Технологии и методы обработки информации. Роль и место автоматизированных информационных систем в экономике

1 ТЕМА 1. ЭКОНОМИЧСЕКАЯ ИНФОРМАЦИЯ КАК ЧАСТЬ ИНФОРМАЦИОННОГО РЕСУРСА ОБЩЕСТВА 1. Понятие и свойства информации. 2. Понятие информационного ресурса и информатизации. 1. Понятие информации. Деятельность отдельных людей, групп, коллективов и организаций в большой степени зависит от их информированности и способности эффективно использовать имеющуюся информацию. Прежде чем предпринять какие-либо действия, необходимо провести большую работу по сбору и переработке информации, ее осмыслению и анализу. В слово «информация» вкладывается различный смысл в технике, науке и в житейских ситуациях. Под информацией в быту (житейский аспект) понимают сведения об окружающем мире и протекающих в нем процессах, воспринимаемые человеком или специальными устройствами. Под информацией в технике понимают сообщения, передаваемые в форме знаков или сигналов. Под информацией в теории информации понимают не любые сведения, а лишь те, которые снимают полностью или уменьшают существующую неопределенность. По определению К. Шеннона, информация — это снятая неопределенность. Под информацией в кибернетике, по определению Н. Винера, понимают ту часть знаний, которая используется для ориентирования, активного действия, управления, т.е. в целях сохранения, совершенствования, развития системы. Под информацией в семантической теории (смысл сообщения) понимают сведения, обладающие новизной. 2 Слово «информация» вошло в постоянное употребление в середине XX в. Клод Шеннон ввел этот термин в узком техническом смысле, применительно к теории связи или передачи кодов, которая получила название «Теория информации». В природе существует два фундаментальных вида взаимодействия: обмен веществом и энергией. Эти виды взаимодействия подчиняются закону сохранения. Сколько вещества и энергии один объект передал другому, столько тот и получил, и наоборот. Потери, происходящие при передаче, рассматриваются как отдельные акты взаимодействия с другими объектами той же среды. Энергетическое и вещественное взаимодействие объектов является симметричным, т.е. сколько один отдал, столько же другой получил. Любое взаимодействие между объектами, в процессе которого один приобретает некоторую субстанцию, а другой ее не теряет, называется информационным взаимодействием. Такое взаимодействие является несимметричным. Передаваемая при этом субстанция называется информацией. Из этого следует два наиболее общих свойства информации: • информация не может существовать вне взаимодействия объектов; • информация не теряется ни одним из объектов в процессе взаимодействия. Термин «информация» происходит от латинского слова informatio, что означает «сведения, разъяснение, осведомленность, изложение». Информация является абстрактной категорией и связана с процессом познания человеком окружающего мира. Получая какую-либо информацию, человек пытается ее осмыслить и оценить. Как же правильно ее оценить? Любая информация должна обладать рядом свойств. 3 Сначала рассмотрим свойство, которое гласит: любая полученная информация должна быть достоверной. Достоверность означает истинное, объективное отражение действительности. Информация в человеческом обществе передается и получается людьми или с их помощью. Каждый человек воспринимает окружающую действительность субъективно, имея свой собственный, отличный от других взгляд и мнение. Поэтому передаваемая или получаемая человеком информация не может быть абсолютно объективна, но может быть приближена к объективной. Смысл этого свойства заключается в определении, насколько данная информация соответствует истинному положению дел. Недостоверная информация повлечет за собой неправильное понимание и принятие неправильных решений. Рассмотрим другие свойства информации на примере прогноза погоды. Получая сводку погоды, нам потребуется полная картина: температура, влажность воздуха, осадки, направление ветра. Если информация содержит все интересующие нас данные и их достаточно для понимания и принятия решений, тогда говорят, что информация полна. Также важно, чтобы получаемая информация соответствовала бы данной ситуации. Например, можно получить полную сводку погоды из достоверного источника. Но она окажется ненужной, если будет содержать сведения недельной давности. Иными словами, информация должна быть актуальной. Теперь давайте представим, что имеем достоверную, полную и актуальную информацию о погоде на предстоящую неделю. Но эта информация записана (или произнесена) в терминах и обозначениях синоптиков, не понятных большинству людей. В этом случае она окажется бесполезной. Отсюда следует вывод, что информация должна быть выражена в таком виде, который был бы понятен получателю данной 4 информации. В этом заключается следующее свойство информации — ясность. Получая новую информацию, мы смотрим, нужна ли она для решения данной проблемы. Одна и та же информация может быть очень важной для одного человека и быть абсолютно бесполезной для другого. Так, информация о погоде в городе N представляет большой интерес для жителей этого города и совсем не нужна жителям города М. От того, какие задачи можно решить с помощью данной информации, зависит ее ценность. Таким образом, мы определили следующие свойства информации: достоверность, полноту, актуальность, ясность и ценность. Понятие, обозначаемое термином «информация», является очень емким. Оно относится к группе общенаучных категорий и занимает важное место в различных науках: физике, биологии, информатике, экономике, психологии, социологии и др. В Федеральном законе «Об информации, информационных технологиях и о защите информации» информация определяется как сведения о лицах, предметах, фактах, событиях, явлениях и процессах независимо от формы их представления. В различных теориях и концепциях, например теории прибыли экономиста Фрэнка Найта, теории информации инженера и математика Клода Шеннона информация определяется как средство снижения неопределенности и риска. Одна из важнейших разновидностей информации — экономическая информация. Она непосредственно связана с управлением коллективами людей, производством, распределением, обменом и потреблением материальных благ и услуг. Экономическая информация включает сведения о составе трудовых, материальных и денежных ресурсов и состоянии объектов управления на определенный момент времени. 5 Информация приобретает черты экономического блага и обращается в экономике как ресурс, используемый в процессе хозяйственной деятельности, а также как товар (информационные товары, услуги). С наиболее общих позиций информационный ресурс может быть определен как совокупность накопленной информации, зафиксированной на материальном носителе в любой форме, обеспечивающей ее передачу во времени и пространстве для решения научных, производственных, управленческих и других задач. Информационный ресурс имеет вид книг, журналов, файлов, фотографий, отчетов, дневников и т.д. Информационные ресурсы характеризуются:  тематикой (общественно-политическая, научная, техническая, правовая, экономическая и т.д.);  формой собственности (государственная, муниципальная, частная);  доступностью (открытая, секретная, ограниченного использования);  формой представления (текстовая, изобразительная, звуковая);  носителем (бумажный, электронный). Использование информационных ресурсов сопровождало деятельность человека, в том числе и экономическую, и раньше, однако к настоящему времени их роль и значение неизмеримо увеличились. Информационные ресурсы занимают все более значимое положение в ряду с другими ресурсами предприятия, отрасли и национальной экономики в целом. К информационным продуктам и услугам относят базы данных, программное обеспечение, образовательные услуги, консультирование, результаты научно-исследовательских и опытно-конструкторских работ и пр. Эти продукты и услуги обмениваются на информационном рынке и отличаются многочисленными особенностями, как на стадиях разработки, производства, так и на этапе обращения. 6 Управление информационными ресурсами, включающее организацию данных и управление процессами их обработки, все более выделяется в отдельную управленческую функцию. Все это связано с таким процессом в обществе, который называют информатизацией. Информатизация — организационный социально-экономический и научно-технический процесс создания условий для удовлетворения информационных потребностей физических лиц и хозяйствующих субъектов на основе формирования и использования информационных ресурсов, Он базируется на применении автоматизированных информационных технологий. На базе информационных ресурсов возникла индустрия информатики, задачей которой является обеспечение информацией всех нуждающихся в ней. Создание глобальных сетей и использование электронных документов открыли возможность удаленного доступа к информационным ресурсам. Созданы крупные информационные организации, собирающие и распространяющие информацию по всему миру, например информационное агентство Dow Jones Telerate, информационное агентство Reuters. Бурно развиваются дистанционное обучение, электронные библиотеки. Применительно к информатике под информационным ресурсом будем понимать отдельные документы, массивы документов и файлы в информационных системах, организованные как библиотеки, архивы, фонды, базы данных и знаний, рассматриваемые совместно с автоматизированными информационными технологиями или сервисами, придающими им необходимую мобильность. Для принятия правильных решений хозяйствующим субъектам необходим доступ к соответствующим информационным ресурсам. Здесь речь может идти о самых разных источниках, доступных в условиях рыночных отношений, в том числе и таких, за пользование которыми приходится платить немалые деньги. 7 По источникам формирования и отношению к конкретной организации информационные ресурсы могут быть разделены на внутренние и внешние. К внутренним ресурсам относится информация, которая создается в процессе функционирования организации и формируется специалистами различных ее подразделений (базовая финансовая информация, информация о производительности, о ключевых знаниях организации, о распределении ресурсов — капитала, труда и т.д.). Особую роль при этом играет отчетность, которая является совокупностью управленческой, статистической и бухгалтерской информации о деятельности организации за определенный период времени. Показатели, которые содержатся в отчетности, являются информационной базой для решения задач анализа, текущего планирования, прогнозирования и контроля состояния организации, а также для решения других задач. Но для того чтобы дать комплексную оценку состояния организации и определить перспективы ее развития, необходимо обладать сведениями о внешней среде — множестве существующих вне организации объектов и факторов, которые непосредственно связаны, влияют или могут повлиять на деятельность организации. Эта внешняя информация может быть получена из различных источников, в том числе и на информационном рынке. Информационный рынок можно разделить на несколько секторов: • деловой информации; • научной и профессиональной информации; • социально-политической и правовой информации; • массовой и потребительской информации. В условиях рыночной экономики велика роль деловой информации, поступающей из внешних для организации источников. 8 Высшие законодательные и исполнительные органы издают законы и другие регламентирующие документы. Руководствуясь ими, надлежит функционировать всем организационным системам. Структура деловой информации Вид информации Описание Макроэкономическая Характеризует общее состояние экономики страны и предоставляется специальными государственными или независимыми институтами Финансовая Характеризует текущее и перспективное финансовое состояние фирм, сложившуюся конъюнктуру на рынке капиталов, инвестиции, эмиссии ценных бумаг и т.д., предоставляется специальными службами финансовой информации, брокерскими компаниями, банками и другими фирмами Биржевая Информация о котировках ценных бумаг, валютных курсах, учетных и процентных ставках, фондовых индексах, предоставляется банками, биржами и специальными агентствами или службами Коммерческая Включает сведения о предприятиях (банках, фирмах, корпорациях), их производственных связях, выпускаемой продукции, ключевых сделках, ценах, технологиях, руководителях, акционерах и т.д., предоставляется в виде электронных баз данных и периодически обновляемых печатных изданий Статистическая Экономические, финансовые, биржевые, социальные и другие данные предоставляются в виде динамических рядов и прогнозных оценок Деловые новости Текущая информация из различных сфер бизнеса, предоставляемая информационными агентствами и средствами массовой информации (СМИ) Источники внешней деловой информации можно разбить на несколько групп 9 Источники деловой информации Название группы Высшие законодательные и исполнительные органы Продукция местных, региональных и зарубежных СМИ Корпоративные форумы Печатная продукция Электронная продукция Корпоративные организации Состав Президент Правительство Государственная Дума, Совет Федерации Минфин, Минюст, Минэкономразвития Федеральная служба государственной статистики Отраслевые министерства и управления и другие комитеты Федеральная налоговая служба Банки Специальные органы и службы Печать, радио, телевидение Конгрессы, симпозиумы Конференции, совещания Семинары, собрания Выставки, ярмарки Заседания, встречи Исследовательских, академических, учебных, консалтинговых и других организаций Депонированные отчеты и рукописи Специализированная литература издательств Специализированные базы данных Информация на магнитных носителях, лазерных, оптических и магнитооптических дисках Библиотеки, порталы, сайты Информационные сети и системы Хранилища данных Ассоциации Биржи Консультативные и экспертные фирмы Информационно-аналитические агентства Рекламные агентства Регистрационные документы Бизнес-планы Предложения Партнеры, действующие и потенциальные клиенты СМИ предоставляют информацию экономического и политического характера. 10 Корпоративные форумы различного уровня способствуют обмену информацией, обсуждению проблем, позиций, мнений их участников. Как печатная, так и электронная продукция позволяют ознакомиться с результатами исследований различных организаций. Электронная продукция — центральное звено информационных технологий. Она является важнейшим средством скоростной транспортировки информации. Для нее не существует границ, языковых барьеров, не важны расстояния и другие ограничения, присущие ранее индустриальному обществу и постепенно исчезающие в обществе информационном. Использование информационных ресурсов, сформированных на основе внешней и внутренней информации, поддерживает деятельность организации и направлено на то, чтобы обеспечить: • повышение конкурентоспособности на рынке товаров (услуг); • оперативный учет, входной контроль и долговременное хранение наиболее полных данных о деятельности организации, ее отчетности для территориальных подразделениях; • формирование бухгалтерской представления во внешние и аналитической организации (налоговую инспекцию, учредителям, акционерам и т.п.), а также для управления деятельностью организации; • поддержание технологии единого информационного пространства (в том числе относительно директивной, нормативной и справочной информации) и др. В настоящее время в сфере управления экономическими объектами происходят значительные изменения, связанные с дальнейшим совершенствованием компьютерной техники, периферийного оборудования, программного обеспечения, телекоммуникаций, которые широко используются при формировании информационных ресурсов для планирования, подготовки и принятия управленческих решений. 11 ТЕМА 2. Технологии и методы обработки информации. Роль и место автоматизированных информационных систем в экономике. 1. Понятие системы и управления системой. Классификация информационных систем. 2. Понятие и классификация информационных технологий. 3. АРМ — средство автоматизации работы конечного пользователя 1. Понятие системы, управление системой. Классификация информационных систем Эффективное управление современной организацией представляет собой достаточно сложную задачу, учитывая многообразие используемых ресурсов и высокую скорость изменения операционного окружения. Основными функциями управления являются, как известно, планирование, организация, активизация, координация, контроль и анализ, которые осуществляются в многомерном пространстве различных областей деятельности организации. Управленческие решения, формируемые в ходе выполнения перечисленных выше функций, служат отправным моментом для конкретных исполнителей. В рыночных условиях достичь конкурентного превосходства можно в первую очередь за счет владения полными, достоверными и своевременными сведениями, образующими единое информационное пространство данного экономического объекта. Такое пространство может быть создано лишь на базе электронного документооборота с привлечением средств автоматизации поддержки принятия управленческих решений. Экономику в целом, а также ее отдельные компоненты (предприятия, фирмы, компании, учреждения и т.д.) можно отнести к динамическим системам. Работа таких систем сопряжена с воздействиями изменчивой внешней среды и обработкой огромных объемов информации. 12 Под системой понимают набор взаимосвязанных компонентов, функционирующих совместно для достижения определенной цели. Для описания системы используют такие понятия, как:  структура (множество элементов и взаимосвязей между ними);  входы и выходы (материальные, финансовые и информационные потоки, входящие в систему и выводимые ею);  законы поведения (функции, связывающие входы и выходы системы);  цели и ограничения (процессы функционирования системы, описываемые рядом переменных; на отдельные переменные обычно накладываются ограничения). Под управлением понимают изменение состояния системы, ведущее к достижению поставленной цели. Процесс управления системой определяется целями управления, окружающей обстановкой и внутренними условиями. С позиций кибернетики такой процесс трактуется, как направленное воздействие на элементы системы для достижения цели, и может быть представлен в виде информационного процесса, связывающего внешнюю среду, объект и аппарат управления. Информационный управления системой, обмен, который заключается в лежит в основе циклическом процесса осуществлении следующих процедур:  сбора информации о текущем состоянии управляемого объекта;  анализа полученной информации и сравнения текущего состояния объекта с желаемым;  выработки управляющего воздействия с целью перевода управляемого объекта в желаемое состояние;  передачи управляющего воздействия объекту. 13 Управленческая информация (совокупность плановой, нормативной и распорядительной информации) формируется управленческим аппаратом в соответствии с целями управления и информацией о внешней среде. Учетноотчетная информация формируется объектом управления и отражает внутреннюю ситуацию объекта и степень влияния на нее внешней среды. Информация о внешней среде — нормативно-законодательная информация, создаваемая государственными учреждениями, информация о конъюнктуре рынка, создаваемая конкурентами, поставщиками, потребителями. Потоки управляющей информации, направляемой от субъекта к объекту управления, и учетно-отчетной информации о достигнутых показателях в обратном направлении, представляют собой информационные связи между субъектом и объектом управления. Эффективность управления достигается с помощью обратной связи — получения информации о текущем состоянии управляемого объекта. На основе анализа потоков информации принимаются соответствующие управленческие решения. Исходящая информация предназначена для других объектов экономики, вышестоящих организаций: отчетная финансовая информация — для государственных органов, инвесторов, кредиторов и т.д.; маркетинговая информация — для потенциальных потребителей. К базовым элементам, на которых строится система управления организации, можно отнести:  цели и стратегии;  бизнес-процессы;  организационную структуру (структура управления);  способы взаимодействия (потоки и коммуникации);  регламенты и мотивацию (сотрудники). 14 Задача развития системы управления, повышения ее эффективности и всего бизнеса в целом заключается в поддержке каждого ее элемента в требуемом состоянии. Взаимосвязанная совокупность средств, методов, персонала, используемая для хранения, обработки и выдачи информации в интересах достижения поставленной цели составляет информационную систему (ИС). Автоматизированная информационная система — это комплекс, который включает компьютерное и коммуникационное оборудование, программное обеспечение, лингвистические средства, информационные ресурсы, а также системный персонал. Система обеспечивает поддержку динамической информационной модели некоторой части реального мира для удовлетворения информационных потребностей пользователей и для принятия решений. Структура автоматизированной информационной системы: 1. Информационные технологии (ИТ) — инфраструктура, обеспечивающая реализацию информационных процессов — процессов сбора, обработки, накопления, хранения, поиска и распространения информации. ИТ предназначены для снижения трудоемкости процессов использования информационных ресурсов, повышения их надежности и оперативности. 2. Функциональные подсистемы и приложения — специализированные программы, предназначенные обеспечить обработку и анализ информации для целей подготовки документов, принятия решений в конкретной функциональной области на базе ИТ. 3. Управление ИС — компонент, который обеспечивает оптимальное взаимодействие ИТ, функциональных подсистем и связанных с ними специалистов, развитие их в течение жизненного цикла ИС. Каждая автоматизированная информационная система ориентирована на ту или иную предметную область. Под предметной областью понимают 15 область проблем, знаний, человеческой деятельности, имеющую определенную специфику и круг фигурирующих в ней предметов. При этом каждая автоматизированная система ориентирована на выполнение определенных функций в соответствующей ей области применения. Существует отличающихся большое своей разнообразие ориентацией на автоматизированных уровень управления, ИС, сферу функционирования экономического объекта, на тот или иной характер процесса управления, вид поддерживаемых информационных ресурсов, архитектуру, способы доступа к системе и др. По целевой функции ИС можно условно разделить на следующие основные категории. Системы поддержки принятия решений (СППР) — аналитические ИС, ИС руководителя — системы, обеспечивающие возможности изучения состояния, прогнозирования, развития и оценки возможных вариантов поведения на основе анализа данных, которые отражают результаты деятельности компании на протяжении определенного времени. В таких системах применяются современные технологии баз данных, OLAP (OnLine Analytical Processing — оперативная аналитическая обработка данных), ХД (хранилище данных), глубинный анализ и визуализация данных. Информационно-вычислительные системы используются в научных исследованиях и разработках для проведения сложных и объемных расчетов, в качестве подсистем автоматизированных систем управления и СППР в том случае, если выработка управленческих решений должна опираться на сложные вычисления. К ним относятся информационнорасчетные системы, САПР (системы автоматизированного проектирования), имитационные стенды контроля. 