SistemeExpert.doc

7/29/2019 SistemeExpert.doc

1/100

CUPRINS

Obiectivele cursului............................................................................... 7

Capitolul I Teoria cunoaterii............................................................ 91.1. Rezumatul capitolului................................................................... 91.2. Cunoaterea.................................................................................. 9

1.2.1. Tipologia cunoaterii............................................................. 111.2.2. Gndirea uman i nvarea................................................. 131.2.3. Date, informaii, cunotine................................................... 14

1.2.4. Reprezentarea cunoaterii. Metoda regulilor de producie... 201.3. Societatea cunoaterii................................................................... 261.4. Managementul cunotinelor........................................................ 281.5. ntrebri teoretice de auto-evaluare.............................................. 32

Capitolul II Tendine moderne n informatizarea proceseloreconomice....................................................................... 35

2.1. Rezumatul capitolului................................................................... 352.2. Sistemul informaional................................................................. 352.3. Sistemul informatic...................................................................... 402.4. Sistemul expert............................................................................. 41

2.4.1. Expertiza uman versus cea artificial.................................. 442.4.2. Sistemul esenial al sistemului expert................................... 452.4.3. Sistemele informatice clasice versus sistemele expert.......... 462.4.4. Realizarea unui sistem expert............................................... 472.4.5. Constituirea unui sistem expert............................................. 492.4.6. Avantajele sistemelor expert................................................. 502.4.7. Probleme i limite n dezvoltarea unor sisteme expert

comerciale.............................................................................. 502.4.8. Viitorul sistemelor expert...................................................... 51

2.5. ntrebri teoretice de auto-evaluare.............................................. 52

Capitolul III Sisteme expert. Generatorul de sisteme expertCLIPS............................................................................. 55

3.1. Rezumatul capitolului................................................................... 553.2. Generatorul de sisteme expert CLIPS.......................................... 55

3.2.1. Concepte de baz.................................................................. 563.2.2. Fapte. Operaii cu fapte......................................................... 59

5


2/100

3.2.3. Reguli.................................................................................... 613.2.4. Mod de lucru n CLIPS cu reguli i fapte............................. 643.2.5. Manevre ce pot fi efectuate direct din editorul CLIPS......... 663.2.6. Tiprirea................................................................................ 663.2.7. Variabile................................................................................ 673.2.8. Funcii i expresii.................................................................. 713.2.9. Funcii definite de utilizator.................................................. 723.2.10. Constrngeri........................................................................ 733.2.11. Predicate i comenzi de control.......................................... 73

3.2.11.1. Predicate de comparare................................................ 743.2.11.2. Predicate de tip............................................................ 743.2.11.3. Predicate logice............................................................ 743.2.10.4. Comanda IF................................................................. 753.2.10.5. Comanda WHILE........................................................ 753.2.10.6. Comanda LOOP-FOR-COUNT.................................. 763.2.10.7. Comanda SWITCH..................................................... 77

3.3. Aplicaii rezolvate........................................................................ 783.3.1. Citirea i afiarea unor variabile........................................... 783.3.2. Lucrul cu fapte...................................................................... 793.3.3. Calcularea indicatorilor pentru determinare falimentului..... 793.3.4. Calcului ratelor de gestiune.................................................. 82

3.3.5. Analiza activitii i rentabilitii unei societi comercialecu ajutorul soldurilor intermediare de gestiune..................... 853.3.6. Sistem expert pentru determinarea primei de asigurarea n

cazul unui autovehicul........................................................... 873.3.7. Sistem expert privind investiia pentru a transforma un

hotel de 3 stele n unul de 4 stele........................................... 913.4. Aplicaii propuse.......................................................................... 98

Bibliografie.............................................................................................. 99

Glosar de termeni..................................................................................... 10

2

6


3/100

OBIECTIVELE CURSULUI

Sistemele expert reprezint sisteme de inteligenta artificiala destinate rezolvriiunor probleme dificile, de natura practica, la nivelul de performan alexperilor umani. Ne propunem rspundem la ntrebrile: ce este, cumfuncioneaz i cum se poate construi un sistem expert.

