Компьютерные технологии интеллектуальной поддержки управленческих решений

8.3.2. Data Mining (DM)

Средства Data Mining (DM) - извлечение ("раскопка", "добыча") данных - направлены на выявление отношений между информацией, хранящейся в цифровых базах данных предприятия, которые аналитик может использовать для построения моделей, позволяющих количественно оценить степень влияния интересующих его факторов. Кроме этого, такие средства могут быть полезны для построения гипотез о возможном характере отношений информации в цифровых базах данных предприятия.

Технология добычи текстовых данных (Text Mining - TM) представляет собой набор инструментов, позволяющий анализировать большие наборы информации в поисках тенденций, шаблонов и взаимосвязей, способные помочь в принятии стратегических решений.

Технология Image Mining - IM, содержит средства для распознавания и классификации различных визуальных образов, хранящихся в базах данных предприятия или полученных в результате оперативного поиска из внешних информационных источников.

Подходы, используемые для решения проблем по обработке и хранению всех данных:

1. создание нескольких систем резервного копирования или одной системы распределенного документооборота, которые позволяют сохранять данные, но обладают медленным доступом к сохраненной информации по запросу пользователя;
2. построение Интернет-систем, обладающих высокой гибкостью, но не приспособленных для реализации поиска и хранения текстовых документов;
3. внедрение Интернет-порталов, которые хорошо ориентированы на запросы пользователей, но не обладают описательной информацией относительно загружаемых в них текстовых данных.

Системы обработки текстовой информации, свободные от перечисленных выше проблем, можно разделить на две категории: системы лингвистического анализа и системы анализа текстовых данных (рис. 8.3-3).

Рис. 8.3-3. Классификация систем обработки текстовой информации

Основными элементами технологии Text Mining являются (рис. 8.3-4):

Рис. 8.3-4. Элементы технологии Text Mining

• суммаризация (summarization);
• тематический поиск (feature extraction);
• кластеризация (clustering);
• классификация (classification);
• ответ на запросы (question answering);
• тематическое индексирование (thematic indexing);
• поиск по ключевым словам (keyword searching);
• создание и поддержка офтаксономии (oftaxonomies) и тезаурусов (thesauri).

Программные продукты (рис. 8.3-5):

Рис. 8.3-5. Программные продукты, реализующие технологию Text Mining

IBM Intelligent Miner for Text представляет собой набор отдельных утилит, запускаемых из командной строки или скиптов, независимых друг от друга (основной упор делается на механизмы добычи данных - information retrieval);

Oracle InterMedia Text - набор, интегрированный в СУБД, позволяющий наиболее эффективно работать с запросами пользователей (позволяет работать с современными реляционными СУБД в контексте сложного многоцелевого поиска и анализа текстовых данных);

Megaputer TextAnalyst представляет собой набор встраиваемых в программу СОМ объектов, которые призваны решать задачи Text Mining (Text Mining рассматривается как отдельный математический аппарат, который можно встраивать.

8.3.3. Интеллектуальные информационные технологии

Сегодня в области автоматизации управления анализ информации доминирует на предварительной стадии подготовки решений - обработки первичной информации, декомпозиции проблемной ситуации. Все это позволяет познать лишь фрагменты и детали процессов, а не ситуацию в целом. Для преодоления этого недостатка надо научиться строить базы знаний, используя опыт лучших специалистов, а также генерировать недостающие знания.

Использование информационных технологий (ИТ) в различных сферах человеческой деятельности, экспоненциальный рост объемов информации и необходимость оперативно реагировать в любых ситуациях потребовали поиска адекватных путей решения возникающих проблем. Эффективнейшим из них является путь интеллектуализации информационных технологий.

Под интеллектуальными информационными технологиями обычно понимают такие информационные технологии, в которых предусмотрены следующие возможности:

• наличие баз знаний, отражающих опыт конкретных людей, групп, обществ, человечества в целом в решении творческих задач в выделенных сферах деятельности, традиционно считавшихся прерогативой интеллекта человека (например, такие плохоформализуемые задачи, как принятие решений, проектирование, извлечение смысла, объяснение, обучение и т. п.);
• наличие моделей мышления на основе баз знаний: правил и логических выводов; аргументации и рассуждения; распознавания и классификации ситуаций; обобщения и понимания и т. п.;
• способность формировать вполне четкие решения на основе нечетких, нестрогих, неполных, недоопределенных данных;
• способность объяснять выводы и решения, т. е. наличие механизма объяснений;
• способность к обучению, переобучению и, следовательно, к развитию.