16 Информационно-справочные системы предназначены для сбора, хранения, поиска и выдачи потребителям информации справочного характера; используются во всех сферах профессиональной деятельности (Гарант, Кодекс, Референт, системы семейства Консультант-Плюс и др.). Основными видами ИС образования являются автоматизированные системы дистанционного обучения, системы обеспечения деловых игр, тренажеры и автоматизации тренажерные подготовки комплексы. специалистов Они и предназначены обеспечивают для обучение, управление процессом обучения и оценку его результатов. ИС, предназначенные для автоматизации всех функций управления, охватывающие весь цикл функционирования экономического объекта от научно-исследовательских работ, проектирования, изготовления, выпуска и сбыта продукции до анализа эксплуатации изделия, называют интегрированными. Корпоративные ИС — это ИС, автоматизирующие все функции управления фирмой разобщенность или между корпорацией, подразделениями, имеющей территориальную филиалами, отделениями, офисами. По уровню в системе государственного управления экономические информационные системы делятся на ИС федерального, регионального и муниципального значения. В зависимости от области функционирования экономических объектов можно выделить ЭИС промышленно-производственной сферы и непромышленной сферы. Особую важность в общественной жизни имеют экономические информационные системы (ЭИС), связанные с предоставлением и обработкой информации для разных уровней управления экономическими объектами. Эта информация позволяет наиболее полно осуществлять 17 функции учета, контроля, анализа, планирования и регулирования с целью принятия эффективных управленческих решений. При современном уровне развития компьютерной техники и средств связи автоматизация процесса управления позволяет разным категориям пользователей ИС быстро и эффективно решать стоящие перед ними задачи. Пользователей ИС можно разделить на четыре категории. 1. Администратор системы — это специалист (или группа специалистов), отвечающий за эксплуатацию системы и обеспечение ее работоспособности, понимающий потребности конечных пользователей, работающий с ними в тесном контакте и отвечающий за определение, загрузку, защиту и эффективность работы банка данных. 2. Прикладные программисты — занимаются разработкой программ для решения прикладных задач, реализации запросов к базе данных. 3. Системные программисты — осуществляют поддержку информационной системы и обеспечивают ее работоспособность, занимаются разработкой и сопровождением базового программного обеспечения компьютеров (операционных систем, систем управления базами данных, трансляторов, сервисных программ общего назначения). 4. Конечный пользователь (потребитель информации) — лицо или коллектив, в интересах которых работает ИС. Он работает с ИС повседневно, связан с ограниченной областью деятельности и, как правило, не является программистом. Например, это может быть бухгалтер, маркетолог, финансовый менеджер, руководитель подразделения и др. Современные автоматизированные ИС используют новейшие компьютерные технологии по хранению, передаче и обработке информации, необходимые для экономического анализа и принятия управленческих решений; оснащены современными техническими и программными 18 средствами обработки информации, телекоммуникационными средствами работы в мировом информационном пространстве. Эффективность применения ИС для управления экономическими объектами (предприятиями, банками, торговыми организациями, государственными учреждениями и т.д.) зависит от широты охвата и интегрированности на их основе функций управления, от способности оперативно подготавливать управленческие решения, адаптироваться к изменениям внешней среды и информационных потребностей пользователей. 2. Информационные технологии, их развитие и классификация Создание и функционирование ИС в управлении экономикой неразрывно связаны с развитием информационных технологий — главной составляющей информационных систем. Информационные технологии (ИТ) — это комплекс методов переработки разрозненных исходных данных в надежную и оперативную информацию для принятия решений с помощью аппаратных и программных средств с целью достижения оптимальных параметров объекта управления. ИТ в настоящее время можно классифицировать по ряду признаков, в частности способам построения компьютерной сети, виду технологии обработки информации, типу пользовательского интерфейса, области управления социально-экономическим процессом. Классификация информационных технологий По способу построения Локальные компьютерной сети Многоуровневые Распределенные По виду технологии обработки Системы с текстовым редактором информации Системы с табличным процессором Системы управления базами данных Системы с графическими объектами Мультимедийные системы Экспертные системы 19 Системы программирования Интегрированные пакеты По типу пользовательского С командным интерфейсом интерфейса С WIMP-интерфейсом С SLIK-интерфейсом По области управления социальноБанковские экономическим процессом Налоговые Учетные и аудиторские Финансовые Страховые Управления торговлей Управление производством и хозяйственным процессом Системы регионального управления По типу пользовательского интерфейса можно рассматривать ИТ с точки зрения возможностей доступа пользователя к информационным и вычислительным ресурсам (под интерфейсом понимают определенные стандартом правила взаимодействия пользователей, устройств, программ). С помощью командного интерфейса пользователь подает команды компьютеру, а компьютер их выполняет и выдает результат пользователю. Командный интерфейс реализован в виде пакетной технологии и технологии командной строки. Пакетная ИТ исключает возможность пользователя влиять на обработку информации пока она производится в автоматическом режиме. Это объясняется организацией обработки, которая основана на выполнении программно-заданной последовательности операций над заранее накопленными в системе и объединенными в пакет данными. При использовании технологии командной строки в качестве единственного способа ввода информации от человека к компьютеру служит клавиатура, а компьютер выводит информацию человеку с помощью алфавитно-цифрового дисплея (монитора). В отличие от пакетной диалоговая ИТ предоставляет пользователю неограниченную возможность взаимодействовать с хранящимися в системе 20 информационными ресурсами в реальном масштабе времени, получая при этом всю необходимую информацию для решения функциональных задач и принятия решений. Интерфейс сетевой ИТ предоставляет пользователю средства теледоступа к территориально распределенным информационным и вычислительным ресурсам благодаря развитым средствам связи, что делает такие ИТ широко используемыми и многофункциональными. Характерная особенность WIMP-интерфейса (Window — окно, Image — образ, Menu — меню, Pointer — указатель) — ведение диалога с пользователем с помощью графических образов — меню, окон, других элементов. Примером программ с графическим интерфейсом является операционная система MS Windows. Существует, но пока не широко используется SILK-интерфейс (Speech — речь, Image — образ, Language — язык, Knowledge — знание). Он наиболее приближен к обычной, человеческой форме общения. Телекоммуникационные технологии, обеспечивают дистанционную передачу данных на базе компьютерных сетей и современных технических средств связи. Одна из наиболее важных тенденций в их развитии — это процесс слияния локальных, местных и глобальных компьютерных сетей, который существенно влияет на масштабность экономических процессов, деятельность корпораций и фирм. Это объединение происходит благодаря распространению технологии сети Интернет как наиболее удобного средства взаимодействия различных информационных систем. Информационно-телекоммуникационные технологии (ИТТ) в современных организациях обеспечивают выполнение следующих задач:  доступ к внешним и внутренним базам данных в режиме прямого доступа для получения исследовательской, научной, рабочей и другой информации; 21  использование экспертных систем для диагностики, управления и принятия решений;  передачу данных по электронной почте;  формирование электронных бюллетеней для деловой и технической информации общего пользования;  проведение видеоконференций;  создание систем хранения и поиска информации;  компьютерный дизайн;  компьютерное обучение;  индексацию и хранение документов. Очень интенсивно на корпоративном уровне используются интранеттехнологии, существенно упрощающие работу с большими массивами информации, их структуризацию, поиск и деловое применение. Кредитные организации используют ИТТ для определения финансового риска при инвестициях и операциях с ценными бумагами. Роль ИТТ в традиционных отраслях промышленности и сфере услуг (транспортные перевозки, туризм, медицинское обслуживание, издательство, страхование, розничная торговля и т.п.) столь велика, что без их использования выдержать острую конкуренцию практически невозможно. Интегрированные проектируются как компьютерные сложный системы обработки данных информационно-технологический и программный комплекс. Он поддерживает единый способ представления данных и взаимодействие пользователей с компонентами системы, обеспечивает информационные и вычислительные потребности специалистов. Особое значение в таких системах придается защите информации при ее передаче и обработке. Наибольшее распространение при защите экономической информации получили аппаратно-программные способы, например использование системы связи, выбранной по защитным 22 свойствам и качеству обслуживания, гарантирующим сохранность информации в процессе передачи и доставки ее адресату, шифрование и дешифрование данных абонентами сетей общего пользования (телефонных, телеграфных) при договоренности пользователей об общих технических средствах, алгоритмах шифрования и т.п. Зарубежные специалисты выделяют пять основных тенденций развития информационных технологий. Кратко охарактеризуем их. 1. Первая тенденция связана с изменением характеристик информационного продукта, который все больше превращается в гибрид между результатом расчетно-аналитической работы и специфической услугой, предоставляемой индивидуальному пользователю ПК. 2. Отмечаются способность к параллельному взаимодействию логических элементов ИТ, совмещение всех типов информации (текста, образов, цифр, звуков) с ориентацией на одновременное восприятие человеком посредством органов чувств. 3. Прогнозируется ликвидация всех промежуточных звеньев на пути от источника информации к ее потребителю, например, становится возможным непосредственное общение автора и читателя, продавца и покупателя, певца и слушателя, ученых между собой, преподавателя и обучающегося, специалистов на предприятии через систему видеоконференций, электронный киоск, электронную почту. 4. В качестве ведущей называется тенденция к глобализации информационных технологий в результате использования спутниковой связи и всемирной сети Интернет, благодаря чему люди могут общаться между собой и с общей базой данных, находясь в любой точке планеты. 5. Конвергенция рассматривается как последняя черта современного процесса развития ИТ, которая заключается в стирании различий между сферами материального производства и информационного бизнеса, в 23 максимальной диверсификации видов деятельности фирм и корпораций, взаимопроникновении различных отраслей промышленности, финансового сектора и сферы услуг. 3. АРМ — средство автоматизации работы конечного пользователя Деятельность различных категорий работников в сфере организационно-экономического управления опирается в современных условиях на широкое использование АРМ как базовых инструментов повышения эффективности их труда. Автоматизированное рабочее место (АРМ) определяют как совокупность информационно-программно-технических обеспечивающих пользователю обработку данных и ресурсов, автоматизацию управленческих функций в конкретной предметной области. АРМ всегда имеет проблемно-профессиональную ориентацию и позволяет пользователю перенести на компьютер выполнение типовых повторяющихся операций, связанных с накоплением, систематизацией, хранением, поиском, обработкой, защитой и передачей данных. Технологическое обеспечение АРМ включает в себя следующие виды обеспечения: математическое, организационное, программное, техническое, лингвистическое, информационное, правовое и эргономическое. Организационное обеспечение формируется комплексом документов, регламентирующих деятельность специалистов при использовании АРМ в соответствии со своими служебными обязанностями. Техническое обеспечение АРМ предназначено для непосредственного выполнения всех операций в рамках используемых ИТ, гарантируя при этом обработку заданных объемов данных к требуемому моменту времени. Кроме того, техническое обеспечение является основой реализации 24 надежного обмена данными, как в локальных, так и в глобальных КС. Основную часть технического обеспечения АРМ составляют ПК универсального назначения со статусом «толстого» клиента, обладающие значительной вычислительной мощностью. Расширяется практика применения ноутбуков, в том числе мобильными пользователями. Устойчивой тенденцией развития АРМ в составе корпоративных ИС является постепенный переход от реализации рабочего места в виде «толстого» клиента к более простому решению в виде «тонкого» клиента с минимально достаточным объемом функциональных возможностей (на базе Windows-терминалов, X-терминалов, различных Javaустройств). Информационное обеспечение АРМ ориентировано на поддержку привычных для пользователя особенностей структуризации используемых данных, позволяющих осуществлять быстрый поиск, внесение необходимых изменений, подготовку документов и отчетов. Типовым решением является обеспечение доступа пользователей с различных АРМ к информационносправочной системе, например «КонсультантПлюс». Лингвистическое обеспечение объединяет совокупность языковых средств для формализации естественного языка, построения и сочетания информационных единиц, ориентированных в целом на эффективную реализацию пользовательского интерфейса. Математическое обеспечение представляет собой совокупность математических методов, моделей и алгоритмов, обеспечивающих обработку данных с получением требуемых результатов. Математическое обеспечение включает средства моделирования процессов управления, методы оптимизации исследуемых процессов и принятия решений (методы многокритериальной оптимизации, математического программирования, математической статистики, теории массового обслуживания и др.). Оно 25 служит основой для разработки специализированного программного обеспечения. Программное обеспечение (ПО) формируется совокупностью программ, позволяющих организовать решение задач на компьютере. Во взаимодействии с техническими средствами оно непосредственно обеспечивает решение задач того или иного класса, при этом используется как системное, так и специальное (прикладное) ПО. Основу системного ПО для АРМ различного назначения составляют обычно ОС семейства (клона) Windows. В большинстве случаев конкретная специализация АРМ задается функционально ориентированными пакетами прикладных программ. Перепрофилирование АРМ для другой предметной области осуществляется, как правило, использование изменением состава в прикладного качестве прикладного ПО ПО. широкого Традиционно назначения интегрированного пакета программ MS Office, обычно, в составе редактора Word, электронных таблиц Excel, СУБД Access, системы подготовки презентаций Power Point, почтовой программы Outlook Express. Состав специализированного прикладного ПО АРМ определяется его предметной направленностью. Так, АРМ бухгалтера обязательно оснащен программой автоматизации бухгалтерского учета; в последние годы в этой области доминирует сетевая версия семейства программ «1С:Предприятие» 7.7. и 8.0, В области финансового менеджмента в составе АРМ находит применение программа Project Expert, ориентированная на анализ групп проектов и разработку бизнес-планов. Для работы в реальном времени (в режиме on-line) на финансовых рынках широко используют пакет технического анализа MetaStock. В банковской практике АРМ реализованы, как правило, в составе автоматизированной банковской системы, например 5NTe BANK; входящий в нее АРМ коммуникаций поддерживает обмен 26 данными с филиалами, системой межбанковских расчетов, клиентами (посредством системы «Клиент-Банк») и др. Во многом состав специализированного прикладного ПО зависит от положения пользователя в иерархии управления. Так, уровень исполнителей обычно предполагает использование АРМ в составе конкретной информационной системы с обеспечением возможностей ввода в нее первичных данных, их проверки и структурирования (на основе БД), а также решения типовых регулярно возникающих задач. АРМ руководителей верхнего уровня (директоров, заместителей, главных специалистов) в значительной степени ориентированы на поддержку решения задач стратегического планирования, поиска финансовых ресурсов, формирования инвестиционной политики, организации новых направлений деятельности, предполагающих формирование оперативных аналитических отчетов, прогнозирование поведения экономических показателей, проведение многовариантного имитационного моделирования. Актуальное значение при определении состава ПО имеет обеспечение информационной безопасности АРМ (регламентация доступа к ресурсам, антивирусная защита, резервное копирование, шифрование, электронная цифровая подпись и др.). Правовое обеспечение представляет собой совокупность правовых норм, регламентирующих правоотношения при создании и эксплуатации ИС и ИТ. Эргономическое обеспечение формируется совокупностью методов и средств, предназначенных для создания оптимальных условий высококачественной, высокоэффективной и безошибочной деятельности пользователей. Акцентирование внимания на вопросах соблюдения эргономических требований при проектировании АРМ и соблюдения санитарных норм при работе с ними обусловлено продолжительной работой 27 пользователей за компьютерами, потенциально способной привести к заболеваниям глаз, нарушениям костно-мышечной системы, кожным заболеваниям, усилению аллергических реакций, возникновению стрессовых ситуаций и др. Отличительными особенностями АРМ на современном этапе являются:  использование ПК в качестве универсального устройства децентрализованной обработки и хранения данных;  возможность работы в рамках локальных, а при необходимости и глобальных компьютерных сетей;  гибкие адаптационные возможности, позволяющие выполнять настройку АРМ под специфические особенности конкретной организации;  использование интегрированных пакетов прикладных программ;  применение дружественного пользовательского интерфейса с развитыми возможностями визуализации данных и результатов обработки (WIMP- и Web-интерфейс), диалоговом расширение режиме возможностей терминологии использования областей в деятельности пользователей, использование эффективной справочной системы по работе с ПО;  совместное использование информационных ресурсов (БД) с учетом политики разграничения прав доступа, совместная работа многих пользователей над общей задачей;  возможность загрузки/выгрузки данных на основе широко используемых форматов представления данных;  усиление поддержки аналитической составляющей в деятельности различных категорий пользователей. В целом АРМ, реализуя широкие возможности современных ИТ, позволяют резко повысить эффективность деятельности различных 28 категорий пользователей посредством расширения объема используемых данных, увеличения подготавливаемых скорости их управленческих данными и результатами их обработки. обработки, решений, повышения оперативности качества обмена 29 ТЕМА 3. Принципы построения и этапы проектирования автоматизированных информационных систем. 1. Понятия и определения. 2. Банк данных, - требования и структура. 3. Этапы проектирования информационных систем. 1. Основные понятия и определения В науке одним из наиболее сложных для строгого определения является понятие «информация». Согласно кибернетическому подходу «информация — первоначально сообщение данных, сведений, осведомление и т.п. Кибернетика вывела понятие информации за пределы человеческой речи и других форм коммуникации между людьми, связала его с целенаправленными системами любой природы. Информация выступает в трех формах: • биологической (биотоки; связи в генетических механизмах); • машинной (сигналы в электрических цепях); • социальной (движение знаний в общественных системах)». Иными словами, «информация — связь в любых целенаправленных системах, определяющая их целостность, устойчивость, уровень функционирования». Содержание и особенности информации раскрываются указанием действий, в которых она участвует: • хранение (на некотором носителе информации); • преобразование (в соответствии с некоторым алгоритмом); • передача (с помощью передатчика и приемника по некоторой линии связи). В соответствии с этим же подходом «данные — факты и идеи, представленные в формализованном виде, позволяющем передавать или обрабатывать их при помощи некоторого процесса и соответствующих технических устройств». 30 Толковый словарь по информатике определяет понятия «информация» и «данные» несколько иначе: информация: 1) совокупность знаний о фактических данных и связях между ними; 2) в вычислительной технике — содержание, присваиваемое данным посредством соглашений, распространяющихся на эти данные; данные, подлежащие вводу в ЭВМ, хранимые в ее памяти, обрабатываемые на ЭВМ и выдаваемые пользователям; данные — информация, представленная в виде, пригодном для обработки автоматическими средствами при возможном участии человека. Как легко заметить, приведенные определения вынужденно используют такие сложно определяемые понятия, как «факты», «идеи» и, особенно, «знания». В дальнейшем под информацией будем понимать любые сведения о процессах и явлениях, которые в той или иной форме передаются между объектами материального мира (людьми, животными, растениями, автоматами и др.). Если рассмотреть некоторый объект материального мира, информация о котором представляет интерес, и наблюдателя (в роли которого и выступают АИС), способного фиксировать эту информацию в определенной, понятной другим форме, то говорят, что в памяти («сознании») наблюдателя находятся данные, описывающие состояние объекта. Таким образом, данными будем называть формализованную информацию, пригодную для последующей обработки, хранения и передачи средствами автоматизации профессиональной деятельности. Информацию в ЭВМ можно хранить в виде различных данных (числовых, текстовых, визуальных и т.