Investment workstation (инвестиционная рабочая станция)

Мощный настольный компьютер для финансовых специалистов, который опти­мизирует доступ и управление большими массивами финансовых данньйх.

Системы организации коллективной работы

До недавнего времени программные средства организации коллективной работы (рассмотрены в гл. 6) были основным инструментарием формирования совмест­ной рабочей среды. Эти системы строятся на трех ключевых принципах: связь, сотрудничество и координация. Благодаря этому группы могут совместно рабо­тать над документами, планировать встречи, распределять видеоформы, получать доступ к совместно используемым папкам, разрабатывать общие базы данных и рассылать электронную почту. В табл. 12.3 перечислены возможности основ­ных коммерческих систем организации коллективной работы, благодаря кото­рым последние становятся мощными платформами, применяемыми для сбора информации и опыта, координации общих задач, а также распределения работ во времени и пространстве. Информационноемкие компании, например консалтин­говые и юридические фирмы, компании по управлению финансами, считают си­стемы организации коллективной работы весьма мощным инструментом, обеспе­чивающим наращивание возможностей активов знаний.

Интранет-сети и корпоративные среды знаний

В гл. 4 и 9 было описано, каким образом некоторые организации используют тех­нологии интранет-сетей и Интернета для организации группового сотрудни­чества, включая электронную почту, дискуссионные группы и мультимедийные web-документы. Некоторые из этих интранет-сетей представляют основу корпо­ративных сред знаний, обеспечивающих совместное использование, отображение и доступ к информации, полученной из разных источников и носителей (вклю­чая текст, аудио-, видео- и цифровые слайды). При этом используется простой общий интерфейс. Примеры корпоративных сред знаний предприятия приведе­ны в табл. 12.4. Обширные интранет-сети могут изменить отработанные десяти-

		Таблица 12.3
Возможности управления		знаниями, предлагаемые системами коллективной работы
Возможность		Описание
Публикация		Регистрация документов, а также одновременная работа над
		документом многих пользователей вместе с механизмом
		отслеживания изменений в документах
Репликация		Поддержка и модификация идентичных данных на многих
		ПК и серверах
Отслеживание дискуссий		Организация обсуждения разных тем многими пользовате-
		лями
Управление		Хранение информации из разных типов программного
документооборотом		обеспечения в базах данных
Управление потоком работ		Перемещение и отслеживание документов, создаваемых
		различными группами
Безопасность		Защита от несанкционированного доступа к данным
Мобильность		Предоставление возможности мобильным пользователям
		дистанционно пользоваться информационными ресурсами
		корпоративной сети
Разработка приложений		Использование систем для разработки заказных приложений
	Таблица 12.4
	Примеры корпоративных сред знаний
Организация	Возможности управления знаниями
Ford Motor	Интранет-сеть поставляет 95 тыс. служащих информацию о
Company	новостях, людях, процессах, товарах и конкурентах. Служащие
	могут обратиться к сетевым библиотекам и к web-центру Excellence
	за информацией относительно лучшей методологии
	производственных работ, стандартов и рекомендаций. Инженеры
	могут получить доступ к изображениям в интранет-сети, где бы они
	ни находились, вместо того чтобы ждать доставки проектной
	документация по обычной почте
Shell Oil Company	Система управления знаниями (СУЗ) обеспечивает связь и среду для
	коллективной работы, в которой служащие могут узнать и совместно
	использовать информацию о лучшей методологии производственных
	работ. Включает информацию, поступающую из таких внутренних
	и внешних источников, как университеты, консультанты, другие
	компании, а также научно-исследовательская литература. Система
	обеспечения групповой работы Lotus Domino позволяет служащим
	поддерживать интерактивный обмен данными через корпоративную
	интранет-сеть. Автор лучшей методологии производственных работ
	из архива может использовать этот инструмент, чтобы обсудить
	с коллегами их опыт
Booz Allen Hamilton	Интранет-сеть поддерживает сетевой архив знаний и опыта консуль-
	тантов. Включает доступную для поиска базу данных по лучшей
	методологии производственных работ, сформированную специали-
	стами фирмы; другую интеллектуальную собственность, например
	научно-исследовательские отчеты, презентации, диаграммы, изобра-
	жения и интерактивные обучающие материалы; а также ссылки,
	связывающие с резюме и историями работ

летиями процессы, позволяя распространять информацию, совместно использо­вать лучшие действия, связываться, руководить исследованиями и сотрудничать так, как никогда ранее.

