Искусственный интеллект и Большие Данные. Без хайпа и наукообразия - стр. 10

В соответствии с опросами руководителей компаний списка Fortune 1000, до 97% топ-менеджеров указали, что важнейшие процессы деятельности компании можно было бы существенно усовершенствовать, если бы сотрудники лучше понимали их содержание. При этом большинство опрошенных утверждали, что наиболее серьёзные ошибки являются следствием недостаточности опыта и знаний служащих.

Процессы аккумулирования знаний и автоматизации процессов его трансформации в новое знание, необходимое для выхода из нестандартной ситуации, является задачей не свойственной для традиционных информационных систем. В этой связи возникла проблема разработки информационных технологий, обеспечивающих решение задач автоматизированного накопления знаний и выработки управленческих решений. Это привело к созданию интеллектуальных информационных технологий.

Интеллектуальные информационные технологии (ИИТ) – это информационные технологии, предназначенные для автоматизации процессов накопления знаний и подготовки проектов управленческих решений.

ИИТ необходимы для автоматизации решения задач анализа данных, управления знаниями и выработки управленческих решений в конкретной предметной области. Встраивание ИИТ в структуру традиционной ИС превращает её в интеллектуальную систему.

Интеллектуальная информационная система (ИИС) – это программно-техническая система, обеспечивающая поддержку процессов автоматизированного решения творческих задач в конкретной предметной области.

ИИС сохраняет весь функционал традиционных ИС, связанный с обработкой данных по детерминированным правилам, но дополняет его возможностями тем или иным способом накапливать знания о предметной области, обеспечивать пользователям доступ к ним и использовать эти знания для автоматизированной подготовки управленческих решений. В большинстве ИИС подготовленные ей решения предъявляются пользователю для экспертизы и окончательный выбор остаётся за пользователем. Однако существуют и такие ИИС, где выработанное решение сразу же автоматически реализуется системой.

Прежде всего, ИИС нужны как средство поддержки решения плохо формализуемых задач, не имеющих заранее известного способа решения. Однако они могут применяться и для задач, решение которых ранее осуществлялось, но нужно напомнить пользователю о порядке решения такой же или очень похожей задачи. В этом случае ИИС должна «предъявить» пользователю нужные сведения, извлекая их из имеющегося у неё хранилища знаний (базы знаний). Отсюда следует, что ИИС должна уметь каким-то образом накапливать знания и предъявлять их пользователю, интерпретируя его запрос о помощи в решении возникшей проблемы.

В настоящее время ИИС применяются для решения следующих общих классов задач.

Интерпретация данных. Выявление интересующих пользователя закономерностей в больших массивах данных.

Диагностика. Выявление аномалий (отклонений от нормы) в живых и неживых системах.

Мониторинг. Интерпретация данных в реальном масштабе времени и оперативное оповещение пользователей о выходе за допустимые пределы отслеживаемых параметров функционирования наблюдаемой системы. Основные проблемы мониторинга состоят в «пропуске» критической ситуации или срабатывании «ложной тревоги».

Проектирование. Подготовка спецификаций для создания «объектов» с желаемыми свойствами.