д.). Более того, для описания одной и той же информации можно предложить различные варианты их состава и структуры. Иными словами, правомерно говорить о моделировании в АИС 31 информации о некотором множестве объектов материального мира совокупностью взаимосвязанных данных. Информационное обеспечение АИС — совокупность единой системы классификации и кодирования информации, унифицированных систем документации и используемых массивов информации. В дальнейшем нас будет интересовать именно последний аспект данного определения. В этой связи в качестве главных задач создания информационного обеспечения АИС можно выделить: • во-первых, определение состава и структуры данных, достаточно «хорошо» описывающих требуемую информацию; • во-вторых, обоснование способов хранения и переработки данных с использованием ЭВМ. Прежде, чем определить понятие «банк данных», необходимо остановиться на другом ключевом понятии — «предметная область». Под предметной областью (ПО) будем понимать информацию об объектах, процессах и явлениях окружающего мира, которая с, точки зрения потенциальных пользователей должна храниться и обрабатываться в информационной системе. В данном определении особое внимание следует уделить важности роли потенциальных потребителей информационных ресурсов АИС. Именно этот аспект обусловливает и структуру, и основные задачи, и вообще целесообразность создания того или иного банка. 2. Банк данных Банк данных (БнД) — информационная система, включающая в свой состав комплекс специальных методов и средств для поддержания 32 динамической информационной модели предметной области с целью обеспечения информационных потребностей пользователей. Очевидно, что БнД может рассматриваться как специальная обеспечивающая подсистема в составе старшей по иерархии АИС. Поддержание динамической модели ПО предусматривает не только хранение информации о ней и своевременное внесение изменений в соответствии с реальным состоянием объектов, но и обеспечение возможности учета изменений состава этих объектов (в том числе появление новых) и связей между ними (т.е. изменений самой структуры хранимой информации). Обеспечение информационных потребностей (запросов) пользователей имеет два аспекта: • определение границ конкретной ПО и разработка описания соответствующей информационной модели; • разработка БнД, ориентированного на эффективное обслуживание запросов различных категорий пользователей. С точки зрения целевой направленности профессиональной деятельности принято выделять пять основных категорий пользователей: • аналитики; • системные программисты; • прикладные программисты; • администраторы; • конечные пользователи. Кроме того, различают пользователей постоянных и разовых; пользователей-людей и пользователей-задач; пользователей с различным уровнем компетентности (приоритетом) и др., причем каждый класс пользователей предъявляет собственные специфические требования к своему обслуживанию (прежде всего, с точки зрения организации диалога 33 «запрос — ответ»). Так, например, постоянные пользователи, как правило, обращаются в БнД с фиксированными по форме (типовыми) запросами; пользователи-задачи должны иметь возможность получать информацию из БнД в согласованной форме в указанные области памяти; пользователи с низким приоритетом могут получать ограниченную часть информации и т.д. Наличие столь разнообразного состава потребителей информации потребовало включения в БнД специального элемента — словаря данных, о чем будет сказано ниже. Основные требования к БнД Уровень сложности и важности задач информационного обеспечения АИС в рамках рассматриваемой технологии определяет ряд основных требований к БнД: • адекватность информации состоянию предметной области; • быстродействие и производительность; • простота и удобство использования; • массовость использования; • защита информации; • возможность расширения круга решаемых задач. (Отметим, что все названные требования можно предъявить и к любому финансовому банку.) По сравнению с традиционным обеспечением монопольными файлами каждого приложения централизованное управление данными в БнД имеет ряд важных преимуществ: • сокращение избыточности хранимых данных; • устранение противоречивости хранимых данных; • многоаспектное использование данных (при однократном вводе); • комплексная оптимизация (с точки зрения удовлетворения разнообразных, в том числе и противоречивых, требований «в целом»); • обеспечение возможности стандартизации; 34 • обеспечение возможности санкционированного доступа к данным и др. Все названные преимущества по существу связаны с такими основополагающими принципами концепции БнД, как интеграция данных, централизация управления ими и обеспечение независимости прикладных программ обработки данных и самих данных. Структура типового БнД БД — совокупность специальным образом организованных (структурированных) данных и связей между ними. Иными словами, БД — это так называемое датологическое (от англ. data — данные) представление информации о предметной области. Если в состав БнД входит одна БД, банк принято называть локальным; если БД несколько — интегрированным. СУБД — специальный комплекс программ и языков, посредством которого организуется централизованное управление базами данных и обеспечивается доступ к ним. БАНК ДАННЫХ ВС БД СУБД АБД ОПО Словарь данных Персонал ТС Рис 1. Основные компоненты БнД ВС — вычислительная система, включающая технические средства (ТС) и общее программное обеспечение (ОПО); БД — базы данных; 35 СУБД — система управления БД; АБД — администратор баз данных, а также обслуживающий персонал и словарь данных В состав любой СУБД входят языки двух типов: • язык описания данных (с его помощью описываются типы данных, их структура и связи); • язык манипулирования данными (его часто называют языком запросов к БД), предназначенный для организации работы данными в интересах всех типов пользователей. Словарь данных предназначен для хранения единообразной и централизованной информации обо всех ресурсах данных конкретного банка: • об объектах, их свойствах и отношениях для данной ПО; • данных, хранимых в БД (наименование, смысловое описание, структура, связи и т.п.); • возможных значениях и форматах представления данных; • источниках возникновения данных; • кодах защиты и разграничении доступа пользователей к данным и т.п. Администратор баз данных — это лицо (группа лиц), реализующее управление БД. В этой связи сам БнД можно рассматривать как автоматизированную систему управления базами данных. Функции АБД являются долгосрочными: он координирует все виды работ на этапах создания и применения БнД. На стадии проектирования АБД выступает как идеолог и главный конструктор системы; на стадии эксплуатации — отвечает за нормальное функционирование БнД, управляет режимом его работы и обеспечивает безопасность данных. //////// Основные функции АБД: 36 • решать вопросы организации данных об объектах ПО и установлении связей между этими данными с целью объединения информации о различных объектах; • согласовывать представления пользователей; • координировать все действия по проектированию, реализации и ведению БД; • учитывать текущие и перспективные требования пользователей; • следить, чтобы БД удовлетворяли актуальным потребностям; • решать вопросы, связанные с расширением БД в связи с изменением границ ПО; • разрабатывать и реализовывать меры по обеспечению защиты данных от некомпетентного их использования, сбоев технических средств, по обеспечению секретности определенной части данных и разграничению доступа к ним; • выполнять работы по ведению словаря данных; контролировать избыточность и противоречивость данных, их достоверность; • следить за тем, чтобы БнД отвечал заданным требованиям по производительности, т.е. чтобы обработка запросов выполнялась за приемлемое время; • выполнять при необходимости изменение методов хранения данных, путей доступа к ним, связей между данными, их форматов; • определять степень влияния изменений в данных на всю БД; • координировать вопросы технического обеспечения системы аппаратными средствами, исходя из требований, предъявляемых БД к оборудованию; • координировать разрабатывающих работы дополнительное системных программное улучшения эксплуатационных характеристик системы; программистов, обеспечение для 37 • координировать работы прикладных программистов, разрабатывающих новые прикладные программы, и выполнять их проверку и включение в состав ПО системы и т.п. ///////// 3. Этапы проектирования информационных систем. 3.1. Описательная модель предметной области Проектирование БД начинается с анализа предметной области и возможных запросов пользователей. В результате этого анализа определяется перечень данных и связей между ними, которые адекватно (с точки зрения будущих потребителей) отражают ПО. Завершается проектирование БД определением форм и способов хранения необходимых данных на физическом уровне. Весь процесс взаимосвязанных проектирования этапов, каждый БД из можно которых разбить обладает особенностями и методами проведения. ПРЕДМЕТНАЯ ОБЛАСТЬ Информационные потребности пользователей Построение инфологической модели предметной области Этап инфологического проектирования Выбор СУБД Построение концептуальной модели данных (ЛП) Построение концептуальной модели данных (ФП) Этап даталогического проектирования Рис 2.. Этапы проектирования БД на ряд своими 38 Этап инфологического проектирования На этапе проектирования описывающей инфологического осуществляется сведения из (информационно-логического) построение предметной семантической области, модели, которые могут заинтересовать пользователей БД. Семантическая модель (semantic model) — представление совокупности о ПО понятий в виде графа, в вершинах которого расположены понятия, в терминальных вершинах — элементарные понятия, а дуги представляют отношения между понятиями. Сначала из объективной реальности выделяется ПО, т.е. очерчиваются ее границы. Логический анализ выделенной ПО и потенциальных запросов пользователей завершается построением инфологической модели ПО — перечня сведений об объектах ПО, которые необходимо хранить в БД, и связях между ними. Анализ информационных потребностей потенциальных пользователей имеет два аспекта: • во-первых, определение собственно сведений об объектах ПО; • во-вторых, анализ возможных запросов к БД и требований по оперативности их выполнения. Хранение большого числа связей усложняет БД и приводит к увеличению потребной памяти ЭВМ, но часто существенно ускоряет поиск нужной информации. Поэтому разработчику БД (АБД) приходится принимать компромиссное решение, причем процесс определения перечня хранимых связей, как правило, имеет итерационный характер. Этап датологического проектирования Датологическое проектирование подразделяется на логическое (построение концептуальной модели данных) и физическое (построение физической модели) проектирование. 39 Главной задачей логического проектирования (ЛП) БД является представление выделенных на предыдущем этапе сведений в виде данных в форматах, поддерживаемых выбранной СУБД. Задача физического проектирования (ФП) — выбор способа хранения данных на физических носителях и методов доступа к ним с использованием возможностей, предоставляемых СУБД. Инфологическая модель «сущность — связь» Инфологическая модель «сущность — связь» (entity — relationship model; ER-model) П. Чена (Р. Chen) представляет собой описательную (неформальную) модель ПО, семантически определяющую в ней сущности и связи. Относительная простота и наглядность описания ПО позволяет использовать ее в процессе диалога с потенциальными пользователями с самого начала инфологического проектирования. Построение инфологической модели П. Чена, как и любой другой модели, является творческим процессом, поэтому единой методики ее создания нет. Однако при любом подходе к построению модели используют три основных конструктивных элемента: 1) сущность; 2) атрибут; 3)связь. Сущность — это собирательное понятие некоторого повторяющегося объекта, процесса или явления окружающего мира, о котором необходимо хранить информацию в системе. Сущность может определять как материальные (например, «студент», «грузовой автомобиль» и т.п.), так и нематериальные объекты (например, «экзамен», «проверка» и т.п.). Главной особенностью сущности является то, что вокруг нее сосредоточен сбор информации в конкретной ПО. Тип сущности определяет набор однородных объектов, а экземпляр сущности — конкретный объект в наборе. Каждая сущность в модели Чена именуется. Для идентификации конкретного 40 экземпляра сущности и его описания используется один или несколько атрибутов. Атрибут — это поименованная характеристика сущности, которая принимает значения из некоторого множества значений. Например, у сущности «студент» могут быть атрибуты «фамилия», «имя», «отчество», «дата рождения», «средний балл за время обучения» и т.п. Связи в инфологической модели выступают в качестве средства, с помощью которого представляются отношения между сущностями, имеющими место в ПО. При анализе связей между сущностями могут встречаться бинарные (между двумя сущностями) и, в общем случае, nарные (между n сущностями) связи. Например, сущности «отец», «мать» и «ребенок» могут находиться в трехарном отношении «семья» («является членом семьи»). Связи должны быть поименованы, между двумя типами сущностей могут существовать несколько связей. Наиболее распространены бинарные связи. Учитывая, что любую nарную связь можно представить в виде нескольких бинарных, подробнее остановимся именно на таких связях между двумя типами сущностей, устанавливающими соответствие между множествами экземпляров сущностей. Различают четыре типа связей: • связь один к одному (1 : 1); • связь один ко многим (1 : М); • связь многие к одному (М: 1); • связь многие ко многим (М: N). Связь один к одному определяет такой тип связи между типами сущностей А и В, при которой каждому экземпляру сущности А соответствует один и только один экземпляр сущности В, и наоборот. Таким образом, имея 41 некоторый экземпляр сущности А, можно однозначно идентифицировать соответствующий ему экземпляр сущности В, а по экземпляру сущности В — экземпляр сущности А. Например, связь типа 1:1 «имеет» может быть определена между сущностями «автомобиль» и «двигатель», так как на конкретном автомобиле может быть установлен только один двигатель, и этот двигатель, естественно, нельзя установить сразу на несколько автомобилей. Связь один ко многим определяет такой тип связи между типами сущностей А и В, для которой одному экземпляру сущности А может соответствовать 0, 1 или несколько экземпляров сущности В, но каждому экземпляру сущности В соответствует один экземпляр сущности А. При этом однозначно идентифицировать можно только экземпляр сущности А по экземпляру сущности В. Примером связи типа 1 : М является связь «учится» между сущностями «учебная группа» и «студент». Для такой связи, зная конкретного студента, можно однозначно идентифицировать учебную группу, в которой он учится, или, зная учебную группу, можно определить всех обучающихся в ней студентов. Связь многие к одному по сути эквивалентна связи один ко многим. Различие заключается лишь в том, с точки зрения какой сущности (А или В) данная связь рассматривается. Связь многие ко многим определяет такой тип связи между типами сущностей А и В, при котором каждому экземпляру сущности А может соответствовать 0, 1 или несколько экземпляров сущности В, и наоборот. При такой связи, зная экземпляр одной сущности, можно указать все экземпляры другой сущности, относящиеся к исходному, т.е. идентификация сущностей неуникальна в обоих направлениях. В качестве примера такой связи можно рассмотреть связь «изучает» между сущностями «учебная дисциплина» и «учебная группа». 42 Реально все связи являются двунаправленными, т.е., зная экземпляр одной из сущностей, можно идентифицировать (однозначно или многозначно) экземпляр (экземпляры) другой сущности. В некоторых случаях целесообразно рассматривать лишь однонаправленные связи между сущностями в целях экономии ресурсов ЭВМ. Возможность введения таких связей полностью определяется информационными потребностями пользователей. Различают простые и многозначные однонаправленные связи, которые являются аналогами связей типа 1:1 и 1:М с учетом направления идентификации. Так, для простой однонаправленной связи «староста» («является старостой») между сущностями «учебная группа» и «студент» можно, зная учебную группу, однозначно определить ее старосту, но, зная конкретного студента, нельзя; сказать, является ли он старостой учебной группы. Примером многозначной однонаправленной связи служит связь между сущностями «пациент» и «болезнь», когда для каждого пациента можно указать его болезни, но нельзя выявить всех обладателей конкретного заболевания. Введение однонаправленных связей означает, что в результате анализа потенциальных запросов потребителей установлено, что потребности в информации, аналогичной приведенной в двух последних примерах, у пользователей не будет (и они не будут формулировать соответствующие запросы к БД). Несмотря на то, что построение инфологической модели есть процесс творческий, можно указать два основополагающих правила, которыми следует пользоваться всем проектировщикам БД: • при построении модели должны использоваться только три типа конструктивных элементов: сущность, атрибут, связь; 43 • каждый компонент информации должен моделироваться только одним из приведенных выше конструктивных элементов для исключения избыточности и противоречивости описания. Моделирование ПО начинают с выбора сущностей, необходимых для ее описания. Каждая сущность должна соответствовать некоторому объекту (или группе объектов) ПО, о котором в системе будет накапливаться информация. В этих случаях приходится рассматривать несколько вариантов и с учетом информационных потребностей пользователей разбивать ПО на такие фрагменты, которые с их точки зрения представляют самостоятельный интерес. При моделировании ПО следует обращать внимание на существующий в ней документооборот. Именно документы, циркулирующие в ПО, должны являться основой для формулирования сущностей. Это связано с двумя обстоятельствами: • во-первых, эти документы, как правило, достаточно полно отражают информацию, которую необходимо хранить в БД, причем в виде конкретных данных; • во-вторых, создаваемая информационная система должна предоставлять пользователям привычную для них информацию в привычном виде, что в последующем существенно облегчит ввод БД в эксплуатацию. При описании атрибутов сущности необходимо выбрать ряд атрибутов, позволяющих однозначно идентифицировать экземпляр сущности. Совокупность идентифицирующих атрибутов называют ключом. Помимо идентифицирующих используются и описательные атрибуты, предназначенные для более полного определения сущностей. Число атрибутов (их тип) определяется единственным образом — на основе анализа возможных запросов пользователей. 44 При определении связей между сущностями следует избегать связей типа М: N, так как они приводят к существенным затратам ресурсов ЭВМ. Устранение таких связей предусматривает введение других (дополнительных) элементов — сущностей и связей. Типовая последовательность работ по построению инфологической модели В заключение приведем типовую последовательность работ (действий) по построению инфологической модели: • выделение в ПО сущностей; • введение множества атрибутов для каждой сущности и выделение из них ключевых; • исключение множества повторяющихся атрибутов (при необходимости); • формирование связей между сущностями; • исключение связей типа М: N (при необходимости); • преобразование связей в однонаправленные (по возможности). Концептуальные модели данных В отличие от инфологической модели ПО, описывающей по некоторым правилам сведения об объектах материального мира и связи между ними, которые следует иметь в БД, концептуальная модель описывает хранимые в ЭВМ данные и связи. В силу этого каждая модель данных неразрывно связана с языком описания данных конкретной СУБД. По существу модель данных — это совокупность трех составляющих: • типов (структур) данных; • операций над данными; • ограничений целостности. 45 Другими словами, модель данных представляет собой некоторое интеллектуальное средство проектировщика, позволяющее реализовать интерпретацию сведений о ПО в виде формализованных данных в соответствии с определенными требованиями, т.е. средство абстракции, которое дает возможность увидеть «лес» (информационное содержание данных), а не отдельные «деревья» (конкретные значения данных). Типы структур данных Среди широкого множества определений, обозначающих типы структур данных, наиболее распространена терминология КОДАСИЛ (Conference of DAta SYstems Language) Международной ассоциации по языкам систем обработки данных, созданной в 1959 г. В соответствии с этой терминологией используют пять типовых структур (в порядке усложнения): • элемент данных; • агрегат данных; • запись; • набор; • база данных. Краткие определения структур. Элемент данных — наименьшая поименованная единица данных, к которой СУБД может адресоваться непосредственно и с помощью которой выполняется построение всех остальных структур данных. Агрегат данных — поименованная совокупность элементов данных, которую можно рассматривать как единое целое. Агрегат может быть простым или составным (если он включает в себя другие агрегаты). Запись — поименованная совокупность элементов данных и (или) агрегатов. 46 Таким образом, запись — это агрегат, не входящий в другие агрегаты. Запись может иметь сложную иерархическую структуру, поскольку допускает многократное применение агрегации. Набор — поименованная совокупность записей, образующих двухуровневую иерархическую структуру. Каждый тип набора представляет собой связь между двумя типами записей. Набор определяется путем объявления одного типа записи «записью-владельцем», а других типов — «записями-членами». При этом каждый экземпляр набора должен содержать один экземпляр «записивладельца» и любое количество «записей-членов». Если запись представляет в модели данных сущность, то набор — связь между сущностями. База данных — поименованная совокупность экземпляров записей различного типа, содержащая ссылки между записями, представленные экземплярами наборов. Отметим, что структуры БД строятся на основании следующих основных композиционных правил: • БД может содержать любое количество типов записей и типов наборов; • между двумя типами записей может быть определено любое количество наборов; • тип записи может быть владельцем и одновременно членом нескольких типов наборов. Следование данным правилам позволяет моделировать данные о сколь угодно сложной ПО с требуемым уровнем полноты и детализации. Рассмотренные типы структур данных могут быть представлены в различной форме — графовой, табличной, в виде исходного текста языка описания данных конкретной СУБД. 47 Операции над данными Операции, реализуемые СУБД, включают селекцию (поиск) данных, а также действия над данными. Селекция данных выполняется с помощью критерия, основанного на использовании либо логической позиции данного (элемента, агрегата, записи), либо значения данного, либо связей между данными. Селекция на основе логической позиции данного базируется на упорядоченности данных в памяти системы. При этом критерии поиска могут формулироваться следующим образом: • найти следующее данное (запись); • найти предыдущее данное; • найти n-ое данное; • найти первое (последнее) данное. Этот тип селекции называют селекцией посредством текущей, в качестве которой используется индикатор текущего состояния, автоматически поддерживаемый СУБД и, как правило, указывающий на некоторый экземпляр записи БД. Критерий селекции по значениям данных формируется из простых или булевых условий отбора. Примерами простых условий поиска являются: • ВУС = 200100; • ВОЗРАСТ > 20; • ДАТА < 19.04.2002 и т.п. Булево условие отбора формируется путем объединения простых условий с применением логических операций, например: • (ДАТА_РОЖДЕНИЯ < 28.12.1963) И (СТАЖ > 10); • (УЧЕНОЕ_ЗВАНИЕ = ДОЦЕНТ) ИЛИ (УЧЕНОЕ ЗВАНИЕ = ПРОФЕССОР) и т.п. 48 Если модель данных, поддерживаемая некоторой СУБД, позволяет выполнить селекцию данных по связям, то можно найти данные, связанные с текущим значением какого-либо данного. Например, если в модели данных реализована двунаправленная связь «учится» между сущностями «студент» и «учебная группа», то можно выявить учебные группы, в которых учатся юноши (если в состав описания «студент» входит атрибут «пол»). Как правило, большинство современных СУБД позволяют осуществлять различные комбинации описанных выше видов селекции данных. Ограничения целостности Ограничения целостности — логические ограничения на данные, которые используются для обеспечения непротиворечивости данных некоторым заранее заданным условиям при выполнении операций над ними. По сути, ограничения целостности — это набор правил, используемых при создании конкретной модели данных на базе выбранной СУБД. Различают внутренние и явные ограничения. Ограничения, обусловленные возможностями конкретной СУБД, называют внутренними ограничениями целостности. Эти ограничения касаются типов хранимых данных (например, «текстовый элемент данных может состоять не более чем из 256 символов» или «запись может содержать не более 100 полей») и допустимых типов связей (например, СУБД может поддерживать только функциональные связи, т.е. связи типа 1 : 1, 1 : М или М : 1). Большинство существующих СУБД поддерживают, прежде всего, именно внутренние ограничения целостности, нарушения которых приводят к некорректности данных и достаточно легко контролируются. Ограничения, обусловленные особенностями хранимых данных о конкретной ПО, называют явными ограничениями целостности. 49 Данные ограничения также поддерживаются средствами выбранной СУБД, но они формируются обязательно с участием разработчика БД путем определения (программирования) специальных процедур, обеспечивающих непротиворечивость данных. Например, если элемент данных «зачетная книжка» в записи «студент» определен как ключ, он должен быть уникальным, т.е. в БД не должно быть двух записей с одинаковыми значениями ключа. Другой пример: пусть в той же записи предусмотрен элемент «военно-учетная специальность» и для него отведено 6 цифр, тогда другие представления этого элемента данных в БД невозможны. С помощью явных ограничений целостности можно организовать как «простой» контроль вводимых данных (прежде всего, на предмет принадлежности элементов данных фиксированному и заранее заданному множеству значений: например, элемент «ученое звание» не должен принимать значение «почетный доцент», если речь идет о российских ученых), так и более сложные процедуры (например, введение значения «профессор» как элемента данных «ученое звание» в запись о преподавателе, имеющем возраст 25 лет, должно требовать, по крайней мере, дополнительного подтверждения). Модели данных Элементарная единица данных может быть реализована множеством способов, что, в частности, привело к многообразию известных моделей данных. Модель данных определяет правила, в соответствии с которыми структурируются данные. Обычно операции над данными соотносятся с их структурой. Разнообразие существующих моделей данных соответствует разнообразию областей применения и предпочтений пользователей. 50 В специальной литературе встречается описание довольно большого количества различных моделей данных. Хотя наибольшее распространение получили иерархическая, сетевая и, бесспорно, реляционная модели, вместе с ними следует упомянуть и некоторые другие. Используя в качестве классификационного признака особенности логической организации данных, можно привести следующий перечень известных моделей: • иерархическая модель данных; • сетевая модель данных; • реляционная модель данных; • бинарная модель данных; • семантическая сеть; Рассмотрим основные особенности перечисленных моделей. Иерархическая модель данных Наиболее давно используемой (можно сказать, классической) является модель данных, в основе которой лежит иерархическая структура типа дерева. Дерево — это орграф, в каждую вершину которого, кроме первой (корневой), входит только одна дуга, а из любой вершины (кроме конечных) может исходить произвольное число дуг. В иерархической структуре подчиненный элемент данных всегда связан только с одним исходным. ТРАНСПОРТ Железнодорожный транспорт Пассажирские поезда Грузовые поезда Водный транспорт Пассажирские суда Грузовые суда Сухогрузные суда Рис. Фрагмент иерархической модели данных Наливные суда 51 На рисунке показан фрагмент объектной записи в иерархической модели данных. Часто используется также «упорядоченное дерево», в котором значим относительный порядок поддеревьев. Достоинства такой модели несомненны: простота представления предметной области, наглядность, удобство анализа структур и простота их описания. К недостаткам следует отнести сложность добавления новых и удаления существующих типов записей, невозможность отображения отношений, отличающихся от иерархических, громоздкость описания и информационную избыточность. Сетевая модель данных В системе баз данных, предложенных CODASYL, за основу была взята сетевая структура. Существенное влияние на разработку этой модели оказали более ранние сетевые системы — IDS и Ассоциативный ПЛ/1. Необходимость в процессе получения одного отчета обрабатывать несколько файлов обусловила целесообразность установления перекрестных ссылок между файлами, что в конце концов и привело к сетевым структурам. Кафедра «Менеджмент» Кафедра «Экономика» Дисциплина «Управление персоналом» Дисциплина «Менеджмент» Дисциплина «Экономика» Студенты факультета менеджмента и туризма Студенты факультета экономики и управления Студенты факультета юридического факультета Рис. Фрагмент сетевой модели данных 52 Сетевая модель данных основана на представлении информации в виде орграфа, в котором в каждую вершину может входить произвольное число дуг. Вершинам графа сопоставлены типы записей, дугам — связи между ними. На рисунке представлен пример структуры сетевой модели данных. По сравнению с иерархическими сетевые модели обладают рядом существенных преимуществ: возможность отображения практически всего многообразия взаимоотношений объектов предметной области, непосредственный доступ к любой вершине сети (без указания других вершин), малая информационная избыточность. Вместе с тем, в сетевой модели невозможно достичь полной независимости данных — с ростом объема информации сетевая структура становится весьма сложной для описания и анализа. Известно, что применение на практике иерархических и сетевых моделей данных в некоторых случаях требует разработки и сопровождения значительного объема кода приложения, что иногда может стать для информационной системы непосильным бременем. Реляционная модель данных В основе реляционной модели данных лежат не графические, а табличные методы и средства представления данных и манипулирования ими. В реляционной модели для отображения информации о предметной области используется таблица. ВУЗ Московский государственный университет … Ростовский Место расположения г.Москва Количество студентов 25698 … г. Ростов-на-Дону … 11569 53 государственный университет Рис. Фрагмент реляционной модели данных Табличная организация БД позволяет реализовать ее важнейшее преимущество перед другими моделями данных, а именно — возможность использования точных математических методов манипулирования данными, и, прежде всего, аппарата реляционной алгебры и исчисления отношений. К другим достоинствам реляционной модели можно отнести наглядность, простоту изменения данных и организации разграничения доступа к ним. Основным недостатком реляционной модели данных является информационная избыточность, что ведет к перерасходу ресурсов вычислительных систем. Однако именно реляционная модель данных находит все более широкое применение в практике автоматизации информационного обеспечения профессиональной деятельности. Подавляющее большинство СУБД, ориентированных на персональные ЭВМ, являются системами, построенными на основе реляционной модели данных, так называемыми «реляционными» СУБД. Бинарная модель данных Бинарная модель данных — это графовая модель, в которой вершины являются представлениями простых однозначных атрибутов, а дуги — представлениями бинарных связей между атрибутами (см. рисунок). Студент УЧЕБА Высшее учебное заведение Рис. Пример бинарного отношения 54 Бинарная модель не получила особо широкого распространения, но в ряде случаев находит практическое применение. Так, в области искусственного интеллекта уже давно ведутся исследования с целью представления информации в виде бинарных отношений. Рассмотрим триаду (тройку) «объект — атрибут — значение». Триада «Кузнецов — возраст — 20» означает, что возраст некоего Кузнецова равен 20 годам. Эта же информация может быть выражена, например, бинарным отношением ВОЗРАСТ. Понятие бинарного отношения положено в основу таких моделей данных, как, например, Data Semantics (автор — Абриал) и DIAM II (автор — Сенко). Бинарные модели данных обладают возможностью представления связей любой сложности (и это их несомненное преимущество), но, вместе с тем, их ориентация на пользователя недостаточна. Семантическая сеть Семантические исследователями, сети как работавшими модели над данных были различными предложены проблемами искусственного интеллекта. Так же, как в сетевой и бинарной моделях, базовые структуры семантической сети могут быть представлены графом, множество вершин и дуг которого образует сеть. Однако семантические сети предназначены для представления и систематизации знаний самого общего характера. Таким образом, семантической сетью можно считать любую графовую модель (например, помеченный бинарный граф), при условии, что изначально четко определено, что обозначают вершины и дуги и как они используются. Семантические сети являются богатым источником идей моделирования данных, чрезвычайно полезным в плане решения проблемы 55 представления сложных ситуаций. Они могут быть использованы независимо или совместно с идеями, положенными в основу других моделей данных. Их интересной особенностью является то, что расстояние, измеренное на сети (семантическое расстояние, или метрика), играет важную роль, определяя близость взаимосвязанных понятий. При этом предусмотрена возможность в явной форме подчеркнуть, что семантическое расстояние велико. Как показано на рисунке, СПЕЦИАЛЬНОСТЬ соотносится с личностью ПРЕПОДАВАТЕЛЬ, и в то же время ПРЕПОДАВАТЕЛЮ присущ РОСТ. Взаимосвязь личности со специальностью очевидна, однако из этого не обязательно следует взаимосвязь СПЕЦИАЛЬНОСТИ и РОСТА. Следует сказать, что моделям данных типа семантической сети при всем присущем им богатстве возможностей при моделировании сложных ситуаций присуща усложненность и некоторая неэкономичность концептуальном плане. ПРЕПОДАВАТЕЛЬ СПЕЦИАЛЬНОСТЬ нерелевантно РОСТ Рис. Соотношение понятий в семантической сети в 56 ТЕМА 4. Основные требования и принципы разработки информационных, расчетных задач и их комплексов АИС. 1. Основные требования к информационным, расчетным задачам и их комплексам (ИРЗиК). 2. Принципы разработки (ИРЗиК). 3. Информационное обследование профессиональной деятельности. 4. Этапы создания информационных, расчетных задач и их комплексов. 1. Основные требования к информационным, расчетным задачам и их комплексам (ИРЗиК). Информационные, расчетные задачи и их комплексы (ИРЗ и К) составляют основу любой АИС, определяют ее возможности по автоматизации профессиональной деятельности. Ввиду особой важности и значимости этих элементов специального программного обеспечения (СПО) их разработка организуется в соответствии с требованиями федеральных законов, указов, циркуляров, директив, ГОСТ и других руководящих документов. Перечислим эти требования, а затем рассмотрим каждое из них подробнее:  достоверность результатов использования ИРЗ и К;  оперативность получения результатов;  соответствие ИРЗ и К уровню руководства;  системный подход к созданию и применению СПО;  обеспечение безопасности обрабатываемой информации. Достоверность результатов Под достоверностью результатов использования ИРЗ (расчета, моделирования) будем понимать соответствие значений параметров, получаемых в результате решения задачи, их требуемым («истинным») значениям. Возможными причинами недостоверности получаемых в процессе расчетов результатов являются: 57  неадекватность применяемой математической модели операции (процесса, явления);  низкая точность вычислений;  ошибки в алгоритме переработки информации, в соответствии с которым работает задача;  ошибки пользователя при проведении расчетов;  ошибки (сбои) в работе ЭВМ. Под адекватностью в теории систем понимается степень соответствия используемой математической модели реальному процессу (системе, объекту). Следовательно, для оценки адекватности математической модели необходимо провести реальную операцию, осуществить математическое моделирование операции в тех же условиях и сравнить реальные результаты операции с результатами моделирования, используя некоторый показатель, например показатель эффективности операции. Если результаты реальной операции будут хорошо согласовываться с результатами моделирования, то это означает, что используемая математическая модель в данных условиях проведения операции является адекватной реальному процессу (системе, объекту). Низкая точность вычислений недостоверности получаемых также результатов может стать причиной расчетов. Существуют две возможные причины возникновения ошибок вычислений: методические ошибки и ошибки округления. использованием приближенных Методические численных ошибки методов связаны (например, с при использовании метода численного интегрирования или дифференцирования функций). Ошибки округлений связаны с тем, что числа в ЭВМ представляются всегда с некоторой точностью, определяемой количеством значащих цифр в записи числа (для современных ЭВМ такие ошибки 58 практически всегда связаны с неверными действиями пользователей, в частности при программной реализации ИРЗ). Ошибки в алгоритме переработки информации, в соответствии с которым работает ЭВМ, являются достаточно редким источником недостоверности результатов расчетов и, как правило, бывают связаны с неучетом в алгоритме задачи всех возможных вариантов исходных данных. При некоторых вариантах исходных данных могут возникнуть ситуации, когда алгоритм задачи работает с ошибками. Поэтому при создании алгоритма задачи необходимо тщательно проанализировать возможные значения исходных данных и определить их допустимые значения. Выявление ошибок в алгоритме переработки информации является одной из важнейших целей при проведении контрольных расчетов на этапе приемки И и РЗ. Ошибки пользователя при проведении расчетов являются, на первый взгляд, ошибками, которые невозможно исключить за счет создания специальных алгоритмических и программных средств. Тем не менее, существуют способы уменьшения возможностей для появления таких ошибок (конечно, имеются в виду непреднамеренные, «случайные» ошибки). Речь идет о программном контроле вводимой пользователем информации. Эта информация может включать значения параметров или команды. Как правило, при вводе параметров можно программно проконтролировать допустимость значения вводимого параметра, причем ограничения на значения параметра могут быть как постоянными, так и изменяться в зависимости от значений других параметров. Например, в задаче планирования транспортной операции по доставке потребителям какой-либо продукции допустимые значения скорости движения зависят от типов транспортных средств, участвующих в операции, и состояния дорог на маршрутах движения. 59 /// Что касается контроля команд, вводимых пользователем, то он может включать проверку допустимости данной команды на конкретном этапе работы с задачей (например, проверка наличия всех необходимых исходных данных перед выполнением команды начала расчета), а также выдачу на экран монитора запроса для подтверждения пользователем намерения выполнить какую-либо важную команду (например, при уничтожении каких-либо данных на экран монитора выводится вопрос типа: «Вы действительно хотите уничтожить эти данные?», и требуется утвердительный ответ пользователя для выполнения команды). Кроме того, особо ответственные команды могут предусматривать запрос на подтверждение полномочий на их проведение (например, ввод пароля). /// Ошибки (сбои) в работе ЭВМ могут повлиять на достоверность результатов расчетов, если они не селектируются техническими средствами и операционной системой. Единственным средством исключения неселектируемых ошибок (сбоев) в работе ЭВМ является повторное решение задачи. Поэтому наиболее ответственные расчеты должны дублироваться на другой ЭВМ и (или) с использованием другой задачи, имеющей аналогичный алгоритм. Оперативность результатов Под оперативностью получения результатов расчетов на ИРЗ понимается возможность практического использования результатов их решения (расчетов, моделирования) либо в реальном ритме работы, либо за заданное время. Задача обладает требуемой оперативностью решения, если время работы пользователя с ней обеспечивает своевременное применение получаемых результатов в профессиональной деятельности. Время работы с задачей включает время на настройку (при необходимости) программного обеспечения (а иногда и технических средств), подготовку исходных данных, 60 ввод их в ЭВМ, проведение расчетов и выдачу результатов в виде, удобном для дальнейшего использования. Таким образом, оперативность получения результатов расчетов является интегральной характеристикой, которая включает в себя не только скорость вычислений по алгоритму задачи, но и скорость ввода исходных данных, а также получение результатов в виде, не требующем какой-либо дополнительной обработки (переписывания, перепечатывания и т.д.). Поэтому при создании ИРЗ необходимо предусматривать минимально необходимый объем исходных данных, вводимый пользователем при использовании задачи, а также удобство их ввода. Соответствие уровню руководства Под требованием соответствия ИРЗ и К уровню руководства понимается:  использование в них информации с детализацией и точностью, которыми располагает данное должностное лицо (должностные лица), работающее с задачей;  представление результатов в наглядном (привычном для пользователя) виде, соответствующем форме и содержанию реальных документов;  применение должностного физический показателей, имеющих лица ясный технический, смысл (так называемых для конкретного оперативный и транспарентных показателей). Системный подход Требование системного подхода означает, что все создаваемые ИРЗ и К должны быть составными элементами общей системы задач и моделей, т.е. они должны быть согласованы между собой по цели, назначению, составу учитываемых факторов и ограничений, содержанию и формам входных и 61 выходных документов, показателей, критериев эффективности и нормативов, структуре и содержанию информационной базы, принципам защиты обрабатываемой информации. Обеспечение безопасности информации Требование обеспечения безопасности обрабатываемой информации заключается в исключении возможности уничтожения или искажения информации, обрабатываемой на ЭВМ, а также возможности несанкционированного получения этой информации не допущенными к ней лицами. Выполнение данного требования достигается осуществлением комплекса организационных мероприятий и технических мер. 2. Принципы разработки информационных, расчетных задач и их комплексов Помимо основных требований к создаваемым ИРЗ и К руководящими (нормативными) документами определены и основные принципы разработки и поддержания в работоспособном состоянии элементов СПО (специальное принципами программное является обеспечение). обязательным. Руководство Сформулируем эти данными принципы применительно к средствам автоматизации наиболее сложной области профессиональной деятельности — управлению сложными человекомашинными системами экономического назначения:  централизованная разработка по единому плану и замыслу на общих информационных и математических основах;  конкретность предназначения создаваемых задач и их комплексов;  непосредственное руководство и участие в создании задач предприятий и фирм (организаций), в интересах которых они создаются;  обеспечение возможности перестройки задач в процессе их 62 эксплуатации применительно к конкретной обстановке;  непрерывное сопровождение разработанных И и РЗ и их комплексов представителями заказчика и разработчика. Централизованность разработки Принцип централизованной разработки по единому плану и замыслу на общих информационных и математических основах используется при создании ИРЗ и К в рамках единой АСУ. Этот принцип должен неукоснительно соблюдаться при создании задач, результаты решения которых используются во всех или нескольких звеньях АСУ (например, задач, используемых для автоматизации управления отраслью экономики в министерстве). Для обеспечения централизованной разработки ИРЗ в вышестоящих организациях формируется и утверждается перспективный план создания элементов СПО. В перспективном плане указывается: название ИРЗ, ее заказчик и разработчик, а также срок создания задачи. Перспективный план, как правило, разрабатывается сроком на пять лет. На основании перспективных планов разрабатываются годовые планы создания И и РЗ. Принцип централизованной разработки И и РЗ может не учитываться организациями и фирмами, создающими одноуровневые задачи, которые предназначены для применения в рамках данной организации, и использующими автономные ЭВМ (например, персональные ЭВМ, не входящие в АСУ). При этом организации выступают в роли заказчика СППО (специальное прикладное программное обеспечение) и осуществляют разработку (совершенствование) И и РЗ на основании своих перспективных планов. Отметим, что с насыщением органов управления современной ЭВТ следовать этому принципу становится все труднее, и на первое место при его реализации выдвигаются организационные мероприятия. 