Системне проектування штучного інтелекту

Системне проектування є міждисциплінарним напрямком та методологією побудови інтелектуальних середовищ, призначених для розв’язання наукових та практичних задач оптимізації життєвого циклу складних систем різної природи з використанням ресурсоємних комп’ютерних технологій та експертного аналізу. Питання про використання технологій штучного інтелекту в організаційному розвитку слід розглядати двояко: з одного боку, організація повинна бути підготовлена до технологічних нововведень, а з іншого боку, рішення щодо штучного інтелекту повинні відповідати вимогам процесів організаційного розвитку і таким чином задовольняти потреби підприємства. На цей час відомо багато способів застосування штучного інтелекту в компанії. Деякі вчені роблять спроби концепційно описати штучний інтелект для організаційних процесів. Звісно такі підходи ще не задовольняють потреби сучасних організацій, але мають великий потенціал для майбутнього. Ця книга описує концепцію штучного інтелекту для вирішення проблем та покращення процесів організаційного розвитку. При цьому основною метою концепції є надання обрису загальної структури, а не пропозиція використання окремих технологій та методів. Є аналіз основних етапів розвитку засобів навчання з елементами штучного інтелекту, а також відповідних їм підходів до моделювання знання. Виявлено системні особливості сучасного стану впровадження засобів навчання, що ґрунтуються на знаннях, тенденції їх розвитку та застосування.

Ключові слова: математичний вигляд концепції, організаційний розвиток, підприємство, штучний інтелект

Вступ Характерною рисою сьогодення є неймовірна кількість інформації. Без можливості отримувати, зберігати та обробляти необхідну інформацію не можливо уявити сучасне життя та бізнес. З розвитком інтернету, надзвичайно великої й постійно зростаючої кількості інформаційних ресурсів виникла потреба розробки засобів, інтелектуальних систем аналізу інформації з урахування семантики (змісту) цієї інформації. Наприкінці минулого століття, коли проблеми обробки інформації стали критичними, на перетині інформатики та менеджменту компаній з’явились нові напрямки досліджень для підтримки процесів отримання, розподілу, обробки та використання знань. Бурхливий розвиток отримали технології розробки комп’ютерних засобів, заснованих на використанні знань (knowledge based systems - KBS).

ПОСТАНОВКА ПРОБЛЕМИ

Штучний інтелект (Artificial Intelligence, AI) – рушійна сила технічного прогресу в сучасному цифровому світі. Керуючись цим постулатом, Міністерство цифрової трансформації України ініціює покращення та розвиток освітніх програм в галузі систем штучного інтелекту.Згідно із даними провідної світової дослідницької і консалтингової компанії у сфері інформаційних технологій «Gartner, Inc», дослідження та досягнення в галузі штучного інтелекту зараз визначають основні тенденції розвитку суспільства. Зокрема, за словами експертів, AI став рушієм Четвертої промислової революції.Тож Львівський національний університет імені Івана Франка, науковці якого проводять низку досліджень у сфері штучного інтелекту, не може залишатися осторонь розвитку систем штучного інтелекту. Найбільше уваги дослідженню АІ присвячують науковці факультету електроніки та комп’ютерних технологій.Так, 3-4 лютого 2021 року в рамках зимової школи з інформаційних технологій «DES-2021»Львівського університету відбудуться два тематичні дні, присвячені штучному інтелекту. Молоді викладачі кафедри системного проєктування факультету електроніки та комп’ютерних технологій ознайомлять слухачів з найбільш перспективними технологіями AI, проведуть майстер-класи, а також представлять власні розробки. Зокрема, Петро Кулик розповідатиме про нереляційні (NoSQL) бази даних, їхнє застосування та основні тенденції розвитку, а Олег Каськун проведе лекцію, що ознайомить учасників школи з Data Warehouse. На майстер-класах кожен учасник матиме змогу навчитися створювати та налаштовувати віртуальне середовище розробки, формувати та навчати власну нейронну мережу й аналізувати отриманий результат.«Темі штучного інтелекту буде присвячена і літня школа «IT Summer 2021», яка відбудеться на базі Львівського університету», – розповів організатор школи, завідувач кафедри системного проектування Університету Роман Шувар.Крім того, нещодавно Вчена рада Університету прийняла рішення про заснування освітньо-наукової лабораторії технологій штучного інтелекту. Метою роботи лабораторії є розвиток досліджень в галузі AI, зокрема машинного навчання, комп’ютерного зору, опрацювання природньої мови, інженерії знань, представлення знань, аналізу та аналітики даних.«Ми ставимо собі амбітні цілі – у перспективі лабораторія сприятиме реалізації прикладних проблем міста, регіону та навіть країни. Завдяки їй сподіваємося поглибити співпрацю з індустріями, отримати нові науково-дослідні проєкти», – наголосив проректор Університету з науково-педагогічної роботи та інформатизації Віталій Кухарський.

В сучасному світі спостерігається все більше розповсюдження елементів штучного інтелекту, під чим ми розуміємо інтелектуальну поведінку комп’ютерних систем, роботу з великими обсягами даних, інформаційну інтеграцію знань, пошук та видобування інформації, навчання та адаптацію цих систем. Застосування онтологій відіграє специфічну роль в розв’язанні названих проблем. Онтологія дозволяє задавати складну структуру, що може містити дані різних типів, забезпечити просте для розуміння представлення структурованих знань, можливість їх автоматичного аналізу, виявлення та доповнення відсутніх логічних зав’язків та відносно нескладне їх сумісне використання та оновлення. Внутрішня структура сучасних комп’ютерних систем є відображенням певних знань, які потрібно виразити явно у формальному вигляді. Це може полегшити опис задачі проектування складних систем з компонентів та впровадити програму, яка робить таку конфігурацію незалежною від продукту і самих компонентів, дає можливість повторного використання. Необмежені непізнані можливості людського інтелекту та обмежена ресурсна база сучасного світу є причинами прагнення до найбільш ефективного використання ресурсів як людських, матеріальних або сировинних, так і обчислювальних. Тому створюються територіально рознесені або віртуальні підприємства, здійснюється міжнародний поділ праці та кооперація. Певною надстройкою над підприємствами матеріального виробництва та інфраструктурою є інформаційні системи різного призначення. У блоці спеціалізації «Системне проектування» вивчаються елементи архітектури таких систем; процеси їх комп’ютерного проектування та оптимізації життєвого циклу; процеси управління якістю функціонування інформаційних систем. Більшість таких систем призначена для автоматизації рутинних виробничих та організаційних процесів, але є і системи вищого ієрархічного рівня, що призначені для експертного аналізу та підтримки прийняття рішень. Саме такі системи і аспекти їх створення вивчаються в даному блоці. Кожне використання штучного інтелекту в компанії оцінюється шляхом досягнення ним поставлених цілей. Відповідно, індивідуальні рішення розроблені таким чином, щоб вони відповідали певним функціональним вимогам і забезпечували досягнення мети підприємства або його окремої ланки.

Підхід штучного інтелекту базується на машинному та глибокому навчанні. Машинне навчання - це математичні методи, які дозволяють інтелігентній машині генерувати знання залежно від досвіду. Глибоке навчання навпаки - це імітація процесів людського мозку комп'ютерами ; . Технологія добре відома через автономних роботів, автономних транспортних засобів, розумних пристроїв, засобів і середовищ, когнітивних помічників . Бургесс А. розбиває вже створені підходи штучного інтелекту на вісім основних груп: розпізнавання зображень, розпізнавання мови, пошук, кластеризація, розуміння природної мови, оптимізація, прогнозування, розуміння та їх комбінації. Розпізнавання зображення, розпізнавання мови, пошук, кластеризація – це техніки на основі збору інформації та структурування хаотичних даних . Ця категорія є найбільш зрілою сьогодні. Розуміння природної мови, оптимізація, прогнозування та розуміння інформації використовують тільки зібрану корисну інформацію і оперують нею. Вони трохи менш зрілі, але незважаючи на це застосування в нашому повсякденному житті. Розвиток будь-якої системи штучного інтелекту змінюється в залежності від мети, яку людина за допомогою нього прагне досягти, та від стану технічних методів інформаційних технологій. Щодо напрямків штучного інтелекту, найважливішими з них є: раціональний інтелект - системи, що базуються на знаннях (експертні системи), які, спираються на свої знання; аналіз і розпізнавання образів: візуальний інтелект - шаблон, розпізнавання образів і форм; мовний інтелект - текст, розпізнавання мови; маніпулятивний інтелект - робототехніка. Поки штучний інтелект має лише ситуаційне використання в організаційному розвитку. Індивідуальні рішення, такі як керовані жестами пристрої, смарт-пристрої в робочому місці, персональні віртуальні помічники, консультанти-когнітивні експерти тощо, охоплюють лише операційні процеси. Засоби та підходи до моделювання знання, розроблені в галузі штучного інтелекту (ШІ), у наш час знаходять все більш широке застосування в освіті [4, 11]. Це і впровадження новітніх систем та програмних засобів навчання з елементами ШІ, і розробка методів управління процесами діяльності зі знаннями у межах сучасного інформаційно-освітнього простору . Відмічається тенденція до подальшої інтелектуалізації програмного забезпечення навчального призначення [6, 10, 11]. З урахуванням цього, ефективність використання комп’ютерноорієнтованих систем навчання суттєво визначається адекватністю моделей знання, закладених в їх основу або передбачених у процесі їх проектування. Постає необхідність системного аналізу засобів та підходів до моделювання знання, що досить глибоко розроблені на наш час. У зв’язку з цим, у сферу аналізу потрапляють системи навчального призначення, що ґрунтуються на знаннях, проблеми їх розвитку та впровадження.

Метою роботи є виявлення етапів розвитку комп’ютерно-орієнтованих засобів навчання з елементами штучного інтелекту, їх ролі й місця у загальній системі засобів навчання, з’ясування тенденцій та можливих шляхів застосування підходів ШІ у майбутньому. Етапи розвитку комп’ютерно-орієнтованих систем навчання у галузі ШІ Хоча концепція систем, що ґрунтуються на знаннях, постала засадничою у галузі штучного інтелекту, і на базі цієї концепції були згодом розроблені головні підходи до моделювання знань та міркувань у сфері навчання, вона виникла не одразу. Її формування стало закономірним етапом удосконалення комп’ютерних технологій та відповідних спроб їх упровадження. Системи, розроблені на перших етапах, навряд чи можна вважати такими, що містять елементи штучного інтелекту, але їх слід розглянути як еволюцію ідеї застосування комп’ютера для організації та керування процесом навчання. Ідея полягала у розробці алгоритму навчання, що мав можливість реалізації за допомогою певних засобів, починаючи від друкованих носіїв (програмованих посібників) та найпростіших пристроїв до комп’ютерів [5, 7, 15]. Ці рішення базуються на різних підходах, вони спрямовані на зміцнення організаційного потенціалу і допомагають у вирішенні простих завдань. У порівнянні з використанням організаційної бізнес-аналітики, технології організаційного розвитку не зосереджуються на ефективності збору та оцінці даних для управлінських рішень, вони насамперед спрямовані на самостійне вирішення загальних і конкретних проблем . АНАЛІЗ ОСТАННІХ ДОСЛІДЖЕНЬ І ПУБЛІКАЦІЙ