Меньков А.В., Острейковский В.А. Теоретические основы автоматизированного управления

Подождите немного. Документ загружается.

570

ронной почты. Однао для большинства онретных слчаев ис-

пользование элетронной почты предпола ает передач сообще-

ний через специальные «почтовые ящии», межд оторыми

размещаются стройства обработи данных. «Почтовый ящи» —

общая область памяти вычислительной сети, предназначенная

для записи информации с помощью одной приладной про рам-

мы с целью ее дальнейше о использования др ими приладны-

ми про раммами, фнционирющими в др их злах сети.

Элетронная почта лобальных сетей передачи сообщений,

де мо т объединяться омпьютеры самых различных онфи -

раций и со вместимостей, обеспечивает:

— работ в онлайновом режиме, о да не требется постоян-

но о пристствия на почтовом зле. Достаточно азать

специальной про рамме-почтови (Mailer) время систем-

ных событий и адреса, де следет забирать почт;

— достп  телеонференциям (Echo Conference);

— достп  файловым телеонференциям (File Conference).

Файловые телеонференции отличаются от обычных тем,

что в ачестве сообщений в них сществет не письма, а файлы.

Например, создается файловая телеонференция, посвященная

эономие, де аждый частни онференции может поместить

свой файл, а др ие частнии этот файл непременно полчат.

Сществют и др ие возможности, предоставляемые членам

сети. Можно, например, послать зааз на посыл или прием

фаса. Составляется обычное элетронное письмо, оформлен-

ное должным образом, и посылается на адрес омпьютерно о

зла, занимающе ося фасимильными операциями. Тест это о

письма в виде фаса бдет доставлен на фасимильный аппарат

адресата.

К преимществам элетронной почты относятся сорость и

надежность достави орреспонденции, относительно низая

стоимость сл , возможность быстро ознаомить с сообщением

широий р пользователей.

Любая система элетронной почты состоит из двх лавных

подсистем :

лиентсо о про раммно о обеспечения, с оторым непос-

редственно взаимодействет пользователь;

серверно о про раммно о обеспечения, оторое правляет

приемом сообщения от пользователя, передачей сообщения в

почтовый ящи адресата и е о хранение в этом ящие до тех пор,

поа пользователь-полчатель е о оттда не достанет.

Серверное про раммное обеспечение при совместимости

протоолов передачи данных может обрабатывать почт, под о-

571

товленню различными лиентсими про раммами. Это про-

раммное обеспечение различается ровнями производительнос-

ти, надежности, стойчивостью  ошибам, возможностями рас-

ширения.

Клиентсое про раммное обеспечение предоставляет пользо-

вателям добные средства для работы с почтой.

Несмотря на их мно ообразие в различных системах элет-

ронной почты все они имеют общие фнции: оповещение о при-

бытии новой почты, чтение входящей почты, создание исходя-

щей почты, адресация сообщений, использование адресной ни и,

содержащей списо абонентов, оторым часто посылают почт,

отправа сообщений, обработа сообщений и их сохранение.

К обработе сообщений относятся таие фнции, а пе-

чать, даление, переадресация письма, сортирова, архивирова-

ние сообщений, хранение связанных сообщений. Особо следет

выделить про раммы , позволяющие работать с папами, созда-

вать свои папи для хранения в них сообщений по различным те-

мам. Это очень добно и помо ает быстрее и эффетивнее обра-

батывать почт.

9.4.8. Технолоия использования эспертных систем

Создание и использование эспертных систем являются од-

ним из онцептальных этапов развития информационных тех-

ноло ий. В основе интеллетально о решения проблем в нео-

торой предметной области лежит принцип воспроизведения зна-

ний опытных специалистов — эспертов.

Исходя из собственно о опыта эсперт анализирет ситацию

и распознает наиболее полезню информацию, оптимизирет

принятие решений, отсеая тпиовые пти.

Эспертная система — это совопность методов с средств

ор анизации, наопления и применения знаний для решения

сложных задач в неоторой предметной области. Эспертная

система дости ает более высоой эффетивности за счет перебо-

ра большо о числа альтернатив при выборе решения, опираясь на

высооачественный опыт рппы специалистов, анализиря

влияние большо о объема новых фаторов, оценивая их при пос-

троении страте ий, добавляя возможности про ноза.

Основой эспертной системы является совопность знаний

(базы знаний), стртрированных в целях формализации про-

цесса принятия решений.

Эспертные системы разрабатываются с расчетом на обче-

ние и способны обосновать ло и выбора решения, т.е. облада-

572

ют свойствами адаптивности и ее ар ментирования. У боль-

шинства эспертных систем имеется механизм объяснения. Этот

механизм использет знания, необходимые для объяснения то о,

аим образом система пришла  данном решению. Очень важ-

ным является определение области применения эспертной сис-

темы, раниц ее использования и действия.

В развитии информационно о обеспечения автоматизиро-

ванных информационных техноло ий правления эономичес-

ой деятельностью наибольший интерес представляют примене-

ния в области иссственно о интеллета. Одной из форм реали-

зации достижений в этой области является создание эспертных

систем — специальных омпьютерных систем, базирющихся на

системном амлировании, обобщении, анализе и оцене

знаний высоовалифицированных специалистов — эспертов.

В эспертной системе использется база знаний, в оторой пред-

ставляются знания о онретной предметной области.

База знаний — это совопность моделей, правил и фаторов

(данных), порождающих анализ и выводы для нахождения реше-

ний сложных задач в неоторой предметной области.

Выделенные и ор анизованные в виде отдельных, целостных

стртр информационно о обеспечения знания о предметной

области становятся явными и отделяются от др их типов зна-

ний, например, общих знаний. Базы знаний позволяют выпол-

нять рассждения не тольо и не стольо на основе формальной

(математичесой) ло ии, но и на основе опыта, фатов, эврис-

ти, т.е. они приближены  человечесой ло ие.

Разработи в области иссственно о интеллета имеют це-

лью использование больших объемов высооачественных спе-

циальных знаний о неоторой зой предметной области для ре-

шения сложных, неординарных задач.

База знаний является основой эспертной системы, она наап-

ливается в процессе ее построения. Знания выражаются в явном

виде, позволяющем сделать явным способ мышления и решения

задач, и ор анизованы та, чтобы просить принятие решений.

База знаний, обсловливающая омпетентность эспертной сис-

темы, воплощает в себе знания специалистов чреждения, отде-

ла, опыт рппы специалистов и представляет собой инститци-

ональные знания (свод валифицированных, обновляющихся

страте ий, методов, решений) (рис. 9.22).

Знания и правила работы рассматриваются в различных ас-

петах:

— лбинные и поверхностные;

— ачественные и оличественные;

573

— приближенные (неопределенные) и точные (определенные);

— онретные и общие;

— описательные и предписывающие.

Содержание базы знаний может быть применено пользователем

для полчения эффетивных правленчесих решений. На рис. 9.23

поазаны стртра базы знаний и ее фнционирование.

Эсперт — это специалист, меющий находить эффетивные

решения в онретной области.

Бло приобретения знаний отражает наопление базы знаний,

этап модифиации знаний и данных. База знаний отражает воз-

можность использования высооачественно о опыта на ровне

мышления валифицированных специалистов, что делает эс-

пертню систем рентабельной в соответствии с нждами бизне-

са и заазчиа.

Высооачественный

опыт

Инститциональные

знания

Возможность

про5нозирования

Обчение

и тренирова

База данных

Пользователь

Бло Бло ло5ичесих

выводов

База знанийЭсперт

Рис. 9.22. Основные свойства базы знаний

объяснений

Бло приобретения

знаний

Рис. 9.23. Технолоия использования базы знаний

572

ют свойствами адаптивности и ее ар ментирования. У боль-

шинства эспертных систем имеется механизм объяснения. Этот

механизм использет знания, необходимые для объяснения то о,

аим образом система пришла  данном решению. Очень важ-

ным является определение области применения эспертной сис-

темы, раниц ее использования и действия.

В развитии информационно о обеспечения автоматизиро-

ванных информационных техноло ий правления эономичес-

ой деятельностью наибольший интерес представляют примене-

ния в области иссственно о интеллета. Одной из форм реали-

зации достижений в этой области является создание эспертных

систем — специальных омпьютерных систем, базирющихся на

системном амлировании, обобщении, анализе и оцене

знаний высоовалифицированных специалистов — эспертов.

В эспертной системе использется база знаний, в оторой пред-

ставляются знания о онретной предметной области.

База знаний — это совопность моделей, правил и фаторов

(данных), порождающих анализ и выводы для нахождения реше-

ний сложных задач в неоторой предметной области.

Выделенные и ор анизованные в виде отдельных, целостных

стртр информационно о обеспечения знания о предметной

области становятся явными и отделяются от др их типов зна-

ний, например, общих знаний. Базы знаний позволяют выпол-

нять рассждения не тольо и не стольо на основе формальной

(математичесой) ло ии, но и на основе опыта, фатов, эврис-

ти, т.е. они приближены  человечесой ло ие.

Разработи в области иссственно о интеллета имеют це-

лью использование больших объемов высооачественных спе-

циальных знаний о неоторой зой предметной области для ре-

шения сложных, неординарных задач.

База знаний является основой эспертной системы, она наап-

ливается в процессе ее построения. Знания выражаются в явном

виде, позволяющем сделать явным способ мышления и решения

задач, и ор анизованы та, чтобы просить принятие решений.

База знаний, обсловливающая омпетентность эспертной сис-

темы, воплощает в себе знания специалистов чреждения, отде-

ла, опыт рппы специалистов и представляет собой инститци-

ональные знания (свод валифицированных, обновляющихся

страте ий, методов, решений) (рис. 9.22).

Знания и правила работы рассматриваются в различных ас-

петах:

— лбинные и поверхностные;

— ачественные и оличественные;

573

— приближенные (неопределенные) и точные (определенные);

— онретные и общие;

— описательные и предписывающие.

