30. Системы ии и их роль в поддержке управленческих решений.

Система искусственного интеллекта (СИИ) — автоматизированная информационная система, предназначенная для решения слабоструктурированных задач, для которых алгоритм решения не известен заранее. СИИ представляет собой комплекс программных, лингвистических и логико-математических средств для поддержки деятельности человека при решении интеллектуальных задач.

Основные компоненты СИИ:

• база данных (БД) — для хранения исходных и промежуточных данных решаемой задачи;

• база знаний (БЗ) — для хранения долгосрочных, а не текущих данных.

• система управления базой знаний — для управления БЗ;

• подсистема приобретения знаний — для корректировки и пополнения базы знаний (потенциальными источниками знаний являются эксперты, учебники, справочники, мультимедийные документы, базы данных и т д.)

• подсистема диалогового общения

• подсистема формирования цели

• машина логического вывода — для поиска решения.

• подсистема объяснения решений.

Виды СИИ:

• системы эвристического поиска. Находят решение через перебор возможных вариантов, отсекая неперспективные. К таким системам относятся: игровые программы (шахматы, шашки); естественно-языковые программы (машинный перевод, автоматическое реферирование); музыкальные программы (сочинение и анализ музыкальных произведений); программы создания компьютерной графики;

• системы, основанные на знаниях. Реализуют механизм рассуждений на основе знаний эксперта из базы знаний. К ним относятся:

- системы интеллектуального анализа данных (BI-системы, ОLАР-системы);

- экспертные системы (ЭС), оказывающие помощь пользователю при решении задачи в какой-либо предметной области (диагностика автомобилей, поиск медицинских препаратов и др.);

- системы поддержки принятия решений (СППР);

- интеллектуальные агенты;

- интеллектуальные информационно-поисковые системы;

- обучающие системы (тьюторы), организующие процесс обучения;

- интеллектуальные системы с нечеткой логикой;

- системы управления знаниями;

- онтологические системы, обеспечивающие поиск, извлечение и накопление знаний;

• самоорганизующиеся системы. Моделируют мыслительную деятельность не на логическом, а на физиологическом уровне работы нервной системы головного мозга человека. К этой группе относят:

- системы распознавания образов;

- робототехнические интеллектуальные системы;

- генетические системы.

31. Аналитическая обработка данных и ее системы (оlap).

Системы аналитической обработки данных (OLAP) - это системы поддержки принятия решений, ориентированные на выполнение более сложных запросов, требующих статистич обработки исторических данных, накопленных за определенный промежуток времени. Они служат для подготовки бизнес-отчетов по продажам, маркетингу, в целях управления, добычи данных.

Аналитические системы, построенные на базе OLAP, включают в себя ср-ва обработки информации на основе методов искусственного интеллекта и ср-ва графического представления данных. Эти системы определяются большим объемом исторических данных, позволяют выделить из них содержательную инф-ю, т.е. получить знания из данных.

Требования к скорости и качеству анализа привело к появлению систем OLAP. Оперативность обработки достигается за счет применения мощной многопроцессорной техники, сложных методов анализа, специализированных хранилищ данных.