Файл: « Разновидности интеллектуальных информационных систем».pdf

Введение

Экономика современности просто немыслима без информации. Очень многие предприятия решают сложные информационные задачи по принятию правильного решения для повышения рентабельности своего производства. В мы наблюдаем огромную конкуренцию. С развитием глобальной экономики, которая ориентируется на биржевые котировки, важно правильно оценить информационные потоки, быстро обработать полученную информацию и принять единственно правильное решение [ 1 стр 25]. Возникли новые проблемы по сбору и хранению больших объемов экономической информации.

История развития информатики — науки , которая занимается проблемами обработки информации, имеет богатую историю. Начало которой положили ученые далекого прошлого. Экономическая информатика также развивалась задолго до эры информатизации и современной компьютеризации. Но именно развитие информатики и появление новых технических средств дало возможность появлению целых систем для управления экономическими процессами. Такие системы называются автоматическими так как позволяют осуществлять процесс обработки информации по определенным алгоритмам.

И в наше информационное время мы можем констатировать тот факт что накоплен богатый опыт разработки и удачного внедрения автоматизированных информационных систем в определенных отраслях экономики. Но развитие экономической информатики не стоит на месте и мы видим как все больше и успешнее применяется опыт интеллектуальных систем. Отличие которых от простых автоматизированных в том что они созданы на использовании не просто массива данных, а ориентированны в основном на знания»[ 5 стр 5].. Зарубежный опыт использования таких систем показал высокую эффективность их и обладает большими перспективами. Это стало возможным после появления новых алгоритмов по обработки нестандартной информации, ведь для принятия решения эксперты пользуются не только легко доступной для обработки компьютером числовой информации, но другими видами. Анализ и прогнозирование — это основа любой экономики.

Доход и рентабельность многих компании в большой степени зависит от точности прогнозов, оптимальностью выбранных стратегий[ 3 стр 64].. Анализом традиционно занимались группы экспертов, а значить существует субъективность в этом процессе. Ошибка анализа чревата неправильному прогнозу и потерей дохода. Содержание групп экспертов также составляет ощутимую долю в расходах любого предприятия. И многие экономисты с надеждой смотрят на развитие интеллектуальных технологий. Надеются что именно они принесут ощутимый эффект.

Только с помощью таких абсолютно естественных и доступных средств общения человека с автоматом, который формально исполняет компьютерную программу, станет возможным уже в ближайшее время создание систем, адекватно моделирующих человеческий интеллект и такие его свойства, как мышление, сознание, интуиция и подсознание…[ 1 стр 125]. Эти системы в информатике получили сегодня название интеллектуальных информационных систем (ИИС).

В информационной экономики уже появились исследования в области интеллектуальных информационных систем. Результаты опубликованные учеными экономистами позволяет считать, что [ 11 стр 28] появилась сравнительно новая устойчивая система знаний и понятий так называемая методология проектирования, которая определяет типовые структуры построения и внедрения, таких систем и их компонентов.

Цель моей курсовой работы - собрать знания о состоянии развития экономических информационных систем; о той новой информационной среде решения управленческих задач, связанной с использованием средств и методов искусственного интеллекта; о тех навыках разработки и принципах использования интеллектуальных информационных систем в различных прикладных областях (основные сферы производственного цикла, финансово-экономические информационные системы).[ 31 стр 78].

Предметом изучения курсовой будет- экономические информационные системы и методы применения таких систем в процессах сбора экономической информации. Одной из разновидностью таких систем являются интеллектуальные информационные системы. В своей работе я хочу разобраться с этим понятием, рассмотреть системы искусственного интеллекта, особое внимание хочу уделить системам искусственного интеллекта — нейронным сетям. Эта тема очень значима для меня тем что я работаю в сфера развития таких систем. Эффективность этих методов и перспективных средств является организация и обработка новых знаний о возможностях и потенциале развивающегося предприятия, знания становятся его интеллектуальным капиталом. [ 3 стр 64]..

В ходе этой работы были поставлены следующие задачи:[1 стр 7].рассмотреть определения и обработать понятия, которые связанны с рассматриваемыми интеллектуальными информационными системами;

составить классификацию интеллектуальных информационных систем;

разобрать этапы разработки и проектирования интеллектуальных информационных систем;

исследовать выявленные понятия системы искусственного интеллекта;

изучить методы прогнозирования на основе информационных систем в финансах и бизнесе;

привести примеры применения информационных систем на практик;

проанализировать достоинств и недостатков информационных систем в зависимости от параметров внедрения. [ 3 стр 8].

Для создания курсовой мною были собраны и проанализированы много источников в сфере экономики и информатики, использовались интернет источники. Все они достаточно цитируемые в среде специалистов по экономики и информатики и это является причиной моего выбора.

1. Интеллектуальные информационные системы

Интеллектуальная информационная система, это система, основанная на знаниях. ИИС это комплекс программных средств для реализации основной задачи: осуществление поддержки деятельности человека, например возможность поиска информации в режиме продвинутого диалога на естественном языке [цит http://ru.wikipedia.org/wiki ].

ИИС и подобные системы объединяют в себе новые возможности СУБД, которые лежат в основе ИС, а так же технологию искусственного интеллекта, благодаря чему организованное хранение в них информации экономического направления может сочетается с обработкой и подготовкой этой информации для использования при принятии экономических решений.[ 8 стр 82].

