Использование искусственного интеллекта в менеджменте реферат

Обновлено: 05.07.2024

Актуальность темы искусственного интеллекта связывают с бурным развитием нейронных сетей, как одного из подразделов исследований практического применения идей ИИ. Очевидно, что развитие подобных технологий окажет несомненное воздействие на все сферы человеческой жизни: на экономику, политику, да, и на само гражданское общество в целом. Преимущества искусственного интеллекта перед человеческим разумом в некоторых аспектах неоспоримо - возможности современных вычислительных машин и современных технология управления в скорости вычислений намного больше человеческих, что оправдывает интеграцию этих технологий в единую систему, способную решать разнообразные проблемы человечества: от тривиально-бытовых проблем до тех, от решения которых порой зависит комфортная жизнь общества и часто-человеческая жизнь. В данной статье рассмотрены различные вариации внедрения технологий ИИ в технологии управления государством с целью максимального улучшения благополучия граждан и повышения эффективности работы управленческого аппарата. Особое внимание обращается на социальные предпосылки развития самой идеи искусственного интеллекта и направления векторов развития его ведущих сфер, поскольку всё чаще возникают этические дилеммы, связанные с новыми технологиями. Именно эти аспекты рассматриваются в нашем исследовании.

6. С. Г. Васин. Искусственный интеллект в управлении государством. // Управление. —2017. — № 3. —С. 5– 10

7. Клименко А. В., Минченко О. С. Полномочия, функции и услуги исполнительной власти: соотношение, классификация и основные характеристики. // Вопросы государственного и муниципального управления — 2016. — № 1. — С. 7–37

8. Гасратов Э. И. Транспортная система России: состояние и перспективы развития. // Известия Санкт-Петербургского государственного экономического университета. —2017. — С. 133– 136

12. Ainsalu J, Arffman V, Bellone M, Ellner M, Haapam?ki T, Haavisto N, Josefson E, Ismailogullari A, Lee B, Madland O, Mad?ulis R, M??r J, M?kinen S, Nousiainen V, Pilli-Sihvola E., Rutanen E., Sahala S., Sch?nfeldt B., Smolnicki P.M., Soe R-M., S??ski J., Szyma?ska M., Vaskinn I., ?man M. State of the Art of Automated Buses. // Sustainability — 2018. — №10. — С. 1– 34

Рис. 1. Примеры некоторых из ИИ-технологий и решений, создаваемых на их базе. (Источник: Accenture)

К вопросу развития технологий на основе ИИ приковано много внимания – как бы то ни было тяжело признать, по большей части этот интерес ориентирован на достижение военного, политического и экономического преимущества перед другими странами, посредством внедрения технологий Искусственного Интеллекта в уже запатентованную систему работы разнообразных органов(рис.1).

Таким образом, деятели этих сфер предполагают, что смогут вынуть максимальную выгоду для своего государства из лидирующего положения среди других. [2]

На становление такого взгляда на развитие технологии ИИ в первую очередь повлиял ход глобализации. Правда, нужно отметить, что так произошло только в тех регионах, в которых присутствует в той или иной мере информационная прозрачность и открытость этой информации, что мешает стать безоговорочным лидером. [3]

Об Искусственном Интеллекте впервые заговорили как о важнейшем факторе военного, экономического, геополитического преимущества ещё в 19 веке. Связано это было с быстрым темпом развитием машинного обучения: раздела ИИ, что изучает построение алгоритмов способных обучаться: исследователи увидели потенциальную возможность создания машины, интеллектуальные способности которой были бы равноценны интеллектуальным способностям человека (или же превосходили их. [4]

Именно эта конкуренция между странами является главной мотивацией для развития ИИ технологий и как только жажда превосходства - только технологически развитые страны могут вступать в политическую гонку и борьбу за различные сферы влияния. Влияние технологического неравенства на мировую политическую арену и экономику неоспоримо: таким образом страны, что наиболее удачно включили технологический прогресс в самые разнообразные системы своего государства – становились наиболее продвинутыми, обретали экономическое и военное превосходство, а также получали особую влияние с помощью которого могли диктовать правила менее развитым странам. [5]

выявить практические методы использования искусственного интеллекта в сфере государственного управления.

