Education de l'Agence fédérale

État pédagogique de l'enseignement supérieur d'une formation professionnelle supérieure

Cam de l'état du nord-ouest

université technique

Institut de gestion de la production et

programmes innovants

Département d'économie entreprise et gestion

Examen sur la discipline

« Informatique en économie. "

Sujet: 1. "Les principales activités des activités économiques,

dans lequel les technologies de l'information sont appliquées. "

2. "Signifie pour la mise en œuvre des technologies de l'information."

3. "Caractéristiques de la technologie mobile entrepreneuriat. "

4. “Le rôle et le lieu d'informations automatisées

systèmes de l'économie. Modèle d'information de l'entreprise. "

Étudiant perché: Shestakova Maria Dmitrievna

Spécialité: 80502.65

CIFR: 578030493.

Conférencier: Babkin

Saint-Pétersbourg

Plan de travail.

Sujet 1.

″ Les principales activités des technologies de l'information sont utilisées. "

introduction

Le concept de base est une entreprise électronique.

Composants:

- la technologie de commerce électronique;

- technologie des enchères électroniques;

- banques électroniques;

- Téléphonie IP;

- Téléphonie Internet;

- technologies de pointeur électronique;

- NIR électronique et OCC;

- franchise électronique;

− e-mail;

- marketing électronique;

- gestion électronique des ressources opérationnelles (ORM);

- gestion électronique de l'offre;

- Services de courtage électroniques.

Conclusion.

Sujet 2.

″ Moyens de mise en œuvre de la technologie de l'information. "

- méthodique.

- information.

- algorithmique.

- Technique.

- Logiciel.

Sujet 3.

″ Caractéristiques technologie mobile entrepreneuriat. "

Commerce ambulant:

- commerce technologique des biens et des services mobiles;

- Technologie commerciale contenu mobile;

- provision des services supplémentaires Opérateurs mobiles.

Sujet 4.

″ Le rôle et le lieu de automatisation systèmes d'information en économie. Modèle d'information de l'entreprise. "

I. Systèmes d'information automatisés.

Classification:

· Par la nature de l'information;

· Sur le champ d'application.

Sujet 1.

Les principales activités des technologies de l'information sont utilisées.

introduction

Aspects économiques de l'impact technologies de l'information Sur le champ d'échange et de consommation sont très ambigus.

Apparence nouvelle technologie de l'information - Un coup d'État qui secoue les fondements de l'économie traditionnelle elle-même. Transition vers l'Internet - Ce sont de nouvelles opportunités pour atteindre des bénéfices en augmentant la commercialisation existante. l'Internet - les principales informations des fabricants et des consommateurs.

Informatique En général, il est possible de caractériser en tant que procédé composé de règles clairement réglementées pour effectuer des opérations, des actions d'étapes de divers degrés de difficulté au-dessus des données stockées dans des ordinateurs. L'objectif principal informations la technologie - À la suite d'actions de recyclage des données primaires ciblées, obtenez les informations dont vous avez besoin. L'environnement principal pour technologies de l'information sont systèmes d'information.

Conformément à la définition de l'UNESCO, informations la technologie Une combinaison de disciplines interdépendantes, scientifiques, technologiques et techniques, qui étudient les méthodes d'organisation efficace des personnes employées par la transformation et la conservation des informations, ainsi que des techniques de calcul et des méthodes d'organisation et d'interaction avec des personnes et des équipements de production.

Selon les tâches d'application spécifiques que vous souhaitez résoudre, diverses méthodes de traitement de données et divers moyens techniques peuvent être appliqués.

Informatique dans l'économie est un moyen virtuel Économie.

Économie virtuelle - Ceci est un moyen, un espace économique spécial dans lequel une entreprise électronique est réalisée, c'est-à-dire une économie basée sur l'utilisation de capacités interactives. L'espace considéré est inhérent à des caractéristiques spécifiques qui distinguent l'économie virtuelle de l'économie habituelle, non partielle et hors ligne.

Économie virtuelle souvent appeler nouvelle économie Souligner sa différence de la vieille économie traditionnelle.

Considérez plus en détail les caractéristiques. nouvelle économie.

La base de l'activité économique est l'affaire. DANS virtuel Économie Il y a un concept e-business .

Affaires électroniques - Il s'agit des activités de la société visant à tirer profit, qui repose sur les technologies numériques et les avantages qu'ils fournissent.

Fig. 1. Le champ d'application de l'e-business.

Concept "Affaires électroniques" Comprend de nombreux concepts technologiques d'information différents:

▪ Technologies de commerce électronique;

▪ Technologies d'enchères électroniques;

▪ les banques électroniques;

▪ Téléphonie IP;

▪ Téléphonie Internet;

▪ Technologies de pointeur électronique;

▪ NIR électronique et occ.

▪ franchisage électronique;

▪ email;

▪ Marketing électronique;

▪ gestion des ressources opérationnelles électroniques (ORM);

▪ gestion électronique de l'offre;

▪ services de courtage électroniques;

▪ Technologies de l'information datant.

Considérez plus en détail ces concepts.

Technologie de commerce électronique.

Commerce électronique (commerce électronique) – C'est l'un des moyens de mettre en œuvre. e-business . Envisager les problèmes électronique commerce Vous devez faire attention à la double interprétation du terme lui-même. Parfois parler de commerce électronique , Je veux dire exclusivement des activités commerciales des fournisseurs services Internet (IPS - Internet Les fournisseurs de services.) Mais beaucoup plus souvent commerce électronique Donnez une interprétation plus large en tant que jeu de toutes les manières possibles d'utiliser le réseau à des fins commerciales. Fournisseur services Internet - Ceci est une entreprise commerciale qui donne accès à l'Internet Soutenir une certaine rémunération et fournit des services connexes à la demande des clients.

Terme "commerce électronique" Combine de nombreuses technologies différentes en soi:

▫ EDI (Protocole d'échange de données électronique);

▫ email;

▫ Internet;

Intranet (échange d'informations au sein de la société);

▫ Extranet (échange d'informations avec le monde extérieur).

Les plus développés informatique qui peut être basé commerce électronique , Considérer protocole minute l'échange de données – EDI (échange de données électroniques) - Il s'agit de la méthode de codage des transactions consécutives et de les traiter en mode en ligne.

Tout commerce, y compris commerce électronique dans L'Internet, divisé en deux grandes catégories:

1. business-to-consommateur - B2C - " entreprise - consommateur ″;

2. business-to-business - B2B - " entreprise - entreprise ″.

Modèle de base B2C Trading - Ce sont de la vente au détail Magasins en ligne. Système mondial B2c. C'est une structure développée pour la satisfaction de la demande des consommateurs. Au cours des dernières années électronique commerce Taper B2c. entré B. nouvelle étape de son développement. Il y a une fusion de petites entreprises dupliquant l'autre le long de la gamme de produits offerts ou leur absorption de grands concurrents.

Marché B2b. Il a été créé spécifiquement pour les organisations afin de soutenir l'interaction entre entreprises et leurs fournisseurs, fabricants et distributeurs. Ce marché ouvre beaucoup plus d'opportunités que le secteur. B2C Trading.

En ce qui concerne l'utilisation commerciale des opportunités Réseau Internet Diverses entités économiques dans la structure électronique commerce En règle générale, plusieurs liens sont distingués:

▫ effectuer des opérations d'achat et de vente via des canaux réseau;

▫ Services après-vente aux clients;

▫ Construire des relations clients.

Les opérations d'achat et de vente sont l'essence électronique commerce .

Publicité B. l'Internet Il est d'une grande importance et la publicité de réseau diffère de ses espèces traditionnelles. Ceci est surtout la publicité des bannières et la mise en place d'informations publicitaires sur les serveurs les plus fréquemment visités. Pour mesurer l'efficacité de la publicité sur le réseau, vous pouvez utiliser la méthode de comptage du nombre de visites et suivies des ordres des produits.

L'informatisation de la société mène à l'internationalisation de la production. La balance commerciale étrangère des connaissances professionnelles pertinentes sert d'indicateur des reliques techniques de l'État, c'est avec ceci que le concept de technologie de l'information est connecté. Il est mis en œuvre via le marché des licences de produits de production, divers savoir-faire, ainsi que des consultations sur l'utilisation de produits de haute technologie.

Grâce à l'évolution du marché mondial, un avantage d'un pays qui est engagé dans la vente de produits de haute technologie, y compris des connaissances professionnelles modernes et des dernières technologies, apparaît. Un produit invisible passe activement sous forme de connaissances, de culture, de stéréotypes de comportement sont activement imposés. C'était la raison de société de l'information L'information, la créativité et la connaissance agissent comme une ressource stratégique. Et comme les talents ne sont pas créés, le besoin se pose dans la formation de la culture, c'est-à-dire les conditions dans lesquelles les talents peuvent développer et prospérer. Il y a une influence énorme de la technologie informatique, exprimée en formation distante, jeux d'ordinateur, films, etc.

Technologies de l'information dans l'économie et leur mise en œuvre

L'objectif du système d'information est de stocker, de rechercher et d'émettre des données sur les demandes des utilisateurs. L'essence du système d'information économique est de traiter les informations pertinentes. Les statistiques, la comptabilité, l'assurance, le crédit et la finance financières, ainsi que d'autres types d'activités commerciales sont servies ici. À utiliser sur le lieu de travail, il est nécessaire de la concevoir à l'aide de technologies de l'information. Il est important de noter que plus tôt le processus de conception du système a été séparé des informations de traitement du sujet. Pour le moment, il existe également de manière indépendante, nécessitant les qualifications les plus strictes des designers. Pour le moment, il existe des technologies de l'information dans l'économie non seulement disponibles pour tout utilisateur, mais vous permettent également de combiner le processus de conception des composants individuels du traitement du système. Il peut s'agir d'un bureau de messagerie, d'un courrier électronique, de processeurs de tabular et de texte, etc. La tendance à la création accessible aux utilisateurs des technologies de l'information se poursuit.

Il s'avère que le lieu de travail utilise à la fois des technologies de l'information dans l'économie, conçues par des concepteurs et des technologies de l'information permettant d'automatiser les opérations sur leur lieu de travail.

Ces caractéristiques de la transition vers l'informatisation de la société peuvent être distinguées: la réorientation de l'économie en direction de l'opération est de reproduire les connaissances professionnelles, de la participation au processus de formalisation de la connaissance des professionnels, ainsi que de l'accélération de la production de connaissances. -Le cycle de reconnaissance.

Les technologies de l'information dans l'économie impliquent l'utilisation de la communication téléphonique, de la télévision par câble, de l'équipement multiplié, des ordinateurs, de l'édition des programmes de formation, etc. Grâce au développement des relations de marché, de nouveaux types apparaissent concernant la création d'entreprises qui sont engagées dans le domaine des entreprises de l'information, le développement des technologies de l'information, la distribution de composants de systèmes automatisés.

En raison de cela, il est possible non seulement de distribuer et d'utiliser efficacement les technologies de l'information, mais également de les créer dans une énorme colline. Et il est important de comprendre que l'information économique est une composante importante de l'ensemble du processus.

Etat fédéral Institution budgétaire de l'éducation de l'éducation professionnelle supérieure

"Université financière

Sous le gouvernement de la Fédération de Russie "

(Université financière)

Département "Microéconomie"

Travail de cours

"Nouvelles technologies et leur rôle dans l'économie moderne"

Effectué:

groupe d'étudiants U1-2

Bakhshiyan pk

Conseiller scientifique:

d.e., professeur

Nikolaeva I.P.

Moscou 2013

introduction

1. Le lieu et le rôle des nouvelles technologies dans l'économie moderne

1.1 Nouvelles technologies dans les systèmes économiques modernes

1.2 périodisation du développement technologique

2. Nouvelles technologies telles que le progrès industriel du moteur

2.2 Troisième révolution industrielle

2.3 Entreprises innovantes du futur

3. Développement de nouvelles technologies dans Fédération Russe

3.1 Problèmes de développement de nouvelles technologies en Russie

Conclusion

Bibliographie

Applications

introduction

L'histoire du développement humain est l'histoire de l'élaboration et de l'amélioration des technologies et des instruments de travail utilisés par la personne. Il y a plusieurs milliers d'années, une personne a commencé avec un bâton ordinaire et a atteint aujourd'hui les hauteur incroyables du développement technique et technologique. Avec des systèmes économiques et des enjeux ont été continuellement améliorés par une personne tout au long de la période de leur existence. Cependant, dans les millénaires précédents, ce processus n'a pas porté un tel caractère "explosif". La transition d'une structure technique et économique à une autre pourrait être étirée pendant un siècle voire au millénaire, mais le XX et XXIe siècle nous ont montré la vitesse de changement et l'amélioration des technologies utilisées par l'homme et moyens techniques. Un tel succès de l'innovation et de leur influence sur toutes les sphères de la vie publique ne pouvaient pas aider, mais causer des intérêts entre les économistes. La science économique du début du XXe siècle a commencé à étudier les processus de développement innovant en tant que tel et étudier leurs principales caractéristiques et modèles. De nombreux économistes bien connus, tels que J. Schupeter, J. Hicks, R. Solowa, ont obtenu un succès important. Cependant, le monde change rapidement et, exclusivement, l'intérêt scientifique sur le développement technologique au début du 20ème siècle a été remplacé par intérêt de l'État et, surtout, des entrepreneurs. Cela s'est produit en raison de la prise de conscience que les technologies innovantes et leur mise en œuvre sont devenues presque la seule chose à réussir à une activité économique réussie dans le contexte de l'économie moderne ou, comme il était coutumier d'être appelé, une "nouvelle économie".

Du point de vue de la microéconomie, les nouvelles technologies sont un outil avec lequel des entreprises conservent leurs positions concurrentielles sur le marché en raison de l'épargne des coûts et de la différenciation de leurs produits. Le développement et la mise en œuvre de technologies et de technologies innovantes sont en fait la seule façon efficace Tenir ou capturer des postes de marché.

Ce travail est consacré à l'analyse du rôle des nouvelles technologies dans l'économie moderne et de leur influence.

1. Le lieu et le rôle des nouvelles technologies dans l'économie moderne

1 nouvelles technologies dans les systèmes économiques modernes

La force motrice du développement socio-économique a toujours été un progrès scientifique et technologique, objectif de base Qui est de rechercher de nouveaux moyens de satisfaire le public avec les coûts les plus bas des coûts et des ressources tout en maintenant des écosystèmes. Pour que la croissance économique se produise sur la base d'avancées techniques ou technologiques, il est nécessaire de disposer de la structure d'un certain niveau de complexité, qui est due au nombre de technologies reproductibles, de leur potentiel énergétique, des facteurs de scientifique et technologique progrès, les propriétés du noyau auto-imprimé, stimulant les relations avec les secteurs économiques, le développement de l'économie.

Sous la technique, il est compris comme l'utilisation de divers modèles physiques, chimiques, biologiques, ainsi que sociaux dans tous les dispositifs, dispositif, dispositif, pour obtenir ou déployer un certain processus, dans lequel il y a un besoin (besoin) ou de Créez des produits, des technologies, des services possédant une utilité suffisante pour les humains.

Les systèmes techniques sont constitués d'objets de technologie et de technologies contrôlés et gérés par une personne. Toutes les sphères de la vie publique peuvent être présentées comme une interaction des systèmes économiques complexes. Depuis les objets de technologie, les systèmes techniques sont créés par une personne, l'objectif principal est d'obtenir des résultats autant utiles que possible. coût minimal.

Le développement de la technologie dans notre journée est impossible sans l'interaction des ressources concentrées, notamment des incitations intellectuelles et économiques qui rendent des activités ingénielles, scientifiques et techniques. La création d'incitations économiques est la tâche de la planification et de la conception institutionnelles.

En outre, lors de l'étude de nouvelles technologies, il est nécessaire de prendre en compte un tel paramètre de systèmes techniques innovants (et non seulement) en tant que fabricabilité. Sous la technologie du système, une combinaison des propriétés des éléments de ce système, qui déterminent sa capacité à exercer les coûts optimaux de production, d'exploitation et de réparation avec les paramètres nécessaires de qualité, de volumes de production, de consommation et de conditions de développement. La fabrication du système technique a un côté quantitatif et de haute qualité du changement. L'indicateur technologique du système économique est les caractéristiques quantitatives du fonctionnement du système.

Un concept très important est le concept de "assurer la technologie" du système économique, dans lequel, de l'avis de l'auteur, il est nécessaire de comprendre la totalité des instruments visant à assurer les fonctions nécessaires du système, à surmonter ou à réduire son degré d'inefficacité. En d'autres termes, nous parlons du système de mesures pour gérer le système, il peut même être dit, des mesures qui augmentent la facilité de gestion du système.

Résumé, on peut dire que la fabricabilité du système technique (économique) est l'un des objectifs de l'introduction de nouvelles technologies dans l'entreprise, car cet indicateur vous permet de juger l'efficacité de ce système. Comme mentionné précédemment, l'objectif principal de l'élaboration et la mise en œuvre de technologies innovantes est une augmentation des volumes de production avec une augmentation des économies de ressources, c'est-à-dire Avec une diminution des coûts de production. À mon avis, les entreprises qui ont atteint un indicateur élevé des techniques technologiques de son système de production ont la possibilité d'utiliser la nomination suivante des nouvelles technologies, à savoir: la différenciation de leurs produits.

1.2 périodisation du développement technologique

L'étude des nouvelles technologies en général serait incomplète sans étudier l'historique des étapes du développement technologique. Chaque étape de développement innovant s'est accompagnée d'un changement radical des styles de faisabilité, qui impliquaient des conséquences irréversibles dans toutes les sphères de la société. Une analyse de la périodicité du développement technologique est intéressante car elle vous permet d'identifier des modèles courants dans le changement de styles techniques et économiques et d'introduire de nouvelles technologies innovantes à cette époque. Bien sûr, le XXIe siècle est très différent de tous les précédents (bien plus que, disons, le XIXe siècle diffère de XVIII), et de nombreuses caractéristiques et modèles de développement innovant du passé sont complètement incorrects dans ces termes, mais plusieurs , le plus important, reste toujours intéressant.

L'économie basée sur une nouvelle structure technologique ne peut fonctionner avec succès s'il ne servent pas directement ou indirectement à son objectif naturel - de répondre aux besoins d'une personne, une augmentation du revenu et du bien-être national. L'orientation pour la satisfaction des besoins devient absolument nécessaire et en prenant des décisions stratégiques dans les activités novatrices, structurelles et d'investissement et autres activités de production. L'économie fonctionnant simultanément sur trois dispositifs technologiques peut également fonctionner avec succès, car elle ne peut pas être reproduite à une fois trois périphériques technologiques en raison des départs qui en résultent dans la répartition des ressources entre elles. Le problème de la reproduction des instructions technologiques est le problème non seulement de l'élaboration de la structure technologique de l'économie, mais également de l'adaptation des entités économiques, des modèles de leur comportement, des institutions existantes et des accords institutionnels. Les types de transporteurs d'énergie évoluent, nouvel apparition, ce qui vous permet d'associer le développement technologique avec leur espèce et le PNB - avec la consommation totale de données énergétiques. La première étape du développement technologique est associée à l'utilisation de bois de chauffage, en tant que porte-énergie primaire, le second - utilisation de charbon, le troisième huile, le quatrième gaz, le cinquième - combustible nucléaire. Il semble que la prochaine étape soit caractérisée par l'épuisement du pétrole, en élargissant l'utilisation de gaz (en particulier de schiste) et de sources d'énergie naturelles respectueuses de l'environnement, y compris le vent, l'énergie marée, l'osmotique et l'énergie du soleil. Pour la société humaine, il est possible de distinguer trois étapes potentiellement possibles d'évolution économique: doughnergetic, énergie et post-énergie. À la première étape, l'énergie n'agit pas comme un facteur limitant due à l'état primitif des forces productives des sociétés, au second plan, il existe de graves problèmes liés à l'approvisionnement en énergie de la croissance économique. Au niveau post-énergie, les capacités énergétiques seront considérées comme abondantes et ne limitaient pas la norme de la vie vivante et la satisfaction sociale de la population, ou ce stade sera caractérisé par un déficit énergétique commun en raison d'une consommation excessive d'une augmentation des deux industries et d'une population qui ne peut être satisfait des installations énergétiques existantes. Dans tous les cas, jusqu'à présent, la société humaine s'est développée à l'échelle de l'énergie qui leur était utilisée. Toutefois, des circonstances sont possibles lorsque l'énergie ne suffira pas au développement de l'économie ultérieure, avec de tels épisodes dans les systèmes économiques locaux, au niveau des régions individuelles surgies maintenant. Certes, en tenant compte du caractère relatif connaissances économiquesIl est impossible d'exiger que la théorie du développement technologique soit valide à chaque étape de l'évolution de l'économie. La théorie moderne du développement correspondra probablement à la phase énergétique et devrait passer des limitations de ressources et la nécessité de transmettre au stade de développement post-énergie de l'économie mondiale lorsque l'acuité du problème énergétique sera supprimée. En outre, la fonction importante de la théorie du développement est de recevoir une réponse à la question de la possibilité potentielle de la civilisation postérieure à l'énergie dans la compréhension ci-dessus et des tâches faisant face à l'économie sur la phase "Energie".

Une étude détaillée de l'élaboration et de la mise en œuvre des innovations techniques les plus importantes et des technologies techniques n'est pas le but de ce travail. Une telle analyse serait très difficile et prendrait beaucoup de temps et de spécialistes reconnus dans ce domaine. Toutefois, dans le cadre de l'étude de la périodicité des progrès techniques et technologiques, il est possible de conclure une conclusion importante que le changement des instructions technologiques en utilisant de nouveaux moyens de production se produit dans une certaine étape de l'énergie. Ce sont les conditions et les capacités de l'étape de l'énergie qui déterminent la base pour le développement ultérieur de la technologie et des technologies. Bien entendu, la science joue un rôle de premier plan dans les progrès techniques et technologiques. Cependant, les capacités scientifiques à une période donnée sont toujours limitées et je pense que le cadre de ces restrictions est causé par les conditions de la phase de l'énergie. Comme le montre le tableau 1, les changements de production révolutionnaires ont toujours été précédés de la découverte et du début de l'utilisation de nouvelles sources d'énergie. Cela signifie que tout changement d'économie technique se produit dans le cadre des capacités énergétiques d'une étape particulière du développement de l'économie.

2. Nouvelles technologies telles que le progrès industriel du moteur

1 progrès technologique au centre des progrès et du développement humains

Lieu central dans la compréhension du rôle de la technologie est la reconnaissance des technologies et des progrès techniques liés à un large

gamme d'activités économiques et non seulement à la production et aux ordinateurs. Par exemple, selon certaines estimations, les progrès techniques ont augmenté la productivité de l'agriculture quatre fois plus rapidement que dans l'industrie manufacturière, apparemment, de tels produits de faible technologie, tels que le maïs ou les fleurs, peuvent être le résultat de l'application de processus de production relativement élevés. À cette époque, comme dans certains pays, la production de produits de haute technologie présumés, tels que des ordinateurs, est le résultat de l'application de technologies relativement basse. Enfin, dans de nombreux cas, la technologie est incarnée dans la production et la gestion des systèmes de production et non dans des produits physiques ou des algorithmes de programme. Ordinateur dans lequel est chargé

la dernière version du logiciel inutilisée sur la table La majeure partie de la journée est une autre manifestation de l'utilisation de la technologie, plutôt que du même ordinateur qui gère les processus de production ou le système de paiement.

Les progrès technologiques peuvent entraîner une réduction des coûts,

améliorer la qualité, créer de nouveaux produits,

et aider à entrer de nouveaux marchés. Les progrès scientifiques et techniques incluent beaucoup plus que de faire de même, ou mieux en utilisant une plus petite quantité de ressources. Ce concept est plus dynamique et il est associé à la fois à la création d'un nouveau produit et à la production d'équipements et à la propagation de ces technologies entre entreprises et dans toute l'économie dans son ensemble. Bien que de nombreuses conséquences des progrès technologiques, soient évidentes, les suivantes méritent une mention spéciale:

Les progrès technologiques peuvent inciter le développement en réduisant le coût de la production et de l'exploitation en raison du rendement croissant de l'ampleur de la production.

Les progrès technologiques dans un secteur peuvent contribuer

créer de nouvelles opportunités économiques dans d'autres secteurs. La réduction des coûts de production peut créer des produits complètement nouveaux, voire les secteurs de l'économie. Les nouvelles technologies du marché dans un secteur peuvent conduire à une activité de floraison dans d'autres secteurs, créant une demande et une offre aux biens et services n'existant pas.

Les avantages des nouvelles technologies sont bien au-delà du secteur de l'économie ou du produit, dans lesquels la technologie existe. C'est le cas si le produit initial est un lien intermédiaire important dans la production d'autres marchandises, par exemple des systèmes de télécommunication ou un entretien fiable des réseaux de puissance.

La technologie peut contribuer à une qualité améliorée. Ces améliorations peuvent permettre à un pays en développement de conquérir des consommateurs plus exigeants et de nouveaux marchés. Il peut également s'agir simplement d'utiliser des machines et des équipements, de la production de biens et de services qui répondent à des attentes et de normes plus exigeantes des consommateurs et des clients professionnels dans les pays à revenu élevé, en d'autres termes, les produits du segment du marché haut de gamme.

2 Troisième révolution industrielle

La première révolution industrielle a commencé au Royaume-Uni à la fin du XVIIIe siècle, avec la mécanisation de l'industrie textile. Les tâches qui prenaient auparavant beaucoup de temps et ont été effectuées à la main avec des centaines de filles ont été combinées dans une usine de coton - de sorte que l'usine est apparue. La deuxième révolution industrielle a eu lieu au début du 20ème siècle, lorsque Henry Ford a construit la première chaîne de montage en mouvement et l'ère de la production de masse de marchandises a commencé. Les deux premières révolutions industrielles ont rendu les gens plus riches et le monde est urbanisher. Maintenant, la troisième révolution est pleine. La production devient numérique. Un certain nombre de technologies merveilleuses sont l'une des sphères: logiciels intelligents, nouveaux matériaux, autres robots Deft, nouveaux processus de production (en particulier, impression en trois dimensions) et un certain nombre de services Web. Le fait du passé était basé sur la création d'un grand nombre de produits identiques: la célèbre phrase Henry Ford a indiqué que Ford acheteurs peut acheter une voiture de n'importe quelle couleur, à condition que cette couleur soit noire. Cependant, au XXIe siècle, les coûts de production d'un plus petit nombre de parties avec une grande variété de produits, en tenant compte des caprices de chaque client automne. La production de l'avenir se concentrera sur la libération de masse de marchandises individualisées et peut être plus semblable à celle de la fourchette que le convoyeur Ford.

Ancienne mode La production implique l'utilisation d'un grand nombre de pièces pour la connexion ou le soudage ultérieure. Maintenant, le produit peut être développé sur un ordinateur et "imprimé" sur une imprimante 3D qui crée un objet solide en créant des couches de matériau. La conception numérique peut être modifiée en utilisant plusieurs clics avec une souris d'ordinateur. Une imprimante 3D peut travailler sans surveillance et peut faire de nombreuses choses trop compliquées pour les usines traditionnelles. Au fil du temps, ces incroyables voitures seront capables de faire n'importe quoi, n'importe où dans le garage dans le village africain.

L'utilisation d'impression 3D est particulièrement abasourdie. Déjà, des aides auditives et des parties de haute technologie d'aéronefs militaires sont imprimées sous des formes individuelles. Les changements sérieux affecteront également la géographie des fournitures. Un ingénieur qui a travaillé dans des conditions difficiles à atteindre, qui ne dispose pas d'un certain outil ne devrait plus l'acheter dans la grande colonie la plus proche. Il peut simplement télécharger la conception de cet outil et "Imprimer". Ces jours où des projets sont bloqués en raison du manque de parties de l'équipement, ou lorsque les clients se sont plaints de ne pas trouver de pièces de rechange pour les choses qu'ils ont achetées, un jour, seront dans le passé.

D'autres modifications associées à l'utilisation d'imprimantes 3D sont presque aussi importantes. Les nouveaux matériaux sont plus faciles, plus forts et plus durables que les vieux. La fibre de carbone remplace l'acier et l'aluminium dans des produits, des aéronefs aux vélos de montagne. De nouvelles méthodes de traitement des matériaux permettent aux ingénieurs de donner des objets minuscules formes. La nanotechnologie donne des fonctions prolongées de produits, telles que des bandages qui aident à guérir les coupes, les moteurs qui travaillent plus efficacement et plus efficacement, qui est nettoyé plus facilement. Et avec Internet, qui donne la possibilité d'un grand nombre de concepteurs et d'ingénieurs de travailler ensemble sur de nouveaux produits, des obstacles à l'entrée de la nouvelle société de marché. Ford avait besoin d'une énorme quantité de capital pour créer son énorme usine de Rouge Rouge, son "collègue" moderne peut commencer à utiliser un ordinateur portable et son désir d'inventer.

Comme toutes les révolutions, ce sera les mêmes destructeurs. Les technologies numériques ont déjà changé de radicalement le marché médias et les détaillants, automatisation des processus commerciaux. Les plantes vont également changer pour toujours. Ils ne seront pas pleins de machines sales de gérer les gens. Beaucoup d'entre eux seront parfaitement propres et presque déserts. Certains constructeurs automobiles sont déjà produits deux fois plus de voitures par employé, car il n'y avait que dix ans. La plupart des emplois ne seront pas dans les ateliers d'usine et dans les bureaux à proximité, qui seront pleins de concepteurs, d'ingénieurs, de spécialistes informatiques, de spécialistes dans le domaine de la logistique, du marketing, etc. Les lieux de production de l'avenir nécessiteront de plus grandes qualifications.

