Файл: Интеллектуальные информационные системы и технологии.doc

Понятие «цифровой экономики» было введено Н. Негропонте в 1995 году как метафора новой информационной культуры, органической частью которой стал контент в цифровой форме (музыка, фильмы, игры), что вначале определялось как «компьютирование». Со временем оно в большей степени стало применяться в экономике. К определению термина «цифровая экономика» существуют «классический подход» и «расширенный подход». Классический подход определяет цифровую экономику как экономику, основанную на цифровых технологиях, электронные товары и услуги, телемедицину, дистанционное оборудование и медиаконтент. Расширенный подход определяет цифровую экономику как экономическое производство с использованием цифровых технологий, цепочку товаров и услуг, которые оказываются с использованием цифровых технологий, интернет-вещей, Индустрия 4.0, умная фабрика, сети связи 5-го поколения и инжиниринговые услуги [27].
12.3. Цифровые технологии
Применительно к цифровой экономике цифра понимается как сигнал, передающий число или управляющий импульс, который доходит до каждого экономического агента (поставщика, потребителя, посредника), что создает новые возможности по автоматическому управлению производственными и логистическими процессами в рамках предприятия и экономики страны в целом. Максимальный уровень эффективности достигается в том случае, когда все транзакции проводятся автоматически по всей цепочке (сквозные технологии), без участия человека, и транзакционные издержки снижаются практически до нуля. К сквозным цифровым технологиям относятся:

• 
  большие данные (Big Data);
  
• 
  искусственный интеллект;
  
• 
  системы распределенного реестра (blockchain);
  
• 
  квантовые технологии;
  
• 
  промышленный интернет или интернет вещей (IoT);
  
• 
  компоненты робототехники и сенсорики;
  
• 
  технологии беспроводной связи (внедрение сетей стандарта 5G);
  
• 
  технологии виртуальной и дополненной реальностей.
  

Следующим в иерархии понятийного аппарата цифровой экономики является понятие «цифровая экосистема». Бизнес-эффекты цифровых технологий проявляются через изменения потребительского спроса, конкуренции и цепочек поставок. Более комплексный подход включает в себя редизайн ключевого потребительского предложения путем превращения его в интегрированное решение или платформу. Поэтому в экономическом смысле суть цифровизации состоит в переходе к созданию партнерств с целью построения экосистемы вокруг цифровой платформы. Примерами цифровых экосистем являются платформы таких интернет-гигантов, как «Фейсбук»,Amazon, Alibaba и другие масштабные интернет-системы комплексного взаимодействия потребителей с поставщиками товаров и услуг.

---

Представление о цифровой экосистеме базируется на следующих положениях:

- концепции цифрового двойника, модели некоторого объекта с присущими ему взаимосвязями с внешним миром. В отношении реального производства это создание виртуальных прототипов конкретного физического изделия или процесса с целью сбора и повторного использования цифровой информации;

- автоматическом управлении цепочками взаимодействия как дальнейшего развития клиенто-ориентированного подхода, реализуемого ранее в рамках концепции логистического управленияVMI, суть которой состоит в том, что уровнем запасов того или иного товара на складе розничного продавца управляет его поставщик;

- концепции комплексного управления жизненным циклом продукта, реализуемой с помощью соответствующего инструментария, позволяющего отслеживать каждую партию продукта на всех этапах жизненного цикла. При этом цифровизация предполагает применение датчиков, встраиваемых в оборудование и перманентно определяющих его состояние, то есть речь идет об интернете вещей.

Цифровая трансформация как еще одно ключевое составляющее понятия «цифровая экономика» предполагает изменение бизнес-процессов и институтов управления таким образом, чтобы предприятия могли воспользоваться преимуществами новых технологий. Успешная цифровая трансформация реализуется путем преобразования существующих на предприятии бизнес-процессов в направлении их «бесшовности» и следования принципу концепции интеллектуального управления, за счет чего происходит переход от планирования на основе обработки информации, когда она представляется в виде изображения численного значения, к прямому автоматическому управлению на основе сквозного цифрового сигнала. При этом, если традиционные информационные технологии направлены в большей степени на анализ состояния предприятия и решение отдельных задач, то применения цифровых технологий в большей степени ориентировано на решение задач пользователя, которые в основном носят неформальный характер и направлены на интересы и удобство клиентов. Драйверами роста в цифровой экономике являются данные, знания и люди, обладающие этими знаниями.
12.4. «Индустрия 4.0» и интернет вещей
В 2016 году К. Шваб ввел в массовое употребление термин «Индустрия 4.0», ставший синонимом Четвертой промышленной революции, которая основана на массовом внедрении информационных (цифровых) технологий в промышленность, масштабной автоматизации бизнес-процессов и распространении методов ИИ, интернета вещей (IoT), виртуальной (VR) и дополненной (AR) реальностей.

---

Современному состоянию мировой экономики характерен взрывной характер роста объема информации. Обычное программное обеспечение не способно проанализировать информацию объемом в терабайты и зеттабайты (Big Data). Для их обработки используются методы машинного обучения (см. п.п. 10.2). Кроме того, методы ИИ лежат в основе рекомендательных сервисов онлайн-магазинов, голосовых помощников, фильтрации контента, распознавания речи и лиц людей.

Интернет вещей объединяет устройства в компьютерную сеть и позволяет им собирать, анализировать, обрабатывать и передавать данные другим объектам через специальное программное обеспечение, приложения и технические устройства. IoT-системы работают в режиме реального времени и состоят из сети «умных» устройств и облачной платформы, к которой они подключены с помощью WiFi, Bluetooth или других видов связи. Облачная платформа, как средство работы с различными программами и хранения информации, находящаяся вне конкретного предприятия, предоставляет больше услуг, чем платформа конкретного предприятия, использующего Windows Server.

