Интеллектуальные информационные системы в экономике

В результате изучения материала данной главы студент должен:

знать

• • структуру и общую схему функционирования интеллектуальных информационных систем;
• • модели представления знаний в интеллектуальных информационных системах;
• • обобщенную классификацию и примеры классификаций интеллектуальных информационных систем, но различным признакам;
• • области применения, этапы, методы и инструментальные средства проектирования интеллектуальных информационных систем;

уметь

• • выбрать форму, модель представления знаний и инструментальное средство разработки экономической интеллектуальной информационной системы;
• • работать с интеллектуальной информационной системой как постановщик задач, инженер-интерпретатор и системный аналитик;

владеть

• • навыками формирования и проектирования базы знаний, ее формализованного описания и наполнения;
• • навыками реализации различных стратегий вывода знаний и пояснения полученных результатов;
• • навыками проектирования и создания интеллектуальных информационных систем.

Понятие о системах искусственного интеллекта

Одной из важнейших функций информационных систем в экономике можно считать своевременное представление необходимой информации руководителю (лицу, принимающему решение) для эффективного управления компанией, причем эти решения необходимо принимать на различных уровнях управления, обобщения информации. Кроме того, управлять необходимо персоналом, финансами, проектами, процессами и т. д. Поэтому возникает необходимость не только в самой информации, ее поиске и отборе, но и в проведении предварительного анализа, в формировании рекомендаций и советов, прогнозов и т. д. Таким образом, нужна информационная система, способная поддерживать решения руководителя, которая реализует также предварительный анализ и выполняет некоторые рутинные операции.

Кроме того, решения принимаются менеджерами часто в условиях неопределенности, неполной, неточной информации, слабоструктурированных задач. В этих случаях и приходят на помощь интеллектуальные информационные технологии, способные реализовать (ускорить) анализ ситуации и синтезировать эффективные управленческие решения.

Интеллектуальные информационные системы используются тогда, когда проблемная ситуация характеризуется следующими признаками:

• • нечеткость, инвариантность поведения объекта исследования;
• • хаотичность поведения внешней по отношению к объекту среды;
• • присутствие многих взаимовлияющих факторов при принятии решения;
• • слабая формализуемость, уникальность проблемы и ситуаций;
• • невозможность формализации входной информации, невозможность ее представления в явном виде;
• • нечеткость цели и задач;
• • необходимость принятия оперативного и качественного решения на основе анализа больших объемов информации;
• • множественность субъектов, участвующих в решении проблемы;
• • значимость малых действий;
• • парадоксальность логики решений и др.

Таким образом, интеллектуальные информационные системы и технологии необходимы: для повышения эффективности управления знаниями; для принятия решения в условиях неопределенности; для решения задач, считающихся интеллектуальными, творческими; для проведения предварительного и (или) дополнительного анализа при принятии управленческого решения.

Интеллектуальные информационные системы — класс информационных систем. Необходимость в их создании возникла в связи со сложностью задач, решаемых человеком в современном мире. Это, в свою очередь, потребовало разработки таких информационных систем и технологий, когда И С не только берет на себя однотипные, многократно повторяющиеся операции обработки данных, но и сама может «обучаться». Пользователь таких систем может применять накопленный опыт экспертов в интересующей его области.

Интеллект и интеллектуальные задачи. В общем случае, под интеллектом (от лат. intellectus — «ум, рассудок, «разум») понимают способность мозга решать интеллектуальные задачи путем приобретения, запоминания и целенаправленного преобразования знаний в процессе обучения на опыте и адаптации к разнообразным обстоятельствам. Для того чтобы реализовать интеллектуальную деятельность в окружающей среде, необходимо сформировать модель знаний об этой среде, о мире в своей системе знаний.

Возможно запоминание и представление в некоторой информационной модели объектов внешней среды, их свойств, отношений между ними. Формирование такой информационной модели внешней среды происходит и в «процессе обучения» — этот термин как раз и относится к ИИС, в частности к нейросетевым моделям, способным обучаться, и не только к ним. После обучения на примерах, адаптации к различным ситуациям формируется возможность решать «реальные» интеллектуальные задачи.

Считается, что к интеллектуальным задачам относятся те, где нахождение алгоритма решения невозможно с использованием стандартных методов решения. Нахождение решения здесь может потребовать высокой квалификации (эксперты), сложных рассуждений. Принято считать, что подобного рода деятельность требует участия интеллекта человека.

Мышление и интеллект напрямую связаны с решением таких задач, как перевод на иностранные и с иностранных языков, доказательство теорем, распознавание ситуаций, логический анализ, формирование стратегии поведения и управление в условиях неопределенности. Присутствуют характерные черты интеллекта, которые проявляются в процессе решения задач как человеком, так и интеллектуальной системой. Это способность к обучению, накоплению опыта, знаний и навыков, обобщению, абстрагированию. Как человек, обладающий интеллектом, так и ИИС должны адаптироваться к изменяющимся условиям внешней среды и своим «новым взглядам», знаниям о проблемной ситуации в процессе решения. Благодаря этим качествам интеллекта мозг может решать разнообразные задачи, а также легко перестраиваться с решения одной задачи на другую.