Материалы и методы исследования

Таким образом, вполне можно предположить возможную замену большей части служащих в важных для государства органах на технику ИИ, облегчая тем самым сохранение капитала и исключая неподчинение и нарушение законов на рабочем месте.

Однако, государство не состоит лишь из одного правящего звена – это лишь малая его часть. Другая его немаловажная часть – транспортная сфера.

Каждый день жители городов – как больших, так и маленьких – так или иначе сталкиваются с общественный транспортом. Возможно, не все жители используют его как средство передвижения, но тем не менее даже горожан с собственными машинами волнует стабильность и надёжность работы общественного транспорта на дорогах: в первую очередь для собственного удобства.

Например, компания Евромобайл предлагает установить на машину комплексную IT-систему, которая объединит медиацентр, комплекс видеонаблюдения, систему ГЛОНАСС и множество датчиков. Также гарантируется оснащение машины современным оборудованием и актуальным программным обеспечением, что обеспечит комфортную и безопасную поездку пассажирам. [11]

Цели, которые могут быть достигнуты благодаря внедрению систем ИИ в сферу общественного транспорта:

повышение качества обслуживания пассажиров;
гарантированная безопасность перевозок;
повышенная эффективность проложенных маршрутов;
более долгий срок службы автомобилей;
упрощенный контроль пассажирооборота и контроля за автопарком.

Также нужно упомянуть ещё одно немаловажное преимущество: большую часть машин с технологиями Искусственного Интеллекта делают электрическими – таким образом они не будут засорять и так пострадавшую экологию выбросами газов. [12]

Кроме того, уже запущен в эксплуатацию беспилотный подземный беспилотный транспорт: это автоматизированные составы метрополитена, что не нуждаются в присутствии машинистов. Такое метод управления общественным транспортом успешно используют в Париже, Стамбуле, Дубае. [13]

В России же собираются ввести вагоны с технологиями Искусственного Интеллекта в ближайшие пять лет на Кольцевой линии Московского метро. Ещё в 2018 году проходили первые технологии беспилотного управления совместно с компанией Теле2.

Также ИИ обладает уникальной привлекательностью для организации работы предприятий и бизнеса внутри государства, обеспечивая стабильную работу различных сфер и услуг.

Яркий пример работы под строгим руководством ИИ, что до сих пор многим кажется чем-то совершенно немыслимым и из разряда фантастики: координации работы таксистов в компаниях Uber и Lyft. [14, 15] Искусственный интеллект осуществляет функции менеджера, считает заслуженное количество заработной платы, устанавливает требуемые показатели производительности труда (например, количество требуемых выполненных заказов, а так же возможных отказов от их выполнения, учитывая спрос клиентский и разнообразных служб доставки) [16]

Так или иначе мы сами превращаемся в своего рода инструменты, с помощью которых контролируется и оптимизируется весь процесс работы предприятия, а ведь совсем недавно это мы использовали инструменты, формируя наиболее подходящие нам условия.

Первопричиной этого является возможность разложения какой угодно когнитивной задачи, например, планирование годовых расходов предприятия, на множество отдельных наборов команд. И эти множества наборов команд сами по себе и являются алгоритмами, то есть последовательностью шагов к поставленной цели, выполнение которых можно поручить технологиям на основе искусственного интеллекта.

При мысли об ИИ в качестве начальника человеческое воображение рисует сюрреалистичные образы, крайне далёкие от реальности: на самом деле такой начальник не будет походить скорее на обычного средне статического менеджера в чьи задачи входят рутинные, однообразные занятия, по большей части координаторские. [17]

Ранее упоминался человеческий фактор: действительно, даже наиболее профессиональные и исполнительные начальники допускают ошибки в своей работе: такие как принятие неправильных решений из-за измождённости; по большей части на их субъективное мнение о рабочей производительности подчинённого диктуется их личным отношением к нему; а методы лидерства и контакта с подчинёнными диктуются личными качествами.