Principale domenii studiate vor fi: introducere in sistemele de decizie bazate pe

cunotine, managementul cunotinelor, inteligena artificial i sistemeleexpert, achiziionarea cunotinelor, reprezentarea cunotinelor, tehnici deinferen, realizarea sistemelor expert i aplicaii.

Obiectivele cursului sunt nsuirea noiunilor fundamentale, a conceptelor debaz din domeniu, precum i capacitatea de a elabora un sistem expert.

Pentru aceasta considerm necesare: nelegerea impactului tehnologiilor informaiei i a comunicaiilor

(TIC) n societate, precum i a conexiunilor dintre informatic i alteobiecte de studiu;

formarea capacitii de a identifica situaiile n care este indicatutilizarea informaticii i conceperea unor soluii adecvate, cu

particularizri n elaborarea strategiilor; identificarea posibilitilor de utilizare a calculatorului n disciplinele

specializrii de baz; dezvoltarea competenelor de comunicare i cooperare n contexte

interactive; utilizarea mijloacelor TIC pentru a realiza, procesa i prezenta diferite

tipuri de cercetri; dezvoltarea unei culturi informatice.

7


4/100

8


5/100

CAPITOLUL I TEORIA CUNOATERII

1.1. Rezumatul capitolului

Tranziia Romniei spre un mediu de afaceri concurenial i nu n ultimul rndaderarea la Uniunea European, implic din partea organizaiilor romneti uninteres crescnd n dezvoltarea unei societi a cunoaterii, considerat drept ocerin esenial a creterii economice. Progresele pe care le vom nregistra pecoordonatele societii cunoaterii vor influena n mod direct nu doar aderarea,ci i integrarea n Uniunea European. Pentru a ajunge la Europa cunoaterii ocontribuie important o are sectorul Tehnologiilor Informaiei i

Comunicaiilor (TIC).

Obiectivul Uniunii Europene, lansat la Lisabona n 2000 a fost acela de a devenin decurs de 10 ani cea mai competitiv i dinamic economie bazat pecunoatere din lume, rolul generrii de noi cunotine prin cercetare fiindesenial.

Societatea global readuce omenirea la condiia natural de a depinde depropria-i resurs inepuizabil gndirea, cunoaterea1. Cunoaterea esteprimul concept care prezint cel mai mare interes pentru dezvoltarea sistemelorinteligente. Propunem o abordare modern a teoriei societii bazate pe

cunoatere.

1.2. Cunoaterea

Cu studiul cunoaterii se ocup tiine numit epistemologie, care are n obiectivstudiul naturii, structurii i originii cunoaterii, n timp ce cognotica urmreteidentificarea structurilor cognitive i proceselor care determin performanauman i ncorporarea acestora n sisteme inteligente. Cunoaterea2 esteconsiderat a fi un proces dinamic de aproximare congnitiv.

Profesorul Giarratano3

(1993) distinge mai multe tipuri de cunoatere veziFigura 1.

1 Ion Gh. Roca Societatea cunoaterii, Editura Economic, Bucureti, 2006, pag. 142 Constantin Brtianu Dinamica generriii transformrii cunotinelor, lucrare publicat nIon Gh. Roca Societatea cunoaterii, Editura Economic, Bucureti, 2006, pag.813 Ioan I. Andone, Robert J. Mockler, Dorothy G. Dologite i Alexandru ugui Dezvoltareasistemelor inteligente n economie, Editura Economic, Bucureti, 1993, pag. 51

9


6/100

Figura 1. Categorii de cunoatere

Cunoaterea filozofic este aceea exprimat n tratatele de filozofie de ctresavani i specialiti n domeniu Platon, Descartes, Kant, etc.

Cunoaterea apriori este aceea care precede orice alt cunoatere i esteindependent de cunoaterea provenit din simuri. Termenul latin apriorinseamn care precede. Cunoaterea apriori este considerat universaladevrat i nu poate fi negat fr contradicie. Enunurile logicii, legilematematice sunt exemple de astfel de cunoatere.

