159 Основные концепции маркетинга и этапы его развития.

Годы	Концепция	Ведущая идея	Основной инструментарий	Главная цель
1860-1920	Производственная	Произвожу то, что могу	Себестоимость, производительность	Совершенствование производства, рост продаж, максимизация прибыли
1920-1930	Товарная	Производство качественных товаров	Товарная политика	Совершенствование потребительских свойств товара
1930-1950	Сбытовая	Развитие сбытовой сети, каналов сбыта	Сбытовая политика	Интенсификация сбыта товаров за счет маркетинговых усилий по продвижению и продаже товаров
1960-1980	Традиционного маркетинга	Произвожу то, что нужно потребителю	Комплекс маркетинга-микса, исследование потребителя	Удовлетворение нужд потребностей целевых рынков
1980-1995	Социально-этического маркетинга	Произвожу то, что нужно потребителю, с учетом требований общества	Комплекс маркетинга-микса, исследование социальных и экологических последствий от производства и потребления производимых товаров и услуг	Удовлетворение нужд потребностей целевых рынков при условии сбережения человеческих, материальных, энергетических и других ресурсов, охраны окружающей среды
С 1995 г. по настоящее время	Маркетинга взаимодействия	Произвожу то, что удовлетворяет потребителей и партнеров по бизнесу	Методы координации, интеграции и сетевого анализа, комплекс маркетинга-микса	Удовлетворение потребностей потребителей, интересов партнеров и государства в процессе их коммерческого и некоммерческого взаимодействия

160 Основные направления искусственного интеллекта и их характеристика. Состояние работ в области экспертных систем и направлений искусственного интеллекта.

Среди мн-ва направлений искусственного интеллекта есть несколько ведущих, которые в наст. время вызывают наибольший интерес.

1. Представление знаний и разработка систем, основанных на знаниях Это основное направление в области разработки сист. искусств-го интеллекта, связано с разработкой моделей представления знаний, созданием БЗ, образующих ядро экспертных систем. В последнее время вкл. в себя модели и методы извлечения и структ-ния знаний и сливается с инженерией знаний.

2. Программное обеспечение систем ИИ В рамках этого направления разрабатываются спец. языки для решения интелл-ных задач, в которых упор делается на преобладание логической и символьной обработки над вычисл-ми процедурами. Эти языки ориентированы на символьную обработку инф-ции —LISP,PROLOlSMALLTALK, РЕФАЛ и др. Помимо этого создаются пакеты прикладных программ, ориентированные на пром-ную разработку интелл-ных систем, например КЕЕ,ART,G2. Популярно также создание т.н. пустых ЭС—KAPPA,EXSYS,Ml, ЭКО и др., БЗ которых можно наполнять конкретными знаниями, создавая различные приклад. системы.

3.Разработка естественно-языковых интерфейсов и машинный перевод

В настоящее время используются сложные модели:

• применение «языков-посредников» или языков смысла, в результате происходит доп. трансляция «исходный язык оригина­ла —язык смысла —язык перевода»;

• ассоциативн поиск аналогич. фрагментов текста и их переводов в спец. текст БД;

• структурный подход, вкл. анализ и синтез есте­ственно-языковых сообщений.

4. Интеллектуальные роботы —это электротехнические устр-ва, предназнач-е для автоматизации че­ловеческого труда. Поколения в истории создания и развития робототехники:

Iпоколение. Роботы с жесткой схемой управления.

IIпоколение. Адаптивные роботы с сенсорными устройствами.

IIIпоколение. Самоорганизующиеся или интеллектуальные роботы.

5. Обучение и самообучение Активно развивающаяся область искусств-го интеллекта. Вкл. модели, методы и алгоритмы, ориентированные на автоматическое накопление и фор­мирование знаний на основе анализа и обобщения данных. Вкл. обучение по примерам, а также традиционные подходы из теории распознавания образов. В последние годы к этому направлению примыкают системы анализа данных и поис­ка закономерностей в БД.

6. Распознавание образов Одно из направлений искусств-го интеллекта, берущее начало у самых его истоков, но в наст. время, практически выделившееся в самост-ную науку. Ее основной подход —описание классов объектов ч/з опред. значения значимых признаков. Каждому объекту ставится в соответствие матрица признаков, по которой происходит его распознавание. Процедура распознавания использует спец. мат-кие процедуры и функции, разделяющие объекты на классы. Это направл-е близ­ко к машинному обучению и тесно связ. с нейрокибернетикой

7. Новые архитектуры компьютеров Современные процессоры сегодня основаны на традиционной последова­тельной архитектуре фон Неймана, используемой еще в компьютерах 1-х поколений. Эта архитектура крайне неэффективна для символьной обработки. Поэтому создаются Пролог- и Лисп-машины, компью­теры Vи VIпоколений. Последние разработки посвящены компьютерам БД, параллельным и векторным компьютерам. И хотя удачные промышленные решения существуют, высокая стоимость, недо­статочное программное оснащение и аппаратная несовместимость с традицион­ными компьютерами существенно тормозят широкое использование новых архи­тектур.

Игры и машинное творчество Сейчас это скорее ком­мерческое направление, т.к. в научном плане эти идеи считаются тупико­выми. Также, это направление охватывает сочинение компь. музыки, стихов, сказок и даже афоризмов. Основным методом подобного «творчества» является метод пермутаций (перестановок) плюс использование некоторых БЗ и БД, содержа­щих результаты исследований по структурам текстов, рифм, сценариям и т. п.