Новые ИТ

1. Новые ИТ

П 19-07 Соколова Елизавета
Ворошилова Влада

2.

Современные информационные технологии.
К СИТ относятся следующие.
1. Искусственный интеллект (Artificial Intelligence). Идее искусственного
интеллекта (AI), т. е. изучению того, как компьютеры могут «думать»,
приблизительно 40 лет. AI-приложения. А1-исследования развились в пять
взаимосвязанных областей: естественные языки, робототехника, системы
ощущения (системы зрения и слуха), экспертные системы и нейронные сети.
Для работы с естественными языками необходимо создание систем, которые
переводят обычные человеческие инструкции в машинный язык;
робототехника в большей степени относится к промышленности.
Исследование систем ощущения направлено на создание машин-роботов,
которые могут «видеть» или «слышать» и соответственно реагировать.
Наиболее пригодны для поддержки управления экспертные системы, т. е. такие,
которые используют логику принятия решения человеком. Самая новая
отрасль AI — нейронные сети, которые устроены по аналогии с нервной
системой человека, но фактически используют статистический анализ, чтобы
распознать модели из большого количества информации посредством
адаптивного изучения.

3.

4.

2. Нейрокомпьютерные технологии используют взаимодействующие друг с другом специальные нейрокомпоненты на базе
микропроцессоров. Нейротехнология применяется для создания искусственного интеллекта, распознавания образов,
управления кредитными рисками, прогноза фондовых ситуаций, определения стоимости недвижимости.
Компонентами нейротехнологии являются нейрокомпьютеры и процессоры, а также нейросети, как класс алгоритмов,
обеспечивающих решение сложных задач. Нейросети обладают способностью самообучения, имеют высокое
быстродействие.
3. Нейронные сети (Neural Networks). С помощью нейронных сетей пытаются создать значимые модели системы из
большого количества данных. Нейронные сети могут распознавать не ясные для людей образы и адаптировать их при
получении новой информации.
Ключевая характеристика нейронных сетей в том, что они обучаются. Программе нейронных сетей сначала дается набор
данных, состоящих из многих переменных, связанных с большим количеством случаев, или исходов, в которых
результаты известны. Программа анализирует данные и обрабатывает все корреляции, а затем выбирает набор
переменных, которые строго соотнесены с частными известными результатами. Базируясь на этом сравнении,
программа изменяет модель, регулируя параметры переменных или даже заменяя их. Этот процесс программа
нейронных сетей повторяет много раз, стремясь улучшить прогнозирующую способность при наладке модели. Когда в
этом итерационном подходе дальнейшее усовершенствование исчерпывается, программа готова делать предсказания
для будущих случаев.
Как только станет доступным новое большое количество случаев, эти данные также вводятся в нейронную сеть, и модель
еще раз корректируется. Bank of America использует нейронную сеть, чтобы оценить коммерческие заявки на
получение ссуды, American Express — чтобы разобрать почерк на кредитной карте; штат Вайоминг — чтобы читать
заполненные от руки налоговые формы. Oil giant Агсо и Texas используют нейронные сети, чтобы помочь обнаружить
места газовых и нефтяных месторождений под поверхностью земли. Mellon Bank работает над нейронной системой
распознавания мошеннических подделок кредитных карточек.
Новые информационные технологии. Понятие «новый» означает: 1) вновь открытый, изобретенный; 2) появившийся
вместо прежнего, заменивший собой прежний; 3) то, чего не было, что-либо вновь открытое, обнаруженное,
услышанное и т. д. Следовательно, НИТ — это информационные технологии, которые предполагают не
хронологическую, а принципиальную новизну.

5.

6.

