Istruzione federale dell'Agenzia

Istituzione educativa statale di maggiore educazione professionale

Northwest State Cam.

università Tecnica

Istituto per la gestione della produzione e

programmi innovativi

Dipartimento di Economia Enterprise e Gestione

Esame sulla disciplina

« Tecnologie dell'informazione in economia. "

Argomento: 1. "Le principali attività delle attività economiche,

in cui vengono applicate le tecnologie dell'informazione. "

2. "Mezzi per l'implementazione della tecnologia dell'informazione."

3. "Caratteristiche della tecnologia mobile imprenditoria. "

4. “Il ruolo e il luogo delle informazioni automatizzate

sistemi nell'economia. Modello di informazione dell'impresa. "

Studente appollaiato: Shestakova Maria Dmitrivna

Specialità: 80502.65.

Cifr: 578030493.

Docente: Babkin.

San Pietroburgo

Piano di lavoro.

Argomento 1.

″ Le principali attività della tecnologia dell'informazione sono utilizzate. "

introduzione

Il concetto di base è un business elettronico.

Componenti:

- Tecnologia dell'e-commerce;

- tecnologia di aste elettroniche;

- Banche elettroniche;

- Telefonia IP;

- telefonia Internet;

- Tecnologie del puntatore elettronico;

- Nir elettronico e OCC;

- Franchising elettronico;

− e-mail;

- Marketing elettronico;

- Gestione delle risorse operative elettroniche (ORM);

- Gestione delle forniture elettroniche;

- Servizi di intermediazione elettronica.

Conclusione.

Argomento 2.

″ Mezzi per implementare la tecnologia dell'informazione. "

- metodico.

- Informativo.

- algoritmico.

- Tecnico.

- Software.

Argomento 3.

″ Caratteristiche Tecnologia mobile imprenditoria. "

Mobile Commerce:

- Trade tecnologico di beni e servizi mobili;

- Tecnologia commerciale contenuto mobile;

- Prestazione servizi aggiuntivi Operatori mobili.

Argomento 4.

″ Il ruolo e il luogo dell'automazione sistemi di informazione in economia. Modello di informazione dell'impresa. "

I. I sistemi di informazione automatizzati.

Classificazione:

· Dalla natura delle informazioni;

· Sul campo di applicazione dell'applicazione.

Argomento 1.

Le principali attività della tecnologia dell'informazione sono utilizzate.

introduzione

Aspetti economici dell'impatto tecnologie informatiche Sullo scopo di scambio e consumo sono molto ambigui.

Aspetto nuove tecnologie dell'informazione - un colpo di stato che scuote le basi dell'economia tradizionale stessa. Transizione a. Internet - queste sono nuove opportunità per ottenere profitto aumentando la commerciabilità esistente. Internet - Le principali informazioni sui produttori e dei consumatori.

Tecnologie dell'informazione In generale, è possibile caratterizzare come processo costituito da regole chiaramente regolate per l'esecuzione di operazioni, azioni di fasi di vari gradi di difficoltà sopra i dati memorizzati nei computer. l'obiettivo principale informazione tecnologia - A seguito delle azioni di riciclaggio dei dati primari mirati, ottenere le informazioni necessarie. L'ambiente principale per tecnologie informatiche siamo sistemi di informazione.

In conformità con la definizione dell'UNESCO, informazione tecnologia Una combinazione di discipline interrelate, scientifiche, tecnologiche e ingegneristiche, che studiano i metodi di un'efficace organizzazione delle persone impiegate mediante elaborazione e memorizzazione di informazioni, nonché tecniche e metodi computazionali per organizzare e interagire con le persone e le attrezzature di produzione.

A seconda delle attività applicative specifiche che si desidera risolvere, è possibile applicare vari metodi di elaborazione dei dati e vari mezzi tecnici.

Tecnologie dell'informazione Nell'economia è un mezzo virtuale economia.

Economia virtuale - Questo è un mezzo, uno spazio economico speciale in cui viene eseguita un'azienda elettronica, cioè questa è un'economia basata sull'uso delle capacità interattive. Lo spazio in esame è inerente alle caratteristiche specifiche che contraddistinguono l'economia virtuale dalla consueta entità imprevista e offline.

Economia virtuale spesso chiamano nuova economia Per enfatizzare la sua differenza dalla vecchia e tradizionale economia.

Considera più dettagliatamente le caratteristiche. nuova economia.

La base dell'attività economica è aziendale. NEL virtuale economia C'è un concetto e-Business. .

Business elettronico - Questa è le attività della società volte a fare un profitto, che si basa su tecnologie digitali e i vantaggi che forniscono.

Fig. 1. La portata dell'applicazione dell'e-business.

Concetto "Business elettronico" Include molti concetti tecnologici di diverse informazioni:

▪ Tecnologie di e-commerce;

▪ tecnologie all'asta elettronica;

▪ banche elettroniche;

▪ Telefonia IP;

▪ telefonia Internet;

▪ Tecnologie del puntatore elettronico;

▪ Nir elettronico e OCC;

▪ franchising elettronico;

▪ Email;

▪ marketing elettronico;

▪ Gestione delle risorse operative elettroniche (ORM);

▪ Gestione delle forniture elettroniche;

▪ Servizi di intermediazione elettronica;

▪ Dating della tecnologia dell'informazione.

Considera più dettagliatamente questi concetti.

Tecnologia di e-commerce.

E-Commerce (e-Commerce) – Questo è uno dei modi per implementare. e-Business. . Considerando i problemi elettronico commercio Dovresti prestare attenzione alla doppia interpretazione del termine stesso. A volte parlando e-commerce. , Intendo esclusivamente attività commerciali di fornitori Servizio Internet. (IPS - Internet. Fornitori di servizi) Ma molto più spesso e-commerce. Dare un'interpretazione più ampia come serie di tutti i modi possibili per utilizzare la rete per scopi commerciali. Fornitore Servizio Internet. - Questa è una società commerciale che fornisce l'accesso a Internet Sostenendolo per una certa remunerazione e fornisce alcuni servizi correlati su richiesta dei clienti.

Termine "commercio elettronico" Combina molte tecnologie diverse in sé:

▫ EDI (protocollo di scambio di dati elettronico);

▫ Email;

▫ Internet;

▫ Intranet (scambio di informazioni all'interno dell'azienda);

▫ Extranet (scambio di informazioni con il mondo esterno).

Il più sviluppato tecnologie dell'informazione che può essere basato commercio elettronico , Tenere conto protocollo minuto scambio di dati – EDI (interscambio di dati elettronico) - Questo è il metodo di codifica delle transazioni consecutive e elaborarle in modalità on-line.

Qualsiasi commercio, incluso commercio elettronico nel Internet, Diviso in due grandi categorie:

1. business-to-Consumer - B2C - " azienda - consumatore ″;

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

Modello di base B2C Trading. - Questi sono al dettaglio Negozi online. Sistema mondiale B2C. È una struttura sviluppata per la soddisfazione della domanda dei consumatori. Negli ultimi anni elettronico commercio genere B2C. inserito B. nuovo stadio del suo sviluppo. C'è una fusione di piccole aziende che duplicano l'un l'altro lungo la gamma di prodotti offerti, o il loro assorbimento di grandi concorrenti.

Mercato B2B. È stato creato specificamente per le organizzazioni al fine di sostenere l'interazione tra aziende e i loro fornitori, produttori e distributori. Questo mercato apre molte più opportunità rispetto al settore. Trading B2C.

Quando si tratta di uso commerciale delle opportunità Rete Internet. Varie entità economiche nella struttura elettronico commercio Di norma, si distinguono diversi collegamenti:

▫ Effettuare operazioni di acquisto e vendita attraverso i canali di rete;

▫ Servizi post-vendita ai clienti;

▫ Costruire relazioni con i clienti.

Le operazioni di acquisto e vendita sono l'essenza elettronico commercio .

Pubblicità B. Internet È di grande importanza, e la pubblicità della rete differisce dalle sue specie tradizionali. Questo è, soprattutto, pubblicità banner e posizionamento di informazioni pubblicitarie ai server più frequentemente visitati. Per misurare l'efficienza della pubblicità sulla rete, è possibile utilizzare il metodo di conteggio del numero di visite e seguiti dagli ordini di prodotti.

L'informatizzazione aziendale porta alla internazionalizzazione della produzione. Il saldo commerciale estero della conoscenza professionale pertinente funge da indicatore delle reliquie tecniche dello stato, è con questo che il concetto di tecnologia dell'informazione è collegato. È implementato attraverso il mercato delle licenze dei prodotti di produzione, vari know-how, nonché consultazioni sull'uso dei prodotti high-tech.

Grazie all'evoluzione del mercato globale, un vantaggio di un paese che è impegnato nella vendita di prodotti high-tech, compresa la moderna conoscenza professionale e le ultime tecnologie. Un prodotto invisibile sta andando attivamente sotto forma di conoscenza, cultura, gli stereotipi del comportamento sono attivamente imposti. Questa è stata la ragione per cui società dell'informazione Informazioni, creatività e conoscenza agiscono come una risorsa strategica. E dal momento che i talenti non vengono creati, la necessità nasce nella formazione della cultura, cioè le condizioni in cui i talenti possono sviluppare e prosperare. C'è un'enorme influenza della tecnologia informatica, espressa in formazione remota, giochi per computer, film, ecc.

Tecnologia dell'informazione nell'economia e la loro attuazione

Lo scopo del sistema informativo è quello di memorizzare, cercare e rilasciare dati su richieste dagli utenti. L'essenza del sistema informativo economico è quello di elaborare le informazioni pertinenti. Qui vengono servite le statistiche, contabilità, assicurazione, credito e finanziaria, bancario, nonché altri tipi di attività commerciali. Per utilizzare sul posto di lavoro, è necessario progettarlo utilizzando le tecnologie dell'informazione. È importante notare che prima il processo di progettazione del sistema è stato separato dalle informazioni di elaborazione dell'area tematica. Al momento, esiste anche indipendentemente, richiedendo le più alte qualifiche dei progettisti. Al momento, ci sono tecnologie dell'informazione nell'economia che non sono disponibili solo per qualsiasi utente, ma consentono anche di combinare il processo di progettazione dei singoli componenti del trattamento del sistema. Può essere un ufficio e-mail, e-mail, processori tabulari e di testo e così via. La tendenza della creazione accessibile agli utenti delle tecnologie dell'informazione continua.

Si scopre che il posto di lavoro utilizza entrambe le tecnologie dell'informazione nell'economia, progettate da progettisti e tecnologie dell'informazione che consentono di automatizzare le operazioni sul posto di lavoro.

Queste caratteristiche della transizione verso l'informatizzazione della società possono essere distinte: il riorientamento dell'economia nella direzione dell'operazione sta replicando conoscenze professionali, coinvolgimento nel processo di formalizzazione della conoscenza dei professionisti, nonché dell'accelerazione della produzione-produzione -Clowledge.

Le tecnologie dell'informazione nell'economia implicano l'uso della comunicazione telefonica, della televisione via cavo, delle apparecchiature multiplicate, dei computer, dell'edizione dei programmi di formazione e così via. Grazie allo sviluppo delle relazioni del mercato, i nuovi tipi appaiono riguardanti la creazione di imprese impegnate nel campo dei business delle informazioni, lo sviluppo delle tecnologie dell'informazione, la distribuzione di componenti dei sistemi automatizzati.

A causa di ciò, è possibile non solo di distribuire rapidamente ed utilizzare efficacemente le tecnologie dell'informazione, ma anche per crearli in un grande collettore. Ed è importante capire che le informazioni economiche sono una componente importante dell'intero processo.

Istituzione di bilancio educativo dello stato federale di istruzione professionale superiore

"Università finanziaria

Sotto il governo della Federazione Russa "

(Università finanziaria)

Dipartimento "Microeconomia"

Lavoro del corso

"Nuove tecnologie e il loro ruolo nell'economia moderna"

Eseguita:

gruppo di studenti U1-2.

Bakhshiyan pk.

Consigliere scientifico:

d.E., Professore

Nikolaeva i.p.

Mosca 2013.

introduzione

1. Il luogo e il ruolo delle nuove tecnologie nell'economia moderna

1.1 Nuove tecnologie nei sistemi economici moderni

1.2 Periodizzazione dello sviluppo tecnologico

2. Nuove tecnologie come il progresso industriale del motore

2.2 Terza rivoluzione industriale

2.3 Imprese innovative del futuro

3. Sviluppo di nuove tecnologie in Federazione Russa

3.1 Problemi di sviluppo di nuove tecnologie in Russia

Conclusione

Bibliografia

Applicazioni

introduzione

L'intera storia dello sviluppo umano è la storia dello sviluppo e del miglioramento delle tecnologie e degli strumenti di lavoro (tecniche) utilizzati dalla persona. Diverse migliaia di anni fa, una persona è iniziata con un bastone ordinario, e oggi ha raggiunto le incredibili altezze di sviluppo tecnico e tecnologico. Caratterizzato da sistemi economici e postali sono stati continuamente migliorati da una persona per tutto il periodo della loro esistenza. Tuttavia, nei precedenti millenni, questo processo non ha portato un carattere così "esplosivo". La transizione da una struttura tecnica ed economica all'altra potrebbe essere allungata per un secolo o anche il millennio, ma il XX e il XXI secolo ci hanno mostrato la velocità del cambiamento e il miglioramento delle tecnologie utilizzate dall'uomo e mezzi tecnici. Tale successo dell'innovazione e della loro influenza su tutte le sfere della vita pubblica non poteva aiutare ma causare interesse tra gli economisti. La scienza economica dell'inizio del XX secolo ha iniziato a studiare i processi di sviluppo innovativo in quanto tale e studiare le loro caratteristiche e modelli principali. Molti ben noti economisti, come J. Schupeter, J. Hicks, R. Solowa ha ottenuto un successo significativo. Tuttavia, il mondo sta cambiando rapidamente, e, esclusivamente, l'interesse scientifico dello sviluppo tecnologico all'inizio della metà del 20 ° secolo è stato sostituito dall'interesse dallo Stato e, soprattutto, dagli imprenditori. Ciò è accaduto a causa della consapevolezza che le tecnologie innovative e la loro attuazione sono diventate quasi l'unica chiave per l'attività economica di successo nel contesto dell'economia moderna o, poiché era consuetudine essere chiamata, una "nuova economia".

Dal punto di vista della microeconomia, le nuove tecnologie sono uno strumento con cui le imprese mantengono le loro posizioni competitive nel mercato a causa di risparmi sui costi e (o) differenziazione dei loro prodotti. Lo sviluppo e l'implementazione di tecnologie e tecnologie innovative sono, infatti, l'unico modo effettivo Tenendo o catturare posizioni del mercato.

Questo lavoro è dedicato all'analisi del ruolo delle nuove tecnologie nell'economia moderna e sulla loro influenza su di esso.

1. Il luogo e il ruolo delle nuove tecnologie nell'economia moderna

1 Nuove tecnologie nei sistemi economici moderni

La forza trainante dello sviluppo socio-economico è sempre stata il progresso scientifico e tecnologico, obiettivo di base Quale è cercare nuovi mezzi per soddisfare il pubblico con i costi più bassi dei costi e delle risorse mantenendo mantenendo gli ecosistemi. Affinché la crescita economica si verifichi sulla base di progressi tecnici o tecnologici, è necessario avere la struttura di un certo livello di complessità, dovuto al numero di tecnologie riproducibili, al loro potenziale energetico, ai fattori scientifici e tecnologici Progressi, le proprietà del nucleo autoprodotto, stimolando relazioni con settori economici, lo sviluppo dell'economia.