В теории, замена человека на посту роботом или технологией ИИ может решить данные проблемы, поскольку ИИ не нужны перерывы в работе, в его коде будет прописано беспрекословное подчинение правилам, у него не будет эмоциональной оценки при вынесении решений относительно тех или иных работников предприятия, а стиль руководства будет автоматически подстраиваться под сотрудников. Ещё один не маловажный плюс – это гибкость. Заключается она в том, что при надобности модифицировать или полностью изменить работу системы в предприятии, использующем технологии ИИ, достаточно лишь загрузить обновление, и система мгновенно изменится.

Люди же, в отличии от систем ИИ, зачастую противодействуют изменениям или воспринимают их довольно медленно, поскольку не обладают схожей способностью аккомодации к новым условиям. [18]

Но всё же, несмотря на значительное выигрышное положение работников на основе ИИ в данном вопросе, они всё ещё не вытеснили начальников-людей. Причина заключается в нескольких нюансах:

· субъективность создателей систем на основе искусственного интеллекта;

Все алгоритмы, используемые в современных технологиях, создаются людьми, а ввиду наличия у каждого человека своего личного мнения нельзя исключить вероятность того, что программист системы внесёт свои субъективные мнения в программу. [19]

· отсутствие чёткого понятия эффективного руководства;

· возможность возникновения конкуренции человека с ИИ-технологиями;

Несомненно, при введении систем на основе искусственного интеллекта будет сокращено не малое количество сотрудников ввиду их ненадобности. И как только ИИ-технологии вытеснят, обострится неравенство общества в целом, также, как и проблема нехватки рабочих мест. Недовольные уволенные работники будут относиться негативно к технологиям, поскольку косвенно согнали их с рабочих мест или же оказались в невыгодном положении из-за внедрения подобных систем. По данных опроса около 76% жителей США думают, что внедрение систем ИИ в производство усилит экономическое неравенство. [20]

Ещё одно своё применение искусственный интеллект может найти в сфере защиты конфиденциальной информации и государственной тайны.

Из-за все растущей востребованности технологий ИИ в разнообразных сферах, так или иначе люди начинают задумываться о его использовании в информационной защите. Есть специалисты, считающие, что внедрение ИИ технологий – логичное продолжение развития информационной безопасности и что по большей части осталось лишь усовершенствовать методики и скоординировать моменты включения этих средств в продуктах, осуществляющих безопасность информации. Однако, речь скорее идёт о не развитии навыке интеллектуальных систем сбора крупных массивов данных, а о правильной структуризации и обработке, как считает Эльман Бейбутов, руководитель направления аутсорсинга информационной безопасности Solar Security. [21]

Например, уже сейчас компания IBM выпустила несколько продуктов информационной безопасности на основе ИИ-технологий, использующие мощность суперкомпьютера Watson. Сам Watson - суперкомпьютер фирмы IBM, занимающийся структурированием информации. Изначально был создан для медицинских нужд, однако, на данный момент работа системы не зависит от сферы её применения.

Разработанная IBM система анализирует произошедшее, берёт нужную информацию и отправляет её в облачное хранилище, для того чтобы узнать, происходило ли это ранее, если да – то, где и когда; получает рекомендации и предположения о том, когда произойдёт схожая ситуация. Так выявляются трояны и сети ботнет, предотвращая дальнейшие атаки с их участием. [22]

К тому же, по данным исследования Microsoft, 96% зловредного программного обеспечения активируется лишь единожды, а случаев, когда злоумышленник нападает тысячу раз, всего 0,01%. Соответственно появляются тысячи сигналов и массивов информации, выделение из которых критически важной информации для создания алгоритмов отражений атак займёт неимоверно много времени. Поэтому решением Microsoft было создание системы машинного обучения, встроенную в Windows Defender, которая будет автоматически анализировать большое количество сигналов каждодневно. [23]

Таким образом в значительной степени сокращается время реакции на нарушения информационной безопасности. С помощью систем машинного обучения атаки совершаемые на домашний компьютер распознаются за несколько миллисекунд, а на крупные компании – всего лишь за несколько секунд.

Другое не менее перспективное направление исследования возможностей ИИ – в сфере здравоохранения государства. Именно эта сфера является одной из главных областей финансирования исследования в ИИ.

Наиболее проработанная функция ИИ в данной сфере – это структурирование. Технологии на основе ИИ могут хранить в себе истории болезней, результаты многочисленных анализов, состояния организмов многочисленного количества пациентов, контролируя эффективность оказываемых услуг гражданам медицинскими учреждениями. [24]

При правильной разработке алгоритмов и соблюдении требований никакая информация не окажется потерянной, как зачастую это бывает при её бумажном хранении. ИИ своим быстродействием значительно сэкономит время врача, обработав всю доступную информацию о данном пациенте в доли секунды; а также повысит точность диагноза своим объективным анализом состояния пациента.

Именно такой функционал реализован в ранее упоминаемом суперкомпьютере компании IBM Watson Health. В его возможности входит: навык выявления потенциальных проблем сосудистой системы пациенты, распознавание рака, склонности к возникновению тромбов в кровеносных сосудах.

Watson занимается не только анализом огромных массивов разобщённой информации, но и автоматически получает доступ к результатам новых исследований через международную базу данных исследовательских работ. Для примера, лишь по онкологии каждый год выходит не одна тысяча исследовательских работ. Человеку для практического применения невозможно осваивать такое огромное количество информации каждый год, но Watson замечательно с этим справляется. таким образом, примерно за 10 минут Watson обрабатывает 20 млн научных статей.

ИИ способен не только непосредственно участвовать в лечении пациентов, но и оказывать помощь врачам в подборке медикаментов и лекарств.

Уже сейчас фирма Atomwise использует технологии искусственного интеллекта для создания химических формул лекарственных препаратов, беря за основу заданные параметры. [25]

Рассмотрев несколько ярких примеров использование искусственного интеллекта на службе для государственного управления и благоустройства, можно сделать выводы: - технологии ИИ могут найти своё применение практически во всех сферах человеческой деятельности и в управлении государством также.

Перспективы искусственного интеллекта в первую очередь зависят от отношения к их внедрению человечества, таким образом можно спрогнозировать несколько случаев развития ИИ-технологий в зависимости от сложившегося отношения общества к ним. По исследованию Kompetenzzentrum Öffentliche IT [26] после девятиступенчатого прогностического анализа, есть четыре варианта развития событий:

Общество поддерживает внедрении ИИ-технологий в свою жизнь.

В данном сценарии ИИ принимает основные решения, но они всё же пересматриваются высокопоставленными лицами. Гарантируется полная открытость данных правительству.

Искусственный интеллект становится последним оплотом надежды для страны в кризисе; он скорее несёт роль советчика нежели принимает полноценные решения. Высокопоставленные лица могут отказаться от рекомендаций ИИ, за что будет нести ответственность. Гарантируется экономия бюджета и недовольство общества.

Все средства ИИ направленны на улучшение жизни граждан и спектра возможностей государства. Системе на основе искусственного интеллекта строятся по необходимости, а решения принимаются, как и человеком, так и ИИ в зависимости от сферы деятельности. Население поддерживает ИИ, поскольку имеет доступ к методам его контроля.

Интеграция искусственного интеллекта в структуры происходит крайне медленно и выборочно. По большей части им осуществляется сбор данных и их структурирование. Государственная служба остаётся прежней.

