- •Оглавление
- •К читателю
- •Введение
- •Глава I сущность, структура и задачи аналитики
- •1 Понятие и сущность аналитики
- •2 Структура, задачи и место аналитики в современных интеллектуальных технологиях
- •3 Аналитика как средство добывания знаний
- •4 Понятийный аппарат аналитики
- •Глава II. Методология аналитической деятельности
- •1 Основные методологические системы
- •1.1 Философия, логика, семиотика
- •1.2 Естественнонаучные концепции
- •1.3 Кибернетика и системный анализ
- •1.4 Гуманитарные науки
- •1.5 Теоретические основы системного анализа как методологического ядра аналитики
- •2 Методы формализации предметной области и моделирование
- •2.1 Понятие сложной системы
- •2.2 Моделирование как метод познания
- •2.3 Вербальные или понятийные модели
- •2.4 Логико-лингвистические и семиотические модели и представления
- •2.5 Логические модели
- •2.6 Статистические, теоретико-вероятностные модели
- •2.7 Аналитические модели
- •2.8 Имитационные модели
- •3 Аналитика как интерфейс между теорией и практикой
- •3.1 Методы активизации мышления
- •3.2 Методы структурирования информации
- •3.3 Методы обработки и анализа числовых данных
- •Глава III принципы организации аналитической деятельности
- •1 Ситуация в россии, проблемы и задачи информационно-аналитического обеспечения
- •2 Задачи и определение иао
- •3 Субъект информационно-аналитической работы
- •3.1 Противоречия в сфере организации иар
- •3.2 Организационные формы субъектов иар
- •3.3 Серединный путь?
- •3.4 Системы, управляемые потоком событий
- •4 Целеполагание в организационных системах
- •4.1 Базовые утверждения и определения
- •4.2 Модель иерархии целей
- •5 Методики социальных технологий а.А. Шияна
- •5.1 Теоретические основы социальных технологий
- •5.2 Человек (эксперт-аналитик) как двухкомпонентный абстрактный информационный автомат
- •6 Требования к организации информационно-аналитического обеспечения управленческой деятельности
- •7. Разработка организационной структуры аналитического подразделения
- •Глава IV аналитические технологии
- •1 Противоречия в сфере развития средств автоматизации и информатизации иар
- •2 Технологический цикл иар
- •3 Первичная обработка имеющихся данных и анализ модельной информации
- •4 Поиск, отбор и экспресс-анализ данных
- •5 Работа с источниками текстовой информации
- •5.1 Неструктурированные текстовые данные
- •5.2 Структурированные текстовые данные
- •5.3 Взаимные преобразования различных типов данных
- •5.4 Анализ информативности источников
- •5.5 Проблема активной фильтрации сообщений
- •6 Аналитический режим потребления информации
- •6.1 Акт коммуникации и ошибки интерпретации
- •6.2 Управление элементами модели мира
- •6.3 Режимы восприятия информации
- •7 Атрибуция сообщений
- •8 Выявление неполноты, противоречивости и недостоверности информации
- •8.1 Логико-лингвистические средства анализа достоверности
- •8.2 Нетекстовые модели как инструмент верификации данных
- •9 Средства автоматизации иар
- •9.1 Средства сбора информации
- •9.2 Средства хранения данных
- •9.3 Экспертные системы
- •9.4 Системы искусственного интеллекта и интеллектуального анализа данных
- •9.5 Средства структурирования и визуализации данных. Электронные помощники аналитика
- •9.6 Системы гибридного интеллекта
- •9.7 Средства снижения размерности массива измерений
- •9.8 Инструментальные средства представления и доведения результатов иар
- •Глава V аналитика как взвешенный подход к разработке и оцениванию управленческих решений
- •1 Проблема принятия решений
- •2 Разработка и анализ управленческих решений
- •2.1 Образование, карьера и лицо, принимающее решение
- •2.2 Концептуализация проблемы
- •2.3 Оценивание эффективности
- •2.4 Технологии прогнозирования
- •3 Методика выявления неформальных управляющих структур (центров сил) в регионах россии
- •3.1 Проблемы и противоречия в регионах россии как следствие борьбы центров сил
- •3.2 Введение в концептуальную систему
- •3.3 Методики проведения исследований
- •3.4 Экспертная система социально-экономического мониторинга, основанная на концепции центров сил
- •3.5 Показатели и алгоритмы выявления центров сил
- •Заключение
- •Список литературы
- •Вариант организации процесса перспективного планирования на примере плана usaf-2025
- •Примеры применения методик социальных технологий
- •Пример аналитического разбора сообщения
- •Глоссарий
- •Список используемых сокращений
9.3 Экспертные системы
Эксперты высокого класса не всегда есть под рукой, их опыт всегда специфичен, да и ротацию кадров следует учитывать. Технология же экспертных систем позволяет улучшить (если не исправить) ситуацию в кадровой сфере, а также оптимизировать работу экспертов высокого класса, переложив решение рутинных проблем на «плечи» автоматизированных систем. Поэтому экспертные системы нашли широкое применение в современной аналитике. Заметим, что экспертные системы являются инструментом, способным оперировать, в том числе, и знаниями, еще не прошедшими процедуру научного обобщения и формализации — кроме экспертных систем это может делать только человек. К этому следует прибавить, еще и то, что способности человека по оперативному извлечению необходимых знаний и данных из памяти ограничены и подвержены влиянию целого ряда внешних условий (например, стрессовые ситуации, колебания физических параметров среды обитания и т. п.).
