3.3 Скуственный интелект / экспертные системы.

Искусственный интеллект (ИИ) и экспертные системы (ЭС) – еще одна из разновидностей информационных технологий используемых в логистике. Обобщающим термином «искусственный интеллект» обозначают группу технологий, нацеленных на воспроизведение в компьютерах особенностей человеческого мышления. Характерная черта ИИ – операции с символами, а не числами.

В состав ИИ входят экспертные системы; программы переводчики с одного языка на другой; программы имитирующие работу нейронных сетей; робототехника, технологии распознавания речевых сигналов и трехмерного воспроизведения зрительных образов. Наибольшее распространение в логистике получили экспертные системы.

ЭС представляют собой экономичный и практичный способ выявления, уточнения и распространения опыта управленческих решений. Эти системы обеспечивают единую схему оформления вопросов и ответов, используемых экспертами для решения аналитических и оперативных проблем. ЭС позволяют сделать знания одного специалиста достоянием многих, что увеличивает согласованность, точность и производительность операций по всей сети. Эти системы создают возможности для более эффективного управления важнейшим ресурсом – знанием.

Программное обеспечение ЭС в логистике создает и накапливает логистическую «базу знаний» в форме эвристических правил (эвристика – искусство нахождения истины, система логистических приемов и методических правил теоретического исследования), общих принципов принятия решений и т.п.

В логистике ЭС находят применения, когда опыт и знания способны увеличить рентабельность активов. В число задач, решаемых с помощью ЭС, входят выбор перевозчиков, маркетинг, глобальная логистика, управление запасами, проектирование информационных систем.

На рис. показана ЭС, она состоит из трех компонентов: базы знаний, механизма умозаключений и пользовательского интерфейса. База знаний хранит серии решений типа: «если …то…». Ее создают на основе опросов ряда «экспертов».

П ользовательский интерфейс

Механизм умозаключения: Управляющие стратегии Механизм упорядочивания вопросов

База данных: Факты Эвристические правила

Например, опытный менеджер транспортного отдела перечислит ключевые данные и критерии, используемые при выборе перевозчика определенных грузов. Опытный прогнозист располагает знаниями о наиболее подходящем методе прогнозирования. Интеграция и координация логических схем принятия решений, предложенных рядом экспертов, позволяет создать изрядную базу знаний, которая поможет менее опытным работникам увеличить эффективность своих решений. Механизм умозаключений обеспечивает поиск в базе знаний именно тех правил и алгоритмов, которые пригодны для принятия конкретного решения.

Пользовательский интерфейс облегчает взаимодействия между ЛПР и ЭС (переводит ЛПР важные вопросы на обычный язык и истолковывает ответы).