Особенности выбора и внедрения информационных систем на предприятии.

ИС, как программный продукт может приобретаться на предприятии 3 путями:

1. Приобретение готовой системы;

2. Доработка (существенная) и конфигурирование готовой системы;

3. Создание системы либо сторонними фирмами под заказ, либо создание этого продукта собственными силами.

Первый вариант подходит для предприятий с типовой для данной сферы производства или обслуживания организационной структурой, типовой организацией бизнес-процессов.

Второй вариант целесообразно использовать, если предприятие в чем-то является нетиповым или относится к сфере деятельности, для которой нет полностью готовых типовых систем.

Третий вариант целесообразно использовать, если предприятие во многом является уникальным, если готовые системы для его сферы либо отсутствуют, либо недоступны.

Самостоятельная разработка может быть целесообразна при наличии специалистов и при существенном снижении издержек по сравнению с приобретением системы.

Системы искусственного интеллекта и их применение в сфере экономики.

Определения и основные понятия, связанные с искусственным интеллектом.

Искусственный интеллект (Artificial Intelligence, AI, ИИ) – впервые употребили в 1956 г. на небольшом семинаре в Дортмундском университете.

Intelligence – способность мыслить разумно.

1920г. К. Чапек – чешский драматург, который написал произведение «R.U.R.». В этом произведении описал завод, который занимался производством человекоподобных машин (роботов), но напоминавших по виду андроидов.

Робототехника, как раздел технологии или инженерного дела, связанного с производством человекоподобных машин.

Искусственный интеллект – то, что еще не создано (бесспорное определение).

Искусственный интеллект – алгоритм создания алгоритмов.

«Тест Тьюринга» или «Критерий Тьюринга» 1950 г. – английский математик Алан Тьюринг опубликовал статью «Вычислительные машины и разум». В этой статье предложил способ определения наличия искусственного разума у техники.

Критерий Тьюринга – если при общении с искусственной системой в диалоговом режиме по достаточно широкому кругу вопросов человек не в состоянии понять, кем является его собеседник (машиной или другим человеком) – это означает, что система является искусственным интеллектом.

Дж. Сёрль еще в начале 80-х гг. предложил в одной из своих работ тест, опровергающий «Тест Тьюринга», который условно называется «Тест с китайской комнатой».

Суть эксперимента: выберем предмет, который для человека, который участвует в эксперименте абсолютно не известен. Например, китайский язык. Человека садят в комнату и заставят переводить с китайского, но у него есть руководство (супер-словарь и т.д.) на том языке который он знает, например английский. Эта книга о том, как составлять иероглифы. Человеку передают записки с вопросами из вне, вопросы любые. Моя задача карточками с китайскими иероглифами составить осмысленный ответ на вопрос. Создастся впечатление, что человек, находящийся в комнате – владеет языком на достаточно высоком уровне, но на самом деле это механическая операция с символами.

Искусственный интеллект (расширенное определение) – информационная система (машина, программа), способная моделировать или воспроизводить по внешним признакам интеллектуальную деятельность человека при решении сложных слабо формализованных задач.

В настоящее время существуют 2 понятия:

-Сильный интеллект. Таковым можно считать, в полном смысле соответствующий разуму человека, или превосходящий ее.

-Слабый интеллект. Таковым является система или программа, способные решать отдельные задачи интеллектуального типа. Его подобие интеллекту человека необязательно.

С самого начала (с 50-х гг.) ведутся исследования в области создания восходящего и нисходящего искусственного интеллекта.

Попытки создать нисходящий искусственный интеллект исходят из предположения, что возможно создать систему, наделенную высокоразвитым интеллектом «с самого начала». Система с момента ее «включения» способна решать задачи, используя высшие проявления интеллекта, такие как, логические рассуждения, абстрактное мышление и т.д.

Восходящий подход происходит из мнения, что полноценный искусственный интеллект формируется только в процессе решения практических задач, сначала возможно очень простых, в процессе обучения и самообучения, адаптации к окружающей среде, в процессе эволюции.

Типичные задачи, которые относятся к сфере искусственного интеллекта – классические задачи.

Задачи искусственного интеллекта:

1. Распознавания и синтеза образа произвольной природы;

2. Распознавание и синтез речи;

3. Распознавание и синтез осмысленных текстов;

4. Перевод с одного естественного языка на другой (особенно художественный перевод);

5. Управление особо сложными техническими системами, особенно в автономном режиме;

6. Принятие решений в условиях неопределенности;

7. Создание принципиально новых объектов и систем;

8. Доказательство математических теорем и символьная математика;

9. Игра в интеллектуальные игры.

Общие черты задач сферы искусственного интеллекта:

1. Алгоритм решения или неизвестен, или слишком сложен и практически трудно выполним, или существует множество вариантов алгоритма.

2. Исходные данные необходимые для решения частично или преимущественно в нечисловой форме.

3. Решение подобных задач в значительной мере требует не вычислений, а логических операций.

4. подобные задачи с трудом поддаются формализации и многие из них не могут быть поставлены в терминах целевых функций.

5. Исходные данные в подобных задачах отличаются большей или меньшей неопределенностью.

6. Решение многих задач указанных типов часто опирается на такие малодоступные для компьютеров понятия, как здравый смысл, интуиция, практический опыт и т.п.

7. Многие из перечисленных задач должны решаться при наличии жестких лимитов времени, энергетических затрат, финансовых и материальных затрат и т.д.

Исследование в области искусственного интеллекта используют достижения, результаты таких дисциплин как: математика, кибернетика и теория информации, информатика и компьютерные науки в широком смысле, физика, лингвистика, инженерия знаний, молекулярная биология, биохимия и генетика, нейрофизиология и нейроанатомия.

Основными современными направлениями развития интеллектуальных систем и технологий являются, например, следующие:

1. Экспертные системы (ЭС);

2. Искусственные нейронные сети (ИНС) и нейрокомпьютеры;

3. Нечеткая логика, нечеткие управляющие системы, нечеткие вычисления;

4. Генетические алгоритмы, эволюционные стратегии, эволюционное программирование;

Независимо от типа интеллектуальных систем можно выделить ряд признаков, типичных для них:

1. Способность решать сложные слабоформализованные задачи;

2. Способность к обучению и самообучению;

3. Высокоразвитые коммуникативные способности;

4. Высокая адаптивность, приспособляемость.

Все эти признаки в комплексе у искусственных систем в настоящее время встречаются редко, чаще всего интеллектуальные системы обладают некоторыми из этих признаков.

Первому признаку соответствуют экспертные системы. Второму признаку соответствуют искусственные нейронные сети. Третьему – систему с естественным языковым интерфейсом, интеллектуализированные поисковые системы и базы данных, системы когнитивной графики. Четвертому – динамические экспертные системы, интеллектуализированные Case-средства.