К НИТ относятся следующие
.
1. Видеотехнология — технология использования изображений. Такой технологии может предшествовать
визуализация, т. е. представление данных в виде изображений. Организация видеоконференций
связана с технологией проведения совещания между удаленными пользователями на базе
использования их движущихся изображений.
2. Мультимедиатехнология (мультисреда) — основана на комплексном представлении данных любого
типа. Такая технология обеспечивает совместную обработку символов, текста, таблиц, графиков,
изображений, документов, звука, речи, что создает мультисреду. Использование мультимедиа
особенно эффективно в обучающих системах, так как при активной работе в мультисреде
пользователь запоминает 75 % воспринимаемой информации, в то время как из услышанной
информации запоминается лишь 25 %.
3. Объектно-ориентированная технология основана на выявлении и установлении взаимодействия
множества объектов и используется при создании компьютерных систем на стадии проектирования и
программирования. В качестве объектов в ней выступают пользователи, программы, клиенты,
документы, файлы, таблицы, базы данных. Такие подходы характерны тем, что в них используются
процедуры и данные, которые заменяются понятием «объект» — предмет, событие, явление. Объект
выполняет определенные функции и является источником или потребителем информации. На этой
основе, например, построена технология OLE связи и компоновки объектов.
4. Интернет-технология основана на объединении информационных сетей в глобальную
информационную структуру. Технология интернет используется в образовательных, научных целях, в
бизнесе.
5. Виртуальная реальность (Virtual Reality) предполагает использование машинных систем для создания
виртуальной окружающей среды, которая кажется реальной пользователю-человеку. Использование
VR в неразвлекательных установках разделяется на две категории: обучение и проектирование.
Армия США использует виртуальную реальность для тренировки экипажей танков. В научноисследовательской работе Университета Северной Каролины VR использовалась в медицинских
целях, например для представления объемной модели опухоли внутри тела пациента.

7.

8.

6. Интегрированные информационные технологии представляют собой взаимосвязанную совокупность
отдельных технологий, т. е. объединение частей какой-либо системы с развитым информационным
взаимодействием между ними. Достигается согласованное управление организацией, системой,
объектом, координация функций, реализуется доступ многих пользователей к общим
информационным ресурсам. Интеграция технологий, создавая единую информационную среду,
позволяет расширить границы управления, повысить качество информации о состоянии
хозяйственной деятельности. Необходимо также обеспечить руководству возможность оперативного
воздействия на производственную деятельность, т. е. повысить эффективность управления. Такой
подход подразумевает использование всего ассортимента промышленных методов и средств
построения ИТ в экономической практике. Примерами ИТ, в основе которых лежат промышленные
средства реализации, являются:
OLTP (Online Transaction Processing) — технология оперативной обработки текущих данных. В этой
системе нет инструментов обобщения и анализа данных с последующим прогнозированием;
О LAP (Online Analytical Processing) — технология оперативной обработки аналитических данных.
Будучи средством принятия решений, технология работает не с оперативными базами данных, а с
ретроспективными архивами, хранящими данные за значительный период времени. Это позволяет
вычислить промежуточные данные, которые ускоряют анализ гигантских объемов информации.
Средства OLAP расширяют возможности OLTP;
EDMS (Electronic Document Management System) — промышленные системы управления документами —
выполняют задачи систематизации, хранения, коллективной координированной разработки и поиска
неструктурированных, неупорядоченных) документов. Это технология автоматизации
документооборота, делопроизводства и организации управления.

9.

Технология интеллектуального анализа данных (Data Mining —
DM). Необходимость появления DM-технологии продиктована
следующими обстоятельствами:
• тотальное применение web-серверов обеспечивает доступ к огромному объему разнородной информации, обработка
которой с помощью традиционных информационных технологий невозможна;
• существует потребность в выявлении скрытых зависимостей между различными факторами, представленными в
различных формах (символьная, числовая, графическая, неструктурированная, структурированная и т. д.);
• существует необходимость в выделении из множества значений, принимаемых факторами, тех, которые определяют
поведение объекта и оказывают влияние на его поведение в будущем.
В основе DM-технологии лежит хранилище данных (Data WareHouse — DWH). DWH или предметно-ориентированный,
интегрированный, неизменяемый и поддерживающий хронологию набор данных, специфическим образом
организованный для целей поддержки принятия решений.
Особенно перспективным является сочетание DWH+DM-тех- нологий, так как они функционируют не по заранее
заданным формулам, а на основе функциональных зависимостей, релевантных накопленным данным. В DWH+DMтехнологиях используются в различных сочетаниях следующие инструменты: нейронные сети, генетические
алгоритмы, средства визуализации процессов, методы порождения деревьев решений, методы, основанные на
правилах, методы статистического анализа. Принципиальная новизна этих технологий состоит в том, что управление
процессом решения задач носит не алгоритмический характер, а характер управления данными (табл. 1.1).
Технология управления знаниями позволяет создать не просто информационные системы с единым информационным
пространством, а среду, в которой знания одного работника становились бы достоянием всех. Управление знаниями
осуществляется с использованием базы знаний, которая является организованной совокупностью в какой-либо
предметной области. Базы знаний применяются при решении задач искусственного интеллекта, например в
экспертных системах. База знаний включает набор данных знаний (их моделей) правил логического вывода для
работы со знаниями.