Содержание базы знаний может быть применено пользователем

для полчения эффетивных правленчесих решений. На рис. 9.23

поазаны стртра базы знаний и ее фнционирование.

Эсперт — это специалист, меющий находить эффетивные

решения в онретной области.

Бло приобретения знаний отражает наопление базы знаний,

этап модифиации знаний и данных. База знаний отражает воз-

можность использования высооачественно о опыта на ровне

мышления валифицированных специалистов, что делает эс-

пертню систем рентабельной в соответствии с нждами бизне-

са и заазчиа.

Высооачественный

опыт

Инститциональные

знания

Возможность

про5нозирования

Обчение

и тренирова

База данных

Пользователь

Бло Бло ло5ичесих

выводов

База знанийЭсперт

Рис. 9.22. Основные свойства базы знаний

объяснений

Бло приобретения

знаний

Рис. 9.23. Технолоия использования базы знаний

574

Бло лоичесих выводов, осществляя сопоставление правил с

фатами, порождает цепочи выводов. При работе с ненадежны-

ми данными формирется нечетая ло иа, слабые оэффициен-

ты веренности, низая степень меры доверия и т.д.

Бло объяснений отражает в техноло ии использования базы зна-

ний пользователем последовательность ша ов, оторые привели бы

 том или ином вывод с возможностью ответа на вопрос «поче-

м».

К настоящем времени распространение баз знаний в значи-

тельной степени определяется темпами наопления профессио-

нальных знаний.

Та область профессиональной деятельности, оторая поа

поддается формализации, а значит, и автоматизации на базе

ЭВМ, — это небольшая часть наопленных человеом знаний.

В составе наопления знаний о ромный слой составляют ин-

дивидально наапливаемые неотчждаемые знания. Меньший

объем составляют знания, оторые достпны для традиционной

передачи. И, наонец, едва различимые в общем объеме всех ос-

тальных знаний — это формализованные знания.

Стртризация или формализация знаний основана на раз-

личных способах представления знаний. В современных системах

самый поплярный способ использет фаты и правила. Они

обеспечивают естественный способ описания процессов в нео-

торой предметной области.

Правила обеспечивают формальный способ представления

реомендаций, азаний, страте ий. Они подходят в тех слчаях,

о да предметные знания возниают из опытных (эмпиричесих)

ассоциаций, наопленных за оды работы по решению задач в

данной области. Правила чаще все о выражаются в виде тверж-

дений типа «если — то».

Описание предметной области в базе знаний предпола ает

разработ способов представления и ор анизации знаний, ме-

тодов формлирования, переформирования и решения задач.

Понятия (объеты) предметной области представляются с по-

мощью символов. Например, для бановсой системы это мо т

быть: лиент, фондовый инстрмент, операции, задача и т.д.

Межд символьными понятиями определяются отношения,

применяются различные страте ии (ло ичесие или полчен-

ные в резльтате опыта) для маниплирования понятиями.

Представление знаний, их стртризация предпола ает выбор

понятий, сложных неординарных задач. Поэтом и правила в ба-

зе знаний бывают либо сложными, либо множественными и объем-

ными.

575

Эспертные системы а инстрмент в работе пользователей

совершенствют свои возможности решать сложные, неординар-

ные задачи в ходе пратичесой работы.

Эспертные системы создаются для решения разно о рода про-

блем, типы оторых можно с рппировать в ате ории (табл. 7.5).

Таблица 9 .9

Типичные атеории применения эспертных систем

Ниже перечислены неоторые из предметных областей, в о-

торых применяются эспертные системы. Из них особенно поп-

лярна медицина.

Области применения эспертных систем:

Военное дело Метеороло ия

Геоло ия Промышленность

Инженерное дело Сельсое хозяйство

Информатиа Управление процессами

Компьютерные системы Физиа

Космичесая техниа Химия

Математиа Элетрониа

Медицина Юриспрденция

Кате#ория Решаемая проблема

Интерпретация Описание ситации по информации, постпающей от дат-

чиов

Про#ноз Определение вероятных последствий заданных ситаций

Диа#ностиа Выявление причин неправильно#о фнционирования

системы по резльтатам наблюдений

Проетирование Построение онфи#рации объетов при заданных о#рани-

чениях

Планирование Определение последовательности действий

Наблюдение Сравнение резльтатов наблюдений с ожидаемыми резль-

татами

Отлада Составление рецептов исправления неправильно#о фн-

ционирования системы

Ремонт Выполнение последовательности предписанных исправлений

Обчение Диа#ностиа, отлада и исправление поведения обчаемо#о

Управление Управление поведением системы а цело#о

574

Бло лоичесих выводов, осществляя сопоставление правил с

фатами, порождает цепочи выводов. При работе с ненадежны-

ми данными формирется нечетая ло иа, слабые оэффициен-

ты веренности, низая степень меры доверия и т.д.

Бло объяснений отражает в техноло ии использования базы зна-

ний пользователем последовательность ша ов, оторые привели бы

 том или ином вывод с возможностью ответа на вопрос «поче-

м».

К настоящем времени распространение баз знаний в значи-

тельной степени определяется темпами наопления профессио-

нальных знаний.