La révolution affectera non seulement les choses que les choses sont faites, mais où. Les usines ont généralement été placées dans les pays en développement pour réduire les coûts de main-d'œuvre. Mais les coûts de main-d'œuvre sont de moins en moins influencés par le coût de la production: à partir de 499 $ de la première génération iPad, le coût des coûts de la main-d'œuvre ne représentait que 33 $, dont les coûts de l'assemblée en Chine n'étaient que 8. La production est de plus en plus Retour aux pays riches parce que le salaire chinois augmente et que les entreprises veulent maintenant être plus proches de leurs clients afin qu'ils puissent réagir plus rapidement aux changements de la demande. Et certains produits sont tellement compliqués qu'il est plus efficace d'avoir des personnes qui les développent et des personnes qui les font au même endroit. Boston Consulting Group, estime que dans des domaines tels que le transport, les ordinateurs, les structures métalliques et les équipements de production, 10 à 30% des biens que l'Amérique importait actuellement en provenance de Chine elle-même d'ici 2020, qui contribuera à l'augmentation du PIB et à l'augmentation du PIB. 20-55 milliards de dollars par an.

Les consommateurs ne trouveront pas de difficultés particulières pour s'adapter à la nouvelle ère du développement de la production. Les autorités devraient toutefois être plus difficiles. Ils sont habitués à protéger les branches et les entreprises qui existent déjà et n'attachent pas qui peuvent les faire du marché. Ils ont paissé l'ancienne production par des subventions et mettent à la tête des personnes qui souhaitent transférer la production à l'étranger pour réduire les coûts de main-d'œuvre. Ils dépensent des milliards pour suspendre les progrès techniques et technologiques. Et ils s'accrochent à la foi romantique dans le fait que la production est plus importante que les services, sans parler des finances.

Tout cela n'a pas de sens. Les limites entre la production et les services sont floues. Rolls-Royce ne vend plus de moteurs à réaction, il vend une horloge qui mouche l'avion sur leurs moteurs. Les autorités ont toujours été erronées pour choisir ceux qui soutiennent et ils ne comprennent probablement pas pour qui l'avenir. Des milliers d'entrepreneurs, créent les conceptions de nouveaux produits en ligne, produisent à la maison (à l'aide d'imprimantes 3D) et de les vendre sur le marché. Tandis que la révolution en plein essor, les autorités doivent adhérer aux bases: créer de bonnes écoles pour un travail qualifié, pour établir des règles claires pour les entrepreneurs de tous les domaines. Le reste fera des "révolutionnaires".

3 entreprises innovantes du futur

Je crois que dans les décennies à venir, la structure des entreprises innovantes et l'investissement eux-mêmes dans les nouvelles technologies subiront de graves changements. Aujourd'hui, il y a de plus en plus le fait qu'une entreprise qui n'améliore pas ne peut pas s'adapter au marché en constante évolution, car les demandes de consommation augmentent de plus en plus, car les entreprises phares de développement innovant offrent au consommateur tous les nouveaux produits du point de vue de la technologie. Cependant, l'investissement dans la R & D nécessite des investissements financiers importants de l'entreprise que seuls les plus grands acteurs du marché peuvent se permettre. Dans le même temps, toutes les demandes croissantes des consommateurs de nouveaux produits qui ont des caractéristiques et des propriétés plus avancées nécessiteront de grands investissements dans la R & D, qui seront éventuellement en mesure de se permettre de fournir des sociétés même de grandes grandes entreprises dépenser chaque année des milliards de dollars en R & D. . C'est à ce moment que la société et les entreprises innovantes seront obligées de combiner des investissements dans R & D. Cependant, il émerge inévitablement sur la base des entreprises à effectuer des recherches et cela entraînera des conflits d'intérêts. C'est une telle situation qui obligera l'entreprise à se tourner vers une autre entreprise, qui se trouve sur une base professionnelle continue est engagée dans des développements innovants.

Le modèle proposé d'une entreprise innovante est une sorte de boutique, qui a une spécialisation plutôt étroite et un cercle de clients. Les avantages d'un tel modèle d'entreprise sont évidents: la concentration élevée de capital et de personnel scientifique réalisera une performance élevée de l'efficacité des investissements en R & D. Dans ce cas, l'effet de l'échelle joue son rôle, car avec un grand nombre d'études insistées, les échecs de plusieurs projets paieront en raison du succès du reste.

Toutefois, dans les activités de ce type d'entreprises, une faille grave: la R & D est effectuée pour de l'argent de plusieurs entreprises, les résultats de la recherche appartiennent à tous ceux qui ont investi dans les activités de la "boutique innovante". La question pose comment partager les résultats de la recherche et c'est un problème très difficile en raison de la complexité de l'évaluation des résultats de R & D. J'offre plusieurs options pour la distribution des résultats de l'entreprise innovante et de leur utilisation par les investisseurs:

1.Répartition des résultats de la recherche entre les investisseurs en fonction du volume des investissements. Les résultats de la R & D seront estimés à des coûts réduits, c'est-à-dire En termes de bénéfices potentiels, qui apporteront leur utilisation. La société qui a investi la plupart d'entre elles recevra le droit à la technologie la plus chère, etc.

2.Les investisseurs des entreprises peuvent initialement émettre des accords sur la section sur les résultats de l'entreprise de recherche. Cependant vulnérabilité cette option C'est que l'investissement dans la R & D est une sorte de "boîte noire" et personne ne sait ce qui se passe à la sortie. Par conséquent, des accords écrits sur la section des droits aux technologies étudiées constituent un grave conflit d'intérêts, comme les résultats, leur utilité potentielle ne peut être connue à l'avance.

.Partage des droits sur les résultats de la R & D par plusieurs investisseurs et des règles préventives pour leur utilisation. Par exemple, certaines technologies peuvent être utilisées dans des industries et des investisseurs complètement différents représentant plusieurs sociétés qui occupent des marchés complètement différents peuvent convenir de l'utilisation de cette technologie sans préjudice des intérêts de l'un des investisseurs. Je pense que cette stratégie de division des droits aux résultats d'investissement dans la société engagée dans des technologies innovantes est optimale.

Ainsi, la principale complexité des activités de ce type d'entreprise peut être surmontée par des accords entre les investisseurs.

À la fin de l'histoire de cette idée, je voudrais dire que l'existence et les activités d'une telle entreprise ne sont possibles que si les demandes techniques ou technologiques des consommateurs augmenteront de manière à ce que les coûts de financement de la R & D augmenteront de manière à ce que Même les grandes entreprises ne seront pas en mesure de les couvrir seuls. Je crois que dans la pratique, de telles entreprises de recherche innovantes peuvent être formées dans des universités de premier plan de pays développés ou simplement dans un grand centre de recherche qui peut attirer une quantité suffisante élevée.

3. Développement de nouvelles technologies dans la Fédération de Russie

1 Problèmes de développement de nouvelles technologies en Russie

La Russie a rejoint le XXIe siècle, le siècle de développement innovant de l'économie dans une position très distinguée, causée par un certain nombre de raisons:

.L'effondrement de l'URSS a sérieusement porté atteinte aux liens économiques entre les états de l'espace post-soviétique

.Le manque d'entreprises innovantes dans l'industrie (sauf la défense) a sérieusement compliqué la fourniture de la Russie sur le marché mondial.

.La sortie de masse de personnel scientifique hautement qualifié dans les années 90 du XXe siècle a conduit à l'état de la science russe déplorable dans son ensemble et a également gravement atteint la reproduction du potentiel scientifique du pays.

.La formation finale de la Russie en tant que puissance exclusivement brute a entraîné le fait que tous les investissements internes et externes n'étaient que dans le secteur des produits de base de l'économie. Une telle "habitude" est extrêmement accro à l'état de l'économie russe, car l'État s'intéresse directement à une augmentation du secteur des produits de base de l'économie, qui est le principal service du revenu budgétaire et, en fait, l'état lui-même Crée de telles conditions dans lesquelles des investissements ne font que tomber dans le secteur des produits de base, contourner tous les autres.

.L'absence d'un cadre juridique projeté détaillé contribue à la détérioration du climat des affaires dans le pays et la conséquence de cette activité est la faible activité des entrepreneurs nationaux (par rapport aux pays de l'Europe occidentale et des États-Unis).

Il est évident que les problèmes du développement des entreprises russes sur la voie de l'introduction de nouvelles technologies dépendent directement de la politique poursuivie par l'État. Sans aucun doute, les politiques gouvernementales modernes peuvent être exclusivement destinées au développement avancé des secteurs de la haute technologie, de haute technologie de l'économie, des systèmes éducatifs, des infrastructures d'information et de transport, ce qui simplifie les échanges, réduit les coûts de transaction, offrant une concurrence nationale à long terme Avantages. L'expérience mondiale de la politique économique de l'État du XXe siècle désignait trois vecteur de son orientation: exportation, nationale (développement du marché intérieur) et stratégique associée à des restrictions ciblées sur l'utilisation de ressources propres non renouvelables (pétrole, gaz, forêts , etc.). Un exemple de premier vecteur offre la Corée du Sud et la Chine moderne, qui combine aujourd'hui deux directions., Deuxième - France et Japon dernier du XXe siècle, les pays tiers - États-Unis et OPEC. Dans le même temps, la différenciation de la croissance économique des États individuels est renforcée et, par conséquent, l'écart entre les niveaux de développement scientifique et technique des économies nationales. Ainsi, les cinq principaux pays - États-Unis, Japon, Allemagne, France et Royaume-Uni - dépensent plus de fonds sur la R & D que tous les autres États du monde, combinés et la part des États-Unis dans le groupe spécifié dépasse 50%. Dans les politiques industrielles, nous comprendrons le complexe des activités juridiques, organisationnelles et économiques et de gestion visant à créer des conditions de fonctionnement efficace des structures de production et à assurer la croissance de la productivité, le volume de production et l'emploi élaboré par les gouvernements fédéral et régional.

Une description des étapes spécifiques de l'État dans la mise en œuvre de leurs politiques concernant l'élaboration d'incitations à créer des industries innovantes était trop difficile pour ce travail. Je ne peux décrire que les principales directions dans lesquelles des mesures devraient être faites pour développer de nouvelles technologies en Russie. Je pense que le début de la mise en œuvre du soutien à l'innovation devrait être le soutien réel de la science à tous les niveaux public. Le développement de la science devrait être la principale priorité de l'État pour la prochaine décennie, sinon la Russie ne reviendra pas à la compétitivité sur les marchés des produits de haute technologie. Il est également nécessaire de mieux faire confiance aux investisseurs étrangers dans les centres scientifiques russes. Cela peut être atteint par le financement de l'État de projets scientifiques importants qui ont une application pratique généralisée. En cas de succès de telles études, les investisseurs comprendront les perspectives d'investissements en R & D en Russie, car il a un potentiel scientifique énorme, mais pas utilisé absolument non utilisé. Dans les premières étapes de devenir une économie novatrice en Russie, il serait souhaitable de poursuivre une politique de protectionnisme, car au début, la formation des entreprises innovantes russes sera extrêmement difficile à concurrencer des entreprises étrangères, même sur le marché intérieur en raison du manque de défense. d'une expérience suffisante avec des développements innovants.

Je pense que l'assistance de l'État dans les premières étapes de la formation d'une économie novatrice est simplement nécessaire, mais par la suite, lorsque les résultats de la politique poursuivie seront évidents, le gouvernement devra s'effondrer, renvoyer le marché le droit de Décidez qui restera, et qui n'est pas.

Conclusion

l'âge peut être appelé en toute sécurité l'âge du développement innovant. Les nouvelles technologies du début des activités économiques humaines ont un impact sur le développement de l'économie. Mais c'était ce siècle qui fixait le choix aux entreprises: moderniser ou disparaître sous pression des concurrents plus techniquement et équipés technologiquement. À partir de maintenant, les nouvelles technologies sont devenues le facteur dominant dans le développement de l'économie. Particulièrement aigu, le problème du développement novateur de l'économie est en Russie, dont le système économique ne respecte pas les normes de l'économie de l'innovation. La Russie continue de vivre à travers la vente de ses propres ressources non renouvelables, chaque jour perdre de plus en plus de possibilités de retourner la position leader sur le marché mondial. Ces fonds que le pays reçoit de la vente de ressources doit investir dans le développement de la science, prometteuse des entreprises innovantes. Même à court terme, ces investissements vont payer, car je pense que le potentiel russe non réalisé sera en mesure d'accomplir des réalisations révolutionnaires dans toutes les sphères de la science. Cela donnera certainement une impulsion puissante au développement de l'économie dans son ensemble. Toutefois, cela nécessite une volonté politique et une politique développée détaillée de l'État, qui n'est toujours pas à rêver. Entre-temps, la Russie continue de voler dans la queue des pays en développement, chaque année perdant des postes qui pourraient ne jamais être en mesure de retourner. La direction de la Fédération de Russie devrait comprendre la vérité évidente, qui s'applique à la fois aux entités commerciales et à des États entiers: qui n'est pas améliorée, il disparaît.

Bibliographie

l'économie est industrielle technologique

II. Monographies, travail collectif, collections de documents scientifiques:

Sukharev O.S. Économie de développement technologique - M.: Finances et statistiques, 2008 - 480 p.; Il.

Makarov v.l. Économie de la connaissance: leçons pour la Russie // Russie et le monde moderne. - 2004.

Schumpeter J. La théorie du développement économique.

GLAZYEV S.YU. La théorie du développement technique et économique à long terme. - M.: Vardar, 1993

III. Articles de périodiques:

Annexe n ° 1.

Tableau 1

Le nombre de stades de développement technologique couverts par le processus d'industrie de l'industrie du développement technologique, fournissant des étapes de base et un soutien énergétique à la phase de développement technologique de l'infrastructure de développement technologique Phase1790-18Text, de l'eau, de l'eau, de la vapeur, des routes de charbon, des voyages à cheval par terre et navires de navigation par mer, climatiseur postal1830-1890 Transport, mécanisation des processus de production, utilisation d'un moteur à vapeur. L'émergence des premières sociétés d'actions en tant que nouvelles formes organisationnelles et juridiques de routes d'entrée, ratios d'expédition mondiale1880-1940 Développement des industries géniartières lourdes, électriques et chimiques. Basé sur l'électricité, les moteurs à combustion interne et le développement de champs pétroliers. La concurrence a une nature monopole: des fiducies, des cartels, etc. Téléphone, Telegraph, Radio, Réseaux électriques. Le développement de la production de masse, de l'énergie gazière et du pétrole, de la centrale nucléaire, des communications, de nouveaux matériaux, de l'électronique, des logiciels, des ordinateurs développer. Les TNC sont créées, des autoroutes de voitures oligopolistiques de la concurrence, des communications aéronautiques, des gazoducs de gaz, le développement de la télévision de Sernetin 1980. - Actuellement, CymochoElectronics, informatique, technologie électronique élevée, biotechnologie, génie génétique, matériaux synthétiques, développement de l'espace commercial. Combinant de grandes et de petites entreprises en chaînes simples, Technopolis, Ville de la science, des parcs technologiques, de nouveaux systèmes de gestion de la qualité, des investissements, de l'offre, de la réparation et du fonctionnement des réseaux d'acheteurs techniques, des télécommunications, connexion satellite, Médias électroniques, nouveaux types de centrales nucléaires, un grand nombre de centrales électriques produisant «énergie verte».