Sotto la tecnica è inteso come l'uso di vari modelli fisici, chimici, biologici, nonché sociali all'interno di qualsiasi dispositivo, dispositivo, dispositivo, per ottenere o distribuire un determinato processo, in cui è necessario (necessità) o Crea prodotti, tecnologie, servizi che possiedono un'utilità sufficiente per gli esseri umani.

I sistemi tecnici sono costituiti da oggetti di tecnologia e tecnologie controllati e gestiti da una persona. Tutte le sfere della vita pubblica oggi possono essere presentate come interazione di sistemi economici complessi. Dal momento che gli oggetti della tecnologia, i sistemi tecnici sono creati da una persona, l'obiettivo principale è ottenere il maggior numero possibile di risultati utili possibile costo minimo.

Lo sviluppo della tecnologia ai nostri giorni è impossibile senza l'interazione di risorse concentrate, compresi gli incentivi intellettuali e economici che rendono attività inventive, scientifiche e di ingegneria. La creazione di incentivi economici è il compito della pianificazione istituzionale e del design.

Inoltre, quando si studiano nuove tecnologie, è necessario tenere conto di tale parametro di sistemi tecnici innovativi (e non solo) come producibilità. Ai sensi della tecnologia del sistema è una combinazione delle proprietà degli elementi di questo sistema, che determinano la sua capacità di esercitare i costi ottimali della produzione, del funzionamento e della riparazione con i parametri necessari di qualità, volumi di produzione, consumi e condizioni di sviluppo. La produzione del sistema tecnico ha un lato quantitativo e di alta qualità del cambiamento. L'indicatore tecnologico del sistema economico è le caratteristiche quantitative del funzionamento del sistema.

Un concetto molto importante è il concetto di "garantire la tecnologia" del sistema economico, in cui, secondo il parere dell'autore, è necessario comprendere la totalità degli strumenti destinati a garantire le funzioni necessarie del sistema, superando o riducendo il suo grado di inefficacia. In altre parole, stiamo parlando del sistema di misure per gestire il sistema, può anche essere detto, misure che aumentano la gestibilità del sistema.

Riassumendo, si può dire che la produzione del sistema tecnico (economico) è uno degli obiettivi di introdurre nuove tecnologie nell'impresa, poiché questo indicatore consente di giudicare più in modo affidabile a giudicare l'efficacia di questo sistema. Come accennato in precedenza, lo scopo principale di sviluppare e attuare tecnologie innovative è un aumento dei volumi di produzione con un aumento dei risparmi delle risorse, cioè. Con una diminuzione dei costi di produzione. A mio parere, le imprese che hanno raggiunto un alto indicatore delle tecniche tecnologiche del suo sistema di produzione hanno l'opportunità di utilizzare il prossimo appuntamento delle nuove tecnologie, vale a dire: differenziazione dei loro prodotti.

1.2 Periodizzazione dello sviluppo tecnologico

Lo studio delle nuove tecnologie in generale sarebbe incompleto senza studiare la storia delle fasi dello sviluppo tecnologico. Ogni fase dello sviluppo innovativo è stata accompagnata da un cambiamento radicale degli stili di fattibilità, che ha comportato conseguenze irreversibili in tutte le sfere della società. Un'analisi della periodizzazione dello sviluppo tecnologico è interessante perché consente di identificare alcuni modelli comuni nel cambio di stili tecnici ed economici e introdurre nuove tecnologie innovative in quel momento. Naturalmente, il XXI secolo è molto diverso da tutti i precedenti (molto più di quanto, diciamo, il XIX secolo differisce da XVIII), e molte caratteristiche e modelli di sviluppo innovativo del passato sono completamente errati in questi termini, ma diversi , più importante, sono ancora di interesse.

L'economia basata su una nuova struttura tecnologica non può funzionare con successo se non serve direttamente o indirettamente al suo scopo naturale - per soddisfare le esigenze di una persona, un aumento del reddito e del benessere nazionale. L'orientamento per la soddisfazione dei bisogni diventa assolutamente necessario e quando si effettuano decisioni strategiche nell'innovativa, strutturale e degli investimenti e in altri settori delle attività di produzione. L'economia che opera contemporaneamente su tre dispositivi tecnologici può anche essere operativa con successo, poiché non può essere riprodotto contemporaneamente tre dispositivi tecnologici a causa delle dispreborie risultanti nell'assegnazione delle risorse tra di loro. Il problema della riproduzione delle istruzioni tecnologiche è il problema non solo lo sviluppo della struttura tecnologica dell'economia, ma anche l'adattamento delle entità economiche, i modelli del loro comportamento, le istituzioni esistenti e gli accordi istituzionali. Tipi di corrieri energetici Evolve, appaiono nuovi, che ti consentono di associare lo sviluppo tecnologico con la loro specie e PNL - con il consumo totale dei dati energetici. La prima fase dello sviluppo tecnologico è associata all'uso della legna da ardere, come portatore di energia primaria, il secondo - uso del carbone, il terzo olio, il quarto gas, il combustibile quinto nucleare. Sembra che la fase successiva sarà caratterizzata dall'esaurimento dell'olio, espandendo l'uso del gas (specialmente scisto) e fonti di energia naturali e dell'ambiente amichevole, tra cui il vento, l'energia delle maree, l'energia osmotica e il sole. Per la società umana, è possibile distinguere tre passi potenzialmente possibili di evoluzione economica: doughnergetic, energia e post-energia. Alla prima fase, l'energia non agisce come un fattore limitante dovuto allo stato primitivo delle forze produttive delle società, al secondo - ci sono seri problemi con l'approvvigionamento energetico della crescita economica. Nel livello di post-energia, le capacità energetiche saranno considerate abbondanti e non limitando lo standard di vita e soddisfazione sociale della popolazione, o questa fase sarà caratterizzata da un disavanzo energetico comune dovuto a un consumo eccessivamente aumentato di entrambe le industrie e una popolazione che non può essere satisted da strutture energetiche esistenti. In ogni caso, finora, la società umana si è sviluppata sulla scala dell'energia utilizzata per loro. Tuttavia, le circostanze sono possibili quando l'energia non sarà sufficiente per l'ulteriore sviluppo dell'economia, con tali episodi nei sistemi economici locali, al livello delle singole regioni sorgono ora. Certamente, tenendo conto del carattere relativo conoscenza economica, È impossibile richiedere che la teoria dello sviluppo tecnologico sia valida in ogni fase dell'evoluzione dell'economia. La teoria moderna di sviluppo è probabile che corrisponda alla fase energetica e dovrebbe procedere dalle limitazioni delle risorse e dalla necessità di passare alla fase di sviluppo post-energia dell'economia globale quando l'acuità del problema energetico verrà rimosso. Inoltre, la funzione importante della teoria dello sviluppo è quella di ricevere una risposta alla questione della potenziale possibilità di civiltà post-energia nella suddetta comprensione e dei compiti di fronte all'economia sulla fase "energetica".

Uno studio dettagliato dello sviluppo e dell'implementazione delle più importanti innovazioni tecniche e tecnologie non è lo scopo di questo lavoro. Tale analisi sarebbe molto difficile e ci vorrebbe molto tempo e da specialisti riconosciuti in quest'area. Tuttavia, come parte dello studio della periodizzazione dei progressi tecnici e tecnologici, è possibile effettuare una conclusione importante che la variazione delle istruzioni tecnologiche utilizzando nuovi mezzi di produzione avviene all'interno di una determinata fase di energia. È le condizioni e le capacità della fase di energia che determinano la base per l'ulteriore sviluppo della tecnologia e delle tecnologie. Naturalmente, la scienza svolge un ruolo di primo piano nei progressi tecnici e tecnologici. Tuttavia, le capacità scientifiche in un particolare periodo di tempo sono sempre limitate e ritengo che il quadro di queste restrizioni sia causato dalle condizioni della fase di energia. Come si può vedere dalla Tabella 1, i cambiamenti rivoluzionari della produzione sono sempre stati preceduti dalla scoperta e dall'inizio dell'utilizzo di nuove fonti energetiche. Ciò significa che qualsiasi variazione dell'economia tecnica avviene nel quadro delle capacità energetiche di una particolare fase dello sviluppo dell'economia.

2. Nuove tecnologie come il progresso industriale del motore

1 progresso tecnologico nel centro per il progresso umano e lo sviluppo

Posto centrale nella comprensione del ruolo della tecnologia è il riconoscimento che le tecnologie e il progresso tecnico sono legati a un ampio

gamma di attività economiche, e non solo per la produzione e i computer. Ad esempio, secondo alcune stime, il progresso tecnico ha aumentato la produttività dell'agricoltura quattro volte il più rapidamente del settore manifatturiero, apparentemente tali prodotti a bassa tecnologia, come mais o fiori, possono essere il risultato dell'applicazione dei processi di produzione relativamente elevati In quel momento come in alcuni paesi, la produzione di presunti prodotti high-tech, come i computer, è il risultato dell'applicazione di tecnologie relativamente basse. Infine, in molti casi, la tecnologia è incorporata nella produzione e gestione dei sistemi di produzione e non nei prodotti fisici o in algoritmi di programma. Computer in cui è caricato

la versione più recente del software che non è utilizzata sulla tabella la maggior parte del giorno è un'altra manifestazione dell'uso della tecnologia, piuttosto che lo stesso computer che gestisce i processi di produzione o il sistema di pagamento.

Il progresso tecnologico può portare alla riduzione dei costi,

migliorare la qualità, creando nuovi prodotti,

e aiuta a inserire nuovi mercati. Il progresso scientifico e tecnico include molto più che fare lo stesso, o meglio utilizzando una piccola quantità di risorse. Questo concetto è più dinamicamente, ed è associato sia con la creazione di un nuovo prodotto che della produzione di attrezzature e della diffusione di queste tecnologie tra imprese e in tutta l'economia nel suo complesso. Mentre molte conseguenze del progresso tecnologico, in un certo senso sono evidenti, quanto segue merita menzione speciale:

Il progresso tecnologico può stimolare lo sviluppo riducendo il costo della produzione e del funzionamento a causa del crescente ritorno sulla scala della produzione.

Il progresso tecnologico in un settore può contribuire

creare nuove opportunità economiche in altri settori. La riduzione dei costi di produzione può creare prodotti completamente nuovi o anche i settori dell'economia. La nuova tecnologia per il mercato in un settore può portare a un'attività in fiore in altri settori, creando domanda e fornitura a beni e servizi che non esistevano.

I vantaggi delle nuove tecnologie sono ben oltre il settore dell'economia o del prodotto, in cui esiste la tecnologia. Questo è il caso se il prodotto iniziale è un importante collegamento intermedio nella produzione di altri beni, ad esempio, i sistemi di telecomunicazione o una manutenzione affidabile delle griglie di potenza.

La tecnologia può contribuire a una qualità migliorata. Tali miglioramenti possono consentire a un paese in via di sviluppo di conquistare più consumatori esigenti e nuovi mercati. Può anche essere semplicemente come l'uso di macchinari e attrezzature, produzione di beni e servizi che soddisfano aspettative più esigenti e norme di consumatori e clienti aziendali in paesi ad alto reddito, in altre parole, i prodotti del segmento di mercato premium.

2 terza rivoluzione industriale

La prima rivoluzione industriale è iniziata nel Regno Unito alla fine del XVIII secolo, con la meccanizzazione dell'industria tessile. I compiti che in precedenza richiedono tempo e sono stati eseguiti a mano con centinaia di weales sono stati combinati in un unico impianto di cotone - quindi è apparsa la fabbrica. La seconda rivoluzione industriale ha avuto luogo all'inizio del 20 ° secolo, quando Henry Ford ha costruito la prima linea di montaggio in movimento e l'era della produzione di massa di merci è iniziata. Le prime due rivoluzioni industriali hanno reso le persone più ricche, e il mondo è l'urbanish. Ora la terza rivoluzione è in pieno svolgimento. La produzione diventa digitale. Un certo numero di meravigliose tecnologie sono una delle sfere: software intelligente, nuovi materiali, più robot DIFT, nuovi processi di produzione (in particolare, stampa tridimensionale) e un numero di servizi web. Il fatto del passato era basato sulla creazione di un numero enorme di prodotti identici: la famosa frase Henry Ford ha dichiarato che Ford Acquirenti possono acquistare un'auto di qualsiasi colore, a condizione che questo colore sia nero. Tuttavia, nel 21 ° secolo, i costi di produzione di un numero minore di partiti con un'ampia varietà di prodotti, tenendo conto dei capricci di ogni caduta del cliente. La produzione del futuro si concentrerà sul rilascio di massa dei beni individualizzati e potrebbe essere più simile a quei temperamenti del trasportatore Ford.

Vecchio stile La produzione comporta l'uso di un numero elevato di parti per la successiva connessione o saldatura. Ora il prodotto può essere sviluppato su un computer e "stampato" su una stampante 3D che crea un oggetto solido creando livelli di materiale. Digital Design può essere modificato utilizzando diversi clic con un mouse del computer. Una stampante 3D può funzionare incustodita e può fare molte cose che sono troppo complicate per le fabbriche tradizionali. Nel corso del tempo, queste auto incredibili saranno in grado di fare qualsiasi cosa, ovunque nel garage nel villaggio africano.

L'uso della stampa 3D è particolarmente stordito. Già, gli apparecchi acustici e le parti high-tech di aeromobili militari sono stampate in singole forme. Anche i gravi cambiamenti influenzeranno anche la geografia delle forniture. Un ingegnere che ha lavorato in condizioni difficili da raggiungere, che non ha un certo strumento non dovrebbe più comprarlo nel grande insediamento più vicino. Può semplicemente scaricare il design di questo strumento e "Stampa". Quei giorni in cui i progetti si sono fermati a causa della mancanza di parti dell'apparecchiatura, o quando i clienti si sono lamentati di non riuscire a trovare pezzi di ricambio per le cose che hanno acquistato, un giorno, sarà in passato.

Altre modifiche associate all'uso delle stampanti 3D sono quasi altrettanto importanti. I nuovi materiali sono più facili, più forti e più resistenti del vecchio. La fibra di carbonio sostituisce l'acciaio e l'alluminio nei prodotti, dagli aerei alle mountain bike. Nuovi metodi di materiali di lavorazione consentono agli ingegneri di fornire oggetti minuscoli forme. La nanotecnologia offre ai prodotti funzioni estese, come le bende che aiutano a guarire i tagli, i motori che funzionano in modo più efficiente e piatti, puliti più facilmente. E con Internet, che dà la possibilità di un gran numero di designer e ingegneri di collaborare tra i nuovi prodotti, gli ostacoli all'ingresso del mercato della nuova società. Ford aveva bisogno di un'enorme quantità di capitale per creare il suo enorme pianta del fiume Rouge, il suo moderno "collega" può iniziare a utilizzare un laptop e il desiderio di inventare.

Come tutte le rivoluzioni, questo sarà lo stesso distruttivo. Le tecnologie digitali hanno già cambiato drasticamente il mercato media di massa e rivenditori, automatizzare processi commerciali. Le piante cambieranno anche per sempre. Non saranno pieni di macchine sporche di gestione delle persone. Molti di loro saranno perfettamente puliti e quasi deserti. Alcune case automobilistiche sono già prodotte il doppio delle auto per dipendente, poiché era solo dieci anni fa. La maggior parte dei lavori non sarà nei laboratori di fabbrica, e negli uffici nelle vicinanze, che sarà piena di designer, ingegneri, specialisti IT, specialisti nel campo della logistica, del marketing, ecc. I luoghi di lavoro di produzione del futuro richiedono maggiori qualifiche.