Между тем, в последнее время появилось большое количество решений, которые можно условно разделить на два класса:

виртуальные помощники руководителя проекта
искусственный интеллект в системах управления проектами

1. Виртуальные помощники руководителя проекта

В 2017 году Allan Rocha и Ricardo Vargas представили PMOtto – сервис персонального виртуального помощника руководителя проекта, объединяющий в себе функции чат-бота и интерфейс взаимодействия с системами управления проектами и портфелями проектов, например с Microsoft Office 365 Project Online. Участники проекта могут свободно общаться с PMOtto посредством смартфона или веб-чата. Сообщать статус выполнения задач, информировать о рисках, запрашивать необходимую информацию. PMOtto распознает речь и текст, и преобразует это в команды для информационных систем. Кроме того, PMOtto может давать рекомендации по реализации проекта, основываясь на результатах машинного обучения и реализованных в нем алгоритмах. Разработчики утверждают, что PMOtto представляет собой комбинацию различных профилей с более чем 20-летним опытом управления проектами!

Французский стартап Lili.ai, созданный с целью внедрения методов искусственного интеллекта для оптимизации бюджетов проектов и повышения эффективности проектного управления, представляет Лили – виртуального помощника по проектному управлению. Лили неплохо зарекомендовал себя, получил несколько наград, в том числе награду CogX AI Rising Star Award, является участником престижного конкурса X-Prize. Лили ведет профессиональный блог liliai.blog

Construction IQ (ранее известный как Project IQ) – интеллектуальный помощник для проектов строительства в которых применяется платформа Autodesk BIM 360. Использующий методы машинного обучения, Construction IQ собирает и анализирует данные о качестве и безопасности строительных объектов, возможных рисках проекта. Например, выявляет работы с высокой вероятностью сдвига сроков и другие риски. Construction IQ извлекает информацию из зафиксированных данных проекта – результатов наблюдений и аудитов, журналов технадзора, фотографий, технических заданий, отчетов исполнителей и других проектных документов. Все это используется для идентификации, анализа и приоритезации рисков проекта. Результаты анализа рисков, выполненные Construction IQ представляются пользователям в Project Home – едином окне, отображающем ключевую информацию о проекте, включая прогресс по работам, интерактивную модель объекта, данные с камер т.п.

Управлять проектами с использованием решения Битрикс24 помогают программные роботы – они могут создать новые задачи проекта, назначать или менять ответственных исполнителей, актуализировать статус исполнения задач, отправлять необходимые письма и выполнить прочие поручения.

На платформе Битрикс24 также был разработан функционал Битрикс24.Ассисетнт, который позволяет работать с популярными голосовыми помощниками, например, такими как Яндекс Алиса или Google Assistant. С использованием Битрикс24.Ассисетнт можно раздавать задания сотрудникам и коллегам, назначать встречи в календаре, общаться в Битрикс24.Чат.

Международная группа исследователей представила на 41-й Международной конференции по разработке программного обеспечения (ICSE) 2019, прошедшей в мае этого года в Монреале, в Канаде, архитектуру виртуального помощника гибких (agile) проектов. Виртуальный помощник мог бы пригодиться гибким командам в выявление элементов бэклога, уточнение элементов, планирование спринта, мониторинге выполнения спринта и управлении рисками. С предварительно опубликованной работой можно ознакомиться на сайте arXiv.

Платформы создания виртуальных помощников

Одной из наиболее продвинутых платформ создания виртуальных помощников руководителей проектов и других чат-ботов является Azure Bot Service, предоставляющая исчерпывающий инструментарий для создания решений корпоративного уровня.

Другим примером является Dialogflow. Инструментарий Dialogflow объединенный с такими системами как, например, Redbooth, может использоваться для управления проектами.

2. Применение искусственного интеллекта в системах управления проектами

Отечественная интеллектуальная система управления проектами Smart Projects – это семейство продуктов, обеспечивающих поддержку полного цикла управления проектами. Smart Projects использует такие технологии как мультиагентные системы, онтологии (базы знаний) и сетецентрический подход для построения сложных систем планирования и управления.

Aurora ориентирована на создание оптимальных календарно-сетевых графиков проектов. Система использует технологии искусственного интеллекта для сохранения и применения правил и знаний планирования. Пользователи также могут расширять знания системы правилами, специфичными для конкретной предметной области. Первоначально система разрабатывалась для NASA, для помощи в решении критичных задач планирования со сложными ограничениями. В последующем нашла широкое применение и в других организациях. Аврора особенно эффективна применительно к крупным проектам со сложными ограничениями и требованиями к ресурсам.