Сеть вещей, подключенных к интернету и взаимодействующих между собой или с внешней средой, может использоваться в быту - трекеры здоровья, охрана дома, поддержание комфортных условий в жилом помещении, камеры видеонаблюдения, цифровые помощники, страховая телематика (техническое средство с широкими функциональными возможностями, призванное помочь водителю на расстоянии). Сначала устройства собирают данные (медицинские, комфортности, безопасности), затем эти данные отправляются в облако, где программное обеспечение обрабатывает их, оповещая в дальнейшем пользователя или само принимает решение (вызывает врача, звонит в полицию). Одним из преимуществ IoT является автономность и отсутствие человеческого вмешательства в работу системы.

В промышленности интернет вещей позволяет автоматизировать процессы и снижать трудозатраты. Это сокращает объем отходов, улучшает качество предоставляемых услуг, удешевляет процесс производства и логистику. В электроэнергетике на основе IoT улучшается контролируемость подстанций и линий электропередачи за счет дистанционного мониторинга, в транспортной логистике сокращаются затраты на грузоперевозки и минимизируется влияние человеческого фактора. Применение интернета вещей для углубленной аналитики по буровым скважинам помогает нефтегазовой промышленности увеличить объемы добычи на уже отработанных месторождениях. По прогнозам Gartner, к 2021 году к интернету будет подключено 25 млрд технических устройств различного функционального назначения.

---

Основной проблемой, с которой связано бурное развитие IoT, является безопасность. Киберпреступники постоянно пытаются взламывать устройства удаленного наблюдения, погружают вирусы на взломанные устройства, совершают диверсии на производствах, фишинговые атаки, которые представляют собой один из видов интернет мошенничества с использованием социальной инженерии для получения доступа к конфиденциальной информации пользователей.

Заключение
Разработка и развитие ИИС как одного из основных направлений искусственного интеллекта в настоящее время является интенсивно развивающейся областью знаний и прикладных исследований в различных отраслях экономики. Значительные усилия отечественных и зарубежных ученых направлены на решение проблем, связанных с машинным извлечением знаний на основе распознавания смысла текста, разработки гибридных моделей представления знаний (фреймо-продукционных, нейро-логических, нейро-семантических) и соответствующих алгоритмов логического вывода. Постоянно совершенствуются инструментальные средства построения ИИС, в том числе на основе ЕЯ-интерфейсов.

В нашей стране и за рубежом ежегодно проводятся многочисленные научно-технические конференции, выходят периодические издания «Программные продукты и системы», «Интеллектуальные системы и принятие решений» в области искусственного интеллекта, что

подтверждает актуальность данных исследований.
Приложение

Контрольные вопросы по Модулю 1 (для очного обучения)

1. Определить понятие «искусственный интеллект».

2. В каких направлениях осуществляется развитие искусственного интеллекта?

3. Определить этапы трансформации данных при их обработке на компьютере.

4. Определить понятия «проблемная» и «предметная» области.

5. Определить этапы трансформации знаний при их обработке на компьютере.

6. В чем суть прагматического подхода к формированию поля знаний?

7. Чем отличаются глубинные знания от поверхностных?

8. Какой язык представления знаний имеет максимальную точность?

9. Чем определяется семантическая избыточность естественного языка при представлении знаний?

10. Определить экстенсионал и интенсионал задания знаний.

11. Каким образом НЕ-факторы, проявляются в рассуждениях эксперта.

12. Как определяются нечеткие знания?

13. Что определяет функция принадлежности?

14. Определить основные аспекты извлечения поверхностных знаний.

---

15. Определить слои психологических проблем, возникающие при из-влечении поверхностных знаний.

16. Какие коммуникативные методы извлечения поверхностных знаний относятся к пассивным?

17. При наступлении какого условия процедура «мозгового штурма» извлечения поверхностных знаний прерывается и почему?

18. В чем отличие процедуры интервьюирования от анкетирования при извлечении поверхностных знаний?

19. При реализации какого метода извлечения поверхностных знаний критика высказываний экспертов допускается?

20. В чем суть интеллектуального анализа данных?

21. Определить основные этапы ИАД при извлечении знаний.

22. Определить основные задачи ИАД.

24. В чем суть метафорического метода извлечения глубинных знаний?

25. Каким образом происходит построение репертуарной решетки и почему она не всегда является матрицей в строгом смысле?

26. Для представления каких знаний используются модульные модели, а для каких сетевые?

27. Определить понятия антецедента и консеквента продукционного правила.

28. В чем суть индуктивного логического вывода?

29. В чем суть дедуктивного логического вывода?

30. Какой метод логического вывода используется в интеллектуальных системах с неполными знаниями?

31. При каком условии формируется конфликтное множество и как происходит его разрешение?

32. С помощью какого системного слота фреймы связываются в сеть?

33. С какой целью используются указатели наследования слотов?

34. Определить основные типы фреймов.

35. Определить способы получения слотом значений во фрейме-экземпляре.

36. Определить разновидности процедуры «демон».

37. Каким образом во фреймовых моделях реализуется механизм логического вывода?

38. Определить структуру семантической сети.

39. Какие существуют типы семантических отношений?

40. В чем отличие однородных семантических сетей от неоднородных?

41. Существуют ли ограничения на число вершин в бинарных n-арных семантических сетях?

42. Каким образом в семантической сети реализуется механизм логического вывода?

43. Для решения каких задач, в основном, используется представление знаний в виде семантической сети?

44. Определить простое высказывание и предикат первого порядка.

45. В чем отличие n-арного предиката от предиката порядка n?

46. Определить роль кванторов существования и общности в формально-логической модели представления знаний.

47. Определить понятия «терм» и «атом» в формально-логической модели.

---