Основные направления исследований в области ИИ. Термин «искусственный интеллект» (artificial intelligence) появился в конце 1960;х гг. Традиционно в рамках искусственного интеллекта развиваются три направления:

• 1) программно-прагматическое — здесь разрабатываются информационные системы, способные решать задачи, считающиеся для человека интеллектуальными, творческими;
• 2) бионическое — в рамках этого направления создается искусственный интеллект, по своей структуре и свойствам близкий к естественному;
• 3) комбинированное — включает в себя разработки, объединяющие программно-прагматическое и бионическое направления.

В данном учебнике материал относится к программно-прагматическому направлению, так как интеллектуальные информационные системы приходят к решению интеллектуальных задач на основе подходов и алгоритмов, предложенных человеком (возможно, экспертом), но не задаются целью отразить процессы, происходящие в мозге человека.

С течением времени набор задач, относящихся к интеллектуальным и решающихся с использованием интеллектуальных информационных систем, изменялся. Например, в 1970;е гг. шахматная задача считалась для ИИС интеллектуальной, и разработка ИИС («Каисса») при проведении шахматных партий относилась к разработке систем искусственного интеллекта в рамках программно-прагматического направления. Но позже данная задача многими исследователями в области систем искусственного интеллекта стала трактоваться, как «постепенно ограничиваемый перебор», и перестала относиться к ИИС, хотя для человека шахматные задачи продолжали и продолжают быть интеллектуальными. Это, опять же, говорит о том, что в рамках программно-прагматического направления при разработке ИИС ставится цель адекватного решения задачи, но не создания искусственного интеллекта, по своей структуре и свойствам подобного естественному.

Любая ИС выполняет следующие функции:

• • воспринимает вводимые пользователем информационные запросы и необходимые исходные данные;
• • обрабатывает введенные и хранимые в системе данные в соответствии с известным алгоритмом и формирует требуемую выходную информацию.

В отличие от ИС, ИИС основана на концепции использования базы знаний (тогда как в ИС используется база данных) для генерации алгоритмов решения задач различных классов в зависимости от конкретных информационных потребностей пользователей. База знаний, в отличие от базы данных, имеет меньший объем, но большую сложность за счет наличия механизмов генерации алгоритмов решения задач.

База знаний является ядром интеллектуальной информационной (экспертной) системы. Поясним понятие «знание». Знание имеет двоякую природу. Его классифицируют на фактуальное и операционное. Фактуальное знание представляют собой факты или простые и осмысленные данные. Данные могут быть взяты из источников (литература, документация), они могут быть получены эвристически. Операционные знания представляют собой зависимости между фактуальными знаниями (фактами), которые позволяют интерпретировать данные или извлекать из них информацию. В этом случае информация (если говорить о прагматической информации при принятии решения) — это новое и полезное знание для решения каких-либо задач.

Иногда в литературе фактуальное знание именуют детализированным или экстенсиональным, а операционное знание — обобщенным или интенсиональным. Понятия, явления можно определить через экстенсионал (определенные детали, характеристики этого конкретного объекта, явления), а можно через интенсионал — через понятия более высокого порядка.

Во многих случаях процедура извлечения информации из данных сводится к адекватному объединению фактуального и операционного знаний. В разных типах информационных систем этот процесс выполняется по-разному. Один из самых простых вариантов соединения реализован в прикладных программах. Алгоритм (операционное знание, иногда здесь называют процедурным) работает на основе исходных данных (фактов). В результате работы программы мы также зачастую получаем результат в виде данных — фактуальное знание. Следовательно, алгоритм и структура данных неотделимы друг от друга при реализации, например, прикладной программы. Но здесь наблюдается серьезный недостаток: если появляется необходимость в модификации, изменении одного из компонентов программы, то приходится ее переписывать.

Конечный пользователь видит внешнюю сторону процедуры обработки данных и не может никаким образом на нее влиять. Это происходит из-за машинной ориентированности и процедурное™ представления знаний. Вследствие этого наблюдается плохая жизнеспособность информационной системы или постоянная необходимость адаптировать ее к изменениям информационных потребностей пользователей к изменениям среды. Из-за детерминированности алгоритмов решаемых задач ИС не может формировать у пользователя знания о возможных действиях в не полностью определенных ситуациях.

Отделение друг от друга фактов и алгоритмов происходит в информационных системах, основанных на работе с БД. Здесь фактуальное и операционное знания существуют параллельно. Факты организуются и структурируются в виде БД, операционное знание — в виде программ. Важным моментом является то, что программа может автоматически генерироваться на основе запроса пользователя. Посредником между программой (операционным знанием) и БД (структурированными данными, фактами) выступает СУБД.

Необходимо отметить, что отделение здесь друг от друга фактов и алгоритмов в определенной степени ограничено, так как для того чтобы сформулировать запрос, пользователю необходимо представлять структуру баз данных и в некоторой степени — алгоритм решения задачи. Связь между данными и процедурой все равно присутствует. Кроме того, базы данных, как уже было сказано, представляют собой набор структурированных данных. Поэтому здесь отсутствует возможность решать плохо формализуемые задачи. Если же говорить о социально-экономических системах, то за счет наличия «активных элементов», т. е. персонала, они характеризуются плохо формализуемым поведением, инвариантностью решения задач. Возможность принятия таких решений (решения плохо формализуемых задач) реализуется в интеллектуальных информационных системах.