LiquidPlanner является еще одним примером динамического интеллектуального планировщика. LiquidPlanner автоматически корректирует ожидаемые даты завершения задач проекта, в случае изменения ожиданий, также, когда ресурсы перенаправляются на другие проекты или когда другие работы получают более высокий приоритет.

Приложение искусственного интеллекта PsodaVision, реализующее технологию машинного зрения, позволяет синхронизовать физические и цифровые Канбан-доски. Приложение запоминает изображения на физической доске и затем воспроизводить его в цифровой форме.

Cloverleaf поможет руководителю проекта сформировать оптимальную команду проекта или развить людей для результативной совместной работы и успешной реализации проекта. Используя технологии искусственного интеллекта, Cloverleaf сопоставляет личные качества и навыки участников команды проекта, чтобы помочь принять правильные решения по ее работе, дополняя функции HR-партнера.

PineStem – это еще один интеллектуальный инструмент, ориентированный в первую очередь на проекты по разработке программного обеспечения, помогающий руководителю проекта сформировать оптимальную команду программистов. PineStem подскажет, какие сотрудники лучше всего подходят для конкретного проекта, основываясь на прошлом опыте их работы. Эффективность использования PineStem возрастает по мере того, как все больше проектов и задач записываются в его базу данных.

PineStem может быть полезен в Agile-проектах, где он отслеживает ход исполнения каждого спринта и ежедневно информирует участников команды о проделанной работе, о том, успевают ли они с учетом оставшихся задач и возникающих ошибок. Основываясь на анализе текущих данных и прошлом опыте, PineStem определяет производительность команды и возможное превышение сроков, что дает руководителю проекта возможность своевременно принять корректирующие меры, чтобы вернуть проект в нужное русло.

TARA AI – платформа искусственного интеллекта, использующая машинное обучение, призванная помогать организациям и руководителям проектов в планировании и реализации проектов. Система предложит варианты реализации проекта в рамках выделенного бюджета, поможет с подбором членов команды проекта. В ходе реализации поможет перепланировать проект, например, в случае изменения функционального объема.

3. Заключение

Приведенный перечень примеров далеко не исчерпывает все возрастающее влияние искусственного интеллекта на проектное управление. Между тем, вопрос о замене руководителя проекта искусственным интеллектом едва ли может быть актуальным. Искусственный интеллект высвобождают время от рутинных и технических задач. Позволяет руководителю проекта сконцентрироваться на сложно формализуемых областях, например, управлении коммуникациями и ожиданиями, разрешении конфликтов, стратегическом планировании и других. Кроме того, внедрение искусственного интеллекта требует достаточно высокого уровня культуры и дисциплины проектного управления. Искусственный интеллект работает с данными, и эти данные должны быть достоверными и своевременно предоставляться.

Актуальность выбранной темы. В последние годы компьютер и
информационные системы в частности стали неотъемлемой частью системы
управления предприятием или организацией, независимо от форм
собственности. Благодаря широкому и стремительному развитию
информационно-коммуникационных технологий наблюдается расширение
сферы их применения. Так, использование информационных систем
позволяет делать более точные прогнозы и избегать возможных ошибок в
управлении. Кроме того, из сохранившихся данных и отчетов о работе
предприятия можно извлечь существенный массив полезных сведений для
осуществления анализа деятельности предприятия. Появление нового типа
информационных систем с элементами искусственного интеллекта позволило
расширить компьютерные возможности обработки и анализа информации
разного типа для обеспечения формирования качественных управленческих
решений и персонализированного обучения.
Целью работы является определение роли искусственного интеллекта
в бизнес среде, освещение их признаков и особенностей, раскрытие
основных направлений их использования.
Изложение основного материала. На современном этапе развития
информационного общества наличие разнообразного программного
обеспечения определяет степень и качество обработки информации
различных типов и выполнения на компьютере пользовательских задач.
Значительное место среди программных продуктов для удовлетворения
информационных потребностей пользователей заняли информационные
системы, которые определяются как прикладные программные подсистемы,
ориентированные на поиск, сбор, хранение и обработку текстовой и
фактографической информации [3, с. 22]. При этом наблюдается внедрение
информационных систем во множество сфер деятельности человека.

