Слайд 2В последние годы доминирующим направлением в применении вычислительной техники в человеко-машинных системах
![В последние годы доминирующим направлением в применении вычислительной техники в человеко-машинных системах стали «экспертные системы».](/_ipx/f_webp&q_80&fit_contain&s_1440x1080/imagesDir/jpg/363178/slide-1.jpg)
стали «экспертные системы».
Слайд 3Экспертная система — это «воплощение в ЭВМ компоненты опыта эксперта, основанной на
![Экспертная система — это «воплощение в ЭВМ компоненты опыта эксперта, основанной на](/_ipx/f_webp&q_80&fit_contain&s_1440x1080/imagesDir/jpg/363178/slide-2.jpg)
знаниях в такой форме, что машина может дать интеллектуальный совет или принять интеллектуальное решение относительно обрабатываемой функции.
Слайд 4Экспертная система — это «воплощение в ЭВМ компоненты опыта эксперта, основанной на
![Экспертная система — это «воплощение в ЭВМ компоненты опыта эксперта, основанной на](/_ipx/f_webp&q_80&fit_contain&s_1440x1080/imagesDir/jpg/363178/slide-3.jpg)
знаниях в такой форме, что машина может дать интеллектуальный совет или принять интеллектуальное решение относительно обрабатываемой функции. Желательно дополнительное свойство (которое многие считают главным) — способность системы по требованию объяснять ход своих рассуждений понятным пользователю образом. Обеспечиваются эти свойства в результате программирования, основанного на формальных правилах».
Слайд 5Экспертные системы в сущности моделируют поведение эксперта при принятии решения в конкретной
![Экспертные системы в сущности моделируют поведение эксперта при принятии решения в конкретной](/_ipx/f_webp&q_80&fit_contain&s_1440x1080/imagesDir/jpg/363178/slide-4.jpg)
предметной области. Исходя из этого необходимым условием является то, что должны быть известны люди, которые справляются с поставленными задачами. Затем их предметная деятельность изучается для определения необходимых знаний. База знаний представляет собой связанные между собой сведения, факты и правила, заранее структурированные и интерпретированные. Характерным для экспертных систем является применение аппарата нечетких множеств.
Слайд 7За рубежом находит применение ряд экспертных систем для операторов энергетических объектов. Они
![За рубежом находит применение ряд экспертных систем для операторов энергетических объектов. Они](/_ipx/f_webp&q_80&fit_contain&s_1440x1080/imagesDir/jpg/363178/slide-6.jpg)
обеспечивают:
информацию о текущем состоянии энергоблока; анализ сообщений и привлечение внимания оператора к серьезным нарушениям;
интерактивное проведение диагностики причин нарушений;
выбор необходимых действий по устранению причин нарушений.
Применение искусственного интеллекта должно позволить решать слабоструктурированные проблемы при использовании АСУ.
Слайд 8Искусственный интеллект приводит к существенному расширению теории автоматизации. Особенно важна связь методов
![Искусственный интеллект приводит к существенному расширению теории автоматизации. Особенно важна связь методов](/_ipx/f_webp&q_80&fit_contain&s_1440x1080/imagesDir/jpg/363178/slide-7.jpg)
искусственного интеллекта с «классическими» моделями автоматизации. Хотя применение эвристических методов в управлении используется повсеместно наряду со строгим описанием, но фактически применение оптимальных эмпирических алгоритмов становится возможным лишь путем внедрения различных диалоговых систем: совещательных, консультационных, совещательно-экспертных, экспертных и систем поддержки оператора.
Слайд 10Совещательная система имеет строго определенную роль: обеспечить логический анализ, обзор прецедентов, т.е.
![Совещательная система имеет строго определенную роль: обеспечить логический анализ, обзор прецедентов, т.е.](/_ipx/f_webp&q_80&fit_contain&s_1440x1080/imagesDir/jpg/363178/slide-9.jpg)
объективность и надежность.
Если исходить из трехступенчатой модели принятия решения человеком в следующей форме: подготовка решения → решение → реализация решения, то основная помощь может быть оказана именно на первой стадии. Суть этой помощи заключается в том, чтобы переработать значительный поток информации и сформировать новую информацию. Обработка этой информации должна базироваться на знании процесса в форме данных и моделей или в форме правил и (или) уравнений.
Слайд 12Определяющую роль в построении системы играет выбор психологической модели процесса принятия решения.
![Определяющую роль в построении системы играет выбор психологической модели процесса принятия решения.](/_ipx/f_webp&q_80&fit_contain&s_1440x1080/imagesDir/jpg/363178/slide-11.jpg)
Выделяют дескриптивный, прескриптивный и нормативный подходы к описанию принятия решений.
Дескриптивный подход выражается в точном моделировании конкретного образца деятельности. Он подробно исследован в работах, в которых получен достаточно четкий ответ, что может и чего не может человек, оказавшись в ситуации выбора.
Наиболее используемым оказался прескриптивный подход, предписывающий, как должен поступать человек с нормальным интеллектом, если он намерен обстоятельно и систематизированно обдумывать все аспекты вполне конкретной задачи.
Слайд 14Если условно разделить процесс принятия решений на четыре фазы: постановка задачи, генерация
![Если условно разделить процесс принятия решений на четыре фазы: постановка задачи, генерация](/_ipx/f_webp&q_80&fit_contain&s_1440x1080/imagesDir/jpg/363178/slide-13.jpg)
альтернатив, оценка и выбор, реализация решения, то разработка программных средств ограничивается третьей фазой, а по несколько устаревшим данным зарубежные разработки охватывают процесс принятия решения в пределах 2—3 фаз. Модели фаз принятия решения являются важнейшими составляющими любых программных систем принятия решения.