Та область профессиональной деятельности, оторая поа

поддается формализации, а значит, и автоматизации на базе

ЭВМ, — это небольшая часть наопленных человеом знаний.

В составе наопления знаний о ромный слой составляют ин-

дивидально наапливаемые неотчждаемые знания. Меньший

объем составляют знания, оторые достпны для традиционной

передачи. И, наонец, едва различимые в общем объеме всех ос-

тальных знаний — это формализованные знания.

Стртризация или формализация знаний основана на раз-

личных способах представления знаний. В современных системах

самый поплярный способ использет фаты и правила. Они

обеспечивают естественный способ описания процессов в нео-

торой предметной области.

Правила обеспечивают формальный способ представления

реомендаций, азаний, страте ий. Они подходят в тех слчаях,

о да предметные знания возниают из опытных (эмпиричесих)

ассоциаций, наопленных за оды работы по решению задач в

данной области. Правила чаще все о выражаются в виде тверж-

дений типа «если — то».

Описание предметной области в базе знаний предпола ает

разработ способов представления и ор анизации знаний, ме-

тодов формлирования, переформирования и решения задач.

Понятия (объеты) предметной области представляются с по-

мощью символов. Например, для бановсой системы это мо т

быть: лиент, фондовый инстрмент, операции, задача и т.д.

Межд символьными понятиями определяются отношения,

применяются различные страте ии (ло ичесие или полчен-

ные в резльтате опыта) для маниплирования понятиями.

Представление знаний, их стртризация предпола ает выбор

понятий, сложных неординарных задач. Поэтом и правила в ба-

зе знаний бывают либо сложными, либо множественными и объем-

ными.

575

Эспертные системы а инстрмент в работе пользователей

совершенствют свои возможности решать сложные, неординар-

ные задачи в ходе пратичесой работы.

Эспертные системы создаются для решения разно о рода про-

блем, типы оторых можно с рппировать в ате ории (табл. 7.5).

Таблица 9 .9

Типичные атеории применения эспертных систем

Ниже перечислены неоторые из предметных областей, в о-

торых применяются эспертные системы. Из них особенно поп-

лярна медицина.

Области применения эспертных систем:

Военное дело Метеороло ия

Геоло ия Промышленность

Инженерное дело Сельсое хозяйство

Информатиа Управление процессами

Компьютерные системы Физиа

Космичесая техниа Химия

Математиа Элетрониа

Медицина Юриспрденция

Кате#ория Решаемая проблема

Интерпретация Описание ситации по информации, постпающей от дат-

чиов

Про#ноз Определение вероятных последствий заданных ситаций

Диа#ностиа Выявление причин неправильно#о фнционирования

системы по резльтатам наблюдений

Проетирование Построение онфи#рации объетов при заданных о#рани-

чениях

Планирование Определение последовательности действий

Наблюдение Сравнение резльтатов наблюдений с ожидаемыми резль-

татами

Отлада Составление рецептов исправления неправильно#о фн-

ционирования системы

Ремонт Выполнение последовательности предписанных исправлений

Обчение Диа#ностиа, отлада и исправление поведения обчаемо#о

Управление Управление поведением системы а цело#о

576

Преимщества эспертных систем по сравнению с использо-

ванием опытных специалистов состоит в следющем:

— дости нтая омпетентность не трачивается, может до-

ментироваться, передаваться, воспроизводиться и нара-

щиваться;

— имеют место более стойчивые резльтаты, отстствют

эмоциональные и др ие фаторы человечесой ненадеж-

ности;

— высоая стоимость разработи равновешивается низой

стоимостью эсплатации, возможностью опирования, а

в совопности она дешевле высоовалифицированных

специалистов.

Недостатом эспертных систем, харатерным для их совре-

менно о состояния, является меньшая приспособляемость  об-

чению новым правилам и онцепциям,  творчеств и изобрета-

тельств. Использование эспертных систем позволяет во мно их

слчаях отазаться от высоовалифицированных специалистов,

но предпола ает оставить в системе место эсперт с более низ-

ой валифиацией. Эспертные системы слжат средством для

расширения и силения профессиональных возможностей о-

нечно о пользователя.

Наиболее язвимы эспертные системы в распознавании ра-

ниц своих возможностей, они таже демонстрирют ненадежное

фнционирование вблизи раниц их применения. Дальнейший

про ресс в области иссственно о интеллета со временем пред-

ложит способы выявления раниц своих возможностей. Др им

недостатом эспертных систем являются значительные трдо-

затраты, необходимые для пополнения базы знаний. Полчение

знаний от эспертов и внесение их в баз знаний представляет

собой сложный процесс, сопряженный с значительными затрата-

ми времени и средств. Проетирование эспертных систем таже

имеет определенные трдности и о раничения, оторые влияют

на их разработ.

