ТЕПЛЯКОВ А.И. ПАЛАГУТА Е.А.
имени Михаила
Туган-Барановского
Современная
экономика немыслима без информации. Тысячи предприятий, миллионы
налогоплательщиков, триллионы рублей, биржевые котировки, реестры акционеров -
все эти информационные потоки необходимо оценить, обработать, сделать
необходимые выводы, принять правильное решение.
Современный специалист - экономист должен уметь принимать обоснованные решения. Для этого
наряду с традиционными знаниями, такими как основы менеджмента, основы
внешнеэкономической деятельности, банковское дело, административное управление,
налогообложение он должен владеть информацией по построению информационных
систем.
Интеллектуальные технологии – один из последних этапов
развития аналитических технологий. Аналитическими технологиями называют
методики, которые на основе каких-либо моделей, алгоритмов, математических
теорем позволяют по известным данным оценить значения неизвестных характеристик
и параметров. Простейший пример аналитической технологии - теорема Пифагора,
которая позволяет по длинам сторон прямоугольного треугольника определить длину
его третьей стороны. Другим примером являются способы, с помощью которых
обрабатывает информацию человеческий мозг.
Аналитические технологии нужны в первую очередь людям,
принимающим важные решения - руководителям, аналитикам, экспертам,
консультантам. Доход компании в большой степени определяется качеством этих
решений – точностью прогнозов, оптимальностью выбранных стратегий. Наиболее
распространены аналитические технологии, используемые для решения следующих
задач: для прогнозирования курсов валют, цен на сырье, спроса, дохода компании,
уровня безработицы, числа страховых случаев, и т.д.
Как правило, для реальных задач бизнеса и производства
не существует четких алгоритмов решения. Раньше руководители и эксперты решали
такие задачи только на основе личного опыта. С помощью современных аналитических
технологий строятся системы, позволяющие существенно повысить эффективность
решений.
Существует много различных подходов к классификации
информационных систем:
– по степени структурированности решаемых задач;
– по автоматизируемым функциям;
– по степени автоматизации реализуемых функций;
– по сфере применения и характеру использования
информации, в частности, по уровням управления.
Известно, что при
обучении людей существуют различные уровни предметной обученности:
воспроизведение (память); решение стандартных задач (умения, навыки); решение
нестандартных, творческих задач (знания, активное интеллектуальное понимание).
Интеллект может проявляется в различных областях, но мы
рассмотрим его возможности в решении задач, т.к. эта область проявления является
типичной для интеллекта. Задачи бывают стандартные и нестандартные. Для
стандартных задач известны алгоритмы решения. Для нестандартных они неизвестны.
Поэтому решение нестандартной задачи представляет собой проблему. Само понятие
"стандартности" задачи относительно, относительна сама
"неизвестность": т.е. алгоритм может быть
известен одним и неизвестен другим, или информация о нем может быть недоступной
в определенный момент или период времени, и доступной – в другой. Поэтому для
одних задача может быть стандартной, а для других нет. Нахождение или
разработка алгоритма решения переводит задачу из разряда нестандартных в
стандартные.
В математике и кибернетике задача считается решенной,
если известен алгоритм ее решения.
Разработка алгоритма решения
задачи связано с тонкими и сложными рассуждениями, требующими
изобретательности, опыта, высокой квалификации.
Считается, что эта работа является творческой,
существенно не формализуемой и требует участия человека с его
"естественным" опытом и интеллектом. Здесь необходимо отметить, что
существует технология решения изобретательских задач (ТРИЗ), в которой сделана
попытка, по мнению многих специалистов, довольно успешная, позволяющая в
какой-то степени формализовать процедуру решения творческих задач.
Интеллектуальными считаются задачи, связанные с
разработкой алгоритмов решения ранее нерешенных задач определенного типа.
Отличительной особенностью и одним из основных
источников эффективности алгоритмов является то, что они сводят решение сложной
задачи к определенной последовательности достаточно простых или даже
элементарных
для решения задач. В
результате не решаемая задача становится решаемой. Исходная информация
поступает на вход алгоритма, на каждом шаге она преобразуется и в таком виде
передается на следующий шаг, в результате чего на выходе алгоритма получается
информация, представляющая собой решение задачи. Алгоритм может быть исполнен
такой системой, которая способна реализовать элементарные операции на различных
шагах этого алгоритма.