Dup Andone4, n opoziie fa de cunoaterea apriori exist o cunoaterederivat din simuri, experien, numit cunoatere posteriori. Adevrul saufalsitatea acestei cunoateri se verific prin utilizarea simurilor sau aexperienei (empiric).Deoarece experiena senzorial poate s nu fie ntotdeauna corect, cunoaterea

posteriori poate fi negat pe baza unei noi cunoateri fr a fi introduscontradicia. Se impune deci ntotdeauna verificarea cunoaterii posteriori.

n societatea cunoaterii se impun cei 3I5 inovarea, nvarea iinteractivitatea partenerial, care acioneaz i interacioneaz reciproc.

Inteligena este capacitatea de a achiziiona i folosi cunoatere n activitilede rezolvare a problemelor sau n procesele decizionale. Ea nseamn totodat i

4 Idem 3, pag. 1045 Acad. Florin Gheorghe Filip, Pro. Univ. dr. Horaiu Dragomirescu - Problema societiicunoaterii n Romnia. Reflecii n context European, lucrare publicat n Ion Gh. Roca Societatea Cunoaterii, Editura Economic, 2006, pag. 20

Cunoaterea

Cunoatereafilozoficexprimat ntratatele defilozofie

Cunoaterea apriori,cea universal adevrat,care nu poate fi negatfr contradicie

Cunoaterea posteriori,derivat din simuri,care poate fi verificat

prin utilizareaexperienei i poate finegat

10


7/100

capacitatea de a mprospta i mbunti cunoaterea, prin completarea,

actualizarea sau transformarea ei astfel nct s poat fi utilizat n procesuldecizional, n raionamente specifice. Inteligena presupune implicitcomportamentul inteligent, caracterizat prin:

abilitatea de a nelege i a folosi limbajul; capacitatea de a nva din experien i a regsi cunoaterea acumulat

prin experien; a gsi sens n mesajele ambigue sau contradictorii; a rspunde rapid i cu succes n situaiile noi (flexibilitate); a utiliza raionamentul n rezolvarea problemelor; a nelege i infera pe cile simple i raionale; aplicarea cunoaterii pentru manipularea mediului n care acioneaz; achiziionarea i aplicarea cunoaterii n propria activitate; recunoaterea importanei relative a diferitelor elemente dintr-o situaie

dat.

1.2.1. Tipologia cunoaterii

n sistemele inteligente conteaz clasificarea n cunoatere procedural,cunoatere declarativ i cunoatere tacit.

Tipurile de cunoatere procedural i declarativ corespund paradigmelor cu

acelai nume, astfel: trstura distinctiv a paradigmei procedurale const n aceea c

trebuie specificate, pas cu pas, operaiile de soluionare a problemei; trstura distinctiv a paradigmei declarative const n aceea c se

separ scopul de metodele utilizate n soluionarea problemei. Trebuiespecificat ce va realiza sistemul, iar sistemul va face aceasta cu metodespecifice.

Cunoaterea procedural este adesea referit n legtur cu posibilitatea de a ticum se face ceva (know-how, savoir faire), adic succesiunea operaiilor princare se ajunge la soluionarea problemei.

Cunoaterea declarativ se refer la a ti dac ceva este fals sau adevrat, eaeste n legtur cu cunoaterea exprimat sub form de enunuri declarative cuvaloare de adevr, de genul alternative X este bun. Aceste dou tipuri decunoatere se memoreaz n memoria pe termen scurt.

11


8/100

Cunoaterea tacit se mai numete cunoaterea subcontient deoarece nu poate

fi exprimat ntr-un limbaj. Sistemele neuronale au relaie direct cu acest tip decunoatere tocmai pentru c, n mod normal, un sistem neuronal nu-i poateexplica direct cunoaterea de care dispune, ns o poate oferi dac are ladispoziie un program potrivit. Multitudinea surselor i tipurilor cunoateriicontribuie la complexitatea metodelor de achiziie i formalizare a cunoaterii.

Exist dou niveluri ale cunoaterii: cunoaterea superficial; cunoaterea profund.

Cunoaterea superficial se refer la reprezentarea numai a nivelului vizibil,de la suprafa, al cunoaterii n legtur cu situaii foarte particulare. Deexemplu, daca nu exist bani n cont, nu se poate efectua o plat.