63 Конкретность предназначения Принцип конкретности предназначения создаваемых задач и их комплексов предполагает необходимость разработки элементов СПО, специально предназначенных для автоматизации решения конкретных задач управления. На практике достаточно часто встречаются ситуации, когда создается задача для проведения научных исследований или в учебных целях, а затем предпринимаются попытки внедрения этой задачи (как правило, с некоторыми доработками) в той или иной организации. Однако, поскольку исследовательские и учебные задачи создаются в целях проведения научных исследований или обучения, они не могут эффективно использоваться, а зачастую являются просто непригодными для автоматизации управления предприятиями и фирмами. Исследовательские задачи, обладая обычно высокими показателями достоверности результатов, имеют плохую оперативность расчетов и слабую эргономичность (не отвечают требованиям удобства и простоты работы должностных лиц с задачей). Учебные задачи имеют высокую оперативность расчетов и эргономичность, но достоверность получаемых результатов, как правило, является недостаточной для использования при автоматизации управления на практике. Таким образом, исследовательские и учебные задачи нуждаются в существенной переработке перед их внедрением в промышленность. Такая переработка является достаточно трудоемкой, причем затраты на доработку задачи соизмеримы с затратами на создание новой задачи. Поэтому более правильным является путь, когда ИРЗ создается специально для автоматизации деятельности руководителя или должностных лиц предприятия либо фирмы при решении конкретной задачи управления. При этом, конечно, необходимо использовать отдельные 64 математические алгоритмы, фрагменты программ, а также опыт создания и использования исследовательских и учебных задач, являющихся прототипами разрабатываемых ИРЗ. Непосредственное руководство заинтересованных предприятий и фирм (организации) Принцип непосредственного руководства и участия в создании ИРЗ и К предприятий и фирм (организаций), в интересах которых они создаются, является важнейшим принципом, лежащим в основе всей технологии создания СПО и обеспечивающим создание качественных задач для автоматизации управления персоналом фирм. Разработчики задачи, как правило, плохо представляют себе специфику управления персоналом, а также роль создаваемой задачи в процессе управления и требования, предъявляемые к ней. Учет этой специфики и соответствующих требований к задаче должен проводиться в процессе разработки ее оперативной постановки, являющейся совместным документом заказчика и разработчика. Непрерывный контроль со стороны заказчика на всех этапах создания И и РЗ позволяет избежать неправильного толкования разработчиком положений и требований оперативной постановки задачи, своевременно устранить недостатки и тем самым ускорить создание и улучшить качество создаваемых задач. Кроме того, участие в разработке оперативной постановки и контроля результатов отдельных этапов создания ИРЗ позволит должностным лицам, для которых создается задача, глубже понять механизмы переработки информации в задаче. Понимание должностными лицами этих механизмов обеспечит грамотное и эффективное применение задач в процессе решения задач управления. 65 Возможность перестройки Принцип обеспечения возможности перестройки задач в процессе их эксплуатации применительно к конкретной обстановке предполагает, что при создании ИРЗ необходимо более полно учесть возможные изменения обстановки, внешних условий, а также изменения характеристик и условий применения создаваемой продукции, которые вызовут необходимость корректировки алгоритмов и программ ИРЗ. Конечно, заранее предусмотреть и оговорить какие-либо конкретные изменения, кроме плановых (например, модернизации продукции или договорных ограничений), невозможно. Тем не менее, при разработке задач необходимо учитывать возможные направления изменения тех или иных параметров и создавать такие задачи, которые позволили бы с минимумом затрат проводить их корректировку. Непрерывное сопровождение СПО заказчиком и разработчиком Непрерывное сопровождение разработанных ИРЗ и К представителями заказчика и разработчика является основным условием, обеспечивающим поддержание задач и их комплексов в готовности к применению. В функцию представителей заказчика при сопровождении ИРЗ и К входит обеспечение работоспособности используемых задач, а также анализ процесса их эксплуатации и выработка предложений по их совершенствованию. Представители разработчика при сопровождении ИРЗ устраняют недостатки, выявляемые в процессе эксплуатации, и проводят совершенствование задач в плане повышения их эксплуатационных характеристик. Конечно, уровни обеспечения этих требований существенно зависят от класса задачи, ее назначения и особенностей применения. В зависимости от существа и особенностей применения создаваемых задач, перечень требований к ним может расширяться или сужаться. Формирование конкретных требований к создаваемым задачам осуществляется 66 совместными усилиями представителей заказчика и разработчика на этапе разработки технического задания и утверждается заказчиком. 3. Информационное обследование профессиональной деятельности В настоящее время вопросам изучения и развития автоматизации профессиональной деятельности придается большое значение в нашей стране и за рубежом. Причин здесь несколько. Прежде всего, это низкие темпы роста производительности труда людей, занимающихся переработкой информации (в том числе и управлением) по сравнению с производительностью труда в производстве. В развитых странах около 50% трудоспособного населения занято в сфере переработки информации и, конечно, низкая производительность их труда является существенным фактором, сдерживающим общественный прогресс. Следующей важной причиной является постоянное усложнение информационных процессов с одновременным повышением требований к оперативности выработки решений различного уровня. И, наконец, появление и широкое распространение в последнее время новых программных, технических средств и информационных технологий требуют разработки новых методов их использования и вообще новых методов организации управления профессиональной деятельностью. Таким образом, вопросы автоматизации профессиональной деятельности являются в настоящее время достаточно актуальными и не до конца проработанными. В данной главе эти вопросы будут рассмотрены применительно к проблеме автоматизации управленческой деятельности как наиболее сложной для любого специалиста в области экономики, т.е. описаны типы объектов автоматизации в системе управления персоналом, а 67 также характеристики известных подходов к автоматизации управленческой деятельности и порядок проведения ее информационного обследования. // Объекты автоматизации в системе организации управления в экономике Рассматривая вопросы автоматизации систем управления, прежде всего необходимо четко определить, что мы собираемся автоматизировать, т.е. определить объекты автоматизации. Для определения объектов автоматизации в системе управления персоналом необходимо проанализировать процесс ее функционирования, состав и решаемые ею задачи. В результате анализа должно быть получено описание процесса переработки информации в системе управления, определены элементы этого процесса и связи между ними. Под системой управления персоналом понимается совокупность функционально связанных органов управления, пунктов управления, систем связи, систем и средств автоматизации управления, а также специальных систем, обеспечивающих сбор, обработку и передачу информации. Основу системы управления составляют органы управления, которые вырабатывают управляющие воздействия (приказы, директивы) и тем самым осуществляют управление. В состав органов управления включаются: правление, дирекция, администрация, управления, отделы и другие структурные подразделения. Органы управления размещаются на пунктах управления и, используя системы связи, системы и средства автоматизации управления, а также специальные системы, выполняют свои функции. В процессе выполнения функций органы управления осуществляют управленческую деятельность, которую можно рассматривать как процесс переработки информации. Действительно, орган управления получает входную информацию по различным каналам (приказы, директивы 68 вышестоящих органов управления, информация от нижестоящих органов управления и т.д.), анализирует полученную информацию, определенным образом преобразует ее и создает новую информацию, которую по каналам связи передает в подчиненные и вышестоящие органы управления. Управленческая деятельность может быть представлена как совокупность определенным образом связанных задач управления. Количество, сложность задач управления, решаемых в процессе управленческой деятельности, а также требования по оперативности их решения могут быть различными в зависимости от обстановки. Однако перечень и содержание задач управления, как правило, являются стабильными (неизменяемыми или слабо изменяемыми) в процессе деятельности организации на достаточно большом интервале времени. Результатами решения задачи управления являются управляющие воздействия на подчиненных и предоставление требуемой информации вышестоящим органам управления, которые оформляются в виде документов (приказов, директив, распоряжений, а также отчетов и справок). Задачи управления решаются должностными лицами органов управления и так же, как управленческая деятельность, представляют собой процесс переработки информации. // Типы информационных процедур Анализ процесса переработки информации при решении какой-либо задачи управления позволяет выделить в нем три типа взаимосвязанных информационных процедур, заключающихся в реализации того или иного механизма переработки входной информации в конкретный результат и индивидуально выполняемых должностными лицами: 1. Полностью формализуемые информационные процедуры, при выполнении которых алгоритм переработки информации остается неизменным и полностью определен. К таким процедурам относятся поиск, 69 учет, хранение, передача информации, печать документов, расчет заработной платы, подведение итогов деятельности предприятий и фирм, расчет на модели показателей эффективности деятельности предприятий и фирм и т.д. Полностью формализуемые процедуры лучше всего поддаются автоматизации с применением ЭВМ. Они могут выполняться без участия или с минимальным участием человека и не требуют высокого уровня его подготовки. 2. Неформализуемые информационные процедуры, при выполнении которых создается новая уникальная информация, причем алгоритм переработки исходной информации неизвестен. Принципиально существуют две процедуры такого типа: формирование множества альтернатив выбора (например, вариантов выбора инвестиционных проектов) и собственно выбор одного варианта из данного множества. Как правило, такие процедуры реализуются должностными лицами результатов выполнения информационных с процедур использованием первого типа. Требования по знанию процессов функционирования предприятий и фирм к лицам, выполняющим неформализуемые информационные процедуры, очень высоки. 3. Плохо формализуемые информационные процедуры, при выполнении которых алгоритм переработки информации может изменяться и полностью не определен. К плохо формализуемым процедурам относятся задачи планирования, оценивания эффективности вариантов построения финансовой политики фирмы и т.д. Плохо формализуемые процедуры не могут выполняться без участия человека. К человеку, выполняющему плохо формализуемые информационные процедуры, предъявляются высокие требования по знанию процессов функционирования экономических систем и алгоритмов переработки информации. Они выполняются одним должностным лицом и включают, как правило, несколько полностью 70 формализуемых и неформализуемых процедур, порядок проведения которых определяет должностное лицо, исходя из особенностей решаемой задачи управления в каждом конкретном случае. Таким образом, основными типами информационных процедур, индивидуально выполняемых должностными лицами, являются полностью формализуемые и неформализуемые процедуры. Введение понятия «плохо формализуемой процедуры» удобно как промежуточное описание процессов переработки информации, а также для выделения в этих процессах достаточно цельных элементов, выполняемых одним или несколькими должностными лицами (например, оценка эффективности проводимой финансовой операции, разработка варианта плана вывода фирмы из кризисного состояния и т.д.). Необходимо отметить, что деление процесса переработки информации на отдельные информационные процедуры не является абсолютным, раз и навсегда определенным. Это деление соответствует степени изученности объекта управления и системы управления. По мере изучения объекта управления и получения новой информации о нем неформализуемые информационные процедуры могут быть сначала заменены плохо формализуемыми, а в дальнейшем — полностью формализуемыми информационными процедурами. Именно такая последовательная замена информационных процедур, выполняемых в процессе разработки управленческих решений, лежит в основе одного из подходов к автоматизации управленческой деятельности. // Таким образом, основу функционирования системы управления предприятиями и фирмами составляет управленческая деятельность органов управления, которая осуществляется должностными лицами, и включает решение связанных между собой задач управления. Отдельные задачи управления и управленческая деятельность в целом представляют собой 71 процесс переработки информации. Переработку информации осуществляют должностные лица органов управления путем выполнения информационных процедур. Управленческую деятельность органов управления и должностных лиц, задачи управления, а также информационные процедуры в дальнейшем будем называть элементами управленческой деятельности, осуществляемой системой управления. Проведенный выше анализ функционирования системы управления персоналом позволяет выделить иерархически связанные объекты автоматизации как элементы управленческой деятельности, осуществляемой системой управления. 1. Управленческая деятельность органов управления и должностных лиц. 2. Задачи управления персоналом, решаемые руководством фирмы в целом или должностными лицами (должностным лицом) в процессе управленческой деятельности. 3. Полностью и плохо формализуемые информационные процедуры, индивидуально выполняемые должностными лицами (возможно, с использованием различных технических устройств) при решении различных задач управления. Уровень автоматизации управленческой деятельности, задач управления и информационных процедур может быть различным. Он зависит от возможностей по разработке программного обеспечения, имеющихся технических средств, а также от других причин, в том числе и чисто психологических, связанных с готовностью и желанием должностных лиц использовать в своей работе ЭВМ. Однако, каждому объекту автоматизации можно поставить в соответствии типовое программное средство, которое целесообразно применять при конкретного элемента процесса переработки информации. автоматизации 72 Так, средством автоматизации информационных процедур первого типа являются ИРЗ. Средством автоматизации информационных процедур третьего типа и задач управления могут стать комплексы ИРЗ, а также АИС класса ИВС (ИРС, управленческой САПР, ПОИС, деятельности МЦ). Средством должностных лиц автоматизации является СППР. Автоматизация управленческой деятельности органа управления должна осуществляться в рамках АСУП. // Характеристика подходов к автоматизации управленческой деятельности Информационное обследование, как правило, проводится в ситуации, когда существуют какие-либо недостатки в процессе управления (например, плохое качество управления или плохая оперативность принятия решений), и руководство хочет определить возможность устранения этих недостатков за счет использования средств автоматизации управления. Решать эту задачу необходимо путем анализа процесса управления с целью выделения в нем возможных объектов автоматизации, определения информационных связей между ними и установления необходимого уровня автоматизации информационной деятельности, способного обеспечить решение возникшей проблемы. В такой постановке задача автоматизации управления ставилась и решалась в нашей стране и за рубежом с начала 70-х годов, причем в качестве объекта автоматизации выбиралась, как правило, управленческая деятельность какого-либо органа (органов) управления. Именно с этого времени стали появляться проекты «больших» АСУ, таких, как АСУ предприятия, АСУ отрасли и т.п. Анализ практики создания АСУ позволяет выделить сложившиеся и используемые в настоящее время подходы к проектированию систем автоматизации управления. 73 Принцип построения АСУ «от фотографии» Первый подход базируется на принципе построения АСУ «от фотографии», т.е. по принципу «автоматизировать то, что есть». Такие АСУ принято называть фотографическими. Согласно этому принципу анализируется уже существующая система управления и строится модель реализуемой ею управленческой деятельности без изменения структур и задач элементов существующей системы управления. Этот подход является наиболее простым и обеспечивает создание эффективной АСУ при автоматизации управленческой деятельности, которая хорошо изучена и поддается формальному описанию. Примером органа управления, осуществляющего хорошо формализуемую деятельность, является, например, бухгалтерия, деятельность которой в целом, а также деятельность ее отдельных должностных лиц, хорошо изучена и практически полностью регламентирована общими правилами и соответствующими документами. Проблемы в таких органах управления связаны, как правило, с большой долей рутинных работ, которые хорошо автоматизируются. Если же предполагается автоматизировать управление сложным, плохо изученным информации, объектом, в применение условиях неполной фотографической и неточной АСУ может исходной оказаться малоэффективным. Проблемы в таких органах управления могут быть связаны с неправильным определением целей и задач управления и, как следствие, нерациональной его организацией. Поэтому применение фотографической АСУ в «неправильной» системе управления, естественно, не даст желаемого эффекта. Кроме того, необходимо учесть, что применение средств автоматизации требует, как правило, изменения состава и структуры системы управления. Иначе АСУ может оказаться неэффективной. 74 Принцип построения АСУ «от модели» Попыткой устранения недостатков, присущих первому подходу к автоматизации организационного управления, явилась разработка второго подхода, базирующегося на принципе построения АСУ «от модели», т.е. по принципу «делать так, как должно быть». Такие АСУ будем называть модельными. Согласно этому принципу проводится анализ объекта управления, а также существующей системы управления и строится модель деятельности новой системы, способной решить возникшие проблемы управления объектом. Таким образом, при этом подходе предполагается автоматизировать управление с одновременным изменением (при необходимости) существующей структуры системы управления, а также целей и задач управления. Построение управления, модельных однако АСУ создание несомненно адекватной улучшает модели качество деятельности оптимальной системы управления сложным объектом на начальном этапе автоматизации в большинстве случаев является практически неразрешимой задачей. Принцип построения АСУ «от потребностей практики» Практика показала, что в лучших разработках создание АСУ осуществлялось на основе третьего подхода — многошагового, основанного на принципе «от потребностей практики». Согласно этому принципу на начальном этапе автоматизируется деятельность конкретных должностных лиц последовательно, начиная с автоматизации простейших информационных процедур путем разработки отдельных И и РЗ. Созданные И и РЗ по мере их накопления, оценки эффективности их использования и корректировки объединяются в АИС, автоматизирующие решение задач управления и управленческой деятельности в целом. При такой автоматизации управленческой деятельности уточнение целей и задач 75 управления, а также изменение состава и структуры системы управления происходит постепенно, а автоматизация выполнения информационных процедур проходит всестороннюю проверку еще в процессе создания АСУ. Кроме того, должностные лица постепенно обучаются работе на ЭВМ, и в их сознании укрепляется уверенность в необходимости использования ЭВМ в практической работе. Все сказанное выше обеспечивает успех автоматизации управленческой деятельности. Принцип создания АСУ «от потребностей практики» базируется на трех основных (отчасти противоречивых) требованиях, предъявляемых к процессу создания средств автоматизации управленческой деятельности: • внедрение средств автоматизации должно быть поэтапным (от простого к сложному), но при этом уже на начальных этапах в упрощенном виде необходимо видеть и учитывать конечные цели автоматизации; • необходимо учитывать готовность организационной структуры и должностных лиц к использованию средств автоматизации в своей работе и стараться в первую очередь планировать автоматизацию тех элементов управленческой деятельности, где эта автоматизация даст максимальный эффект либо по простоте и оперативности решения практических задач, либо по качеству их решения; • требуется свести к минимуму на первых этапах автоматизации попытку полного учета организационной инфраструктуры органа управления и сосредоточить усилия на автоматизации деятельности конкретных должностных лиц. Каждый из перечисленных выше подходов может быть применен при создании конкретной АСУ. Если цели и задачи системы управления точно определены и управленческая деятельность хорошо формализуется, целесообразно строить АСУ по принципу «от фотографии». Если есть 76 возможность разработать модель оптимальной системы управления, целесообразно строить АСУ по принципу «от модели». Если автоматизация управления находится на начальном этапе, в любом случае целесообразно создавать АСУ в соответствии с принципом «от потребностей практики» и по мере накопления И и РЗ, автоматизирующих отдельные информационные процедуры, приступать к созданию фотографических или модельных АСУ. Порядок проведения информационного обследования управленческой деятельности Информационное обследование профессиональной (управленческой) деятельности является творческим процессом и не имеет жесткого алгоритма проведения. Можно указать только основные этапы работ и их целесообразную последовательность. В информационном обследовании участвуют должностные лица, деятельность которых автоматизируется, и специалисты по автоматизации управленческой деятельности, которых мы в дальнейшем будем называть исследователями. Основными приемами при информационном обследовании являются изучение исследователем документации, регламентирующей деятельность органа управления или должностного лица, а также проведение экспертного опроса конкретных должностных лиц. Опрос должностных лиц чаще всего осуществляется в форме интервью. Вопросы интервью могут быть самыми различными и зависят от уяснения исследователем особенностей автоматизируемой управленческой деятельности. В процессе информационного обследования опросы должностных лиц могут повторяться (чередуясь по мере необходимости с изучением документации) до полного уяснения автоматизируемой управленческой деятельности и составления ее информационной модели. 