Введение. Прогресс в различных отраслях социальной деятельности и особенно в сфере экономики немыслим без применения современных информационных технологий

Прогресс в различных отраслях социальной деятельности и особенно в сфере экономики немыслим без применения современных информационных технологий. Информационные системы (ИС) в экономике сегодня обеспечивают эффективную обработку больших массивов данных на предприятиях и информационную поддержку принятия решений менеджерами. Глобализация финансовых рынков, развитие средств электронной коммерции и формирование в Интернете доступных для анализа баз данных финансово-экономической информации, снижение стоимости программной реализации ИС создают предпосылки для дальнейшего расширения их использования в экономике.

Интеллектуальные информационные системы (ИИС) – естественный результат развития традционных ИС. Современные ИИС экономического назначения способны диагностировать состояние предприятия, оказывать помощь в антикризисном управлении, обеспечивать выбор оптимальных решений по стратегии развития предприятия и его инвестиционной деятельности. Благодаря развитию средств естественно-языкового интерфейса создается возможность непосредственного использования ИИС бизнес-пользователями, не владеющими языками программирования.

Работы в области искусственного интеллекта довольно долго воспринимались многими как увлечение интеллектуалов. Создание первых экспертных систем (MYCIN, DENDRAL, PROSPECTOR) и их успешное применение в области медицины, химии, геологии решительно изменили отношение к исследованиям по искусственному интеллекту. В экономике этиуспехи стимулировали применение технологий и методов искусственного интеллекта для решения самых разных задач: анализа экономической деятельности предприятий, выбора эффективных стратегий и оптимальных вариантов инвестиционных проектов в условиях неопределенности и при наличии слабоформализуемых факторов.

Первые экспертные системы не были связаны с корпоративными информационными системами и строились как самостоятельные программы, имели собственную организацию хранения данных и знаний. Поэтому их применение для решения реальных проблем не оправдало первоначальных ожиданий. Значительный эффект от применения технологии искусственного интеллекта был получен в результате разработки и применения интеллектуальных информационных систем, созданных путем синтеза возможностей экспертных и информационных систем. Внедрение интегрированных информационных систем потребовало не только значительно бόльших объемов информации, но и значительно более сложных вычислений, учета слабоформализуемых факторов, высокого уровня интерфейса. Эти вопросы были решены в системах поддержки принятия решений (DSS – Decision Support Systems). ­­

Системы типа DSS отличаются более высоким уровнем «интеллекта» в сравнении с обычными интегрированными системами управления производством. Так, в DSS производится заблаговременное вычисление агрегированных данных, используется особая организация хранения данных (хранилища и витрины данных), обеспечивающая возможность многоаспектного поиска с изменяемой глубиной агрегирования данных. Эта технология получила название оперативной аналитической обработки данных (OLAP – Online Analytical Processing). Технические решения, необходимые для создания полномасштабных интеллектуальных информационных систем (средства ведения баз знаний на основе объектно-ориентированных баз данных, автоматизации формирования баз знаний c использованием методов интеллектуального анализа данных, полнотекстовые системы поиска и семантические анализаторы естественного языка для естественно-языкового интерфейса) стали уже производиться как серийно выпускаемые программные изделия.

В учебном пособии отражены основные подходы, принципы и проблемы, касающиеся концептуальных, теоретических и прикладных аспектов построения и применения ИИС.

Первый раздел пособия посвящен истории исследований по искусственному интеллекту (ИИ), эволюции ИС, воссоединению этих направлений в рамках ИИС и принципам классификации таких систем.

Во втором разделе пособия обсуждаются наиболее распространенные формы и модели представления знаний (логические модели, семантические сети, сети фреймов).

В третьем разделе изложены основные подходы к решению проблемы представления и обработки знаний для удовлетворения пользовательских запросов в условиях, когда знания о проблемной области неопределенны, неполны, неточны, случайны.

В четвертом разделе рассматриваются методы использования знаний для удовлетворения пользовательских запросов в информации и в решении тех или иных задач, касающихся проблемной области (ПО).

В пятом разделе освещаются проверенные практикой способы приобретения новых знаний интеллектуальными информационными системами, что бывает необходимо не только при создании таких систем, но и в процессе их эксплуатации.

В шестом разделе излагаются принципы построения и функционирования нейронных сетей как разновидности систем, способных приобретать и модифицировать свои знания путем обучения.

В седьмом разделе обсуждаются основные концептуальные и теоретические вопросы, связанные с построением мультиагентных систем как формы реализации идеи распределенного решения возникающих в проблемной области задач кооперативами агентов, обладающих в некоторой степени интеллектом и самостоятельностью, что в условиях стремительного развития сетевых информационных технологий становится всё более актуальным.

1. Становление и классификация ИИС [13, 15, 17]