Cunoaterea profund (de adncime) este aceea pe care se sprijin soluiaproblemei. Ea se refer la structura intern i cauzal a sistemului, cu luarea nconsiderare a interaciunilor dintre componentele sistemului. Asemeneacunoatere poate fi aplicat diferitelor activiti i are la baz un corp completintegrat i coerent de contiin uman, care include emoii, intuiii i bun sim.Aceast cunoatere este dificil de informatizat.

Exist i aprecieri referitoare la existena cunoaterii episodice, ntmpltoare,o cunoatere izvort din experiena personal cptat cu prilejul anumitoripostaze. De exemplu, deplasarea de la obiectivul A la obiectivul B, efectuatcndva, se memoreaz automat sub forma unor chunk-uri n memoria pe termenlung.

Pe lng aceasta, se remarc, n cercetarea cognitiv, i existena cunoateriisemantice, acea cunoatere foarte bine organizat, sub form de chunk-uri, nmemoria pe termen lung, extrem de profund. Aceasta include conceptelemajore, vocabularul n domeniu, faptele i relaiile. Cognotica propune oschem a trecerii de la cunoaterea superficial la cunoaterea profund vezi

Figura 2.

Cunoaterea procedural, deoarece ia n considerare maniera n care se petreclucrurile sub diferite contexte, poate include explicaii, i implic procedurifolosite n procesul de rezolvare a problemelor. Este mai profund ntruct nespune cum se utilizeaz cunoaterea declarativ i cum se fac inferenele.

12


9/100

Cunoaterea procedural include pas cu pas secvenele i tipurile de instruciuni

ce trebuie fcute ca s se obin soluia i implic un rspuns automat la stimuli.

Cunoatere proceduralCunoatere despre cum se execut o sarcinesenial din domeniu. Aceeai cunoatere seva folosi de cte ori este nevoie de ea.

Cunoatere superficial

Cunoatere profund

Cunoatere declarativCunoatere superficial stocat n memoria petermen scurt i uor de explicat. Util n

primele faze ale achiziiei cunoaterii

Cunoatere semanticCunoaterea organizat ierarhic despreconcepte, fapte i relaii dintre fapte

Cunoatere episodicCunoatere organizat cu metode spaial-temporale i nu pe baz de concepte saurelaii; se refer la episoade ale vieii. Deregul, informaie autobiografic, dificil deextras

Figura 2. De la cunoaterea superficial la cunoaterea profund

Metacunoaterea este, de asemenea, o cunoatere profund, ntruct se refer lacunoaterea despre operarea sistemelor bazate pe cunotine sau despre

posibilitile lor de raionament.

1.2.2. Gndirea uman i nvarea

Cum nva oamenii i ct de bine procesele umane de gndire pot fi ncorporaten calculator folosind tehnologiile specifice inteligenei artificiale?

Cele trei tipuri de nvare i modul n care pot fi ncorporate cu metodele itehnicile inteligenei artificiale prezint mare interes pentru cercettori. Estevorba despre:

nvarea din experien; nvarea din exemple; nvarea prin descoperire.

13


10/100

nvarea din experien constituie semnul distinctiv al capacitii de

memorare i inteligenei. Expertul este de ateptat s aib experien ndomeniu. Experii, atunci cnd cunosc o mulime de aspecte ale unui domeniu

particular, fac dovada c i-au amintit faptele din domeniu i metodele desoluionare mult mai uor i mai repede dect novicii. Pentru a facecalculatoarele s nvee din propria lor experien au fost create un numr detehnici de nvare automat.

nvarea din exemple reprezint o soluie bun pentru dezvoltareasistemelor inteligente. Cazuri sau exemple special pregtite se folosesc dreptnlocuitor pentru experiena ndelungat a unui expert.

nvarea prin descoperire cea mai greu de neles, reprezint o abordareindirect n care oamenii sau mainile exploreaz un domeniu fr s fi avutcunotine despre el. Nimeni nu a reuit s descopere de ce oamenii sunt att de

performani n aceast metod de nvare. i n prezent exist multe obiecii cuprivire la posibilitatea calculatoarelor de a gndi. Unele dintre aceste suntenumerate mai jos:

o entitate care etaleaz un comportament asemntor omului nunseamn c poate i raiona;

numai entitile care sunt n via pot gndi i au contiin uncalculator nu este o entitate n via...;

mainile nu sunt n capabile s i reconsidere opiunile deoarece nu aucontiina posibilitii.