Эспертная система должна демонстрировать омпетент-

ность, т.е. дости ать в онретной предметной области то о же

ровня, что и специалисты-эсперты. Недостаточно находить хо-

рошие решения, это надо делать быстро. Системы должны иметь

не тольо лбоое, но и достаточно широое понимание пред-

мета. Методы нахождения решений проблем дости аются на ос-

нове рассждений, исходящих из фндаментальных принципов в

слчае неорретных данных или неполных наборов правил. Та-

ие свойства наименее разработаны в омпьютерных эспертных

577

системах, но именно присщи специалистам высоо о профес-

сионально о ровня.

Отличиями эспертных систем от обычных омпьютерных яв-

ляются:

— эспертные системы маниплирют знаниями, то да а

любые др ие системы — данными;

— эспертные системы, а правило, дают эффетивные

оптимальные решения и способны ино да ошибаться, но

в отличие от традиционных омпьютерных систем они

имеют потенциальню способность читься на своих

ошибах.

Развитие онцепции баз знаний связано с исследованиями и

достижениями в области систем иссственно о интеллета. Об-

ласть применения баз знаний и систем на их основе расширяют-

ся. Создается целый спетр баз знаний — от небольших по объ-

ем, для портативных систем, до мощных, предназначенных для

профессионалов, эсплатирющих сложные и доро ие АРМ.

Очень большие базы знаний хранятся в централизованных хра-

нилищах, достп  оторым осществляется через сети пользова-

телями различных систем, ровней, масштабов и т.д. Успехи в

разработе баз знаний сделают их достпными для массово о

пользователя, что бдет способствовать их появлению а ат-

ально о оммерчесо о продта.

Зарбежный опыт поазывает, что эспертные системы раз-

рабатываются в основном в ниверситетах, начно-исследова-

тельсих центрах и оммерчесих ор анизациях, в том числе и

для финансовой индстрии. В сфере финансово о обслжива-

ния эти системы помо ают страховым омпаниям анализиро-

вать и оценивать оммерчесий рис, станавливать размеры

ссд при редитовании ор анизаций, составлять сметы прое-

тов и т.д.

Область применения эспертных систем расширяется. Кроме

охвата различных областей деятельности, одним из наиболее

важных последствий разработи эспертных систем является мо-

дифиация знаний. По мере то о а разработчии бдт строить

большие, сложные базы знаний, появляется рыно знаний, неза-

висимых от омпьютерных систем. Появятся средства обчения

для изчающих определенню приладню область. Коммерчес-

им продтом стант метазнания, т.е. знания об оптимальных

страте иях и процедрах использования предметных знаний. Раз-

витие эспертных систем в интеллетальные состоит в слиянии

онцепций обордования, средств их создания (языов) и самих

576

Преимщества эспертных систем по сравнению с использо-

ванием опытных специалистов состоит в следющем:

— дости нтая омпетентность не трачивается, может до-

ментироваться, передаваться, воспроизводиться и нара-

щиваться;

— имеют место более стойчивые резльтаты, отстствют

эмоциональные и др ие фаторы человечесой ненадеж-

ности;

— высоая стоимость разработи равновешивается низой

стоимостью эсплатации, возможностью опирования, а

в совопности она дешевле высоовалифицированных

специалистов.

Недостатом эспертных систем, харатерным для их совре-

менно о состояния, является меньшая приспособляемость  об-

чению новым правилам и онцепциям,  творчеств и изобрета-

тельств. Использование эспертных систем позволяет во мно их

слчаях отазаться от высоовалифицированных специалистов,

но предпола ает оставить в системе место эсперт с более низ-

ой валифиацией. Эспертные системы слжат средством для

расширения и силения профессиональных возможностей о-

нечно о пользователя.

Наиболее язвимы эспертные системы в распознавании ра-

ниц своих возможностей, они таже демонстрирют ненадежное

фнционирование вблизи раниц их применения. Дальнейший

про ресс в области иссственно о интеллета со временем пред-

ложит способы выявления раниц своих возможностей. Др им

недостатом эспертных систем являются значительные трдо-

затраты, необходимые для пополнения базы знаний. Полчение

знаний от эспертов и внесение их в баз знаний представляет

собой сложный процесс, сопряженный с значительными затрата-

ми времени и средств. Проетирование эспертных систем таже

имеет определенные трдности и о раничения, оторые влияют

на их разработ.

Эспертная система должна демонстрировать омпетент-

ность, т.е. дости ать в онретной предметной области то о же

ровня, что и специалисты-эсперты. Недостаточно находить хо-

рошие решения, это надо делать быстро. Системы должны иметь

не тольо лбоое, но и достаточно широое понимание пред-

мета. Методы нахождения решений проблем дости аются на ос-

нове рассждений, исходящих из фндаментальных принципов в

слчае неорретных данных или неполных наборов правил. Та-

ие свойства наименее разработаны в омпьютерных эспертных

577

системах, но именно присщи специалистам высоо о профес-

сионально о ровня.

Отличиями эспертных систем от обычных омпьютерных яв-

ляются:

— эспертные системы маниплирют знаниями, то да а

любые др ие системы — данными;

— эспертные системы, а правило, дают эффетивные

оптимальные решения и способны ино да ошибаться, но

в отличие от традиционных омпьютерных систем они

имеют потенциальню способность читься на своих

ошибах.