Корпоративные среды знаний настолько богаты и обширны, что многие орга­низации сформировали специализированные корпоративные порталы, позволя­ющие людям получать доступ к различным ресурсам знаний. Эти информаци­онные корпоративные порталы, также известные как корпоративные порталы знаний, направляют пользователей к электронным объектам знаний и приложе­ниям информационных систем, помогая понять смысл доступной информации. При этом также демонстрируется, каким образом связаны ресурсы знаний орга­низации. На рис. 12.6 показано, на что похож информационный портал предпри­ятия. Он может предоставлять доступ к таким внешним источникам информа­ции, как службы рассылки новостей и исследований, а также к внутренним ресурсам знаний и возможностям для электронной почты, интерактивной пере-

Enterprise information portal (информационный корпоративный портал)

Приложение, которое дает возможность компании обеспечить пользователей единым доступом к внутренним и внешним источникам информации. *

писки, дискуссионных групп и видеоконференцсвязи. Существуют программные средства, предназначенные для построения и персонализации порталов. Так, фирма Autonomy предоставляет инструментарий, анализирующий документы, web-страницы или электронную почту для идентификации и ранжирования основных идей, классификации информации по темам, вставки гипертекстовых ссылок в релевантные материалы, поставки пользователям информации, подо­бранной по тематике прочитанных или записанных текстов, и поставки представ­ляющей интерес информации. Фирма Ericsson, основной производитель сотовых телефонов и коммуникационных устройств, использует Autonomy для автома­тического составления, персонализации рассылки новостей, интранет-страниц, внутренних офисных документов и электронной почты компании через Интер­нет. Вся информация помещается на корпоративном интранет-портале компа­нии, а также доступна с помощью сотовых телефонов и карманных компьюте­ров пользователей.

Возможности сотрудничества и совместного использования знаний в интра-нет-сетях в сочетании с низкой ценой сделали их привлекательной альтернати­вой специализированным системам обеспечения коллективной работы при орга­низации сотрудничества, особенно в малом и среднем бизнесе. Если требуетея выполнять такие простые задачи, как совместное использование или публикация документов, интранет-сети дешевле в построении и обслуживании, чем приложе­ния, основанные на коммерческих программах для коллективной работы, кото­рые требуют лицензионного программного обеспечения и формирования сетей «клиент—сервер».

Специализированные системы поддержки коллективной работы предоставля­ют приложениям, требующим активной координации и управления, важные воз-

Виртуальное сотрудничество в Интернете

Вообразите такой сценарий: менеджер по производству в Чикаго смотрит на модель товара в процессе разработки на экране своего компьютера в то же время, когда поставщик в штате Орегон, находясь в интерактивном режиме, рассматривает ту же модель. Тем временем инженеры в Европе вносят в мо­дель изменения, вращая и изменяя ее форму. Поставщик видит недостатки проекта и сообщает остальной части группы о том, что нужно сделать соот­ветствующие изменения. Все эти шаги в процессе проектирования произво­дятся одновременно. Это выглядит фантастичным, но революция уже свер­шилась. Все больше и больше компаний и их бизнес-партнеров участвует в совместном проектировании товара.

Фирмы могут использовать технологию Интернета, а также новые средства проектирования и управления проектом для совместного использования про­ектных данных на всех стадиях жизненного цикла изделия со своей проектной группой, группой продаж и производственными группами, а также со своими внешними поставщиками и субподрядчиками. Непосредственный доступ к дан­ным об изделии может помочь этим группам спланировать ресурсы, а также быстрее отреагировать на ожидания потребителя, экономя время и средства. Подразделение Lockheed Missiles and Fire Control фирмы Lockheed Martin, поставляющей американскому правительству боевые и ракетные системы, использует систему ipTeam фирмы NexPrise, благодаря чему обеспечивается интерактивная обработка предложений поставщиков. Компания Lockheed может размещать на надежных серверах NexPrise сложную техническую доку­ментацию и предложения, чтобы поставщики могли их рассмотреть и сделать ответные предложения (некоторые из этих документов могут содержать тыся­чи страниц). Если проект находится в процессе разработки, Lockheed исполь­зует систему ipTeam для просмотра, обсуждения исправлений и отслеживания изменений в проектах. Заменяя громоздкие ручные процессы и издавая до­кументы посредством этой технологии сотрудничества, компания Lockheed наполовину уменьшил трудозатраты на разработку и распространение про­ектной документации, а также на этапе проектирования. Фирма Alliant Missile Products (штат Западная Виржиния) настолько довольна системой ipTeam фирмы Lockheed, применяемой для сбора предложений и управления проек-

