Edukacja Agencji Federalnej

Stanowa instytucja edukacyjna wyższej edukacji zawodowej

Kamera stanu północno-zachodniego

uniwersytet Techniczny

Instytut zarządzania produkcją i

innowacyjne programy

Katedra EnConics Enterprise and Management

Badanie na dyscyplinie

« Technologia informacyjna w ekonomii. "

Temat: 1. "Główne działania działalności gospodarczej,

w którym zastosowano technologie informacyjne. "

2. "Środki do wdrożenia technologii informacyjnej".

3. "Funkcje technologii mobilnej przedsiębiorczość. "

4. “Rola i miejsce zautomatyzowanych informacji

systemy w gospodarce. Model informacji przedsiębiorstwa. "

Student Steched: Shestakova Maria Dmitrievna

Specjalność: 80502.65.

CIFR: 578030493.

Wykładowca: Babkin.

Petersburg

Plan pracy.

Temat 1.

″ Główne działania technologii informacyjnej są używane. "

Wprowadzenie

Podstawowa koncepcja jest biznesem elektronicznym.

Składniki:

- technologia e-commerce;

- technologia aukcji elektronicznych;

- banki elektroniczne;

- telefonia IP;

- telefonia internetowa;

- Elektroniczne technologie wskaźników;

- Elektroniczny NIR i OCC;

- Elektroniczny franchising;

− e-mail;

- Marketing elektroniczny;

- Elektroniczne zarządzanie zasobami operacyjnymi (ORM);

- Elektroniczne zarządzanie dostawami;

- Elektroniczne usługi maklerskie.

Wniosek.

Temat 2.

″ Środki wdrażania technologii informacyjnej ".

- metodyczne.

- informacyjne.

- algorytmiczny.

- techniczny.

- Oprogramowanie.

Temat 3.

″ Funkcje technologii mobilnej przedsiębiorczość. "

Handel mobilny:

- handel technologicznym towarami i usługami mobilnymi;

- Technologia handlowa treść mobilna;

- Przepis dodatkowe usługi Operatorzy telefonii komórkowej.

Temat 4.

″ Rola i miejsce zautomatyzowanego systemy informacyjne. w ekonomii. Model informacji przedsiębiorstwa. "

I. Zautomatyzowane systemy informacyjne.

Klasyfikacja:

· Z natury informacji;

· W zakresie zastosowania.

Temat 1.

Główne działania technologii informacyjnej są używane.

Wprowadzenie

Ekonomiczne aspekty wpływu technologie informacyjne W zakresie wymiany i konsumpcji są bardzo niejednoznaczne.

Wygląd nowa technologia informacyjna. - Zamach, który trzęsie fundamenty tradycyjnej gospodarki. Przejście do Internet - Są to nowe możliwości osiągnięcia zysku poprzez zwiększenie istniejącej brandy. Internet - Główne informacje producentów i konsumentów.

Technologia informacyjna Ogólnie rzecz biorąc, możliwe jest scharakteryzowanie jako proces składający się z jasno regulowanych reguł prowadzenia operacji, działania etapów o różnych stopniach trudności powyżej danych przechowywanych w komputerach. główny cel informacja technologia - W wyniku ukierunkowanych podstawowych działań recyklingowych danych, uzyskaj potrzebne informacje. Główne środowisko dla technologie informacyjne są systemy informacyjne.

Zgodnie z definicją UNESCO, informacja technologia Połączenie dyscyplin międzyrukowanych, naukowych, technologicznych i inżynieryjnych, które badają metody skutecznej organizacji osób zatrudnionych przez przetwarzanie i przechowywanie informacji, a także techniki obliczeniowe i sposoby organizowania i interakcji z ludźmi i sprzętem produkcyjnym.

W zależności od konkretnych zadań aplikacji, które chcesz rozwiązać, można zastosować różne metody przetwarzania danych i różne środki techniczne.

Technologia informacyjna W gospodarce jest środkiem wirtualny gospodarka.

Gospodarka wirtualna - Jest to średnia, specjalna przestrzeń gospodarcza, w której przeprowadza się działalność elektroniczną, czyli, jest to gospodarka oparta na wykorzystaniu interaktywnych możliwości. Zgodnie z przestrzenią jest nieodłączne w szczególnych cechach, które wyróżniają wirtualną gospodarkę od zwykłej, niepewnej, offline gospodarki.

Gospodarka wirtualna często zadzwoń nowa gospodarka Aby podkreślić jej różnicę od starej, tradycyjnej gospodarki.

Rozważyć bardziej szczegółowo cechy. nowa gospodarka.

Podstawą działalności gospodarczej jest działalność. W wirtualny gospodarka Jest koncepcja e-business. .

Biznes elektroniczny - Jest to działalność firmy mającą na celu zysk, który opiera się na technologiach cyfrowych i zaletami, które zapewniają.

Rys. 1. Zakres zastosowania e-biznesu.

Pojęcie "Biznes elektroniczny" Obejmuje wiele różnych koncepcji technologicznych:

▪ Technologie e-commerce;

▪ elektroniczne technologie aukcyjne;

▪ banki elektroniczne;

▪ telefonia IP;

▪ telefonia internetowa;

▪ Elektroniczne technologie wskaźnika;

▪ Elektroniczny NIR i OCC;

▪ elektroniczny franchising;

▪ E-mail;

▪ Marketing elektroniczny;

▪ Elektroniczny zarządzanie zasobami operacyjnymi (ORM);

▪ Elektroniczne zarządzanie zasilaniem;

▪ Elektroniczne usługi maklerskie;

▪ Randki technologiczne.

Rozważyć bardziej szczegółowo te koncepcje.

Technologia e-commerce.

E-Commerce (E-Commerce) – Jest to jeden ze sposobów wdrożenia. e-business. . Biorąc pod uwagę problemy elektroniczny handel Powinieneś zwrócić uwagę na podwójną interpretację samego terminu. Czasami mówiąc eCommerce. , Mam na myśli wyłącznie działalność handlową dostawców usługi internetowe (IPS - Internet Usługodawcy.) Ale wiele częściej eCommerce. Daj szerszą interpretację jako zestaw wszystkich możliwych sposobów korzystania z sieci do celów komercyjnych. Dostawca usługi internetowe - jest to firma handlowa, która zapewnia dostęp do Internet Wspieranie go na pewne wynagrodzenie i zapewnia kilka powiązanych usług na żądanie klientów.

Semestr "handel elektroniczny" Łączy wiele różnych technologii sam w sobie:

▫ EDI (protokół elektronicznej wymiany danych);

▫ e-mail;

▫ Internet;

▫ intranet (wymiana informacji w firmie);

▫ Extranet (wymiana informacji ze światem zewnętrznym).

Najbardziej rozwinięty technologia informacyjna który może być oparty handel elektroniczny , Rozważać minutowy protokół. wymiana danych – EDI (elektroniczna wymiana danych) - Jest to sposób kodowania kolejnych transakcji i przetwarzania ich w trybie on-line.

Każdy handel, w tym handel elektroniczny w Internet, podzielony na dwie duże kategorie:

1. biznes dla-konsument - B2C - " firma - konsument ″;

2. business-to-Business - B2B - " firma - firma ″.

Podstawowy model. Handel B2C. - Są to detal Sklepy online. System Worldwide. B2c. Jest to rozwinięta struktura zadowolenia popytu konsumentów. W ciągu ostatnich kilku lat elektroniczny handel Rodzaj B2c. wszedł B. nowa scena jego rozwoju. Istnieje połączenie małych firm duplikujących się nawzajem wzdłuż oferowanej oferty lub ich absorpcji dużych konkurentów.

Rynek B2b. Został stworzony specjalnie dla organizacji w celu wspierania interakcji między firmami a ich dostawcami, producentami i dystrybutorami. Rynek ten otwiera znacznie więcej możliwości niż sektor. Handel B2C.

Jeśli chodzi o komercyjne wykorzystanie możliwości Sieć internetowa Różne podmioty gospodarcze w strukturze elektroniczny handel Z reguły wyróżnia się kilka linków:

▫ prowadzenie operacji zakupu i sprzedaży za pośrednictwem kanałów sieciowych;

▫ Usługi posprzedażne dla klientów;

▫ Budowanie relacji klientów.

Operacje zakupu i sprzedaży są istotą elektroniczny handel .

Reklama B. Internet Ma ogromne znaczenie, a reklama sieciowa różni się od swoich tradycyjnych gatunków. Jest to przede wszystkim baner reklamowy i umieszczenie informacji o reklamie na najczęściej odwiedzanych serwerach. Aby zmierzyć efektywność reklamy w sieci, możesz użyć metody liczenia liczby wizyt, a następnie zamówienia produktów.

Informatyzacja firmy prowadzi do internacjonalizacji produkcji. Bilans handlu zagranicznego odpowiedniej wiedzy zawodowej służy jako wskaźnik relikwii technicznych państwa, w ten sposób podłączony jest koncepcja technologii informacyjnej. Jest realizowany poprzez rynek licencji produktów produkcyjnych, różnych know-how, a także konsultacji z wykorzystaniem produktów zaawansowanych technologicznie.

Dzięki ewolucji rynku światowego, zaletą kraju zajmującego się sprzedażą produktów zaawansowanych technologicznie, w tym nowoczesnej wiedzy zawodowej i najnowszych technologii. Niewidoczny produkt aktywnie występuje w formie wiedzy, kultury, stereotypów zachowań jest aktywnie nałożona. To był powód społeczeństwo informacyjne Informacje, kreatywność i wiedza działają jako strategiczny zasób. A ponieważ talenty nie są tworzone, potrzeba powstaje w tworzeniu kultury, czyli warunki, w których talenty mogą rozwijać i rozkwitać. Istnieje ogromny wpływ technologii komputerowej, wyrażonej w szkoleniu zdalnym, gry komputerowe, filmy itp.

Technologia informacyjna w gospodarce i ich wdrożenie

Celem systemu informacyjnego jest przechowywanie, wyszukiwanie i wydawanie danych na żądaniach od użytkowników. Istotą systemu informacji gospodarczej jest przetwarzanie odpowiednich informacji. Statystyki, rachunkowość, ubezpieczenie, kredyt i finansowy, bankowość, a także inne rodzaje działań komercyjnych są tutaj. Aby korzystać w miejscu pracy, konieczne jest zaprojektowanie go za pomocą technologii informacyjnych. Ważne jest, aby pamiętać, że wcześniej proces projektowania systemu oddzielono od przetwarzania informacji o obszarze tematycznym. W tej chwili istnieje niezależnie, wymaga najwyższych kwalifikacji od projektantów. W tej chwili znajdują się technologie informacyjne w gospodarce, które są nie tylko dostępne dla każdego użytkownika, ale także pozwalają połączyć proces projektowania poszczególnych elementów przetwarzania systemu. Może to być biuro wiadomości e-mail, procesory e-mail, tabelaryczne i tekstowe i tak dalej. Trend tworzenia dostępnych dla użytkowników technologii informacyjnych trwa.

Okazuje się, że miejsce pracy wykorzystuje zarówno technologie informacyjne w gospodarce, które są zaprojektowane przez projektantów i technologii informacyjnych, które umożliwiają zautomatyzowanie operacji w miejscu pracy.

Wyróżnia się te cechy przejścia do informacji o społeczeństwie: reorientacja gospodarki w kierunku działania jest replikacja wiedzy zawodowej, zaangażowanie w proces formalizowania wiedzy specjalistów, a także przyspieszenia produkcji wiedzy - Rybekowanie cyklu.

Technologie informacyjne w gospodarce oznaczają wykorzystanie komunikacji telefonicznej, telewizji kablowej, sprzętu mnożącego, komputerów, edycji programów szkoleniowych i tak dalej. Dzięki rozwojowi stosunków rynkowych pojawiają się nowe typy dotyczące tworzenia firm zajmujących się dziedziną biznesu informacyjnego, rozwój technologii informacyjnych, dystrybucji składników zautomatyzowanych systemów.

Dzięki temu możliwe jest nie tylko szybkie rozpowszechnianie i skuteczne korzystanie z technologii informacyjnych, ale także stworzyć je w ogromnym kolektorze. Ważne jest, aby zrozumieć, że informacje ekonomiczne są ważnym elementem całego procesu.

Federalna instytucja budżetowa w państwie edukacyjna wyższej edukacji zawodowej

"Uniwersytet finansowy

Pod rządem Federacji Rosyjskiej "

(Uniwersytet finansowy)

Dział "mikroekonomia"

Praca kursu

"Nowe technologie i rola w nowoczesnej gospodarce"

Wykonane:

grupa studentów U1-2.

Bakhshiyan pk.

Doradca naukowy:

d.E., profesor.

Nikolaeva I.P.

Moskwa 2013.

Wprowadzenie

1. miejsce i rola nowych technologii w nowoczesnej gospodarce

1.1 Nowe technologie w nowoczesnych systemach gospodarczych

1.2 Dokresizacja rozwoju technologicznego

2. Nowe technologie, takie jak postęp przemysłowy silnika

2.2 Trzecia rewolucja przemysłowa

2.3 Innowacyjne przedsiębiorstwa przyszłości

3. Rozwój nowych technologii w Federacja Rosyjska

3.1 Problemy rozwoju nowych technologii w Rosji

Wniosek

Bibliografia

Aplikacje

Wprowadzenie

Cała historia rozwoju człowieka jest historia rozwoju i poprawy technologii i instrumentów pracy (technik) wykorzystywanych przez osobę. Kilka tysięcy lat temu osoba rozpoczęła się od zwykłego kija, a dziś osiągnęła niesamowite wysokości rozwoju technicznego i technologicznego. Wyposażony w systemy gospodarcze i stawki były stale ulepszone przez osobę przez cały okres ich istnienia. Jednak w poprzednich tysiącleci proces ten nie posiadał takiej postaci "wybuchowej". Przejście z jednej struktury technicznej i gospodarczej do drugiego może być rozciągnięte przez stuletnie lub nawet tysiąclecia, ale XX i XXI wieku wykazały nam szybkość zmian i poprawy technologii używanych przez człowieka i Środki techniczne. Taki sukces innowacji i ich wpływ na wszystkie sfery życia publicznego nie mogą pomóc, ale spowodować odsetki wśród ekonomistów. Nauka gospodarcza z początku XX wieku zaczęła studiować procesy innowacyjnego rozwoju jako takiego i badają swoje główne cechy i wzory. Wielu znanych ekonomistów, takich jak J. Schupeter, J. Hicks, R. Solowa osiągnęła znaczący sukces. Jednak świat szybko się zmieniają, a wyłącznie zainteresowanie naukowymi rozwojem technologicznym na początku połowy XX wieku został zastąpiony przez zainteresowanie państwem i, co najważniejsze, od przedsiębiorców. Zdarzyło się to z powodu świadomości, że innowacyjne technologie i ich wdrożenie stały się niemal jedynym kluczem do udanej działalności gospodarczej w kontekście współczesnej gospodarki lub, ponieważ zwyczajowo nazywa się, "nową gospodarką".

Z punktu widzenia mikroekonomii nowe technologie są narzędziem, z którym firmy zachowują pozycje konkurencyjne na rynku z powodu oszczędnościowych kosztów i (lub) zróżnicowania ich produktów. Rozwój i wdrażanie innowacyjnych technologii i technologii jest w rzeczywistości jedynym efektywny sposób Trzymanie lub przechwytywanie pozycji rynkowych.

Praca ta poświęcona jest analizie roli nowych technologii w nowoczesnej gospodarce i ich wpływ.

1. miejsce i rola nowych technologii w nowoczesnej gospodarce

1 nowe technologie w nowoczesnych systemach gospodarczych

Siła napędowa rozwoju społeczno-gospodarczego zawsze była postępem naukowym i technologicznym, podstawowy cel Co ma szukać nowych środków satysfakcjonujących publicznie z najniższymi kosztami kosztów i zasobów przy zachowaniu ekosystemów. W celu wystąpienia wzrostu gospodarczego na podstawie postępów technicznych lub technologicznych, konieczne jest, aby struktura pewnego poziomu złożoności, która wynika z liczby powtarzalnych technologii, ich potencjału energetycznego, czynników naukowo-technologicznych i technologicznych Postęp, właściwości rdzenia samodzielnego, stymulujące relacje z sektorami gospodarkimi, rozwój gospodarki.