Первоначально ИИС и подобные ей системы, основанными на знаниях, могли рассматриваться как средство, позволяющее экономистам а не экспертам принимать ответственные решения с таким же качеством, как решения экспертов в конкретной области. Но очень быстро стало ясно, что эта универсальная технология способна действительности к достижению очень большего объема знаний и более быстрого реагирования, чем группа специалистов. Вначале ИИС попробовали использовать в направление инвестиций.

Получение прибыли это видимый и достаточно ощутимый эффект, но не малое значение имеет тот факт ,что результат машинной обработки намного точнее чем большинство результатов принятых человеком. В отличие от принятых обычных аналитических и статистических моделей, эти ИИС могут получить решение которые трудно формализуемых еще слабо структурированные задачи[5 стр 128].

Конечно ИИС могут работать со слабо структурированными данными что подразумевает наличие следующих качеств:

· находить решения задачи, которая описана только в терминах мягких моделей, и зависимости между основными показателями пока являются еще не вполне определенными скорее неизвестными в пределах некоторого класса;

·работоспособность с динамичными неопределенными данными, которые могут меняться в процессе обработки, это позволяет им использовать ИИС в тех условиях, когда многие методы обработки информационных данных будут изменяться по мере поступления новых данных;

· перспективность такой системы и получение знаний из накопленного опыта увеличивает мобильность и гибкость системы, позволяя ей быстро осваивать новые области применения.

Доступность использования информации, которая открыто не хранится, а определяется из имеющихся уже в базе данных, может позволить уменьшить объемы хранимой пользователем информации [ 2 стр 318].

Видимая направленность ИИС для решения слабо структурированных и классифицированных данных, плохо формализуемых для человека задач позволяет расширить область применения таких ИИС. Развитые коммуникативных способностей у ИИС дают возможность менеджеру выдавать задания компьютерной системе и получать обработанные данные от нее на языке, близком к естественному. Система естественно-языкового интерфейса (СЕЯИ) транслирует естественно-языковые структуры на внутри машинный уровень представления знаний[7 стр 26].

Машинная программа интеллектуального интерфейса конечно уже воспринимает многие сообщения пользователя и изменяет их в форму базы знаний т. е. переводит внутреннее машинное представление результата обработки в формат доступный для пользователя с выдачей сообщений на цифровой носитель. Одно и важнейшее требование к организации такого диалога пользователя с ИИС это доступность и естественность, использование понятных профессиональных терминов конкретной области применения[ 15 стр 345]. Сегодня ИИС распространены для экономического анализа деятельности различных типов предприятия, инвестиционного анализа, стратегического планирования, оценки экономических рисков и формирования портфеля ценных бумаг, финансового анализа, маркетинга.

Особенности ИИС отличающие их от обычных ИС состоит в следующем:

· пользовательский интерфейс использует естественный язык с характерными для предметной области понятиями;

· способность подсказывать пользователю, как правильно ввести экономические показатели и как выбрать параметры наиболее подходящие к его задаче или экономической модели;

·визуализация модели экономического объекта в виде правдоподобной базы знаний в сочетании с возможностью эффективной работы с неполной или частичной информацией;

· способность быстрого автоматического обнаружения известных закономерностей бизнеса в накопленных фактах а так же включения их в базу знаний.[ 3 стр 8].

ИИС очень эффективны в области применении к слабо структурированным задачам. Когда в задаче отсутствует строгая формализация, то обычно применяются эвристические процедуры, которые позволяют в большинстве случаев получить решение[ 6 стр 59]. Именно поэтому диапазон применения ИИС широк: от управления непрерывными технологическим процессами в реальном времени до оценки последствий от нарушения условий поставки товаров по импорту.

Как мы теперь понимаем ИИС широко и достаточно часто применяется в экономике, так как экономические процессы содержат в себе анализ большого количества информации. А данные системы позволяют современному человеку индивидуализировать эту информацию и в понятном для него диалоге осуществить ввод ее в систему. Сам анализ осуществляется автоматически, и не требуют от пользователя наличия больших знаний и умений анализировать сложную информацию. Результат от работы таких систем сравним с работой большого коллектива экспертов, что дает большую экономию средств и ресурсов. Несомненно у таких систем мы видим огромный потенциал на будущее.

1.1 Классификация ИИС

Существует много и разных оснований для классификации ИИС:

сами предметные области в экономике и других отраслей,

уровень автономности и самостоятельности от корпоративной ИС или базы данных,

метод и способ быстрого взаимодействия с объектом, адаптивности.[1, стр. 44]

На рисунке 1 для примера приведены ИИС из областей менеджмента, риск-менеджмента и инвестиций. [1, стр. 64]

Рис 1. Классификация интеллектуальных информационных систем

Можно классифицировать по степени интеграции ИИС :

автономные в виде состоятельных и самостоятельных программных , конечно с собственной базой данных;

объединенные с корпоративной общей системой с помощью средств дистанционного общения ODBC или OLE dB;

интегрированные или частично [1, стр. 164]

Так же можно классифицировать по степени оперативности принятия решений:

динамические и статические ИИС. [1, стр. 166]

Но надо понимать что является существенным в ИИС, а это конечно фактор времени. Не может быть всегда и полностью статических систем. Наверное правильней различать ИИС реального времени с собственными сенсорами и эффекторами и советующие-диалоговые, в работу которых вовлечен пользователь.[1, стр. 156]

Интересно классифицировать по адаптивности: