20. Интегрированные системы управления

С появлением распределенных систем отдельные приложения управления стали использовать одну и ту же сетевую инфраструктуру. Это дало им возможность, по крайней мере, теоретически, разделять информацию в различных операционных средах. Так возникла интеграция достаточно низкого уровня, которая обеспечивала доступ к каждому управляющему приложению из отдельного "окна" в общем пользовательском интерфейсе. Данная архитектура управления позволяла администратору работать с множеством систем с одной консоли, но по сути не обеспечивала реальной интеграции, поскольку возможности разделения данных от различных приложений были очень ограниченными.

В действительно интегрированной среде одно управляющее приложение имеет единый интерфейс и единое представление данных для различных вычислительных платформ. С другой стороны, такая среда должна предоставлять администратору возможность разделять информацию между различными дисциплинами управления. Иными словами, основные характеристики интегрированной системы управления следующие:

Кросс-платформность - приложение, которое реализует функции отдельной дисциплины управления, прозрачно для различных операционных сред;

Кросс-дисциплинарность - приложения для различных дисциплин используют общую информацию;

Открытость - возможность интеграции средств управления других поставщиков.

Кросс-дисциплинарные возможности обеспечивают совместную работу различных управляющих модулей и тем самым повышают эффективность всей системы в целом. Например, можно интегрировать средства управления программным обеспечением с приложением управления хранением. В результате программа резервирования будет информирована о том, какие прикладные системы устанавливались в последнее время, и выполнять резервирование только при необходимости.

В полностью интегрированной среде управления должен быть реализован унифицированный, открытый способ просмотра и разделения информации, который может использоваться всеми входящими в эту среду управляющими приложениями на всех вычислительных платформах. Интегрированная среда должна:

• обладать согласованным пользовательским интерфейсом (например, интерфейс реального мира CA-Unicenter TNG);

• иметь возможность разделять информацию между различными операционными средами и дисциплинами управления; реализация этой возможности подразумевает наличие общего, возможно распределенного, репозитария данных и объектно-ориентированной архитектурной базы (например, объектно-ориентированная база интегрированного семейства управляющих приложений ТМЕ 10 компании Tivoli);

• обеспечивать представление информационной инфраструктуры как с точки зрения системного и сетевого управления, так и исходя из интересов бизнеса (например, представление бизнес-процессов в CA-Unicenter TNG);

• быть распределенной как физически, так и логически;

• обеспечивать иерархическую организацию управления - возможность делегирования прав менеджера сверху вниз и передачи ответственности за выполнение определенных действий снизу вверх.

20. Предметно-ориентированные ЭС (экономическая система)

Понятие информационной системы. Классификация. Экономическая информационная система.

ИС- системы хранения, обработки, преобразования, передачи, обновления информации с использованием компьютерной и другой техники.

Классификация:

1) по назначению

А) системы инф обеспечения(1с)

Б) справочные ИС (консультант +)

2) по количеству пользователей и территориальному признаку: одноп, многоп, ИС уров предпр, распределённые, очень большие, сверх большие

3) по функциям управления: плановые бухг программы

4) по отраслям

5) по видам обр инф а) текст б)графич, в)мультимедия г) мод реальн мира

6) по поддержке видов деят: АИС, АСУТП.

ЭИС- представляет собой совокупность организационных, технических, программных и информационных средств, объединённых в единую систему с целью сбора, хранения, обработки и выдачи необходимой информации, предназначенной для выполнения функций управления.

ЭИС -информационная система, предназначенная для выполнения функций управления на предприятии.

2 Экономическая информация. Свойства. Классификация.

Экономическая информация (ЭИ) - совокупность сведений, отражающих социально-экономические процессы и служащих для управления этими процессами и коллективами людей в производственной и непроизводственной сфере.

Свойства экономической информации:

- ценность и полезность ЭИ характеризуется стоимостью, трудоемкостью, доступностью, истинностью и релевантностью;

-полнота ЭИ может быть: достаточной, недостаточной, избыточной;

-независимость содержания от форм предоставления.

Классификация экономической информации:

1. По значению в процессе управления:

-управляющая (состоит из доводимой до сведения исполнителей информации в форме прямых приказов, плановых заданий либо в форме экономических и моральных стимулов);

-осведомляющая (воплощена в отчетных показателях, выполняет в экономической системе функцию обратной связи: сведения о результатах выполнения решения и состояния управленческого объекта).

2. По содержанию: -по фазам и процессам производства: информация о рынке, информация о производстве;

-по отображенным структурным единицам: по отраслям, по экономическим районам, по отдельным предприятиям.

3. По возможности использования ценности информация для принятия решения: полезная; ложная; избыточная.

4. По степени обработки и месту в информационном процессе:первичная; производная.

5. По постоянности: постоянная;

условно-постоянная; переменная.

8 Бухгалтерские экономические информационные системы. Структура бис

Занимают лидирующ место среди продаж, сотавл 80% от всех систем.

Особеннсоти БИС: а) разрабоатыв для малых, средни и больш предприятий. Б) бывают унвиерс или специализирован. В) используются для целей управления на ур отдельного предприятии или отраслевом уровне.

Г) ориентируются на разные виды деятельности. Д)используют разные типы настроек.

Здачи БИС 1) автоматизир решен всего компл задач бу.

2)планирование и анализ финн, хоз деят, внутр аудит. 3)интеграция оперативного БУ, статистич уч. 4) автоматиз обраб инф.

А-Софт, SWIFT, Бух-софт

20. Интеллектуальные диалоговые системы

Как Вы уже наверно поняли, речь пойдет о так называемых виртуальных собеседниках или, как их еще называют, чат-ботах. В названии поста я умышленно использовал понятие «интеллектуальная диалоговая система» (для краткости дальше по тексту сокращенно — ИДС), поскольку считаю, что понятия «чат-бот» и «виртуальный собеседник» полностью дискредитированы и не отражают всей сути этого «явления». В посте пойдет речь о проектировании ИДС и сложностях, которые при этом возникают. Также будут рассмотрены распространенные алгоритмы, используемые в ИДС, их достоинства, недостатки и многое многое другое. Если эта тема Вам интересна, добро пожаловать под кат.

Зачем нужны ИДС?

Спектр применения подобных систем невероятно широк. Первое, что приходит на ум:

• для автоматической проверки знаний (школьников, студентов, соискателей на какую-либо должность и т.д.)

• в качестве автоматизированной службы поддержи пользователей

• для диагностики (болезней, неисправностей и пр.)

• для развлечения в конце концов

Как обстоят дела с ИДС в России?

Плачевно. Программ подобного рода довольно много, но подавляющее большинство примитивны и ни о какой интеллектуальности даже речи быть не может. Ни самообучения, ни умения поддерживать беседу на заданную тему как правило нет. Максимум до чего могут додуматься их создатели — это два десятка строчек кода и база типа вопрос-ответ. Не так давно на глаза попалась компания «Наносемантика», которая создает, так называемых инфов (виртуальных собеседников). Но при близком знакомстве с этими инфами был разочарован. Выглядит красиво, а на поверку ничего заслуживающего внимания нет. На сайте компании написано:

Помимо прочего, в комплексную платформу входит база знаний инфа — набор гибких сценариев с заданными вариантами вопросов и ответов на них.

Самообучения нет. Диалог поддерживать инфы не умеют (разве что «учитель» сильно постарается и забьет в базу очень, ну просто очень, много ответов). То есть опять примитив. Но ругать Наносемантику не буду. Понятно, что это коммерческий проект, преследующий чисто прагматические цели.

Портрет идеальной ИДС

Какой же минимум должна уметь действительно интеллектуальная диалоговая система? По моему глубокому убеждению: 1. Диалоговая система претендующая на интеллектуальность должна уметь поддерживать беседу на заданную тему. В идеале, она должна не просто отвечать на вопросы, но и задавать их, спорить, отстаивать свою точку зрения (ну и иметь ее конечно). Понятно, что добиться этого на практике очень трудно, но некоторые наработки и идеи (говорю о себе) уже есть. 2. ИДС должна иметь механизм самообучения (хотя бы примитивный). Без этого назвать ее интеллектуальной просто язык не поворачивается. 3. ИДС должна уметь конструировать ответ на естественном языке (хотя бы в каких-то конкретных случаях), а не просто тупо выдавать забитый в нее ответ. 4. Диалоговая система должна иметь собственную цель. В начале диалога такой целью может быть знакомство с человеком, выяснение его пола, возраста, потребностей, интересов и так далее. Потом на основе этих данных она должна обращаться к пользователю, например, по имени или по имени отчеству или на Вы/Ты (по желанию человека). Также должен быть механизм «запоминания» и «узнавания». Чтобы в новой беседе не пришлось все начинать сначала. 5. Диалоговая система в ряде случаев должна обладать индивидуальностью и эмоциями. В противном случае общаться с такой системой будет скучно. 6. Еще одно, пусть не самое важное, но все же необходимое умение — умение выполнять какие-либо действия. Открыть какой-то адрес в интернете, выполнить поиск по сайту, зарегистрировать пользователя, отправить электронное сообщение и так далее. Естественно, наличие тех или иных умений должно быть обусловлено сферой применения системы. Так, например, автоматической support-системе не зачем (и даже вредно) иметь эмоции. Уже представляю себе разгневанного пользователя, который вместо решения своей проблемы получает в ответ: «А не пошел(-а) бы ты на… Грущу я. Вот!»

Внутреннее устройство ИДС

Практически все ныне существующие ИДС (по крайней мере из тех с чьим устройством я знаком) имеют базу знаний в форме: фраза пользователя или ее значимая часть|один или несколько вариантов ответа системы Есть конечно исключения, но в основном это так. Такой подход неизбежно приводит к проблемам. Во-первых, теряется возможность отвечать человеку в соответствии с его полом и приходится просто тыкать/выкать. Во-вторых, приходится учитывать опечатки и ошибки пользователя. А это значит, что в базе должны быть, например, такие записи: как тебя зовут|меня зовут так-то как тибя завут|меня зовут так-то Если ошибки не учитывать, то на вопрос «как тибя завут» программа не ответит адекватно. В-третьих, если база состоит не из полных фраз — неизбежны некорректные ответы системы. Например база содержит такую строку: сколько лет|Мне 2 года Очевидно, автор хотел предусмотреть несколько вариантов вопроса о возрасте программы. «Сколько лет тебе?», «Тебе сколько лет?» — на них программа корректно ответит: «Мне 2 года» А что если ее спросят «Сколько лет твоему создателю?» или «Сколько лет планете Земля?» Вероятно, ответ «Мне 2 года» пользователя в этом случае не устроит. В-четвертых, при таком способе хранения знаний очень трудно обеспечить возможность «держать тему». Выводы: описанный метод хранения данных (он является традиционным) не оптимален. При наличии большой базы, которая содержит самые распространенные вопросы, программа может показаться довольно «умной», но как только человек затронет тему не представленную в базе, весь интеллект тут же испарится и система начнет дико тупить. Если Вы решили, что я категорически против описанного метода хранения данных, то Вы ошибаетесь. Такой подход имеет право на жизнь (с определенными оговорками), но если используется только он, то это тупик. Итак, в каких же случаях и при каких условиях можно использовать традиционный способ хранения знаний в базе данных ИДС? 1. Непосредственно перед поиском в базе реплика пользователя должна быть проверена на возможные опечатки и ошибки. Естественно при их наличии они должны быть исправлены. Сделать это можно с помощью специального модуля — спеллчекера. 2. В базе должен храниться полный вариант реплики пользователя, а не просто ее значимая часть. Это позволит исключить ошибочные ответы системы. Действительно, зачем использовать морфологию, синтаксис, семантику и другие средства, если нужно дать ответ на вопрос «Как дела?». Такие очень распространенные вопросы можно (а порой полезно, например, для быстродействия) хранить в базе традиционным способом. Как же хранить все остальное? Я считаю, что для этих целей нужно разработать внутренний язык, понятный системе. То есть запрос пользователя подвергается предварительной обработке (например, упомянутые ранее исправление ошибок/опечаток, морфология, синтаксис, семантика и прочее). Далее он переводится во внутреннюю, понятную системе форму. И только после этого ищется в базе. Применяя такой подход можно приводить разные варианты запроса к единому виду. Проиллюстрирую свою мысль. Допустим имеем реплики пользователя: Сколько тебе лет? Сколько тибе лет? Какой твой возраст? Первая реплика: числительное «сколько» однозначно идентифицирует реплику как вопрос. Местоимение-существительное «тебе» однозначно идентифицирует этот вопрос как личный вопрос системе. Существительное «лет» принадлежит к категории «единицы измерения времени -> возраст». Получаем: системе задали личный вопрос о ее возрасте. Вторая реплика: тоже самое, но предварительно «тибе» будет исправлено на «тебе». Третья реплика: местоименное прилагательное «какой» однозначно идентифицирует реплику как вопрос. Местоименное прилагательное «твой» однозначно идентифицирует этот вопрос как личный вопрос системе. И наконец, существительное «возраст» принадлежит к категории «возраст». Опять таки получаем: системе задали личный вопрос о ее возрасте. Конечно это значительно сложнее, чем традиционный способ. Конечно это таит в себе множество проблем, связанных с обработкой естественного языка. Но кто сказал, что создать интеллектуальную систему легко?

20. Информационно-экспертные системы

Экспертные системы — это сложные программные комплексы, ак­ку­­му­ли­­рующие знания специалистов в конкретных предметных областях и ти­ра­жирующие этот эмпирический опыт для консультаций менее квали­фи­ци­­рован­ных пользователей.

Области применения систем, основанных на знаниях, весьма раз­но­об­разны: бизнес, производство, военные приложения, медицина, со­ци­о­ло­гия, геология, космос, сельское хозяйство, управление, юриспру­ден­ция и др.

Системы, основанные на знаниях (СОЗ) — это системы программ­ного обес­печения, основными структурными элементами которых яв­ляются база знаний и механизм логических выводов. Среди СОЗ можно вы­де­лить:

• интеллектуальные информационно-поисковые системы;

• экспертные системы (ЭС).

Интеллектуальные информационно-поисковые системы отличаются от предыдущего поколения информационно-поисковых систем не только гораздо более обширным справочно-информационным фондом, но и важнейшей способностью формировать адекватные ответы на запросы пользователя даже тогда, когда запросы не носят прямого характера.

Наиболее известным практическим примером СОЗ могут служить экспертные сис­темы, способные диагностировать заболевания, оценивать по­тен­ци­аль­ные месторождения полезных ископаемых, осуществлять обработку естественного языка, распознавание речи и изображений и т.д. Экспертные сис­те­мы являются первым шагом в практической реализации исследований в об­ласти искусственного интеллекта