Экспертные системы

Уровни владения компьютером для резюме

Опыт работы на компьютере в резюме — пример того, насколько быстро претендент сможет вникнуть в суть новой деятельности. В зависимости от должности этот пункт может как занимать пару строчек, так и быть довольно подробным. Главное, чтобы сведения были правдивыми.

Преимущества экспертных систем:

• Постоянство. Экспертные системы ничего не забывают в отличие от человека-эксперта.
• Воспроизводимость. Можно сделать любое количество копий экспертной системы, а обучение новых экспертов отнимает много времени и средств.
• Эффективность. Может увеличить производительность и уменьшать затраты персонала.
• Постоянство. С использованием экспертных системам подобные транзакции обрабатываются одним и тем же способом. Система будет делать сопоставимые рекомендации для похожих ситуаций.
• Влияние на людей. Новый эффект (самая современная ин­фор­ма­ция, имеющая влияние на здравый смысл). Главный эффект (ранняя информация доминирует над здравым смыслом).
• Документация. Экспертная система может документировать процесс решения.
• Законченность. Экспертная система может выполнять обзор всех транзакций, a человек-эксперт сможет сделать обзор только отдельной выборки.
• Своевременность. Погрешности в конструкциях и-или могут быть своевременно найдены.
• Широта. Могут быть объединены знания многих экспертов, что дает системе больше широты, чем с вероятно может достичь один человек.
• Снижение риска ведения дела благодаря последовательности принятия решения документированности и компетентности.

• Здравый смысл. В дополнение к широкому техническому знанию, че­ловек-эксперт имеет здравый смысл. Еще не известно, как за­ло­жить здравый смысл в экспертные системы.
• Творческий потенциал. Человек-эксперт может реагировать твор­чески на необычные ситуации, экспертные системы не могут.
• Обучение. Человек-эксперт автоматически адаптируются к изме­не­нию среды; экспертные системы нужно явно модифицировать.
• Сенсорный опыт. Человек-эксперт располагает широким диапа­зо­ном сенсорного опыта; экспертные системы в настоящее время ос­нованы на вводе символов.

Экспертные системы не хороши, если решения не существует или когда проблема лежит вне области их компетенции.

Класс экспертных систем сегодня объединяет несколько тысяч различных программных комплексов, которые можно классифицировать по различным критериям: решаемая задача, связь с реальным временем, тип ЭВМ, степень интеграции.

Состав системы управления знаниями на примере IBM

Чтобы наиболее наглядно изобразить, что входит в состав системы управления знаниями, рассмотрим таблицу для консультантов по управлению знаниями, разработанную в IBM. Она основывается на разграничении процессов сбора информации и объединения людей. Мы приводим ее с небольшими изменениями:

• Внутренние и внешние базы данных
• Архитектура контента
• Поддержка информационной службы (необходимо обучение)
• Сбор данных о лучших практиках (best practices)/ вынесенных уроках (lessons learned) и анализе проделанной работы

• Сообщества и обучение
• Указания, система “желтых страниц”, менеджеры компетенций (expertise locators – специалисты, которые владеют информацией о знаниях и навыках каждого члена коллектива и могут подбирать подходящих людей для выполнения поставленной задачи. Это актуально для крупных компаний с большими штатами сотрудников – прим. перев. )
• Инструменты, облегчающие поиск информации, программы для коллективного использования
• Команды реагирования на запросы

• Культурная поддержка
• Повышение осведомленности о существующих профилях и базах данных
• Сбор информации, которая пригодится в чрезвычайных ситуациях или в условиях сильного давления
• Поиск информации о лучших практиках

• Культурная поддержка
• Пространство — физическое и виртуальное: библиотеки, комнаты отдыха; культурная поддержка и программы для коллективного использования
• Путешествия и посещение встреч и мероприятий

Источник: Том Шорт, старший консультант по управлению знаниями в IBM Global Services

Проблемы использования искусственного интеллекта

При внедрении систем ИИ специалисты сталкиваются с рядом сложностей:

• «Умные» технологии доступны лишь крупным компаниям или министерствам, которые могут позволить себе вложить большие суммы и получить от этого отдачу только через несколько лет. Так, на развитие программы «Цифровая экономика», которая включает в себя технологии с искусственным интеллектом, Минкомсвязи закладывало 1,118 трлн. рублей.
• После закупки робототехники или «умных» программ наступает этап их интеграции в бизнес, где возникают проблемы с кадрами. В 2020 году наблюдается дефицит специалистов, способных выполнить все необходимые надстройки ИИ для их внедрения в бизнес.
• До сих пор остается непонятным, кто должен отвечать за возникающие инциденты при работе с ИИ – создатели или те, кто его использует.
• Для обучения и успешной работы большинства ИИ требуются массивы информации. Вместе с этим возникает проблема конфиденциальности данных. Созданные ИИ-проекты не всегда обеспечены необходимым уровнем безопасности для сохранности данных.

Использование компьютеров в административном управлении

Электронный офис — это система автоматизации учреждения, основанная на использовании компьютерных технологий. Обычно он включает в себя такие компоненты, как: текстовые редакторы; интегрированные программные пакеты; электронные таблицы; системы управления базами данных; графические редакторы и графические библиотеки; электронные записные книжки; электронные календари с расписанием деловых встреч, встреч и т.д.; электронные картотеки, обеспечивающие каталогизацию и поиск документов (писем, отчетов и т. д.) с помощью компьютера; автоматические телефонные справочники, которые вы можете прокрутить на экране, установить нужный номер курсором и подключиться.

Система телеконференций, которая позволяет пользователям, несмотря на их взаимную удаленность в космосе, а иногда и во времени, участвовать в совместных мероприятиях, таких как организация и управление сложными проектами. Пользователям предоставляются терминалы (обычно дисплеи и клавиатуры), подключенные к компьютеру, которые позволяют им общаться с другими членами группы. Линии связи используются для передачи информации между участниками встречи. Работа системы регулируется координатором, в функции которого входит организация работы участников собрания, обеспечение их присутствия на собрании и передача информации, передаваемой ими другим участникам собрания. В некоторых системах телеконференций участники имеют возможность «видеть» друг друга, что обеспечивается телевизионными камерами и дисплеями, подключенными к системам.

В настоящее время основная задача средней и высшей ступеней образования заключается не в том, чтобы передавать как можно больше знаний, а в том, чтобы научить их приобретать самостоятельно и творчески применять для получения новых знаний. На самом деле это возможно только при внедрении новых информационных технологий (СНИТ) в образовательный процесс, направленных на реализацию целей обучения и воспитания. Средствами новых информационных технологий являются программные и аппаратные средства и устройства, которые работают на основе компьютерных технологий, а также современные средства и системы обмена информацией, обеспечивающие операции по сбору, созданию, накоплению, хранению, обработке и передаче информации.

Автоматизированные учебные системы (AOS) — комплексы программного обеспечения, оборудования и учебных пособий, которые обеспечивают активную учебную деятельность. AOC обеспечивают не только обучение конкретным знаниям, но и проверку ответов учащихся, возможность подсказок, развлечение изученного материала и т. д.

АОС — это сложные человеко-машинные системы, в которых ряд дисциплин объединен в одно целое: дидактика, психология, моделирование, компьютерная графика и т. д.

Основным средством взаимодействия студента с AOS является диалог. Диалог с системой обучения может контролировать как стажер, так и система. В первом случае студент сам определяет режим своей работы с AOS, выбирая метод изучения материала, соответствующий его индивидуальным способностям. Во втором случае методология и метод изучения материала выбираются системой, представляя студенту в соответствии со сценарием учебный материал и вопросы к ним.

Эксперт Системы обучения (EOS). Они реализуют функции обучения и содержат знания из определенной довольно узкой предметной области. У EOS есть возможность объяснить стратегии и тактики решения проблемы изучаемой предметной области и обеспечить контроль над уровнем знаний, навыков и диагностики с диагностикой ошибок на основе результатов обучения.

Обучающие базы данных (UBD) и учебные базы знаний (UBZ), ориентированные на определенную предметную область. UBD позволяют вам создавать наборы данных для данной образовательной задачи и выбирать, сортировать, анализировать и обрабатывать информацию, содержащуюся в этих наборах. УБЗ, как правило, содержит описание основных понятий предметной области, стратегию и тактику решения задач; набор предлагаемых упражнений, примеры и задачи предметной области, а также список возможных ошибок учащегося и информация для их исправления; База данных, содержащая список методов обучения и организационных форм обучения.

Мультимедийные системы. Они позволяют внедрять интенсивные методы и формы обучения, повышать мотивацию обучения за счет использования современных средств обработки аудиовизуальной информации, повышать уровень эмоционального восприятия информации и формировать навыки для реализации различных форм самостоятельной обработки информации.

Мультимедийные системы широко используются для изучения процессов различной природы на основе их моделирования. Здесь можно сделать жизнь элементарных частиц микромира невидимой для обычного глаза при изучении физики, образно и наглядно рассказать об абстрактных и n-мерных мирах, четко объяснить, как работает тот или иной алгоритм и т. д. Способность моделировать реальное Процесс в цвете и со звуковым сопровождением поднимает обучение на совершенно новый уровень.

Системы виртуальной реальности. Они используются при решении структурно-графических, художественных и других задач, где необходимо развитие способности создавать мысленно-пространственное построение объекта в соответствии с его графическим представлением.

Образовательные компьютерные телекоммуникационные сети позволяют обеспечить дистанционное обучение, когда преподаватель и ученик разделены во времени и (или) разделены во времени, а учебный процесс осуществляется с использованием телекоммуникаций, в основном на основе Интернета.

В образовательной практике используются все основные виды компьютерных телекоммуникаций: электронная почта, электронные доски объявлений, группы новостей и другие функции Интернета.

Экспертные системы, методика построения

В настоящее время сложилась определенная технология разработки ЭС, которая включает следующие шесть этапов: идентификация , концептуализация , формализация, выполнение, тестирование и опытная эксплуатация .

Этап идентификации

Этап идентификации связан, прежде всего, с осмыслением тех задач, которые предстоит решить будущей ЭС, и формированием требований к ней. Результатом данного этапа является ответ на вопрос, что надо сделать и какие ресурсы необходимо задействовать (идентификация задачи, определение участников процесса проектирования и их роли, выявление ресурсов и целей).

Обычно в разработке ЭС участвуют не менее трех-четырех человек — один эксперт, один или два инженера по знаниям и один программист, привлекаемый для модификации и согласования инструментальных средств. Также к процессу разработки ЭС могут по мере необходимости привлекаться и другие участники. Например, инженер по знаниям может пригласить других экспертов, чтобы убедиться в правильности своего понимания основного эксперта, представительности тестов, демонстрирующих особенности рассматриваемой задачи, совпадения взглядов различных экспертов на качество предлагаемых решений. Кроме того, для сложных систем считается целесообразным привлекать к основному циклу разработки несколько экспертов. Однако в этом случае, как правило, требуется, чтобы один из экспертов отвечал за непротиворечивость знаний, сообщаемых коллективом экспертов.

Идентификация задачи заключается в составлении неформального (вербального) описания, в котором указываются: общие характеристики задачи; подзадачи, выделяемые внутри данной задачи; ключевые понятия (объекты), их входные (выходные) данные; предположительный вид решения, а также знания, относящиеся к решаемой задаче.

В процессе идентификации задачи инженер по знаниям и эксперт работают в тесном контакте. Начальное неформальное описание задачи экспертом используется инженером по знаниям для уточнения терминов и ключевых понятий. Эксперт корректирует описание задачи, объясняет, как решать ее и какие рассуждения лежат в основе того или иного решения. После нескольких циклов, уточняющих описание, эксперт и инженер по знаниям получают окончательное неформальное описание задачи.

При проектировании ЭС типичными ресурсами являются источники знаний, время разработки, вычислительные средства и объем финансирования. Для эксперта источниками знаний служат его предшествующий опыт по решению задачи, книги, известные примеры решения задач, а для инженера по знаниям — опыт в решении аналогичных задач, методы представления знаний и манипулирования ими, программные инструментальные средства. При определении времени разработки обычно имеется в виду, что сроки разработки и внедрения ЭС составляют, как правило, не менее года (при трудоемкости 5 чел.-лет). Определение объема финансирования оказывает существенное влияние на процесс разработки, так как, например, при недостаточном финансировании предпочтение может быть отдано не разработке оригинальной новой системы, а адаптации существующей.

При идентификации целей важно отличать цели, ради которых создается ЭС, от задач, которые она должна решать. Примерами возможных целей являются: формализация неформальных знаний экспертов; улучшение качества решений, принимаемых экспертом; автоматизация рутинных аспектов работы эксперта (пользователя); тиражирование знаний эксперта.

Искусственный интеллект: миф и реальность

Т.к. искусственный интеллект (ИИ) начинает находить практическое применение в нашей повседневной жизни, то мы все чаще и чаще слышим о нем. Среди успешных историй есть множество предупреждений о будущем с терминаторами, в котором роботы с ИИ захватят весь мир.

Миф: ИИ поработит людей.

Искусственный Интеллект очень часто ассоциируют с представлениями, навязанными научной фантастикой, а также предсказаниями кинематографистов о будущем господстве роботов, в котором человечеству отведена второстепенная и крайне унизительная роль. Мы можем согласиться, что подобное представление частично оправдано, но поверьте: никаких реальных предпосылок для такого сценария на данный момент нет. Реальность, как и всегда, оказывается гораздо более приземленной.

Миф: ИИ защищён от взлома.
Просто потому, что ИИ демонстрирует разум, не означает, что его невозможно взломать: в любом случае ИИ – это все же компьютерная программа, пусть и намного более сложная. А это означает, что ее все же можно взломать.

Изощренные кибер-преступники могут изменить параметры, используемые для контроля системы с ИИ, позволяя такой системе развиваться в незапланированных направлениях – например, обретение самосознания по образу все того же Терминатора. Скорее всего, ИИ будет направлен на осуществление другой преступной деятельности, например, банковское мошенничество.

Реальность: ИИ считывает желания людей.
Мы склонны думать, что только другие люди могут контролировать нас, потому что мы взаимодействуем с ними в реальном мире. Но реальность такова, что наши мысли, чувства и эмоции постоянно обрабатываются машинами.

Многие из рекламных объявлений, которые мы видим в Интернете, уже разработаны и таргетированы с использованием ИИ. Например, возьмем Amazon: они ведут учет каждого продукта, который вы искали. Затем ИИ использует эту информацию, чтобы организовать поиск соответствующих рекламных объявлений данных продуктов на других сайтах, которые вы посещаете. Используя технику под названием «ретаргетинг» и постоянно показывая нам рекламу одного того же продукта, ИИ начинает влиять на наши интересы. И многие люди в конечном итоге приобретают этот продукт.

По мере развития ИИ такие техники станут более эффективными. ИИ не может полностью «контролировать» нас, но он, безусловно, может мотивировать нас на определенные действия.

Миф: Алгоритм работает самостоятельно.
Также многие думают, что алгоритм абсолютно автономен, что он сможет самостоятельно идентифицировать наиболее актуальные элементы из всего объема данных. Реальность же совершенна иная: если алгоритм и превосходит человека в способности непрерывно обрабатывать гигантские объемы сложных данных, то все же предварительно обогатить его «нашим» интеллектом – это полезная практика, позволяющая экономить ему время.

Реальность: Алгоритм должен быть настроен.
Не зная точно, что определяет конверсию посетителя, маркетолог все же уже сформировал более-менее определенную идею о том, что повлияет на действие или решение. Поэтому важно настроить алгоритм, чтобы он сконцентрировался на ключевых данных вместо того, чтобы тонуть в океане абсолютно бесполезной информации. Например, данные CRM являются более ценными, чем тип устройства, использованного посетителем для прогноза конверсии.