Активное применение информационных систем с элементами
искусственного интеллекта существенным образом превращает современную
повседневную реальность и формирует особый тип мироощущения человека.
Искусственный интеллект можно определить как отрасль компьютерной
науки, занимающейся автоматизацией разумного поведения. Современная
техника, что содержит признаки искусственного интеллекта, стала
повседневным средством повышения уровня комфорта и безопасности. [5, с.
94]
Указанные закономерности привели к появлению информационных
систем нового типа под названием интеллектуальные информационные
системы (ИИС), под которыми понимаются автоматизированные
информационные системы, основанные на знаниях, или комплекс
программных, логико математических и лингвистических средств для
осуществления поддержки деятельности человека и поиска информации в
режиме обеспечения диалога между вычислительной техникой и
пользователем средствами естественного языка. [6, с. 92]
Интеллектуальные информационные системы аккумулируют в себе
наиболее наукоемкие технологии с высоким уровнем автоматизации не
только процессов подготовки информации для принятия решений, но и самих
процессов выработки вариантов решений, опирающихся на полученные
информационной системой данные. Для них характерны следующие
признаки:

 развитые коммуникативных способностей, характеризующих
способ взаимодействия конечного пользователя с системой;
 умение решать сложные задачи, которые плохо формализуются
(задачи, которые требуют построения оригинального алгоритма
решения в зависимости от конкретной ситуации. Для таких задач
могут быть характерны неопределенность и динамичность
исходных данных и знаний);

 способность к самообучению (возможность автоматической
генерации и извлечения знаний для решения задач по
накопленного опыта в конкретной предметной области);
 адаптивность (способность к развитию системы в соответствии с
объективными изменениями модели проблемной области);
 использования в ИИС специфического компонента - базы знаний,
является контейнером фактов и правил конкретной предметной
области [6, с. 23].
Характерными особенностями, которые отличают ИИС от обычных
информационных систем, являются:
1. Представление модели изучаемого объекта и его окружения в виде
базы знаний и средств дедуктивных и правдоподобных выводов в сочетании
с возможностью работы с неполной или неточной информацией.
2. Решение ИИС обладают свойством прозрачности, то есть могут быть
объяснены пользователю на качественном уровне.
3. Способность автоматического обнаружения определенных
закономерностей в ранее накопленных фактах с накоплением базы знаний.
4. ИИС дают пользователю "готово" решение, по качеству и
эффективности не уступает решению эксперта-человека [5, с. 18].
Интеллектуальные информационные системы можно
классифицировать по:
- предметной области применения (ИИС менеджмента, риск-
менеджмента, инвестиций, ИИС в военной сфере и т.д.);
- степени автономности от корпоративной ИС или базы данных
(автономные в виде самостоятельных программных продуктов с собственной
базой знаний, полностью интегрированные);
- способу и оперативностью взаимодействия с объектом (статические,
динамические, реального времени);

- степени адаптивности (ИИС, которые учатся, то есть системы,
параметры и структура которых изменяются в процессе обучения или
самообучения, ИИС, параметры которых изменяются администратором):
- модели представления знаний (немонотонные, модальные и
временные логики, Марковские и Баесовски сети, казуальные деревья, ИИС,
основанные на теории Демпстера-Шейфера, нечеткие системы и т.д.) [5, с.
20].
Чаще всего ИИС применяются для решения сложных, слабо
структурированных задач. Сложность этих задач связана с использованием
слабоформализованих знаний специалистов-практиков, где логическая
обработка информации доминирует над вычислительной. Это касается
поддержки принятия решений в чрезвычайных ситуациях, понимание
естественного языка, определение диагноза и рекомендации по методам
лечения, анализа визуальной и звуковой информации, управление
диспетчерскими пультами и системами безопасности. [1, с. 47]
Наряду с традиционным применением интеллектуальных
информационных систем, сейчас наблюдается тенденция, когда реализуются
другие подходы к использованию искусственного интеллекта в программном
обеспечении, а именно:
1. Адаптивные системы и системы самообучающихся,
предназначенные для решения тех или иных задач за счет учета априорной
информации и информации, поступающей в интеллектуальную систему в
процессе ее эксплуатации. Подобные системы развиваются на основе опыта
их работы, а усвоение этого опыта является одним из технологических
этапов создания таких систем.
2. Открытые системы большого масштаба, которые спроектированы
большим количеством различных разработчиков, зачастую не связанных
между собой. Их развитие происходит не по конкретным планом, созданным
заранее, а хаотично. Системы такого типа создают условное
информационную среду общего доступа, куда могут вносить свой вклад