можности, которые интранет-сети предоставить пока не в состоянии. Техноло­гия обеспечения коллективной работы является достаточно гибкой в том случае, когда требуется изменять или оперативно редактировать документы. Она позво­ляет отслеживать исправления, вносимые в документ в процессе его коллектив­ного редактирования. Внутренние сети на основе технологии обеспечения кол­лективной работы безопаснее интранет-сетей. Web-сайты могут разрушиться или произойдет перезагрузка их серверов, если одновременно поступит множе­ство запросов на данные. Поэтому такие высокопроизводительные системы обес­печения коллективной работы, как Lotus Notes или Open Text Livelink, больше подходят для приложений, требующих создания и публикации документов не­сколькими авторами, частых модификаций и отслеживания документа, а также высокого уровня защиты и дублирования. Пакет Lotus Notes, а также другие си-

тами, что тоже перевела несколько своих субподрядчиков на использование этой системы.

Умелое управление процессом разработки продукции является основным в технологии фирмы Seagate, ведущего изготовителя устройств организации хранения данных, которая была приобретена корпорацией Veritas Software Corporation и группой частных инвесторов. Фирма Seagate ежемесячно вы­пускает 3 тыс. экземпляров новой проектной документации. Эта компания привыкла располагать документами в бумажной форме, сохраняя их в карто­теках, которые трудно систематизировать. Если лицу, находящемуся в дру­гом месте, необходимо просмотреть документ, нужно было найти его в карто­теке, а затем отправить факсом. По словам Дуга Спидэла (Doug Speidel), начальника отдела разработки информационных систем Seagate, если ком­пании хранят свои документы на микрофильмах или бумаге, то «их интеллек­туальные знания не используются». В настоящее время фирма Seagate ис­пользует программные средства управления данными о продукции фирмы IQXpert и собственные средства обеспечения коллективной работы, основан­ные на web-технологии для хранения, обеспечения безопасности и организа­ции проектных данных, полученные со всего мира. Эти системы гарантируют, что данные о выпускаемой компанией Seagate продукции точны и непротиво­речивы, а также позволяют отслеживать и контролировать изменения в этих данных. Служащие из разных подразделений фирмы обращаются к системе в среднем 10 тыс. раз в месяц. Фирма Seagate также открыла процессы про­ектирования и изменения продукции для таких своих крупных клиентов, как изготовители ПК, использующих магнитные диски и ленты Seagate. На рис. 12.7 показано, каким образом в результате внедрения этой системы изменились бизнес-процессы разработки продукции компании Seagate.

Информация к размышлению. Говорят, что коллективная разработка — это «действительно электронная революция». Вы согласны с этим утвержде­нием? Обоснуйте свое решение. Каким образом с помощью технологий кол­лективной разработки изменить способ, с помощью которого описанные в этой книге компании управляют своей деятельностью?

Источники: Alone Gilbert. «Online Collaboration Tools Help Simplify Product Design», Information Week, April 24,2000; Paul Kandarian. «All Together Now», CIO Magazine, Sep­tember 1, 2000.

стемы обеспечения коллективной работы созданы таким образом, что могут ин­тегрироваться с Интернет или частными интранет-сетями.

Технология интранет-сотрудничества лучше всего работает в качестве цент­рального архива с небольшим числом авторов и относительно статичной инфор­мацией, которая не требует частой модификации, хотя инструментарий для кол­лективной работы в интранет-сетях непрерывно улучшается. Программа Netscape Communicator связывает web-браузер со средствами связи и передачи сообще­ний, включая электронную почту, сетевые телеконференции, средства планиро­вания работы групп и электронный календарь, конференц-связь.