1.2.3. Date, informaii, cunotine

Pentru o bun nelegere a ceea ce nseamn cunoatere, s vedem ntidistincia ntre cei 3 termeni utilizai adesea unul n locul celuilalt: date,informaie i cunoatere (cunotine).

nc de pe vremea lui Aristotel i Platon apare conceptul de cunotine, dar naccepiunea modern a fost utilizat de ctre oameni de tiin cum ar fi Daniel

Bell, Michael Polanzi, Alvin Toffler i Ikujiro Nonaka.

n unele accepiuni termenul de date reprezint fapte neorganizate ineprelucrate referitoare la evenimente6. Alii consider data ca fiind un semnalce poate fi transmis de la un emitor la un receptor fiin uman sau

6 Bibu N. Managementul cunoaterii MC (MK) n organizaiile moderne, Notie de curs, coaladoctoral 2005-2006, pag.9

14


11/100

destinatar7. Datele pot fi considerate ca fiind fapte brute care pot fi procesate n

diferite forme de informaii. Cele mai importante probleme n privina datelorsunt legate de volumul i natura acestora. Totui, fr raionament, datele pot ficomplet nefolositoare. Deci cantitatea nu este neaprat un factor determinant,dei fr date nu putem concepe o organizaie.

n Wikipedia8 apare o definiie interesant datele sunt fapte care devininformaii folositoare atunci cnd sunt organizate cu neles sau introduse ncalculator.

Procesarea datelor implic ordonarea, nregistrarea, clasificarea datelor, pescurt, pregtirea acestora, pentru a putea efectua calcule sau a lua decizii.

Datele sunt nite declaraii acceptate ceva dat, cunoscut. Cel mai des ele suntobinute prin msurarea i observarea variabilelor. Cuvntul data provine dinlatinescul datum ceva dat, i a fost folosit de ctre Euclid, n jurul anului 300.e.n.

Cuvntul informaie provine din inform, ceea ce nseamn a contura, a forma.Informaiile se refer la conturarea datelor pentru a avea un anumit neles nochii celui care o percepe9. Informaia10 reprezint o dat inteligibil pentrureceptor, cruia i aduce un plus de cunoatere, perceput de acesta. Informaiile

pot fi considerate ca fiind o nsumare a datelor. Uneori informaiile pot fi unpunct de plecare pentru alte informaii, acestea putnd fi procesate la rndul lor.Informaia implic deja un raionament, o form de gndire. Ea este procesat,nu este un material brut, are un neles, un scop, o relevan, Evident c un locimportant n obinerea unor informaii mai structurate, organizate i n timp utill deine tehnologia informaional. Totodat, aceasta nu este o condiiesuficient pentru obinerea unor informaii pertinente, gndirea uman fiindnecesar (chiar dac st doar la baza elaborrii unui program care s permitobinerea informaiilor). Informaiile pot fi obinute prin studii, experiene saunvare.

7 Nicolescu Ovidiu, Nicolescu Luminia Economia, firma i managementul bazate pecunotine, Editura Economic, Bucureti, 2005, pag. 288http://en.wikipedia.org/wiki/Data9 Bibu N. Managementul cunoaterii MC (MK) n organizaiile moderne, Notie de curs, coaladoctoral 2005-2006, pag. 910 Nicolescu Ovidiu, Nicolescu Luminia Economia, firma i managementul bazate pecunotine, Editura Economic, Bucureti, 2005, pag. 28

15
http://en.wikipedia.org/wiki/Datahttp://en.wikipedia.org/wiki/Datahttp://en.wikipedia.org/wiki/Datahttp://en.wikipedia.org/wiki/Data


12/100

Dup cum spunea Clarence Day, informaia este o chestie foarte subire dac

nu este combinat cu experiena. Cunotinele, dup Jones 11 sunt definite castocuri cumulative de informaii i abiliti generate de utilizarea informaiilorde ctre receptor. Acestei definiii i se adaug n opinia autorilor. Prima dintreele se refer la legtura dintre cunotine i capacitatea intelectual areceptorului, datorit cruia valoarea cunotinelor poate crete sau scdea. Ceade-a doua precizare se refer la capacitatea cunotinelor de a genera, prinutilizare, valoare adugat.