77 Конечными целями информационного обследования являются: • выявление (уточнение) объектов автоматизации в системе управления; • построение их информационных моделей; • составление перечня программных средств и баз данных, необходимых для автоматизации управленческой деятельности; • определение порядка работы должностных лиц с использованием средств автоматизации; • проведение предварительной оценки повышения производительности и качества управленческой деятельности должностных лиц с использованием предлагаемых средств автоматизации; • оценка предполагаемых затрат различных ресурсов, включая необходимый состав технических средств. Целью информационного обследования является разработка информационных моделей управленческой деятельности и отдельных ее элементов (объектов автоматизации). Информационная модель управленческой деятельности (объекта автоматизации) представляет собой описание информационных потоков, определяющих основное содержание деятельности органа управления и (или) должностных лиц. Конкретный вид информационной модели определяется типом объекта автоматизации: при автоматизации деятельности органа управления или должностного лица — это перечень взаимосвязанных задач управления; при автоматизации задачи управления — перечень взаимосвязанных информационных процедур; при автоматизации информационной процедуры — описание трех взаимосвязанных элементов: 1) входной информации, которая может (или должна) использоваться в процессе реализации данной процедуры; 78 2) выходной информации, которая должна быть получена в результате выполнения процедуры; 3) механизмов переработки входной информации в выходную. Информационные модели элементов управленческой деятельности, как правило, являются достаточно обобщенными и не содержат детализации описаний информационных связей между объектами автоматизации и механизмов переработки информации. Детализация описания информационных связей между объектами автоматизации до конкретных параметров и документов, а также конкретных механизмов переработки информации осуществляется в процессе создания ИРЗ и К на этапе разработки технического задания и, что особенно важно, — на этапе оперативных постановок задач. Содержание автоматизации, информационной зависит от модели, принятого помимо подхода к типа объекта автоматизации управленческой деятельности и может описывать как существующий, так и требуемый (улучшенный) состав входной и выходной информации, а также механизм ее переработки. информационной должностные модели лица Окончательный объекту органа вывод автоматизации управления, об адекватности должны деятельность делать которого автоматизируется. Они знакомятся с информационной моделью и вносят при необходимости свои коррективы. Построение информационной модели начинается с определения информации, которая должна быть получена в результате управленческой деятельности в рамках рассматриваемого объекта автоматизации (выходной информации объекта автоматизации). Как правило, информация, которая должна быть получена в результате управленческой деятельности, хорошо известна должностным лицам для любого типа объекта автоматизации. Она составляет основу 79 разрабатываемых в органе управления документов и поэтому в принципе может быть детализирована до конкретных параметров. После того, как четко определена выходная информация, следует переходить к определению исходных данных (входной информации) для решения задачи, а затем к наиболее сложной части информационной модели — к описанию механизмов переработки входной информации в выходную. С учетом приведенного выше порядка построения информационной модели рассмотрим подробно содержание и порядок создания информационных моделей различных объектов автоматизации. Информационные модели объектов автоматизации Как было отмечено выше, информационные модели деятельности руководителей фирм и должностных лиц включают перечень задач управления, решаемых в процессе этой деятельности, а также выходную и входную информацию, необходимую для решения соответствующей задачи. Кроме того, необходимо указание на подчиненность и относительную важность задач, входящих в информационную модель. Относительная важность задач определяется из существа и целей управленческой деятельности. Подчиненность задач проявляется в том, что отдельные результаты решения одних задач могут являться исходными данными для решения других. Дальнейшая детализация информационных моделей деятельности должностных лиц и органов управления осуществляется путем построения информационных моделей входящих в них задач управления. Информационные модели задач управления формулируются как совокупности информационных процедур и связей между ними. Информационные модели задач управления, как правило, включают плохо формализуемые процедуры, которые в дальнейшем должны 80 исследоваться с целью построения их информационных моделей. Методика построения информационных моделей задач управления включает следующие упорядоченные этапы работ. Этап 1. Определение выходных данных. Выходные данные должны быть конкретизированы до параметров, которые целесообразно объединить в группы. Каждая группа содержит параметры, тесно связанные между собой и определяемые совместно. Группы выходных параметров, как правило, определяются последовательно, поэтому необходимо указать последовательность их формирования. Группы параметров должны быть объединены в документы, которые вырабатываются в процессе управления. Последовательность определения перечня выходных данных может быть различной: сначала формируется перечень выходных документов, а затем перечень определяющих их параметров (групп параметров), или наоборот. Этап 2. Определение информационных процедур, результатом которых являются выделенные группы выходных параметров объекта автоматизации. Группы выходных параметров могут определяться всеми типами информационных процедур — полностью формализуемых, плохо формализуемых и неформализуемых. При отсутствии автоматизации группы выходных параметров определяются, как правило, с использованием неформализуемых и простейших формализуемых процедур (расчетов). В процессе информационного обследования неформализуемые процедуры могут заменяться на плохо формализуемые, что приводит к существенному изменению деятельности должностных лиц в процессе управления. Например, в задаче планирования финансовой деятельности предприятия одним из выходных документов является план хозяйственнофинансовой деятельности, содержащий группы параметров, определяющих: • анализ объема производства и реализации продукции; 81 • анализ оборотного капитала; • факторный анализ прибыли и т.д. Разработка указанного плана начинается с анализа изменений в составе и структуре активов и пассивов предприятия, далее анализируются объем и структура выпускаемой продукции, себестоимость продукции и издержки обращения и т.д. Наиболее простой информационной моделью является модель полностью формализуемой информационной процедуры, включающей входные и выходные данные, а также алгоритм (механизм) переработки информации. Поскольку по определению известен алгоритм переработки информации в рамках такой процедуры, при построении ее информационной модели принципиальных трудностей не возникает. Информационная обязательно модель должна полностью включать формализуемой детальный процедуры алгоритм не переработки информации. Достаточным является его словесное описание (например, указание на необходимость использования известных прикладных математических методов), из которого можно сделать вывод о возможности построения такого алгоритма. Информационная модель неформализуемой информационной процедуры включает выходные параметры (то, что должно получаться в результате интеллектуальной деятельности должностных лиц), тип решаемой задачи (формирование множества вариантов или выбор), а также необходимые исходные данные для решения задачи. Основная сложность создания модели неформализуемой информационной процедуры состоит в определении необходимых для ее выполнения исходных данных. Окончательное решение о составе необходимых исходных данных принимает должностное лицо, деятельность которого автоматизируется. В задачу исследователя входит выяснение у 82 должностного лица перечня необходимых для проведения неформализуемой процедуры исходных данных. Кроме того, по результатам анализа процесса управления исследователь может предложить должностному лицу дополнительные данные, которые могут быть получены путем выполнения полностью или плохо формализуемых процедур и которые могут оказаться полезными при выполнении неформализуемой процедуры. Если должностное лицо согласится с полезностью предложенной дополнительной информации, в информационную модель задачи управления включается плохо формализуемая информационная процедура вместо рассматриваемой первоначально неформализуемой информационной процедуры. Построение информационной модели плохо формализуемой информационной процедуры означает практически адекватную замену данной процедуры неформализуемых формализуемая деятельности совокупностью полностью информационных процедур. информационная должностных лиц процедура формализуемых Поскольку при рассматривается и плохо автоматизации как альтернатива существующей неформализуемой процедуры (чаще всего, процедуры формирования вариантов решения поставленных задач), построение ее информационной модели может вызвать существенные трудности. Трудности эти обусловлены необходимостью детального изучения процесса деятельности и управления им. В заключение отметим, что в настоящее время получили достаточно широкое распространение (в том числе и в России) так называемые CASEметодологии и технологии, позволяющие системно подойти к разработке программного обеспечения АИС различного назначения на всех этапах его жизненного цикла. Вместе с тем, описанные выше методики проведения информационного обследования профессиональной деятельности и 83 построения информационных моделей объектов автоматизации являются, безусловно, полезными автоматизируемой с точки деятельности и зрения более понимания полного сущности использования возможностей современных средств автоматизации проектирования АИС (в частности, CASE-средств). 4. Содержание работ на этапах создания информационных, расчетных задач и их комплексов Порядок создания информационных, расчетных задач и их комплексов (ИРЗ и К) определен федеральными законами Российской Федерации, а также государственными стандартами. В создании задач и их комплексов участвуют две стороны: заказчик и разработчик. Если разработчиков несколько, то среди их определяется головной разработчик и соисполнители. Возможно также существование нескольких заказчиков. Тогда среди них выделяется головной заказчик, а остальные заказчики называются созаказчиками. Процесс создания ИРЗ и К в принципе одинаков и включает следующие этапы1:  этап разработки технического задания;  этап эскизного проектирования;  этап технического проектирования;  этап рабочего проектирования. По решению заказчика, сформированному в техническом задании (ТЗ), допускается объединение отдельных этапов разработки, изменение их содержания или введение других этапов. Продолжительность этапов, а также уровень, с которого начинается разработка задач и их комплексов, определяется в каждом конкретном случае, исходя из имеющегося научно1 Уткин В.Б. Основы автоматизации профессиональной деятельности. – М: Издательство РДЛ, 2001 г. 84 методического задела по данной проблеме. Каждый этап завершается в порядке, установленном ТЗ. В частности, итоги каждого этапа рассматриваются заказчиком. Для повышения оперативности взаимодействия заказчика и разработчика, непрерывного контроля за деятельностью разработчика желательно из состава заказывающей организации выделить сотрудника, которому поручается научно-техническое и организационное сопровождение всех видов работ по созданию ИРЗ и К. Этот сотрудник называется сотрудником сопровождения. Этап разработки технического задания ТЗ является исходным документом, устанавливающим основное назначение, технические характеристики и требования, предъявляемые к создаваемым задачам и их комплексам, а также порядок работ на всех этапах и сроки их проведения. ТЗ формируется заказчиком совместно с разработчиком. Для проведения работ на этом этапе заказчик может создавать рабочие группы из своих представителей, представителей разработчика и других специалистов (экспертов) в зависимости от характера создаваемых задач и моделей. При разработке ТЗ осуществляется:  проведение информационного обследования объекта автоматизации и уточнение функций и задач управления, подлежащих автоматизации;  определение необходимого состава комплекса И и РЗ;  разработка оперативных постановок задач;  формирование задания (определение разработчиков, сроков и порядка создания задач и их комплексов) и исходных данных. 85 Проведение информационного обследования объекта автоматизации и уточнение функций и задач управления, подлежащих автоматизации, являются необходимым элементом этапа разработки ТЗ. При информационном обследовании анализируется процесс функционирования объекта автоматизации по переработке информации и определяются те элементы процесса, которые могут или должны быть возложены на ЭВМ. Одним из результатов информационного обследования является состав комплекса задач, которые должны быть разработаны. Основным документом, содержащим всю информацию о создаваемой задаче (или комплексе задач), ее назначении и требованиях к ней, является оперативная постановка задачи (или комплекса задач), которая оформляется как обязательное приложение к ТЗ. ТЗ в целом и оперативные постановки задач подписываются головным разработчиком, согласовываются с организациями-соисполнителями, органом управления, на котором будет внедряться задача, и утверждаются заказчиком. Проведение разработки задач и их комплексов без утвержденного ТЗ не допускается. В процессе дальнейших работ по созданию АИС или ее элементов при невозможности выполнения требований оперативной постановки она может корректироваться с разрешения заказчика на любом этапе создания и внедрения ИРЗ и их комплексов. Этапы эскизного и технического проектирования После утверждения заказчиком ТЗ разработчик приступает к этапу эскизного проектирования (ЭП), который часто объединяют с этапом технического проектирования (ТП). На этапах эскизного и технического проектирования осуществляются следующие действия:  определение принципов построения, состава и структуры 86 технических и программных средств ИРЗ и К (этап ЭП);  определение обобщенного алгоритма функционирования, назначения и порядка работы элементов задач и их комплексов (этап ЭП);  определение содержания и общих характеристик информационных связей между элементами задач или комплексов задач (этап ЭП);  определение состава необходимого программного обеспечения (ПО) для создания задач и их комплексов (этап ЭП);  выбор используемых математических методов и математическое описание моделей экономических операций (этап ЭП);  оценка возможности выполнения основных требований оперативной постановки задачи (этап ЭП);  разработка детальных алгоритмов задач и комплексов, их информационного и лингвистического обеспечения (этап ТП);  проектирование и разработка необходимых баз данных (этап ТП). Алгоритмы ИРЗ и К разрабатываются в строгом соответствии с утвержденным ТЗ и оперативными постановками задач и являются определяющими документами для последующего написания программ. Схемы алгоритмов и программ выполняются в соответствии с нормативными требованиями. Этап рабочего проектирования На этапе рабочего проектирования в соответствии с разработанными ранее алгоритмами осуществляются разработка программ, их отладка и экспериментальная проверка (испытания) на ЭВМ и документации по разработанной задаче (или комплексу задач). оформление 87 Перед сдачей отлаженных программ заказчику разработчик проводит их испытания с целью проверки соответствия программного продукта требованиям ТЗ. В процессе испытаний проверяются:  достоверность результатов расчетов в различных вариантах исходных данных, в частности адекватность математических моделей операций;  характер влияния различных исходных данных на результаты расчета (моделирования);  надежность применяемых технических и программных средств защиты данных;  оперативность полученных результатов расчетов;  удобство работы с ЭВМ в процессе расчета или моделирования;  качество разработанных алгоритмов и программ и т.д. Проверка достоверности результатов проводится на вариантах исходных данных с реальной или учебной информацией, обеспечивающих проведение всесторонней оценки получаемых результатов путем сравнения с результатами проведенных экономических операций. Для окончательной оценки достоверности результатов расчетов (моделирования) могут привлекаться компетентные эксперты. Все работы по проверке готовности программного продукта проводятся на технической базе разработчика. В работе по проверке (испытанию) ИРЗ и К участвует сотрудник сопровождения. Обобщенные результаты экспериментальной проверки разработанных задач и комплексов представляются заказчику вместе с отчетными материалами по программному изделию, подготовленному к сдаче. На каждую ИРЗ и в целом на комплекс задач оформляется отчетная документация в четырех частях: Часть 1. Оперативная постановка задачи. 88 Часть 2. Алгоритмы задачи. Часть 3. Описание программы. Инструкция оператору-программисту по ее применению. Программы на магнитных носителях и их распечатки (тексты программ). Часть 4. Инструкция должностному лицу по использованию задачи (комплекса задач). Каждая часть документации оформляется отдельной книгой (или несколькими книгами). Части 1, 2, 4 используются специалистами органа управления при изучении сущности задачи и порядка работы с ней. В вычислительный центр (ВЦ) документация передается в полном объеме. Помимо указанной отчетной документации после завершения каждого этапа разработки задачи (комплекса) разработчиком выпускается и представляется заказчику отчет. Таким образом, обеспечивается объективный контроль за ходом создания задач. Порядок, сроки выпуска и содержание таких отчетов оговариваются в техническом задании. Анализ отчетов и выдача заключений по результатам каждого этапа работ производится, как правило, при активном участии сотрудника сопровождения. Приведенная выше этапность создания задач (комплексов задач) и отчетность в процессе их создания не является строго обязательной (кроме документации по готовым задачам и комплексам задач) и зависит от объема и сложности создаваемой задачи (комплекса задач). В любом случае обязательным документом является ТЗ, в котором оговаривается как содержание этапов создания разрабатываемых на каждом этапе. задач, так и состав документов, 89 ТЕМА 5. ОСНОВЫ ПОСТРОЕНИЯ И ИСПОЛЬЗОВАНИЯ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫХ ИНФОРМАЦИОННЫХ СИСТЕМ 1. Методологические основы теории искусственного интеллекта 2. Методы представления знаний 3. Структура и назначение экспертных систем Большинство сравнительно людей новое трактуют искусственный научно-техническое интеллект направление, с как которым связывают надежды на резкое увеличение функциональных возможностей технических объектов, в частности, вычислительных систем, используемых в качестве средств автоматизации различных сфер профессиональной деятельности человека: управления; проектирования; производства; обучения; индустрии обслуживания и развлечений и т. п. 1.1. Краткая историческая справка История искусственного интеллекта насчитывает всего несколько десятилетий, хотя создать "думающую машину" мечтали многие поколения людей. Первый международный конгресс по искусственному интеллекту состоялся в США в 1969 г., ему предшествовали исследования в разных странах и направлениях:  в 50-е XX в. были начаты работы по машинному переводу с одного языка на другой;  в 1957 г. Розенблатом было предложено устройство для распознавания образов — персептрон, положивший начало разработке большого числа других устройств подобного типа (в том числе и в СССР — например, в Риге Л. Гореликом);  в 1959 г. Г. Саймон и А. Ньюэлл разработали программу GPS (General Problem Solving programme) — универсальный решатель, 90 предназначенный для разрешения различных задач из самых разнообразных областей. Как явствует из перечисленных примеров, первоначально на системы, связанные с искусственным интеллектом, пытались возложить различные, но весьма универсальные задачи. Однако надежды, порожденные первыми успехами в данной области, полностью не оправдались. Задача машинного перевода оказалась гораздо сложнее, чем предполагалось, и ее реализация, прогнозировавшаяся на 60-е гг. XX в., отодвинулась на два десятилетия (кстати, гораздо большее распространение получили автоматизированные словари, позволяющие получить из исходного текста так называемый подстрочный перевод, а не "переводчики" в полном смысле этого слова). Универсальный решатель задач, довольно успешно доказывавший достаточно простые логические теоремы, оказался крайне неэффективным при решении других задач, в частности, при многочисленных попытках автоматизировать игру в шахматы. Не удавалось также достаточно эффективно распознавать реальные изображения устройствами персептронного типа. Вместе с тем, несмотря на неудачи, первый этап имел большое значение для искусственного интеллекта с точки зрения двух обстоятельств:  он показал возможности использования ЭВМ в автоматическом режиме при решении задач, ранее решаемых только человеком;  на этом этапе были отработаны различные способы и приемы решения интеллектуальных задач, хотя строгой теории искусственного интеллекта еще не было. Работы по искусственному интеллекту продолжались, разрабатывались глубинные теоретические вопросы и их программная реализация. В частности, многие исследователи продолжили разработку алгоритмов и программ шахматной игры, завершившейся в 1967 г. первым чемпионатом 91 мира по шахматам среди ЭВМ (его выиграла советская программа "Каисса", разработанная в Институте проблем управления АН СССР). Отметим, что до последнего времени продолжаются попытки решить спор о том, способна ли программа на ЭВМ переиграть человека (иногда такой процесс называют соревнованиями "кремниевого" и "белкового" шахматистов). В частности, по одной из версий чемпион мира Г. Каспаров неоднократно играл с шахматными программами, разработанными в разных странах (США, Германии), с переменным успехом. Многие специалисты связывают успех или неудачу человека в игре с машиной с регламентом проведения матча: при проведении блицпартий человек, действующий по интуиции, имеет больше шансов на выигрыш; при ограничении времени на партию пятью или двадцатью пятью минутами ("быстрые шахматы") возможности ЭВМ по просчету вариантов в ряде случаев превышают человеческие; сложнее отдать преимущество одной из сторон при классической игре. Новое развитие работы по искусственному интеллекту получили в 80-е гг. XX в. Теоретический задел, созданный на первом этапе развития интеллектуальных систем при решении достаточно "мелких" задач (машинные игры в шашки, шахматы; сочинение стихов и музыки; перевод и т. п.), привел к важным практическим результатам — таким, как создание экспертных систем, интеллектуальных информационно-поисковых систем, расчетно-логических интеллектуальных и пакетов прикладных программ и т. д. Кроме того, практические успехи в создании систем искусственного интеллекта вызвали к жизни новые проекты, в частности, проекты разработки ЭВМ следующего (по наиболее распространенной классификации) 5-го поколения, которые должны уметь общаться с пользователем на естественном (или близком к нему) языке; решать не вполне структурированные задачи; давать разумные советы по широкому кругу проблем и т. д. 92 Вместе с тем специалисты продолжают обсуждать многие основополагающие вопросы, например, что такое искусственный интеллект, искусственный разум, в чем их отличия, что является предметом теории искусственного интеллекта и т. п. 1.2. Основные понятия и определения теории интеллектуальных информационных систем Строгого (формального, научного) определения понятия "естественный интеллект", не существует. Еще труднее определить понятие "искусственный интеллект". Для того чтобы решить эту задачу, необходимо уяснить значение таких терминов, как интеллект; психика; сознание; разум. Интеллект. Различают формулировки данного понятия по нескольким направлениям:  философскую;  биологическую;  психологическую. В философии под интеллектом понимают познание, понимание, рассудочную способность к абстрактно-аналитическому расчленению (Г. Гегель), способность к образованию понятий (Э. Кант). В психологии под интеллектом понимают характеристику умственного развития индивидуума, определяющую его способность целенаправленно действовать, рационально мыслить и эффективно взаимодействовать с окружающим миром. В биологии под интеллектом понимают способность адекватно реагировать (принимать решения) в ответ на изменение окружающей обстановки. Интеллект — это свойство отдельного субъекта. В частности, интеллектом может обладать не только человек, но и любой объект, 93 имеющий указанные выше качества — способность к образованию понятий, абстрактно-аналитическому мышлению, целенаправленному действию. Разум. В отличие от интеллекта разум — категория сугубо человеческая, опирающаяся на сознание как высшую форму психологической деятельности. Принципиальным моментом в определении разума, так же как и сознания, является их общественный, социальный характер, поскольку и то и другое понятия сформировались в результате совместной человеческой деятельности. Часто используют совместно понятия рассудок и разум. Интересно, что в античной философии считалось, что если рассудок — способность рассуждения — познает все относительное, земное и конечное, то разум, сущность которого состоит в целеполагании, открывает абсолютное, божественное и бесконечное. В настоящее время с рассудком связывают способность строго оперировать понятиями; правильно классифицировать факты и явления; приводить знания в определенную систему. Опираясь на рассудок, разум выступает как творческая познавательная деятельность, раскрывающая сущность действительности. Посредством разума мышление синтезирует результаты познания, создает новые идеи, выходящие за пределы сложившихся систем знания. Сознание. Это понятие также трактуется различными науками неоднозначно. С точки зрения философии сознание — свойство высокоорганизованной материи — мозга, выступающее как осознанное бытие, субъективный образ объективного мира, субъективная реальность. При социологическом подходе сознание рассматривается прежде всего как отображение в духовной жизни людей интересов и представлений различных социальных групп, классов, наций, общества в целом. 