FGOBU VPO "Université financière sous le gouvernement de la Fédération de Russie"

au cours du cours de l'étudiant

Faculté ______________________________ Groupe ______________

NOM ET PRÉNOM. Élève ______________________________________________

Matière ________________________________________________________

N ° P / PKA Caractéristiques de qualité de l'ouvrier. Tension. Balli.Altion Travailler sur des critères formels: 301. La référence du calendrier des travaux sur les étapes de la rédaction42. Le plus objectif du travail et de l'exactitude des travaux du travail23. Le test d'un plan 234 décoré. Distribution de la rubrique interne des sections et des sous-sections25. Pages en termes de travail et de numérotation dans le texte26. Dans le texte des notes de bas de page et des références27. Citation et conception de devis38.Productivité et qualité des matériaux illustratifs39.Clotypes et qualité des applications supplémentaires310. La politique de la liste des matériaux d'occasion utilisés511. Utilisation de la littérature étrangère dans le texte du travail et dans la liste de littérature2ii. Contenu du contenu: 701.La structure logique du travail et sa réflexion dans la rubrique Plan23.GuLubine et les partitions équilibrées24.Qualité de l'introduction55 . Indication des objectifs de l'étude36. Indication des méthodes de recherche27.Contalité du contenu du travail du topic déclaré68. Le contenu du contenu des sections des sections39. 10.Terenery of Indépendance dans la présentation1311. La présence d'éléments de nouveauté scientifique313.Construction de travaux avec des problèmes russes514.ind Pour tirer des conclusions1015.Qualité de la compilation de la conclusion516.Valité de la nouvelle littérature517. Distribution d'erreurs en principe-35.

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1.1 Concepts de base de l'intelligence artificielle

1.2 Présentation des connaissances

1.3 La tâche de former des bases de connaissances

2. Reconnaissance de l'image et traduction automatique

2.1 Concept d'image

2.2 Problème de reconnaissance des problèmes

2.3 Éducation, auto-étude et adaptation

2.4 Conversion des images en code numérique

3. Necrocompagneurs et réseaux

3.1 Nécroompulateurs

3.2 Qu'est-ce que les réseaux de neurones?

4. Systèmes d'experts (ES), leur structure et leur classification. Outils pour la construction d'ES. Technologie de développement de la CE.

5. Utilisation et soutien de ES. Réingénierie d'entreprise.

5.1 Utilisation de systèmes d'experts financiers

5.3 Réingénierie d'entreprise

6. Stratégie d'obtention des connaissances. Méthodes pratiques pour extraire des connaissances. Structurer les connaissances. Mise en œuvre du programme de la base de connaissances.

introduction

Les possibilités de machines informatiques électroniques ne sont plus surprises. L'informatisation de divers domaines d'activité humaine, en plus de l'effet direct de l'introduction d'équipements informatiques, génère souvent de nouvelles classes de produits logiciels et de leurs technologies de développement. Toute technologie est principalement un domaine d'activité intellectuelle pour les spécialistes, mais contrairement à d'autres activités des technologies de développement de logiciels deviennent immédiatement des objets d'automatisation, qui affiche la section de programmation appropriée sur nouveau niveau développement.

Une évolution typique provenant de programmes spécifiques aux outils de développement a adopté des systèmes basés sur des connaissances et tout d'abord - systèmes expertsConçu pour résoudre des problèmes de ces zones où la connaissance et l'expérience des activités professionnelles jouent un rôle décisif. Dans les systèmes experts, la recherche de solutions est effectuée grâce à l'imitation de raisonnement inhérent aux professionnels exceptionnels. Les connaissances formalisées constituent le noyau du système d'experts - sa base de connaissances. Les blocs restants du système mettent en œuvre les fonctions de la conversion des connaissances et sont déterminées pas tant le contenu de la connaissance que les propriétés de leurs structures formelles.

1. Le concept d'intelligence artificielle. Présentation des systèmes de connaissances et de développement basés sur la connaissance

1.1. Les concepts de base de l'intelligence artificielle

Le terme intellect (intelligence) vient d'Intellectus latin, ce qui signifie l'esprit, la raison, l'esprit; Penser les capacités de l'homme. En conséquence, l'intelligence artificielle (AI) est généralement interprétée comme un système automatique de systèmes automatiques pour assumer des fonctions d'intelligence humaine individuelles, telles que choisir et faire des solutions optimales basées sur une expérience acquise précédemment et une analyse rationnelle des influences externes.

L'intellect est une capacité cérébrale à résoudre (intellectuelle) des tâches en acquérant, à la mémorisation et à la conversion de connaissances ciblée dans le processus d'apprentissage sur l'expérience et l'adaptation à diverses circonstances.

Dans cette définition, dans le terme «connaissance» implique non seulement les informations qui pénètrent dans le cerveau à travers les sens. Ce type de connaissances est extrêmement important, mais insuffisant pour l'activité intellectuelle. Le fait est que les objets de l'environnement de nous ont une propriété non seulement d'influencer les organes de sentiments, mais également d'être entre eux dans certaines relations. Il est clair que pour mettre en œuvre une activité intellectuelle (ou du moins d'exister), vous devez avoir un modèle de ce monde dans le système de connaissances. Dans ce modèle d'information de l'environnement, des objets réels, leurs propriétés et leurs relations entre eux ne sont pas seulement affichés et rappelés, mais aussi, comme indiqué dans cette définition Intellect, peut mentalement "convertir intentionnellement". Dans le même temps, il est essentiel que la formation du modèle d'environnement externe ait lieu "dans le processus d'apprentissage sur l'expérience et l'adaptation à diverses circonstances".

1.2. Présentation des connaissances

La présentation des connaissances est une question découlant de la clanitologie (science de la pensée) et de l'intelligence artificielle. En clanitologie, il est associé à la manière dont les gens sont stockés et traitent des informations. Dans l'intelligence artificielle (AI), l'objectif principal est d'apprendre à garder les connaissances de manière à ce que les programmes puissent les traiter et à obtenir la ressemblance de l'intelligence humaine. Les chercheurs d'AI utilisent les théories de la connaissance des connaissances de la clanitologie. Des méthodes telles que des cadres, des règles et des réseaux sémantiques sont venus à AI des théories du traitement de l'information par une personne. Étant donné que la connaissance est utilisée pour atteindre un comportement raisonnable, l'objectif fondamental de la discipline de présentation des connaissances est de rechercher de telles méthodes de représentation permettant de faire un processus de conclusion logique, c'est-à-dire la création de conclusions de la connaissance.

Quelques questions qui se posent dans la présentation des connaissances du point de vue de l'AI:

· Comment les gens imaginent-ils la connaissance?

· Quelle est la nature de la connaissance et comment pouvons-nous les imaginer?

· Si le régime de présentation doit contacter la zone privée de la connaissance ou devrait-elle être en général?

· Autant que l'expressive ce régime représentation?

· Devrait-il y avoir un programme déclaratif ou procédural?

Il y avait très peu de discussions sur les problèmes de connaissances et de recherche dans ce domaine. Il existe des problèmes bien connus, tels que «l'activation de l'épandage» (tâche de navigation dans le réseau de nœuds) «catégorisation» (cela est dû à un héritage sélectif; par exemple, le véhicule tout-terrain peut être considéré comme une spécialisation (cas spécial ) de la voiture, mais il n'hérite que certaines caractéristiques) et "classification" Par exemple, la tomate peut être considérée à la fois des fruits et des légumes.

Dans le domaine de l'intelligence artificielle, la solution de tâches peut être simplifiée par le bon choix de la méthode de présentation des connaissances. Une certaine méthode peut facilement connaître la connaissance. Par exemple, le système d'experts de diagnostic de Mizin a utilisé le système de présentation des connaissances basé sur les règles. Une sélection incorrecte de la méthode de présentation rend difficile le processus. En tant qu'alternalité, vous pouvez prendre le calcul dans l'enregistrement indo-arabe ou romain. La division de la colonne est plus facile dans le premier cas et plus compliquée dans la seconde. De même, il n'existe pas de méthode de représentation de ce type qui pourrait être utilisée dans toutes les tâches ou rendre toutes les tâches également simples.

Le problème de la formation de bases de connaissances est complexe et multiforme. Si vous limitez l'examen de ce problème à la tâche d'extraire des connaissances personnelles de l'expert, vous pouvez formuler les exigences et principes de base des systèmes logiciels de construction qui automatisent le processus de formation de bases de connaissances. Les systèmes de ce type sont appelés systèmes d'ingénierie de connaissances automatisés.

1.3. La tâche de former des bases de connaissances

Avec tout le prétexte de son nom, l'ingénierie des connaissances est la discipline de Purely Prose, dans sa tâche consiste à développer pratiquement programmes utiles Pour des zones d'activité humaine faiblement «mathématisées». L'argument principal en faveur de la fécondité de cette approche est le fait d'existence dans la vie réelle de l'Institut d'experts - des professionnels classés, capables de résoudre des tâches malalisées d'une zone problématique particulière.

Du point de vue de l'ingénierie des connaissances, dans tout programme d'application (au moins théoriquement), vous pouvez sélectionner le composant contenant des connaissances sur la zone des problèmes. C'est ce composant, appelé la base des connaissances, détermine la valeur pratique du programme. Construire une base de connaissances nécessite des recherches spéciales dans une zone problématique, tandis que les blocs restants du programme sont entièrement sous le programmeur.

Actuellement, quatre moyens principaux de la présentation des connaissances sont connus à partir desquels des moyens «hybrides» de présenter des connaissances peuvent être construits.

· Systèmes de production

· Réseaux sémantiques

· Froissement

· Calculs logiques

· Méthodes de présentation des connaissances combinées

· Modèles de problèmes

2. Reconnaissance de l'image et traduction automatique

2.1 Concept d'image

Image, classe - regroupement de la classification dans le système de classification, combinant un groupe spécifique d'objets pour un signe. La perception figurative du monde est l'une des propriétés d'un cerveau en direct, ce qui permet de traiter un flux infini d'informations perçues et de maintenir une orientation dans les données disparates sur le monde extérieur. Percevoir le monde extérieur, nous produisons toujours une classification des informations, c'est-à-dire que nous les divisons en groupes de phénomènes similaires, mais pas identiques. Cette propriété du cerveau vous permet de formuler un tel concept comme une image.

La capacité de percevoir le monde extérieur sous la forme d'images permet de reconnaître le nombre infini d'objets sur la base de la familiarisation avec le nombre fini et de la nature objective des propriétés de base des images vous permet de simuler le processus de reconnaissance. eux.

2.2 Problème de reconnaissance des problèmes

La reconnaissance de l'image est la tâche d'identifier un objet ou de déterminer toutes les propriétés par son image (reconnaissance optique) ou enregistrements audio (reconnaissance acoustique). Dans le processus d'évolution biologique, de nombreux animaux à l'aide d'un appareil visuel et auditif ont décidé cette tâche assez bien. La création de systèmes artificiels avec des fonctions de reconnaissance d'images reste un problème technique complexe.

Figure. 2.1. Un exemple d'apprentissage d'objets.

En général, le problème de la reconnaissance des images (PRO) se compose de deux parties: l'apprentissage et la reconnaissance. La formation est effectuée en affichant des objets individuels, indiquant leurs accessoires à cette image ou une autre image. À la suite d'une formation, le système de reconnaissance doit acquérir la possibilité de réagir avec les mêmes réactions à tous les objets d'une image et d'autres réactions - à tous les objets d'images distinctives. Il est très important que le processus d'apprentissage ne soit rempli que en montrant le nombre fini d'objets. Les objets d'apprentissage peuvent être des images (Fig. 2.1) ou d'autres images visuelles (lettres, chiffres). Il est important que dans le processus d'apprentissage, seuls les objets eux-mêmes et leur affiliation sont indiqués. L'apprentissage devrait suivre le processus de reconnaissance des nouveaux objets, ce qui caractérise les actions du système déjà formé. Automatisation de ces procédures et est le problème de l'apprentissage de reconnaître les images. Dans le cas où une personne lui-même résolve ou invente, puis impose une règle de classification, le problème de la reconnaissance est résolu en partie partiellement, puisque la partie principale et principale du problème (formation) est une personne reprend.

La gamme de tâches pouvant être résolue à l'aide de la reconnaissance des systèmes est extrêmement large. Cela inclut non seulement les tâches de reconnaissance des images visuelles et auditives, mais également des tâches de la classification des processus et des phénomènes complexes résultant, par exemple, lors du choix des actions opportunes par le chef de l'entreprise ou le choix de la gestion optimale de la technologie, économique , Tâches de transport ou militaires. Avant de commencer l'analyse de n'importe quel objet, vous devez obtenir des informations de commande à ce sujet.

La sélection de la description originale des objets est l'une des tâches centrales du problème de la reconnaissance des images. Avec une sélection réussie de la description originale (signes de signes), le problème de reconnaissance peut être trivial et, au contraire, la description de la source infructueuse peut entraîner un traitement ultérieur très difficile d'informations, ou en général à l'absence d'une solution. .

2.5 Formation, auto-étude et adaptation

L'éducation est un processus, à la suite de laquelle le système acquiert progressivement la capacité de répondre aux réactions nécessaires à certains ensembles d'influences externes, et l'adaptation est un établissement de paramètres et de structures système afin de réaliser la gestion de la qualité requise dans des changements continus aux conditions externes. Toutes les images présentées à la Fig. 2.1, caractérise la tâche d'apprentissage. Dans chacune de ces tâches, plusieurs exemples sont définis (séquence de formation) de tâches correctement résolues. S'il était possible de remarquer une certaine propriété universelle qui ne dépend pas de la nature des images, ni de leurs images, mais ne détermine que leur capacité à être séparée, puis avec la tâche habituelle de l'apprentissage de la reconnaissance en utilisant des informations sur l'appartenance de l'appartenance Chaque objet de la séquence de formation d'une ou d'une autre image, il serait possible de mettre une tâche de classification différente - la tâche dite d'apprentissage sans enseignant. La tâche de ce type dans le niveau descriptif peut être formulée comme suit: le système simultanément ou systématiquement des objets sans aucune indication de leurs accessoires aux images. Le système d'entrée du système affiche une pluralité d'objets à une pluralité d'images et, en utilisant un mode de réalisation de l'image, qui est prédéterminé à l'avance, rend une classification indépendante de ces objets. Après un tel processus d'auto-étude, le système doit acquérir la capacité de reconnaître non seulement des objets familiers (objets de la séquence de formation), mais également ceux qui n'ont pas été présentés auparavant. Le processus d'auto-apprentissage s'appelle un tel processus à la suite de laquelle ce système sans conseil d'enseignant acquiert la capacité de développer des réactions identiques aux images d'objets de la même image et de diverses réactions aux images de diverses images. Le rôle de l'enseignant en même temps ne consiste que dans l'invite d'un système de propriété objective, la même chose pour toutes les images et la capacité de définition de séparer l'ensemble d'objets pour des images. Une telle propriété objective est la propriété de la compacité des images. La position relative des points de l'espace sélectionné contient déjà des informations sur le nombre de points devraient être divisés. Cette information détermine la propriété de la séparation des images qui s'avère être suffisante pour l'auto-étude de la reconnaissance du système.

