Новая технология решения задач управления - компания Хомнет консалтинг

В процессе развития искусственного интеллекта были заложены основы новой технологии обработки информации. При этом новая технология нашла воплощение в самых разнообразных приложениях, например в понимании естественного языка, распознавании образов, в экспертных системах, при разработке интеллектуальных информационных систем. Автоматизация МСФО

В последние годы технология решения информационных задач значительно изменилась. Интенсивно развивается и внедряется новая информационная технология решения задач управления.

Для дальнейшего анализа новой технологии рассмотрим традиционную

технологию решения задач [25]:

-     постановка задачи конечным пользователем;

-     формализация и разработка программы задачи (системным   аналитиком и программистом без участия пользователя);

-     необходимые   корректировки,   вносимые   в   постановку,   оценка   новых результатов. Далее по новому кругу;

-     корректировку в программу вносят системный аналитик и программист.

-     Корректировка порой является более сложным процессом, чем разработка

-     новой  программы.   Часто  изменение  программы  связано  с  изменением

-     производственной, экономической ситуации, изменением взглядов группы

-     пользователей на процесс эксплуатации задачи, неправильного понимания

-     создателями   прикладного   ПО   соответствующих   требований   конечного

-     пользователя;

-     сложная программная система обычно содержит ошибки, не выявленные на стадиях отладки и тестирования. Ошибки могут быть внесены на любой стадии    создания    системы.     Исправление    ошибок    -    необходимое сопровождение программной системы. Это необходимо также в связи с изменениями   условий,   в   которых   задача   решается,   что   вызывается естественным развитием предметной области.  Эти изменения требуется внести в программу; Автоматизация управления предприятием

-     как    следствие,    возникает    необходимость    постоянного    расширения функциональных возможностей системы.

При традиционной технологии решения задач сопровождение прикладного программного обеспечения выполняется на протяжении всего ее жизненного цикла. Процесс сопровождения в традиционной технологии требует по крайней мере такого же количества ресурсов, как и разработка программы (удваивается число специалистов по ПО, обслуживающих потребности пользователей).

Это обусловило необходимость изменения технологии использования компьютеров.

Ситуацию можно преодолеть только путем привлечения пользователей к процессам решения задач, сопровождения программной системы, и, возможно, даже разработки прикладного ПО.

Однако это требует коренного изменения принципов организации прикладного ПО и методов его использования при решении задач, сложившихся в рамках традиционных технологий.

Прежде всего, необходимо строить программные системы таким образом, чтобы радикально упростить процессы их эксплуатации и сопровождения.

Для того, чтобы глубже понять характер затруднений пользователя при его взаимодействии с компьютером при решении задач, необходимо подчеркнуть, что программная система в традиционной технологии решения обычно основывается на формальной модели решения задачи. Это может быть модель исследования операций, численный метод решения прикладного математического анализа, некоторая модель данных и т.п. При этом, как правило, множество понятий и терминов, в которых формулируется и описывается задача для применения программы, минимально и связано с математической моделью, а не с конкретной областью ее применения.

Как следствие - стремление к универсализации программных систем, т.е. к возможности использования такой системы в различных предметных областях. В то же время, каждая предметная область характеризуется системой содержательных понятий, которыми оперирует пользователь при решении задач.

Таким образом, в традиционной технологии обработки данных системы понятий предметной области и формальной модели, положенной в основу программы, как правило, не совпадают. Это различие и является основной причиной затруднений, возникающих при взаимодействии пользователя с компьютером в процессе решения задачи.

Для применения программы пользователь должен перевести постановку задачи, выраженную в системе понятий предметной области, в постановку, выраженную в системе понятий формальной модели. Перевод из одной системы понятий в другую называется интерпретацией. При получении результатов решения задачи пользователь также должен выполнить интерпретацию, обратную первой. Процесс интерпретации связан с рядом существенных объективных и субъективных трудностей, которые увеличиваются с ростом объема, сложности и универсальности программной среды.

Новая информационная технология ставит своей целью обеспечение простоты процесса взаимодействия пользователя с компьютером с исключением необходимости регулярного сопровождения.

Основная идея новой технологии, призванная обеспечить проблемы интерпретации, состоит в том, чтобы рассматривать систему понятий предметной области и соответствие между ней и системой понятий формальной модели как исходную информацию для решения прикладных задач. Автоматизация CRM

В идеале подобный подход должен обеспечить пользователю возможность самостоятельного изменения системы понятий предметной области, определения новых понятий через 'известные' системе. Пользователь получает возможность формулирования своего видения предметной области, выделения в ней объектов и взаимосвязей, существенных для решения задачи и удобных для рассуждения в процессе решения.

Разработчики систем искусственного интеллекта и экспертных систем, как важной составляющей новой информационной технологии решения задач, ставят своей задачей изменения традиционных подходов к системе взаимодействия человека и компьютера при решении задач принятия решений, обеспечения удобства и комфорта пользователя, повышения эффективности взаимодействия таких систем.

Автоматизация бизнес процессов

Новая информационная технология основывается прежде всего на интеллектуальных технологиях и теории искусственного интеллекта.

Искусственный интеллект - это термин, который охватывает много определений. Многие специалисты согласны, что ИИ соотносится с двумя базовыми идеями. Во - первых, ИИ вовлечен в процессы изучения мыслительных процессов человека (для понимания, что представляет собой интеллект); во-вторых, ИИ имеет дело с представлением этих процессов через машины (такие как компьютеры и роботы).

Одним из многих определений ИИ является следующее: искусственный интеллект - это такое поведение машины, что если оно совершалось бы человеком, то могло бы быть названо умным, т.е. интеллектуальным.

Если исследовать значение термина интеллектуальное поведение, то можно определить различные способности, которые рассматриваются как признаки интеллекта:

-       обучение или понимание из опыта;

-       выявление смысла из двусмысленности или противоположных сообщений;

-       быстрый и адекватный отклик на новую ситуацию (разнообразные реакции, гибкость);

-       использование рассуждений при решении проблем и эффективном направлении поведения;

-       использование относительной важности различных элементов в ситуации;

-       мышление и рассуждение.

Т.о. конечной целью ИИ является создание устройств, которые имитируют человеческий интеллект. Возможности современных коммерческих продуктов ИИ далеки от каких - либо значительных успехов в достижении перечисленных способностей. Тем не менее, программы ИИ непрерывно совершенствуется, они увеличивают производительность и качество при автоматизации различных заданий, которые требуют определенного уровня человеческого интеллекта.

Как искусственный интеллект и интеллектуальные технологии отличаются от традиционных вычислений?

Традиционные компьютерные программы основываются на алгоритме, который ясно определяет последовательную процедуру для решения проблемы. Это может быть математическая формула или последовательная процедура, которая ведет к решению. Алгоритм преобразуется в компьютерную программу, которая только указывает компьютеру какие операции выполнять. Кроме того, для решения проблемы алгоритм использует данные, такие как числа, буквы или слова.

В таблице 2.2. представлены некоторые традиционные способы компьютерной обработки данных. Эти процессы ограничены очень структурированными количественными применениями.

 

Таблица 2.2.

Традиционная обработка данных.

Процесс	Операция
Вычисление	Выполнение математических операций. Решение формул.
Логика	Логические операции, такие как 'и', 'или' и др.
Хранение	Заполнение фактов и цифр в файлах
Поиск	Доступ к данным, когда требуется
Трансляция	Преобразование данных из одной формы в другую.
Сортировка	Проверка данных и расположение их в требуемом порядке или формате.
Редактирование	Выполнение изменений, добавлений и удалений данных и изменение их последовательности.
Выполнение структурных решений	Достижение простых заключений, основанных на внутренних или внешних условиях.
Контроль	Наблюдение внешних или внутренних событий и выполнение действия, если встречаются некоторые условия.
Управление	Загрузка и управление внешними устройствами.