W ramach techniki jest rozumiany jako stosowanie różnych wzorców fizycznych, chemicznych, biologicznych, a także społecznych w każdym urządzeniu, urządzeniu, urządzeniu, aby uzyskać lub wdrażać pewien proces, w którym istnieje potrzeba (potrzeba) lub do Twórz produkty, technologie, usługi posiadające wystarczające narzędzie dla ludzi.

Systemy techniczne składają się z obiektów technologii i technologii, które są kontrolowane i zarządzane przez osobę. Wszystkie sfery życia publicznego można przedstawić jako interakcję złożonych systemów gospodarczych. Ponieważ obiekty technologiczne, systemy techniczne są tworzone przez osobę, głównym celem jest uzyskanie jak największej liczby przydatnych wyników minimalny koszt.

Rozwój technologii w naszym dniu jest niemożliwy bez interakcji skoncentrowanych zasobów, w tym intelektualnych i zachęt ekonomicznych, które czynią według wynalazku, działalności naukowej, inżynieryjnej. Tworzenie zachęt ekonomicznych jest zadaniem planowania i projektowania instytucjonalnego.

Również podczas badania nowych technologii konieczne jest uwzględnienie takiego parametru innowacyjnych (i nie tylko) systemów technicznych jako produkcji. W ramach technologii systemu jest połączenie właściwości elementów tego systemu, który określa jego zdolność do wykonywania optymalnych kosztów produkcji, działania i naprawy z niezbędnymi parametrami jakości, woluminów produkcyjnych, zużycia i warunków rozwoju. Producent systemu technicznego ma ilościową i wysokiej jakości stronę zmiany. Wskaźnik technologiczny systemu ekonomicznego jest cechy ilościowe funkcjonowania systemu.

Bardzo ważną koncepcją jest koncepcja "zapewnienia technologiczności" systemu gospodarczego, w którym, w opinii autora, konieczne jest zrozumienie całości instrumentów mających na celu zapewnienie niezbędnych funkcji systemu, przezwyciężenia lub redukcji jego stopień nieskuteczności. Innymi słowy, mówimy o systemie środków do zarządzania systemem, można nawet powiedzieć, środki zwiększające łatwość zarządzania systemem.

Podsumowując, można powiedzieć, że produkcja systemu technicznego (ekonomicznego) jest jednym z celów wprowadzenia nowych technologii w przedsiębiorstwie, ponieważ ten wskaźnik najbardziej niezawodnie pozwala ocenić skuteczność tego systemu. Jak wspomniano wcześniej, głównym celem rozwoju i wdrażania innowacyjnych technologii jest wzrost wielkości produkcji ze wzrostem oszczędności zasobów, tj. Ze spadkiem kosztów produkcji. Moim zdaniem przedsiębiorstwa, które osiągnęły wysoki wskaźnik technik technologicznych systemu produkcyjnego, mają możliwość korzystania z następnej wizyty nowych technologii, a mianowicie: zróżnicowanie ich produktów.

1.2 Dokresizacja rozwoju technologicznego

Badanie nowych technologii w ogóle byłoby niekompletne bez badania historii etapów rozwoju technologicznego. Każdemu etapie innowacyjnego rozwoju towarzyszyła radykalna zmiana stylów wykonalności, która pociągnęła za sobą nieodwracalne konsekwencje we wszystkich sferach społeczeństwa. Analiza okresowej rozwoju technologicznego jest interesująca, ponieważ pozwala określić pewne wspólne wzorce w zmianie stylów technicznych i gospodarczych oraz wprowadzenie nowych, innowacyjnych technologii w tym czasie. Oczywiście XXI wiek jest bardzo różny od wszystkich poprzednich (znacznie więcej niż, powiedzmy, XIX wieku różni się od XVIII), a wiele funkcji i wzorów innowacyjnego rozwoju przeszłości są całkowicie niepoprawne w tych warunkach, ale kilka , najważniejsze, są nadal interesujące.

Gospodarka oparta na nowej strukturze technologicznej nie może działać pomyślnie, jeżeli nie służy bezpośrednio lub pośrednio do jego naturalnego celu - w celu zaspokojenia potrzeb osoby, wzrost dochodów i dobrostanu krajowego. Orientacja do satysfakcji z potrzeb staje się absolutnie konieczna i przy podejmowaniu strategicznych decyzji w innowacyjnych, strukturalnych i inwestycyjnych oraz innych obszarach działalności produkcyjnej. Gospodarka działająca jednocześnie na trzech urządzeniach technologicznych może również z powodzeniem działać, ponieważ nie można go odtwarzać na raz trzech urządzeń technologicznych ze względu na wynikające z nich dysproporty w alokacji zasobów między nimi. Problem reprodukcji instrukcji technologicznych jest problem nie tylko rozwój struktury technologicznej gospodarki, ale także dostosowanie podmiotów gospodarczych, modeli ich zachowania, istniejących instytucji i umów instytucjonalnych. Rodzaje nośników energii Ewoluują, nowe pojawiają się, co pozwala na powiązanie rozwoju technologicznego z ich gatunkami i PNB - z całkowitym zużyciem danych energetycznych. Pierwszy etap rozwoju technologicznego wiąże się z zastosowaniem drewna opałowego, jako pierwotnego nośnika energii, drugi - stosując węgiel, od trzeciego oleju, czwarty - gaz, piąty - paliwo jądrowe. Wydaje się, że następny etap będzie scharakteryzowany wyczerpaniem oleju, rozszerzając stosowanie gazu (zwłaszcza łupków) i przyjaznych dla środowiska naturalnych źródeł energii, w tym wiatr, energię pływną, energię osmotyczną i słoneczną. Dla społeczeństwa ludzkiego, możliwe jest rozróżnienie trzech potencjalnie możliwych etapów ewolucji ekonomicznej: doughnergetyczne, energia i poczta. Na pierwszym etapie energia nie działa jako czynnik ograniczający ze względu na prymitywny stan sił produkcyjnych społeczeństw, na drugim - istnieją poważne problemy z dostawą energii wzrostu gospodarczego. Na poziomie pooperacyjnym możliwości energetyczne będą uważane za obficie i nie ograniczają standardu życia i satysfakcji społecznej ludności, lub faza ta będzie charakteryzowała się wspólnym deficytem energetycznym z powodu nadmiernie zwiększonego zużycia obu branż i ludności, która nie może być sosowany przez istniejące obiekty energetyczne. W każdym razie, do tej pory społeczeństwo ludzkie rozwinęło się w skali energii przyzwyczajeni do nich. Jednakże okoliczności są możliwe, gdy energia nie wystarczy do dalszego rozwoju gospodarki, z takimi odcinkami w lokalnych systemach gospodarczych, na poziomie poszczególnych regionów powstają teraz. Z pewnością biorąc pod uwagę względny charakter wiedza ekonomicznaNiemożliwe jest wymaganie, aby teorię rozwoju technologicznego była ważna na każdym etapie ewolucji gospodarki. Nowoczesna teoria rozwoju prawdopodobnie odpowiada fazie energetycznej i powinien przejść do ograniczeń zasobów i potrzeby przejścia na etap rozwoju energii światowej gospodarki, gdy zostanie usunięty ostrość problemu energetycznego. Ponadto ważną funkcją teorii rozwoju jest otrzymanie odpowiedzi na kwestię potencjalnej możliwości cywilizacji poinerizacyjnej w powyższym zrozumieniu oraz zadania stojące przed gospodarką na etapie "energii".

Szczegółowe badanie rozwoju i wdrażania najważniejszych innowacji technicznych i technologii nie jest celami tej pracy. Taka analiza byłaby bardzo trudna i zajmie dużo czasu i od uznanych specjalistów w tej dziedzinie. Jednakże, w ramach badania okresowego postępowania technicznego i technologicznego, możliwe jest ważny wniosek, że zmiana instrukcji technologicznych za pomocą nowych środków produkcji występuje w pewnym etapie energetycznym. Jest to warunki i możliwości etapu energetycznego, które określają bazę dalszego rozwoju technologii i technologii. Oczywiście nauka odgrywa wiodącą rolę w postępach technicznych i technologicznych. Jednak możliwości naukowe w określonym czasie są zawsze ograniczone i wierzę, że ramy tych ograniczeń są spowodowane przez warunki etapu energetycznego. Jak widać z tabeli 1, rewolucyjne zmiany w produkcji zawsze były poprzedzone odkryciem i rozpoczęciem stosowania nowych źródeł energii. Oznacza to, że każda zmiana ekonomii technicznej występuje w ramach możliwości energetycznych konkretnego etapu rozwoju gospodarki.

2. Nowe technologie, takie jak postęp przemysłowy silnika

1 Postęp technologiczny w centrum postępów ludzkich i rozwoju

Centralne miejsce w zrozumieniu roli technologii jest uznanie, że technologie i postęp techniczny są związane z szerokim

zakres działalności gospodarczej, a nie tylko do produkcji i komputerów. Na przykład, zgodnie z pewnymi szacunkami, postęp techniczny zwiększył wydajność rolnictwa czterokrotnie tak szybko jak w przemyśle produkcyjnym rzeczywiście, najwyraźniej takie produkty o niskiej technologii, takie jak kukurydza lub kwiaty, może być wynikiem stosowania stosunkowo wysokich procesów produkcyjnych W tym czasie, jak w niektórych krajach, produkcja domniemanych produktów o wysokiej technologii, takich jak komputery, jest wynikiem stosowania stosunkowo niskich technologii. Wreszcie, w wielu przypadkach technologia jest zawarta w produkcji i zarządzaniu systemami produkcyjnymi, a nie w produktach fizycznych lub algorytmach programowych. Komputer, w którym jest załadowany

najnowsza wersja oprogramowania, która jest niewykorzystana na stole większość dnia, jest kolejną przejawą wykorzystania technologii, a nie ten sam komputer, który zarządza procesami produkcyjnymi lub systemem płatności.

Postęp technologiczny może prowadzić do redukcji kosztów,

poprawa jakości, tworzenia nowych produktów,

i pomóż wpisać nowe rynki. Postęp naukowy i techniczny obejmuje znacznie więcej niż robienie tego samego lub lepsze przy użyciu mniejszej ilości zasobów. Koncepcja ta jest bardziej dynamicznie i jest związana zarówno z tworzeniem nowego produktu, jak i produkcji sprzętu oraz rozprzestrzeniania tych technologii między firmami i całą gospodarką jako całość. Chociaż wiele konsekwencji postępu technologicznego, w pewnym sensie jest oczywisty, co następuje zasługuje na specjalną wzmiankę:

Postęp technologiczny może pobudzić rozwój, zmniejszając koszty produkcji i działania ze względu na rosnący zwrot skali produkcji.

Postęp technologiczny w jednym sektorze może przyczynić się

stwórz nowe możliwości gospodarcze w innych sektorach. Zmniejszenie kosztów produkcji może tworzyć zupełnie nowe produkty, a nawet sektory gospodarki. Nowa technologia na rynku w jednym sektorze może prowadzić do działalności kwitnącej w innych sektorach, tworząc popyt i dostarczanie towarów i usług, które nie istniały.

Zalety nowych technologii są daleko poza sektorem gospodarki lub produktu, w którym istnieje technologia. Tak jest, jeśli produkt początkowym jest ważnym związkiem pośrednim w produkcji innych towarów, na przykład, systemów telekomunikacyjnych lub niezawodnej konserwacji sieci energetycznych.

Technologia może przyczynić się do poprawy jakości. Takie ulepszenia mogą umożliwić rozwijającym się krajowi pokonać więcej wymagających konsumentów i nowych rynków. Może również być po prostu jako wykorzystanie maszyn i urządzeń, produkcji towarów i usług, które spełniają bardziej wymagające oczekiwania i standardy konsumentów i klientów biznesowych w krajach o wysokich dochodach, innymi słowy, produkty segmentu Rynku Premium.

2 Trzecia rewolucja przemysłowa

Pierwsza rewolucja przemysłowa rozpoczęła się w Wielkiej Brytanii pod koniec XVIII wieku, z mechanizacją przemysłu włókienniczego. Zadania, które wcześniej czasochłonne i przeprowadzono ręcznie z setkami zapleń, połączono w jednej roślinie bawełny - więc pojawiła się fabryka. Druga rewolucja przemysłowa miała miejsce na początku XX wieku, kiedy Henry Ford zbudował pierwszą ruchową linię montażową i rozpoczęła się erę masowej produkcji towarów. Pierwsze dwie obroty przemysłowe uczyniły ludzi bogatszych, a świat jest urbanistycznym. Teraz trzecia rewolucja jest w pełnym rozkwicie. Produkcja staje się cyfrowa. Szereg wspaniałych technologii jest jedną z sferę: inteligentne oprogramowanie, nowe materiały, bardziej deft roboty, nowe procesy produkcyjne (w szczególności, trójwymiarowy druk) oraz szereg usług internetowych. Fakt przeszłości opierał się na tworzeniu ogromnej liczby identycznych produktów: słynna fraza Henry'a Forda podano, że kupujący Forda mogą kupić samochód o dowolnym kolorze, pod warunkiem, że ten kolor jest czarny. Jednak w XXI wieku koszty wytwarzania mniejszej liczby stron z szeroką gamą produktów, biorąc pod uwagę kaprysy każdego spadku klienta. Produkcja przyszłości skupi się na masowym uwolnieniu zindywidualizowanych towarów i może być bardziej podobna do podwodu niż przenośnik Forda.

Staromodny Produkcja polega na wykorzystaniu dużej liczby części do kolejnego połączenia lub spawania. Teraz produkt można opracowywać na komputerze i "wydrukowaniu" na drukarce 3D, która tworzy stały obiekt, tworząc warstwy materiału. Digital Design można zmienić za pomocą kilku kliknięć z myszą komputerową. Drukarka 3D może pracować bez opieki i może zrobić wiele rzeczy, które są zbyt skomplikowane dla tradycyjnych fabryk. Z czasem te niesamowite samochody będą mogły zrobić wszystko, w dowolnym miejscu w garażu w afrykańskiej wiosce.

Korzystanie z drukowania 3D jest szczególnie oszołomione. Już aparaty słuchowe i zaawansowane techniki samolotów wojskowych są drukowane w poszczególnych formach. Poważne zmiany wpłyną również na geografię dostaw. Inżynier, który pracował w trudno dostępnych warunkach, co nie ma pewnego narzędzia, nie powinno już go kupić w najbliższej dużej osadzie. Może po prostu pobrać projekt tego narzędzia i "drukować". W te dni, kiedy projekty utknęły z powodu braku części sprzętu lub gdy klienci skarżyli się, że nie mogli znaleźć części zamiennych do rzeczy, które kupili, pewnego dnia, będą w przeszłości.

Inne zmiany związane z wykorzystaniem drukarek 3D są prawie równie ważne. Nowe materiały są łatwiejsze, silniejsze i bardziej trwałe niż stare. Włókno węglowe zastępuje stal i aluminium w produktach, z samolotów do rowerów górskich. Nowe metody przetwarzania materiałów pozwalają inżynierom dać obiekty małe formy. Nanotechnologia daje produkty rozszerzone funkcje, takie jak bandaże, które pomagają uleczyć cięcia, silniki, które działają bardziej efektywnie i naczynia, które jest oczyszczone łatwiejsze. Oraz z Internetem, który daje możliwość dużej liczby projektantów i inżynierów do współpracy nad nowymi produktami, bariery do wejścia na rynek nowej firmy upadku. Ford potrzebował ogromnej ilości kapitału, aby stworzyć jego ogromną rolę River Rouge, jego nowoczesny "kolega" może zacząć korzystać z laptopa i pragnienia wymyślania.

Podobnie jak wszystkie rewolucje, będzie to takie samo destrukcyjne. Technologie cyfrowe już drastycznie zmieniły rynek Środki masowego przekazu i detaliści, automatyzacja procesów handlowych. Rośliny również się zmieniają na zawsze. Nie będą pełne brudnych maszyn do zarządzania ludźmi. Wielu z nich będzie bezbłędnie czysty i prawie opuszczony. Niektórzy producenci samochodów są już produkowane dwa razy więcej samochodów na pracownika, ponieważ było to tylko dziesięć lat temu. Większość miejsc pracy nie będzie w warsztatach fabrycznych, aw w pobliżu urzędów, która będzie pełna projektantów, inżynierów, specjalistów IT, specjalistów w dziedzinie logistyki, marketingu itp. Miejsca pracy produkcyjnej przyszłości będą wymagały większej kwalifikacji.

Rewolucja wpłynie nie tylko na rzeczy, ale gdzie. Fabryki zazwyczaj zostały umieszczone w krajach rozwijających się w celu zmniejszenia kosztów pracy. Ale koszty pracy są mniejsze i mniej pod wpływem kosztów produkcji: od 499 USD pierwszej generacji iPada, koszt kosztów pracy stanowiły tylko 33 USD, z których koszty montażu w Chinach były tylko 8. Produkcja jest coraz częściej Wracając do bogatych krajów, ponieważ chińska wynagrodzenie wzrasta, a ponieważ firmy teraz chcą być bliżej swoich klientów, aby mogli szybciej reagować na zmiany popytu. A niektóre produkty są tak skomplikowane, że jest bardziej wydajny, aby mieć ludzi, którzy je rozwijają i ludzie, którzy je tworzą w jednym miejscu. Grupa Boston Consulting, uważa, że \u200b\u200bw takich dziedzinach, jak transport, komputery, konstrukcje metalowe i sprzęt produkcyjny, 10-30% towarów, które Ameryka obecnie importuje z Chin, które mają być dokonane w Ameryce do 2020 r., Co przyczyni się do wzrostu PKB i 20-55 miliardów dolarów rocznie.

Konsumenci nie znajdą specjalnych trudności w dostosowaniu do nowej ery rozwoju produkcji. Władze jednak mogą być trudniejsze. Są one przyzwyczajeni do ochrony gałęzi i firm, które już istnieją, a nie dołączanie, które mogą sprawić, że pójdą z rynku. Przepompowali starą produkcję subsydiami i umieścić na głowie ludzi, którzy chcą przenieść produkcję za granicę, aby zmniejszyć koszty pracy. Spędzają miliardy, aby zawiesić postęp techniczny i technologiczny. I trzymają się romantyczną wiarę w fakt, że produkcja jest ważniejsza niż usługi, nie wspominając o finansach.

Wszystko to nie ma sensu. Granice między produkcją i usługami są zamazane. Rolls-Royce nie sprzedaje już silników odrzutowych, sprzedaje zegar, który leci samolot na silnikach. Władze zawsze były błędne wybierając tych, którzy wspierają, i prawdopodobnie nie rozumieją, dla kogo przyszłość. Tysiące przedsiębiorców, tworzą projekty nowych produktów online, produkują je w domu (za pomocą drukarek 3D) i sprzedają je na rynku. Podczas gdy rewolucja w pełnym huśtawce, władze muszą przestrzegać podstaw: tworzyć dobre szkoły dla wykwalifikowanej pracy, ustanowienie jasnych zasad przedsiębiorców wszystkich obszarów. Reszta zrobi "rewolucjonary".

3 innowacyjne przedsiębiorstwa przyszłości

Wierzę, że w nadchodzących dziesięcioleciach struktura innowacyjnych przedsiębiorstw i same inwestycje w nowych technologiach cierpią poważne zmiany. Dziś jest coraz bardziej fakt, że przedsiębiorstwo, które nie jest ulepszenia, nie może dostosować się do stale zmieniającego się rynku, ponieważ wnioski konsumentów wzrośnie coraz częściej, ponieważ flagowe przedsiębiorstwa innowacyjnego rozwoju oferują konsumentowi wszystkie nowe produkty z punktu widzenia technologii. Jednak inwestycje w R & D wymaga znacznych inwestycji finansowych z przedsiębiorstwa, na które mogą sobie pozwolić tylko najwięksi gracze rynku. Jednocześnie wszystkie rosnące wnioski konsumentów o nowe produkty, które mają bardziej zaawansowane cechy i właściwości będą wymagały dużych inwestycji w badania i rozwój, którzy ostatecznie będzie w stanie pozwolić sobie na pozwolenie na nawet duże korporacje rocznie wydawanie miliardów dolarów na R & D . Jest w tej chwili, że korporacja i po prostu innowacyjne przedsiębiorstwa będą zmuszone do łączenia inwestycji w R & D. Jednak nieuchronnie pojawia się na podstawie których przedsiębiorstwa prowadzenia badań i spowoduje to konflikt interesów. Jest to taka sytuacja, która zmusi przedsiębiorstwo zwrócić się do innego przedsiębiorstwa, który jest w trwającej podstawy zawodowej, zajmuje się innowacyjnymi zmianami.

Proponowany model innowacyjnego przedsiębiorstwa jest rodzajem butiku, który ma dość wąską specjalizację i krąg klientów. Zalety takiego modelu przedsiębiorstwa są oczywiste: wysokie koncentracja personelu kapitałowego i naukowego osiągnie wysoką wydajność skuteczności inwestycji w R & D. W tym przypadku efekt skali odgrywa swoją rolę, ponieważ z dużą liczbą studiów nalegających, awarie kilku projektów będą spłacić z powodu sukcesu reszty.

Jednak w działaniach tego rodzaju przedsiębiorstw jest jedna poważna wada: Ponieważ R & D prowadzi się do pieniędzy z kilku firm, wyniki badań należą do każdego, kto zainwestował w działania "innowacyjnego butiku". Pytanie pojawia się, jak dzielić się wynikami badań i jest to bardzo trudny problem ze względu na złożoność oceny wyników badań i rozwoju. Oferuję kilka opcji dystrybucji wyników innowacyjnych przedsiębiorstw i ich wykorzystania przez inwestorów:

1.Dystrybucja wyników badań między inwestorami w zależności od ilości inwestycji. Wyniki badań i rozwoju zostaną oszacowane przy obniżonej kosztach, tj. Pod względem potencjalnych zysków, które przyniosą ich użycie. Firma, która zainwestowała przede wszystkim otrzyma prawo do najdroższej technologii itp.

2.Firmy inwestorzy mogą początkowo wydawać umowy w sekcji na temat wyników przedsiębiorstwa badawczego. Jednak luka ta opcja Jest to, że inwestowanie w R & D jest rodzajem "czarnego pudełka", a nikt nie wie, co dzieje się przy wyjściu. Dlatego też pisemne umowy dotyczące części praw do badanych technologii są poważnym konfliktem interesów, jako wyniki, ich potencjalne narzędzie nie mogą być znane z wyprzedzeniem.

.Udostępnianie praw do badań i rozwoju wyników przez kilku inwestorów i wcześniej uzgodnionych zasad dotyczących ich stosowania. Na przykład, niektóre technologie mogą być używane w zupełnie różnych branżach i inwestorach reprezentujących kilka firm, które zajmują zupełnie różne rynki, mogą uzgodnić korzystanie z tej technologii bez uszczerbku dla interesów któregokolwiek z inwestorów. Uważam, że ta strategia podziału praw do wyników inwestowania w spółkę zaangażowaną w innowacyjne technologie jest optymalne.

Zatem główną złożoność działania tego rodzaju przedsiębiorstwa może zostać pokonana przez umowy między inwestorami.

Po zakończeniu tej idei chciałbym powiedzieć, że istnienie i działania takiej firmy są możliwe tylko wtedy, gdy wnioski techniczne lub technologiczne konsumentów wzrosną tak, że koszty finansowania R & D wzrośnie tak Nawet duże korporacje nie będą mogły je przykrywać samodzielnie. Wierzę, że w praktyce takie innowacyjne przedsiębiorstwa badawcze mogą być utworzone w wiodących uniwersytetach krajów rozwiniętych lub po prostu w dużym centrum badawczym, które mogą przyciągać wystarczającą ilość wysokości.

3. Rozwój nowych technologii w Federacji Rosyjskiej

1 Problemy rozwoju nowych technologii w Rosji

Rosja dołączyła do XXI wieku, w wieku innowacyjnego rozwoju gospodarki w bardzo wyróżnionej pozycji, która była spowodowana szeregiem powodów:

.Upadek ZSRR poważnie podważył więzi gospodarcze między stanami przestrzeni powietrznej

.Brak innowacyjnych przedsiębiorstw w przemyśle (z wyjątkiem obrony) poważnie skomplikował przepis Rosji na rynku światowym.

.Masowy odpływ wysoko wykwalifikowanego personelu naukowego w latach 90. XX wieku doprowadziło do rozstrzygnięcia stanu nauki rosyjskiej jako całości, a także poważnie uderzył w reprodukcję potencjału naukowego kraju.

.Ostateczna formacja Rosji jako wyłącznie surowej mocy doprowadziła do faktu, że wszystkie inwestycje wewnętrzne i zewnętrzne były tylko w sektorze towarowym gospodarki. Taki "nawyk" jest niezwykle uzależniony od stanu rosyjskiej gospodarki, ponieważ państwo jest bezpośrednio zainteresowany wzrostem sektora towarowego gospodarki, która jest główną służbą dochodów budżetowych i, w rzeczywistości samego państwa Tworzy takie warunki, w których inwestycje wpadają jedynie do sektora towarowego, omijając wszystkie inne.

.Nieobecność szczegółowych ram prawnych przyczynia się do pogorszenia klimatu biznesowego w kraju, a konsekwencją jest to niska działalność gospodarcza przedsiębiorców krajowych (w porównaniu z krajami Europy Zachodniej i USA).

Jest oczywiste, że problemy rozwoju rosyjskich przedsiębiorstw na ścieżce wprowadzenia nowych technologii bezpośrednio zależą od polityki realizowanej przez państwo. Bez wątpienia współczesne polityki rządowe mogą być skierowane wyłącznie do zaawansowanego rozwoju zaawansowanych technologii, sektorów zaawansowanych technologii gospodarki, systemów edukacyjnych, infrastruktury informacyjnej i transportowej, co upraszcza wymiany, zmniejsza koszty transakcji, zapewniając długoterminową konkurencyjność krajową Zalety. Światowe doświadczenie Państwowej Polityki Gospodarczej XX wieku wyznaczył trzy wektor swojej orientacji: eksport, krajowy (rozwój rynku krajowego) i strategiczne związane z ukierunkowanymi ograniczeniami dotyczącymi stosowania własnych nieodnawialnych zasobów (olej, gaz, lasy) itp.). Przykładem pierwszego wektora daje Korea Południowa i nowoczesne Chiny, które dziś łączy dwa kierunki., Drugi - Francja i Japonia w ostatni kwartale XX wieku, trzeci - USA i Kraje OPEC. Jednocześnie zróżnicowanie wzrostu gospodarczego poszczególnych państw jest wzmocnione, a w wyniku przerwy między poziomami rozwoju naukowców i technicznych gospodarek krajowych. W ten sposób pięć wiodących krajów - Stany Zjednoczone, Japonia, Niemcy, Francja i Wielka Brytania - wydają więcej funduszy obecnie na badania i rozwój niż wszystkie inne państwa świata, łącznie, a udział w Stanach Zjednoczonych w określonej grupie przekracza 50%. W ramach polityki przemysłowej zrozumiemy kompleks działalności prawnej, organizacyjnej i gospodarczej i zarządzającej mające na celu stworzenie warunków skutecznego funkcjonowania struktur produkcyjnych i zapewnienie wzrostu wydajności, wielkość produkcji i zatrudnienia opracowany przez rządy federalne i regionalne.

Opis konkretnych etapów państwa w realizacji ich polityk dotyczących rozwoju zachęt do tworzenia innowacyjnych branż był zbyt trudny do tej pracy. Mogę opisać główne kierunki, w których należy wykonać kroki w celu opracowania nowych technologii w Rosji. Wierzę, że początek w realizacji wsparcia dla innowacji powinien być prawdziwe wsparcie nauki na wszystkich poziomach publicznych. Rozwój nauki powinien być głównym priorytetem państwa przez następną dekadę, w przeciwnym razie Rosja nie wróci do konkurencyjności na rynkach produktów zaawansowanych technologicznie. Konieczne jest również zdobycie zaufania do zagranicznych inwestorów do rosyjskich ośrodków naukowych. Można to osiągnąć przez finansowanie państwowe ważne projekty naukowe, które mają powszechne praktyczne zastosowanie. W przypadku sukcesu takich badań inwestorzy zrozumieją perspektywy inwestycji w R & D w Rosji, ponieważ ma ogromny, ale absolutnie nieużywany potencjał naukowy. W pierwszych etapach stania się innowacyjną gospodarką w Rosji byłaby wskazana byłaby realizację polityki protekcjonizmu, ponieważ początkowo tworzenie rosyjskich innowacyjnych przedsiębiorstw będzie niezwykle trudne do konkurowania z firmami zagranicznymi nawet na rynku krajowym z powodu braku wystarczającego doświadczenia z innowacyjnymi zmianami.

Uważam, że pomoc państwa w pierwszych etapach tworzenia innowacyjnej gospodarki jest po prostu konieczna, ale następnie, gdy wyniki realizowane polityki będą oczywiste, rząd będzie musiał upał, zwrócił rynek prawo do zdecyduj, kto pozostanie, a kto nie jest.

Wniosek

wiek można bezpiecznie zadzwonić do wieku innowacyjnego rozwoju. Nowe technologie od początku działalności gospodarczej ludzkiej mają wpływ na rozwój gospodarki. Ale to był ten wiek, który wyznaczył wybór przedsiębiorstw: modernizować lub zniknąć pod ciśnieniem bardziej technicznie i technologicznie konkurenci. Od teraz nowe technologie stały się czynnikiem dominującym w rozwoju gospodarki. Szczególnie ostry problem innowacyjnego rozwoju gospodarki jest w Rosji, którego system gospodarczy nie jest zgodny ze standardami gospodarki innowacyjnej. Rosja nadal przeżywa sprzedaż własnych nieodnawialnych zasobów, codziennie traci coraz więcej możliwości zwrócenia wiodącej pozycji na rynku globalnym. Fundusze te, które kraj otrzymuje ze sprzedaży zasobów, musi inwestować w rozwój nauki, obiecujące innowacyjne przedsiębiorstwa. Nawet w krótkim okresie inwestycje te będą spłacić, ponieważ wierzę, że niezrealizowany rosyjski potencjał będzie w stanie osiągnąć przełomowe osiągnięcia we wszystkich sferach nauk. Z pewnością spowoduje to potężny impuls rozwoju gospodarki jako całości. Wymaga to jednak woli politycznej i szczegółowej opracowanej polityki państwa, co wciąż jest tylko marzyć. W międzyczasie Rosja nadal lata do ogona krajów rozwijających się, co roku utrata pozycji, które mogą nigdy nie wrócić. Przywództwo Federacji Rosyjskiej powinno zrozumieć oczywistą prawdę, która ma zastosowanie zarówno do podmiotów gospodarczych, jak iw całych państwach: kto nie jest zmodernizowany, znika.

Bibliografia

gospodarka jest technologiczna przemysłowa

II. Monografie, prace zbiorowe, kolekcje papierów naukowych:

Sukharev O.S. Rozwój technologiczny Gospodarka - M.: Finanse i statystyki, 2008 - 480 p.; Il.

Makarov V.L. Gospodarka wiedzy: lekcje dla Rosji // Rosja i współczesny świat. - 2004.

Schumpeter J. teoria rozwoju gospodarczego.

Glazazy s.yu. Teoria długoterminowego rozwoju technicznego i gospodarczego. - m.: Vardar, 1993

III. Artykuły z czasopism:

Dodatek nr 1.

Tabela 1

Liczba rozwój technologicznych objętych procesem branży rozwoju technologicznego, zapewniając podstawowe etapy i wsparcie energetyczne dla fazy rozwoju technologicznego infrastruktury rozwoju technologicznego Phase1790-18Text, wody, wody, parowej, dróg węgla, podróży konno przez ziemię I statki żeglarskie według morza, klimatyzatora pocztowego1830-1890Realous transport, mechanizacja procesów produkcyjnych, stosowanie silnika parowego. Pojawienie się pierwszych spółek akcyjnej jako nowych form organizacyjnych i prawnych dróg wejściowych, wskaźniki świata wysyłki1880-1940 rozwój przemysłu ciężkiego, elektrycznego i chemicznego. Na podstawie energii elektrycznej, silników spalinowych oraz rozwój pól naftowych. Konkurs ma charakter monopolowy: Trusty, kartele itp Telefon, Telegraph, Radio, Sieci elektryczne. Solidne 1930-1990 Rozwój masowej produkcji, gazu i energii elektrycznej, elektrowni jądrowej, komunikacji, nowych materiałów, elektroniki, oprogramowania, komputerów rozwijać. TNC są tworzone, konkurencja oligopolistyczne autostrady samochodowe, komunikacja lotnicza, rurociągi gazowe, rozwój telewizyjny kornedine 1980. - Obecnie Cymochoelectronics, informatyka, wysoka technologia elektroniczna, biotechnologia, inżynieria genetyczna, materiały syntetyczne, rozwój przestrzeni handlowej. Łącząc duże i małe firmy w pojedyncze łańcuchy, technopolis, miasto nauki, parki technologiczne, nowych systemów zarządzania jakością, inwestycjami, dostawami, naprawą i obsługą sieci technicznych Networks, telekomunikacja, połączenie satelitarne, Media elektroniczne, nowe typy elektrowni jądrowych, duża liczba elektrowni produkujących "zieloną energię".

FGOBU VPO "Uniwersytet finansowy pod rządem Federacji Rosyjskiej"

do pracy studenta

Wydział ______________________________ Grupa ______________

PEŁNE IMIĘ I NAZWISKO. Student ______________________________________________

Przedmiot ________________________________________________________

Nr P / PKA CHARAKTERYSTYKA WARTOŚCI ROZMIAN. Ballfil. Balli.AZTION Praca na temat kryteriów formalnych: 301. Odwołanie do czasu pracy na etapach pisania42. Najbardziej obiektywne prace i poprawność pracy work23. Test prawidłowo urządzonego planu24. Dystrybucja Wewnętrzna rubrykacja sekcji i podsekci25. Strony pod względem pracy i ich numerowania w text26. W tekście przypisów i referencji27. Cytat i projektowanie cytatów38 Cyglubina rubrykacja i zrównoważone partycje24.Quality wprowadzenia55. Wskazanie celów badań36. Wskazanie metod badawczych27 10.Teneria niezależności w prezentacji1311. Obecność elementów naukowych nowości313.Construction of Prace z rosyjskich problemów514.ind do wyciągnięcia wniosków1015.Waliczność kompilacji wniosku516.walitując najnowszej literatury517. Dystrybucja błędów w zasadzie-35

Korepetycjonowanie

Potrzebujesz pomocy, aby studiować, jakie motywy językowe?

Nasi specjaliści doradzą lub mają korepetycje na przedmiot zainteresowania.
Wyślij zapytanie Właśnie z tematem, aby dowiedzieć się o możliwości otrzymania konsultacji.

1.1 Podstawowe koncepcje sztucznej inteligencji

1.2 Prezentacja wiedzy

1.3 Zadanie formowania baz wiedzy

2. Rozpoznawanie obrazu i tłumaczenie maszynowe

2.1 Koncepcja obrazu

2.2 Problem rozpoznawania problemów

2.3 Edukacja, samokształcenie i adaptacja

2.4 Konwersja obrazów do kodu cyfrowego

3. NecroComputers and Sieci

3.1 NecroComputers.

3.2 Co to jest sieci neuronowe?

4. Systemy eksperckie (ES), ich struktura i klasyfikacja. Narzędzia do budowy ES. Technologia rozwoju WE.

5. Użyj i wsparcie es. Reengineering biznesowy.

5.1 Korzystanie z systemów ekspertów finansowych

5.3 Reengineering biznes

6. Strategia uzyskania wiedzy. Praktyczne metody wydobywania wiedzy. Wiedza strukturyzacja. Wdrożenie programu bazy wiedzy.

Wprowadzenie

Możliwości elektronicznych maszyn obliczeniowych nie są już zaskoczeni. Komputeryzacja różnych obszarów działalności człowieka, oprócz bezpośredniego wpływu z wprowadzenia sprzętu komputerowego, często generuje nowe klasy produktów i ich technologii rozwojowych. Każda technologia jest przede wszystkim dziedziny aktywności intelektualnej dla specjalistów, jednak w przeciwieństwie do innych działań technologii rozwoju oprogramowania natychmiast stają się obiektami automatyzacji, które wyświetlają odpowiednią sekcję programowania nowy poziom rozwój.

Typowa ewolucja z konkretnych programów do narzędzi rozwojowych przeszedł systemy oparte na wiedzy i przede wszystkim - systemy eksperckieZaprojektowany, aby rozwiązać problemy z tych obszarów, w których wiedza i doświadczenie działalności zawodowej odgrywają decydującą rolę. W systemach eksperckich poszukiwanie rozwiązań odbywa się poprzez imitację rozumowania nieodłącznych profesjonalistów. Sformalizowana wiedza tworzą jądro systemu eksperckiego - jego baza wiedzy. Pozostałe bloki systemu wdrażają funkcje konwersji wiedzy i określają nie tyle treści wiedzy jako właściwości swoich formalnych struktur.

1. Koncepcja sztucznej inteligencji. Prezentacja systemów wiedzy i rozwoju na podstawie wiedzy

1.1. Podstawowe koncepcje sztucznej inteligencji

Termin intelekt (inteligencja) pochodzi z łacińskiego intelektu - co oznacza umysł, powód, umysł; Myślące umiejętności człowieka. W związku z tym sztuczna inteligencja (AI) jest zwykle interpretowana jako automatyczny system automatycznych systemów do podejmowania indywidualnych funkcji inteligencji ludzkiej, takich jak wybór i dokonać optymalnych rozwiązań opartych na wcześniej uzyskanych doświadczeniu i racjonalnej analizie wpływów zewnętrznych.

Intelekt to zdolność mózgu do rozwiązania (intelektualnych) zadań poprzez nabywanie, zapamiętywanie i ukierunkowane konwersję wiedzy w procesie uczenia się w doświadczeniu i adaptacji do różnych okoliczności.

W tej definicji, w ramach terminu "wiedza" oznacza nie tylko informacje, które wchodzi do mózgu przez zmysły. Ten rodzaj wiedzy jest niezwykle ważny, ale niewystarczający do aktywności intelektualnej. Faktem jest, że obiekty o środowisku z nas mają nieruchomość nie tylko wpływ na organy uczuć, ale także być ze sobą w niektórych relacjach. Jest jasne, że w celu wdrożenia aktywności intelektualnej (lub przynajmniej istnieje), musisz mieć model tego świata w systemie wiedzy. W tym modelu modelu środowiska, rzeczywiste obiekty, ich właściwości i relacje między nimi są nie tylko wyświetlane i pamiętane, ale także, jak zauważono ta definicja. Intelekt, może umysłowo "celowo przekonwertować". Jednocześnie istotne jest, aby utworzenie modelu środowiska zewnętrznego wystąpi "w procesie uczenia się na temat doświadczenia i adaptacji do różnych okoliczności".

1.2. Prezentacja wiedzy

Prezentacja wiedzy jest pytaniem wynikającym w klanitologii (nauka myślenia) i sztucznej inteligencji. W klanitologii wiąże się z tym, jak ludzie są przechowywane i przetwarzanie informacji. W sztucznej inteligencji (AI) głównym celem jest nauczenie się utrzymać wiedzy w taki sposób, że programy mogą je przetworzyć i osiągnąć podobieństwo ludzkiej inteligencji. Naukowcy AI wykorzystują teorie wiedzy o wiedzy z klanitologii. Metody, takie jak ramki, zasady i sieci semantyczne przybyły do \u200b\u200bAI z teorii przetwarzania informacji przez osobę. Ponieważ wiedza jest wykorzystywana do osiągnięcia rozsądnego zachowania, podstawowym celem dyscypliny prezentacji wiedzy jest poszukiwanie takich metod reprezentacji, które umożliwiają wykonanie procesu konkluzji logicznych, czyli utworzenie wniosków z wiedzy.

Niektóre pytania, które powstają w prezentacji wiedzy z punktu widzenia AI:

· Jak ludzie wyobrażają sobie wiedzę?

· Jaka jest natura wiedzy i jak ich wyobrażamy?

· Czy system prezentacji należy skontaktować się z prywatnym obszarem wiedzy, czy powinien być ogólnie?

· O ile ekspresyjne ten schemat reprezentacja?

· Czy powinien być program deklaratywny lub proceduralny?

W tej dziedzinie była bardzo mała dyskusja wiedzy i badań. Istnieją dobrze znane problemy, takie jak "Aktywacja rozprzestrzeniania" (zadanie nawigacji w sieci węzła) "Kategoryzacja" (wynika to z selektywnego dziedziczenia; na przykład pojazd ogólnoświatowy można uznać za specjalizację (specjalny przypadek ) samochodu, ale dziedziczy tylko pewne cechy) i "klasyfikacja" Na przykład pomidor można uznać za owoce i warzywa.

W dziedzinie sztucznej inteligencji rozwiązanie zadań może być uproszczone przez właściwy wybór metody prezentacji wiedzy. Pewna metoda może łatwo dokonać jakiejkolwiek wiedzy wiedzy. Na przykład, diagnostyczny system eksperta Mizin używał schematu prezentacji wiedzy w oparciu o reguły. Nieprawidłowy wybór metody prezentacji utrudnia przetworzenie. Jako analogia, możesz wziąć obliczenie w rekordzie indo-arabskim lub rzymskim. Podział w kolumnie jest łatwiejszy w pierwszym przypadku i bardziej skomplikowany w drugim. Podobnie nie ma takiej metody reprezentacji, która może być wykorzystana we wszystkich zadaniach lub uczynić wszystkie zadania równie proste.

Problem powstawania baz wiedzy jest złożony i wielofunkcyjny. Jeśli ograniczasz uwagę tego problemu do zadania wydobycia osobistej wiedzy na temat eksperta, możesz sformułować podstawowe wymagania i zasady systemów budowlanych, które automatyzują proces tworzenia baz wiedzy. Systemy tego rodzaju są określane jako zautomatyzowane systemy inżynierii wiedzy.

1.3. Zadaniem tworzenia baz wiedzy

Wraz ze wszystkimi udawaniem jego nazwy inżynierii wiedzy jest dyscypliną czysto prozy, w jego zadaniu jest rozwijanie praktycznie przydatne programy Dla słabo "matematyzowanych" obszarów działalności człowieka. Głównym argumentem na rzecz płciłości tego podejścia jest fakt istnienia w prawdziwym życiu Instytutu Ekspertów - Klasyfikowanych specjalistów, zdolnych do rozwiązywania słabo sformalizowanych zadań z konkretnego obszaru problemu.

Z punktu widzenia inżynierii wiedzy, w dowolnym programie aplikacji (przynajmniej teoretycznie) możesz wybrać komponent zawierający wiedzę na temat obszaru problemowego. Jest to komponent, zwany bazą wiedzy, określa praktyczną wartość programu. Budowanie bazy wiedzy wymaga specjalnych badań w obszarze problemowym, podczas gdy pozostałe bloki programu są w pełni pod programistą.

Obecnie znane są cztery główne sposoby prezentacji wiedzy, z których można skonstruować "hybrydowe" sposoby prezentacji wiedzy.

· Systemy produkcyjne

· Sieci semantyczne.

· Freuma

· Logiczne obliczenia

· Połączone metody prezentacji wiedzy

· Modele obszarów problemów

2. Rozpoznawanie obrazu i tłumaczenie maszynowe

2.1 Koncepcja obrazu

Obraz, grupowanie klasyfikacji w systemie klasyfikacji, łącząc określoną grupę obiektów dla niektórych znaków. Postrzeganie figuratywnego świata jest jedną z nieruchomości na żywo mózgu, co umożliwia poradzić sobie z nieskończonym strumieniem informacji i utrzymania orientacji w różnych danych na świecie zewnętrznym. Dostrzegając świat zewnętrzny, zawsze produkujemy klasyfikację informacji, tj. Podzielmy je na grupy podobne, ale nie identyczne zjawiska. Ta właściwość mózgu pozwala sformułować taką koncepcję jako obraz.

Możliwość postrzegania świata zewnętrznego w formie obrazów umożliwia rozpoznanie nieskończonej liczby obiektów na podstawie zapoznania się z liczbą skończoną, a obiektywny charakter podstawowych właściwości obrazów pozwala symulować proces rozpoznawania im.

2.2 Problem rozpoznawania problemów

Rozpoznawanie obrazu jest zadaniem identyfikacji obiektu lub określania dowolnych właściwości według obrazu (rozpoznawanie optyczne) lub nagrania audio (rozpoznawanie akustyczne). W procesie ewolucji biologicznej wiele zwierząt przy pomocy aparatu wizualnego i słuchowego uznało to za wystarczająco dobrze. Tworzenie sztucznych systemów z funkcjami rozpoznawania obrazu pozostaje złożonym problemem technicznym.

Figa. 2.1. Przykład przedmiotów uczenia się.

Ogólnie rzecz biorąc, problem rozpoznawania obrazów (PRO) składa się z dwóch części: uczenia się i rozpoznawania. Szkolenie odbywa się przez wyświetlanie poszczególnych obiektów, wskazując ich akcesoria do tego lub innego obrazu. W wyniku szkolenia system uznawania musi zdobyć zdolność reagowania z tymi samymi reakcjami na wszystkie obiekty jednego obrazu i innych reakcji - do wszystkich obiektów charakterystycznych obrazów. Bardzo ważne jest, aby proces uczenia się powinien zostać ukończony tylko przez pokazanie skończonej liczby obiektów. Przedmioty uczenia się mogą być zdjęcia (rys. 2.1) lub inne obrazy wizualne (litery, cyfry). Ważne jest, aby w procesie uczenia się wskazano tylko same obiekty i ich przynależność. Nauka powinna przestrzegać procesu rozpoznawania nowych obiektów, które charakteryzuje działania już wyszkolonego systemu. Automatyzacja tych procedur i jest problemem uczenia się rozpoznawania obrazów. W przypadku, gdy osoba sam rozwiązuje lub wspomina, a następnie nakłada regułę klasyfikacji, problem rozpoznawania jest rozwiązany częściowo, ponieważ główna i główna część problemu (szkolenia) jest osoba przejmowana.

Zakres zadań, które można rozwiązać za pomocą systemów rozpoznawalnych, jest niezwykle szeroki. Obejmuje to nie tylko zadania rozpoznawania obrazów wizualnych i słuchowych, ale także zadania klasyfikacji złożonych procesów i zjawisk wynikających na przykład przy wyborze celów celowych przez szefa przedsiębiorstwa lub wyboru optymalnego zarządzania technologicznym, ekonomicznym , zadania transportowe lub wojskowe. Zanim rozpoczniesz analizę dowolnego obiektu, musisz uzyskać zamówione informacje o tym.

Wybór oryginalnego opisu obiektów jest jednym z głównych zadań rozpoznawania obrazów. Przy udanym wyborze oryginalnego opisu (oznaki znaków) problem rozpoznawania może być trywialny, a przeciwnie, nieudany opis źródła może spowodować bardzo trudne dalsze przetwarzanie informacji, lub ogólnie do braku rozwiązania .

2.5 Szkolenie, samokształcenie i adaptacja

Edukacja jest procesem, w wyniku którego system stopniowo nabywa zdolność do reagowania na niezbędne reakcje na niektóre zestawy wpływów zewnętrznych, a adaptacja jest ustawieniem parametrów i struktur systemowych w celu osiągnięcia wymaganego zarządzania jakością w ciągłych zmianach do warunków zewnętrznych. Wszystkie zdjęcia prezentowane na rys. 2.1, scharakteryzuj zadanie nauki. W każdym z tych zadań ustawiono kilka przykładów (sekwencja treningowa) prawidłowo rozwiązanych zadań. Jeśli można było zauważyć pewną własność uniwersalną, która nie zależy od charakteru obrazów, ani ich obrazów, ale określanie tylko ich zdolności do oddzielenia, a następnie wraz ze zwykłym zadaniem uczenia się rozpoznawania przy użyciu informacji o przynależności Każdy obiekt z sekwencji treningowej jednego lub innego obrazu, możliwe byłoby umieszczenie innego zadania klasyfikacji - tzw. Zadaniem uczenia się bez nauczyciela. Zadanie tego rodzaju na poziomie opisowym można sformułować w następujący sposób: system jednocześnie lub konsekwentnie umieszcza obiekty bez wskazań ich akcesoriów do obrazów. System wejściowy systemu wyświetla wiele obiektów do wielu obrazów i, przy użyciu pewnego przykładu wykonania obrazu, który jest z góry określony z góry, tworzy niezależną klasyfikację tych obiektów. Po takim procesie samodzielnego badania system musi zdobyć zdolność rozpoznawania nie tylko znanych obiektów (obiektów z sekwencji szkoleniowej), ale także te, które wcześniej nie zostały przedstawione. Proces samokształcenia nazywany jest taki proces, w wyniku czego ten system bez końcówki nauczyciela nabywa zdolność rozwijania identycznych reakcji na obrazy obiektów tego samego obrazu i różnych reakcji na obrazy różnych obrazów. Rola nauczyciela w tym samym czasie składa się tylko w podpowiedzi systemu niektórych obiektywnych właściwości, taka sama dla wszystkich obrazów i definiująca zdolność do oddzielenia zestawu obiektów dla obrazów. Taka obiektywna właściwość jest właściwością zwartości obrazów. Względna pozycja punktów w wybranej przestrzeni zawiera już informacje o tym, ile punktów należy podzielić. Informacje te określa właściwość oddzielenia obrazów, które okazuje się wystarczające do samodzielnego badania rozpoznawania systemu.

Szkolenie zazwyczaj nazywane jest procesem rozwijania w niektórych systemach jednej lub innej reakcji na grupy zewnętrznych sygnałów identycznych przez powtarzaną ekspozycję na zewnętrzny system regulacji. Ta zewnętrzna regulacja w szkoleniu jest wywoływana "promocjom" i "kary". Mechanizm generowania tej regulacji prawie całkowicie określa algorytm uczenia się. Samo nauczanie różni się od nauki, że tutaj nie zgłoszono dodatkowych informacji o lojalności systemu reakcji.

Adaptacja jest procesem zmiany parametrów i struktury systemu, a ewentualnie kontrolować wpływy na podstawie bieżących informacji w celu osiągnięcia pewnego stanu systemu z początkową niepewnością i zmieniającymi się warunki pracy.

Możliwa jest metoda konstruowania maszyn rozpoznawalnych opartych na wyróżnieniu jakichkolwiek znaków do rozpoznania przez fig. Różne cechy danych można wybrać jako znaki, na przykład, ich właściwości geometryczne (cechy składników figur krzywych), właściwości topologiczne (wzajemne układy elementów figury) itp. Znane są znane maszyny rozpoznawalne, w których rozróżnia liter lub cyframi wykonane są przez tak zwaną "metodę sond" (rys. 2.2), tj. Pod względem przecięcia konturu figury z kilkoma specjalnie zlokalizowanymi prostymi.

Figa. 2.2 Syme lokalizacji sondy do rozpoznawania cyfr.

Jeśli projektujesz numery na polu z sondami, okazuje się, że każda z numerów przecina całkowicie niektóre sondy, a kombinacje przecinannych sond różni się dla wszystkich dziesięciu cyfr. Kombinacje te są wykorzystywane jako znaki, dla których wyróżnia się dane. Takie maszyny pomyślnie potwierdzają, na przykład, dzięki czytaniu tekstu wizytującym, ale ich możliwości są ograniczone do czcionki (lub grupy podobnych czcionek), dla których opracowano znak znaków. Praca nad tworzeniem zestawu danych referencyjnych lub system znaków powinna być dokonana przez osobę. Jakość maszyny, tj. Niezawodność "uznania" figur danych określa się przez jakość tego wstępnego przygotowania i bez udziału osoby nie można zwiększyć. Opisana maszyna nie jest maszyną studenckim.

Symulacja procesu uczenia się implikuje szkolenia, które nie poprzedza komunikatu o żadnej informacji o tych obrazach, których rozpoznawanie musi się uczyć; Sama szkolenie polega na przedstawieniu maszyny niektórych skończonych obiektów każdego obrazu. W wyniku szkolenia maszyna powinna być w stanie rozpoznać, ile nowych obiektów należących do tych samych obrazów. Tak więc oznacza to następujący schemat eksperymentalny:

a) Brak informacji o klasyfikacji obrazów do samochodu nie są z góry;

b) Podczas treningu maszyny istnieje pewna liczba obiektów każdego obiektów, które mają być klasyfikowane i (przy modelowaniu procesu uczenia się "z nauczycielem"), jest to zgłoszone, któremu obrazowi się dotyczy;

c) Maszyna automatycznie przetwarza otrzymane informacje, po którym

d) Wraz z wystarczającą niezawodnością istnieje arbitralnie duża liczba nowych, wcześniej prezentowanych obiektów z obrazów.

Maszyny pracujące na takim schemacie nazywane są maszynami rozpoznawymi.

2.6 Konwersja obrazu w kodzie cyfrowym

Aby wprowadzić obraz do maszyny, musisz przetłumaczyć go w język maszyny, tj. Ekode, prześlij do określonej kombinacji znaków, które mogą obsługiwać maszynę. Kodowanie płaskich postaci można prowadzić w najbardziej innym sposobie. Lepiej dążyć do najbardziej "naturalnego" kodowania obrazu. Wyciągamy kształty na niektórych polach, zepsuty pionowy i poziomy prosto na tych samych elementach - kwadratów. Elementy, na których spadł obraz, zostanie całkowicie palił, reszta - pozostawić biały. Zgadzamy się oznaczyć czarne elementy o jeden, biali - zero. Wprowadzamy sekwencyjną numerowanie wszystkich elementów polowych, na przykład w każdym wierszu od lewej do prawej i na wierszach od góry do dołu. Następnie każda pozycja narysowana na takim polu będzie jednoznacznie wyświetlana przez kod składający się z tak wielu cyfr (jednostek i zerów), ile elementów zawiera pole.

Rysunek 2.3 Przykłady projekcji i kodowania obrazu.

Takie kodowanie (rys. 2.3) jest uważane za "naturalne", ponieważ partycja obrazu na elementach opiera się na działaniu naszego aparatu wizualnego. Rzeczywiście, siatkówka oka składa się z dużej liczby pojedynczych wrażliwych elementów (tzw kijów i kolós), połączone włóknami nerwowymi z działami wizualnych mózgu. Wrażliwe elementy siatkówki są przesyłane zgodnie z ich włóknami nerwowymi w sygnałach mózgu, których intensywność zależy od oświetlenia tego przedmiotu. Tak więc zaprojektowany obraz system optyczny Oczy na siatkówce są łamane pałeczkami i kolinmami w oddzielnych sekcjach, aw elementach w niektórych kodzie są przekazywane do mózgu. Oddzielne elementy pola nazywane są receptory, a sama pola - pole receptora.

Połączenie wszystkich płaskich figur, które można przedstawić na polu receptora, jest określony zestaw. Każda konkretna liczba z tej całości jest przedmiotem tego zestawu. Każde z ich takich obiektów odpowiada konkretnym kodzie. Podobnie każdy kod odpowiada określonym obrazowi na polu receptora. Wzajemnie jednoznaczna korespondencja między kodami a obrazami pozwoli nam działać tylko przez kody, pamiętając, że obraz może być zawsze reprodukowany przez jego kod.

Pojemność kontroli jest liczbą obrazów umieszczanych na wstrzyknięć do rozpoznawania. Aby oddzielić wiele zdjęć wejściowych, na przykład, w dwóch klasach tylko jedno wyjście. W tym przypadku każdy poziom logiczny - "1" i "0" - oznaczający odrębną klasę. Na dwóch wyjściach można kodować 4 klasę i tak dalej. Aby zwiększyć niezawodność klasyfikacji, pożądane jest wprowadzenie nadmiarowości, przydzielając jeden neuron w warstwie wyjściowej lub, jeszcze lepiej, kilku, z których każdy uczy się zidentyfikować tożsamość klasy z jego stopniem niezawodności, na przykład: Wysoki, średni i niski. Takie sprzęt umożliwiają klasyfikację wejść obrazów w połączeniu z rozmytymi (niewyraźne lub przecinające się) zestawy. Ta nieruchomość przynosi podobne kondycje do warunków prawdziwego życia.

3. NecroComputers and Sieci

3.1 NecroComputers.

NecroComputers są systemami, w których algorytm rozwiązywania problemów jest reprezentowany przez logiczną sieć elementów typu prywatnego - neurony z całkowitym odmową elementów boolowskich typu i, a nie. W rezultacie wprowadzono specyficzne linki między elementami, które podlegają oddzielnym uwzględnieniu.

W przeciwieństwie do klasycznych metod rozwiązywania problemów, neurokomputery wdrażają algorytmy do rozwiązywania problemów przedstawionych w postaci sieci neuronowych. Ograniczenie to pozwala na rozwój algorytmów, potencjalnie bardziej równoległych niż jakakolwiek inna fizyczna realizacja.

Neurocomputer to system obliczeniowy z architekturą MSIMD, w którym wdrażane są dwa podstawowe rozwiązania techniczne: element procesora jednorodnej struktury jest uproszczona do poziomu neuronu i ostro skomplikowaną komunikację między elementami; Programowanie konstrukcji obliczeniowej jest przenoszona do zmiany łączy ciężaru między elementami procesora.

Ogólna definicja neurokomputera może być przedstawiona w następującej formie. Neurokomputer jest systemem komputerowym z architekturą sprzętu i oprogramowania, odpowiednio wykonując algorytmy prezentowane w zasadzie logicznej sieci neuronowej.

3.2 Co to jest sieci neuronowe?

Każdy neuron otrzymuje sygnały z sąsiednich neuronów za pomocą specjalnych włókien nerwowych. Sygnały te mogą być ekscytujące lub hamowanie. Ich kwota jest potencjałem elektrycznym wewnątrz ciała neuronowego. Gdy potencjał przekracza pewien próg, neuron przechodzi do stanu podekscytowanego i wysyła sygnał na błonniku nerwowym wylotowym. Oddzielne sztuczne neurony są połączone ze sobą w różnych metodach. Pozwala to stworzyć różnorodność sieci neuronowe Z różnymi architekturami, zasadami i możliwościami nauki.

Termin "sztuczne sieci neuronowe" ma wielu związanych z fantazjami o Androida i robotach, o maszynach, które zastępują i naśladują człowieka. To wrażenie jest wzmocnione przez wielu deweloperów neurosystemów, argumentując o tym, jak w najbliższej przyszłości roboty zaczną opanować różne rodzaje działalności, po prostu oglądając osobę. Jeśli przełączysz się na poziom codziennej pracy, sieci neuronowe są całkowitą siecią, składającą się z połączonych prostych elementów formalnych neuronów. Większość prac neurinformatycznych jest poświęcony transferowi różnych algorytmów rozwiązywania zadań do takich sieci.

Koncepcja opiera się na idei, że neurony mogą być symulowane z dość prostych automatów i całej złożoności mózgu, elastyczność jego funkcjonowania i inne główne cechy są określane przez relację między neuronami. Każde połączenie wydaje się być całkowicie prostym elementem, który służy do przesyłania sygnału. W skrócie ta myśl może być wyrażona w następujący sposób: "Struktura linków jest wszystkim, właściwości elementów niczego".

Całość pomysłów i kierunek naukowo-techniczny określony przez opisany widok mózgu nazywa się połączeniem (połączenie). Z prawdziwym mózgiem, wszystko to koreluje mniej więcej tak samo jak kreskówka lub kreskówka z prototypem. Ważne jest, nie dosłownie zgodność z oryginałem, ale wydajnością pomysłu technicznego.

W związku z połączeniem następujący blok pomysłów jest ściśle związany:

· Jednorodność systemu (elementy są takie same i niezwykle proste, wszystko jest określone przez strukturę łącza);

· Niezawodne systemy z niewiarygodnych elementów i "renesans analogowy" stosowanie prostych elementów analogowych;

· Systemy "holograficzne" Podczas niszczenia losowo wybranej części, system zachowuje swoje właściwości.

Zakłada się, że szerokie możliwości systemów relacji zrekompensuje ubóstwo selekcji elementu, ich zawodność i ewentualne zniszczenie części więzi.

Opisanie algorytmów i urządzeń w neurinformatykach, opracowano specjalny "obwód", w których urządzeniowe urządzenia (reklamy, synapsy, neurony itp.) Połączono w sieci przeznaczonej do rozwiązywania problemów. Dla wielu początkujących wydaje się nieoczekiwane, że ani w sprzętowym wdrażaniu sieci neuronowych, ani w profesjonalnym oprogramowaniu elementy te niekoniecznie są wdrażane jako oddzielne części lub bloki. Idealna inżynieria programu stosowana w neurinformatyce jest specjalnym językiem opisywania sieci neuronowych i ich nauki. W ramach wdrażania oprogramowania i sprzętu opisy wykonywane w tym języku są tłumaczone na bardziej odpowiednie języki innego poziomu.

4. Systemy eksperckie (ES), ich struktura i klasyfikacja. Narzędzia do budowy ES. Es. Technologia rozwoju

4.1 Powołanie systemów ekspertów

Na początku lat osiemdziesiątych w badaniach dotyczących sztucznej inteligencji utworzono niezależny kierunek, nazwa "Systemy ekspertów" (ES). Celem badań na temat ES jest opracowywanie programów, które podczas rozwiązywania problemów, trudne dla eksperta danej osoby, otrzymują wyniki, które nie są gorsze w jakości i wydajności do rozwiązań otrzymanych przez eksperta. Eksploratorzy w dziedzinie es dla nazwy ich dyscypliny często używają terminu "Inżynieria wiedzy" wprowadzona przez E. Fi-Sembaum jako "przynosząc zasady i narzędzia badań z dziedziny sztucznej inteligencji do rozwiązywania trudnych zastosowanych problemów wymagających wiedzy eksperckiej . "

Produkty oprogramowania (PS) oparte na systemach eksperckich lub inżynierii wiedzy (w przyszłości będziemy ich używać jako synonimy), otrzymaliśmy znaczną dystrybucję na świecie. Znaczenie systemów eksperckich jest następujący:

· Technologia systemów ekspertów znacznie rozszerza okrąg praktycznie istotnych zadań, rozwiązanych na komputerach, którego rozwiązanie przynosi znaczący efekt ekonomiczny;

· Technologia WE jest niezbędnym sposobem rozwiązywania globalnych problemów tradycyjnego programowania: czas trwania, a zatem wysoki koszt opracowania złożonych zastosowań;

· Wysokie koszty utrzymania złożonych systemów, które często są kilka razy wyższe niż koszt ich rozwoju; Niski poziom powtórzeń programów itp.;

· Stowarzyszenie technologii WE z tradycyjną technologią programowania dodaje nowe cechy do produktów oprogramowania przez: Zapewnienie dynamicznej modyfikacji aplikacji przez użytkownika, a nie programista; Więcej "przezroczystości" aplikacji (na przykład wiedza jest przechowywana na ograniczonej ilości, która nie wymaga uwag wiedzy, upraszcza szkolenia i konserwacji); Lepsza grafika; Interfejs i interakcja.

Według wiodących specjalistów w najbliższej przyszłości, ES znajdzie następującą aplikację:

· ES odgrywa wiodącą rolę we wszystkich fazach projektowania, rozwoju, produkcji, dystrybucji, sprzedaży, wsparcia i świadczenia usług;

· ES Technology, która otrzymała dystrybucję komercyjną, zapewni rewolucyjny przełom w integracji aplikacji z gotowych modułów interakcji intelektualnych.

Es są przeznaczone do tzw. Zadania nieformalizowane, tj. ES nie odrzuca i nie zastępują tradycyjnego podejścia do rozwoju programów zorientowanych na rozwiązywanie formalizowanych zadań.

Zadania nieformalizowane zazwyczaj posiadają następujące funkcje:

· Inwentalność, dwuznaczność, niekompletność i sprzeczna z danymi źródłowymi;

· Zapytanie, niejednoznaczność, niekompletna i niespójność wiedzy na temat obszaru problemowego i rozwiązany problem;

· Duży wymiar przestrzeni rozwiązania, tj. Bruk podczas wyszukiwania rozwiązań jest bardzo duży;

· Dynamicznie zmieniające się dane i wiedzę.

Należy podkreślić, że zadania nieformalizowane stanowią dużą i bardzo ważną klasę zadań. Wielu specjalistów uważa, że \u200b\u200bte zadania są najbardziej popularną klasą zadań rozwiązanych przez komputer.

Systemy eksperckie i sztuczne systemy inteligencji różnią się od systemów przetwarzania danych, ponieważ stosują one głównie metody reprezentacji symbolu (i numerycznej), wyjście znaków i heurystycznego roztworu roztworów (i nie wykonywania znanego algorytmu).

Systemy eksperckie są stosowane do rozwiązania tylko trudnych zadań praktycznych (nie zabawka). Zgodnie z jakością i skutecznością decyzji systemy eksperckie nie są gorsze od rozwiązań ekspertów ludzkich. Decyzje systemów ekspertów mają "przezroczystość", tj. Można wyjaśnić użytkownikowi na poziomie jakościowym. Ta jakość systemów ekspertów zapewnia ich zdolność do kłótni o ich wiedzę i wnioski. Systemy eksperckie są w stanie uzupełnić swoją wiedzę podczas interakcji z ekspertem. Należy zauważyć, że obecnie technologia systemów eksperckich służy do rozwiązania różnych rodzajów zadań (interpretacja, przewidywanie, diagnostyka, planowanie, projektowanie, debugowanie, instrukcje, zarządzanie) w wielu różnych obszarach problemowych, takich jak finanse, przemysł naftowy i gazowy, energia, transport, produkcja farmaceutyczna, kosmos, metalurgia, górnictwo, chemia, edukacja, miąższ i przemysł papierniczy, telekomunikacja i komunikacja itp.

Sukcesy komercyjne do firmowych deweloperów systemów sztucznych inteligencji (SII) nie przyszli natychmiast. Przez 1960 - 1985 Sukcesy of ai dotyczyły głównie zmian badawczych, które wykazały przydatność tego praktycznego zastosowania. Począwszy od około 1985 r. (W skali masowej od 1988-1990), przede wszystkim ES, aw ostatnich latach system, który postrzegający język naturalny (System) oraz sieci neuronowe (NA) aktywnie stosowane w zastosowaniach komercyjnych.

Powody, które doprowadziły do \u200b\u200bsukcesu komercyjnego, są następujące.

Integracja. Opracowywane są instrumentalne środki sztucznej inteligencji (ICI), łatwo zintegrowane z innymi technologiami informacyjnymi i środkami (z przypadkami, DBMS, kontrolerów, koncentratory danych itp.).

Otwartość i przenośność. ICI są opracowywane zgodnie ze standardami, które zapewniają otwartość i przenośność.

Korzystanie z języków tradycyjnych programowania i stacji roboczych. Przejście z ICI realizowane w językach (Lisp, Prolog itp.), Do ICP, wdrożony w językach tradycyjnego programowania (C, C ++ itp.), Uprościł świadczenie zintegrowanej kąpieli , zmniejszono wymagania aplikacji AI do prędkości komputera i objętości pamięci RAM. Wykorzystanie stacji roboczych (zamiast komputera) gwałtownie zwiększył krąg zastosowań, które można wykonać na komputerze za pomocą ICP.

Architektura serwera klienta. IC opracowany, wspieranie obliczeń rozproszonych na architekturze klient-serwer, które dozwolone: \u200b\u200bzmniejszenie kosztu sprzętu stosowanego w aplikacjach, zdecentralizuje aplikacje, poprawić niezawodność i ogólną wydajność (ponieważ ilość przesyłanych informacji między komputerami jest zmniejszona, a każdy moduł aplikacji jest wykonywany na odpowiednim sprzęcie).

Problem / IC zorientowany na tematy. Przejście od rozwoju UI ogólnego przeznaczenia (chociaż nie straciły ich znaczenia jako środka do tworzenia zorientowanych IC) do problematycznej / zorientowanej na tematyce ICC zapewnić: zmniejszenie liczby rozwoju aplikacji; wzrost wydajności korzystania z IP; Uproszczenie i przyspieszenie pracy eksperta; Ponowne wykorzystanie informacji i oprogramowania (obiekty, zajęcia, reguły, procedury).

4.2 Klasyfikacja systemów ekspertów

Klasa "Systemy ekspertów" Dzisiaj łączy kilka tysięcy różnych systemów oprogramowania, które można sklasyfikować według różnych kryteriów. Przydatne mogą być następujące klasyfikacje (rys. 4.1).

Figa. 4.1. Klasyfikacja systemów ekspertów

Klasyfikacja do rozwiązania zadania

Interpretacja danych. Jest to jeden z tradycyjnych zadań dla systemów eksperckich. Zgodnie z interpretacją rozumie się jako określenie znaczenia danych, których wyniki muszą być skoordynowane i poprawne. Zwykle jest to przewidziane do analizy danych wielowymiarowych.

Diagnostyka. W ramach diagnostyki rozumie się, że wykrywa awarię w niektórych systemach. Awaria jest odchyleniem od normy. Taka interpretacja pozwala na pojedyncze teoretyczne pozycje do rozważenia awarii sprzętu systemy techniczne.oraz choroby organizmów żywych i wszelkiego rodzaju naturalnych anomalii. Ważną specyfika jest konieczność zrozumienia struktury funkcjonalnej ("anatomia") układu diagnostycznego.

Monitorowanie. Głównym zadaniem monitorowania jest ciągła interpretacja danych w czasie rzeczywistym i alarmu na wyjściu niektórych parametrów dla dopuszczalnych limitów. Głównymi problemami są "pomiń" alarmującego sytuacji i odwrotnego zadania "fałszywego" wyzwalania. Złożoność tych problemów w rozmyciu objawów alarmujących sytuacji i konieczność uwzględnienia tymczasowego kontekstu.

Projekt. Projektowanie jest przygotowanie specyfikacji do tworzenia "obiektów" z ustalonymi właściwościami. W ramach specyfikacji jest rozumiany jako cały zestaw niezbędnych dokumentów - rysunek, noty objaśniającej itp. Głównymi problemami tutaj mają uzyskać wyraźny opis strukturalny wiedzy na temat obiektu i problemu "utworu". Aby zorganizować skuteczną konstrukcję i do jeszcze większego stopnia, reflarowanie konieczne jest tworzenie nie tylko samych decyzji projektowych, ale także motywy do ich przyjęcia. Tak więc w zadaniach projektowych, dwa główne procesy wykonywane w ramach odpowiednich es są ściśle związane. proces wyjścia rozwiązania i proces wyjaśnienia.

Prognozowanie. Systemy predykcyjne logicznie wycofują prawdopodobne konsekwencje określonych sytuacji. W systemie predykcyjnym zwykle stosuje się parametryczny model dynamiczny, w którym wartości parametrów są "dostosowane" w określonej sytuacji. Konsekwencje pochodzące z tego modelu stanowią podstawę prognoz szacunków probabilistycznych.

Planowanie. Zgodnie z planowaniem jest rozumiany, aby znaleźć plany działania związane z obiektami zdolnymi do wykonywania niektórych funkcji. W takiej es, modele zachowań przedmiotów rzeczywistych są wykorzystywane, aby logicznie wyprowadzić konsekwencje planowanej działalności.

Trening. Systemy szkoleniowe diagnozują błędy podczas badania dowolnej dyscypliny za pomocą komputera i sugeruje prawidłowe rozwiązania. Kumulują wiedzę na temat hipotetycznego "ucznia" i jego charakterystycznych błędów, wtedy w pracy są zdolne do diagnozowania słabości wiedzy uczniów i znaleźć odpowiednie środki do ich wyeliminowania. Ponadto planują komunikować się ze studentem w zależności od sukcesu ucznia w celu przeniesienia wiedzy.

Ogólnie rzecz biorąc, wszystkie systemy oparte na wiedzy można podzielić na systemy, decydujące zadania analizy, i dalej systemy rozwiązywania zadań syntezy.

Główną różnicą między zadaniami analizy zadań syntezy jest następujący: Jeśli zestawy rozwiązań mogą być wymienione i zawarte w zadaniach analiz, a następnie w zadaniach syntezy, wiele rozwiązań jest potencjalnie zbudowany z roztworów składników lub zgłoszeń. Zadaniem analizy jest interpretacja danych, diagnostyka; Zadania syntezy obejmują projektowanie, planowanie. Połączone zadania: szkolenia, monitorowanie, prognozowanie.

Klasyfikacja w czasie rzeczywistym

Statyczne es. Opracowany w obszarach tematycznych, w których baza wiedzy i dane interpretacyjne nie zmieniają się w czasie. Są stabilne.

Quasidinamic es. Interpretacja sytuacji, która zmienia się w pewnym stałym przedziale czasu.

Dynamiczne es. Pracuj w koniugacji z czujnikami obiektów w czasie rzeczywistym z ciągłą interpretacją otrzymanych danych.

Klasyfikacja zgodnie z typem komputera

Dzisiaj istnieje:

ES dla unikalnych strategicznie ważnych zadań dla Super East (Elbrus, Cray, Convex itp.);

Es na komputerze o średnim wydajności (takich jak komputer UE, mainframe);

Es na symbolicznych procesorów i stacji roboczych (Sun, Apollo);

ES na Mini i SuperMini-Computer (Vax, Micro-Vax itp.);

ES na komputerach osobistych (IBM PC, Mac II i tym podobne).

Klasyfikacja stopnia integracji z innymi programami

Autonomiczne es. Pracuj bezpośrednio w trybie konsultacji z użytkownikiem na specjalnie "ekspert" zadania, aby rozwiązać, które metody przetwarzania danych nie są wymagane (obliczenia, modelowanie itp.).

Hybrydowe es. teraźniejszość pakiet oprogramowania, agregujące standardowe pakiety aplikacji (na przykład statystyki matematyczne, programowanie liniowe lub system zarządzania bazami danych) oraz środki manipulowania wiedzy. Może to być inteligentna nadbudowa nad PPP lub zintegrowanym środowiskiem do rozwiązania złożonego zadania z elementami wiedzy specjalistycznej.

Pomimo zewnętrznej atrakcyjności podejścia hybrydowego, należy zauważyć, że rozwój takich systemów jest zadaniem, kolejność wielkości bardziej złożona niż rozwój autonomicznych es. Dokowanie to nie tylko różne pakiety, ale z różnych metodologii (które dzieje się w systemach hybrydowych) generuje cały kompleks trudności teoretyczne i praktyczne.

4.3 Struktura systemów ekspertów (na przykładzie statycznych i dynamicznych)

Typowe statyczne ES składa się z następujących głównych składników (rys. 4.2):

· Urzędnik (tłumacz);

· Pamięć robocza (RP), zwana również bazą danych (baza danych);

· Bazy wiedzy (BZ);

· Składniki zdobywania wiedzy;

· Komponent wyjaśniający;

· Dialog.

Baza danych (pamięć operacyjna) Jest przeznaczony do przechowywania danych źródłowych i pośrednich do bieżącego zadania. Termin ten zbiega się z nazwą, ale nie wraz z sensem terminu używanego w systemach wyszukiwania informacji (IPS) i systemów zarządzania bazami danych (DBMS) do wyznaczania wszystkich danych (przede wszystkim długoterminowy) przechowywane w systemie.

Baza wiedzy (BZ) w ES jest przeznaczony do przechowywania danych długoterminowych opisujących obszar rozważany (a nie dane bieżące), oraz reguły opisujące celową konwersję tych obszarów.

Solver. Korzystając z danych źródłowych z pamięci roboczej i wiedzy z BZ, tworzą taką sekwencję reguł, które są stosowane do danych źródłowych, prowadzą do rozwiązania problemu.

Składnik Przejęcia wiedzy automatyzuje proces wypełniania wiedzy es wykonywanej przez eksperta.

Komponent wyjaśniający Wyjaśnia, w jaki sposób system otrzymał rozwiązanie problemu (lub dlaczego nie otrzymał decyzji) i jaka wiedza wykorzystała, że \u200b\u200bułatwia eksperta testowanie systemu i zwiększa zaufanie użytkownika w wyniku.

Figa. 4.2. Statystyka Struktura ES.

Składnik dialogowy. Zorientowany na organizację przyjaznej komunikacji z użytkownikiem zarówno w trakcie rozwiązywania zadań, jak i w procesie zdobywania wiedzy i wyjaśnienia wyników pracy.

Przedstawiciele następujących specjałów biorą udział w rozwoju ES:

ekspert w obszarze problemowym, którego zadania rozwiążą ES;

inżynier dla wiedzy - specjalista w rozwoju ES (technologia wykorzystywana przez nich metody nazywane są technologią (metody) inżynierii wiedzy);

programista do rozwoju narzędzi (IP) przeznaczony do przyspieszenia rozwoju ES.

Należy zauważyć, że brak wśród uczestników rozwoju inżynierów wiedzy (tj. Ich programistów zastępczych) lub prowadzi do awarii procesu tworzenia es lub znacznie wydłuża go.

Ekspert Definiuje wiedzę (dane i reguły) charakteryzujące obszar problemu, zapewnia kompletność i poprawność wiedzy wprowadzonej w ES.

Inżynier do wiedzy Pomaga ekspertem do identyfikacji i struktury wiedzy niezbędnej do działania ES; Sprawia, że \u200b\u200bwybór IP najbardziej odpowiedni do tego obszaru problemu i określa sposób prezentacji wiedzy w tym IP; Przydziel i program (tradycyjne środki) Standardowe funkcje (typowe dla danego obszaru problemu), które zostaną wykorzystane w przepisach powierzonych przez eksperta.

Programista Opracowuje IP (jeśli opracowywany jest IP), zawierający limit wszystkie główne składniki WE i przenosi jego interfejs z medium, w którym będzie używany.

System ekspercki działa w dwóch trybach: tryb pozyskiwania wiedzy oraz w rozwiązywaniu problemu (zwany tryb konsultacji lub trybu trybu WE).

W trybie nabycia wiedzy Przeprowadzono komunikację z ES (poprzez mediację inżyniera dla wiedzy) Ekspert. W tym trybie ekspert, wykorzystujący komponent pozyskiwania wiedzy, wypełnia system wiedzy, która pozwala na tryb rozwiązywania w trybie rozwiązywania (bez eksperta), aby rozwiązać problemy z obszaru problemowego. Ekspert opisuje obszar problemowy w formie zestawu danych i zasad. Dane definiują obiekty, ich cechy i wartości, które istnieją w dziedzinie badania. Zasady określają metody manipulowania charakterystyki danych w rozważanym obszarze.

Należy pamiętać, że tryb akwizycji wiedzy w tradycyjnym podejściu do rozwoju programów odpowiada etapom algorytmu, programowania i debugowania wykonanego przez programistę. W ten sposób, w przeciwieństwie do tradycyjnego podejścia w przypadku ES, rozwój programów nie prowadzi programisty, ale ekspert (użycie ES), który nie posiada programowania.

W trybie konsultacji. Komunikacja z ES wdraża użytkownika końcowego, który jest zainteresowany wynikiem i (lub) sposobem uzyskania go. Należy zauważyć, że w zależności od celu ES użytkownik może nie być specjalistą w tym problemowym obszarze (w tym przypadku, odnosi się do WE w wyniku tego, nie wiedząc, jak go zdobyć), czy być Specjalista (w tym przypadku użytkownik może uzyskać wynik, ale odnosi się do lub przyspieszenia procesu uzyskania wyniku lub powierzenie rutynowej pracy ES). W trybie konsultacji dane o zadaniu użytkownika po przetwarzaniu ich w komponencie okna dialogowym wprowadza się do pamięci operacyjnej. Klerger na podstawie danych wejściowych z pamięci roboczej, dane ogólne na temat obszaru problemowego i reguły z BZ formułuje problem. Es podczas rozwiązywania problemu, nie tylko wykonuje określoną sekwencję operacji, ale także tworzy go przedostawcą. Jeśli reakcja systemu nie jest jasna dla użytkownika, może wymagać wyjaśnienia:

"Dlaczego system zadaje konkretne pytanie?", "Jak otrzymała odpowiedź zebrana przez system?".

Struktura pokazana na FIG. 4.2, zwane statyczną strukturą ES. ES tego typu jest stosowany w tych zastosowaniach, w których nie można wziąć pod uwagę zmian w otaczającym świecie, występujący podczas problemu rozwiązania problemu. Pierwsze ES, które otrzymały praktyczne zastosowanie, były statyczne.

Figa. 4.3. Struktura dynamiczna ES.

Na rys. 4.3 Wykazano, że dwa składniki są wprowadzane w architekturze dynamicznej ES w porównaniu z statycznym ES: podsystemem modelowania świata zewnętrznego i podsystemu komunikacji z otoczeniem zewnętrznym. Te ostatnie komunikuje się ze światem zewnętrznym przez system czujników i kontrolerów. Ponadto tradycyjne składniki statycznej ES (maszyna bazy wiedzy i wyjściowej) podlegają znaczącym zmianom odzwierciedlającej logikę czasową zdarzeń występujących w świecie rzeczywistym.

Podkreślamy, że struktura ES, prezentowana na FIG. 4.2 i 4.3, odzwierciedla tylko komponenty (funkcje) i wiele pozostałości "dla scen".

4.4 Etapy rozwoju systemów ekspertów

Rozwój ES ma znaczące różnice od rozwoju konwencjonalnego produktu. Doświadczenie utworzenia ES wykazało, że stosowanie metodologii przyjętej w tradycyjnym programowaniu, gdy są one opracowywane, lub nadmiernie opóźnienia procesu tworzenia ES lub ogólnie prowadzi do negatywnego wyniku.

Użyj es następuje tylko wtedy, gdy rozwój es możliwy, usprawiedliwiony a metody inżynierii wiedzy odpowiadają rozwiązanym zadaniu. Rozwijanie ES. możliwy W tej aplikacji konieczne jest jednoczesne wykonanie co najmniej następujących wymagań:

1) w tej dziedzinie są eksperci w tej dziedzinie, które rozwiązują zadanie znacznie lepsze niż początkujących specjalistów;

2) eksperci zbiegają się z oceny proponowanej decyzji, w przeciwnym razie nie można ocenić jakości rozwiniętych ES;

3) Eksperci są w stanie zwerbalizować (ekspresować w języku naturalnym) i wyjaśniać metody stosowane przez nich, w przeciwnym razie trudno jest liczyć na fakt, że wiedza ekspertów zostanie "wyodrębniona" i zostaną zainwestowane w ES;

4) rozwiązanie problemu wymaga tylko rozumowania, a nie działań;

5) Zadanie nie powinno być zbyt trudne (to znaczy, jej decyzja powinna potrwać kilka godzin lub dni od eksperta, a nie tygodni);

6) Zadaniem jest, choć nie powinno być wyrażone w formie formalnej, ale nadal powinno odnosić się do wystarczająco "zrozumiałego" i regionu strukturalnego, tj. Podstawowe koncepcje, relacje i znane (co najmniej ekspert) powinny być przydzielane; sposoby uzyskania rozwiązania problemu;

7) rozwiązanie problemu nie powinno znacząco stosować "zdrowy rozsądek" (tj. Szeroki zakres ogólnych informacji o świecie oraz o sposobie jego funkcjonowania, co wie i wie, jak używać żadnej normalnej osoby), ponieważ taka wiedza nie jest jeszcze możliwy (w wystarczającej liczbie), aby inwestować w system sztucznej inteligencji.

Korzystanie z ES w tej aplikacji może być możliwe, ale nie uzasadnione. EC może być usprawiedliwiony Jeden z następujących czynników:

· Rozwiązanie problemu spowoduje znaczący wpływ, taki jak ekonomiczny;

· Wykorzystanie eksperta danej osoby jest niemożliwe z powodu niewystarczającej liczby ekspertów, albo ze względu na potrzebę przeprowadzenia badania jednocześnie w różnych miejscach;

· Zastosowanie ES jest wskazane w przypadkach, gdy wystąpi niepoprawny czas lub utrata informacji podczas przesyłania informacji;

· Wykorzystanie es jest wskazane, jeśli to konieczne, rozwiązać problem w otoczeniu wrogości dla osoby.

podanie odpowiada Metody WE, jeśli stałe zadanie ma połączenie następujących właściwości:

1) Zadanie może być naturalnie rozwiązane przez manipulację z symbolami (tj. Używając argumentów symbolicznych), a nie manipulacje z liczbami zaakceptowanymi w metodach matematycznych i w tradycyjnym programowaniu;

2) Zadanie musi mieć heurystyczny, a nie algorytmiczny charakter, tj. Jego decyzja powinna wymagać stosowania zasad heurystycznych. Zadania, które można zagwarantować, aby zostać rozwiązani (zgodnie z określonymi ograniczeniami) z niektórymi formalnymi procedurami nie nadają się do stosowania ES;

3) Zadanie musi być dość złożone, aby uzasadnić koszty rozwoju. Jednak nie powinno być zbyt skomplikowane (decyzja zajmuje godziny godzin, a nie tydzień), aby go rozwiązać;

4) Zadanie powinno być dość wąskie, aby rozwiązać metody WE i praktycznie znaczące.

Podczas opracowywania, z reguły stosuje się koncepcję "szybkiego prototypu". Istotą tej koncepcji jest to, że deweloperzy nie próbują natychmiast zbudować produkt końcowy. Na początkowym etapie tworzą prototyp (prototypów) es. Prototypy muszą spełniać dwa sprzeczne wymogi: z jednej strony, muszą rozwiązać typowe zadania konkretnego zastosowania, a z drugiej strony, a czas i złożoność ich rozwoju powinna być bardzo nieznaczna, aby proces gromadzenia i debugowania wiedzy może być maksymalizowany, jak to możliwe, w procesie wyboru. (Rozwój) oprogramowania (dostarczane przez inżyniera dla wiedzy i programatora). Aby spełnić określone wymagania, z reguły utworzenie prototypu wykorzystuje różne narzędzia, które przyspieszają proces projektowania.

Prototyp powinien wykazać przydatność metod inżynierii wiedzy dla tej aplikacji. W przypadku sukcesu ekspert z pomocą inżyniera wiedzy rozszerza wiedzę o prototypie na temat obszaru problemowego. Jeśli to możliwe, może być konieczne opracowanie nowego prototypu lub deweloperów, może dojść do wniosku o nieodpowiednię metod WE do tej aplikacji. Wraz ze wzrostem zysku wiedzy prototyp może osiągnąć taki stan, gdy z powodzeniem rozwiązuje wszystkie zadania tej aplikacji. Transformacja prototypu WE do produktu końcowego prowadzi zwykle do przeprogramowania WE w językach niskiego poziomu, zapewniając zarówno wzrost prędkości WE, jak i zmniejszenia wymaganej pamięci. Złożoność i czas tworzenia es w dużej mierze zależą od rodzaju używanego zestawu narzędzi.

W trakcie pracy nad stworzeniem ES była pewna technologia ich rozwoju, w tym sześć z następujących kroków (Rys. 4.4):

identyfikacja, konceptualizacja, formalizacja, wykonanie, testowanie, operacja próbna. Na scenie identyfikacja Zadania, które podlegają roztworu, są określane, określa się cele rozwoju, określane są eksperci i typy użytkowników.

Figa. 4.4. Es. Technologia rozwoju

Na scenie konceptualizacja Odbywa się znaczącą analizę obszaru problemowego, koncepcje i ich relacje są wykrywane, określa się metody rozwiązywania problemów.

Na scenie formalizowanie IP są wybrane, a metody reprezentowania wszystkich rodzajów wiedzy są określane, podstawowe pojęcia są sformalizowane, określa się metody interpretacji wiedzy, działanie systemu jest określona, \u200b\u200boperację systemu jest szacowany, adekwatność celów Systemu nagranych koncepcji, metody rozwiązań, sposobów reprezentacji i manipulacji wiedzy.

Na scenie wykonanie Wypełnianie eksperta bazy wiedzy. Ze względu na fakt, że podstawą ES jest wiedzą, ten etap jest najważniejszym i najbardziej czasochłonnym etapem rozwoju ES. Proces nabywania udziałów wiedzy w celu wyodrębnienia wiedzy od eksperta, organizacji wiedzy, która zapewnia skuteczne działanie systemu oraz prezentację wiedzy w formie zrozumiałej. Proces pozyskiwania wiedzy jest przeprowadzany przez inżyniera dla wiedzy na podstawie analizy działalności eksperta w sprawie rozwiązywania rzeczywistych problemów.

5. Użyj i wsparcie es. Biznes ROZWIJACJA

5.1 Korzystanie z systemów eksportowych finansowych

Wiele przedsiębiorstw ustanawia WE, aby rozwiązać problemy w takich obszarach, jak: obrót na giełdzie, automatyczne zrozumienie wiadomości, analizy kredytowej, zarządzania ryzykiem, portfeli budowlanych i inwestycji, ocena oceny bankowej, automatyzacji audytu, przewidywanie zmian w rynku finansowym, itp.

Przykładami tego jest cała klasa doradcy ES: Niedźwiedź, Stern & Company System Monitorowania Brokera, Athena Group Group Advisor i asystent handlowca, wspólnie opracowany przez autora D. Little Corporation, Korporacja sieciowa oparta na wiedzy i sześć innych instytucji finansowych. Japoński bank Sanwa, jeden z największych na świecie banków, stosuje najlepszy system Ekspertów MIX w celu poprawy jakości jej informacji na temat inwestycji.

ES NIKKO Portfolio Consultation Management System, zaprojektowany do użytku wewnętrznego przez NIKKO Securities, Ltd., pomaga zarządzać funduszami do wyboru najlepszego portfolio dla swoich klientów. System ten opiera się na bazie danych z informacjami w pięciu latach sprzedaży udziałów oraz w systemie z nową teorią zarządzania portfelem, która oblicza i optymalizuje portfel papierów wartościowych ubezpieczenia od różnych ryzyk. Menedżerowie funduszy są zwolnione z rutynowych obliczeń, a zatem mają możliwość szybszego tworzenia optymalnych portfolio papierów wartościowych. IDS Financial Services Company, Firma American Express Finansowa Podział Planowania Finansowego, Klasyfikowana wiedza finansowa swoich najlepszych menedżerów do stworzenia systemu eksperckiego o nazwie Insight. IDS obejmowały badanie najlepszych menedżerów w swoich funduszach, tj. System ekspercki, dostępny dla wszystkich swoich planiści. Jednym z głównych wyników stosowania systemu eksperckiego w identyfikatorach był fakt, że odsetek klienta, który opuścił firmę spadł ponad połowę.

Wymieniamy cechy pewnych określonych es tej klasy.

1. Flipside: system logicznych programowania wiedzy finansowej. Enterprise-Developer: Case Western Reserve University Rozwiązane zadania: monitorowanie stanu rynku papierów wartościowych; monitorowanie stanu obecnego portfolio papierów wartościowych; Wsparcie dla przeglądu przyszłych warunków rynkowych; Planowanie i sprzedaż sprzedaży.

Krótkie cechy: Zastosowanie oryginalnego paradygmatu "tablicy" opisanej przez Newella; Prolog językowy jako platforma programistyczna; Prezentacja danych na "Chalkboard" jako dane źródłowe dla różnych wiedzy;

2. Splendory: System zarządzania portfelami papierów wartościowych w czasie rzeczywistym. Obserwowane zadania: osiągnięcie różnych celów inwestycyjnych w warunkach szybko zmieniających się danych. Krótkie cechy: System w czasie rzeczywistym, wykorzystanie wysokiego poziomu zysku specjalistycznego języka, duża elastyczność w tworzeniu portfela dla doświadczonych programistów C, zdolność do stworzenia portfela do analityki finansowej niepronograficznej.

System umożliwia tworzenie optymalnych portfeli inwestycyjnych w prawdziwej skali ze względu na grę w rachunkowości szybkich zmian na giełdzie.

3. PMIDSS: System wsparcia wspierania decyzji podczas zarządzania portfelem. Enterprise-Developer: Grupa finansowa Uniwersytetu Nowego Jorku. Zadania rozwiązane: Wybór portfela papierów wartościowych, długoterminowe planowanie inwestycyjne. Krótkie cechy: Mieszany system prezentacji wiedzy, wykorzystanie różnych mechanizmów wyjściowych: logicznych sieci semantycznych, ramek, reguł.

4. Le Courter: System Assistant Expert dla Menedżera Portfolio. Enterprise Developer: Cognitive System Inc. Zadania rozwiązane: Pomoc dla inwestorów w identyfikacji swoich celów inwestycyjnych, zarządzanie portfelem. Szybkie funkcje: Korzystanie z reguł, potężny interfejs języka naturalnego.

5. PMA: REGULANCING MOCIO Doradca. Enterprise-Developer: Athena Group. Zadania są rozwiązywane: tworzenie portfela, renderowania zaleceń dotyczących utrzymania portfela. Krótkie cechy: zapewnienie jakościowe uzasadnienie wynikające z wyników stosowania różnych metod numerycznych.

6. Arbor: Model ratingu obliczeniowego. Enterprise-Developer: College of Business Administration Univercity Nebraski. Rozwiązane zadania: System ten jest tworzony, aby skonstruować model obliczeniowy w obszarze ratingu obligacji oraz do zastosowania modelu jako systemu eksperckiego. Krótkie specyfikacje: stosowanie wysokiej jakości i analizy ilościowej, stosowanie standardowej membrany WE.

7. Inteligentny Hedger: podejście oparte na wiedzy w zadaniach ubezpieczenia ryzyka. Deweloper Przedsiębiorstwo: Departament Systemu Informacyjnego, Uniwersytet Nowy Jork. Zadania: Problem ogromnej liczby zdarzeń alternatyw rosnących ryzyko, szybkie podejmowanie decyzji przez menedżerów ryzyka w przyspieszającym przepływie informacji, a także braku odpowiedniego wsparcia maszynowego we wczesnych etapach procesu rozwijania ubezpieczenia ryzyka Systemy obejmują obfity zakres różnych optymalnych rozwiązań dla menedżerów ryzyka. W tym systemie rozwój ubezpieczenia ryzyka jest formułowane jako wielofunkcyjne zadanie optymalizacji. To zadanie Optymalizacja zawiera kilka trudności, z którymi istniejące rozwiązania techniczne nie radzą sobie.

Krótkie cechy: System wykorzystuje reprezentację obiektów, która obejmuje wiedzę o zarządzaniu ryzykiem głębokości i ułatwia emulację głównego rozumowania ryzyka zarządzania, przydatne do wniosków i ich wyjaśnień.

8. System wsparcia zorientowanego na Nerco do wyboru strategii inwestycyjnych. Enterprise Developer: Inteligentny System Laboratory Science Univercity Tokio. Zobowiązane zadania: Przybycie do zestawu instrumentów finansowych koncepcji "wybór" i "przyszłości" inwestorzy mają możliwość utworzenia zestawu strategii, które spełniają cele ich inwestycji. Jednak ta okazja generuje trudne zadanie znalezienia niezbędnej strategii wśród dużej liczby strategii inwestycyjnych. Inteligentny system wsparcia decyzyjnego do generowania niezbędnych strategii inwestycyjnych przy użyciu notacji ograniczonej zadowalania, co jest szeroko stosowane w zadaniach wyszukiwania. W tym systemie ograniczenia odgrywają rolę nawigacji, aby automatycznie generować złożone strategie za pośrednictwem abstrakcyjnego porównania z profilem deponentów. Abstrakcyjne porównanie można uznać za poszukiwanie metody produkcji wysoce rozsądnych strategii opisujących zestaw propozycji zakupu lub sprzedaży bez informacji cyfrowych. Dlatego Technika ta może być stosowana jako pre-procesor do analizy ilościowej typu programowania liniowego, aby uzyskać optymalne rozwiązanie, proponowany system jest mostem do płynnego przejścia między analizami wysokiej jakości i ilościowych.

Krótkie cechy: Wykorzystanie wysokiej jakości analizy w celu uzyskania możliwych rozwiązań jakościowych (intuicyjne rozwiązania) i analiza ilościowa do znalezienia optymalnego rozwiązania przy użyciu metody programowania liniowego symbolu.

9. Wyraźne rozumowanie w przewidywaniu wymiany walutowej. Deweloper Przedsiębiorstwo: Departament Informatyki Miasta Polytechnice Hong Kong. Zobowiązane zadania: reprezentuje nowe podejście w przewidywaniu wymiany walut w oparciu o akumulację i argumenty z wsparciem dla znaków obecnych, aby skupić się na zbiorze hipotez na przepływie kursów wymiany. Prezentowany w systemie przewidywającym zestaw funkcji jest dany zestaw wartości ekonomicznych i różnych zestawów parametrów zmieniających się w modelu przewidywania.

Szybkie cechy: podstawa matematyczna zastosowanego podejścia opiera się na teorii Dempector Schaer.

10. Nereid: System wsparcia wsparcia decyzyjnego do optymalizacji pracy z opcjami walutowymi. Enterprise Developer: NTT Dane, Bank Tokai, Nauka UNIVERCITY TOKYO.

Rozwiązane zadania: System ułatwia obsługę dealera dla optymalnej odpowiedzi z możliwych opcji. System jest bardziej praktyczny i zapewnia najlepsze rozwiązania niż zwykłe systemy decyzyjne.

Krótkie cechy: System jest zaprojektowany przy użyciu systemu ramki CLP, który łatwo integruje obszar finansowy w aplikacji AI. Proponuje się mieszany rodzaj optymalizacji, łączącą wiedzę heurystyczną z techniką programowania liniowego. System działa na stacjach słońca.

5.2 ES na podstawie przykładów

ES, w oparciu o przykłady, można podzielić na dwie grupy zgodnie z zasadami pracy: przy użyciu sieci neuronowych i przy użyciu algorytmu osobnika indukcyjnego ID3. Pierwszy jest używany głównie jako klasyfikator wcześniej wyszkolony w przykładach, który przy zastosowaniu do jego wejścia, zestaw początkowych parametrów finansowych na wyjściu pojawia się pożądane rozwiązanie do tej sytuacji finansowej. Drugie przykłady przykładów tworzą drzewo decyzyjne, z których są następnie wbudowane w celu podejmowania decyzji. Poniżej dajemy 2 typowe przykłady es obu grup.

1. S & PCBRS: Symulator neuronowy oceniający ranking papierów wartościowych. Enterprise Developer: Chase Manatten Bank, Standart & Poor's Corp. Zadania rozwiązane: Ocena oceny papierów wartościowych zgodnie z firmami emitentów, tworzenie prawidłowej skali ratingowej.

Krótkie cechy: Reprezentacja zadań oceny ratingowej jako zadania klasyfikacji, wybór danych dotyczących firm Emitenta i tworzenie materiałów edukacyjnych, wybór neuroklasyfikatora, jego szkolenia i testowania, porównanie z szacunkami ekspertów, stosowanie blachy -Propagacja paradygmatu sieci neuronowej, prawdopodobieństwo prawidłowej przewidywania oceny wynosi 84%.

2. ISPMS: Inteligentny system zarządzania portfelem papierów wartościowych. Zabezpieczone zadania: tworzenie portfela akcji, które zapewnia równowagę między ryzykiem a domniemanym dochodem.

Krótkie cechy: Korzystanie z modelu optymalizacyjnego programowania kwadratowego programowania rynków, baz danych i baz danych zgodnie z emitentów i sektorów oraz sektorów, dostępność podsystemu szkoleniowego w przeszłości doświadczenia w oparciu o wydobycie przepisów z dużej liczby faktów, Rachunek wiedzy na temat ekspertów i preferencji inwestorów osobistych w modelu optymalizacji. Prawdopodobieństwo odpowiedniej prognozowania ostrych zmian na giełdzie znajduje się w granicach 68% - 84%.

5.3 REINFINIRING Business.

Restrukturyzacja dzieła przedsiębiorstw w dziedzinie procesów związanych z projektowaniem i przygotowaniem produkcji nowych produktów, zwanych Reengineering i podjęto gwałtowny wzrost wydajności przedsiębiorstw w nowoczesnych warunkach, opiera się na zmianach organizacyjnych i użyciu Nowe technologie informacyjne.

Podczas analizy istniejące i rozwijające się nowej działalności gospodarczej budowy modeli firmy i procesów biznesowych występuje w nim. Modele mogą się różnić w zależności od stopnia procesów szczegółowych, formę ich reprezentacji, biorąc pod uwagę tylko statyczne lub dynamiczne czynniki itp. Należy zauważyć, że wszystkie znane podejścia do modelowania biznesowego należą do rodziny metod modelowania złożonych systemów informacyjnych .

Tradycyjne sposoby budowy modeli złożonych systemów obejmują metodologię SADT (technika projektowania analizy strukturyzacji). Został stworzony na początku lat 70., aby ujednolicić podejścia do opisu złożonych systemów. SADT obejmuje zarówno podejście koncepcyjne do modeli systemu budowlanego, jak i zestawu reguł i oznaczeń graficznych dla ich opisu. Proponowane metody budowy modeli funkcjonalnych, w których opis systemów prowadzi się z punktu widzenia funkcji, które wykonują, odebrano nazwę metodologii IDEF0. Istnieją również specjalne metodologie modeli informacji budowlanych, które opisują przepływ informacji (IDEFIX) i modele dynamiczne, które wyświetlają relacje przyczynowe między obiektami systemowymi (IDEF / CPN).

Bardziej nowoczesne środki modelowania, które pojawiły się w połowie lat 90. należy do RUP (racjonalny jednolity proces). Ta metodologia opracowana przez Rational Software Corp.,

trzyma iteracyjny proces tworzenia złożonego systemu informacyjnego opartego na podejściu zorientowanego obiektowego przy użyciu diagramów UML do modelowania wizualnego obszaru obiektu. Notacja diagramów UML i metod wykorzystania UML do reenginearowania procesów biznesowych i przygotowania do produkcji będą rozpatrywane w kolejnych sekcjach niniejszej instrukcji.

Wraz z UML istnieją inne notacje wdrażane do modelowania wizualnego, na przykład w systemach ARIS i ADONIS. System Adonis umożliwia nie tylko wizualne, ale także naśladowanie modelowania procesów biznesowych, jego możliwości są również omówione poniżej.

Systemy informacyjne obsługują nowe procesy biznesowe.

Należy zauważyć, że wykorzystanie nowych technologii informacyjnych jest integralną częścią reengineerii. Jednocześnie modele nowych procesów biznesowych są bezpośrednio wdrażane w środowisku systemu informacyjnego (span) nowej działalności. Znaczenie ryb polega na tym, że jest to niezbędny element reengineerii, a także w fakcie, że często stosowanie PC jest w dużej mierze określane przez technologię prowadzenia nowej działalności. Jest to specjalne oprogramowanie oprogramowanie - system oprogramowaniaktóry opiera się na wykorzystaniu odpowiednich narzędzi.

W dziedzinie projektowania nowych produktów rola działania jest odtwarzana przez systemy projektowania zautomatyzowanego projektu (CAPR-K). W dziedzinie przygotowania technologicznego, rola ASP odgrywa zautomatyzowane systemy przygotowania technologicznego (ASTPP).

Narzędzia do tworzenia systemów CAD / CAM, CAE i PDM obejmują CAD / CAM i ASTPP. Jednocześnie CAD / CAM i SAE-Systems stają się funduszami do automatyzacji wdrażania procedur projektowych, a system PDM jest środkiem do zarządzania procesami projektowania i przygotowania. Jednocześnie system PDM jest podstawowym środkami, z którymi jest wdrażany przestrzeń informacyjna. Dla wszystkich etapów koło życia Produkty (JCS).

Najpotężniejsze i pełne kompleksy CAD / CAM / CAE / PDM otrzymały nazwę rozwiązań PLM (dane dotyczące zarządzania danymi produktu na produkcie).

6. Strategia uzyskania wiedzy. Praktyczne metody ekstrakcji wiedzy

6.1 Strategia zbiorów wiedzy

Przydziel trzy zyski wiedzy - nabycie wiedzy, wiedzy o nauce i wykrywanie wiedzy w bazach danych:

Pod nabycie (Nabycie) Wiedza rozumie metodę zautomatyzowanej wypełnienia bazy wiedzy poprzez dialog ekspercki i specjalny program.

Wyciąg (Elicitacja) Wiedza nazywana jest procedurą interakcji inżyniera dla wiedzy ze źródłem wiedzy (ekspert, literatura specjalna itp.) Bez użycia technologii obliczeniowej.

Semestr " wykrywanie wiedzy w bazach danych "(Discovery wiedzy w bazach danych - KDD) Dzisiaj wskazują na to proces uzyskania danych" RAW "nowe, potencjalnie przydatne informacje na temat obszaru przedmiotowego. Proces ten obejmuje kilka kroków (rys. 6.1). Obejmuje to nagromadzenie surowych danych, wyboru, przygotowania, transformacji danych, wyszukiwania wzorców w danych, ocenach, uogólnieniu i strukturach znalezionych wzorców.

Figa. 6.1. Proces wykrywania wiedzy w bazie danych

Strategia KDD jest coraz bardziej nominowana do pierwszej roli. Jest to w dużej mierze ze względu na szybki rozwój różnych hurtowni danych (hurtownia danych) - zespoły danych, które różnią się w orientacji przedmiotowej, integracji, wsparcia dla chronologii, niezmienności i przeznaczonych do późniejszego przetwarzania analitycznego.

Specyfika nowoczesnych wymogów przetwarzania danych w celu wykrycia wiedzy w następujący sposób:

· Dane mają nieograniczoną ilość

· Dane są heterogeniczne (ilościowe, wysokiej jakości, kategoryczne)

· Wyniki muszą być specyficzne i zrozumiałe.

· Narzędzia do przetwarzania "RAW" dane powinny być łatwe w użyciu

6.2 Praktyczne metody ekstrakcji danych

Klasyfikacja metod ekstrakcji wiedzy (Rys. 6.2) pozwoli inżynieromowi dla wiedzy, w zależności od szczególnym zadaniem i sytuacje, wybierz określoną metodę. Z proponowanego schematu klasyfikacji widać, że podstawowa zasada podziału jest związana ze źródłem wiedzy. Metody komunikatywne obejmują wszystkie rodzaje kontaktów z żywymi źródłem wiedzy - ekspert, a kapitał tekstury dotyczy metod wydobywania wiedzy z dokumentów (technik, korzyści, podręczników) i literatury specjalnej (artykuły, monografie, podręczniki).

Oddzielenie tych grup metod na najwyższym poziomie klasyfikacji nie oznacza ich antagonistyczne, zwykle inżynier wiedzy łączy różne metody, na przykład, najpierw analizuje literaturę, a następnie rozmawia z ekspertami lub odwrotnie.

Figa. 6.2. Klasyfikacja metod ekstrakcji wiedzy.

Z kolei metody komunikacyjne można również podzielić na dwie grupy: aktywne i pasywne. Metody bierne oznaczają, że wiodącą rolę w procedurze wydobycia wiedzy, ponieważ może być przekazywana przez eksperta, a inżynier wiedzy rejestruje jedynie rozumowanie eksperta podczas swojej prawdziwej pracy nad podejmowanie decyzji lub pisze, że ekspert uważa, że \u200b\u200bkonieczne jest niezależnie opowiedz w formie wykładu. W aktywnych metodach, przeciwnie, inicjatywa jest całkowicie w rękach inżyniera wiedzy, która aktywnie kontaktuje się z ekspertem różne sposoby - w grach dialogach, rozmowy na "okrągły stół" itp.

Metody pasywne na pierwszy rzut oka są dość proste, ale w rzeczywistości wymagają inżyniera ujawnienia, aby wyraźnie przeanalizować "strumień świadomości" eksperta i zidentyfikować znaczące fragmenty wiedzy. Brak opinii (bierność inżyniera dla wiedzy) znacznie osłabia skuteczność tych metod niż i jest zwykle wyjaśniona przez rolę pomocniczą w aktywnych metodach.

Aktywne metody można podzielić na dwie grupy w zależności od liczby ekspertów, które dają swoją wiedzę. Jeśli ich liczba jest więcej niż jeden, zaleca się oprócz szeregu indywidualnych kontaktów z każdym zastosowaniem i metodami dyskusji grupowych w obszarze tematycznym. Takie metody grupowe zazwyczaj aktywują myślenie uczestników w dyskusjach i pozwalają zidentyfikować bardzo nietrywialne aspekty ich wiedzy. Z kolei poszczególne metody pozostają obecnie prowadzone, ponieważ taka delikatna procedura, jako "biorąc wiedzę", nie toleruje niepotrzebnych świadków.

Oddzielnie należy powiedzieć o grach. Metody gier są teraz szeroko stosowane i socjologii, ekonomii, zarządzania, pedagogika do przygotowywania menedżerów, nauczycieli, lekarzy i innych specjalistów. Gra jest specjalną formą aktywności i kreatywności, gdzie osoba jest wyzwolona i czuje się znacznie freer niż w zwykłą pracę.

Wniosek

Podczas wykonywania pracy wprowadzono następujące wnioski:

System ekspercki jest programem intelektualnym zdolnym do wykonywania wniosków logicznych na podstawie wiedzy w określonym obszarze tematycznym i zapewnienie rozwiązywania konkretnych problemów.

Poniższe wymagania są przedstawione dla systemów eksperckich: wykorzystanie wiedzy związanej z określonym obszarem przedmiotowym; nabycie wiedzy od eksperta; Definicja prawdziwego i wystarczająco złożonego zadania; Zatrudnienie systemu umiejętności ekspertów.

Struktura systemu eksperckiego jest reprezentowana przez następujące elementy strukturalne: baza wiedzy, mechanizm konkluzji logicznych, interfejs użytkownika, moduł pozyskiwania wiedzy, moduł wskazówek i wyjaśnień.

Zakres systemów opartych na wiedzy można pogrupować na kilka podstawowych klas: diagnostyki medycznej, kontroli i zarządzania, diagnostyka usterki w urządzeniach mechanicznych i elektrycznych, szkolenia, ekonomii i finansów.

Wiele przedsiębiorstw ustanawia WE, aby rozwiązać problemy w takich obszarach, jak: obrót na giełdzie, automatyczne zrozumienie wiadomości, analizy kredytowej, zarządzania ryzykiem, portfeli budowlanych i inwestycji, ocena oceny bankowej, automatyzacji audytu, przewidywanie zmian w rynku finansowym, itp. Rozważono najczęstsze systemy ekspertów w dziedzinie finansów.

Specjalne "Systemy informacyjne i technologie (w ekonomii)"

Kwalifikacja - inżynier programisty.
Forma studiów - Dzień (budżet / opłata)

Specyficzność i trafność
W nowoczesnych warunkach rosnącej interakcji między gospodarką, nauki i technologii specjalistów szkoleniowych na podstawie czterech kierunków są szczególnie istotne: inżynieria, matematyczna, informacja i ekonomiczna. Rozwój profili inżynierskich i gospodarczych i matematycznych, rozszerzone szkolenie w dziedzinie programowania i technologii informacyjnych sprawiają, że taki specjalistyczny wyjątkowy.

Czego się nauczysz
Program nauczania zapewnia studium:
1. Perspektywiczne języki i technologie programowania: C, C ++, Java, C #, PHP, HTML, XML, Języki skryptowane używane do opracowania aplikacji internetowych, metod i środków projektowania programów w różnych systemach operacyjnych i sieć komputerowa, Grafika komputerowa i projekty internetowe.
2. Systemy, technologie i normy dotyczące analizy, projektowania i modelowania (IDEF, standardy serii UML, wszystkie systemy modeli procesów fuzyjnych, wszystkie modyfikator danych fuzyjnych (Erwin), architekt korporacyjny itp.), Inteligentne systemy, systemy wspierają podejmowanie decyzji i ochrona informacji.
3. Bazy danych, DBMS i QBE, SQL, T-SQL, OLAP i Data Mining Technologies.
4. Technologie dla rozwoju architektury serwera klienta architektury Client-Server, RMI, JSP, Servlets, Corba, EJB, JSF, AJAX, sprężyna, rozpórki itp, a także platformy. NET: ASP.NET, ADO. NETTO; Usługi internetowe i usługi internetowe. Koncepcje i systemy kompleksowej automatyzacji i zarządzania biznesem, takich serii, takich jak: ERP, MRP, SCM, CRM, CALS, 1C, SAP ,.
5. Dyscypliny ekonomiczne: teoria ekonomiczna, mikro i makroekonomia, gospodarki korporacyjne itp.
6. Dyscypliny gospodarcze i matematyczne.
7. Dyscypliny inżynieryjne.

Co dalej?
Nasi absolwenci przygotowuje się w najbardziej aktywnie zaangażowani w rozwój informacji, działań społeczno-gospodarczych, innowacyjnych, inżynierii i reengineerii informacyjnych i systemów gospodarczych Republiki Białorusi. Na podstawie Departamentu Informatyki Gospodarczej, szkolenia i seminariów są regularnie przechowywane dla studentów, odpowiednich przez prowadzenie firm IT, z dalszą atrakcją studentów dla stażów i prac w firmach na temat harmonogramu przesuwnego równolegle z zawodami na Uniwersytecie.

Siedzenia do dystrybucji absolwentów: Mieszkańcy High-Tech, Systemy EPAM, IBA, ITRANSITION, technologie systemowe, rozwój Bellard itp.), Wiodące banki Białorusi, Instytuty Edukacyjne i badawcze Mińsk, instytucje i instytucje Akademii Nauk Republiki Białoruś, duże przedsiębiorstwa i organizacje Mińska.

Departament Maszyny - departament Informatyki Gospodarczej.
Kierownik Departamentu - Kandydat nauki techniczne, adiunkt Vitaly Nikolayevich Comlichenko.,
tel.: +375 17 293-84-81.