La formation est généralement appelée processus de développement dans certains systèmes d'une fois une une ou une autre réaction à des groupes de signaux identiques externes par une exposition répétée au système de réglage externe. Cet ajustement externe dans la formation est appelé «Promotions» et «punitions». Le mécanisme de génération de cet ajustement détermine presque complètement l'algorithme d'apprentissage. L'auto-apprentissage est différent de l'apprentissage que les informations supplémentaires sur la fidélité du système de réaction ne sont pas signalées.

L'adaptation est le processus de modification des paramètres et de la structure du système et de contrôler éventuellement des influences sur la base des informations actuelles afin d'obtenir un certain état du système avec une incertitude initiale et des conditions de travail changeantes.

Une méthode de construction de machines de reconnaissance basées sur la distinction de tous les signes à reconnaître par des chiffres est possible. Diverses caractéristiques des figures peuvent être sélectionnées comme des signes, par exemple leurs propriétés géométriques (caractéristiques des composants des figurines de courbes), propriétés topologiques (la disposition mutuelle des éléments de la figure), etc. Les machines de reconnaissance sont connues dans lesquelles les distinctions des lettres ou des chiffres sont fabriquées par la soi-disant "méthode de sondes" (Fig. 2.2), c'est-à-dire En termes d'intersection du contour de la figure avec plusieurs étoiles spécialement situées.

Figure. 2.2 Schéma de localisation de la sonde pour la reconnaissance des chiffres.

Si vous conçut des nombres sur le terrain avec des sondes, il s'avère que chacun des chiffres traverse certaines sondes complètement et que les combinaisons de sondes intersectables sont différentes pour tous les dix chiffres. Ces combinaisons sont utilisées comme signes pour lesquelles des chiffres sont distingués. De telles machines ont été excitées avec succès, par exemple, avec le texte de lecture de la machine à lire, mais leurs capacités sont limitées à la police (ou à un groupe de polices similaires), pour lesquelles un signe de signes a été développé. Travailler sur la création d'un ensemble de chiffres de référence ou d'un système de signes doit être effectué par une personne. La qualité de la machine, c'est-à-dire la fiabilité de la "reconnaissance" des chiffres des chiffres est déterminée par la qualité de cette préparation préliminaire et sans la participation d'une personne ne peut être augmentée. La machine décrite n'est pas une machine étudiante.

La simulation du processus d'apprentissage implique une formation qui ne précède pas le message d'aucune information sur ces images dont la reconnaissance doit apprendre; La formation elle-même consiste à présenter une machine de certains objets finis d'objets de chaque image. À la suite d'une formation, la machine doit pouvoir reconnaître le nombre de nouveaux objets appartenant aux mêmes images. Ainsi, il s'agit du schéma expérimental suivant:

a) Aucune information sur la classification des images dans la voiture n'est pas à l'avance;

b) Pendant la formation de la machine, un certain nombre d'objets de chacun des sujets à classer et (lors de la modélisation du processus d'apprentissage "avec l'enseignant"), il est rapporté à quelle image chaque objet raconte;

c) la machine traite automatiquement les informations reçues, après quoi

d) Avec une fiabilité suffisante, il existe un nombre arbitrairement important de nouveaux objets précédemment présentés d'images.

Les machines travaillant sur un tel système sont appelées machines de reconnaissance.

2.6 Conversion d'image en code numérique

Afin de saisir l'image dans la machine, vous devez le traduire en une langue de la machine, c'est-à-dire. Encodez, soumettre à une certaine combinaison de caractères pouvant utiliser la machine. Le codage des chiffres plates peut être effectué de la manière la plus différente. Il vaut mieux efforcer le codage d'image le plus "naturel". Nous attirerons des formes sur certains champs, cassées verticales et horizontales directement sur les mêmes éléments - carrés. Les éléments sur lesquels l'image est tombée seront complètement fumés, le reste - laisser blanc. Nous acceptons de dénoter les éléments noirs par un, blanc - zéro. Nous introduisons une numérotation séquentielle de tous les éléments de champ, par exemple, dans chaque ligne de gauche à droite et sur les rangées de haut en bas. Ensuite, chaque figure tirée sur un tel champ sera affichée sans ambiguïté par le code constitué de nombreux chiffres (unités et zéros), combien d'éléments contient un champ.

Figure 2.3 Exemples d'encodage de projection et d'image.

Un tel codage (Fig. 2.3) est considéré comme "naturel" car la partition de l'image sur les éléments est basée sur le fonctionnement de notre appareil visuel. En effet, la rétine de l'œil consiste en un grand nombre d'éléments individuels sensibles (appelés bâtons et colodes), liés par des fibres nerveuses avec des départements de cerveau visuels. Les éléments sensibles de la rétine sont transmis en fonction de leurs fibres nerveuses dans les signaux du cerveau, dont l'intensité dépend de l'éclairage de cet article. Ainsi, une image conçue système optique Les yeux sur la rétine sont cassés avec des baguettes et des kolinms en sections distinctes et dans les éléments de certains code sont transmis au cerveau. Les éléments de champ distincts sont appelés récepteurs et le champ lui-même - le champ du récepteur.

La combinaison de toutes les figurines plates pouvant être décrites sur le champ du récepteur est un certain ensemble. Chaque figure de cette totalité est l'objet de cet ensemble. L'un de leurs objectifs de ce type correspond à un code spécifique. De même, n'importe quel code correspond à une image spécifique sur le champ du récepteur. Une correspondance mutuellement sans ambiguïté entre les codes et les images nous permettra de fonctionner uniquement par des codes, en vous rappelant que l'image peut toujours être reproduite par son code.

La capacité d'inspection est le nombre d'images qui sont placées sur les INS injecte de la reconnaissance. Pour séparer la pluralité d'images d'entrée, par exemple, dans deux classes, une seule sortie. Dans ce cas, chaque niveau logique - "1" et "0" - désignera une classe distincte. Sur deux sorties, vous pouvez encoder la 4ème année et ainsi de suite. Pour augmenter la fiabilité de la classification, il est souhaitable d'introduire la redondance en allouant un neurone dans la couche de sortie ou, encore mieux, plusieurs, chacun d'apprentissage à identifier l'identité de la classe avec son degré de fiabilité, par exemple: élevé, moyen et faible. Ces INS permettent la classification des images de saisie combinées dans des ensembles flous (flou ou intersection). Cette propriété apporte des objets similaires aux conditions de la vie réelle.

3. Necrocompagneurs et réseaux

3.1 Nécroompulateurs

Les nécrocompagneurs sont des systèmes dans lesquels l'algorithme de résolution de problèmes est représenté par un réseau logique d'éléments d'un type privé - neurones avec un refus complet des éléments booléens du type et, ou non. En conséquence, des liens spécifiques sont introduits entre les éléments soumis à une considération séparée.

Contrairement aux méthodes classiques de résolution de problèmes, les neuro-ordinateurs mettent en œuvre des algorithmes de résolution de problèmes présentés sous la forme de réseaux de neurones. Cette limitation vous permet de développer des algorithmes potentiellement plus parallèles que toute autre mise en œuvre physique.

NEUROCOMPUTER est un système informatique avec une architecture MSIMD, dans laquelle deux solutions techniques fondamentales sont implémentées: un élément de processeur d'une structure homogène est simplifié au niveau de neurone et à une communication fortement compliquée entre les éléments; La programmation de la structure de calcul est transférée à la modification des liaisons de poids entre les éléments du processeur.

La définition générale du neuroocutateur peut être présentée sous la forme suivante. Le neuroocutateur est un système informatique avec l'architecture du matériel et du logiciel, effectuant de manière adéquate les algorithmes présentés dans la base logique du réseau neuronal.

3.2 Qu'est-ce que les réseaux de neurones?

Chaque neurone reçoit des signaux des neurones voisins à l'aide de fibres nerveuses spéciales. Ces signaux peuvent être passionnants ou freinant. Leur montant est un potentiel électrique à l'intérieur du corps du neurone. Lorsque le potentiel dépasse un seuil, le neurone passe à l'état excité et envoie un signal sur la fibre nerveuse de sortie. Les neurones artificiels distincts sont connectés les uns aux autres dans diverses méthodes. Cela vous permet de créer une variété les réseaux de neurones Avec différentes architectures, règles d'apprentissage et opportunités.

Le terme "réseaux de neurones artificiels" a beaucoup associé à des fantasmes sur Android et Robots, sur des machines qui remplacent et imitent l'homme. Cette impression est renforcée par de nombreux développeurs de névrosystèmes, affirmant comment dans un proche avenir, les robots commenceront à maîtriser divers types d'activités, à regarder une personne. Si vous passez au niveau du travail quotidien, les réseaux de neurones sont un réseau total, composé d'éléments simples interconnectés de neurones formels. La plupart des travaux de neuroformatics sont consacrés au transfert de divers algorithmes de résolution de tâches à ces réseaux.

Le concept est basé sur l'idée que les neurones peuvent être simulés avec des automates assez simples et toute la complexité du cerveau, la flexibilité de ses principales qualités de fonctionnement et d'autres grandes qualités sont déterminées par la relation entre les neurones. Chaque connexion semble être un élément complètement simple qui sert à transmettre le signal. En bref, cette pensée peut être exprimée comme suit: "La structure des liens est tout, les propriétés des éléments de rien".

La totalité des idées et de la direction scientifique et technique définie par la vue décrite sur le cerveau est appelée connexion (connexion). Avec le cerveau réel, tout cela corrélaille de la même manière qu'un dessin animé ou un dessin animé avec son prototype. Il est important de ne pas littéralement conformer à l'original, mais la productivité de l'idée technique.

Avec le connectoriisme, le bloc d'idées suivant est étroitement connecté:

· L'homogénéité du système (les éléments sont identiques et extrêmement simples, tout est déterminé par la structure de liaison);

· Systèmes fiables d'éléments peu fiables et "Renaissance analogique" Utilisation d'éléments analogiques simples;

· Systèmes «holographiques» lors de la destruction de la pièce sélectionnée au hasard, le système conserve ses propriétés.

Il est supposé que les grandes possibilités de systèmes de relation compensent la pauvreté de la sélection des éléments, leur peu de fiabilité et une destruction éventuelle de la part des liens.

Pour décrire des algorithmes et des périphériques en neurinformatique, un "circuit" spécial a été développé, dans lequel des dispositifs élémentaires (annonces, synapses, neurones, etc.) sont combinés dans un réseau destiné à résoudre des problèmes. Pour de nombreux débutants, il semble inattendu que ni dans la mise en œuvre matérielle des réseaux de neurones, ni dans des logiciels professionnels, ces éléments ne sont pas nécessairement mis en œuvre sous forme de pièces ou de blocs distincts. L'ingénierie idéale du schéma utilisé dans Neurinformatics est une langue spéciale pour décrire les réseaux de neurones et leur apprentissage. Sous la mise en œuvre du logiciel et du matériel, les descriptions effectuées dans cette langue sont traduites en langages plus appropriés d'un autre niveau.

4. Systèmes d'experts (ES), leur structure et leur classification. Outils pour la construction d'ES. Es. Technologie de développement

4.1 Nomination de systèmes d'experts

Au début des années quatre-vingt dans des études sur l'intelligence artificielle, une direction indépendante a été formée, le nom "Systèmes d'experts" (ES). Le but de la recherche sur ES est d'élaborer des programmes qui, lors de la résolution des problèmes, de la difficulté pour les experts d'une personne, reçoivent des résultats qui ne sont pas inférieurs de qualité et d'efficacité aux solutions reçues par l'expert. Les explorateurs dans le domaine de l'ES pour le nom de leur discipline utilisent souvent le terme «ingénierie des connaissances» introduite par E. FI-SEMBAUM comme «amenant les principes et outils de recherche du domaine de l'intelligence artificielle à la résolution de problèmes appliqués difficiles nécessitant des connaissances expertes expertise . "

Produits logiciels (PS) basés sur des systèmes d'experts ou génie des connaissances (à l'avenir, nous les utiliserons comme synonymes), ont reçu une répartition significative dans le monde. L'importance des systèmes d'experts est la suivante:

· La technologie des systèmes d'experts étend de manière significative le cercle de tâches pratiquement significatives, résolue sur des ordinateurs, dont la solution apporte un effet économique important;

· La technologie CE est un moyen essentiel de résoudre les problèmes mondiaux de la programmation traditionnelle: la durée et, par conséquent, le coût élevé des applications complexes;

· Le coût élevé du maintien de systèmes complexes, qui est souvent plusieurs fois plus élevé que le coût de leur développement; Faible niveau de répétition des programmes, etc.

· L'association des technologies de la CE avec la technologie de programmation traditionnelle ajoute de nouvelles qualités aux logiciels par: Fournir une modification dynamique d'application par l'utilisateur et non un programmeur; plus de "transparence" d'applications (par exemple, les connaissances sont stockées sur la limitée, ce qui ne nécessite pas de commentaires aux connaissances, simplifie la formation et la maintenance); meilleurs graphiques; Interface et interaction.

Selon les principaux spécialistes, dans un proche avenir, l'ES trouvera l'application suivante:

· ES jouera un rôle de premier plan dans toutes les phases de conception, de développement, de production, de distribution, de vente, de soutien et de fourniture de services;

· ES La technologie qui a reçu une distribution commerciale fournira une avancée révolutionnaire dans l'intégration des applications à partir de modules d'interaction intellectuelle prêts à l'emploi.

ES sont conçus pour les soi-disant tâches informalisées, c'est-à-dire Es ne rejetez pas et ne remplacez pas l'approche traditionnelle du développement des programmes axés sur la résolution de tâches formalisées.

Les tâches informalisées possèdent généralement les caractéristiques suivantes:

· Infrasentiosité, ambiguïté, incomplétude et contradictoire des données source;

· Enquête, ambiguïté, incomplète et incohérente des connaissances sur la zone problématique et le problème résolu;

· Grande dimension de l'espace de la solution, c'est-à-dire Bruk lorsque la recherche de solutions est très grande;

· Modification dynamique des données et des connaissances.

Il convient de souligner que des tâches informalisées représentent une classe de tâches importante et très importante. De nombreux spécialistes estiment que ces tâches sont la classe de tâches la plus populaire résolue par ordinateur.

Les systèmes d'experts et les systèmes d'intelligence artificielle diffèrent des systèmes de traitement de données en ce sens qu'elles utilisent principalement un symbole (et non numérique) de représentation, de la sortie de caractères et de la solution heuristique de solutions (et non d'exécution d'un algorithme bien connu).

Les systèmes d'experts sont appliqués pour résoudre uniquement des tâches difficiles (non jouet). Selon la qualité et l'efficacité de la décision, les systèmes d'experts ne sont pas inférieurs aux solutions d'experts humains. Les décisions des systèmes experts ont une "transparence", c'est-à-dire Peut être expliqué à l'utilisateur à un niveau qualitatif. Cette qualité des systèmes d'experts est assurée par leur capacité à soutenir leurs connaissances et leurs conclusions. Les systèmes d'experts sont en mesure de reconstituer leurs connaissances lors de l'interaction avec l'expert. Il convient de noter qu'à présent, la technologie des systèmes d'experts est utilisée pour résoudre divers types de tâches (interprétation, prédiction, diagnostic, planification, conception, contrôle, débogage, instruction, gestion) dans une grande variété de problèmes, tels que Finances, industrie pétrolière et gazière, énergie, transport, production pharmaceutique, cosmos, métallurgie, minière, chimie, éducation, pulpe et papiers, télécommunications et communication, etc.

Les succès commerciaux aux entreprises fermes-développeurs de systèmes d'intelligence artificielle (SII) ne sont pas venus immédiatement. Tout au long de 1960 - 1985 Les succès de l'AI concernaient principalement les développements de la recherche qui ont démontré l'adéquation de cette utilisation pratique. À partir d'environ 1985 (sur une échelle de masse depuis 1988-1990), principalement ES, et au cours des dernières années, le système qui perçoit le langage naturel (SIM) et les réseaux de neurones (NA) sont devenus activement utilisés dans des applications commerciales.

Les raisons qui ont conduit cela au succès commercial sont les suivantes.

L'intégration. Les moyens instrumentaux d'intelligence artificielle (ICI) sont développés, facilement intégrés à d'autres technologies de l'information et moyens (avec étui, SGM, contrôleurs, concentrateurs de données, etc.).

Ouverture et portabilité. ICI sont développés conformément aux normes offrant une ouverture et une portabilité.

En utilisant des langues de programmation traditionnelle et de postes de travail. La transition d'ICI implémentée dans les langues (LISP, PRAGOLOG, etc.), au PCI, mis en œuvre dans les langues de la programmation traditionnelle (C, C ++, etc.), simplifiée la fourniture de baignoire intégrale , réduit les exigences des applications IA à la vitesse de l'ordinateur et du volume de RAM. L'utilisation de postes de travail (au lieu de PC) a fortement augmenté le cercle d'applications pouvant être effectuée sur un ordinateur utilisant ICP.

Architecture du serveur client. IC a développé, soutenant les calculs distribués sur l'architecture client-serveur, qui a permis: de réduire les coûts d'équipement utilisés dans les applications, décentraliser les applications, améliorer la fiabilité et les performances globales (car la quantité d'informations envoyées entre ordinateurs est réduite et chaque module d'application est effectué sur l'équipement adéquat).

Problème / ic orienté sujet. La transition du développement de l'UI d'usage général (bien qu'ils n'ont pas perdu leur signification comme un moyen de créer des ICS orientées) à la CPI de problématique / orientée sur le sujet fournissent: réduction des tiumes de développement des applications; une augmentation de l'efficacité de l'utilisation de la propriété intellectuelle; Simplification et accélération des travaux de l'expert; Réutilisation des informations et des logiciels (objets, classes, règles, procédures).

4.2 Classification des systèmes d'experts

La classe "Systèmes d'experts" aujourd'hui réunit plusieurs milliers de systèmes logiciels différents pouvant être classés selon divers critères. Les classifications suivantes peuvent être utiles (Fig. 4.1).

Figure. 4.1. Classification des systèmes d'experts

Classification de la tâche résolue

Interprétation des données. C'est l'une des tâches traditionnelles des systèmes d'experts. Sous Interprétation, il est compris comme la détermination de la signification des données, dont les résultats doivent être coordonnés et corrigés. Il est généralement prévu pour une analyse de données multivariées.

Diagnostique. Sous les diagnostics, il est entendu de détecter un dysfonctionnement dans un système. Un dysfonctionnement est une déviation de la norme. Une telle interprétation permet de prendre des positions théoriques simples à considérer les deux dysfonctionnements de l'équipement dans systèmes techniqueset des maladies des organismes vivants et toutes sortes d'anomalies naturelles. Une spécificité importante est la nécessité de comprendre la structure fonctionnelle ("anatomie") du système de diagnostic.

Surveillance. La tâche principale de la surveillance est l'interprétation continue des données en temps réel et alarme sur la sortie de certains paramètres pour les limites admissibles. Les principaux problèmes sont le "Skip" d'une situation alarmante et de la tâche inverse du déclenchement "faux". La complexité de ces problèmes dans le flou des symptômes des situations alarmantes et la nécessité de prendre en compte le contexte temporaire.

Conception. La conception consiste à préparer des spécifications pour la création d'objets "objets" avec des propriétés prédéterminées. Sous la spécification, il est compris comme l'ensemble des documents nécessaires - un dessin, une note explicative, etc. Les principaux problèmes ici sont d'obtenir une description structurelle claire des connaissances sur l'objet et le problème de la "piste". Pour organiser une conception efficace et, dans un degré encore plus grand, reflaser, il est nécessaire de former non seulement les décisions de conception elles-mêmes, mais également les motivations de leur adoption. Ainsi, dans les tâches de conception, deux processus principaux effectués dans le cadre des ES correspondants sont étroitement associés. processus de sortie de la solution et le processus d'explication.

Prévision. Les systèmes prédictifs retirent logiquement les conséquences probables des situations spécifiées. Dans le système prédictif, un modèle dynamique paramétrique est généralement utilisé, dans lequel les valeurs des paramètres sont "personnalisées" sous la situation spécifiée. Les conséquences dérivées de ce modèle constituent la base des prévisions avec des estimations probabilistes.

Planification. Sous la planification, il est entendu qu'il trouve des plans d'action liés aux objets capables d'effectuer certaines fonctions. Dans ces es, des modèles du comportement d'objets réels sont utilisés afin de tirer logiquement les conséquences de l'activité planifiée.

Formation. Les systèmes de formation diagnostiquent des erreurs lors de l'étude de toute discipline à l'aide d'un ordinateur et suggèrent les solutions correctes. Ils accumulent des connaissances sur l'hypothétique "étudiant" et ses erreurs caractéristiques, puis dans le travail sont capables de diagnostiquer des faiblesses dans la connaissance des étudiants et de trouver des moyens appropriés pour les éliminer. En outre, ils envisagent de communiquer avec un étudiant en fonction du succès de l'étudiant afin de transférer des connaissances.

En général, tous les systèmes basés sur la connaissance peuvent être divisés en systèmes, tâches d'analyse décisives, et sur systèmes Résolution des tâches de synthèse.

La principale différence entre les tâches de l'analyse des tâches de synthèse est la suivante: Si des ensembles de solutions peuvent être répertoriés et inclus dans les tâches d'analyse, dans les tâches de synthèse, de nombreuses solutions sont potentiellement construites à partir de solutions de composants ou de soumissions. La tâche d'analyse est l'interprétation des données, des diagnostics; Les tâches de synthèse incluent la conception, la planification. Tâches combinées: formation, surveillance, prévision.

Classification en temps réel

Statique es. Développé dans des domaines dans lesquels la base de connaissances et les données interprétables ne changent pas dans le temps. Ils sont stables.

Quasi-noms es. Interprétation d'une situation qui change avec un certain intervalle de temps fixe.

Dynamique es. Travailler en conjugaison avec des capteurs d'objets en temps réel avec interprétation continue des données reçues.

Classification selon le type d'ordinateur

Il existe aujourd'hui:

Es pour des tâches uniques stratégiquement importantes pour Super Est (Elbrus, Cray, convexe, etc.);

ES sur un ordinateur de performance moyenne (tel que l'ordinateur de l'UE, le mainframe);

Es sur des processeurs symboliques et des postes de travail (Soleil, Apollo);

Es sur mini et supermini-ordinateur (VAX, micro-vax, etc.);

Es sur des ordinateurs personnels (IBM PC, Mac II et similaires).

Classification du degré d'intégration avec d'autres programmes

Es autonome. Travaillez directement en mode de consultation avec un utilisateur pour des tâches spécifiquement «expert», afin de résoudre les méthodes traditionnelles de traitement de données (calculs, modélisation, etc.).

ES hybride. cadeau progiciel, agrégant des packages d'application standard (par exemple, des statistiques mathématiques, du système de programmation linéaire ou de gestion de la base de données) et des moyens de manipulation de connaissances. Cela peut être une superstructure intelligente sur le PPP ou un environnement intégré pour résoudre une tâche complexe avec des éléments d'expertise.

Malgré l'attractivité extérieure de l'approche hybride, il convient de noter que le développement de tels systèmes est une tâche, une ordonnance de grandeur plus complexe que le développement de l'ES autonome. Docking n'est pas que des paquets différents, mais de différentes méthodologies (qui se passe dans les systèmes hybrides) génère un complexe complet de difficultés théoriques et pratiques.

4.3 Structure des systèmes d'experts (sur l'exemple de statique et dynamique)

Les statiques typiques sont constituées des composants principaux suivants (Fig. 4.2):

· Le greffier (interprète);

· Mémoire de travail (RP), également appelée base de données (base de données);

· Bases de connaissances (BZ);

· Composants d'acquérir des connaissances;

· Composant explicatif;

· Dialogue.

Base de données (mémoire de fonctionnement) Il est destiné à stocker les données source et intermédiaire à la tâche actuelle. Ce terme coïncide avec le nom, mais pas dans le sens du terme utilisé dans les systèmes de recherche d'informations (IPS) et des systèmes de gestion de la base de données (DBMS) pour désigner toutes les données (principalement à long terme) stockées dans le système.

Base de connaissances (BZ) en ES est conçu pour stocker des données à long terme décrivant la zone à l'étude (et non des données actuelles) et des règles décrivant la conversion des expédiients de ces zones.

Solveur En utilisant les données source de la mémoire de travail et des connaissances de la BZ, forme une telle séquence de règles qui, étant appliquées aux données source, entraînent la résolution du problème.

Composant Les acquisitions de connaissances automatisent le processus de remplissage des connaissances effectuées par l'expert.

Composant explicatif Explique comment le système a reçu une solution au problème (ou pourquoi il n'a pas reçu de décision) et quelles connaissances il utilisait qu'elle facilite le test du système et augmente la confiance de l'utilisateur dans le résultat.

Figure. 4.2. Structure de statistique ES

Composant de dialogue Orienté vers l'organisation de la communication amicale avec l'utilisateur au cours de la résolution des tâches et dans le processus d'acquisition de connaissances et d'explication des résultats du travail.

Les représentants des spécialités suivantes sont impliqués dans le développement de ES:

expert dans la zone problématique dont les tâches résoudront l'ES;

ingénieur de connaissances - spécialiste du développement de ES (technologie utilisée par eux, les méthodes sont appelées technologie (méthodes) de l'ingénierie du savoir);

programmeur pour le développement d'outils (IP) destiné à accélérer le développement de ES.

Il convient de noter que l'absence entre les participants au développement des ingénieurs du savoir (c'est-à-dire leurs programmeurs de remplacement) ou conduit à une défaillance du processus de création d'ES, ou de l'allonger considérablement.

Expert Définit les connaissances (données et règles) caractérisant la zone de problèmes, assure la complétude et l'exactitude des connaissances saisies dans l'ES.

Ingénieur pour la connaissance Aide un expert à identifier et à structurer les connaissances nécessaires à l'exploitation de l'ES; Il fait la sélection de la propriété intellectuelle qui convient le mieux à cette zone de problème et détermine la manière de présenter les connaissances dans cette adresse IP; Allouer et programme (moyen traditionnel) fonctions standard (typique d'une zone de problèmes donnée), qui sera utilisée dans les règles confiées par l'expert.

Programmeur Développe IP (si l'IP est en cours de développement), contenant dans la limite de tous les composants principaux de la CE et transporte son interface avec le milieu dans lequel il sera utilisé.

Le système expert fonctionne dans deux modes: le mode d'acquisition de connaissances et la résolution du problème (appelé le mode de consultation ou le mode Mode CE).

Dans le mode d'acquisition des connaissances La communication avec ES est effectuée (à travers la médiation de l'ingénieur pour la connaissance) expert. Dans ce mode, l'expert en utilisant le composant d'acquisition de connaissances, remplit le système avec des connaissances qui permettent d'être en mode de résolution sur leur propre (sans expert) de résoudre les problèmes de la zone problématique. L'expert décrit la zone de problèmes sous la forme d'un ensemble de données et de règles. Les données définissent des objets, leurs caractéristiques et leurs valeurs existant dans le domaine de l'examen. Les règles déterminent les méthodes de manipulation de caractéristiques de données de la zone considérée.

Notez que le mode d'acquisition de connaissances dans l'approche traditionnelle du développement des programmes correspond aux étapes de l'algorithme, de la programmation et du débogage effectuées par le programmeur. Ainsi, contrairement à l'approche traditionnelle en cas d'ES, le développement de programmes n'effectue pas de programmeur, mais un expert (en ES), qui ne possède pas de programmation.

En mode de consultation La communication avec ES implémente l'utilisateur final qui est intéressé par le résultat et (ou) la méthode de l'obtenir. Il convient de noter que, selon le but de l'ES, l'utilisateur peut ne pas être un spécialiste de cette zone de problèmes (dans ce cas, il fait référence à la CE pour le résultat, sans savoir comment l'obtenir lui-même), ou être Un spécialiste (dans ce cas, l'utilisateur peut obtenir le résultat lui-même, mais il se réfère à ES pour ou accélérer le processus d'obtention du résultat, ou de confier au travail de routine ES). En mode de consultation, les données de la tâche de l'utilisateur après leur traitement dans la composante de dialogue sont entrées dans la mémoire de fonctionnement. Le complicateur sur la base des données d'entrée de la mémoire de travail, les données générales sur la zone problématique et les règles de la BZ formule le problème. ES Lorsque vous résolvez le problème, n'exécute pas seulement la séquence prescrite de l'opération, mais également la forme pré-formulaire. Si la réaction du système n'est pas claire à l'utilisateur, elle peut nécessiter une explication:

"Pourquoi le système pose-t-il une question particulière?", "Comment la réponse est-elle collectée par le système, reçue?".

La structure illustrée à la Fig. 4.2, appelé la structure Statique ES. ES de ce type est utilisé dans les applications où vous ne pouvez pas prendre en compte les changements dans le monde environnant, se produisant lors du problème de la résolution du problème. Les premiers ES, qui ont reçu une utilisation pratique, étaient statiques.

Figure. 4.3. Structure d'ES dynamique

En figue. 4.3 Il est montré que deux composants sont introduits dans l'architecture des SE dynamiques par rapport aux statiques: le sous-système de modélisation du monde extérieur et du sous-système de communication avec un environnement externe. Ce dernier communique avec le monde extérieur par le biais du système de capteurs et de contrôleurs. De plus, les composants traditionnels de la statique (base de la base de connaissances et de la machine de sortie) subissent des changements importants pour refléter la logique temporelle des événements se produisant dans le monde réel.

Nous soulignons que la structure de l'ES, présentée à la Fig. 4.2 et 4.3, ne reflète que des composants (fonctions) et beaucoup reste "pour les scènes".