Websters New World Dictionary of the American Language, cel mai prestigiosdicionar, definete cunoaterea ca fiind o percepie clar (cu sens) i cert aunor fapte, o nelegere a ceva, o nvare, tot ceea ce se percepe mintal, oexperien practic, o ndemnare, o competen n ceva, o cunotin despre, ofamiliarizare cu ceva, o recunoatere a ceva, o informaie organizat aplicat lasoluionarea unei probleme. Se observ din aceast definiie mai multe expresiisinonime termenului de cunoatere.

Cunoaterea (cunotinele): poate fi gndit ca o informaie prelucrat,rafinat, care are tendina s fie ct mai general sau chiar incomplet sauimprecis. Cunoaterea poate include fapte i informaii, dar mai ales concepte,

proceduri, modele i euristici care se pot utiliza n inferene pentru soluionareaproblemelor. Cunoaterea poate fi privit i ca o informaie n contextul n care

este organizat astfel nct s fie disponibil pentru percepie, nvare isoluionarea problemelor.

Se observ din aceste expuneri o variaie a cunoaterii att n coninut ct i naspectul exterior. De aceea se disting cunoaterea specific, cunoatereageneral, cunoaterea exact, cunoaterea imprecis (vag), cunoaterea

procedural i cunoaterea declarativ.

O definiie interesant aparine lui Sowa. Potrivit acestui autor cunoatereacuprinde restriciile implicite i explicite enunate despre obiecte entiti,operaii i relaii, cu ajutorul euristicilor generale i specifice precum i

procedurile de inferen implicate n problema de modelat. Chiar daccalculatoarele nu pot avea studii, experien i/sau nvtur aa cum auoamenii, ele pot utiliza cunoaterea furnizat de ctre experii umani. Aceastcunoatere const n fapte, concepte, teorii, metode, euristici, proceduri irelaii. Cunoaterea poate fi considerat drept informaia care organizat i

11 Nicolescu Ovidiu, Nicolescu Luminia Economia, firma i managementul bazate pecunotine, Editura Economic, Bucureti, 2005, pag. 29

16


13/100

analizat astfel nct calculatoarele s se fac mai bine nelese i utilizate la

soluionarea problemelor sau pentru luarea deciziilor.

O categorie aparte, referitoare la opiniile nereflexive ale oamenilor obinuii,aprute spontan, pe cale natural, ca la copii de vrst precolar, este definitn literatur sub numele de common sense, bun sim. Este vorba despreabilitatea nnscut de a simi pericolul, de a percepe i a intui. De exemplu,dac atingi o plit ncins, te frigi; daca bei otrav, mori, etc. Acest tip decunoatere nu este uor de programat sau achiziionat i transform sistemulinteligent n unul nesigur i lipsit de performan. Nimeni nu-i propune screeze astfel de sisteme artificiale.

Colecia de cunotine despre o problem care trebuie soluionat cu un sistembazat pe cunotine se numete baz de cunotine. Multe baze de cunotinesunt limitate dar, o dat construite, asupra lor pot fi aplicate strategiiinfereniale. n sistemele bazate pe cunotine, cunoaterea este reprezentat deexpertiza de care dispune expertul uman sau de cunoaterea disponibil n cri,reviste de specialitate sau alte documente.

Cunoaterea expertului este specific unui domeniu al problemei. n sistemeleexpert exist i cunoatere despre tehnicile generale de rezolvare a problemelor,depozitat n motorul de inferene. Cunoaterea expertului (expertiza) despre

rezolvarea unei probleme specifice poart numele de cunoatere din domeniu.