94 В психологии сознание трактуется как особый, высший уровень организации психической жизни субъекта, выделяющего себя из окружающей действительности, отражающего эту действительность в форме психических образов, которые служат регуляторами целенаправленной деятельности. Важнейшей функцией сознания является мысленное построение действий и предвидение их последствий, контроль и управление поведением личности, ее способность отдавать себе отчет в том, что происходит как в окружающем, так и в собственном духовном мире. Психика — это свойство высокоорганизованной материи — мозга, являющееся особой формой отражения действительности и включающее такие понятия, как ощущение, восприятие, память, чувства, воля, мышление и др. Отметим, что мышление и память, которыми обычно характеризуют интеллект, входят в понятие психики составными частями. В психике выделяют две компоненты: чувственную (ощущения, восприятие, эмоции) и рациональную, мыслительную (интеллект, мышление). Другие составляющие психики — память и волю — можно разделить на память чувств и память мыслей; волю чувств и волю мыслей (инстинкты и долг перед собой и обществом соответственно). Например, можно помнить, как берется сложный интеграл (память мыслей), а можно помнить ощущение напряжения и усталости при изучении способа его взятия (память чувств), когда воля чувств (инстинкт самосохранения, желание отдохнуть) боролись с волей мыслей (сознанием необходимости изучения этого способа). Перечисленные понятия обычно разделяют на две:  психика и интеллект как ее составляющая;  сознание и разум как его составляющая, причем интеллект и разум — рассудочные, мыслительные составляющие соответственно психики и сознания. 95 Основное отличие второй пары от первой состоит в том, что она образовалась в результате социальной, общественной деятельности людей, и поэтому социальная компонента — неотъемлемая и существенная черта сознания и разума (классическим примером может служить психика Маугли и психика "нормальных" детей). Отсюда следует очень важный вывод: принципиально невозможно моделировать сознание и разум во всей полноте, так как для этого пришлось бы "моделировать не только человека", но и всю систему его социально-общественных отношений. В то же время моделировать интеллект как одну из компонент психики отдельных индивидуумов вполне возможно, хотя и очень сложно. К этому выводу "примыкает" еще один: искусственный интеллект — это модель рациональной, мыслительной составляющей психики. Не моделируются эмоции, ощущения, воля, память чувств и т. п. Машинное сочинение стихов и музыки — это моделирование лишь логической компоненты психической деятельности, сопровождающей эти виды творчества (соблюдение рифмы, размера, законов композиции, гармонии и т.п.). Именно с этим связано неудовлетворительное для большинства людей качество машинных "сочинений". Учитывая сказанное, можно заключить, что понятие "искусственный интеллект" объединяет три других: ♦ искусственный бессловесный интеллект — модель компоненты психики живых существ, отражающая их способность принимать решения, изменять поведение и т. д. на уровне инстинктов, не имеющих словесного выражения (самосохранение, размножение, приспособление и т. п.); ♦ искусственный словесный интеллект — модель рациональной компоненты психической деятельности человека без учета ее социального содержания; 96 ♦ искусственный разум — искусственный словесный интеллект, дополненный социальной компонентой. В дальнейшем, если не будет специальных оговорок, под искусственным интеллектом будем понимать искусственный словесный интеллект. Приведенные определения основаны на теоретических рассуждениях и в силу этого носят достаточно общий характер. Существуют, по крайней мере, три подхода к определению этого понятия, носящие гораздо большую практическую направленность. Понятие искусственного интеллекта По выполняемым функциям По механизмам работы По отраслям знаний Подходы к определению понятия "искусственный интеллект" Достаточно полным определением понятия является следующее: искусственный интеллект — это область исследований, в рамках которых разрабатываются модели и методы решения задач, традиционно считавшихся интеллектуальными и не поддающимися формализации и автоматизации. Применительно к данному определению является справедливым суждение, что интеллектуальной может считаться такая искусственно созданная система, для которой выполняется тест Тьюринга, состоящий в следующем: "Испытатель через посредника общается с невидимым для него собеседником — человеком или системой. Интеллектуальной может считаться та система, которую испытатель в процессе такого общения не может отличить от человека". 97 Техническое устройство Человек Неискажающий посредник Схема проведения теста Тьюринга В качестве другого определения может рассматриваться следующее: искусственный интеллект — это область исследований, в которой изучаются системы, строящие результирующий вывод для задач с неизвестным исходной алгоритмом информации, решения на использующие основе неформализованной технологии символьного программирования и средства вычислительной техники со специальной архитектурой. Наконец, наиболее цитируемым определением третьего типа является следующее: искусственный интеллект — это область знаний, которая находит применение при решении задач, связанных с обработкой информации на программирования, автоматическим естественном управлением доказательством языке, роботами, теорем, автоматизацией машинным разумными зрением, машинами извлечения информации и т.д. Можно рассмотреть и такое — в определенной степени обобщающее — определение: искусственный интеллект — научная дисциплина, задачей которой является разработка математических описаний функций человеческого (словесного) интеллекта с целью аппаратурной, программной и технической реализации этих описаний средствами вычислительной техники. 98 В заключение отметим, что в последние годы многие специалисты согласились, что дискуссия по вопросу об определении самого термина "искусственный интеллект" приобрела схоластический характер, не дает конструктивных результатов теории и практике и может быть бесконечной. Поэтому вместо термина "искусственный интеллект" предлагается использовать другой — "новая информационная технология решения инженерных задач", что подчеркивает приоритетную роль поиска, анализа и синтеза информации в системах искусственного интеллекта. 1.3. Классификация интеллектуальных информационных систем На рисунке обозначены: СОН — системы общего назначения; СС — специализированные системы. Экспертные системы Системы, основанные на знаниях СОН Интеллектуальные ППП Нейросистемы Самоорганизующиеся системы Робототехнические системы Системы распознавания Системы эвристического поиска Игровые системы Системы общения Системы обработки текстов Системы речевого общения Системы машинного перевода Системы генерации музыки Классификация систем искусственного интеллекта СС 99 Наиболее широкое распространение на практике в настоящее время получили системы искусственного интеллекта, основанные на знаниях. Под "знанием" в системах искусственного интеллекта понимается информация о предметной области, представленная определенным образом и используемая в процессе логического вывода. По своему содержанию данная информация является некоторым набором суждений и умозаключений, описывающих состояние и механизмы (логику) функционирования в выбранной, как правило, весьма ограниченной предметной области. Указанные суждения и умозаключения высказываются экспертом (специалистом) в этой области либо формулируются в результате анализа литературы по данному предметному направлению. Способы получения и представления знаний в интересах проектирования систем искусственного интеллекта в настоящее время составляют предмет научного направления — инженерии знаний. Форма представления знаний имеет отличие от формы представления данных. Обычно под данными в АИС понимаются факты и идеи, представленные в формализованном виде, позволяющие (лишь) передавать, хранить или обрабатывать эти факты и идеи при помощи некоторого процесса. В отличие от данных, знания предполагают сосредоточение не только фактов и идей в указанном выше смысле (так называемых первичных данных), но и дополнительных данных, которые описывают (интерпретируют) первичные данные с точки зрения следующих составляющих: того, что собой представляют эти данные, какие между ними имеются связи, какие действия с ними и каким образом могут выполняться и т. п. В системах, основанных на знаниях, предполагается, что исходные знания способны в соответствии с запросами пользователей к системе порождать новые знания. При этом сама процедура порождения новых 100 знаний называется логическим выводом (или просто выводом). Термин "логический" в данном случае не случаен с двух точек зрения. Системы, основанные на знаниях, моделируют мыслительную деятельность людей лишь на логическом (а не на физиологическом) уровне и, кроме того, основным математическим аппаратом, лежащим в основе систем этого типа, является аппарат математической логики. К системам искусственного интеллекта, полностью основанным на знаниях, относятся два класса систем: экспертные системы и интеллектуальные пакеты прикладных программ (ИППП). Основные идеи этого направления частично (или даже в значительной части) реализуются и в других системах искусственного интеллекта, в частности, робототехнических, системах распознавания и др. Под ИППП понимаются инструментальные пакеты прикладных программ, в которых механизм сборки отдельных подпрограмм (решения частных задач) в общую программу решения требуемой задачи осуществляется автоматически, на основе механизма логического вывода. В самоорганизующихся системах реализуется попытка осуществить моделирование интеллектуальной деятельности человека (или более простых живых существ) не на логическом, а на физиологическом уровне работы головного мозга. В данном случае мозг человека моделируется сетью идеальных нейронов. В соответствии с доказанной фон Нейманом теоремой при воздействии на такую сеть некоторых раздражителей она начинает вырабатывать адекватную реакцию, т. е. способна к самообучению путем самоорганизации. Несмотря на значительную теоретическую перспективность этого (исторически первого) направления в области искусственного интеллекта, практически значимых результатов этот путь пока не дал. Последнее объясняется технической нереализуемостью на 101 современном уровне достаточного числа взаимосвязанных нейронов в искусственно создаваемой сети. В то же время данное направление позволило получить весомые результаты в области исследования возможностей создания компьютеров сверхвысокого быстродействия. Тем самым повышаются возможности систем искусственного интеллекта, создаваемых на других принципах. Кроме того, реальные результаты получены в создании нейросистем распознавания образов. Основная идея, лежащая в основе создания нейросетей, базируется на теореме Мак-Каллока и Питтса, которая утверждает, что любую вычислимую функцию можно реализовать с помощью сети идеальных нейронов. Эксперименты показывают, что реализация этих функций таким путем может осуществляться значительно быстрее, чем на традиционном компьютере. Компьютеры новой архитектуры, воплощающие данную идею, получили название нейрокомпьютеры. Третье направление разработки систем искусственного интеллекта связано с реализацией эвристического подхода к построению таких систем. Главной особенностью, характерной для данного направления, является полный отказ от следования принципу аналогии при моделировании механизма интеллектуальной деятельности (ни на логическом, ни на физиологическом уровнях). Методологической основой систем эвристического поиска служит то утверждение, что любая интеллектуальная деятельность начинается с некоторых данных и завершается получением определенных результатов также в виде данных. Системы этого типа выполняют функции, которые традиционно производятся человеком, однако реализуют их другими способами. Широкое распространение данное направление получило при решении различных игровых задач (шахматы, шашки и т. д.). Однако 102 подходы, присущие этому направлению, нашли применение и в других системах искусственного интеллекта, в частности, системах общения (особенно в части речевого общения), системах распознавания, робототехнических системах и других. В то же время следует заметить: специфика эвристического подхода такова, что рецепты создания программ для решения интеллектуальных задач в одной области практики, как правило, неприменимы в другой области, а возникающая необходимость изменения характера учета факторов при решении прикладных задач вызывает существенную перестройку программы в целом. При разработке интеллектуальных робототехнических систем основная задача состоит в решении теоретических и практических вопросов организации целесообразного поведения подвижных роботов, снабженных сенсорными и Принципиальное эффекторными отличие (исполнительными) робототехнических систем механизмами. от систем искусственного интеллекта других типов заключается в том, что эти системы не только воспринимают информацию из окружающего мира и вырабатывают на ее основе определенные оценочные выводы, но и, сообразуясь с этими выводами, вносят изменения в окружающий (анализируемый ими) мир. К настоящему времени в практике находят применение робототехнические системы с относительно простыми сенсорными и эффекторными механизмами, которые способны выполнять действия только в простых средах с заранее зафиксированными свойствами. Основа проблемы распознавания образов, или в более широком контексте — машинное зрение, заключается в придании системе способности разрешения задач преобразования огромного количества сенсорных данных (например, присутствующих в телевизионном изображении) к относительно краткому и осмысленному описанию 103 наблюдаемой проблемной ситуации. Содержанием такого описания, как правило, является тот минимальный (самый характерный) набор данных, которые отличают изучаемую ситуацию от стандартной. Основная сложность такого описания связана с ответом на следующие вопросы: какие объекты имеют место в наблюдаемом кадре; какие из них являются ключевыми для выявленной ситуации; что надо принять за стандартную ситуацию для выявленных ключевых объектов; в чем отличие рассматриваемой ситуации от стандартной; откуда первоначально получать наборы стандартных ситуаций. Трудности, с которыми сталкивается практика при решении каждой из перечисленных задач, указывают на то, что, как и в случае робототехнических систем, данное направление находит реализацию только в самых простых случаях. 2. Методы представления знаний Сделаем еще одно весьма важное замечание: в настоящее время в области разработки систем искусственного интеллекта сложилась следующая аксиома: никакой, самый сложный и изощренный алгоритм извлечения информации (так интеллектуальной называемый системы механизм не логического может вывода) из компенсировать "информационную бедность" ее базы знаний. 2.1. Знания и их свойства Несмотря на широкое распространение и использование понятия "знания" в различных научных дисциплинах и на практике, строгого определения данного термина нет. Довольно часто используют так называемый прагматический подход: говорят, что знания — это формализованная информация, на которую 104 ссылаются и/или которую используют в процессе логического вывода. Однако такое определение ограничено: оно фиксирует сознание на уже существующих методах представления знаний и, соответственно, механизмах вывода, не давая возможности представить себе другие ("новые"). Возможен и другой подход: попытаться на основе определения уже рассмотренного понятия "данные", выявить их свойства и особенности, сформировать дополнительные требования к ним и уже затем перейти к понятию "знания". Напомним, что данными называют формализованную информацию, пригодную для последующей обработки, хранения и передачи средствами автоматизации профессиональной деятельности. На рисунке представлены шесть основных свойств знаний (часть из них присуща и данным). Активность Наличие семантической метрики Знания Шкалирование Внешняя структура связей Внутренняя структура связей Свойства знаний Внутренняя интерпретация Данные 105 Охарактеризуем эти свойства. 1. Внутренняя интерпретация (интерпретируемость). Это свойство предполагает, что в ЭВМ хранятся не только "собственно (сами) данные", но и "данные о данных", что позволяет содержательно их интерпретировать. Имея такую информацию, можно ответить на вопросы типа "Где находится ….. ?" или "Какие предприятия выпускают ….. ?". При этом в первой строке таблицы находятся "данные о данных" (метаданные), а в остальных — сами данные. 2. Наличие внутренней структуры связей. Предполагается, что в качестве информационных единиц используются не отдельные данные, а их упорядоченные определенными отношениями (родовидовыми, причинноследственными и др.) структуры (эти отношения называют классифицирующими). Пример: факультет — курс — учебная группа — студент. 3. Наличие внешней структуры связей. Внутренняя структура связей позволяет описывать отдельный объект (понятие). Однако объекты (понятия) способны находиться и в других отношениях (вступать в ситуативную связь). Пример: объекты "курс Государственного университета управления им. С. Орджоникидзе" и "урожай овощей в совхозе "Зареченский" могут находиться в ситуативной связи "принимает участие в уборке". 4. Возможность шкалирования. Эта возможность предполагает введение соотношений между различными информационными единицами (т. е. их измерение в какой-либо шкале — порядковой, классификационной, метрической и т. п.) и упорядочение информационных единиц путем измерения интенсивности отношений и свойств. Пример: "97/ЭИ. 6-01 учебная группа занимает первое место на курсе по успеваемости". 5. Наличие семантической метрики. Шкалирование позволяет соотнести информационные единицы, но прежде всего для понятий, имеющих 106 "количественное" толкование (характеристики). На практике довольно часто встречаются понятия, к которым не применимы количественные шкалы, но существует потребность в установлении их близости (например, понятия "искусственный интеллект" и "искусственный разум"). Семантики классифицируются следующим образом:  значение, т. е. объективное содержание;  контекстуальный смысл, определяемый связями данного понятия с другими, соседствующими в данной ситуации;  личностный смысл, т.е. объективное значение, отраженное через систему взглядов эксперта;  прагматический смысл, определяемый текущим знанием о конкретной ситуации (например, фраза "информация получена" может иметь как негативную, так и позитивную оценку — в зависимости от того, нужно это было или нет). 6. Наличие активности. Данное свойство принципиально отличает понятие "знание" от понятия "данные". Например, знания человека, как правило, активны, поскольку ему свойственна познавательная активность (обнаружение противоречий в знаниях становится побудительной причиной их преодоления и появления новых знаний, стимулом активности является неполнота знаний, выражается в необходимости их пополнения). В отличие от данных, знания позволяют выводить (получать) новые знания. Будучи активными, знания позволяют человеку решать не только типовые, но и принципиально новые, нетрадиционные задачи. Кроме перечисленных, знаниям присущи такие свойства, как омонимия (слово "коса" может иметь три смысла, связанных с определениями: девичья; песчаная; острая) и синонимия (знания "преподаватель читает лекцию" и "студенты слушают лекцию" во многих случаях являются синонимами) и др. 107 Классифицировать знания можно по самым различным основаниям. По способу существования различают факты (хорошо известные обстоятельства) и эвристики (знания из опыта экспертов). По способу использования в экспертных системах — фактические знания (факты) — знания типа "А — это А"; правила — знания для принятия решений ("Если... — то..."); метазнания (знания о знаниях — указывают системе способы использования знаний и определяют их свойства). Классическими примерами метазнаний являются народные пословицы и поговорки, каждая из которых характеризует знания (рекомендации по деятельности) в широком классе конкретных ситуаций (например, пословица "Семь раз отмерь, один — отрежь" применима не только в среде хирургов или портных). По формам представления знания подразделяются на декларативные (факты в виде наборов структурированных данных) и процедуралъные (алгоритмы в виде процедур обработки фактов). По способу приобретения знания бывают научные (полученные в ходе систематического обучения и/или изучения) и житейские, бытовые (полученные в "ходе жизни"). Дадим еще ряд определений, часто встречающихся в литературе. Интенсиональные знания — знания, характеризующие или относящиеся к некоторому классу объектов. Экстенсиональные знания — знания, относящиеся к конкретному объекту из какого-либо класса (факты, сведения, утверждения и т. д.) Заметим: отношения интенсиональных и экстенсиональных знаний — это родовидовые отношения. Например, понятие "технологическая операция" — это интенсионал, а понятие "пайка" — это экстенсионал, так как пайка — одна из технологических операций. Очевидно, что эти понятия относительны. Так понятие "пайка", в свою очередь, можно считать 108 интенсионалом по отношению к понятиям "пайка серебром" и "пайка оловом". Как правило, такого рода знания относятся к декларативным. Физические знания — знания о реальном мире. Ментальные знания — знания об отношениях объектов. Мир задачи — совокупность знаний, используемых в задаче. Мир пользователя — совокупность знаний пользователя. Мир программы — совокупность знаний, используемых в программе. Морфологические и синтаксические знания — знания о правилах построения структуры описываемого явления или объекта (например, правила написания букв, слов, предложений и др.). Семантические знания — знания о смысле и значении описываемых явлений и объектов. Прагматические знания — знания о практическом смысле описываемых объектов и явлений в конкретной ситуации. (Например, редкая монета для нумизмата и филателиста имеет различную прагматическую ценность.) Предметные знания — знания о предметной области, объектах из этой области, их отношениях, действиях над ними и др. 2.2. Классификация методов представления знаний Для того чтобы манипулировать всевозможными знаниями из реального мира с помощью компьютера, необходимо осуществить их моделирование. При проектировании модели представления знаний следует учесть два требования:  однородность представления;  простота понимания. 109 Выполнение этих требований позволяет упростить механизм логического вывода и процессы приобретения знаний и управления ими, однако, как правило, создателям интеллектуальной системы приходится идти на некоторый компромисс в стремлении обеспечить одинаковое понимание знаний и экспертами, и инженерами знаний, и пользователями. Классификация методов моделирования знаний с точки зрения подхода к их представлению в ЭВМ Дадим общую характеристику основных методов представления знаний с помощью моделей, основанных на эвристическом подходе. 1. Представление знаний тройкой "объект — атрибут — значение" — один из первых методов моделирования знаний. Как правило, используется для представления фактических знаний в простейших системах. Примеры: Объект Студент Дом Пациент Атрибут Успеваемость Цвет Температура Значение Отличник Белый Нормальная 110 Очевидно, что для моделирования знаний даже об одном объекте (например, о "студенте" или "доме") из предметной области необходимо хранить значительное число "троек". 2. Продукционная модель (модель правил; модель продукций — от англ. production — изготовление, выработка). В настоящее время наиболее проработанная и распространенная модель представления знаний, в частности — в экспертных системах. Модель предусматривает разработку системы продукционных правил (правил продукций), имеющих вид: ЕСЛИ А1 И А2 И ... Аn , ТО В1 ИЛИ В2 ИЛИ..ИЛИ Вm где А и В — некоторые высказывания, к которым применены логические операции И и ИЛИ. Если высказывания в левой части правила (ее часто называют антецедент — условие, причина) истинно, то истинно и высказывание в правой части (консеквент — следствие). Полнота базы знаний (базы правил) определяет возможности системы по удовлетворению потребностей пользователей. Логический вывод в продукционных системах основан на построении прямой и обратной цепочек заключений, образуемых в результате последовательного просмотра левых и правых частей соответствующих правил, вплоть до получения окончательного заключения. Пусть в некоторой области памяти хранятся следующие правила (суждения):  правило 1 — ЕСЛИ в стране происходит падение курса национальной валюты; ТО материальное положение населения ухудшается;  правило 2 — ЕСЛИ объемы производства в стране падают; ТО курс национальной валюты снижается;  правило 3 — ЕСЛИ материальное положение населения ухудшается; 111 ТО уровень смертности в стране возрастает. Если на вход системы поступит новый факт "В стране высокий уровень падения объемов производства", то из правил можно построить цепочку рассуждений и сформулировать два заключения: факт 1 — правило 2 — правило 1 — заключение 1 — правило 3 — заключение 2, где заключение 1 (промежуточный вывод) — "Материальное положение населения ухудшается"; заключение 2 (окончательный вывод) — "В стране возрастает уровень смертности". Главными достоинствами продукционных систем являются простота пополнения и изъятия правил; простота реализации механизма логического вывода и наглядность объяснений результатов работы системы. Основной недостаток подобных систем — трудность обеспечения непротиворечивости правил при их большом числе, что требует создания специальных правил (так называемых метаправил) разрешения возникающих в ходе логического вывода противоречий. Кроме того, время формирования итогового заключения может быть достаточно большим. 3. Фреймовая модель. Сравнительно новая модель представления знаний. Само понятие "фрейм" (англ. frame — рама, рамка, скелет, сгусток, сруб и т. д.) было введено в 1975 г. Марком Минским (М. Minsky, США). Фрейм — это минимальная структура информации, необходимая для представления знаний о стереотипных классах объектов, явлений, ситуаций, процессов и др. С помощью фреймов можно моделировать знания о самых разнообразных объектах интересующей исследователя предметной области — важно лишь, чтобы эти объекты составляли класс концептуальных (повторяющихся, стереотипных) объектов, процессов и т.п. Примерами стереотипных жизненных ситуаций могут служить собрание, совещание, сдача экзамена или зачета; защита курсовой работы и др. Примеры 112 стереотипных бытовых ситуаций: отъезд в отпуск; встреча гостей, выбор телевизора; ремонт и др. Примеры стереотипных понятий: алгоритм; действие; методика и др. С помощью фреймов можно моделировать как процедурные, так и декларативные знания. На рисунке представлен фрейм технологической операции "соединять", пример представления процедурных знаний. W DW X DX Соединять Y Z DZ DY «Объект» «Субъект» «Посредством чего?» Данный фрейм описывает ситуацию "Субъект X соединяет объект Y с объектом Z способом W". На рисунке обозначены:  вершины X, Y, Z, W — слоты (англ. slot — прорез; щель; пустота — составляющие фрейма);  дуги — отношения;  Dx, Dy, Dz, Dw — так называемые шанции — области возможных значений соответствующих слотов. Наполняя слоты конкретным содержанием, можно получить фрейм конкретной ситуации, например: "Радиомонтажник соединяет микросхему с конденсатором способом пайки". Заполнение слотов шанциями называют активизацией фрейма. 113 Пример фрейма "технологическая операция", иллюстрирующий представление декларативных знаний для решения задачи проектирования технологического процесса. Технологическая операция Имя операции Состав операции Требуемое оборудование Шанции слотов Требуемые материалы Имя последующей операции По содержательному смыслу фрейма выделяют:  фреймы-понятия;  фреймы-меню;  фреймы с иерархически вложенной структурой. Фрейм-понятие — это фрейм типа И. Например, фрейм "операция" содержит объединенные связкой И имена слотов "что делать", "что это дает", "как делать", "кто делает", "где делать" и т. д., а фрейм "предмет" — слоты с именами "назначение", "форма", "вес", "цвет" и т. д. Фрейм-меню — это фрейм типа ИЛИ. Он служит для организации процедурных знаний с помощью оператора "выбрать". Например, фрейм "что делать" может состоять из объединенных связкой ИЛИ слотов "решить уравнение", "подставить данные", "уточнить задачу" и т. д., причем каждый из этих слотов может иметь несколько значений. Фрейм с иерархически вложенной структурой предполагает, что в нем в качестве значений слотов можно использовать имена других фреймов, слотов и т. д., т. е. использовать иерархическую структуру, в которой 114 комбинируются другие виды фреймов (в итоге получают так называемые фреймы-сценарии). Значения слотов могут содержать ссылки на так называемые присоединенные процедуры. Различают два вида присоединенных процедур: ♦ процедуры-демоны; ♦ процедуры-слуги. Процедуры-демоны присоединяются к слоту и активизируются при изменении информации в этом слоте (выполняют вспомогательные операции — например, автоматически корректируют информацию во всех других структурах, где используется значение данного слота) — см. ниже. Процедуры-демоны (типы присоединенных процедур) 1 2 3 Процедура "Если — добавлено" (IF — ADDED) Процедура "Если — удалено" (IF — REMOVED) Процедура "Если — нужно" (IF—NEEDED) Выполняется, когда новая информация помещается в слот Выполняется, когда информация удаляется из слота Выполняется, когда запрашивается информация из пустого слота Процедуры-слуги активизируются при выполнении некоторых условий относительно содержимого слотов (часто по запросу). Данные процедуры определяются пользователем при создании фрейма. Например, во фрейме "Учебная аудитория" можно предусмотреть слоты "длина" и "ширина", а по их значениям вычислять значение слота "площадь". Фреймы позволяют использовать многие свойства знаний и достаточно широко употребляются. Их достоинства и недостатки схожи с достоинствами и недостатками семантических сетей, которые будут рассмотрены ниже. 4. Модель семантической сети (модель Куилиана). Семантическая сеть — это направленный граф с поименованными вершинами и дугами, причем узлы обозначают конкретные объекты, а дуги — отношения между ними. Как следует из определения, данная модель представления знаний является более общей по отношению к фреймовой модели (иными словами, фреймовая модель — частный случай 115 семантической сети). Семантическую сеть можно построить для любой предметной области и для самых разнообразных объектов и отношений. В семантических сетях используют три типа вершин:  вершины-понятия (обычно это существительные);  вершины-события (обычно это глаголы);  вершины-свойства (прилагательные, наречия, определения). Дуги сети (семантические отношения) делят на четыре класса:  лингвистические (падежные, глагольные, атрибутивные);  логические (И, ИЛИ, НЕ);  теоретико-множественные (множество — подмножество, отношения целого и части, родовидовые отношения);  квантифицированные (определяемые кванторами общности  и существования ). (Напомним, что кванторы — это логические операторы, переводящие одну высказывательную форму в другую и позволяющие указывать объем тех значений предметных переменных, для которых данная высказывательная форма истинна.) Приведем два примера. На рисунке представлена семантическая сеть для предложения (ситуации) "Студент Табуреткин добросовестно изучает новый план счетов на 2002 год перед сдачей экзамена по дисциплине "Бухгалтерский учет". 116 Следующий рисунок содержит фрагмент семантической сети для понятия "автомобиль" (обозначения: IS-A — есть, является; HAS-PART — имеет часть). Из приведенных примеров понятно, почему многие специалисты по искусственному интеллекту считают фрейм частным случаем семантической сети со строго структурированными знаниями. Основное достоинство методов моделирования знаний с помощью семантических сетей и фреймов — универсальность, удобство представления как декларативных, так и процедуральных знаний. Имеют место и два недостатка:  громоздкость, сложность построения и изменения;  потребность в разнообразных процедурах обработки, связанная с разнообразием типов дуг и вершин. В рамках реализации теоретического подхода применяют логические модели, прежде всего использующие представления знаний в системе логики предикатов. Преимущества такого подхода очевидны: единственность теоретического обоснования и возможность реализации системы путем введения формально точных определений и правил получения выводов. Однако в полной мере претворить в жизнь данный подход даже для "простых" задач оказалось весьма сложно. Поэтому появились попытки перейти от формальной логики к так называемой 117 человеческой логике (модальной логике, многозначной логике и др.), модели которой в большей или меньшей степени учитывают "человеческий фактор", т. е. являются в определенном смысле компромиссными "в плане использования и теоретического, и эвристического подходов. Очень коротко остановимся на ставшей классической предикатной модели представления знаний. Первые попытки использовать такую модель относятся к 50-м гг. прошлого века. Дадим несколько определений. Пусть имеется некоторое множество предметной областью. Выражение объектов, называемое , где — так называемая предметная переменная, а Р принимает значения 0 или 1, называется логической функцией или предикатом. Предикат задает отношение между элементами и обозначает высказывание, что " находятся между собой в отношении Р". Например, если А — множество целых чисел, а Р(а) — высказывание "а - положительное число", то Р(a) = 1 при а > 0 и Р(a) = 0 при a ≤ 0. Из подобного рода элементарных высказываний с помощью логических связок образуют более сложные высказывания, которые могут принимать те же значения — "истина" и "ложь". В качестве связок используются конъюнкция, дизъюнкция, импликация, отрицание, эквивалентность. Предикат от n переменных называют n-местным. Одноместные (унарные) предикаты отражают свойства определенного объекта или класса объектов. Многоместные предикаты позволяют записывать отношения, которые существуют между группой элементов. Если a — тоже предикат, то Р(a) — предикат 2-го порядка, и т. д. до n-го порядка. Приведем примеры различных предикатов. 118 1. Унарный предикат (высказывание) "Река впадает в Каспийское море" имеет значение 1, если "Река" = "Волга", и значение 0, если "Река" = "Днепр". 2. Двухместный предикат "х1 не меньше х2" может иметь значение 1 или 0 в зависимости от значений x1 и х2. Если значение предиката тождественно равно 1 при любых значениях предметных переменных, он называется тавтологией. В аппарат исчисления предикатов входят также символы функций (обычно обозначаемые латинскими буквами f, g, h и т. д.), задаваемых на множестве предметных переменных, и кванторы общности  и существования . 3. Представление с помощью предиката знаний, заключенных в теореме Пифагора: функция , где предикат Р — "быть равным", ; функция . Иногда используется такая форма записи: РАВНЫ [СУММА (КВАДРАТ (х), КВАДРАТ (у)), КВАДРАТ (z)]. Предикат Р равен 1, если х, у, z — соответственно длины катетов и гипотенузы прямоугольного треугольника. Предикаты удобны для описания декларативных знаний (фактов, событий и т. п.). Их главные достоинства — возможность реализации строгого вывода знаний (исчисления предикатов) и сравнительная компактность модели. К сожалению, предикаты мало пригодны для записи процедурольных знаний. Кроме того, опыт показал, что человеческое знание по своей структуре много сложнее структуры языков предикатного типа, поэтому требуются специальные навыки "подгонки" структуры реального знания под структуру модели (как правило, значительно обедняющей исходные знания). 119 3. Структура и назначение экспертных систем В настоящее время среди всех систем искусственного интеллекта (ИИ) наибольшее распространение (по некоторым оценкам до 90%) получили экспертные системы (ЭС) различных типов. Объяснение этому находится в самой истории развития технологии искусственного интеллекта. Если условно проследить начало этой истории по десятилетиям, увидим, что в 60х гг. XX в. специалисты в области ИИ пытались моделировать сложный процесс мышления, отыскивая общие методы решения широкого класса задач и реализуя их в универсальных программах. Как уже отмечалось, большая часть таких попыток была неудачной. Дальнейшие исследования в 70-е гг. были сконцентрированы на разработке двух групп методов:  методов представления задач (в стремлении сформулировать решаемую проблему так, чтобы ее было легче решить);  методов поиска (вывода) ответа (в стремлении создать достаточно хитроумные способы управления ходом решения задачи, обеспечивающие приемлемый расход машинных ресурсов). Однако и эта стратегия не принесла реальных успехов. В конце 70-х гг. был сделан принципиальный вывод: эффективность программы при решении интеллектуальных задач в большей степени зависит от знаний, которыми она обладает, а не только от используемых формализмов и схем вывода. Чтобы сделать систему интеллектуальной, ее нужно снабдить множеством высококачественных знаний о некоторой предметной области. Это послужило основой новой концепции развития систем ИИ — создания специализированных программных систем, каждая из которых является как бы экспертом в некоторой узкой предметной области. Такие программы в дальнейшем и стали называть экспертными системами. 120 Интерес к ЭС обусловлен тремя основными обстоятельствами:  ЭС ориентированы на решение широкого круга задач в ранее не формализуемых областях, которые считались малодоступными для использования ЭВМ;  ЭС предназначены для решения задач в диалоговом режиме со специалистами (конечными пользователями), от которых не требуется знания программирования — это резко расширяет сферу использования вычислительной техники, которая в данном случае выступает как инструмент подкрепления (поддержки) памяти специалиста и усиления его способностей к логическому выводу;  специалист, использующий ЭС для решения своих задач, может достигать, а иногда и превосходить по результатам возможности экспертов в данной области знаний, что позволяет резко повысить квалификацию рядовых специалистов за счет аккумуляции знаний в ЭС, в том числе знаний экспертов высшей квалификации. Свое название ЭС получили по двум причинам:  информацию (знания) для них поставляют эксперты;  ЭС выдает решения, аналогичные тем, которые формулируют эксперты. Понятие "эксперт" заслуживает отдельного обсуждения. По Д. Уотермену эксперт (англ. domain expert — знаток, специалист в области, сфере деятельности) — человек, который за годы обучения и практики научился чрезвычайно эффективно решать задачи, относящиеся к конкретной предметной области. Главным в этом определении является требование к эксперту, которое предъявляются и к ЭС: эффективность решения конкретных задач из узкой предметной области. В соответствии с определением П. Джонса "эксперт — это человек, который благодаря обучению и опыту может делать то, что мы все, 121 остальные люди, делать не умеем; эксперты работают не просто профессионально, но к тому же уверенно и эффективно. Эксперты обладают огромными познаниями и пользуются различными приемами и уловками для применения своих знаний к проблемам и заданиям; они также умеют быстро переворошить массу несущественной информации, чтобы добраться до главного, и хорошо умеют распознавать в ситуациях, с которыми сталкиваются, примеры тех типовых проблем, с которыми они уже знакомы. В основе поведения экспертов лежит совокупность практически применимых знаний, которую мы будем называть компетентностью. Поэтому разумно предположить, что эксперты — это те люди, к которым надо обратиться, когда мы желаем проявить компетентность, делающую возможным такое поведение, как у них". Отметим, что в обоих определениях подчеркиваются источники знаний экспертов — обучение и практика (опыт). Таким образом, можно дать следующее определение: под ЭС понимается программная система, выполняющая действия, аналогичные тем, которые выполняет эксперт в некоторой прикладной предметной области, делая определенные заключения в ходе выдачи советов и консультаций. Основные области их применения (в порядке уменьшения числа ЭС, используемых в данной области). № Область применения ЭС п/п 1 Проектирование экспертных систем 2 Медицинский диагноз и консультации по лечению 3 Консультации и оказание помощи пользователю по решению задач в различных предметных областях 4 Автоматическое программирование, проверка и анализ программного обеспечения 5 Проектирование сверхбольших интегральных схем. Обучение в различных предметных областях 122 6 Техническая диагностика и выработка рекомендаций по ремонту оборудования 7 Планирование в различных предметных областях. Анализ данных в различных предметных областях (в том числе и статистический). Интерпретация геологических данных и выработка рекомендаций по обнаружению полезных ископаемых 8 Интерпретация данных и планирование эксперимента в ходе научных исследований в области биологии. Решение задач, связанных с космическими исследованиями 9 Обеспечение научных исследований в химии, выработка рекомендаций по синтезу соединений 10 Управление проектированием, технологическими процессами и промышленным производством. Анализ и синтез электронных схем. Формирование математических понятий, преобразование математических выражений 11 Анализ рисков в политике и экономике Структура типовой ЭС. 123 На рисунке обозначены: СОЗ — система, основанная на знаниях; ЛП — лингвистический процессор; РП (БД) — рабочая память (база данных); БЗн — база знаний; МЛВ — механизм (машина) логического вывода; КПЗн — компонент приобретения знаний; Коб — компонент объяснений. Краткая характеристика структурных элементов ЭС. СОЗ представляет собой программную систему, состоящую из трех элементов: БЗн, МЛВ и РП (БД). БЗн — часть ЭС (СОЗ), предназначенная для генерации и поддержания динамической модели знаний о предметной области (в качестве возможных моделей знаний могут использоваться продукционные, сетевые или фреймовые модели). МЛВ — часть ЭС (СОЗ), реализующая анализ поступающей в ЭС и имеющейся в ней информации и формирование (вывод) на ее основе новых заключений (суждений) в ответ на запрос к системе. РП (БД) — часть ЭС (СОЗ), предназначенная для информационного обеспечения работы МЛВ, прежде всего в части хранения и обработки поступивших (новых) фактов (суждений) и промежуточных результатов логического вывода. Лингвистический процессор предназначен для обеспечения комфортного интерфейса между конечным пользователем и ЭС. В нем реализуются процедуры морфологического, синтаксического и семантического контроля поступающих в систему запросов и приведение их к виду, "понятному" ЭВМ. При выдаче ответной информации осуществляется обратная операция — заключение "переводится" на ограниченный естественный язык, понятный конечному пользователю. Отметим, что в первых ЭС ЛП отсутствовал, так как общение с машиной осуществлялось на (строго) формальном языке. В дальнейшем (особенно при 124 переходе к ЭВМ пятого поколения) значимость ЛП в составе ЭС будет возрастать. Компонент приобретения знаний предназначен для обеспечения работы инженера знаний по поддержанию модели знаний, адекватной реальной предметной области (генерации БЗн, ее тестирования, пополнения новыми знаниями, исключения неверных (ставших таковыми) знаний и т. п). Наличие Коб, обеспечивающего по запросу пользователя выдачу информации о ходе и исходе логического вывода, принципиально отличает ЭС от всех других программных систем. Дело в том, что в большинстве случаев конечному пользователю недостаточно сообщить лишь конечное заключение ЭС, которое он должен (может) использовать в своей профессиональной деятельности. Гораздо большее доверие вызывает у него конечный вывод, подтвержденный понятными промежуточными рассуждениями. Кроме того, с помощью Коб можно организовать процесс обучения конечных пользователей работе с ЭС. В обучающих ЭС Коб играет еще более важную роль. Важным классом СОЗ является класс интеллектуальных пакетов прикладных программ (ППП). Структура пакета ПП 125 Интеллектуальные ППП дают возможность конечному пользователю решать прикладные задачи по их описаниям и исходным данным без программирования — генерация ("сборка") программы "под задачу" осуществляется автоматически механизмом логического вывода. БЗн в интеллектуальном ППП может строиться по любому из известных эвристических методов (часто используются семантические сети и фреймы), лишь бы настраиваемая МЛВ программа была эффективна для решения поставленной задачи.