10.

11.

12.

13.

ГИС-технология, или технология географических
информационных систем (GIS — Geographical Information
System). ГИС — пространственные системы поддержки
принятия решений: геодемографическое, компьютерное
картографирование и автоматизированные шаблоны — так
называется группа приложений, основанных на обработке
связей в пространстве. GIS собирает, запасает, преобразует,
демонстрирует и анализирует данные, пространственно
привязанные к земле. Особенность GIS — высокая
разрешающая способность монитора для демонстрации
окружающей среды (40 лет используется в NASA, военном
и градостроительном проектировании). Компании типа
McDonald's, успех которых во многом зависит от
месторасположения, первыми распознали все
преимущества GIS.

14.

В G1S используются две основные модели для представления и анализа
пространственных данных: растровый и векторный подходы.
Растровый подход предполагает разделение пространства на однородные ячейки,
расположенные в сетке. Размер ячеек относительно деталей ландшафта
определяет точность данных. Растровый подход используется для получения
спутниковых изображений и в дистанционном зондировании, а также для
получения прогноза погоды. Анализ данных растра, использующих
статистические методы и математические модели, предполагает, что
метеорологи отличают дождь от визуальных помех, а лесники распознают
пораженные участки леса. Растровый подход доминировал в деловых
приложениях для поиска природных богатств. Глобальная навигационная
система спутниковых приемников создана, чтобы планировать и обеспечивать
снабжение гербицидами, пестицидами, удобрениями только те части поля,
которые в этом нуждаются, избегая ненужного химического пересыщения
почвы.
Государственные предприятия, коммунальная служба и бизнес используют
векторный подход. В векторных системах элементы ландшафта обозначаются
точкой, линией или многоугольником и образуют топологические связи.
Векторные системы могут различать, например, остров в озере, пересечение
двух дорог и клиентов на участке двухкилометрового радиуса.

15.

Большинство GIS использует концепцию слоя. Различные слои
представляют разные типы географических элементов в одной и
той же области, GIS-приложения автоматизировали следующие
задачи поддержки принятия решения:
• обнаружение кратчайшего (и наоборот) безопасного маршрута от А до
В;
• определение областей с подобными частями;
• группировка коммерческих территорий для минимизации проезда,
выравнивание потенциала или отсеивание наихудших перспектив.
Новые направления в географических технологиях включают:
• объемное и динамическое моделирование времени и места (например,
движение урагана);
• отображение на картах узлов Интернет-доступа для определения
близлежащих мест к точке наблюдения;
• специфические географические проблемы на основе электронных
таблиц, баз данных и т. д.;
• беспроволочные технологии для поддержки оперативного ввода
движущихся объектов типа грузовиков.

16.

Системы поддержки работы групп (Group Support Systems
— GSS) — разновидность DSS (Decision Suport Systems, систем поддержки
принятия решений) для поддержки группового решения. GSS также иногда
называют системами электронных встреч, поскольку управленцы
значительную часть своего времени расходуют на встречи, комитеты,
конференции (в среднем у менеджеров это составляет 35 % рабочего времени в
неделю, у главных управляющих — от 50 до 80 %). Электронные встречи с
помощью GSS более производительны.
Типовой конструктив компьютерной встречи — это микрокомпьютеры для
каждого участника, связанные локальной вычислительной сетью (рис. 1.2). В
настоящее время с развитием современных ИТ работа в GSS необязательна в
«одно время и в одном месте». Так, члены группы для своих встреч могут
теперь использовать World Wide Web.

17.

18.

Мультиагентные системы (МЛ)
Эти системы появились в связи с возрастающей сложностью
принятия решений в процессе создания распределенных
систем. МА-технологии являются объединением объектноориентированной технологии и методов искусственного
интеллекта. Мультиагентные системы можно также
рассматривать как подкласс объектно-ориентированных
систем.
Важной прикладной областью применения МА-технологий
является организация параллельных процессов в
распределенных системах. Обмен сообщениями
рассматривается как обмен информацией между агентами,
характеризуемыми всеми перечисленными выше
свойствами.