Profesorul E. Turban12prezint o clasificare a datelor, informaiei i cunoateriin funcie de gradul de abstractizare, n care cunoaterea este considerat maiabstract i se afl n vrful piramidei abstractizrii, iar datele au un grad deabstractizare mai redus i se afl la baza piramidei vezi Figura 3.

La ultimul nivel, cel mai abstract, se afl metacunoaterea (meta=deasupra).n aceast accepiune, metacunoatere nseamn cunoatere despre cunoatere iexpertiz. Metacunoaterea poate fi util, de exemplu, pentru a decide care grupde reguli dintr-un anumit domeniu este mai potrivit.

12 Turban E., Aronson J. Decision Support Systems and Intelligent Systems, Prentice Hall,Upper Saddle River, N.J, 1998, pag.15-16

17


14/100

Figura 3. Piramida abstractizrii

Unii autori se refer la metacunotine ca fiind un termen sinonim cu

nelepciunea. Se pare c unii autori celebri au simit empiric piramida luiTurban, T.S. Eliot spunnd unde este nelepciunea pe care am pierdut-o ncunotine? Unde sunt cunotinele pe care le-am pierdut n informaii?

n piramida abstractizrii, n partea de jos (nivelul I), datele prezint doarinteres potenial i ele devin n urma prelucrrii informaii, cu semnificaie

pentru destinatar i reprezint acea agregare a datelor realizat n scopul luriimai uoare a deciziei. La nivelul III, cunoaterea, reprezint inima sistemelor

bazate pe cunotine, este nelegerea uman a unui domeniu specializat, n careomul este direct interesat i n care a acumulat, prin instruire i experienndelungat tot ceea ce era esenial ca s devin ct mai performant. Ea are la

baz nvarea, gndirea i nelegerea perfect a domeniului. Aa devine posibilca experii s reueasc s explice cum ajung la deciziile lor sau la soluii. Ei audevenit experi prin acumularea i rafinarea cunoaterii i nu numai prinachiziia i simpla memorare a cunotinelor. Pe lng acestea, cognoticieniiinformaticieni a cror munc se concretizeaz n achiziia i reprezentareacunoaterii, ca activiti eseniale n dezvoltarea sistemelor inteligente, trebuie

18

Nivelul IV Meta-cunotine

Nivelul III Cunotine

Nivelul II Informaii

Nivelul I Date


15/100

s neleag c toate consecinele folosirii cunoaterii asupra raionamentelor

sistemului n scopul de a decide cnd anume este nevoie de experi.

Cunoaterea13 constituie factorul major ntr-un sistem inteligent. Fa deinformatica tradiional, unde funcioneaz ecuaia:

Algoritm + Structuri de date = Programe

n cazul sistemelor inteligente funcioneaz relaia:

Cunoatere + Inferene = Sistem Inteligent

Cunoaterea este o informaie specializat, ea include percepii, deprinderi invminte obinute din experien. De exemplu, un analist financiar tie ctoi indicatorii arat c este mai bine ca s se restituie creditul X nainte desfritul anului n curs. Asemenea cunoatere poate fi reprezentat ntr-unsistem fiind utilizat ntr-un raionament specific numit infereniere. Termenulde infereniere se utilizeaz adesea pentru cunoaterea despre metodele derezolvare a problemelor din sistemele inteligente, iar termenul fapte nseamndate sau informaii i depinde de modul n care acestea sunt reprezentate. Deaceea sistemele inteligente sunt capabile s transforme datele n informaii iinformaiile n cunoatere.

Chiar dac din Figura 3 nu rezult n mod explicit, expertiza este un tipspecializat de cunoatere de care dispun experii n sensul c nu se afl n surse

publice (cri, publicaii, etc.), ci este o cunoatere implicit, care aparineexpertului uman i de la care trebuie extras, colectat, fcut explicit, astfelnct s se poat formaliza, codifica n baza de cunotine a sistemuluiinteligent.