В качестве иллюстрации к последнему утверждению приведем курьезный пример. В 1990-е годы в Италии провели интересный эксперимент: специально отобранной группе девушек были предложены для решения два идентичных задания, первое из которых они решали, будучи одеты в одежду делового стиля, а второе — в бикини. Второе задание было решено с чуть ли не в два раза худшими результатами, чем первое. А ведь это всего лишь изменение стиля одежды... Чего же ожидать от человека, если поместить его в действительно экстремальные условия?
В последние десятилетия направление экспертных систем (ЭС) оформилось в самостоятельную (и весьма прибыльную) отрасль теоретических и прикладных исследований в рамках теории искусственного интеллекта. Правда, в силу действия модных течений название специалистов, работающих в этой области, несколько раз менялось: то их именовали специалистами по интеллектуальным технологиям, то инженерами знаний, то когнитологами. Сейчас на западе в ходу термин Knowledge Management (управление знаниями), соответственно, поменялось и название специальности.
Целью деятельности этих специалистов является создание программ и устройств, использующих знания и процедуры вывода для решения задач в заданной предметной области. ЭС не только реализуют заранее разработанные алгоритмы решения задач, но способны самостоятельно вырабатывать «новые»95 алгоритмы решения возникающих задач.
Следует выделять два направления работ в этой отрасли: направление создания инструментальных средств для создания экспертных систем (программных оболочек экспертных систем) и направление собственно создания ЭС, наполненных конкретными знаниями в некоторой предметной области.
В настоящее время ЭС применяются в различных областях человеческой деятельности. К числу уже устоявшихся, апробированных в научно-исследовательской и деловой практике, можно отнести экспертные системы медицинского, технологического, юридического назначения, экспертные системы, ориентированные на поддержку процессов проектирования в архитектуре, электронике и электротехнике, разработки программного обеспечения, а также в военных приложениях. Их характерной особенностью является то, что они разработаны для тех отраслей человеческой деятельности, в которых проявляются устойчивые закономерности, описания которых и подвергается формальному представлению в базе знаний. Перечислим ряд экспертных систем, принадлежащих к различным отраслям деятельности человека:
MYCIN- в области медицины;
Rational Rose — в области разработки программного обеспечения;
ArchiCAD — в области архитектурного проектирования;
P-CAD, Or-CAD — в электронике и электротехнике и многие другие.
В зависимости от типов решаемых задач, экспертные системы можно разделить на следующие классы: системы классификации и распознавания объектов, интерпретации данных, диагностики, проектирования, прогнозирования, планирования, мониторинга, отладки, обучения и управления.
Для взаимодействия с пользователем могут использоваться интерфейсы, обеспечивающие взаимодействие с пользователем на подмножестве естественного языка, графические средства, шаблоны ввода/вывода и формальные знаковые системы. При этом интерфейсом могут предусматриваться режимы консультации потребителя, комментария к выводам (объяснение), обучение пользователя правилам из базы знаний и коррекции содержимого базы знаний.
Как явствует из предыдущего предложения, экспертные системы в качестве своего ядра имеют именно базы знаний, построенные в соответствии с одной из описанных нами моделей представления знаний или по комбинированной схеме.