Миф: ИИ – роскошь, доступная только избранным.
Многие действительно считают, что технологии AI доступны только компаниям, имеющим возможности инвестировать сотни миллионов долларов для формирования команды экспертов. Когда мы ведем речь об AI, то мы думаем о лиге GAFAM (Google, Amazon, Facebook, Apple и Microsoft), которые разрабатывают приложения под свои собственные нужды.

Реальность: Технология, доступная каждому.
Технология AI доступна всем компаниям, которые желают максимально эффективно использовать свои колоссальные объемы «спящих» данных. Без искусственного интеллекта для их обработки эти данные являют собой скорее издержки, нежели выгоды для Вашей компании.

Центр экспертных знаний — комплекс системных мероприятий по обмену опытом внутри компании

В этот комплекс входит:

• выявление запроса на экспертную информацию и её получение;
• передача информации при помощи разных форматов: вебинаров, очных лекций, базы знаний, информационных рассылок;
• хранение экспертных материалов в единой базе опыта и кейсов — с постоянно открытым доступом для всех сотрудников.

Базу кейсов следует отличать от базы знаний, которая включает в себя больше теоретической информации о компании, такой как инструкции и правила. В то время как содержимое базы кейсов сфокусировано на практическом опыте сотрудников: примеры из деловой переписки, кейсы, фото- и видеоматериалы, другие наработки.

Центр экспертных знаний основан на использовании только собственных ресурсов компании — специалистов и их знаний.

Работу центра можно схематично изобразить так:

Сотрудники — те, кому нужны экспертные знания. Сюда относятся команды, отделы, направления, а также управленцы, которые определяют, где нужно использовать полученный опыт для решения бизнес-задач.

Каждый сотрудник может стать экспертом при наличии определённого опыта.

Эксперт — опытный сотрудник компании, готовый делиться своими уникальными знаниями с другими. Им может стать специалист, которого руководство и модератор посчитают компетентным для позиции наставника. В компании, особенно в крупной, может быть несколько экспертов.

Деятельность в рамках Центра экспертных знаний не входит в основные обязанности наставников. Они не занимаются разработкой обучения или длительных курсов, а дают советы или высказывают мнение по конкретному вопросу. Наставник может посвящать 2‒3 часа в неделю экспертной работе вместе с модератором.

Модератор — тот, кто осуществляет коммуникацию между сотрудниками и экспертом:

• получает запрос на экспертные данные или выявляет его сам;
• подбирает подходящего эксперта из сотрудников компании при отсутствии желаемого кандидата;
• собирает экспертные материалы и вносит их в базу кейсов.

База кейсов — корпоративный ресурс, где размещаются экспертные материалы для их последующего распространения заинтересованным сотрудникам. При этом материалы базы доступны для изучения всем желающим в любое время. Данные хранятся на веб-платформах, начиная от облачных дисков с таблицами и заканчивая сайтами.

Как работает Центр экспертных знаний

• Руководство компании назначает модератора, который выявляет запрос на экспертную информацию. Либо наоборот такой запрос от сотрудников способствует запуску процесса.

• Модератор с помощью руководителя компании выбирает подходящих на роль эксперта сотрудников, которые делятся своими уникальными знаниями.

• Опыт фиксируется в определённом формате: инструкции, материалы, таблицы, кейсы, — и передаётся сотрудникам на встречах, конференциях, в виде рассылок.

• Полученные материалы собираются в базе кейсов, куда в любое время может зайти любой сотрудник.

Работа Центра экспертных знаний сводится к созданию регулярно обновляющейся и доступной всем базы кейсов, которая помогает сотрудникам компании быстро и эффективно решать рабочие задачи.

Центр экспертных знаний может быть внедрён в любую компанию независимо от масштаба. Разница только в объёме информации, которую предстоит обработать, и в ресурсах, которые компания готова потратить на эту активность.