектуальные агенты для обнаружения атак в компьютерных сетях. На основе лицен- зионных программных продуктов типа G2, GDA, NeurOn-Line, Rethink и др. появляется возможность создания динамических систем для диагно- стики сложных технических систем. 4. Тельнов Ю.Ф. Компонентная технология реинжиниринга бизнес- процессов и конфигурации информационной системы предприятия на основе управления знаниями. Подход к конфигурации структуры бизнес-процессов и информа- ционной системы основан на применении объектно-ориентированной модели и обобщенных продукционных правилах ограничений целост- ности модели предприятия. Определенный опыт решения задач интел- лектуальной конфигурации объектов, накопленный в экспертных сис- темах (например, XCON, COCOS, VEXED, VT, DIDS и др.), может ис- пользоваться при конфигурировании бизнес-процессов. 13.6. Перспективы развития ИИТ В настоящее время ИИТ подошли к принципиально новому этапу своего развития. Так, за последние 10 лет существенно расширились возможности ИИТ за счет разработки новых типов логических моделей, появления новых теорий и представлений. «Узловыми» точками в раз- витии ИИТ считаются: переход от логического вывода к моделям аргументации и рас- суждения; поиск релевантных знаний и порождение объяснений; понимание и синтез текстов; когнитивная графика, то есть графическое и образное представ- ление знаний; мультиагентные системы; интеллектуальные сетевые модели; вычисления, основанные на нечеткой логике, нейронных сетях, генетических алгоритмах, вероятностных вычислениях (реализуемых в различных комбинациях друг с другом и с экспертными системами); 122 проблема метазнаний. Новой парадигмой создания перспективных ИИТ стали мультиа- гентные системы. Здесь предполагается, что агент – это самостоятель- ная интеллектуальная система, имеющая свою систему целеполагания и мотивации, свою область действий и ответственности. Взаимодействие между агентами обеспечивается системой более высокого уровня – МЕТАИНТЕЛЛЕКТОМ. В мультиагентных системах (МАС) моделируется виртуальное сооб- щество интеллектуальных агентов – объектов, которые автономны, актив- ны, вступают в различные «социальные» отношения – кооперации и со- трудничества (дружбы), конкуренции, соревнования, вражды и т.п. «Соци- альный» аспект решения современных задач и есть фундаментальная осо- бенность концептуальной новизны передовых интеллектуальных техноло- гий – виртуальных организаций, виртуального общества. 13.7. Тенденции развития ИИТ Глобальные информационные сети и ИИТ могут в корне поменять наши представления о компаниях и самом умственном труде. Присутст- вие сотрудников на рабочем месте станет практически не нужным. Лю- ди могут работать дома и взаимодействовать друг с другом при необхо- димости через сети. Известен, например, успешный опыт создания новой модификации самолета «Боинг-747» распределенным коллективом специалистов, взаимодействующих по Internet. Местонахождение участников каких- либо разработок будет играть все меньшую роль, зато возрастает значе- ние уровня квалификации участников. Другая причина, определившая бурное развитие ИИТ, связана с ус- ложнением систем коммуникации и решаемых на их основе задач. По- требовался качественно новый уровень «интеллектуализации» таких программных продуктов, как системы анализа разнородных и нестрогих данных, обеспечения информационной безопасности, выработки реше- ний в распределенных системах и т.п. Вопросы для самопроверки 1. Что понимают под интеллектуальными информационными тех- нологиями? 2. Каковы особенности интеллектуальных информационных техно- логий? 3. Приведите примеры разработанных к настоящему времени сис- тем, использующих ИИТ. 4. Каковы перспективы развития ИИТ? 5. Что представляют собой мультиагентные системы? 123 6. Какие проблемы возникают при принятии решений управлен- цем? 7. Каковы тенденции развития ИИТ? 8. Укажите три основных фактора, влияющие на принятие реше- ний. 9. Как можно определить место ИИТ в информационной системе? 10. Каким образом можно представить интеллектуальную инфор- мационную технологию? 11. Представьте динамику изменения места ИИТ за последние 50 лет. |