La rivoluzione influenzerà non solo le cose sono fatte, ma dove. Le fabbriche di solito sono state collocate nei paesi in via di sviluppo per ridurre i costi del lavoro. Ma i costi del lavoro sono meno e meno influenzati dal costo della produzione: da $ 499 della prima generazione iPad, il costo dei costi del lavoro ha rappresentato solo $ 33, di cui i costi dell'assemblea in Cina erano solo $ 8. La produzione è sempre più Passando ai paesi ricchi perché aumenta il salario cinese, e poiché le aziende ora vogliono essere più vicine ai loro clienti in modo che possano reagire più rapidamente ai cambiamenti della domanda. E alcuni prodotti sono così complicati dal fatto che sia più efficiente avere persone che li sviluppano e le persone che li rendono in un unico posto. Boston Consulting Group, ritiene che in settori quali trasporti, computer, strutture metalliche e attrezzature di produzione, il 10-30% dei beni che l'America attualmente importa dalla Cina da realizzare in America stessa entro il 2020, che contribuirà all'aumento del PIL e $ 20-55 miliardi di un anno.

I consumatori non troveranno difficoltà speciali nell'adattare la nuova era dello sviluppo della produzione. Le autorità, tuttavia, potrebbero dover essere più difficili. Sono abituati a proteggere i rami e le aziende che già esistono e non si attaccano che possono farli andare dal mercato. Hanno pompato la vecchia produzione da parte delle sovvenzioni e ha messo il capo delle persone che vogliono trasferire la produzione all'estero per ridurre i costi del lavoro. Spendono miliardi per sospendere il progresso tecnico e tecnologico. E si aggrappano alla fiducia romantica nel fatto che la produzione è più importante dei servizi, per non parlare della finanza.

Tutto ciò non ha senso. I confini tra produzione e servizi sono sfocati. Rolls-Royce non vende più motori a getto, vende un orologio che vola all'aereo sui loro motori. Le autorità sono sempre state sbagliate nella scelta di chi supportano, e probabilmente non capiscono per chi è il futuro. Migliaia di imprenditori, creano i progetti di nuovi prodotti online, producono a casa (usando stampanti 3D) e venderli sul mercato. Mentre la rivoluzione in pieno svolgimento, le autorità devono aderire alle basi: creare buone scuole per lavoro qualificato, per stabilire norme chiare per gli imprenditori di tutte le aree. Il resto farà "rivoluzionari".

3 imprese innovative del futuro

Credo che nei prossimi decenni, la struttura delle imprese innovative e dell'investimento stessi in nuove tecnologie subiranno gravi cambiamenti. Oggi c'è sempre più il fatto che un'impresa che non sta migliorando non può adattarsi al mercato in continua evoluzione, poiché le richieste dei consumatori aumentano sempre più, poiché le imprese di punta dello sviluppo innovativo offrono al consumatore tutti i nuovi prodotti dal punto di vista della tecnologia. Tuttavia, gli investimenti in R & S richiedono significativi investimenti finanziari dall'impresa che solo i più grandi giocatori di mercato possono permettersi. Allo stesso tempo, tutte le crescenti richieste dei consumatori per i nuovi prodotti che hanno caratteristiche e proprietà più avanzate richiedono grandi investimenti in R & S, che alla fine potranno permetterà se stessi di permettersi anche alle grandi aziende che spendono annualmente miliardi di dollari in R & S . È in questo momento che la Corporation e le imprese semplicemente innovative saranno costrette a combinare investimenti in R & D. Tuttavia, emerge inevitabilmente sulla base di quali imprese di condurre ricerche e ciò causerà conflitto di interessi. È una tale situazione che costringerà l'impresa di rivolgersi a un'altra impresa, che è su una base professionale in corso è impegnata in sviluppi innovativi.

Il modello proposto di un'impresa innovativa è una specie di boutique, che ha una specializzazione e una cerchia piuttosto ristretta. I vantaggi di tale modello di impresa sono ovvi: l'elevata concentrazione del personale capitale e scientifico raggiungerà un'alta prestazione dell'efficacia degli investimenti in R & D. In questo caso, l'effetto della scala svolge il suo ruolo, poiché con un gran numero di studi insistiti, i fallimenti di diversi progetti pagheranno a causa del successo del resto.

Tuttavia, nelle attività di questo tipo di imprese c'è un grave difetto: poiché la R & S viene effettuata per denaro da diverse società, i risultati della ricerca appartengono a tutti coloro che hanno investito nelle attività della "boutique innovativa". La domanda sorge come condividere i risultati della ricerca e questo è un problema molto difficile a causa della complessità della valutazione dei risultati di ricerca e sviluppo. Offro diverse opzioni per la distribuzione dei risultati dell'impresa innovativa e del loro uso da parte degli investitori:

1.Distribuzione dei risultati della ricerca tra gli investitori a seconda del volume degli investimenti. I risultati della ricerca e sviluppo saranno stimati a costi sconti, cioè. In termini di potenziali profitti, che porterà il loro uso. La società che ha investito la maggior parte di tutti riceverà il diritto alla tecnologia più costosa, ecc.

2.Le aziende Gli investitori possono inizialmente emettere accordi sulla sezione sui risultati dell'impresa di ricerca. Comunque vulnerabilità questa opzione. È che investendo in R & S è una specie di "Black Box", e nessuno sa cosa succede all'uscita. Pertanto, gli accordi scritti sulla sezione dei diritti delle tecnologie studiati sono un grave conflitto di interessi, come i risultati, la loro potenziale utility non può essere conosciuta in anticipo.

.Condividere i diritti su risultati di ricerca e sviluppo da diversi investitori e regole pre-concordate per il loro uso. Ad esempio, alcune tecnologie possono essere utilizzate in industrie e investitori completamente diversi che rappresentano diverse società che occupano mercati completamente diversi possono concordare l'uso di questa tecnologia fatti salvi gli interessi di uno qualsiasi degli investitori. Credo che questa strategia per dividere i diritti dei risultati degli investimenti nella società impegnata in tecnologie innovative sia ottimale.

Pertanto, la principale complessità nelle attività di questo tipo di impresa può essere superata da accordi tra gli investitori.

Alla conclusione della storia di questa idea, vorrei dire che l'esistenza e le attività di tale ditta sono possibili solo se le richieste tecniche o tecnologiche dei consumatori aumenteranno in modo che i costi di finanziamento della R & S aumentino in modo che Anche le grandi corporazioni non saranno in grado di coprirle da sole. Credo che in pratica, tali imprese di ricerca innovative possano essere formate nelle principali università dei paesi sviluppati o semplicemente in un grande centro di ricerca in grado di attirare una quantità sufficiente.

3. Sviluppo di nuove tecnologie nella Federazione Russa

1 Problemi di sviluppo di nuove tecnologie in Russia

La Russia si unì al XXI secolo, il secolo di sviluppo innovativo dell'economia in una posizione molto distinta, che è stata causata da una serie di motivi:

.Il crollo dell'URSS ha gravemente minato i legami economici tra gli stati dello spazio post-sovietico

.La mancanza di imprese innovative nell'industria (eccetto la difesa) ha seriamente complicato la fornitura della Russia nel mercato mondiale.

.Il deflusso di massa di personale scientifico altamente qualificato negli anni '90 del XX secolo ha portato allo stato deplorevole della scienza russa nel suo complesso, e ha anche colpito gravemente la riproduzione del potenziale scientifico del paese.

.La formazione finale della Russia come potere esclusivamente crude ha portato al fatto che tutti gli investimenti interni ed esterni erano solo nel settore delle materie prime dell'economia. Tale "abitudine" è estremamente dipendente dallo stato dell'economia russa, poiché lo Stato è direttamente interessato ad un aumento del settore delle materie prime dell'economia, che è il principale servizio del reddito del bilancio e, infatti, lo stato stesso Crea tali condizioni in base alle quali gli investimenti rientrano nel settore delle materie prime, aggirando tutti gli altri.

.L'assenza di un quadro giuridico previsto dettagliato contribuisce al deterioramento del clima aziendale del paese, e la conseguenza di questa è la bassa attività commerciale degli imprenditori domestici (rispetto ai paesi dell'Europa occidentale e degli Stati Uniti).

È ovvio che i problemi dello sviluppo delle imprese russe sul percorso di introdurre nuove tecnologie dipendono direttamente dalla politica perseguita dallo Stato. Senza dubbi, le politiche del governo moderne possono essere finalizzate esclusivamente allo sviluppo avanzato di settori ad alta tecnologia, high-tech dell'economia, dei sistemi educativi, delle informazioni e delle infrastrutture di trasporto, che semplifica gli scambi, riducono i costi di transazione, fornendo competitivi nazionali a lungo termine Vantaggi. L'esperienza mondiale della politica economica statale del 20 ° secolo ha designato tre vettore del suo orientamento: esportazione, nazionale (sviluppo del mercato interno) e strategico associata a restrizioni mirate sull'uso delle proprie risorse non rinnovabili (olio, gas, foreste , eccetera.). Un esempio del primo vettore conferisce alla Corea del Sud e la Cina moderna, che oggi combina due direzioni., Seconda Francia e Giappone Ultimo trimestre del XX secolo, i paesi terzi - USA e OPEC. Allo stesso tempo, la differenziazione della crescita economica dei singoli stati è rafforzata e, di conseguenza, il divario tra i livelli di sviluppo scientifico e tecnico delle economie nazionali. Pertanto, i cinque paesi leader - gli Stati Uniti, il Giappone, Germania, Francia e il Regno Unito - spendono più fondi attualmente in R & D di tutti gli altri stati del mondo, combinati e la quota degli Stati Uniti nel gruppo specificato supera il 50%. In base alle politiche industriali, comprenderemo il complesso di attività giuridiche, organizzative ed economiche e di gestione finalizzate alla creazione di condizioni per l'efficace funzionamento delle strutture produttive e garantendo la crescita della produttività, il volume della produzione e l'occupazione sviluppata da governi federali e regionali.

Una descrizione delle misure specifiche dello Stato nell'attuazione delle loro politiche relative allo sviluppo degli incentivi per creare industrie innovative è stata troppo difficile per questo lavoro. Posso solo descrivere le direzioni principali in cui dovrebbero essere fatti per sviluppare nuove tecnologie in Russia. Credo che l'inizio nell'attuazione del sostegno all'innovazione dovrebbe essere il vero sostegno della scienza a tutti i livelli pubblici. Lo sviluppo della scienza dovrebbe essere la priorità principale dello stato per il prossimo decennio, altrimenti la Russia non tornerà a sé la competitività nei mercati dei prodotti high-tech. È inoltre necessario acquisire fiducia negli investitori stranieri ai centri scientifici russi. Ciò può essere ottenuto dallo Stato finanziando importanti progetti scientifici che hanno una diffusa applicazione pratica. In caso di successo di tali studi, gli investitori compreranno le prospettive degli investimenti in R & S in Russia, in quanto ha un potenziale scientifico enorme, ma assolutamente non utilizzato. Nei primi passi di diventare un'economia innovativa in Russia, sarebbe opportuno perseguire una politica di protezionismo, dal momento che alla prima la formazione di imprese innovative russe sarà estremamente difficile competere con le imprese straniere anche nel mercato interno a causa della mancanza di esperienza sufficiente con sviluppi innovativi.

Credo che l'assistenza dello Stato nelle prime fasi della formazione di un'economia innovativa sia semplicemente necessaria, ma successivamente, quando i risultati della politica perseguiti saranno ovvi, il governo dovrà collassare, restituendo il mercato il diritto a Decidi chi rimarrà, e chi non lo è.

Conclusione

l'età può essere sicuramente chiamata l'età dello sviluppo innovativo. Le nuove tecnologie fin dall'inizio delle attività economiche umane hanno un impatto sullo sviluppo dell'economia. Ma era questo secolo che fissava la scelta alle imprese: modernizzare o scomparire sotto pressione concorrenti più tecnicamente e tecnologicamente equipaggiati. D'ora in poi, le nuove tecnologie sono diventate il fattore dominante nello sviluppo dell'economia. Particolarmente acuto il problema dello sviluppo innovativo dell'economia è in Russia, il cui sistema economico non è conforme agli standard dell'economia dell'innovazione. La Russia continua a vivere attraverso la vendita delle proprie risorse non rinnovabili, ogni giorno perdendo sempre più opportunità per restituire la posizione di leader nel mercato globale. Tali fondi che il paese riceve dalla vendita di risorse deve investire nello sviluppo della scienza, promettendo imprese innovative. Anche a breve termine, questi investimenti pagheranno, perché credo che il potenziale russo non realizzato sia in grado di realizzare risultati rivoluzionari in tutte le sfere della scienza. Ciò darà sicuramente un potente impulso allo sviluppo dell'economia nel suo complesso. Tuttavia, ciò richiede una volontà politica e una politica dettagliata sviluppata dello stato, che è ancora solo a sognare. Nel frattempo, la Russia continua a volare nella coda dei paesi in via di sviluppo, ogni anno perdendo posizioni che potrebbero non essere mai in grado di tornare. La leadership della Federazione Russa dovrebbe comprendere la verità ovvia, che è applicabile sia alle entità aziendali che a interi stati: chi non è aggiornato, scompare.

Bibliografia

l'economia è industriale tecnologica

II. Monografie, lavoro collettivo, collezioni di documenti scientifici:

Sukharev o.s. Sviluppo tecnologico Economia - m.: Finanza e statistica, 2008 - 480 p.; I l.

Makarov V.l. Economia della conoscenza: lezioni per la Russia // Russia e il mondo moderno. - 2004.

Schumpeter J. La teoria dello sviluppo economico.

GLityev S.YU. La teoria dello sviluppo tecnico ed economico a lungo termine. - m.: Vardar, 1993

III. Articoli da periodici:

Appendice n. 1.

Tabella 1

Il numero di stadio di sviluppo tecnologico coperto dal processo di industria del settore dello sviluppo tecnologico, fornendo fasi di base e supporto energetico per la fase di sviluppo tecnologico dell'infrastruttura di sviluppo tecnologico della Phase1790-18Text, acqua, acqua, vapore, strade di carbone, viaggi a cavallo via terra e navi a vela via mare, aria condizionata postale1830-1890 mezzi di trasporto, meccanizzazione dei processi di produzione, l'uso di un motore a vapore. L'emergere delle prime società congiunte come nuove forme organizzative e giuridiche di strade d'ingresso, rapporti di spedizione mondiale1880-1940 sviluppo di pesanti industrie tecniche, elettriche e chimiche. Basato su elettricità, motori a combustione interna e lo sviluppo di campi petroliferi. La concorrenza ha una natura di monopolio: fiducia, cartelli, ecc. Telefono, telegrafo, radio, reti elettriche. Il solido sviluppo del 1930-1990 di produzione di massa, gas e petrolio, centralizzatore di energia nucleare, comunicazioni, nuovi materiali, elettronica, software, computer sviluppare. Le TNC sono create, concorrenza autostrade per auto oligopolistiche, comunicazione dell'aviazione, gasdotti per gas, sviluppo televisivo di SERNEDINE 1980. - Attualmente, cymochoelectronics, informatica, tecnologia elevata elettronica, biotecnologia, ingegneria genetica, materiali sintetici, sviluppo dello spazio commerciale. Combinazione di grandi e piccole imprese in catene singole, tecnopolis, città di scienza, parchi tecnologici, nuovi sistemi di gestione della qualità, investimenti, forniture, riparazione e funzionamento delle reti di prodotti tecnici di prodotti tecnici, telecomunicazioni, connessione satellitare, Media elettronici, nuovi tipi di centrali nucleari, un gran numero di centrali elettriche che producono "energia verde".

Fgobu VPO "Università finanziaria sotto il governo della Federazione Russa"

al corso del corso dello studente

Facoltà ______________________________ Gruppo ______________

NOME E COGNOME. Alunno ______________________________________________

Soggetto ________________________________________________________

No. P / PKA Caratteristiche di qualità dell'operaio. Palla. Balli.aztion Lavora sui criteri formali: 301. Il riferimento del tempismo del lavoro sulle fasi della scrittura42. Il più obiettivo del lavoro e della correttezza del lavoro del lavoro23. La prova di un PLAN24 correttamente decorata. Distribuzione del Rubricazione interna delle sezioni e delle sottosezione25. Pagine in termini di lavoro e della loro numerazione nel testo26. Nel testo delle note a piè di pagina e dei riferimenti27. Citazione e progettazione di quotazione38.produttività e qualità del materiale illustrativo. Struttura logica del lavoro e del suo riflesso in Plan23 Rubricazione .glubin e partizioni equilibrate24.Qualità dell'introduzione55. Indicazione degli obiettivi dello studio36. Indicazione dei metodi di ricerca27.Conalità del contenuto del lavoro dell'argomento dichiarato68. Il contenuto del contenuto delle sezioni delle sezioni39. 10.Tiene di indipendenza nella presentazione1311. La presenza di elementi di novità scientifica313.Costruzione del lavoro con problemi russi514.ind a trarre conclusioni1015.Qualità della compilazione della Conclusione516.Valuità della più recente letteratura517. Distribuzione di errori in Principio-35. Distribuzione di errori

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1.1 Concetti di base dell'intelligenza artificiale

1.2 Presentazione della conoscenza

1.3 Il compito di formare basi di conoscenza

2. Riconoscimento dell'immagine e traduzione automatica

2.1 Concetto di immagine

2.2 Problema di riconoscimento dei problemi

2.3 Istruzione, auto-studio e adattamento

2.4 Conversione di immagini nel codice digitale

3. Necrocomputer e reti

3.1 Necrocomputer

3.2 Quali sono le reti neurali?

4. Sistemi esperti (ES), la loro struttura e classificazione. Strumenti per la costruzione di ES. Tecnologia di sviluppo CE.

5. Uso e supporto di ES. Riunione di affari.

5.1 Utilizzo dei sistemi di esperti finanziari

5.3 Reingegnering aziendale

6. Strategia per ottenere conoscenze. Metodi pratici per estrarre la conoscenza. Strutturando le conoscenze. Implementazione del programma della Knowledge Base.

introduzione

Le possibilità delle macchine informatiche elettroniche non sono più sorpresi. Informatizzazione di varie aree dell'attività umana, oltre all'effetto diretto dall'introduzione delle apparecchiature informatiche, genera spesso nuove classi di prodotti software e le loro tecnologie di sviluppo. Qualsiasi tecnologia è principalmente un campo di attività intellettuale per specialisti, tuttavia, a differenza di altre attività delle tecnologie di sviluppo del software diventa immediatamente oggetti di automazione, che visualizza la sezione di programmazione appropriata su nuovo livello sviluppo.

Una tipica evoluzione da programmi specifici per gli strumenti di sviluppo ha approvato sistemi in base alla conoscenza e prima di tutto - sistemi espertiProgettato per risolvere i problemi da quei settori in cui le conoscenze ed esperienze delle attività professionali svolgono un ruolo decisivo. Nei sistemi esperti, la ricerca di soluzioni viene effettuata attraverso l'imitazione del ragionamento inerente a professionisti eccezionali. La conoscenza formalizzata costituisce il kernel del sistema esperto - la sua base di conoscenza. I restanti blocchi del sistema implementano le funzioni della conversione delle conoscenze e sono determinate non tanto il contenuto della conoscenza delle proprietà delle loro strutture formali.

1. Il concetto di intelligenza artificiale. Presentazione dei sistemi di conoscenza e sviluppo basati sulla conoscenza

1.1. I concetti di base dell'intelligenza artificiale

Il termine Intellect (Intelligence) proviene da Intellectus latino - il che significa mente, ragione, mente; Abilità di pensiero dell'uomo. Di conseguenza, l'intelligenza artificiale (AI) viene solitamente interpretata come un sistema automatico di sistemi automatici da assumere singole funzioni di intelligenza umana, come scegliere e fare soluzioni ottimali basate sull'esperienza precedentemente ottenuta e sull'analisi razionale delle influenze esterne.

L'intelletto è una capacità cerebrale di risolvere i compiti (intellettuale) acquisizione, memorizzando e mirata alla conversione della conoscenza nel processo di apprendimento sull'esperienza e l'adattamento a una varietà di circostanze.

In questa definizione, sotto il termine "conoscenza" implica non solo le informazioni che entrano nel cervello attraverso i sensi. Questo tipo di conoscenza è estremamente importante, ma insufficiente per l'attività intellettuale. Il fatto è che gli oggetti dell'ambiente di noi hanno una proprietà non solo per influenzare gli organi dei sentimenti, ma anche l'uno con l'altro in determinate relazioni. È chiaro che al fine di attuare l'attività intellettuale (o almeno di esistere), è necessario disporre di un modello di questo mondo nel sistema di conoscenza. In questo modello di informazione dell'ambiente, gli oggetti reali, le loro proprietà e le relazioni tra di loro non sono solo visualizzati e ricordati, ma anche, come indicato in questa definizione Intelletto, potrebbe essere mentalmente "convertitamente convertito". Allo stesso tempo, è essenziale che la formazione del modello dell'ambiente esterno avvenga "nel processo di apprendimento sull'esperienza e l'adattamento a una varietà di circostanze".

1.2. Presentazione della conoscenza

La presentazione della conoscenza è una domanda derivante nella clancoralogia (scienza del pensiero) e nell'intelligenza artificiale. In Clanitologia, è associato a come le persone sono memorizzate e elaborano le informazioni. Nell'intelligenza artificiale (AI), l'obiettivo principale è quello di imparare come mantenere la conoscenza in modo tale che i programmi possano elaborarli e raggiungere la somiglianza dell'intelligenza umana. I ricercatori di Ai utilizzano le teorie della conoscenza della conoscenza dalla clancoralogia. I metodi come fotogrammi, regole e reti semantiche sono venuti a AI dalle teorie dell'elaborazione delle informazioni da parte di una persona. Poiché la conoscenza è utilizzata per ottenere un comportamento ragionevole, lo scopo fondamentale della disciplina della presentazione della conoscenza è quello di cercare tali metodi di rappresentazione che consentono di effettuare un processo di conclusione logica, cioè la creazione di conclusioni dalla conoscenza.

Alcune domande che sorgono nella presentazione della conoscenza dal punto di vista dell'IA:

· In che modo le persone immaginano la conoscenza?

· Qual è la natura della conoscenza e come li immaginiamo?

· Se lo schema di presentazione dovrebbe contattare l'area privata della conoscenza, o se fosse generalmente?

· Per quanto espressivo questo schema rappresentazione?

· Se vi è uno schema dichiarativo o procedurale?

C'era una poca discussione sui problemi di conoscenza e ricerca in questo campo. Esistono problemi ben noti, come "Attivazione di diffusione" (compito di navigazione nella rete del nodo) "categorizzazione" (ciò è dovuto all'eredità selettiva; ad esempio, il veicolo tutto terrain può essere considerato una specializzazione (caso speciale ) della macchina, ma eredita solo alcune caratteristiche) e "classificazione" Ad esempio, il pomodoro può essere considerato frutta e verdura.

Nel campo dell'intelligenza artificiale, la soluzione dei compiti può essere semplificata dalla giusta scelta del metodo di presentazione della conoscenza. Un determinato metodo può rendere facilmente qualsiasi conoscenza della conoscenza. Ad esempio, il sistema di esperti diagnostici di Mizin ha utilizzato il regime di presentazione della conoscenza in base alle regole. La selezione errata del metodo di presentazione rende difficile da elaborare. Come analogia, puoi prendere il calcolo in un record indo-arabo o romano. La divisione nella colonna è più facile nel primo caso e più complicata nel secondo. Allo stesso modo, non vi è tale metodo di rappresentazione che potrebbe essere utilizzato in tutte le attività o rendere tutte le attività ugualmente semplici.

Il problema della formazione delle basi di conoscenza è complesso e sfaccettato. Se si limita il corrispettivo di questo problema al compito di estrarre la conoscenza personale dell'esperto, è possibile formulare i requisiti di base e i principi di costruzione di sistemi software che automatizzano il processo di formazione delle basi di conoscenza. I sistemi di questo tipo sono indicati come sistemi di ingegneria della conoscenza automatizzati.

1.3. Il compito di formare basi di conoscenza

Con tutta la finzione del suo nome, la conoscenza dell'ingegneria è la disciplina di puramente prosa, nel suo compito è di svilupparsi praticamente programmi utili Per aree debolmente "matemmatizzate" dell'attività umana. L'argomento principale a favore della fecondità di questo approccio è il fatto dell'esistenza nella vita reale dell'Istituto di esperti - professionisti classificati, in grado di risolvere compiti scarsamente formalizzati da una particolare area problematica.

Dal punto di vista dell'ingegneria della conoscenza, in qualsiasi programma di applicazione (almeno teoricamente) è possibile selezionare il componente contenente conoscenze sull'area dei problemi. È questo componente, chiamato la base della conoscenza, determina il valore pratico del programma. Costruire una base di conoscenza richiede una ricerca speciale in un'area problematica, mentre i blocchi rimanenti del programma sono completamente sotto il programmatore.

Attualmente, quattro modi principali per presentare le conoscenze sono noti da cui è possibile costruire i modi "ibridi" di presentare le conoscenze.

· Sistemi di produzione

· Reti semantiche

· Freumato

· Calcoli logici.

· Metodi combinati di presentazione della conoscenza

· Modelli di aree problematiche

2. Riconoscimento dell'immagine e traduzione automatica

2.1 Concetto di immagine

Immagine, classe - Raggruppamento della classificazione nel sistema di classificazione, che combina un gruppo specifico di oggetti per un certo segno. La percezione figurativa del mondo è una delle proprietà di un cervello dal vivo, il che consente di affrontare un flusso infinito di informazioni percepiti e mantenere un orientamento nei dati disparati sul mondo esterno. Percependo il mondo esterno, produciamo sempre una classificazione di informazioni, cioè ci dividiamo in gruppi di fenomeni simili, ma non identici. Questa proprietà del cervello ti consente di formulare un tale concetto come immagine.

La capacità di percepire il mondo esterno sotto forma di immagini consente di riconoscere il numero infinito di oggetti sulla base della familiarizzazione con il numero finito e la natura oggettiva delle proprietà di base delle immagini consente di simulare il processo di riconoscimento loro.

2.2 Problema di riconoscimento dei problemi

Il riconoscimento dell'immagine è il compito di identificare un oggetto o determinare qualsiasi proprietà da parte della sua immagine (riconoscimento ottico) o registrazioni audio (riconoscimento acustico). Nel processo di evoluzione biologica, molti animali con l'aiuto di un apparato visivo e uditivo hanno deciso questo compito abbastanza bene. La creazione di sistemi artificiali con le funzioni di riconoscimento delle immagini rimane un problema tecnico complesso.

Fico. 2.1. Un esempio di oggetti di apprendimento.

In generale, il problema del riconoscimento delle immagini (Pro) è composto da due parti: apprendimento e riconoscimento. La formazione viene eseguita mostrando singoli oggetti, indicando i loro accessori a questa o un'altra immagine. Come risultato della formazione, il sistema di riconoscimento deve acquisire la capacità di rispondere con le stesse reazioni a tutti gli oggetti di un'immagine e altre reazioni - a tutti gli oggetti delle immagini distintive. È molto importante che il processo di apprendimento sia completato solo mostrando il numero finito di oggetti. Gli oggetti dell'apprendimento possono essere immagini (figura 2.1) o altre immagini visive (lettere, numeri). È importante che nel processo di apprendimento, siano indicati solo gli oggetti e la loro affiliazione. L'apprendimento dovrebbe seguire il processo di riconoscimento di nuovi oggetti, che caratterizza le azioni del sistema già addestrato. Automazione di queste procedure ed è il problema dell'apprendimento per riconoscere le immagini. Nel caso in cui una persona stesso risolva o inventa, e quindi impone una regola di classificazione, il problema del riconoscimento è risolto in parte, poiché la parte principale e principale del problema (formazione) è una persona prende il sopravvento.

La gamma di compiti che può essere risolta con l'aiuto dei sistemi di riconoscimento è estremamente ampia. Ciò include non solo i compiti di riconoscere immagini visive e uditive, ma anche i compiti della classificazione di processi complessi e fenomeni derivanti, ad esempio, quando si scelgono azioni opportunamente opportune per il capo dell'impresa o la scelta della gestione ottimale di tecnologica, economica , Trasporti o compiti militari. Prima di iniziare l'analisi di qualsiasi oggetto, è necessario ottenere alcune informazioni ordinate a riguardo.

Selezione della descrizione originale degli oggetti è uno dei compiti centrali del riconoscimento dei problemi delle immagini. Con una selezione di successo della descrizione originale (segni di segni), il problema del riconoscimento può essere banale e, al contrario, la descrizione della fonte infruttuosa può comportare un ulteriore trattamento di informazioni molto difficile, o in generale all'assenza di una soluzione .

2.5 Training, auto-studio e adattamento

L'istruzione è un processo, come risultato del quale il sistema acquisisce gradualmente la possibilità di rispondere alle reazioni necessarie a determinati set di influenze esterne e l'adattamento è un'impostazione dei parametri e delle strutture di sistema al fine di ottenere la gestione richiesta di qualità in cambiamenti continui a condizioni esterne. Tutte le immagini presentate in Fig. 2.1, caratterizzare il compito dell'apprendimento. In ciascuna di queste attività, sono impostati diversi esempi (sequenza di formazione) di attività correttamente risolte. Se fosse possibile notare una certa proprietà universale che non dipende dalla natura delle immagini, né dalle loro immagini, ma determinando solo la loro capacità di essere separata, quindi insieme al solito compito del riconoscimento dell'apprendimento utilizzando informazioni sull'appartenenza di Ogni oggetto dalla sequenza di formazione di una o di un'altra immagine, sarebbe possibile mettere un compito di classificazione diverso - il cosiddetto compito di apprendimento senza un insegnante. Il compito di questo tipo nel livello descrittivo può essere formulato come segue: il sistema simultaneamente o costantemente posiziona oggetti senza indicazioni dei loro accessori alle immagini. Il sistema di input del sistema visualizza una pluralità di oggetti a una pluralità di immagini e, utilizzando alcune forme di realizzazione dell'immagine, che è predeterminata in anticipo, rende una classificazione indipendente di questi oggetti. Dopo un tale processo di auto-studio, il sistema deve acquisire la possibilità di riconoscere non solo oggetti familiari (oggetti dalla sequenza di formazione), ma anche quelli che non sono stati precedentemente presentati. Il processo di autoapprendimento è chiamato tale processo a causa del quale questo sistema senza la punta di un insegnante acquisisce la capacità di sviluppare reazioni identiche a immagini di oggetti della stessa immagine e varie reazioni a immagini di varie immagini. Il ruolo dell'insegnante allo stesso tempo consiste solo nel prompt di un sistema di alcune proprietà oggettive, lo stesso per tutte le immagini e la capacità di definizione di separare il set di oggetti per le immagini. Tale proprietà oggettiva è le proprietà della compattezza delle immagini. La posizione relativa dei punti nello spazio selezionato contiene già informazioni su quanti punti dovrebbero essere divisi. Queste informazioni determinano la proprietà della separazione delle immagini che risultano essere sufficienti per l'auto-studio del riconoscimento del sistema.

La formazione è solitamente chiamata il processo di sviluppo in alcuni sistemi di una o un'altra reazione a gruppi di segnali identici esterni mediante esposizione ripetuta al sistema di regolazione esterno. Questa regolazione esterna nella formazione è resa chiamata "promozioni" e "punizioni". Il meccanismo di generare questo aggiustamento determina quasi completamente l'algoritmo di apprendimento. L'autoapprendimento è diverso dall'apprendimento che qui ulteriori informazioni sulla lealtà del sistema di reazione non sono segnalate.

L'adattamento è il processo di modifica dei parametri e della struttura del sistema ed eventualmente di controllare le influenze in base alle informazioni correnti al fine di ottenere un determinato stato del sistema con incertezza iniziale e mutevoli condizioni di lavoro.

È possibile un metodo per la costruzione di macchine di riconoscimento basata sulla distinguere eventuali segni da riconoscere da figure. Varie caratteristiche delle figure possono essere selezionate come segni, ad esempio le loro proprietà geometriche (caratteristiche dei componenti delle figure delle curve), proprietà topologiche (la disposizione reciproca degli elementi della figura), ecc. I riconoscimenti sono noti in cui sono stati effettuati la distinguere delle lettere o dei numeri dal cosiddetto "metodo delle sonde" (Fig. 2.2), cioè. In termini di intersezione del contorno della figura con diversi posizionati appositamente dritti.

Fico. 2.2 Schema di localizzazione della sonda per il riconoscimento delle cifre.

Se si progettano numeri sul campo con sonde, si scopre che ciascuno dei numeri attraversa alcune sonde completamente e le combinazioni di sonde intersecabili sono diverse per tutte le dieci cifre. Queste combinazioni sono utilizzate come segni per i quali si distinguono le cifre. Tali macchine hanno affrontato con successo, ad esempio, con il testo in visita a macchina, ma le loro capacità sono limitate al carattere (o un gruppo di font simili), per il quale è stato sviluppato un segno di segni. Lavorare sulla creazione di un insieme di figure di riferimento o un sistema di segni dovrebbe essere effettuato da una persona. La qualità della macchina, cioè, l'affidabilità del "riconoscimento" delle figure delle figure è determinata dalla qualità di questa preparazione preliminare e senza la partecipazione di una persona non può essere aumentata. La macchina descritta non è una macchina da studente.

La simulazione del processo di apprendimento implica la formazione che non precede il messaggio di qualsiasi informazione su quelle immagini il cui riconoscimento deve imparare; La formazione stessa consiste nel presentare una macchina di qualche numero finito di oggetti di ciascuna immagine. Come risultato della formazione, la macchina dovrebbe essere in grado di riconoscere quanti nuovi oggetti appartenenti alle stesse immagini. Pertanto, si intende il seguente schema sperimentale:

a) Nessuna informazione sulla classificazione delle immagini in macchina non è in anticipo;

b) Durante la formazione della macchina c'è un certo numero di oggetti di ciascuno dei soggetti da classificare e (quando si modella il processo di apprendimento "con l'insegnante"), è segnalato a quale immagine si riferisce ogni oggetto;

c) La macchina elabora automaticamente le informazioni ricevute, dopodiché

d) Con una sufficiente affidabilità c'è un numero arbitrariamente elevato di oggetti nuovi, precedentemente presentati da immagini.

Le macchine che lavorano su tale schema sono chiamate macchine riconoscendo.

2.6 Conversione dell'immagine in codice digitale

Per inserire l'immagine nella macchina, è necessario tradurlo in un linguaggio della macchina, I.e. Codifica, inviare a una determinata combinazione di caratteri in grado di utilizzare la macchina. La codifica delle figure piatte può essere eseguita nel modo più diverso. È meglio lottare per la codifica immagine più "naturale". Disegneremo forme su un campo, rotto verticale e orizzontale direttamente sugli stessi elementi - quadrati. Gli elementi su cui cadano l'immagine sarà completamente fumata, il resto - lascia il bianco. Accettiamo di indicare gli elementi neri per uno, i bianchi - zero. Introduciamo una numerazione sequenziale di tutti gli elementi di campo, ad esempio, in ogni riga da sinistra a destra e sulle righe dall'alto verso il basso. Quindi ogni figura disegnata su tale campo sarà visualizzata in modo non ambiguo con il codice costituito da così tante cifre (unità e zeri), quanti elementi contengono un campo.

Figura 2.3 Esempi di proiezione e codifica dell'immagine.

Tale codifica (Fig. 2.3) è considerata "naturale" perché la partizione dell'immagine sugli elementi si basa sul funzionamento del nostro apparato visivo. Infatti, la retina dell'occhio è costituita da un gran numero di singoli elementi sensibili (cosiddetti bastoncini e coloti), collegati dalle fibre nervose con i dipartimenti del cervello visivo. Gli elementi sensibili della retina vengono trasmessi in base alle loro fibre nervose nei segnali cerebrali, l'intensità dei quali dipende dall'illuminazione di questo articolo. Quindi, un'immagine progettata sistema ottico Gli occhi sulla retina sono rotti con bacchette e kolinms in sezioni separate e negli elementi in qualche codice viene trasmesso al cervello. Gli elementi separati del campo sono chiamati recettori e il campo stesso - il campo del recettore.

La combinazione di tutte le figure piatte che può essere ritratta sul campo del recettore è un determinato set. Ogni particolare figura da questa totalità è l'oggetto di questo set. Uno dei loro tali oggetti corrisponde a un codice specifico. Allo stesso modo, qualsiasi codice corrisponde a un'immagine specifica sul campo del recettore. La corrispondenza reciprocamente non ambiga tra codici e immagini ci consentirà di funzionare solo dai codici, ricordando che l'immagine può essere sempre riprodotta dal suo codice.

La capacità di ispezione è il numero di immagini che sono posizionate sui dettagli inietta per il riconoscimento. Per separare la pluralità delle immagini di input, ad esempio, in due classi solo solo un'uscita. In questo caso, ogni livello logico - "1" e "0" - denoterà una classe separata. Su due uscite, è possibile codificare il 4 ° grado e così via. Per aumentare l'affidabilità della classificazione, è auspicabile introdurre la ridondanza allocando un neurone nello strato di uscita o, ancora meglio, diversi, ciascuno dei quali sta imparando a identificare l'identità della classe con il suo grado di affidabilità, ad esempio: alto, medio e basso. Tali INS consentono la classificazione delle immagini di input combinate in set sfocati (sfocati o intersecanti). Questa proprietà porta inscrizioni simili alle condizioni della vita reale.

3. Necrocomputer e reti

3.1 Necrocomputer

I necrocomputer sono sistemi in cui il problem solving l'algoritmo è rappresentato da una rete logica di elementi di un tipo privato - neuroni con un rifiuto completo degli elementi booleani del tipo e, o, non. Di conseguenza, vengono introdotti collegamenti specifici tra gli elementi soggetti a considerazione separata.

In contrasto con i metodi classici per la risoluzione dei problemi, i neurocomputer implementano algoritmi per risolvere i problemi presentati sotto forma di reti neurali. Questa limitazione consente di sviluppare algoritmi, potenzialmente più paralleli di qualsiasi altra implementazione fisica.

Neurocomputer è un sistema di elaborazione con un'architettura MSIMD, in cui sono implementate due soluzioni tecniche fondamentali: un elemento processore di una struttura omogenea è semplificato al livello del neurone e una comunicazione bruscamente complicata tra gli elementi; Programmazione La struttura computazionale viene trasferita alla modifica dei collegamenti di peso tra gli elementi del processore.

La definizione generale del neurocomputer può essere presentata nella seguente forma. Il neurocomputer è un sistema di elaborazione con l'architettura hardware e software, eseguendo adeguatamente gli algoritmi presentati nelle linee logiche della rete neurale.

3.2 Quali sono le reti neurali?

Ogni neurone riceve segnali dai neuroni vicini utilizzando fibre nervose speciali. Questi segnali possono essere eccitanti o frenanti. La loro quantità è un potenziale elettrico all'interno del corpo dei neuroni. Quando il potenziale supera una soglia, il neurone va allo stato eccitato e invia un segnale sulla fibra nervosa outlet. I neuroni artificiali separati sono collegati tra loro in vari metodi. Questo ti permette di creare una varietà reti neurali Con diverse architetture, regole di apprendimento e opportunità.

Il termine "reti neurali artificiali" ha molti associati a fantasie su Android e Robot, su macchine che sostituiscono e imitano l'umano. Questa impressione è rafforzata da molti sviluppatori neurosistemi, discutendo su come nel prossimo futuro, i robot inizieranno a padroneggiare vari tipi di attività, solo guardando una persona. Se si passa al livello del lavoro quotidiano, le reti neurali sono una rete totale, costituita da elementi semplici interconnessi di neuroni formali. La maggior parte del lavoro neurinformatico è dedicato al trasferimento di vari algoritmi di problem solving a tali reti.

Il concetto si basa sull'idea che i neuroni possono essere simulati con automi abbastanza semplici, e tutta la complessità del cervello, la flessibilità del suo funzionamento e altre qualità importanti sono determinate dalla relazione tra i neuroni. Ogni connessione sembra essere un elemento completamente semplice che serve a trasmettere il segnale. In breve, questo pensiero può essere espresso come segue: "La struttura dei collegamenti è tutto, le proprietà degli elementi del nulla".

La totalità delle idee e la direzione scientifica e tecnica definita dalla visione descritta del cervello è chiamata connessione (connessione). Con il vero cervello, tutto questo correla allo stesso modo di un cartone animato o cartone animato con il suo prototipo. È importante non letteralmente la conformità con l'originale, ma la produttività dell'idea tecnica.

Con il collegamento, il seguente blocco di idee è strettamente connesso:

· L'omogeneità del sistema (elementi sono gli stessi ed estremamente semplici, tutto è determinato dalla struttura del collegamento);

· Sistemi affidabili da elementi inaffidabili e utilizzo "analogico rinascimentale" di semplici elementi analogici;

· Sistemi "olografici" quando si distruggono la parte selezionata a caso, il sistema conserva le sue proprietà.

Si presume che le ampie possibilità dei sistemi di relazione compensano la povertà della selezione degli elementi, il loro inaffidabilità e la possibile distruzione della parte dei legami.

Per descrivere gli algoritmi e i dispositivi in \u200b\u200bneurinformatici, è stato sviluppato una speciale "circuiteria", in cui sono combinati dispositivi elementari (annunci, sinapsi, neuroni, ecc.) In una rete destinata alla risoluzione dei problemi. Per molti principianti, sembra imprevisto che né nell'attuazione dell'hardware delle reti neurali, né in software professionale, questi elementi non sono necessariamente implementati come parti o blocchi separati. L'ingegneria del regime ideale utilizzata nella neurinformatica è un linguaggio speciale per descrivere le reti neurali e il loro apprendimento. Sotto il software e l'implementazione hardware, le descrizioni eseguite in questa lingua sono tradotte in lingue più appropriate di un altro livello.

4. Sistemi esperti (ES), la loro struttura e classificazione. Strumenti per la costruzione di ES. Es. Tecnologia di sviluppo

4.1 Nomina dei sistemi esperti

All'inizio degli anni ottanta negli studi sull'intelligenza artificiale, è stata formata una direzione indipendente, il nome "Sistemi esperti" (ES). Lo scopo della ricerca su ES è quello di sviluppare programmi che, durante la risoluzione dei problemi, difficili per l'esperto di una persona, ricevono risultati che non sono inferiori nella qualità e dell'efficienza delle soluzioni ricevute dall'esperto. Gli esploratori nel campo degli Es per il nome della loro disciplina spesso usano il termine "ingegneria della conoscenza" introdotta da E. Fi-Sembaum come "portando i principi e gli strumenti di ricerca dal campo dell'intelligenza artificiale nella risoluzione dei problemi applicati che richiedono conoscenze esperte .

Prodotti software (PS) Basandosi su sistemi esperti, o ingegneria della conoscenza (in futuro, li useremo come sinonimi), hanno ricevuto una distribuzione significativa nel mondo. L'importanza dei sistemi di esperti è la seguente:

· La tecnologia dei sistemi di esperti amplia significativamente il cerchio di compiti praticamente significativi, risolti sui computer, la cui soluzione comporta un effetto economico significativo;

· La tecnologia CE è un mezzo essenziale per risolvere i problemi globali della programmazione tradizionale: durata e, pertanto, il costo elevato di sviluppare applicazioni complesse;

· L'elevato costo del mantenimento di sistemi complessi, che spesso è più volte superiore al costo del loro sviluppo; Basso livello di ripetizione di programmi, ecc.;

· Associazione della tecnologia CE con la tecnologia di programmazione tradizionale aggiunge nuove qualità ai prodotti software per: fornire una modifica dinamica dell'applicazione da parte dell'utente e non un programmatore; Più "Trasparenza" delle applicazioni (ad esempio, la conoscenza è memorizzata sulla limitata, che non richiede commenti alla conoscenza, semplifica la formazione e la manutenzione); grafica migliore; Interfaccia e interazione.

Secondo i principali specialisti, nel prossimo futuro, gli ES troveranno la seguente applicazione:

ES eseguirà un ruolo di primo piano in tutte le fasi di progettazione, sviluppo, produzione, distribuzione, vendita, supporto e fornitura di servizi;

La tecnologia ES che ha ricevuto la distribuzione commerciale fornirà una rivoluzionaria rivoluzionaria nell'integrazione di applicazioni da moduli interattivi intellettuali pronti.

Sono progettati per i cosiddetti compiti informalizzati, cioè. ES non rifiuta e non sostituiscono l'approccio tradizionale allo sviluppo di programmi orientati alla risoluzione dei compiti formalizzati.

Le attività informalizzate di solito possiedono le seguenti caratteristiche:

· Inviltezza, ambiguità, incompletezza e contraddittorio dei dati di origine;

· Richiesta, ambiguità, incompleta e incoerenza della conoscenza dell'area dei problemi e del problema risolto;

· Grande dimensione dello spazio della soluzione, cioè. Bruk durante la ricerca di soluzioni è molto grande;

· Modifica dinamica dati e conoscenza.

Va sottolineato che i compiti informalizzati rappresentano una classe di compiti di grandi dimensioni e molto importanti. Molti specialisti ritengono che queste attività siano la classe di compiti più popolari risolti dal computer.

I sistemi di esperti e i sistemi di intelligenza artificiale differiscono dai sistemi di elaborazione dei dati in quanto utilizzano principalmente un metodo simbolo (e non numerico) di rappresentazione, uscita del carattere e soluzione euristica di soluzioni (e non esecuzione di un algoritmo ben noto).

I sistemi esperti sono applicati per risolvere solo attività pratiche (non giocattolo) difficili. Secondo la qualità e l'efficacia della decisione, i sistemi di esperti non sono inferiori alle soluzioni esperte umane. Le decisioni dei sistemi di esperti hanno "trasparenza", cioè. Può essere spiegato all'utente a un livello qualitativo. Questa qualità dei sistemi di esperti è assicurata dalla loro capacità di discutere delle loro conoscenze e conclusioni. I sistemi esperti sono in grado di reintegrare le loro conoscenze durante l'interazione con l'esperto. Va notato che al momento, la tecnologia dei sistemi di esperti è utilizzata per risolvere vari tipi di compiti (interpretazione, previsione, diagnostica, pianificazione, progettazione, controllo, debug, istruzione, gestione) in un'ampia varietà di aree problematiche, come ad esempio Industria finanziaria, petrolio e gas, energia, trasporto, produzione farmaceutica, cosmo, metallurgia, mineraria, chimica, educazione, polpa e industria della carta, telecomunicazioni e comunicazione, ecc.

I successi commerciali per gli sviluppatori imprevisti dei sistemi di intelligenza artificiale (SII) non sono stati immediatamente. Durante il 1960 - 1985 I successi dell'IA riguardavano principalmente sviluppi di ricerca che hanno dimostrato l'idoneità di questo uso pratico. A partire da circa 1985 (su scala di massa dal 1988-1990), principalmente ES, e negli ultimi anni, il sistema che percepisce il linguaggio naturale (sistema di lui) e le reti neurali (NA) sono state utilizzate attivamente nelle applicazioni commerciali.

Le ragioni che lo hanno condotto al successo commerciale sono le seguenti.

Integrazione. I mezzi strumentali di intelligenza artificiale (ICI) sono sviluppati, facilmente integrati con altre tecnologie e mezzi di informazione (con custodia, DBMS, controller, concentratori di dati, ecc.).

Apertura e portabilità. ICI sono sviluppati in conformità con gli standard che forniscono aperture e portabilità.

Usando le lingue della programmazione tradizionale e delle workstation. La transizione da ICI implementata nelle lingue (Lisp, Prolog, ecc.), Alla ICP, implementata nelle lingue della programmazione tradizionale (C, C ++, ecc.), Semplificata la fornitura di Integral-Bath , ha ridotto i requisiti delle applicazioni AI alla velocità del computer e il volume di RAM. L'uso delle workstation (invece del PC) ha bruscamente aumentato il cerchio delle applicazioni che possono essere eseguite su un computer utilizzando ICP.

Architettura del server client.. IC sviluppato, supportando i calcoli distribuiti distribuiti sull'architettura del client-server, che consentivano: ridurre il costo delle apparecchiature utilizzato nelle applicazioni, le applicazioni decentralizzano, migliorare l'affidabilità e le prestazioni complessive (poiché la quantità di informazioni inviate tra i computer è ridotta e ciascun modulo di applicazione viene eseguito su un'adeguata attrezzatura).

IC problema / orientato al soggetto. La transizione dallo sviluppo dello scopo generale dell'interfaccia utente (sebbene non abbiano perso il loro significato come mezzo per la creazione di ICS orientato) a ICC problematico / orientato al soggetto fornire: riduzione dei titoli di sviluppo delle applicazioni; un aumento dell'efficienza dell'uso dell'IP; Semplificazione e accelerazione del lavoro dell'esperto; Riutilizzo di informazioni e software (oggetti, classi, regole, procedure).

4.2 Classificazione dei sistemi esperti

Il "Sistemi esperti" della classe oggi unisce diverse migliaia di diversi sistemi software che possono essere classificati in base a vari criteri. Le seguenti classificazioni possono essere utili (Fig. 4.1).

Fico. 4.1. Classificazione dei sistemi esperti

Classificazione per attività risolti

Interpretazione dei dati. Questo è uno dei compiti tradizionali per i sistemi esperti. In interpretazione è inteso come la determinazione del significato dei dati, i cui risultati devono essere coordinati e corretti. Di solito viene fornito per un'analisi dei dati multivariata.

Diagnostica. Sotto la diagnostica è inteso per rilevare un malfunzionamento in qualche sistema. Un malfunzionamento è una deviazione dalla norma. Tale interpretazione consente con posizioni teoriche singole per prendere in considerazione sia il malfunzionamento delle apparecchiature in sistemi tecnicie malattie degli organismi viventi e di ogni sorta di anomalie naturali. Una specificità importante è la necessità di comprendere la struttura funzionale ("anatomia") del sistema diagnostico.

Monitoraggio. Il compito principale del monitoraggio è l'interpretazione continua dei dati in tempo reale e allarme sull'uscita di determinati parametri per i limiti consentiti. I problemi principali sono "Salta" di una situazione allarmante e il compito investito del "falso" innescante. La complessità di questi problemi nella sfocatura dei sintomi delle situazioni allarmanti e della necessità di tenere conto del contesto temporaneo.

Design. La progettazione è preparare le specifiche per la creazione di "oggetti" con proprietà predeterminate. Sotto la specifica è intesa come l'intero set di documenti necessari - un disegno, una nota esplicativa, ecc. I problemi principali qui devono ottenere una chiara descrizione strutturale della conoscenza dell'oggetto e del problema della "traccia". Organizzare un design efficace e, a una laurea ancora maggiore, di riflesso, è necessario formare non solo le decisioni di progettazione stesse, ma anche i motivi per la loro adozione. Pertanto, nelle attività di progettazione, due processi principali eseguiti nel quadro dei corrispondenti sono strettamente associati. processo di uscita della soluzione e il processo di spiegazione.

Previsione. I sistemi predittivi ritirano logicamente le conseguenze probabili dalle situazioni specificate. Nel sistema predittivo, viene solitamente utilizzato un modello dinamico parametrico, in cui i valori dei parametri sono "personalizzati" sotto la situazione specificata. Le conseguenze derivate da questo modello costituiscono la base per le previsioni con stime probabilistiche.

Pianificazione. In base alla pianificazione è inteso per trovare piani per l'azione relativi agli oggetti in grado di eseguire alcune funzioni. In tali es, i modelli del comportamento degli oggetti reali sono utilizzati per ricavare logicamente le conseguenze dell'attività pianificata.

Formazione. I sistemi di allenamento hanno diagnostica gli errori durante lo studio di qualsiasi disciplina utilizzando un computer e suggeriscono le soluzioni corrette. Accumulano la conoscenza dello "studente" ipotetico e dei suoi errori caratteristici, quindi nel lavoro sono in grado di diagnosticare debolezze nella conoscenza degli studenti e trovare mezzi appropriati per eliminarli. Inoltre, prevedono di comunicare con uno studente a seconda del successo dello studente per trasferire le conoscenze.

In generale, tutti i sistemi basati sulla conoscenza possono essere suddivisi in sistemi, attività di analisi decisive, e acceso sistemi che risolvono compiti di sintesi.

La principale differenza tra i compiti dell'analisi delle attività di sintesi è il seguente: se i set di soluzioni possono essere elencati e inclusi nelle attività di analisi, quindi nelle attività di sintesi, molte soluzioni sono potenzialmente costruite da soluzioni di componenti o comunicazioni. Il compito dell'analisi è l'interpretazione dei dati, della diagnostica; Le attività di sintesi includono la progettazione, la pianificazione. Compiti combinati: formazione, monitoraggio, previsione.

Classificazione in tempo reale

Statico es. Sviluppato nelle aree del tema in cui la base della conoscenza e i dati interpretabili non cambiano nel tempo. Sono stabili.

Quasidinamico es. Interpretazione di una situazione che cambia con un determinato intervallo di tempo fisso.

Dinamico es. Lavora in coniugazione con sensori di oggetti in tempo reale con interpretazione continua dei dati ricevuti.

Classificazione in base al tipo di computer

Oggi esistono:

Es per compiti strategicamente importanti unici per il Super est (Elbrus, cray, convesso, ecc.);

Es su computer medio-prestazioni (come computer UE, mainframe);

Es su processori simbolici e workstation (Sole, Apollo);

Es su mini e supermini-computer (VAX, Micro-VAX, ecc.);

Es su personal computer (PC IBM, Mac II e simili).

Classificazione per il grado di integrazione con altri programmi

Autonomo ES. Lavora direttamente in modalità di consultazione con un utente per attività specificamente "esperte", per risolvere quali metodi di trattamento dei dati tradizionali non sono richiesti (calcoli, modellazione, ecc.).

Ibrido es. presente pacchetto software, Aggregazione di pacchetti di applicazione standard (ad esempio, statistiche matematiche, programmazione lineare o sistema di gestione del database) e mezzi per manipolare la conoscenza. Questa può essere una sovrastruttura intelligente sul PPP o un ambiente integrato per risolvere un compito complesso con elementi di competenza.

Nonostante l'attrattiva esterna dell'approccio ibrido, va notato che lo sviluppo di tali sistemi è un compito, un ordine di grandezza più complesso dello sviluppo degli ES autonomi. L'attracco non è solo pacchetti diversi, ma da diverse metodologie (che sta accadendo nei sistemi ibridi) genera un complesso di difficoltà teoriche e pratiche.

4.3 Struttura dei sistemi esperti (sull'esempio di ES statico e dinamico)

I tipici ES statici sono costituiti dai seguenti componenti principali (Fig. 4.2):

· L'impiegato (interprete);

· Memoria di lavoro (RP), ha anche chiamato il database (database);

· Basi di conoscenza (Bz);

· Componenti di acquisizione della conoscenza;

· Componente esplicativo;

· Dialogo.

Database (memoria operativa) È inteso per la memorizzazione dei dati sorgente e intermedi all'attività corrente. Questo termine coincide con il nome, ma non nel senso del termine utilizzato nei sistemi di ricerca di informazioni (IPS) e dei sistemi di gestione del database (DBMS) per designare tutti i dati (principalmente a lungo termine) memorizzati nel sistema.

Base di conoscenza (BZ) in ES è progettato per memorizzare i dati a lungo termine che descrivono l'area in esame (e non i dati correnti) e le regole che descrivono la conversione conveniente di queste aree.

Solver. Utilizzando i dati di origine dalla memoria di lavoro e dalla conoscenza da parte del Bz, formano tale sequenza di regole che, essendo applicate ai dati di origine, portano a risolvere il problema.

Componente Le acquisizioni della conoscenza automatizzano il processo di riempimento delle conoscenze ES eseguite dall'esperto.

Componente esplicativo Spiega il modo in cui il sistema ha ricevuto una soluzione al problema (o perché non ha ricevuto una decisione) e quale conoscenza utilizzava che facilita il test esperto del sistema e aumenta il trust dell'utente nel risultato.

Fico. 4.2. Struttura delle statistiche ES.

Componente di dialogo Orientato all'organizzazione della comunicazione amichevole con l'utente sia nel corso di risolvere compiti e nel processo di acquisizione della conoscenza e della spiegazione dei risultati del lavoro.

I rappresentanti delle seguenti specialità sono coinvolti nello sviluppo di ES:

esperto nell'area dei problemi i cui compiti risolveranno gli ES;

ingegnere per la conoscenza - Specialista nello sviluppo di ES (tecnologia utilizzata da loro, i metodi sono chiamati tecnologia (metodi) di ingegneria della conoscenza);

programmatore per lo sviluppo di strumenti (IP) destinato ad accelerare lo sviluppo di ES.

Va notato che l'assenza tra i partecipanti allo sviluppo di ingegneri della conoscenza (cioè i loro programmatori sostitutivi) o porta al fallimento il processo di creazione di ES, o allunga in modo significativo.

Esperto Definisce la conoscenza (dati e regole) che caratterizzano l'area del problema, garantisce la completezza e la correttezza delle conoscenze inserite nell'ES.

Ingegnere per la conoscenza Aiuta un esperto a identificare e strutturare le conoscenze necessarie per il funzionamento dell'ES; Rende la selezione del PI più adatto per questa area problematica e determina il modo di presentare la conoscenza in questo IP; Assegnazione e programma (mezzi tradizionali) Funzioni standard (tipiche per una data area problematica), che saranno utilizzate nelle regole affidate dall'esperto.

Programmatore Sviluppa IP (se il IP è in fase di sviluppo), contenente nel limite tutti i componenti principali della CE e porta la sua interfaccia con il mezzo in cui verrà utilizzato.

Il sistema di esperti opera in due modalità: la modalità di acquisizione della conoscenza e risolvendo il problema (chiamato la modalità di consultazione o la modalità della modalità CE).

Nella modalità di acquisizione della conoscenza La comunicazione con ES viene effettuata (attraverso l'esperto di mediazione dell'ingegnere per la conoscenza). In questa modalità, l'esperto, utilizzando il componente di acquisizione della conoscenza, riempie il sistema con la conoscenza che consente di risolvere la modalità da soli (senza un esperto) di risolvere i problemi dall'area dei problemi. L'esperto descrive l'area problematica sotto forma di un insieme di dati e regole. I dati definiscono oggetti, le loro caratteristiche e valori che esistono nel campo dell'esame. Le regole determinano i metodi di manipolazione dei dati caratteristici dell'area in esame.

Si noti che la modalità di acquisizione della conoscenza nell'approccio tradizionale allo sviluppo dei programmi corrisponde alle fasi di algoritmo, programmazione e debugging eseguite dal programmatore. Pertanto, in contrasto con l'approccio tradizionale in caso di ES, lo sviluppo dei programmi non esegue un programmatore, ma un esperto (usando ES), che non propria programmazione.

In modalità di consultazione La comunicazione con ES implementa l'utente finale che è interessato al risultato del risultato e dal metodo (o) per ottenerlo. Va notato che, a seconda dello scopo degli Es, l'utente potrebbe non essere uno specialista in questa area problematica (in questo caso, si riferisce alla CE per il risultato, senza sapere come ottenerlo se stesso), o essere Uno specialista (in questo caso, l'utente può ottenere il risultato stesso, ma si riferisce a ES per o accelerare il processo di ottenere il risultato o per affidare il lavoro di routine ES). In modalità Consultazione, i dati sull'attività dell'utente dopo averli elaborati nel componente di dialogo vengono immessi nella memoria operativa. Il clerig sulla base dei dati di input dalla memoria di lavoro, i dati generali sull'area dei problemi e le regole del BZ formula il problema. ES Quando si risolve il problema, non solo esegue la sequenza prescritta dell'operazione, ma anche pre-forma. Se la reazione del sistema non è chiara all'utente, potrebbe richiedere una spiegazione:

"Perché il sistema chiede una particolare domanda?", "Come viene raccolta la risposta dal sistema, ricevuta?".

La struttura mostrata in fig. 4.2, chiamato la struttura statica ES. ES di questo tipo viene utilizzato in quelle applicazioni in cui non è possibile tenere conto delle modifiche nel mondo circostante, che si verificano durante il problema di risolvere il problema. I primi ES, che hanno ricevuto un uso pratico, erano statici.

Fico. 4.3. Struttura dinamica ES.

In fig. 4.3 È dimostrato che due componenti sono introdotti nell'architettura dei dinamici ES rispetto agli ES statici: il sottosistema di modellare il mondo esterno e il sottosistema di comunicazione con un ambiente esterno. Quest'ultimo comunica con il mondo esterno attraverso il sistema di sensori e controller. Inoltre, i componenti tradizionali dell'es (knowledge base e macchina di produzione) subiscono modifiche significative per riflettere la logica temporale degli eventi che si verificano nel mondo reale.

Sottolineiamo che la struttura degli Es, presentata in Fig. 4.2 e 4.3, riflette solo i componenti (funzioni) e restano molto "per le scene".

4.4 Fasi di sviluppo di sistemi esperti

Lo sviluppo di ES ha differenze significative dallo sviluppo di un prodotto software convenzionale. L'esperienza della creazione di un EN ha dimostrato che l'utilizzo della metodologia adottata nella programmazione tradizionale quando viene sviluppata, o ritardi eccessivamente il processo di creazione di ES, o in generale porta a un risultato negativo.

Usare ES segue solo quando lo sviluppo di ES possibile, giustificato e i metodi di ingegneria della conoscenza corrispondono al compito risolto. Sviluppare Es. possibile Per questa applicazione, è necessario eseguire simultaneamente almeno i seguenti requisiti:

1) Ci sono esperti in questo campo, che risolvono il compito molto meglio degli specialisti dei principianti;

2) Gli esperti convergono nel valutare la decisione proposta, altrimenti è impossibile valutare la qualità degli ES sviluppati;

3) Gli esperti sono in grado di verbalizzare (espresso in linguaggio naturale) e spiega i metodi usati da loro, altrimenti è difficile contare sul fatto che la conoscenza degli esperti sarà "estratta" e sono investiti in ES;

4) La soluzione del problema richiede solo un ragionamento e non azioni;

5) Il compito non dovrebbe essere troppo difficile (cioè, la sua decisione dovrebbe richiedere diverse ore o giorni dall'esperto, e non settimane);

6) Il compito è, sebbene non sia espresso in forma formale, ma dovrebbe ancora fare riferimento a una regione sufficientemente comprensibile "e strutturata, cioè. Concetti di base, relazioni e noti (almeno esperti) dovrebbero essere assegnati; modi per ottenere una soluzione al problema;

7) La soluzione del problema non dovrebbe usare in modo significativo "buon senso" (cioè una vasta gamma di informazioni generali sul mondo e sul metodo del suo funzionamento, che conosce e sa come usare qualsiasi persona normale), dal momento che tale conoscenza non è ancora possibile (in numero sufficiente) per investire nel sistema di intelligenza artificiale.

L'uso di ES in questa applicazione può essere possibile, ma non giustificato. La EC può essere. giustificato Uno dei seguenti fattori:

· La soluzione al problema porterà un effetto significativo, come l'economia;

· L'uso di un esperto di persona è impossibile sia dovuto al numero insufficiente di esperti, o a causa della necessità di effettuare l'esame simultaneamente in vari luoghi;

· L'uso di ES è consigliabile nei casi in cui si verifica un tempo o una perdita di informazioni non validi durante la trasmissione di informazioni;

· L'uso di ES è consigliabile se necessario, risolvere il problema circondato da un ostile per una persona.

applicazione corrisponde a Metodi CE, se l'attività solida ha una combinazione delle seguenti caratteristiche:

1) Il compito può essere naturalmente risolto dalla manipolazione con i simboli (cioè utilizzando argomenti simbolici) e non manipolazioni con numeri come accettati nei metodi matematici e nella programmazione tradizionale;

2) Il compito deve avere una natura euristica, e non algoritmica, cioè. La sua decisione dovrebbe richiedere l'uso di regole euristiche. Attività che possono essere garantite da risolvere (in conformità con le limitazioni specificate) con alcune procedure formali non sono adatte all'uso di ES;

3) Il compito deve essere piuttosto complesso per giustificare il costo dello sviluppo. Tuttavia, non dovrebbe essere eccessivamente complicato (la decisione richiede le ore di ore e non la settimana) in modo che IS possano risolverlo;

4) Il compito dovrebbe essere tranquillo da risolvere dai metodi CE e praticamente significativi.

Quando si sviluppano ES, di regola, viene utilizzato il concetto di "Prototipo veloce". L'essenza di questo concetto è che gli sviluppatori non stanno tentando di costruire immediatamente un prodotto finale. Nella fase iniziale, creano un prototipo (prototipi) di ES. I prototipi devono soddisfare due requisiti contraddittori: da un lato, devono risolvere i compiti tipici di una particolare applicazione, e sull'altro tempo e il tempo e la complessità del loro sviluppo dovrebbero essere molto insignificanti in modo che il processo di accumulo e debug sia essere massimizzato il più possibile con il processo di scelta. (Sviluppo) del software (fornito dall'ingegnere per la conoscenza e il programmatore). Per soddisfare i requisiti specificati, di regola, la creazione di un prototipo utilizza una varietà di strumenti che accelerano il processo di progettazione.

Il prototipo dovrebbe dimostrare l'idoneità dei metodi di ingegneria della conoscenza per questa applicazione. In caso di successo, l'esperto con l'aiuto del tecnico della conoscenza sta espandendo la conoscenza del prototipo sull'area dei problemi. Se possibile, potrebbe essere necessario sviluppare un nuovo prototipo o sviluppatori possono arrivare alla conclusione dell'incuperità dei metodi CE per questa applicazione. Come aumenta il guadagno della conoscenza, il prototipo può raggiungere tale stato quando risolve con successo tutte le attività di questa applicazione. La trasformazione del prototipo CE al prodotto finale di solito porta a riprogrammazione della CE in linguaggi di basso livello, fornendo sia un aumento della velocità della CE e una riduzione della memoria richiesta. La complessità e il tempo di creare am in gran parte dipendono dal tipo di toolkit utilizzato.

Nel corso del lavoro sulla creazione di ES, c'era una certa tecnologia per il loro sviluppo, compresi sei dei seguenti passaggi (Fig. 4.4):

identificazione, concettualizzazione, formalizzazione, esecuzione, test, operazione di prova. Nel palcoscenico identificazione Le attività che sono soggette alla soluzione sono determinate, vengono rilevati gli obiettivi di sviluppo, gli esperti e i tipi di utente sono determinati.

Fico. 4.4. Es. Tecnologia di sviluppo

Nel palcoscenico concettualizzazione Viene eseguita un'analisi significativa dell'area problematica, i concetti e le relazioni sono rilevati, i metodi per risolvere i problemi sono determinati.

Nel palcoscenico formalizzazione IP sono selezionati e i metodi di rappresentare tutti i tipi di conoscenza sono determinati, i concetti di base sono formalizzati, vengono determinati i metodi di interpretazione delle conoscenze, viene determinata il funzionamento del sistema, il funzionamento del sistema è stimato, l'adeguatezza degli obiettivi Del sistema di concetti registrati, metodi soluzioni, mezzi di rappresentazione e manipolazione delle conoscenze sono stimati.

Nel palcoscenico esecuzione Riempiendo l'esperto di base della conoscenza. A causa del fatto che la base di ES è la conoscenza, questa fase è la fase più importante e la maggior parte del tempo che richiede tempo dello sviluppo di ES. Il processo di acquisizione delle quote di conoscenza per estrarre la conoscenza dall'esperto, l'organizzazione della conoscenza che garantisce l'efficiente funzionamento del sistema e la presentazione della conoscenza sotto forma di un es. Il processo di acquisizione della conoscenza è effettuato da un ingegnere per le conoscenze sulla base di un'analisi delle attività di un esperto per risolvere problemi reali.

5. Uso e supporto di ES. Business Rejoiniring.

5.1 Utilizzo dei sistemi di esportazione finanziaria

Molte imprese stabiliscono CE per risolvere i problemi in tali settori come: negoziazione sulla borsa, la comprensione automatica delle notizie, dell'analisi del credito, della gestione dei rischi, dei portafogli e degli investimenti, della valutazione del rating bancario, dell'automazione di audit, della previsione dei cambiamenti nel mercato finanziario, eccetera.

Esempi di questa è l'intera classe di Advisory ES: Sistema di monitoraggio del broker di Sterns & Company, il portafoglio del Gruppo Athena Advisor e dell'assistente del commerciante, sviluppato congiuntamente dall'autore D. Little Corporation, dalla società di rete basata sulla conoscenza e da sei altre istituzioni finanziarie. Giapponese Sanwa Bank, una delle banche più grandi del mondo, applica il miglior sistema di esperti del mix per migliorare la qualità delle sue informazioni sull'investimento.

ES Nikko Portfolio Consultation System System, progettato per uso interno da Nikko Securities, Ltd., aiuta a gestire fondi per scegliere il miglior portafoglio per i propri clienti. Questo sistema si basa su un database con informazioni in cinque anni di vendita di azioni e su un sistema con una nuova teoria della gestione del portafoglio che calcola e ottimizza il portafoglio titoli per l'assicurazione contro vari rischi. I manager dei fondi sono esenti dal computing di routine e, quindi, hanno la capacità di effettuare più rapidamente un portafoglio ottimale dei titoli. IDS Financial Services Company, American Express Company Financial Planning Division, competenze finanziarie classificate i loro migliori manager per creare un sistema esperto chiamato intuizione. IDS ha incluso l'esame dei migliori manager nei loro fondi, cioè. Il sistema esperto, accessibile a tutti i suoi pianificatori. Uno dei principali risultati dell'applicazione del sistema di esperti negli IDS è stato il fatto che la percentuale del cliente che ha lasciato la società cadde più della metà.

Elenchiamo le caratteristiche di alcuni specifici es di questa classe.

1. Flipside: un sistema di programmazione logica delle competenze finanziarie. Enterprise-Developer: Custodia Case Western Reserve University ha risolto i compiti: monitoraggio dello stato del mercato dei titoli; monitoraggio dello stato del portafoglio attuale dei titoli; supporto per la revisione delle future condizioni del mercato; Pianificazione e vendita di vendite.

Brevi caratteristiche: applicazione della "lavagna" originale paradigma descritta da Newell; Lingua prologue come piattaforma di programmazione; Presentazione dei dati sulla "lavagna" come i dati di origine per varie conoscenze;

2. Splendori: sistema di gestione del portafoglio del portafoglio del portfolio in tempo reale. Attività osservate: conseguire una varietà di scopi di investimento nelle condizioni di modifica rapida dei dati. Brevi caratteristiche: Sistema in tempo reale, l'uso di un linguaggio specializzato di profitto di alto livello, una grande flessibilità nella creazione di un portafoglio per i programmatori esperti C, la possibilità di creare un portafoglio a un'analisi finanziaria non programmata.

Il sistema consente di formare un portafoglio di investimenti ottimali in scala reale a causa del gioco in contabilità per rapidi cambiamenti in borsa.

3. PMIDSS: sistema di supporto del supporto decisionale quando si gestisce un portafoglio. Enterprise-Developer: Gruppo finanziario di New York University. Compiti risolti: selezione del portafoglio di titoli, pianificazione degli investimenti a lungo termine. Brevi caratteristiche: sistema di presentazione della conoscenza mista, l'uso di una varietà di meccanismi di output: reti semantiche logiche, frame, regole.

4. Le Cortier: System Assistant Expert per Portfolio Manager. Enterprise Developer: cognitive System Inc. Compiti risolti: Assistenza agli investitori nell'individuare i propri scopi di investimento, Gestione del portafoglio. Caratteristiche rapide: utilizzo delle regole, potente interfaccia di linguaggio naturale.

5. PMA: consigliere del portfolio direttivo. Enterprise-Developer: Athena Group. I compiti sono risolti: la formazione di un portafoglio, rendendo le raccomandazioni sulla manutenzione di un portafoglio. Brevi caratteristiche: garantendo una giustificazione qualitativa dai risultati dell'uso di vari metodi numerici.

6. Arbor: modello di valutazione obbligazionario di calcolo. Enterprise-Developer: College of Business Administration Univercity of Nebraska. Attività risolte: questo sistema è stato creato per costruire un modello di calcolo nell'area del rating obbligazionario e per l'applicazione del modello come sistema di esperti. Brevi specifiche: l'uso di analisi di alta qualità e quantitativa, l'uso della membrana CE standard.

7. Shedger intelligente: approccio basato sulla conoscenza nei compiti di assicurazione dei rischi. Sviluppatore Enterprise: Information System Dipartimento, New York University. Attività: il problema di un enorme numero di eventi di alternative in crescita del rischio, rapido processo decisionale da parte dei dirigenti del rischio all'accelerazione del flusso di informazioni, nonché la mancanza di supporto macchina pertinente nelle prime fasi del processo di sviluppo dell'assicurazione sui rischi I sistemi implicano un abbondante ambito di varie soluzioni ottimali per i manager dei rischi. In questo sistema, lo sviluppo dell'assicurazione del rischio è formulato come compito di ottimizzazione polivalente. Questo compito L'ottimizzazione include diverse difficoltà con le quali le soluzioni tecniche esistenti non affrontano.

Brevi caratteristiche: il sistema utilizza una rappresentazione dell'oggetto che copre la profonda conoscenza della gestione del rischio e facilita l'emulazione del ragionamento primario del rischio direttivo, utile per le conclusioni e le loro spiegazioni.

8. Sistema di supporto della soluzione orientato al Nerco per la selezione delle strategie di investimento. Enterprise Developer: Intelligent System Laboratory Science Univercity di Tokyo. Attività olubili: con la venuta alla serie di strumenti finanziari dei concetti "scelta" e "futuro", gli investitori hanno l'opportunità di formare una serie di strategie che soddisfano gli obiettivi del loro investimento. Tuttavia, questa opportunità genera un compito difficile di trovare la strategia necessaria tra un gran numero di strategie di investimento. Il sistema di supporto decisionale intelligente per generare le necessarie strategie di investimento utilizzando la notazione della limitata soddisfacente, che è ampiamente utilizzata nelle attività di ricerca. In questo sistema, le restrizioni svolgono il ruolo della navigazione per generare automaticamente strategie complesse attraverso il profilo astratto con il profilo dei depositanti. Il confronto astratto può essere considerato come una ricerca di un metodo per la produzione di strategie altamente ragionevoli che descrivono una serie di proposte per l'acquisto o la vendita senza informazioni digitali. Perché Questa tecnica può essere utilizzata come pre-processore per l'analisi quantitativa del tipo di programmazione lineare per ottenere la soluzione ottimale, il sistema proposto è un ponte per una transizione regolare tra analisi di alta qualità e quantitativa.

Brevi caratteristiche: l'uso di analisi di alta qualità per ottenere possibili soluzioni qualitative (soluzioni intuitive) e analisi quantitativa per trovare la soluzione ottimale utilizzando il metodo di programmazione lineare simbolo.

9. Ragionamento esplicito nel prevedere lo scambio di valuta. Sviluppatore Enterprise: Dipartimento di Computer Science City Politecnico di Hong Kong. Attività olubili: rappresenta un nuovo approccio nel predire lo scambio di valuta basato sull'accumulo e gli argomenti con il supporto per i segni presenti a concentrarsi su un insieme di ipotesi sul movimento dei tassi di cambio. Presentato nel sistema predisposto Un insieme di funzionalità è un determinato insieme di valori economici e vari set di parametri che cambiano tempo utilizzati nel modello di previsione.

Caratteristiche rapide: la base matematica dell'approccio applicato si basa sulla teoria del dempector Schaer.

10. Nereide: sistema di supporto del supporto decisionale per l'ottimizzazione del lavoro con opzioni valutarie. Sviluppatore aziendale: dati NTT, la Banca Tokai, la scienza univercity di Tokyo.

Compiti risolti: il sistema facilita il supporto del rivenditore per una risposta ottimale da possibili opzioni. Il sistema è più pratico e offre le migliori soluzioni dei normali sistemi decisionali.

Brevi caratteristiche: il sistema è progettato utilizzando il sistema di frame CLP, che integra facilmente l'area finanziaria nell'applicazione AI. Viene proposta un tipo misto di ottimizzazione, combinando la conoscenza euristica con la tecnica di programmazione lineare. Il sistema funziona sulle stazioni solari.

5.2 es sulla base di esempi

ES, sulla base di esempi, può essere suddiviso in due gruppi in base ai principi del lavoro: utilizzando reti neurali e utilizzando un algoritmo di generalizzazione induttivo ID3. Il primo è utilizzato principalmente come classificatore precedentemente formato negli esempi, che, quando si applica al suo ingresso, l'insieme dei parametri finanziari iniziali nell'output appare una soluzione desiderata per questa situazione finanziaria. I secondi esempi degli esempi formano un albero decisionale, da cui vengono quindi costruite le regole per prendere decisioni. Di seguito diamo 2 esempi tipici di es di entrambi i gruppi.

1. S & PCBRS: simulatore neurale per valutare la classifica dei titoli. Sviluppatore aziendale: Chase Manatten Bank, Standart & Poor's Corp. Attività risolte: Valutazione della valutazione dei titoli secondo le imprese dell'emittenti, la formazione di una scala di valutazione corretta.

BREVE CARATTERISTICHE: Rappresentanza dei compiti di valutazione del rating come compiti di classificazione, la selezione dei dati sulle imprese dell'Emittente e la formazione di materiale educativo, la scelta del neuroClassificatore, la sua formazione e test, confronto con stime esperte, l'uso di Avater -Propagazione del paradigma della rete neurale, la probabilità della corretta previsione del rating è dell'84%.

2. ISPMS: sistema di gestione del portafoglio dei titoli intelligenti. Attività olubili: formazione di un portafoglio di scorta che fornisce equilibrio tra rischio e presunto reddito.

Brevi caratteristiche: utilizzando un modello di ottimizzazione di una programmazione quadratica dei database di Markovic, dei database e dei database secondo gli emittenti e i settori e i settori, la disponibilità del sottosistema di formazione sull'esperienza passata basata sull'estrazione delle norme da parte di un gran numero di fatti, Il resoconto della conoscenza delle preferenze degli esperti e degli investitori personali nel modello di ottimizzazione. La probabilità di adeguata predizione di un brusco cambiamento in borsa è entro il 68% - 84%.

5.3 Business reinfinato

La ristrutturazione del lavoro di imprese nel settore dei processi relativi alla progettazione e alla preparazione della produzione di nuovi prodotti, denominata reingegnerizzazione e intrapresa a un forte aumento dell'efficienza delle imprese in condizioni moderne, si basa su modifiche organizzative e l'uso di Nuove tecnologie dell'informazione.

Quando si analizzano la nuova attività esistenti e sviluppati, la costruzione dei modelli e dei processi aziendali della società che si verificano in esso. I modelli possono variare dal grado di trattamento dei processi di dettaglio, la forma della loro rappresentazione, tenendo conto solo di fattori statici o anche dinamici, ecc. Si noti che tutti gli approcci conosciuti alla modellazione aziendale appartengono alla famiglia dei metodi per la modellazione di sistemi di informazione complessi .

I mezzi tradizionali per costruire modelli di sistemi complessi includono la metodologia SADT (tecnica di progettazione di analisi strutturata). È stato creato nei primi anni '70 al fine di unificare gli approcci alla descrizione dei sistemi complessi. Sadt include sia un approccio concettuale ai modelli di sistemi di costruzione e una serie di regole e designazioni grafiche per la loro descrizione. I metodi proposti per la costruzione dei modelli funzionali, in cui la descrizione dei sistemi viene eseguita dal punto di vista delle funzioni che eseguono, ha ricevuto il nome della metodologia IDEF0. Ci sono anche metodologie speciali per la costruzione di modelli di informazioni che descrivono il flusso di informazioni (IDEFIX) e i modelli dinamici che visualizzano relazioni causali tra oggetti di sistema (IDEF / CPN).

Più mezzi moderni per la modellazione che sono apparsi a metà degli anni '90 appartengono a RUP (processo razionale unificato). Questa metodologia sviluppata da Rational Software Corp.,

tiene il processo iterativo della creazione di un complesso sistema informativo basato su un approccio orientato agli oggetti utilizzando gli schemi UML per la modellazione visiva dell'area tematica. La notazione dei diagrammi UML e gli UML utilizzano metodi per i processi aziendali reingegnerizzando la progettazione e la preparazione della produzione saranno considerati nelle sezioni successive di questo manuale.

Insieme all'UML, ci sono altre notazioni implementate per la modellazione visiva, ad esempio, nei sistemi ARIS e ADONIS. Il sistema Adonis consente non solo la visualizzazione visiva, ma anche l'imitazione dei processi aziendali, le sue capacità sono anche discusse di seguito.

I sistemi informativi supportano nuovi processi aziendali.

È stato noto sopra che l'uso di nuove tecnologie dell'informazione è parte integrante del reingegnerizzazione. Allo stesso tempo, i modelli di nuovi processi aziendali sono attuati direttamente nell'ambiente del sistema informativo (span) della nuova attività. L'importanza dei Pesci consiste non solo che è un elemento necessario di reingegnerizzazione, e anche nel fatto che spesso l'uso del PC è in gran parte determinato dalla tecnologia di condurre un nuovo business. È un software speciale sviluppato - sistema softwareche si basa sull'uso di strumenti appropriati.

Nel campo della progettazione di nuovi prodotti, il ruolo dell'azione è svolto dai sistemi di progettazione del design automatico (Capr-K). Nel campo della preparazione tecnologica della produzione, il ruolo dell'APS è giocato da sistemi di preparazione tecnologica automatizzati (ASTPP).

Gli strumenti per la creazione di sistemi CAD / CAM, CAE e PDM includono CAD / CAM e ASTPP. Allo stesso tempo, CAD / CAM e SAE-Systems diventano fondi per automatizzare l'attuazione delle procedure di progetto e il sistema PDM è un mezzo per la gestione dei processi di progettazione e preparazione. Allo stesso tempo, il sistema PDM è un mezzo di base con cui è implementato spazio informativo Per tutte le fasi ciclo vitale Prodotti (JCS).

I complessi CAD / CAM / CAE / PDM più potenti e completi hanno ricevuto il nome di Solutions PLM (dati di gestione dei dati dei dati sul prodotto).

6. Strategia per ottenere conoscenze. Metodi pratici di estrazione della conoscenza

6.1 Strategia della conoscenza della raccolta

Assegnare tre guadagni di conoscenza - acquisizione di conoscenze, conoscenze di apprendimento e rilevamento della conoscenza nei database:

Sotto acquisizione (Acquisizione) La conoscenza comprende il metodo di riempimento automatico della base di conoscenze attraverso un dialogo esperto e un programma speciale.

Estratto (Elicitazione) La conoscenza è chiamata la procedura per l'interazione dell'ingegnere per la conoscenza con una fonte di conoscenza (esperto, letteratura speciale, ecc.) Senza l'uso della tecnologia informatica.

Termine " rilevamento della conoscenza nei database "(La scoperta della conoscenza nei database - KDD) indica oggi il processo di ottenimento da dati" RAW "nuove, informazioni potenzialmente utili sull'area tematica. Questo processo include diversi passaggi (Fig. 6.1). Ciò include l'accumulo di dati grezzi, selezione, preparazione, trasformazione dei dati, la ricerca di modelli in dati, valutazione, generalizzazione e strutturazione di modelli trovati.

Fico. 6.1. Il processo di rilevamento della conoscenza nel database

La strategia KDD è sempre più nominata per il primo ruolo. Ciò è in gran parte dovuto al rapido sviluppo di diversi magazzini di dati (data warehouse) - Assemblee di dati che differiscono nell'orientamento del tema, integrazione, supporto per la cronologia, l'immutabilità e destinati alla successiva elaborazione analitica.

La specificità dei moderni requisiti di elaborazione dei dati al fine di rilevare la conoscenza come segue:

· I dati hanno un volume illimitato

· I dati sono eterogenei (quantitativi, di alta qualità, categorica)

· I risultati devono essere specifici e comprensibili.

· Strumenti per l'elaborazione dei dati "RAW" dovrebbero essere facili da usare

6.2 Metodi di estrazione dei dati pratici

La classificazione dei metodi di estrazione della conoscenza (Fig. 6.2) consentirà agli ingegneri di conoscenza, a seconda di compito specifico e situazioni, scegliere un metodo specifico. Dal piano di classificazione proposto, si può vedere che il principio di divisione di base è associato a una fonte di conoscenza. I metodi comunicativi comprendono tutti i tipi di contatti con una fonte vivace di conoscenza - un esperto e il capitale texture riguarda i metodi per estrarre le conoscenze da documenti (tecniche, benefici, manuali) e letteratura speciale (articoli, monografie, libri di testo).

La separazione di questi gruppi di metodi al massimo livello di classificazione non significa il loro antagonista, di solito l'ingegnere della conoscenza combina vari metodi, ad esempio, per primo esamina la letteratura, quindi parla con esperti o viceversa.

Fico. 6.2. Classificazione dei metodi di estrazione della conoscenza.

A sua volta, i metodi comunicativi possono anche essere suddivisi in due gruppi: attivi e passivi. I metodi passivi implicano che il ruolo di primo piano nella procedura per l'estrazione della conoscenza in quanto può essere trasmesso dall'esperto, e il tecnico della conoscenza registra solo il ragionamento dell'esperto durante il suo lavoro reale per prendere decisioni o scrive che l'esperto ritiene che l'esperto ritenga necessario in modo indipendente racconta la forma di una conferenza. In metodi attivi, al contrario, l'iniziativa è completamente nelle mani di un ingegnere della conoscenza, che contatta attivamente l'esperto diversi modi - in giochi, dialoghi, conversazioni per la "tavola rotonda", ecc.

I metodi passivi a prima vista sono abbastanza semplici, ma in realtà richiedono un ingegnere di divulgazione di analizzare chiaramente il "flusso di coscienza" di un esperto e identificare significativi frammenti di conoscenza. L'assenza di feedback (la passività dell'ingegnere per la conoscenza) indebolisce significativamente l'efficacia di questi metodi che e di solito è spiegata dal ruolo ausiliario nei metodi attivi.

I metodi attivi possono essere suddivisi in due gruppi a seconda del numero di esperti che danno loro conoscenza. Se il loro numero è più di uno, quindi è consigliabile oltre a una serie di singoli contatti con ciascuna applicazione e metodi di discussioni di gruppo dell'area tematica. Tali metodi di gruppo di solito attivano il pensiero dei partecipanti alle discussioni e consentono di identificare gli aspetti molto non tradizionali della loro conoscenza. A loro volta, i singoli metodi oggi rimangono principalmente guida, poiché una procedura così delicata, come "prendere conoscenza", non tollera testimoni non necessari.

Separatamente, si dovrebbe dire sui giochi. I metodi di gioco sono ora ampiamente utilizzati e sociologici, economia, gestione, pedagogia per la preparazione di manager, insegnanti, medici e altri specialisti. Il gioco è una forma speciale di attività e creatività, dove una persona è liberata e si sente molto più forte rispetto al lavoro ordinario.

Conclusione

Durante le prestazioni del lavoro, sono state fatte le seguenti conclusioni:

Il sistema esperto è un programma intellettuale in grado di effettuare conclusioni logiche sulla base della conoscenza in una specifica area tematica e garantendo di risolvere problemi specifici.

I seguenti requisiti sono presentati a sistemi esperti: l'uso della conoscenza relativa a una specifica area tematica; acquisizione di conoscenze dall'esperto; Definizione di un compito reale e sufficientemente complesso; Impiego di un sistema di abilità di esperti.

La struttura del sistema di esperti è rappresentata dai seguenti elementi strutturali: Knowledge Base, Conclusioni logiche Meccanismo, Interfaccia utente, Modulo di acquisizione della conoscenza, modulo di consigli e spiegazioni.

La portata dei sistemi basata sulla conoscenza può essere raggruppata in diverse classi di base: diagnostica medica, controllo e gestione, diagnostica malfunzionante in dispositivi meccanici ed elettrici, formazione, economia e finanza.

Molte imprese stabiliscono CE per risolvere i problemi in tali settori come: negoziazione sulla borsa, la comprensione automatica delle notizie, dell'analisi del credito, della gestione dei rischi, dei portafogli e degli investimenti, della valutazione del rating bancario, dell'automazione di audit, della previsione dei cambiamenti nel mercato finanziario, eccetera. I sistemi esperti più comuni nel campo delle finanze sono stati considerati.

Specialità "Sistemi informativi e tecnologie (in Economia)"

Qualificazione - programmatore Engineer.
Forma di studio - Giorno (budget / tassa)

Specificità e rilevanza
Nelle moderne condizioni di crescente interazione tra l'economia, la scienza e la tecnologia, gli specialisti della formazione sulla base di quattro direzioni sono particolarmente rilevanti: ingegneria, matematica, informazione ed economica. Lo sviluppo di profili ingegneristici ed economici e matematici, la formazione estesa nel campo delle tecnologie di programmazione e informazione rende un tale specialista unico.

Cosa imparerai
Il curriculum prevede lo studio:
1. Lingue prospettiche e tecnologie di programmazione: C, C ++, Java, C #, PHP, HTML, XML, linguaggi script utilizzati per sviluppare applicazioni Web, metodi e mezzi per progettare programmi in vari sistemi operativi e reti di computer, Grafica informatica e web design.
2. Sistemi, tecnologie e standard per analisi, progettazione e modellazione (IDEF, standard serie UML, tutti i sistemi di cassa dei modelli di processo di fusione, tutti i sistemi di dati di fusione (Erwin), architetto aziendale, ecc.), Intelligent Systems, Systems supporta il processo decisionale e protezione delle informazioni.
3. Database, DBMS e QBE, SQL, T-SQL, OLAP e tecnologie di data mining.
4. Tecnologie per lo sviluppo dell'architettura del client-server dell'architettura del client-server Jee, RMI, JSP, Servlet, Corba, EJB, JSF, AJAX, Spring, Struts, ecc., Nonché piattaforme. NET: ASP.NET, ADO. NETTO; Servizi Web e servizi Internet. Concetti e sistemi di automazione completa e gestione aziendale, tali serie come: ERP, MRP, SCM, CRM, CAL, 1C, SAP ,.
5. Discipline economiche: teoria economica, micro e macroeconomia, economie aziendali, ecc.
6. Discipline economiche e matematiche.
7. Discipline di ingegneria.

Qual è il prossimo?
I nostri laureati sono preparati nel più attivamente coinvolto nello sviluppo di informazioni, attività socio-economiche, innovazione, processi di ingegneria e reingegnerizzazione di informazioni e sistemi economici della Repubblica di Bielorussia. Sulla base del Dipartimento di informatica economica, allenamenti e ai seminari sono regolarmente detenuti per studenti, adatti con le principali aziende IT, con ulteriore attrazione di studenti per tirocini e lavori in aziende su un programma scorrevole in parallelo con occupazioni dell'Università.

Sedili per la distribuzione dei laureati: residenti high-tech, sistemi EPAM, IBA, iTransition, tecnologie di sistema, sviluppo Bellard, ecc.), Leader Banks of Bielorussia, istruzione e istituti di ricerca Minsk, Istituzioni e istituzioni Accademia delle scienze della Repubblica di Bielorussia, grandi imprese e organizzazioni di Minsk.

Dipartimento di maching - dipartimento di informatica economica.
Capo del Dipartimento - Candidato scienze tecniche, assistente professore Vitaly Nikolayevich Comlichenko.,
tel.: +375 17 293-84-81.