4.4 Étapes de développement des systèmes d'experts

Le développement de ES a des différences significatives dans le développement d'un logiciel conventionnel. L'expérience de la création d'un ES a montré que l'utilisation de la méthodologie adoptée dans la programmation traditionnelle lorsqu'elles sont développées ou retardent excessivement le processus de création d'un ES, ou en général conduit à un résultat négatif.

Utiliser ES ne suit que lorsque le développement de ES possible, justifié et les méthodes d'ingénierie des connaissances correspondent à la tâche résolue. Développer ES possible Pour cette application, il est nécessaire d'effectuer simultanément au moins les exigences suivantes:

1) Il existe des experts dans ce domaine qui résolvent la tâche beaucoup mieux que les spécialistes novices;

2) Les experts convergent pour évaluer la décision proposée, sinon il est impossible d'évaluer la qualité des ES développés;

3) Les experts sont capables de verbaliser (express en langage naturel) et d'expliquer les méthodes utilisées par elles, sinon il est difficile de compter sur le fait que la connaissance des experts sera «extraite» et sera investie dans ES;

4) La solution du problème ne nécessite que des raisons et non des actions;

5) La tâche ne devrait pas être trop difficile (c'est-à-dire que sa décision devrait prendre plusieurs heures ou plusieurs jours de l'expert et non des semaines);

6) La tâche est, bien qu'elle ne soit pas exprimée sous une forme formelle, mais devrait toujours faire référence à une région suffisamment "compréhensible" et structurée, c'est-à-dire Les concepts de base, les relations et le bien connu (au moins expert) doivent être alloués; moyens d'obtenir une solution au problème;

7) La solution du problème ne doit pas utiliser de manière significative «bon sens» (c'est-à-dire un large éventail d'informations générales sur le monde et sur la méthode de son fonctionnement, qui sait et sait utiliser une personne normale), puisque ces connaissances n'est pas encore possible (en nombre suffisant) d'investir dans le système d'intelligence artificielle.

L'utilisation de ES dans cette application peut être possible, mais non justifiée. CE peut être justifié L'un des facteurs suivants:

· La solution au problème apportera un effet significatif, tel que économique;

· L'utilisation d'un expert en personne est impossible non plus du nombre insuffisant d'experts, soit due à la nécessité de mener à bien l'examen simultanément dans divers endroits;

· L'utilisation de ES est souhaitable dans les cas où une perte de temps ou d'information non valide se produit lors de la transmission d'informations;

· L'utilisation de ES est souhaitable si nécessaire, résolvez le problème entouré d'une personne hostile pour une personne.

application correspondre à Méthodes de la CE, si la tâche solide a une combinaison des caractéristiques suivantes:

1) La tâche peut être naturellement résolue par la manipulation avec des symboles (c'est-à-dire à l'aide d'arguments symboliques) et non de manipulations avec des nombres tels que acceptés dans des méthodes mathématiques et dans la programmation traditionnelle;

2) La tâche doit avoir une heuristique et non une nature algorithmique, c'est-à-dire Sa décision devrait nécessiter l'utilisation de règles heuristiques. Les tâches pouvant être garanties pour être résolues (conformément aux limitations spécifiées) avec certaines procédures formelles ne conviennent pas à l'utilisation de ES;

3) La tâche doit être assez complexe pour justifier le coût du développement d'ES. Cependant, il ne devrait pas être trop compliqué (la décision prend les heures d'heures et non la semaine) pour que ES puisse le résoudre;

4) La tâche devrait être assez étroite pour être résolue par des méthodes de la CE et pratiquement significative.

Lors du développement d'ES, en règle générale, le concept de "prototype rapide" est utilisé. L'essence de ce concept est que les développeurs ne tentent pas de construire immédiatement un produit final. Au stade initial, ils créent un prototype (prototypes) de ES. Les prototypes doivent répondre à deux exigences contradictoires: d'une part, ils doivent résoudre les tâches typiques d'une application particulière, et sur l'heure et la complexité de leur développement devraient être très insignifiantes afin que le processus d'accumulation et de débogage de la connaissance puisse être maximisé dans la mesure du possible avec le processus de choix. (Développement) des logiciels (fournis par l'ingénieur pour la connaissance et le programmeur). Pour répondre aux exigences spécifiées, en règle générale, la création d'un prototype utilise divers outils qui accélèrent le processus de conception.

Le prototype doit démontrer l'adéquation des méthodes de génie des connaissances pour cette application. En cas de succès, l'expert à l'aide de l'ingénieur des connaissances élargit la connaissance du prototype sur la zone problématique. Si possible, il peut être nécessaire de développer un nouveau prototype ou développeur peut arriver à la conclusion sur l'inadéquation des méthodes de la CE pour cette demande. Au fur et à mesure que la consommation de connaissances augmente, le prototype peut atteindre un tel état lorsqu'il résout avec succès toutes les tâches de cette application. La transformation du prototype de la CE sur le produit final entraîne généralement une reprogrammation de la CE dans des langages de bas niveau, fournissant à la fois une augmentation de la vitesse de la CE et une réduction de la mémoire requise. La complexité et le temps de la création d'ES dépendent en grande partie du type de boîte à outils utilisée.

Au cours des travaux sur la création d'ES, il y avait une certaine technologie pour leur développement, dont six des étapes suivantes (fig. 4.4):

identification, conceptualisation, formalisation, exécution, essais, opération d'essai. À l'étape identification Les tâches soumises à la solution sont déterminées, les objectifs de développement sont détectés, des experts et des types d'utilisateurs sont déterminés.

Figure. 4.4. Es. Technologie de développement

À l'étape conceptualisation Une analyse significative de la zone problématique est effectuée, les concepts et leurs relations sont détectés, des méthodes de résolution de problèmes sont déterminées.

À l'étape formalisation IP sont sélectionnés et les procédés de représentation de tous types de connaissances sont déterminés, les concepts de base sont formalisés, les méthodes d'interprétation des connaissances sont déterminées, le fonctionnement du système est déterminé, le fonctionnement du système est estimé, l'adéquation des objectifs Le système de concepts enregistrés, de méthodes de solutions, de moyens de représentation et de manipulation des connaissances sont estimés.

À l'étape exécution Remplir l'expert de la base de connaissances. En raison du fait que la base de ES est la connaissance, cette étape est la phase la plus importante et la plus touchée du développement de ES. Le processus d'acquisition d'actions de connaissances pour extraire les connaissances de l'expert, l'organisation de la connaissance qui assure l'exploitation efficace du système et la présentation des connaissances sous la forme d'un ES compréhensible. Le processus d'acquisition de connaissances est effectué par un ingénieur pour savoir sur la base d'une analyse des activités d'un expert sur la résolution de problèmes réels.

5. Utilisation et soutien de ES. Business Rejoigning

5.1 Utilisation de systèmes d'exportation financiers

De nombreuses entreprises établissent des CE à résoudre des problèmes dans les domaines tels que: négociation sur la bourse, la compréhension automatique des nouvelles, l'analyse de crédit, la gestion des risques, les portefeuilles de la construction et l'investissement, l'évaluation de la notation bancaire, l'automatisation de l'audit, la prédiction des changements sur le marché financier, etc.

Des exemples de ceci est toute la classe de consultatifs ES: Système de surveillance des courtiers Bear, Sterns & STERNS & STERNS & STERNS, conseiller en portefeuille d'Athena Group et assistant du commerçant, développé conjointement par l'auteur D. Little Corporation, Société de réseau basée sur le savoir et six autres institutions financières. Japanese Sanwa Bank, l'une des plus grandes banques du monde, applique le meilleur système d'experts pour améliorer la qualité de ses informations sur les investissements.

Système de gestion de la consultation du portefeuille ES Nikko, conçu pour une utilisation interne par Nikko Securities, Ltd., aide à gérer des fonds pour choisir le meilleur portefeuille pour ses clients. Ce système est basé sur une base de données avec des informations sur cinq ans de vente d'actions et sur un système avec une nouvelle théorie de la gestion de portefeuille qui calcule et optimise le portefeuille de titres pour une assurance contre divers risques. Les gestionnaires de fonds sont exemptés de l'informatique de routine et ont ainsi la capacité de créer plus rapidement un portefeuille optimal en valeurs mobilières. IDS Financial Services Société, Division de la planification financière de la société American Express, expertise financière classifiée de leurs meilleurs gestionnaires pour créer un système expert appelé Insight. IDS comprenait l'examen des meilleurs gestionnaires de leurs fonds, c'est-à-dire Le système d'experts, accessible à tous ses planificateurs. L'un des principaux résultats de l'application du système d'experts en IDS était le fait que le pourcentage de client qui a quitté la société a chuté de plus de la moitié.

Nous énumérons les caractéristiques de certains es spécifiques de cette classe.

1. Flipside: Système de programmation logique d'expertise financière. Enterprise-développeur: Case Western Réserve Université Résolution des tâches: Surveillance de l'état du marché des valeurs mobilières; surveiller l'état du portefeuille actuel des titres; soutien à l'examen des futures conditions du marché; Planifier et vendre des ventes.

Brève caractéristiques: application du paradigme original "tableau" décrit par Newell; Prologue de langue en tant que plate-forme de programmation; présentation des données sur le "tableau" comme données source pour différentes connaissances;

2. Splendeurs: Système de gestion de portefeuille de portefeuille de valeurs réel. Tâches observées: atteindre une variété d'investissements dans les conditions de modification rapide des données. Brèves caractéristiques: Système en temps réel, l'utilisation d'un langage spécialisé à profit de haut niveau, une grande flexibilité dans la création d'un portefeuille pour les programmeurs de C expérimentés C, la possibilité de créer un portefeuille à une analyse financière de non-programmation.

Le système vous permet de former des portefeuilles d'investissement optimaux en échelle réelle en raison du jeu de la comptabilisation des changements rapides sur la bourse.

3. PMIDSS: Système d'appui à la prise de décision lors de la gestion d'un portefeuille. Enterprise-développeur: Groupe financier de l'Université de New York. Tâches résolues: sélection du portefeuille de valeurs mobilières, planification de placement à long terme. Brèves caractéristiques: système de présentation des connaissances mixtes, l'utilisation d'une variété de mécanismes de sortie: réseaux sémantiques logiques, cadres, règles.

4. Le Courtier: Expert System Assistant pour gestionnaire de portefeuille. Enterprise Developer: Cognitive System Inc. Tâches résolues: assistance aux investisseurs dans l'identification de leurs objectifs d'investissement, la gestion du portefeuille. Caractéristiques rapides: Utilisation de règles, une puissante interface de langue naturelle.

5. PMA: Conseiller en portefeuille directeur. Enterprise-développeur: Groupe Athéna. Les tâches sont résolues: la formation d'un portefeuille, des recommandations de rendu sur la maintenance d'un portefeuille. Brèves caractéristiques: assurer une justification qualitative par les résultats de l'utilisation de diverses méthodes numériques.

6. TRBOR: Modèle de notation des obligations informatiques. Enterprise-Developer: Collège of Business Administration Univercity of Nebraska. Tâches résolues: Ce système est créé pour construire un modèle informatique dans le domaine de la notation des obligations et pour l'application du modèle en tant que système expert. Spécifications brèves: utilisation d'une analyse de haute qualité et quantitative, l'utilisation de la membrane EC standard.

7. Heedger intelligent: approche fondée sur la connaissance des tâches d'assurance-risque. Developer Enterprise: Département du système d'information, Université de New York. Tâches: le problème d'un grand nombre d'événements d'alternatives en croissance risque, prise de décision rapide par les gestionnaires de risques à l'accélération des flux d'informations, ainsi qu'un manque de soutien de la machine pertinent aux premiers stades du processus d'assurance-risque Les systèmes impliquent une portée abondante de diverses solutions optimales pour les gestionnaires de risques. Dans ce système, le développement de l'assurance-risque est formulé en tant que tâche d'optimisation polyvalente. Cette tâche L'optimisation comprend plusieurs difficultés avec lesquelles des solutions techniques existantes ne font pas face.

Brèves caractéristiques: Le système utilise une représentation d'objet couvrant les connaissances en matière de gestion des risques profondes et facilite l'émulation du raisonnement principal du risque de gouvernement, utile pour les conclusions et leurs explications.

8. Système de support de solution orienté NERCO pour la sélection de stratégies d'investissement. Développeur d'entreprise: Science de laboratoire Système intelligent Univercité de Tokyo. Tâches obligataires: avec la venue à l'ensemble des instruments financiers des concepts «choix» et «futur», les investisseurs ont la possibilité de former un ensemble de stratégies répondant aux objectifs de leur investissement. Cependant, cette opportunité génère une tâche difficile de trouver la stratégie nécessaire parmi un grand nombre de stratégies d'investissement. Le système de soutien à la décision intelligente pour générer les stratégies d'investissement nécessaires à l'aide de la notation de satisfaction limitée, qui est largement utilisée dans les tâches de recherche. Dans ce système, les restrictions jouent le rôle de la navigation pour générer automatiquement des stratégies complexes via la comparaison abstraite avec le profil des déposants. La comparaison abstraite peut être considérée comme une recherche d'une méthode de production de stratégies très raisonnables décrivant un ensemble de propositions d'achat ou de vente sans informations numériques. Parce que Cette technique peut être utilisée comme pré-processeur pour une analyse quantitative du type de programmation linéaire pour obtenir la solution optimale, le système proposé est un pont pour une transition en douceur entre des analyses de haute qualité et quantitative.

Brèves caractéristiques: Utilisation de l'analyse de haute qualité pour obtenir des solutions qualitatives possibles (solutions intuitives) et une analyse quantitative pour trouver la solution optimale à l'aide de la méthode de programmation linéaire symbole.

9. Raisonnement explicite pour prédire les change de change. Developer Enterprise: Département de l'informatique City Polytechnique de Hong Kong. Tâches obligataires: représente une nouvelle approche dans la prévision des change de change sur la base de l'accumulation et des arguments en faveur des signes présents pour se concentrer sur un ensemble d'hypothèses sur la circulation des taux de change. Présenté dans le système de prévision Un ensemble de fonctionnalités est un ensemble donné de valeurs économiques et de divers ensembles de paramètres de changement de temps utilisés dans le modèle de prédiction.

Caractéristiques rapides: la base mathématique de l'approche appliquée est basée sur la théorie de Dembector Schaer.

10. NEREID: Système d'appui à la prise de décision pour optimiser les travaux avec les options de devises. Développeur d'entreprise: NTT Data, la Banque Tokai, Science Univercity of Tokyo.

Tâches résolues: le système facilite la prise en charge des concessionnaires pour une réponse optimale des options possibles. Le système est plus pratique et donne les meilleures solutions que les systèmes de prise de décision ordinaires.

Brèves caractéristiques: Le système est conçu à l'aide du système de cadre CLP, qui intègre facilement la zone financière de l'application AI. Un type d'optimisation mixte est proposé, combinant des connaissances heuristiques avec une technique de programmation linéaire. Le système fonctionne sur les stations solaires.