Развитие онцепции баз знаний связано с исследованиями и

достижениями в области систем иссственно о интеллета. Об-

ласть применения баз знаний и систем на их основе расширяют-

ся. Создается целый спетр баз знаний — от небольших по объ-

ем, для портативных систем, до мощных, предназначенных для

профессионалов, эсплатирющих сложные и доро ие АРМ.

Очень большие базы знаний хранятся в централизованных хра-

нилищах, достп  оторым осществляется через сети пользова-

телями различных систем, ровней, масштабов и т.д. Успехи в

разработе баз знаний сделают их достпными для массово о

пользователя, что бдет способствовать их появлению а ат-

ально о оммерчесо о продта.

Зарбежный опыт поазывает, что эспертные системы раз-

рабатываются в основном в ниверситетах, начно-исследова-

тельсих центрах и оммерчесих ор анизациях, в том числе и

для финансовой индстрии. В сфере финансово о обслжива-

ния эти системы помо ают страховым омпаниям анализиро-

вать и оценивать оммерчесий рис, станавливать размеры

ссд при редитовании ор анизаций, составлять сметы прое-

тов и т.д.

Область применения эспертных систем расширяется. Кроме

охвата различных областей деятельности, одним из наиболее

важных последствий разработи эспертных систем является мо-

дифиация знаний. По мере то о а разработчии бдт строить

большие, сложные базы знаний, появляется рыно знаний, неза-

висимых от омпьютерных систем. Появятся средства обчения

для изчающих определенню приладню область. Коммерчес-

им продтом стант метазнания, т.е. знания об оптимальных

страте иях и процедрах использования предметных знаний. Раз-

витие эспертных систем в интеллетальные состоит в слиянии

онцепций обордования, средств их создания (языов) и самих

578

эспертных систем. Объединение интеллетальных систем осо-

бенно эффетивно в сложных инфрастртрах. Интеллеталь-

ные системы же разрабатываются и внедряются за рбежом для

оммерчесо о использования.

Та, например, эспертная система FOLIO (Стенфордсий

ниверситет США) помо ает онсльтантам по инвестициям оп-

ределять цели лиентов и подбирать портфели ценных бма , на-

иболее соответствющие этим целям. Система определяет нжды

лиента в ходе интервью и затем реомендет, в аих пропорци-

ях надо распределить апиталовложения межд разными фондо-

выми инстрментами, чтобы наилчшим образом довлетворить

запросы лиента.

Система различает небольшое число лассов ценных бма

(например, ориентированные на дивиденды аций с невысоим

ровнем риса или ориентированные на дивиденды аций с вы-

соим ровнем риса) и содержит знания о свойствах (например,

одовых процентах на апитал) ценных бма аждо о ласса.

В системе применена основанная на правилах схема представле-

ния знаний с прямой цепочой рассждений для вывода целей и

схема линейно о про раммирования для масимизации соответс-

твия межд целями и предла аемым портфелем. Система доведе-

на до ровня демонстрационно о прототипа.

Иссственная омпетентность эспертных систем не заме-

няет полностью человеа. Эсперт-челове способен реор ани-

зовать информацию и знания и использовать их для синтеза но-

вых знаний. В области творчесой деятельности люди обладают

большими способностями по сравнению с самыми мными сис-

темами. Эсперты справляются с неожиданными поворотами со-

бытий и, использя новые подходы, способны проводить анало-

ии их др их предметных областей. Эсперты адаптирют  изме-

няющимся словиям и приспосабливают свои страте ии  новым

обстоятельствам в более широом диапазоне проблем и задач. Э-

спертные системы менее приспособлены  обчению на ровне

новых онцепций и новых правил. Они оазываются не столь

эффетивны и мало при одны в тех слчаях, о да надо читы-

вать всю сложность реальных задач.

Эсперты мо т непосредственно воспринимать весь омп-

лес входной информации: символьной, визальной, рафичес-

ой, тестовой, звовой, осязательной, обонятельной. У эспер-

тной системы есть тольо символы, с помощью оторых пред-

ставлены базы знаний, воплощающие те или иные онцепции.

Преобразование сенсорной информации в символьню сопро-

вождается потерей части информации.

579

Но лавное, что о ромный объем знаний, оторым обладают

эсперты-специалисты (профессиональные знания и знания о

мире и действющих в нем заонах), не дается поа встроить

в интеллетальню систем, тем более столь специализирован-

ню, аой является любая эспертная система.

9.5. Линвистичесое, оранизационно-методичесое,

эрономичесое и правовое обеспечение

автоматизированноо правления

Линвистичесое обеспечение автоматизированно о правле-

ния влючает языи общения с пользователем, языи запросов,

информационно-поисовые языи, языи-посреднии в сетях.

Языовые средства автоматизированно о правления необходи-

мы для однозначно о смыслово о соответствия действий пользо-

вателя и аппаратной части в виде ПЭВМ. Без них пратичеси

невозможны процесс обчения, ор анизация диало а, обнарже-

ние и исправление ошибо. При этом языовые средства для о-

нечно о пользователя должны быть непроцедрными, т.е. азы-

вать, что необходимо выполнить без подробной детализации, а-

ие действия для это о требются. Посоль пользователям не

нжно знать детали реализации своих информационных потреб-

ностей, то чем выше «интеллетальность» автоматизированно о

правления, тем больше непроцедрных возможностей необхо-

димо предсматривать в языовых средствах.

Одновременно языи в автоматизированном правлении

должны быть пользовательсо-ориентированными, в том числе

профессионально-ориентированными. Использование естест-

венно о языа, несмотря на ажщюся простот и добство, не

приносит ощтимых преимществ из-за необходимости введе-

ния через лавиатр ромоздих инстрций на естественном

язые.

Ка правило, основ языов автоматизированно о правле-

ния должны составлять заранее определяемые термины, а таже

описание способов, с помощью оторых мо т станавливаться

новые термины, заменяться или дополняться сществющие.

Возможности языа во мно ом определяют таже списи правил,

на основе оторых пользователь может строить формальные

онстрции, соответствющие реализации информационной

потребности. Например, в одних автоматизированных системах

данные и онстрции представляются в виде таблиц, в др их —

в виде операторов специально о вида.

578

эспертных систем. Объединение интеллетальных систем осо-

бенно эффетивно в сложных инфрастртрах. Интеллеталь-

ные системы же разрабатываются и внедряются за рбежом для

оммерчесо о использования.

Та, например, эспертная система FOLIO (Стенфордсий

ниверситет США) помо ает онсльтантам по инвестициям оп-

ределять цели лиентов и подбирать портфели ценных бма , на-

иболее соответствющие этим целям. Система определяет нжды

лиента в ходе интервью и затем реомендет, в аих пропорци-

ях надо распределить апиталовложения межд разными фондо-

выми инстрментами, чтобы наилчшим образом довлетворить

запросы лиента.

Система различает небольшое число лассов ценных бма

(например, ориентированные на дивиденды аций с невысоим

ровнем риса или ориентированные на дивиденды аций с вы-

соим ровнем риса) и содержит знания о свойствах (например,

одовых процентах на апитал) ценных бма аждо о ласса.

В системе применена основанная на правилах схема представле-

ния знаний с прямой цепочой рассждений для вывода целей и

схема линейно о про раммирования для масимизации соответс-

твия межд целями и предла аемым портфелем. Система доведе-

на до ровня демонстрационно о прототипа.

Иссственная омпетентность эспертных систем не заме-

няет полностью человеа. Эсперт-челове способен реор ани-

зовать информацию и знания и использовать их для синтеза но-

вых знаний. В области творчесой деятельности люди обладают

большими способностями по сравнению с самыми мными сис-

темами. Эсперты справляются с неожиданными поворотами со-

бытий и, использя новые подходы, способны проводить анало-

ии их др их предметных областей. Эсперты адаптирют  изме-

няющимся словиям и приспосабливают свои страте ии  новым

обстоятельствам в более широом диапазоне проблем и задач. Э-

спертные системы менее приспособлены  обчению на ровне

новых онцепций и новых правил. Они оазываются не столь

эффетивны и мало при одны в тех слчаях, о да надо читы-

вать всю сложность реальных задач.

Эсперты мо т непосредственно воспринимать весь омп-

лес входной информации: символьной, визальной, рафичес-

ой, тестовой, звовой, осязательной, обонятельной. У эспер-

тной системы есть тольо символы, с помощью оторых пред-

ставлены базы знаний, воплощающие те или иные онцепции.

Преобразование сенсорной информации в символьню сопро-

вождается потерей части информации.

579

Но лавное, что о ромный объем знаний, оторым обладают

эсперты-специалисты (профессиональные знания и знания о

мире и действющих в нем заонах), не дается поа встроить

в интеллетальню систем, тем более столь специализирован-

ню, аой является любая эспертная система.

9.5. Линвистичесое, оранизационно-методичесое,

эрономичесое и правовое обеспечение

автоматизированноо правления

Линвистичесое обеспечение автоматизированно о правле-

ния влючает языи общения с пользователем, языи запросов,

информационно-поисовые языи, языи-посреднии в сетях.

Языовые средства автоматизированно о правления необходи-

мы для однозначно о смыслово о соответствия действий пользо-

вателя и аппаратной части в виде ПЭВМ. Без них пратичеси

невозможны процесс обчения, ор анизация диало а, обнарже-

ние и исправление ошибо. При этом языовые средства для о-

нечно о пользователя должны быть непроцедрными, т.е. азы-

вать, что необходимо выполнить без подробной детализации, а-

ие действия для это о требются. Посоль пользователям не

нжно знать детали реализации своих информационных потреб-

ностей, то чем выше «интеллетальность» автоматизированно о

правления, тем больше непроцедрных возможностей необхо-

димо предсматривать в языовых средствах.

Одновременно языи в автоматизированном правлении

должны быть пользовательсо-ориентированными, в том числе

профессионально-ориентированными. Использование естест-

венно о языа, несмотря на ажщюся простот и добство, не

приносит ощтимых преимществ из-за необходимости введе-

ния через лавиатр ромоздих инстрций на естественном

язые.

Ка правило, основ языов автоматизированно о правле-

ния должны составлять заранее определяемые термины, а таже

описание способов, с помощью оторых мо т станавливаться

новые термины, заменяться или дополняться сществющие.

Возможности языа во мно ом определяют таже списи правил,

на основе оторых пользователь может строить формальные

онстрции, соответствющие реализации информационной

потребности. Например, в одних автоматизированных системах

данные и онстрции представляются в виде таблиц, в др их —

в виде операторов специально о вида.

580

Языовые средства автоматизированно о правления можно

разделить по видам диало а. Средства поддержи диало а в о-

нечном счете и определяют те языовые онстрции, знание о-

торых необходимо пользователю. При этом следет заметить, что

в одной и той же автоматизированной системе может быть реа-

лизовано несольо типов диало а:

— диало , иницииремый ЭВМ;

— диало с помощью заполнения шаблонов;

— диало с использованием меню;

— ибридный и др.

9.5.1. Особенности технолоии взаимодействия

пользователя с ЭВМ

Здесь несольо подробнее остановимся на проблеме эффе-

тивно о взаимодействия человеа и ЭВМ, оторая вознила с по-

явлением первых вычислительных машин. На начальном этапе

внедрения ЭВМ непосредственно с ними работали тольо про-

раммисты и операторы, общение же специалистов в правлен-

чесой деятельности происходило опосредованно птем выдачи

про раммистам заданий на разработ про рамм решения задач

и последюще о полчения распечато отовых резльтатов вы-

числения на ЭВМ.

Расширение сфер использования ЭВМ, совершенствование

аппаратных и про раммных средств ЭВМ, а лавное, массовое

появление персональных омпьютеров привело  том, что в про-

цесс непосредственно о взаимодействия с ЭВМ был вовлечен

массовый, или онечный, пользователь. Под онечным пользова-

телем бдем понимать специалистов сферы ор анизационно-тех-

ничесо о правления, в интересах оторых создается система

обработи эономичесой информации на ЭВМ.

С четом принято о определения онечных пользователей

можно разделить на две большие рппы. Представители первой

рппы занимаются прежде все о вводом информации в систем

и решением ре ламентных задач на ЭВМ, т. е. заранее предопре-

деленных и решаемых, а правило, с заданной периодичностью.

Задача пользователей второй рппы — на основании полчаемой

информации отовить и принимать правленчесие решения.

Специфиа работы онечных пользователей, особенно поль-

зователей второй рппы, требет создания для них таих средств

и методов общения с вычислительной системой, бла одаря ото-

рым, не зная архитетры и принципов фнционирования

ЭВМ, не владея профессиональными приемами про раммирова-

581

ния, они мо ли бы довлетворять свои информационные потреб-

ности в ходе взаимодействия с машиной.

Челове и омпьютер в процессе решения различных задач,

связанных с обработой информации, мо т взаимодействовать в

различных режимах.

Различают следющие режимы взаимодействия пользователя с

ЭВМ: паетный и интеративный (запросный, диало овый).

Сами же ЭВМ таже мо т работать в различных режимах: од-

но- и мно опро раммном, разделения времени, реально о време-

ни, телеобработи и т.д. При этом предсматривается цель дов-

летворения потребности пользователей в масимально возмож-

ной автоматизации решения разнообразных задач.

Паетный режим был наиболее распространен в пратие

централизованно о решения эономичесих задач, о да боль-

шой дельный вес занимали задачи отчетности о производствен-

но-хозяйственной деятельности эономичесих объетов разно-

о ровня правления.

Ор анизация вычислительно о процесса при паетном режи-

ме строилась без достпа пользователя  ЭВМ. Е о фнции о -

раничивались под отовой исходных данных по омплес ор а-

низационно взаимосвязанных задач и передачей их в центр об-

работи, де формировался пает, влючающий задание ЭВМ

на обработ про раммы, исходные, нормативно-расценочные

и справочные данные. Пает вводился в ЭВМ и реализовывался

в автоматичесом режиме без частия пользователя и операто-

ра, что позволяло минимизировать время выполнения заданно о

набора задач. При этом работа ЭВМ мо ла проходить в одно-

про раммном или мно опро раммном режиме, что предпочти-

тельнее, та а обеспечивалась параллельная работа основных

стройств машины. В настоящее время паетный режим реализ-

ется применительно  элетронной печати.

Интеративный режим предсматривает непосредственное

взаимодействие пользователя с информационно-вычислитель-

ной системой, может носить харатер запроса (а правило, ре -

ламентированно о) или диало а с ЭВМ.

Запросный режим необходим пользователям для взаимодейс-

твия с системой через значительное число абонентсих терми-

нальных стройств, в том числе даленных на значительное рас-

стояние от центра обработи. Таая необходимость обсловлена

решением оперативных задач справочно-информационно о ха-

ратера, таими являются, например, задачи резервирования би-

летов на транспорте, номеров в остиничных омплесах, выдача

справочных сведений и т. п., ЭВМ в подобных слчаях реализет