33, 34. Перспективы развития систем ии.

Искусственный интеллект – способность прикладного процесса обнаруживать св-ва, ассоциируемые с разумным поведением чела; раздел информатики, занимающийся вопросами имитации мышления чела с помощью компьютера.

Сегодня информационные системы помогают создавать и распространять знания и информацию в организацию через новые системы работы, знания, приложения, обеспечивающие компаниям доступ к данным и системам коммуникаций, связывающим разветвленное предприятие по всему миру. Концепция информационных систем коренным образом изменилась: вместо выполнения расчетов или оформления отчетов они обеспечивают процветание организации посредством изменения взаимодействия ее с внешним миром.Самой главной проблемой при проведении реинжиниринга является преобразование невидимых процессов в видимые. Инструментарий для решения этой задачи был найден у инженеров. Наиболее распространенным методом моделирования бизнес-процессов стала методология IDEF0 (Integrated Definition Function Modeling), которая сейчас принята в качестве стандарта во многих странах.

Именно у инженеров была позаимствована свойственная им четкость представлений: процессы стали сущностями, имеющими измеряемые входы и выходы, находящимися под управляющими воздействиями и имеющими ресурсы.В связи с резким переходом к новой методике для обучения экономистов новому инструментарию были разработаны специальные компьютерные программы, так называемые CASE-средства. Тем не менее, этого оказалось недостаточно. Решение нашлось в совместной работе экономистов и специалистов по информационным технологиям. Но если раньше специалисты по информационным технологиям выполняли вспомогательные функции, то теперь они начинают играть решающую роль. Миссия отделов информационных технологий смещается от обслуживания к формированию основ конкурентоспособности компании.

35. Экспертная система и их структура.

Экспертная система-это система искусственного интеллекта, которая включает в себя базу знании с набором правил и механизмом вывода, позволяющие на основании этих правил и предоставляемых пользователем фактов распознавать ситуацию, ставить диагноз, формулировать решение и давать рекомендации для выбора действий. В основе любой экспертной системы находится обширный запас знаний о конкретной предметной области. Эти знания организуются при помощи некоторой совокупности правил, которые позволяют делать заключения на основе исходных данных или предложений. Традиционно любая ЭС в общем виде может быть представлена так: Данные + Алгоритм = Программа Однако в настоящее время традиционное соотношение заменяет­ся на новое представление, основу которого составляют база знаний и "машина логического вывода". Таким образом, архитектуру ЭС можно представить в виде следующей схемы: Знания + Машина логического ввода = ЭС Полностью оформленная статическая экспертная система имеет шесть существенных компонент: База знаний (БЗ) — содержит факты (или утверждения) и правила. Факты представляют собой краткосрочную информацию в том отношении, что они могут изменяться, например, в ходе кон­сультации. Правила представляют более долговременную инфор­мацию о том, как порождать новые факты или гипотезы из того, что сейчас известно. Логическая машина вывода, используя исходные данные из рабочей памяти (РП) и базы знаний, формирует такую последо­вательность правил, которая, приводит к решению задачи. Машина вывода связана с цепочкой рассуждений, которые используются в качестве стратегии для логического вывода. Различают прямую це­почку рассуждений и обратную.

Прямая цепочка рассуждений — это цепочка, которая ведет от данных к гипотезам, при этом в процессе диалога до получения от­вета может быть задано неограниченное количество вопросов.

Обратная цепочка рассуждений является попыткой найти дан­ные для доказательства или опровержения некоторой гипотезы. Компонент приобретения знаний автоматизирует про­цесс наполнения ЭС знаниями. Источник таких знаний — эксперт (либо группа таковых). Объяснительный компонент разъясняет пользователю, как система получила решение задачи (или почему она не получила решение) и какие знания она при этом использовала, что повышает доверие пользователя к полученному результату.Диалоговый компонент ориентирован на организацию дру­жественного общения с пользователем как в ходе решения задач, так и в процессе приобретения знаний и объяснения результатов ра­боты. База данных (БД) предназначена для хранения исходных и промежуточных данных решаемой в текущий момент задачи. На ряду с понятием базы знаний широко используется понятие банка данных. Банк данных — это автоматизированная информационная система централизованного хранения и коллективного использова­ния данных. В состав банка данных входит одна или несколько баз данных, справочник баз данных, система управления базами дан­ных, а также библиотека запросов и прикладных программ