5.2 ES Basé sur des exemples

ES, basé sur des exemples, peut être divisé en deux groupes en fonction des principes de travail: à l'aide de réseaux de neurones et en utilisant un algorithme de généralisation inductif ID3. Le premier est principalement utilisé comme classificateur précédemment formé dans les exemples, qui, lorsqu'ils s'appliquent à son entrée, l'ensemble des paramètres financiers initiaux à la sortie apparaît une solution souhaitée pour cette situation financière. Les deuxièmes exemples des exemples forment un arbre de décision, à partir duquel les règles sont ensuite conçues pour prendre des décisions. Ci-dessous, nous donnons 2 exemples typiques d'ES des deux groupes.

1. S & PCBRS: Simulateur neural pour évaluer le classement des valeurs mobilières. Enterprise Developer: Chase Manatten Bank, Corp. Standart & Poor's Corp. Tâches résolues: Évaluation de la notation des titres conformément aux entreprises des émetteurs, la formation d'une échelle de notation correcte.

Brèves caractéristiques: Représentation des tâches d'évaluation de la notation Comme les tâches de classification, la sélection des données sur les entreprises de l'émetteur et la formation de matériel pédagogique, le choix du neuroclassifiant, sa formation et ses tests, comparaison des estimations d'experts, l'utilisation du couter Paradigm du réseau neuronal -Propagation, la probabilité de la prédiction correcte de la note est de 84%.

2. ISPMS: Système de gestion du portefeuille de titres intelligents. Tâches obligataires: formation d'un portefeuille d'actions qui fournit un équilibre entre le risque et les revenus présumés.

Brèves caractéristiques: utilisant un modèle d'optimisation d'une programmation quadratique de Markovic, de bases de données et de bases de données selon les émetteurs et secteurs et secteurs, la disponibilité du sous-système de formation sur l'expérience passée basée sur l'extraction des règles d'un grand nombre de faits, Le compte de la connaissance des préférences d'experts et d'investisseurs personnels dans le modèle d'optimisation. La probabilité de prédiction appropriée d'un changement important sur la bourse est comprise entre 68% et 84%.

5.3 Business Reinfining

Restructuration des travaux des entreprises dans le domaine des processus liés à la conception et à la préparation de la production de nouveaux produits, appelés réingénierie et entrepris à une forte augmentation de l'efficacité des entreprises dans des conditions modernes, repose sur des changements organisationnels et l'utilisation de Nouvelles technologies de l'information.

Lors de l'analyse des nouvelles entreprises existantes et en développement, la construction des modèles et des processus commerciaux de la société se produisent. Les modèles peuvent varier selon le degré de procédures de détail, la forme de leur représentation, en tenant compte que des facteurs statiques ou dynamiques, etc. Il convient de noter que toutes les approches connues de la modélisation des entreprises appartiennent à la famille de méthodes de modélisation de systèmes d'information complexes .

Les moyens traditionnels des modèles de systèmes complexes comprennent la méthodologie Sadt (technique de conception d'analyse structurée). Il a été créé au début des années 70 afin d'unifier les approches de la description des systèmes complexes. Sadt inclut à la fois une approche conceptuelle de la construction de modèles système et un ensemble de règles et de désignations graphiques pour leur description. Les méthodes proposées pour la construction de modèles fonctionnels, où la description des systèmes est effectuée à partir du point de vue des fonctions qu'ils effectuent, ont reçu le nom de la méthodologie IDEF0. Il existe également des méthodologies spéciales pour la construction de modèles d'informations décrivant les modèles d'informations (IDEFIX) et des modèles dynamiques qui affichent des relations de causalité entre les objets système (IDEF / CPN).

Des moyens plus modernes de modélisation apparus au milieu des années 90 appartiennent au RUP (processus rationnel unifié). Cette méthodologie développée par Rational Software Corp.,

il détient le processus itératif de créer un système d'information complexe basé sur une approche orientée objet utilisant des diagrammes UML pour la modélisation visuelle du domaine. Notation de diagrammes UML et de méthodes d'utilisation UML pour la réingénierie Les processus opérationnels La conception et la préparation de la production seront pris en compte dans les sections suivantes de ce manuel.

En plus de l'UML, il existe d'autres notations mises en œuvre pour la modélisation visuelle, par exemple dans les systèmes Aris et Adonis. Le système Adonis permet non seulement de la modélisation visuelle, mais également de la modélisation des processus opérationnels, ses capacités sont également discutées ci-dessous.

Les systèmes d'information soutiennent de nouveaux processus métier.

Il a été noté ci-dessus que l'utilisation de nouvelles technologies de l'information fait partie intégrante de la réingénierie. Dans le même temps, les modèles de nouveaux processus métier sont directement mis en œuvre dans l'environnement du système d'information (SPAN) de la nouvelle entreprise. L'importance des Poissons consiste non seulement à ce qu'il s'agisse d'un élément nécessaire de la réingénierie, et aussi du fait que souvent l'utilisation de PC est largement déterminée par la technologie de la conduite d'une nouvelle entreprise. C'est un logiciel spécial développé - système logicielqui est basé sur l'utilisation d'outils appropriés.

Dans le domaine de la conception de nouveaux produits, le rôle de l'action est joué par les systèmes de conception de la conception automatisée (CAPR-K). Dans le domaine de la préparation technologique de la production, le rôle de l'ASP est joué par des systèmes de préparation technologique automatisés (ASPP).

Les outils de création de systèmes CAO / CAM, CAE et PDM incluent CAD / CAM et ASTPP. Dans le même temps, les systèmes CAD / CAM et SAE deviennent des fonds pour automatiser la mise en œuvre des procédures de projet et le système PDM est un moyen de gérer les processus de conception et de préparation. Dans le même temps, le système PDM est un moyen de base avec lequel on est mis en œuvre espace d'information Pour toutes les étapes cycle de la vie Produits (JCS).

Les complexes CAO / CAO / CAE / PDM les plus puissants et les plus complets ont reçu le nom de Solutions PLM (données de gestion de données de produits sur le produit).

6. Stratégie d'obtention des connaissances. Méthodes pratiques d'extraction de connaissances

6.1 Stratégie de récolte des connaissances

Allouer trois gains de connaissances - Acquisition des connaissances, des connaissances d'apprentissage et de la détection des connaissances dans des bases de données:

En dessous de acquisition (Acquisition) Les connaissances comprennent la méthode de remplissage automatisée de la base de connaissances via un dialogue expert et un programme spécial.

Extrait (Élicitation) La connaissance s'appelle la procédure d'interaction de l'ingénieur pour la connaissance avec une source de connaissances (expert, littérature spéciale, etc.) sans utilisation de la technologie informatique.

Terme " détection de connaissances dans des bases de données "(Découverte des connaissances dans les bases de données - KDD) Indiquez aujourd'hui le processus d'obtention des données" brutes "nouvelles, des informations potentiellement utiles sur la zone. Ce processus comprend plusieurs étapes (Fig. 6.1). Cela inclut l'accumulation de données brutes, de sélection, de préparation, de transformation de données, de la recherche de modèles de données, d'évaluation, de généralisation et de structuration des modèles trouvés.

Figure. 6.1. Le processus de détection des connaissances dans la base de données

La stratégie de la KDD est de plus en plus nommée pour le premier rôle. Ceci est en grande partie dû au développement rapide de divers entrepôts de données (entrepôt de données) - les assemblages de données qui diffèrent dans l'orientation, l'intégration, le support de la chronologie, l'immuabilité et destinés au traitement analytique ultérieur.

Spécificité des exigences de traitement des données modernes afin de détecter les connaissances comme suit:

· Les données ont un volume illimité

· Les données sont hétérogènes (quantitatives, de haute qualité, catégoriques)

· Les résultats doivent être spécifiques et compréhensibles.

· Les outils de traitement des données "bruts" doivent être faciles à utiliser

6.2 Méthodes d'extraction pratiques de données

La classification des méthodes d'extraction des connaissances (Fig. 6.2) permettra aux ingénieurs de la connaissance, en fonction de tâche spécifique et des situations, choisissez une méthode spécifique. À partir du projet de classification proposé, on peut constater que le principe de base de la division est associé à une source de connaissances. Les méthodes de communication englobent tous les types de contacts avec une source de connaissances animée - un expert et le capital de texture concerne les méthodes d'extraction des connaissances de documents (techniques, avantages, manuels) et littérature spéciale (articles, monographies, manuels).

La séparation de ces groupes de méthodes au niveau supérieur de la classification ne signifie pas leur antagoniste, généralement l'ingénieur du savoir combine diverses méthodes, par exemple, d'abord examiner la littérature, puis parle avec des experts, ou inversement.

Figure. 6.2. Classification des méthodes d'extraction de connaissances.

À son tour, des méthodes de communication peuvent également être divisées en deux groupes: actif et passif. Les méthodes passives impliquent que le rôle de premier plan dans la procédure d'extraction des connaissances telle qu'elle peut être transmise par l'expert, et l'ingénieur du savoir enregistre uniquement le raisonnement de l'expert au cours de ses travaux réels sur la prise de décisions ou écrit que l'expert considère que l'expert le considère comme indépendamment raconter sous la forme d'une conférence. Dans des méthodes actifs, au contraire, l'initiative est entièrement entre les mains d'un ingénieur du savoir, qui contacte activement l'expert différentes façons - Dans les jeux, dialogues, conversations pour la "table ronde", etc.

Les méthodes passives à première vue sont assez simples, mais nécessitent en effet un ingénieur de divulgation pour analyser clairement le «courant de conscience» d'un expert et identifier des fragments de connaissances importants. L'absence de retour d'information (la passivité de l'ingénieur pour la connaissance) affaiblit considérablement l'efficacité de ces méthodes que et est généralement expliquée par rôle auxiliaire dans les méthodes actives.

Les méthodes actives peuvent être divisées en deux groupes en fonction du nombre d'experts qui donnent leurs connaissances. Si leur nombre est supérieur à un, il est alors conseillé, en plus d'une série de contacts individuels avec chaque application et méthodes de discussions de groupe du domaine. Ces méthodes de groupe activent généralement la pensée des participants aux discussions et permettent d'identifier les aspects très non traités de leurs connaissances. À son tour, les méthodes individuelles demeurent aujourd'hui, puisqu'une procédure délicate, en tant que "prise de connaissance", ne tolère pas les témoins inutiles.

Séparément, il faut dire sur les jeux. Les méthodes de jeu sont maintenant largement utilisées et sociologiques, économie, gestion, pédagogie pour la préparation des gestionnaires, des enseignants, des médecins et d'autres spécialistes. Le jeu est une forme particulière d'activité et de créativité, où une personne est libérée et se sent beaucoup plus libre que dans le travail ordinaire.

Conclusion

Au cours de l'exécution des travaux, les conclusions suivantes ont été faites:

Le système d'experts est un programme intellectuel capable de tirer des conclusions logiques sur la base des connaissances dans une matière spécifique et de la résolution de problèmes spécifiques.

Les exigences suivantes sont présentées aux systèmes d'experts: l'utilisation de connaissances relatives à une zone spécifique; acquisition de connaissances de l'expert; Définition d'une tâche réelle et suffisamment complexe; Emploi d'un système de capacités d'experts.

La structure du système expert est représentée par les éléments structurels suivants: base de connaissances, mécanisme de conclusions logiques, interface utilisateur, module d'acquisition de connaissances, module de pointes et d'explications.

La portée des systèmes basés sur la connaissance peut être regroupée dans plusieurs classes de base: diagnostic médical, contrôle et gestion, diagnostics de dysfonctionnement dans les appareils mécaniques et électriques, la formation, l'économie et la finance.

De nombreuses entreprises établissent des CE à résoudre des problèmes dans les domaines tels que: négociation sur la bourse, la compréhension automatique des nouvelles, l'analyse de crédit, la gestion des risques, les portefeuilles de la construction et l'investissement, l'évaluation de la notation bancaire, l'automatisation de l'audit, la prédiction des changements sur le marché financier, etc. Les systèmes d'experts les plus courants dans le domaine des finances ont été pris en compte.

Spécialité "Systèmes d'information et technologies (en économie)"

Qualification - ingénieur de programmateur
Forme d'étude - Jour (budget / frais)

Spécificité et pertinence
Dans les conditions modernes d'interaction croissante entre l'économie, la science et la technologie, des spécialistes de la formation sur la base de quatre directions sont particulièrement pertinentes: ingénierie, mathématique, information et économique. Le développement des profils d'ingénierie et économiques et mathématiques, une formation étendue dans le domaine des technologies de programmation et d'information rend un tel spécialiste unique.

Ce que vous apprendrez
Le curriculum prévoit une étude:
1. Technologies des langues et de programmation prospectives: C, C ++, Java, C #, PHP, HTML, XML, des langues scriptées utilisées pour développer des applications Web, des méthodes et des moyens de conception de programmes dans divers systèmes d'exploitation et réseaux informatiques, Des graphiques informatiques et des conceptions Web.
2. Systèmes, technologies et normes d'analyse, de conception et de modélisation (IDEF, Series de la série UML, tous les systèmes de modélisage de processus de fusion, tous les modèles de données de fusion (ERWIN), architecte d'entreprise, etc.), des systèmes intelligents, des systèmes prennent en charge la prise de décision et protection de l'information.
3. Bases de données, DBMS et QBE, SQL, T-SQL, OLAP et Technologies minières de données.
4. Technologies pour le développement de l'architecture client-serveur de l'architecture client-serveur JEE, RMI, JSP, Servlets, Corba, EJB, JSF, Ajax, Spring, Struts, etc., ainsi que des plates-formes. NET: ASP.NET, ADO. RAPPORTER; Services Web et services Internet. Concepts et systèmes d'automatisation complète et de gestion des affaires, de telles séries telles que: ERP, MRP, SCM, CRM, CALS, 1C, SAP ,.
5. Disciplines économiques: théorie économique, micro et macroéconomie, économies d'entreprise, etc.
6. Disciplines économiques et mathématiques.
7. Disciplines d'ingénierie.

Et après?
Nos diplômés sont préparés dans le plus activement impliqué dans l'élaboration d'activités d'information, de socio-économique, d'innovation, de processus d'ingénierie et de réingénierie d'informations et de systèmes économiques de la République du Bélarus. Sur la base du ministère de l'informatique économique, des formations et des séminaires sont régulièrement détenus pour les étudiants, adaptés aux principales entreprises informatiques, avec une attraction supplémentaire des étudiants pour des stages et des activités de travail dans un calendrier coulissant en parallèle avec des professions de l'université.

Sièges pour la distribution de diplômés: résidents de haute technologie, systèmes EPAM, IBA, ITRANSITION, TECHNOLOGIES SYSTÈME, DÉVELOPPEMENT BELLARD, etc.), des banques de la Biélorussie, des instituts d'éducation et de recherche Minsk, institutions et institutions Académie des sciences de la République de la République de Biélorussie, grandes entreprises et organisations de Minsk.

Département de machines - département de l'informatique économique.
Chef de département - candidat sciences techniques, maître assistant Vitaly Nikolayevich Comlichenko,
tél.: +375 17 293-84-81.