Коммерческие программные средства, называемые системами командной ра­боты, делают интранет-сети полезными для коллективной работы. ПО поддерж­ки командной работы состоит из основанных на интранет-сетях приложений,

применяемых для формирования рабочих групп, совместного использования идей и документов, мозгового штурма, планирования, отслеживания состояния задач и проектов, архивирования решений, принятых или отклоненных членами основной команды с учетом использования в будущем. Система поддержки ко­мандной работы напоминает систему обеспечения коллективной работы, но не предполагает наличия мощных возможностей по разработке приложений, предо­ставляемых сложными средствами обеспечения коллективной работы. Однако она позволяет компаниям легко реализовать приложения для совместной рабо­ты, к которым можно обратиться с помощью web-браузера. Системы QuickTeam Торостара и Lotus Quickplace, сформированные в соответствии с предлагаемой eRoom- технологией, — это примеры коммерческих программ поддержки команд­ной работы. В одном из следующих разделов книги будет показано, каким обра­зом компании используют средства коллективной разработки при проектирова­нии новой продукции.

Сами по себе технологии коллективного сотрудничества не могут поддержи­вать совместное использование информации, если члены группы не верят, что совместное использование соответствует их интересам, особенно в тех организа­циях, где поощряется конкуренция среди служащих. Эта технология лучше всего может улучшить работу группы в том случае, если приложения должным обра­зом разработаны и соответствуют потребностям организации и практике работы, а также в том случае, если администрация поощряет атмосферу сотрудничества (Alavi, 1999).

12.3. Искусственный интеллект

Технологии искусственного интеллекта применяются организациями для сбора индивидуальных и коллективных знаний, а также для систематизации и расши­рения собственных баз знаний.

Определение искусственного интеллекта

Искусственный интеллект (ИИ) — это результат попытки разработки автомати­зированных систем (как аппаратных, так и программных средств), которые ведут себя, как люди. Такие системы способны изучать естественные языки, координи­ровать физические задачи (робототехника), использовать распознавательный аппарат, формирующий их физическое поведение и речь (системы визуального и устного восприятия), а также имитировать человеческую экспертную оценку и принятие решений (экспертные системы). Такие системы также могут демонст­рировать логику, рассуждение, интуицию и качества «простого здравого смысла», ассоциируемые с людьми. На рис. 12.8 показаны элементы семейства искусствен­ного интеллекта. Другой важный элемент — интеллектуальные машины, т. е. фи­зические аппаратные средства, выполняющие эти задачи.

Успешные системы ИИ основаны на человеческой экспертной оценке, знани­ях и отобранных образцах рассуждений, но они не обладают интеллектом, срав-

Artificial intelligence (AI) (искусственный интеллект)

Результат попытки разработки автоматизированных систем, способных вести себя как люди, при этом обладающих способностью изучать языки, выполнять физические задачи, использовать распознавательный аппарат и имитировать человеческую экспертную оценку и принятие решений.

нимым с человеческим. Существующие системы ИИ неспособны к нахождению новых решений задач. Они расширили возможности экспертов, но никоим обра­зом не заменили их или вобрали большую часть их интеллекта. Короче говоря, существующие системы испытывают недостаток в здравом смысле и, естествен­но, в большей части интеллекта людей.

Человеческий интеллект чрезвычайно сложен и намного обширнее, чем ис­кусственный компьютерный разум. Ключевой фактор, отличающий людей от других животных, — их способность выявлять ассоциации и использовать мета­форы и аналогии подобно и как. Благодаря этому создаются новые правила, при­меняются старые правила в новых ситуациях, причем люди время от времени действуют интуитивно и/или инстинктивно, не обращаясь к правилам вообще. Как правило, здравый смысл эквивалентен способности к созданию метафор и аналогий.

Человеческий интеллект также включает уникальную способность наклады­вать на окружающий мир понятийный аппарат. Все общие представления, такие как причинно-следственная связь и время, и такие понятия низшего порядка, как завтрак, обед и ужин, накладываются людьми на окружающий мир. Рассуждение в терминах этих понятий и действие в соответствии с ними — это основные ха­рактеристики интеллектуального человеческого поведения.

Почему бизнес заинтересован в искусственном интеллекте?

Хотя ИИ-приложения более ограничены, чем человеческий интеллект, они пред­ставляют большой интерес для бизнеса по следующим причинам:

• Они хранят информацию в активной форме в качестве организационной памяти, создавая базу знаний организации, к которой могут обращаться большинство служащих, и сохраняя экспертные знания, которые могут быть утеряны в случае, если авторитетный эксперт покинет фирму.

• Они формируют механизм, не подвластный таким человеческим чувствам, как усталость и тревога. Он может быть особенно полезен, если задания экологически, физически или морально опасны для людей. Эти системы также могут быть полезны советникам во времена кризиса.

• Они принимают на себя рутину и неприятные работы, выполняемые людьми.

• Они расширяют базу знаний организации, предлагая решения ряда про­блем, слишком громоздких и сложных, чтобы быть проанализированными людьми за короткое время.

Сохранение знаний: экспертные системы

В отдельных областях экспертных знаний, таких как диагноз системы зажигания автомобиля или классификация биологических видов, эмпирические правила, используемые на практике экспертами, можно понять, систематизировать и по­местить в компьютер. Информационные системы, решающие проблемы посред­ством сохранения знаний для специфической и ограниченной области человече­ских знаний, называются экспертными системами. Экспертные системы сохраняют знания квалифицированных служащих в форме набора правил. Набор правил в экс­пертной системе добавляется в организационную память (или сохранённое зна-

■

Оценка производительности интранет-знаний I

I Предположим, что вы возглавляете развивающуюся консалтинговую компа­нию, занимающуюся электронной коммерцией, с более чем 150 служащими в области, где процветает сильная конкуренция. Необходимо каждый год при­нимать на работу много младших консультантов, чтобы заменить покидающих фирму служащих и заполнить новые должности. В прошлом ваша фирма об-

I учала новых служащих, посылая их вначале на курсы с одномесячной програм­мой обучения. По завершении программы они могли работать над проектами полный рабочий день. Этот процесс оказался весьма дорогим и приводил к утечке ресурсов компании. Младшие консультанты не могут работать над всеми проектами, обеспечивая поступление в фирму выручки от клиентов, пока

!они не закончили программу обучения. В январе 2001 г. ваша фирма устано­вила интранет-сеть, обеспечивающую следующие возможности: • интерактивный учебный класс, обеспечивающий изучение методов и опы­та компании;

• хранилище «лучшей методологии», эталонных предложений с возмож­ностью их поиска;

• каталог служащих, проектов, над которыми они работают, и их специ­фичной квалификацией.

Вы начали собирать информацию в табличной форме, демонстрирующей время обучения и расходы, понесенные до и после установки интранет-сети. Время обучения уменьшается, как только компания получает опыт использо­вания интранет-сети.

I 2000 г. 2001 г. 2002 г.

| Время на обучение одного консультанта 20 дней 14 дней 12 дней

Суточные расходы на обучение одного консультанта $2000 $1400 $1000

Дополнительная выручка от одного консультанта 0

1. Если с помощью интранет-сети новые консультанты обучаются быстрее и каждый обученный консультант может начать ежедневно приносить до­ход $1700 при работе над проектами, насколько новая интранет-сеть увеличит доход от клиента, получаемый недавно обученным консультан­том за 2001 и 2002 гг.? Ежегодно ваша фирма нанимает и обучает в сред­нем 40 новых консультантов.

2. Используя только эти показатели, насколько интранет-сеть повысила производительность обработки знаний после ее установки?

3. Какие другие возможности можно добавить к интранет-сети, чтобы еще больше повысить производительность труда консультантов? Как бы вы оценили повышение производительности, достигнутое благодаря этим возможностям?

ние) фирмы. Экспертная система может помочь в принятии решений, задавая уместные вопросы и объясняя причины принятия необходимых мер.

Экспертным системам не хватает широты знаний и понимания фундаменталь­ных принципов человеческой экспертизы. Они весьма узки, поверхностны и хруп-

ки, как правило, выполняют крайне ограниченные задачи, на которые специали­сты могут потратить несколько минут или часов.

Проблемы, которые эксперты-люди не могут решить за короткое время, слож­ны и для экспертной системы. Однако, собирая человеческие экспертные знания в ограниченных областях, экспертные системы могут дать полезные результаты, помогая корпорациям принимать высококачественные решения с помощью мень­шего числа людей.

Как работают экспертные системы?

Человеческие знания следует смоделировать или представить таким образом, что­бы компьютер мог их обработать. Используемая экспертными системами модель человеческих знаний называется базой знаний. Существуют два способа пред­ставить человеческие знания и экспертную оценку: правила и фреймы знаний.

Стандартной конструкцией структурного программирования (гл. 14) явля­ется конструкция IF-THEN с вычисляемым условием. Если условие истинно, предпринимается некоторое действие. Например:

IF INCOME > $45 000 (условие);

THEN PRINT NAME AND ADDRESS (действие).

Из серии таких правил можно составить базу знаний. Каждый читатель, со­здававший компьютерные программы, знает, что фактически все традиционные компьютерные программы содержат оператор IF—THEN. Различие между тради­ционной программой и программой экспертной системы на основе правил состо­ит в количестве и степени вложенности конструкций IF-THEN. Программа ИИ может включать от 200 до 10 тыс. правил, т. е. гораздо больше, чем традиционные программы, которые обычно имеют от 50 до 100 операторов IF-THEN. Кроме того, в программе ИИ правила связаны и вложены в большей степени, чем в тра­диционных программах (рис. 12.9). Следовательно, в экспертной системе на осно­ве правил сложность этих правил весьма значительна.

Можно ли таким образом представить знания, содержащиеся в Британской энциклопедии? Вероятно, нельзя, поскольку база правил была бы слишком боль­шой, при этом не все содержащиеся в энциклопедии знания можно представить в виде правил IF-THEN. Вообще, экспертные системы эффективно используются

Expert system (экспертная система)

Обогащенная знаниями компьютерная программа, которая сохраняет и ис­пользует экспертные знания человека, соответствующие специализирован­ной области.

Knowledge base (база знаний)

Модель человеческих знаний, используемая экспертными системами. ! Rule-based expert system (экспертная система на основе правил)

Программа ИИ, которая имеет большое число связанных и вложенных инст­рукций IF-THEN или правил, составляющих основу знаний в системе. Rule base (база правил) Набор знаний в системе ИИ, представленный в форме правил IF-THEN?

только в тех ситуациях, когда область сильно ограничена (скажем, предоставле­ние кредитов) и включает не более нескольких тысяч правил.

Фреймы знаний можно использовать для представления знаний, организуя информацию в виде порций со взаимосвязанными характеристиками. Взаимосвя­зи основаны на общих характеристиках, а не на иерархии. Этот подход основан на представлении о том, что люди используют фреймы или понятия для быстрого извлечения смысла из восприятия. Например: «Ищите танк и стреляйте, когда его увидите» означает, что люди используют понятие или фрейм о том, что собой пред­ставляет этот танк. Игнорируется все, что не соответствует этому понятию танка. Подобным способом исследователи ИИ могут организовать в виде фреймов об­ширный массив информации. Тогда компьютер получает инструкцию на поиск в базе данных фреймов и перечисление связей с другими фреймами, представля­ющими интерес. Пользователь может следовать по указанным системой путям.

Knowledge frames (фреймы знаний)

Метод организации знаний экспертной системы в виде порций; отношения

основаны на общих характеристиках, определяемых пользователем.

__________м|-.................._а...... _ui...... _t__.........._ti.......... ....._i....._.................. ____________j

Ai shell (оболочка ИИ)

| Среда программирования экспертной системы.

1 Inference engine (логический механизм)

Стратегия, используемая для поиска в базе правил экспертной системы; мо­жет строиться на прямом или обратном логическом выводе.

На рис. 12.10 показаны части базы знаний, организованной на основе фрей­мов. «АВТОМОБИЛЬ» определяется характеристиками или слотами фрейма как транспортное средство с четырьмя колесами, бензиновым или дизельным двигателем и такими действиями, как качение или перемещение. Этот фрейм мо­жет зависеть от почти всех остальных объектов в базе данных, которые также ис­пользуют любую из этих характеристик, например фрейм танка.

Оболочка ИИ — это среда программирования экспертной системы. В первые годы появления экспертных систем программисты использовали такие специали­зированные языки ИИ, как язык обработки списков LISP или Prolog, способные эффективно обработать списки правил. В настоящее время все больше экспертных систем использует оболочки ИИ, являющиеся дружественными средами разработ­ки. Оболочки ИИ могут быстро генерировать экраны пользовательского интерфей­са, формировать базу знаний и управлять стратегиями поиска в базе правил.