Текст книги "Информационные технологии"

Глава 8
Информационные системы

8.1. Общее представление об информационной системе. Этапы развития информационных систем

Понятие информационной системы. Под системой понимают любой объект, который одновременно рассматривается и как единое целое, и как объединенная в интересах достижения поставленных целей совокупность разнородных элементов. Системы значительно отличаются между собой как по составу, так и по главным целям. Например, в информатике понятие «система» широко распространено и имеет множество смысловых значений. Чаще всего его используют применительно к набору технических средств и программ. Системой может называться аппаратная часть компьютера. Системой может также считаться множество программ для решения конкретных прикладных задач, дополненных процедурами ведения документации и управления расчетами.

Добавление к слову «система» слова «информационная» отражает цель создания и функционирования системы. Информационные системы обеспечивают сбор, хранение, обработку, поиск и выдачу информации, необходимой в процессе принятия решений в любой области. Они помогают анализировать проблемы и создавать новые продукты. Цель любой информационной системы – обработка данных об объектах реального мира на основе так называемой информационной модели.

Информационная система (ИС) – взаимосвязанная совокупность средств, методов и персонала, используемая для хранения, обработки и выдачи информации в интересах достижения поставленной цели.

Современное понимание ИС предполагает использование компьютера в качестве основного технического средства переработки информации. Само по себе техническое воплощение ИС ничего не значит, если при этом не учтена роль человека, для которого предназначена производимая информация и без которого невозможно ее получение и представление.

Необходимо понимать разницу между компьютерами и ИС. Компьютеры, оснащенные специализированными программными средствами, являются технической базой и инструментом для ИС. ИС немыслима без персонала, взаимодействующего с компьютерами и телекоммуникациями.

Этапы развития информационных систем. Этапы развития и цели ИС представлены в табл. 5.

Таблица 5. Этапы развития информационных систем

В 50-х годах появились первые ИС. Они были предназначены для обработки счетов и расчета зарплаты, а реализовывались на электромеханических бухгалтерских счетных машинах. Это приводило к некоторому сокращению финансовых и временных затрат на подготовку бумажных документов.

60-е годы знаменуются изменением отношения к ИС. Информация, полученная из них, стала применяться для периодической отчетности по многим параметрам. Для этого организациям требовалось компьютерное оборудование широкого назначения, способное обслуживать множество функций, а не только обрабатывать счета и рассчитать зарплату, как было ранее.

В 70-х – начале 80-х годов ИС начинают широко использовать в качестве средства управленческого контроля, поддерживающего и ускоряющего процесс принятия решений.

К концу 80-х годов концепция использования ИС вновь изменяется. Они становятся стратегическим источником информации и используются на всех уровнях организации любого профиля. Предоставляя вовремя нужную информацию, ИС помогают организации достичь успеха в своей деятельности, создавать новые товары и услуги, находить новые рынки сбыта и достойных партнеров, организовывать выпуск продукции по низкой цене и многое другое.

Процессы в информационной системе. Процессы, обеспечивающие работу ИС любого назначения, условно можно представить в виде блоков (рис. 16):

– ввод информации из внешних или внутренних источников;

– обработка введенной (исходной) информации и представление ее в удобном виде;

– вывод информации для предоставления потребителям или передачи в другую систему;

– обратная связь – информация, переработанная персоналом данной организации, необходимая для коррекции исходной информации.

Рис. 16. Процессы в ИС

ИС характеризуются следующими свойствами:

– любая ИС может быть подвергнута анализу, построена и управляема на основе общих принципов построения систем;

– ИС – динамичная и развивающаяся система;

– при построении ИС необходимо использовать системный подход;

– выходной продукцией ИС является информация, на основе которой принимаются решения;

– ИС следует воспринимать как человеко-компьютер-ную систему обработки информации.

Использование информационных систем. В настоящее время сложилось мнение об ИС как о системе, реализованной с помощью компьютерной техники. Хотя в общем случае ИС можно понимать и в некомпьютерном варианте. Чтобы разобраться в работе ИС, необходимо понять суть проблем, которые она решает, а также организационные процессы, в которые она включена. Например, при выявлении возможностей компьютерной ИС для поддержки процесса принятия решений следует учитывать:

– структурированность решаемых управленческих задач;

– уровень иерархии управления фирмой, на котором решение должно быть принято;

– принадлежность решаемой задачи к той или иной функциональной сфере бизнеса;

– вид используемой информационной технологии.