Knowledge Discovery (KD) - технологии неформализованного поиска скрытых закономерностей в данных и информации, которые базируются на новейших технологиях формирования и структурирования информационных образов объектов, что ближе всего лежит к принципам обработки информации интеллектуальными системами.

Decision Support (DS) - информационные технологии поддержки процесса принятия решений представляют собой оболочки экспертных систем или специализированные экспертные системы, которые предоставляют возможность аналитикам определять отношения и взаимосвязи между информационными структурами в базах структурированной информации предприятия, а также прогнозировать возможные результаты принятия решений.

Тенденции развития ИИТ

Системы связи и коммуникаций. Глобальные информационные сети и ИИТ могут в корне поменять наши представления о компаниях и самом умственном труде. Присутствие сотрудников на рабочем месте станет практически ненужным. Люди могут работать дома и взаимодействовать друг с другом при необходимости через сети. Известен, например, успешный опыт создания новой модификации самолета "Боинг-747" распределенным коллективом специалистов, взаимодействующих по Internet. Местонахождение участников каких-либо разработок будет играть все меньшую роль, зато возрастает значение уровня квалификации участников. Другая причина, определившая бурное развитие ИИТ, связана с усложнением систем коммуникации и решаемых на их основе задач. Потребовался качественно новый уровень "интеллектуализации" таких программных продуктов, как системы анализа разнородных и нестрогих данных, обеспечения информационной безопасности, выработки решений в распределенных системах и т. п.

Образование. Уже сегодня дистанционное обучение начинает играть важную роль в образовании. А внедрение ИИТ позволит существенно индивидуализировать этот процесс сообразно с потребностями и способностями каждого обучаемого.

Быт. Информатизация быта уже началась, но с развитием ИИТ появятся принципиально новые возможности. Постепенно компьютеру будут передаваться все новые функции: контроль над состоянием здоровья пользователя, управление бытовыми приборами, такими как увлажнители, освежители воздуха, обогреватели, ионизаторы, музыкальные центры, средства медицинской диагностики и т. п. Другими словами, системы станут еще и диагностами состояния человека и его жилища. Будет обеспечено комфортное информационное пространство в помещениях, где информационная среда станет частью окружающей человека среды.

Перспективы развития ИИТ

Представляется, что в настоящее время ИИТ подошли к принципиально новому этапу своего развития. Так, за последние 10 лет существенно расширились возможности ИИТ за счет разработки новых типов логических моделей, появления новых теорий и представлений. Узловыми точками в развитии ИИТ считаются:

• переход от логического вывода к моделям аргументации и рассуждения;
• поиск релевантных знаний и порождение объяснений;
• понимание и синтез текстов;
• когнитивная графика, т. е. графическое и образное представление знаний;
• мультиагентные системы;
• интеллектуальные сетевые модели;
• вычисления, основанные на нечеткой логике, нейронных сетях, генетических алгоритмах, вероятностных вычислениях (реализуемых в различных комбинациях друг с другом и с экспертными системами);
• проблема метазнаний.

Новой парадигмой создания перспективных ИИТ стали мультиагентные системы. Здесь предполагается, что агент - это самостоятельная интеллектуальная система, имеющая свою систему целеполагания и мотивации, свою область действий и ответственности. Взаимодействие между агентами обеспечивается системой более высокого уровня - метаинтеллектом. В мультиагентных системах (МАС) моделируется виртуальное сообщество интеллектуальных агентов - объектов, которые автономны, активны, вступают в различные "социальные" отношения - кооперации и сотрудничества (дружбы), конкуренции, соревнования, вражды и т. п. "Социальный" аспект решения современных задач и есть фундаментальная особенность концептуальной новизны передовых интеллектуальных технологий - виртуальных организаций, виртуального общества.