Управление цепочками поставок также готово существенно
продвинуться вперед на основе ИИ в ближайшие несколько лет. Технологии
интеллектуального анализа процессов все чаще будут предоставлять
компаниям точные и всесторонние сведения для мониторинга и улучшения
операций в режиме реального времени.
Прозрачность и безопасность данных - еще одна область, в которой
ИИ, как ожидается, существенно изменит ситуацию в ближайшие годы.
Поскольку клиенты узнают, сколько данных собирают компании,
потребность в большей прозрачности того, какие данные собираются, как
они используются и как они защищены, будет только расти. [2, с. 116]
Кроме того, по-прежнему существует значительная возможность для
расширения использования ИИ в финансах и банковском деле - двух
секторах с огромными объемами данных и огромным потенциалом для
модернизации на основе ИИ, которые по-прежнему в значительной степени
полагаются на устаревшие процессы.
В некоторых отраслях широкое распространение ИИ зависит от
этических соображений по обеспечению общественной безопасности.
Отметим, однако, что в то время как кибербезопасность долгое время
была проблемой в мире технологий, некоторые компании теперь должны
также учитывать физические угрозы для населения. В сфере бизнеса это
особенно актуально. Например, вопрос о том, как автономные транспортные
средства должны реагировать в случае неизбежной аварии на предприятии,
является большой темой для обсуждения. Такие инструменты, как Moral
Machine Массачусетского технологического института, были разработаны
для оценки общественного мнения о том, как должны работать беспилотные
автомобили, когда невозможно избежать человеческого вреда.
Учитывая потребность в специфичности при разработке алгоритмов
принятия решений, естественно, потребуется международный орган для
установления стандартов, в соответствии с которыми разрешаются
моральные и этические дилеммы. [2, с. 117]

1. Алешина, И. В. Искусственный интеллект: цифровая глобализация и
маркетинг [Текст] / И. В. Алешина // Маркетинг в России и за рубежом.
- 2019. - № 1. - С. 74-80
2. Бирюков, А. Н. Нейросетевое моделирование как инструмент
искусственного интеллекта для бюджетно-налоговых систем / А. Н.
Бирюков // Современные научные исследования и разработки. – 2018. -
№ 2. – С. 47-55.
3. Громов Ю.Ю. Интеллектуальные информационные системы и
технологии: учебное пособие / Ю.Ю. Громов, О.Г. Иванова, В.В.
Алексеев и др. – Тамбов: Изд-во ФГБОУ ВПО "ТГТУ", 2013. – 244 с.
4. Зайцев, А. Тенденции в области искусственного интеллекта.
Современные методы машинного обучения / А. Зайцев // Видеонаука:
сетевой журн. - 2018. - №1(9).
5. Исхакова, А. Ф. Применение искусственного интеллекта / А. Ф.
Исхакова // Вестник современных исследований. - 2018. - № 9.3 (24) .-
С. 261-262
6. Стрельцов Р.В. Искусственный интеллект в бизнесе / Р.В. Стрельцов,
Л.В. Славинская // Сборник научных трудов студентов, магистров и
преподавателей. – Донецк: ДонНТУ, 2010. – С. 148 – 152.

Читайте также: