Информационные технологии и их влияние на деятельность организации

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

       Система управления базой моделей должна обладать следующими возможностями: создавать  новые модели или изменять существующие, поддерживать и обновлять параметры  моделей, манипулировать моделями.

       Система управления интерфейсом. Эффективность  и гибкость информационной технологии во многом зависят от характеристик  интерфейса системы поддержки принятия решений. Интерфейс определяет: язык пользователя; язык сообщений компьютера организующий диалог на экране дисплея; знания пользователя.

       Язык  пользователя - это те действия, которые  пользователь производит в отношении  системы путем использования  возможностей клавиатуры; электронных  карандашей, пишущих на экране; джойстика; "мыши"; команд, подаваемых голосом, и т.п. Наиболее простой формой языка  пользователя является создание форм входных и выходных документов. Система  поддержки принятия решения производит необходимый анализ и выдает результаты в виде выходного документа установленной формы [24].

       Язык  сообщений - это то, что пользователь видит на экране дисплея (символы, графика, цвет), данные, полученные на принтере, звуковые выходные сигналы и т.п. Важным измерителем эффективности  используемого интерфейса является выбранная форма диалога между  пользователем и системой. В настоящее  время наиболее распространены следующие  формы диалога: запросно-ответный режим, командный режим, режим меню, режим  заполнения пропусков в выражениях, предлагаемых компьютером.

       Каждая  форма в зависимости от типа задачи, особенностей пользователя и принимаемого решения может иметь свои достоинства  и недостатки.

       Знания  пользователя - это то, что пользователь должен знать, работая с системой. К ним относятся не только план действий, находящийся в голове у  пользователя, но и учебники, инструкции, справочные данные, выдаваемые компьютером.

     СППР помогают находить ответы на следующие типичные вопросы:

        1. Анализ примеров - оценка значений  выходных величин для заданного  набора значений входных переменных.

        2. Параметрический анализ («Что, если... ?»)- оценка поведения выходных величин при изменении значений входных переменных.

        3. Анализ чувствительности - исследование  поведения результирующих переменных  в зависимости от изменения  значений одной или нескольких  входных переменных.

        4. Анализ возможностей - нахождение  значений входной переменной, которые  обеспечивают желаемый результат  (известен также под названием  «поиск целевых решений», «анализ  значений целей», «управление по  целям»).

        5. Анализ влияния - выявление для  выбранной результирующей переменной  всех входных переменных, влияющих  на ее значение, и оценка величины  изменения результирующей переменной  при заданном изменении входной  переменной, например, на 1 %.

        6. Анализ данных - прямой ввод  в модель ранее имевшихся данных  и манипулирование ими при  прогнозировании.

        7. Сравнение и агрегирование - сравнение результатов двух или  более прогнозов, сделанных при  различных входных предположениях, или сравнение предсказанных  результатов с действительными,  или объединение результатов,  полученных при различных прогнозах  или для разных моделей.

        8. Командные последовательности - возможность  записывать, исполнять, сохранять  для последующего использования  регулярно выполняемые серии  команд и сообщений.

        9. Анализ риска - оценка изменения  выходных переменных при случайных  изменениях входных величин.

       10. Оптимизация - поиск значений  управляемых входных переменных, обеспечивающих наилучшее значение  одной или нескольких результирующих  переменных [14]. 

     2.3 Информационные технологии 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.

Решение специальных задач требует специальных  знаний. Однако не каждая компания может  себе позволить держать в своем  штате экспертов по всем связанным  с ее работой проблемам или  даже приглашать их каждый раз, когда  проблема возникла. 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. Все это делает возможным  использовать технологию экспертных систем в качестве советующих систем.                                          Во многих случаях экспертные системы являются инструментом, усиливающим интеллектуальные способности эксперта. Кроме того, ЭС может выступать в роли:

- консультанта  для неопытных или непрофессиональных пользователей;

- ассистента  эксперта – человека в процессах  анализа вариантов решений;

- партнера  эксперта в процессе решения  задач, требующих привлечения   знаний из разных предметных областей [24].

Информационные  технологии экспертных систем и информационные технологии поддержки принятия решения  имеют сходство в том, что они  обе обеспечивают высокий уровень  поддержки принятия решения, но между ними есть и существенные различия.

     Первое  различие связано с тем, что решение проблемы в рамках систем поддержки принятия решений отражает уровень ее понимания пользователем и его возможности получить и осмыслить решение. Технология экспертных систем, наоборот, предлагает пользователю принять решение, превосходящее его возможности. 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. Третье отличие связано с использованием нового компонента информационной технологии - знаний.

     Любая экспертная система должна иметь два режима работы: режим приобретения знаний и режим консультации. 

     В режиме приобретения знаний эксперт  наполняет систему знаниями, которые впоследствии позволят экспертная система самостоятельно решать определенные задачи из конкретной предметной области. Эксперт описывает предметную область в виде совокупности данных и правил.

     В режиме консультации пользователь экспертной системы сообщает системе конкретные данные о решаемой задаче и стремится получить с ее помощью результат [18].

     Основными компонентами информационной технологии, используемой в экспертной системе, являются  интерфейс пользователя, база знаний, интерпретатор, модуль создания системы.

     На  рисунке 4 представлены основные компоненты информационной технологии экспертных систем.

     

     Рисунок 4 - Основные компоненты информационной технологии экспертных систем

     Менеджер (специалист) использует интерфейс  для ввода информации и команд в экспертную систему и получения  выходной информации из нее. Команды  включают в себя параметры, направляющие процесс обработки знаний. Информация обычно выдается в форме значений, присваиваемых определенным переменным.

     Менеджер  может использовать четыре метода ввода информации: меню, команды, естественный язык и собственный интерфейс.

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

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

- 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.

     База  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: условия, которое может выполняться или нет, и 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.

     Все виды знаний в зависимости от специфики  предметной области и квалификации проектировщика (инженера по знаниям) с той или иной степенью адекватности могут быть представлены с помощью  одной либо нескольких семантических  моделей. К наиболее распространенным моделям относятся логические, продукционные, фреймовые и семантические сети [12].

     Интерпретатор - это часть экспертной системы, производящая в определенном порядке обработку знаний (мышление), находящихся в базе знаний. Технология работы интерпретатора сводится к последовательному рассмотрению совокупности правил (правило за правилом). Если условие, содержащееся в правиле, соблюдается, выполняется определенное действие, и пользователю предоставляется вариант решения его проблемы.

     Кроме того, во многих экспертных системах вводятся дополнительные блоки: база данных, блок расчета, блок ввода и корректировки  данных. Блок расчета необходим в  ситуациях, связанных с принятием  управленческих решений. При этом важную роль играет база данных, где содержатся плановые, физические, расчетные, отчетные и другие постоянные или оперативные показатели. Блок ввода и корректировки данных используется для оперативного и своевременного отражения текущих изменений в базе данных. [18]

     Модуль  создания системы служит для создания набора (иерархии) правил. Существуют два подхода, которые могут быть положены в основу модуля создания системы: использование алгоритмических языков программирования и использование оболочек экспертных систем.

     Для представления базы знаний специально разработаны языки Лисп и Пролог, хотя можно использовать и любой  известный алгоритмический язык.

     Оболочка  экспертных систем - это готовая программная среда, которую можно приспособлена к решению определенной проблемы путем создания соответствующей базы знаний. Использование оболочек позволяет создавать экспертные системы быстрее и легче в сравнении с программированием.  
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

     Глава 3 Перспективы развития и проблемы внедрения  информационных технологий

     3.1 Перспективы развития информационных технологий  

     Кризис  замедлил развитие мировой отрасли  информационных технологий. Однако крупнейшие компании сходятся в прогнозах, что  в последующие годы мировая ИТ-отрасль  не только отыграет падение, но будет  развиваться более высокими темпами, превышающими рост мирового ВВП.

     Россия  пока мало заметна на мировом ИТ-рынке. Объем российской ИТ-индустрии в  общем мировом объеме составляет менее 1%. Россия утрачивает былые ощутимые преимущества в системе подготовки инженерно-технических кадров и  специалистов в информационно-технологической  сфере. Практически не осталось тех  сегментов высокотехнологичного производства, на базе которых можно развернуть производство современной ИТ-продукции. Масштаб потерь научного потенциала и многих производств по стратегически  важным направлениям катастрофичен, хотя Россия продолжает занимать ведущие  позиции по ряду направлений вычислительной математики и алгоритмики.

     Особенностью  российской ИТ-индустрии является неравномерное  географическое распределение участников рынка. Большая их часть сконцентрирована в Москве и Санкт-Петербурге.

     Положение усугубляется масштабами коррупции, неуважением  к институту частной собственности  и авторского права, административным вмешательством в развитие бизнеса  в стране, крайне низким уровнем  правоприменения в ИТ-сфере, неразвитостью  инновационной инфраструктуры, неблагоприятными налоговым и таможенным режимами [20].