 

Интеллектуальная технология и программное обеспечение ИИ основывается на символическом представлении и манипуляции. В ИИ символ - это буква, слово или число, которые используются для представления объектов процессов и их отношений. Объектами могут быть люди, идеи, понятия, события или утверждения о фактах.

При использовании символов возможно создать базу знаний (БЗ), которая содержит факты, понятия и отношения между ними. Используются различные процессы при манипулировании символами для генерации советов или рекомендаций при решении задач.

Каким образом программное обеспечение ИИ осуществляет рассуждения и делает заключения на основе этой БЗ? Базовой техникой являются поиск и сопоставление образцов. Получив первоначальную информацию, программа ИИ просматривает БЗ, осуществляя поиск специфичных условий или образцов. Она ищет подобия и соответствия, которые удовлетворили бы установленному критерию решения задачи.

Несмотря на то что решение задач при помощи ИИ не реализуется напрямую алгоритмически, алгоритмы используются для осуществления процесса поиска.

Т.о., ИИ - это в основном уникальный подход к программированию   компьютеров, и только он должен рассматриваться. Можно использовать различные технологии, но система ИИ - это компьютерная информационная система, хотя и имеющая некоторые отличительные характеристики (табл.2.3.).

Конечно, БЗ и технологии поиска делают компьютеры более полезными, но могут ли они действительно сделать компьютеры более интеллектуальными?

Этот вопрос регулярно дискутируется и обсуждается специалистами в области ИИ и информационных технологий. Тот факт, что большинство программ ИИ реализуется техникой поиска и сопоставления образцов, ведет к заключению, что компьютеры не являются в действительности умными.

Вы можете дать компьютеру много информации и некоторые направляющие инструкции о том, как использовать эту информацию. Используя информацию и такие инструкции, компьютер может достигнуть решения. Т.о. компьютер кажется 'думающим' и часто дает удовлетворительные решения.

Хотя ИИ делает действия компьютера умнее и мощнее, мечта о создании устройства, которое может полностью дублировать человеческий мозг не будет реализована в ближайшем будущем. Несмотря на большой прогресс и достижения во всех областях компьютерных и информационных технологий, существует много вопросов по поводу того, можно ли будет когда - либо создать компьютер, который в точности повторял способности и функции человеческого разума. Многие специалисты полагают, что мы никогда не будем в состоянии устанавливать правила для всех возможных ситуаций, состояний и путей, о которых мы думаем. Человеческий разум пока очень сложен для дублирования. управление предприятием 1с

В конце концов, типичный компьютер имеет одно устройство обработки (процессор), тогда как человеческий мозг имеет более 100 миллиардов процессорных элементов.

 

Таблица 2.3.

Искусственный интеллект по сравнению с традиционным программированием.

Характеристики	Искусственный интеллект	Традиционное программирование
Обработка	В основном символьная	В основном алгоритмическая
Характер входной информации	Может быть неполной	Должна быть полной
Поиск	Эвристический (в большинстве)	Алгоритмический
Объяснение	Обеспечивается	Обычно не обеспечивается
Главный интерес	Знания	Данные, информация
Структура	Управление отделено от знаний	Управление интегрировано с информацией (данными)
Характер выходной информации	Может быть неполной	Должна быть правильной
Сопровождение и модернизация	Легко осуществимы	Обычно затруднительно
Техническое обеспечение	Главным образом рабочие станции и персональные компьютеры	Все типы
Способности к рассуждению	Ограничены, но улучшаются	Нет

 

Тем не менее, несмотря на критицизм, методы ИИ очень ценны и значимы. Они помогают показать, как мы думаем и как лучше использовать наш интеллект. Интеллектуальные технологии и методы ИИ могут сделать компьютеры легче в использовании и сделать доступными большие объемы знаний. Возможно, это даже не имеет значения, что мы не можем полностью дублировать человеческий мозг. Даже когда мы имитируем его функциональные части, результаты могут быть очень полезными.