Технология работы в компьютерной ИС доступна для понимания специалистом в некомпьютерной области и может быть успешно использована для контроля процессов профессиональной деятельности и управления ими. Внедрение ИС способствует:

– получению наиболее рациональных вариантов решения управленческих задач за счет внедрения математических методов, интеллектуальных систем и т. д.;

– автоматизации рутинных процессов;

– обеспечению достоверности информации;

– замене бумажных носителей данных на магнитные диски или ленты для переработки информации на компьютере и снижения объема бумажных документов;

– совершенствованию структуры потоков информации и системы документооборота;

– уменьшению затрат на производство продуктов и услуг;

– предоставлению потребителям уникальных услуг;

– отысканию новых рыночных ниш;

– привязке к фирме покупателей и поставщиков за счет предоставления им скидок и услуг.

ИС сами по себе дохода не приносят, но могут способствовать его получению. Однако они могут оказаться дорогими и бесполезными, если их структура и стратегия использования не были тщательно продуманы. Внедрение ИС связано с необходимостью автоматизации функций работников, а значит, способствует их высвобождению; могут также последовать большие организационные изменения в структуре фирмы, которые, если не учтен человеческий фактор и не выбрана правильная социальная и психологическая политика, часто проходят очень трудно и болезненно.

8.2. Структура управления информационной системой

Структура ИС, ее функциональное назначение должны соответствовать целям, стоящим перед организацией. ИС должна контролироваться людьми; использоваться в соответствии с основными социальными и этическими принципами; обеспечиваться достоверной, надежной, своевременной и систематизированной информацией.

Построение ИС можно сравнить с автомобилем: мотор, сиденья, кузов, руль, сложенные вместе, – груда запчастей. Чтобы появился автомобиль, нужны чертеж сборки, болты, ГСМ и пр. Структуру ИС составляет совокупность ее отдельных составляющих, называемых подсистемами (рис. 17).

Рис. 17. Структура ИС как совокупность обеспечивающих подсистем

Подсистема – это часть системы, выделенная по какому-либо признаку. Общую структуру ИС можно рассматривать как совокупность подсистем, независимо от сферы применения. В этом случае говорят о структурном признаке классификации, а подсистемы называют обеспечивающими. Таким образом, структура любой ИС может быть представлена совокупностью обеспечивающих подсистем. Среди них обычно выделяют информационное, техническое, математическое, программное, организационное и правовое обеспечение.

8.3. Классификация информационных систем

Понятие структурированности задач. При создании или классификации ИС неизбежно возникают проблемы, связанные с формальным – математическим и алгоритмическим – описанием решаемых задач. От степени формализации во многом зависят эффективность работы всей системы, а также уровень автоматизации задачи, определяемый степенью участия человека в принятии решения на основе получаемой информации. Чем точнее математическое описание задачи, тем выше возможности компьютерной обработки данных и тем меньше степень участия человека в процессе ее решения. Это и определяет степень автоматизации задачи.

Различают три типа задач, для которых создаются ИС: структурированные (формализуемые), неструктурированные (неформализуемые) и частично структурированные.

Структурированная (формализуемая) задача – задача, в которой известны все ее элементы и взаимосвязи между ними.

Неструктурированная (неформализуемая) задача – задача, в которой невозможно выделить элементы и установить между ними связи.

В структурированной задаче удается выразить ее содержание в форме математической модели, имеющей точный алгоритм решения. Подобные задачи обычно приходится решать многократно, и они носят рутинный характер. Целью использования ИС для решения структурированных задач является полная автоматизация их решения, т. е. без участия человека.

Типы информационных систем. ИС, используемые для решения частично структурированных задач, подразделяются на два вида (рис. 18):

– создающие управленческие отчеты и ориентированные главным образом на обработку данных (поиск, сортировку, агрегирование, фильтрацию). Используя сведения, содержащиеся в этих отчетах, управляющий принимает решение;

– разрабатывающие возможные альтернативы решения. Принятие решения при этом сводится к выбору одной из предложенных альтернатив.

Рис. 18. Классификация ИС по признаку структурированности решаемых задач

ИС, создающие управленческие отчеты, предоставляют пользователю информационную поддержку, т. е. доступ к информации в базе данных и ее частичную обработку. Процедуры манипулирования данными в ИС должны обеспечивать следующие возможности:

– составление комбинаций данных, получаемых из различных источников;

– быстрое добавление или исключение того или иного источника данных и автоматическое переключение источников при поиске данных;

– управление данными с использованием возможностей систем управления базами данных;

– логическую независимость данных одного типа от других баз данных, входящих в подсистему информационного обеспечения;

– автоматическое отслеживание потока информации для наполнения баз данных.

ИС, разрабатывающие альтернативы решений, могут быть модельными и экспертными.

Модельные ИС предоставляют пользователю математические, статистические, финансовые и другие модели, использование которых облегчает выработку и оценку альтернатив решения. Пользователь может получить недостающую ему для принятия решения информацию путем установления диалога с моделью в процессе ее исследования. Основные функции модельной ИС:

– возможность работы в среде типовых математических моделей, включая решение основных задач моделирования («как сделать, чтобы»? «что будет, если»?), анализ чувствительности и др.;

– достаточно быстрая и адекватная интерпретация результатов моделирования;

– оперативная подготовка и корректировка входных параметров и ограничений модели;

– возможность графического отображения динамики модели;

– возможность объяснения пользователю необходимых шагов формирования и работы модели.

Экспертные ИС обеспечивают выработку и оценку пользователем возможных альтернатив за счет создания экспертных систем, связанных с обработкой знаний. Экспертная поддержка принимаемых пользователем решений реализуется на двух уровнях.

Экспертная поддержка первого уровня исходит из концепции типовых управленческих решений, в соответствии с которой часто возникающие в процессе управления проблемные ситуации можно свести к некоторым однородным классам управленческих решений, т. е. к некоторому типовому набору альтернатив. Для реализации экспертной поддержки на этом уровне создают информационный фонд хранения и анализа типовых альтернатив.

Если возникшая проблемная ситуация не ассоциируется с имеющимися классами типовых альтернатив, в работу должен вступать второй уровень экспертной поддержки управленческих решений, который генерирует альтернативы на базе имеющихся в информационном фонде данных, правил преобразования и процедур оценки синтезированных альтернатив.

Классификация по степени автоматизации. В зависимости от степени автоматизации информационных процессов в системе управления фирмой ИС определяют как ручные, автоматические, автоматизированные.

Ручные ИС характеризуются отсутствием современных технических средств переработки информации и выполнением всех операций человеком. Например, о деятельности менеджера в фирме, где отсутствуют компьютеры, можно говорить, что он работает с ручной ИС.

Автоматические ИС выполняют все операции по переработке информации без участия человека.

Автоматизированные ИС предполагают участие в процессе обработки информации и человека, и технических средств, причем главная роль отводится компьютеру. В современном толковании в термин «информационная система» обязательно вкладывается понятие автоматизированной системы. Автоматизированные ИС, учитывая их широкое использование в организации процессов управления, имеют различные модификации и могут быть классифицированы, например, по характеру использования информации и по сфере применения (рис. 19).

Рис. 19. Классификация информационных систем по разным признакам

Классификация по характеру использования информации. По этой классификации ИС делят на информационно-поисковые и информационно-решающие.

Информационно-поисковые системы производят ввод, систематизацию, хранение и выдачу информации по запросу пользователя без сложных преобразований данных (например, информационно-поисковые системы в библиотеках, железнодорожных и авиакассах).

Информационно-решающие системы осуществляют все операции переработки информации по определенному алгоритму. Среди них можно провести классификацию по степени воздействия выработанной результатной информации на процесс принятия решений и выделить управляющие и советующие ИС.

Управляющие ИС вырабатывают информацию, на основании которой человек принимает решение. Для этих систем характерны тип задач расчетного характера и обработка больших объемов данных. Примером могут служить системы оперативного планирования выпуска продукции и бухгалтерского учета.

Советующие ИС вырабатывают информацию, которая принимается человеком к сведению и не реализуется им немедленно в серии конкретных действий. Эти системы обладают более высокой степенью интеллекта, так как для них характерна обработка знаний, а не данных.

Классификация по сфере применения. ИС организационного управления предназначены для автоматизации функций управленческого персонала. Учитывая наиболее широкое применение и разнообразие этого класса систем, часто любые ИС понимают именно в данном толковании. Основные функции подобных систем: оперативный контроль и регулирование, оперативный учет и анализ, перспективное и оперативное планирование, бухгалтерский учет, управление сбытом и снабжением и другие экономические и организационные задачи.

ИС управления технологическими процессами служат для автоматизации функций производственного персонала. Их широко используют для поддержания технологического процесса в металлургической и машиностроительной промышленности.

ИС автоматизированного проектирования (САПР) предназначены для автоматизации функций инженеров-проектировщиков, конструкторов, архитекторов, дизайнеров при создании новой техники и технологии. Основные функции САПР: инженерные расчеты, создание графической (чертежей, схем, планов) и проектной документации, моделирование проектируемых объектов.

Интегрированные (корпоративные) ИС применяют для автоматизации всех функций данной организации в рамках всего цикла – от проектирования до сбыта продукции. Их создание весьма затруднительно, поскольку требует системного подхода с позиций главной цели, например получения прибыли, завоевания рынка сбыта и т. д. Такой подход может привести к существенным изменениям в самой структуре организации, на что может решиться не каждый управляющий.

Контрольные вопросы

1. Дайте определение понятия «информационная система управления».

2. Назовите виды информационных систем управления.

Глава 9
Искусственный интеллект

9.1. Системы искусственного интеллекта

Системы искусственного интеллекта – научное направление в рамках информатики, предмет исследования которого – имитация мышления человека с помощью компьютера. Появление этого научного направления было подготовлено всевозрастающей мощностью вычислительных машин. Системы искусственного интеллекта постоянно развиваются, так как:

– часть функций программирования в настоящее время оказалось возможным передать машине. При этом общение пользователя с ней происходит на языке, близком к естественному. Для этого в ЭВМ закладывают огромную базу знаний, способы решения, процедуры синтеза, программы, а также средства общения;

– в связи с внедрением ЭВМ во все сферы жизни индивида и общества становится возможным переход к безбумажной технологии обработки информации;

– если раньше производство ориентировалось на обязательное участие человека, то в настоящее время находят применение безлюдные технологии, основанные на роботизации и автоматизации системы управления;

– интеллектуальные системы завоевывают ведущее положение в проектировании образцов изделий. Некоторые изделия невозможно спроектировать без их участия.

К системам искусственного интеллекта принято относить:

1. Экспертные системы. Первые системы, которые нашли широкое применение, основаны на вводе знаний высококвалифицированных специалистов (экспертов) в ЭВМ и разработке специальной системы по их использованию. Элементы этих систем применяют в системах проектирования, диагностики, управления и в играх.

2. Системы естественно-языкового общения (подразумевается письменная речь). Позволяют производить обработку связных текстов по какой-либо тематике на естественном языке.

3. Системы речевого общения. Состоят из систем восприятия и воспроизведения речи.

4. Системы обработки визуальной информации. Находят применение в обработке аэрокосмических снимков, данных, поступающих с датчиков роботов и автоматизированных систем.

5. Системы машинного перевода. Подразумеваются естественные языки человеческого общения.

6. Системы автоматического проектирования. Без них не может обойтись ни одно крупное машиностроительное предприятие.

Основными проблемами при создании систем искусственного интеллекта являются:

– разработка способов формального описания знания и хранения знаний в компьютере;

– построение моделей умозаключений человека в процессе решения им практических и теоретических задач;

– обеспечение возможности общения «человек – компьютер» на естественном языке;

– обеспечение возможности самоорганизации и самообучения систем искусственного интеллекта.

9.2. Нейронные сети

Искусственные нейронные сети индуцированы биологией; они состоят из элементов, функциональные возможности которых аналогичны большинству элементарных функций биологического нейрона. Эти элементы затем организуются по способу, который может соответствовать (или не соответствовать) анатомии мозга. Несмотря на такое поверхностное сходство, искусственные нейронные сети демонстрируют удивительное число свойств, присущих мозгу. Например, они обучаются на основе опыта, обобщают предыдущие прецеденты и экстраполируют их на новые случаи, извлекают существенные свойства из поступающей информации, содержащей излишние данные.

В качестве предмета научного исследования искусственные нейронные сети впервые заявили о себе в 1940-е годы. Стремясь воспроизвести функции человеческого мозга, исследователи создали простые аппаратные (а позже – программные) модели биологического нейрона и системы его соединений (рис. 20).

Рис. 20. Персептронный нейрон

Первое систематическое изучение искусственных нейронных сетей было предпринято У. Мак-Каллоком и У. Питсом в 1943 году. Позднее они исследовали сетевые парадигмы для распознавания изображений, подвергаемых сдвигам и поворотам. Простая нейронная модель, показанная на рис. 20, использовалась в большей части их работы. Элемент Σ умножает каждый вход х на вес w и суммирует взвешенные входы. Если эта сумма больше заданного порогового значения, выход равен единице, в противном случае – нулю. Эти системы (и множество им подобных) получили название персептронов. Они состоят из одного слоя искусственных нейронов, соединенных с помощью весовых коэффициентов с множеством входов. Существуют и более сложные схемы, описывающие более сложные системы.

Обучение. Искусственные нейронные сети могут менять свое поведение в зависимости от внешней среды. После предъявления входных сигналов (возможно, вместе с требуемыми выходами) они самонастраиваются, чтобы обеспечивать требуемую реакцию. Было разработано множество обучающих алгоритмов, каждый со своими сильными и слабыми сторонами.

Обобщение. Отклик сети после обучения может быть до некоторой степени нечувствителен к небольшим изменениям входных сигналов. Эта внутренне присущая способность видеть образ сквозь шум и искажения жизненно важна для распознавания образов в реальном мире. Она позволяет преодолеть требование строгой точности, предъявляемое обычным компьютером, и открывает путь к системе, которая может иметь дело с тем несовершенным миром, в котором мы живем. Важно отметить, что искусственная нейронная сеть делает обобщения автоматически благодаря своей структуре, а не с помощью «человеческого интеллекта» в форме специально написанных компьютерных программ.

Абстрагирование. Некоторые из искусственных нейронных сетей обладают способностью извлекать сущность из входных сигналов. Например, сеть может быть обучена на последовательность искаженных версий буквы «А». После соответствующего обучения предъявление такого искаженного примера приведет к тому, что сеть породит букву совершенной формы. В некотором смысле она научится порождать то, чего никогда не видела.

Персептронная представляемость. Доказательство теоремы обучения персептрона показало, что персептрон способен научиться всему, что он способен представлять. Важно при этом уметь различать представляемость и обучаемость. Понятие представляемости относится к способности персептрона (или другой сети) моделировать определенную функцию. Обучаемость же требует наличия систематической процедуры настройки весов сети для реализации этой функции.

Когнитрон. Основываясь на знании анатомии и физиологии мозга, когнитрон конструируется в виде слоев нейронов, соединенных синапсами, и реализует гипотетическую модель системы восприятия человека. Компьютерные модели продемонстрировали впечатляющие способности адаптивного распознавания образов, побуждая физиологов исследовать соответствующие механизмы мозга. Это взаимно усиливающее взаимодействие между искусственными нейронными сетями, физиологией и психологией может оказаться средством, с помощью которого со временем будут разгаданы механизмы мозга.

Неокогнитрон. Ориентирован на моделирование зрительной системы человека. Получает на входе двухмерные образы, аналогичные изображениям на сетчатой оболочке глаза, и обрабатывает их в последующих слоях аналогично тому, как это было обнаружено в коре головного мозга человека. Неокогнитрон достаточно универсален и может найти широкое применение как обобщенная система распознавания образов.

Применимость. Искусственные нейронные сети не являются панацеей. Они не годятся для выполнения широкого спектра задач, например таких, как начисление заработной платы. Однако они незаменимы в задачах распознавания образов, с которыми плохо справляются или вообще не справляются обычные компьютеры, и ряде других областей.

Искусственные нейронные сети сегодня. Существует много впечатляющих демонстраций возможностей искусственных нейронных сетей: превращать текст в фонетическое представление, которое затем с помощью уже иных методов превращали в речь; распознавать рукописные буквы; сконструирована система сжатия изображений, основанная на нейронной сети. Все они используют сеть обратного распространения – наиболее успешный из современных алгоритмов. Обратное распространение является систематическим методом для обучения многослойных сетей и тем самым преодолевает ограничения, указанные М. Минским для нейронных сетей.

Перспективы. Искусственные нейронные сети предложены для задач, простирающихся от управления боем до присмотра за ребенком. Потенциальными приложениями являются те, где человеческий интеллект малоэффективен, а обычные вычисления трудоемки или неадекватны.