Ultimul nivel reprezint metacunoaterea adic cunoaterea despre cunoaterei expertiz. Cu ajutorul metacunoaterii, sistemul inteligent poate avecunotine din cteva domenii diferite caz n care metacunoaterea va arta care

baz de cunotine (modul de cunoatere) se aplic fiecrui domeniu.Competena cunoaterii este direct proporional cu competena expertului ndomeniu, de la care este extras dar i cu valoarea celorlalte surse utilizate.

13 Ioan I. Andone, Alexandru ugui Sisteme inteligente n Management, Contabilitate, FinaneBnci i Marketing, Editura Economic, Bucureti, 1999, pag. 105

19


16/100

Cunoatere suport un proces continuu de rafinare de oarece este ntotdeauna

parial i incomplet. Este important s concluzionm c informaia latent,obiectiv, cu caracter de generalitate n care intr definiiile, legile, regulile,conceptele i clasificrile formeaz ceea ce se numete cunoatere. Cunoaterea

poate fi achiziionat prin procese de nvare, observare a realitii,abstractizare i obiectivizare prin rafinare permanent. Cunoaterea joac un rolmajor n rezolvarea problemelor complexe. Soluia sau sfatulrecomandarea/decizia elaborate pe baza cunoaterii pot afecta multe persoane,ntreaga organizaie i chiar mediul.

Cunoaterea este acumulat n sensul c este nregistrat treptat n memoria petermen lung ntr-o form fragmentat n chunk-uri sau porii, grupuri, tocmai

pentru a permite oamenilor optimizarea capacitii memoriei i procesarearapid. Chunk-urile sunt grupuri de idei sau detalii memorate i regsitempreun. Ele permit obinerea performanei de la un expert. Cu ct este dotatcu mai multe chunck-uri, cu att expertul este mai performant. Regsireacunoaterii astfel organizat n memoria uman este mai dificil, aa se explicdificultile descrierii sale n cuvinte i explicaii.

1.2.4. Reprezentarea cunoaterii. Metoda regulilor de producie

Reprezentarea verbal este transformat i transferat n memoria calculatorului

folosindu-se mijloace ale informaticii, care nu pot atinge performana creieruluin prelucrarea limbajului uman. Cum poate fi estimat puterea acestorreprezentri constituie preocuparea principal a lingvisticii moderne,semanticii (tiina despre cunoaterea referitoare la semnificaia cuvintelor),semioticii (tiina despre semnificaia simbolurilor) i a hermeneuticii (tiinadespre semnificaia textelor n diferitele lor reprezentri la indivizi icolectiviti, cum sunt grupurile sociale, profesionale, culturale sau alediferitelor generaii).

n modelarea cunoaterii trebuie s se reueasc o exprimare fr ambiguiti atuturor obiectelor (entitilor) care apar n sistem ct i realizarea unui

raionament necesar rezolvrii problemelor n timp real.Exist numeroase metode de reprezentare a cunotinelor, toate avnd totuidou caracteristici comune:

1. admit utilizarea mai multor limbaje de programare existente sau ageneratoarelor de sisteme expert, iar rezultatul este memorat;

2. prin coninutul lor, rezultatele reprezentrii (care sunt fapte, reguli,cadre, obiecte etc.) se pot utiliza n mecanismele de raionament.

20


17/100

Sistemele expert au componenta numit baz de cunotine, special destinatn special memorrii cunoaterii dintr-un domeniu aplicativ. Aceast cunoatereeste sursa inteligenei sistemului i se folosete de ctre motorul de inferene

pentru inferarea concluziilor i/sau soluiilor despre problema n domeniu.Procesul de extragere/colectare i organizare a cunoaterii este cea mai dificilmunc la dezvoltarea sistemului expert. n asemenea situaii miestriaexpertului n modelarea cunoaterii este esenial.

Un sistem, sau omul, n procesul de nvare (operaii de intrare) memoreazentiti cum sunt obiectele, aciunile, conceptele, situaiile, teoriile, etc irelaiile dintre acestea ntr-o aa numit form de reprezentare n creier sau nmemoria calculatorului. Aceast cunoatere memorat despre entitile dindomeniu se folosete prin operaii de regsire (reamintire), combinare (asociere)i raionament. Dintre metodele existe vom detalia metoda regulilor de

producie.

Metoda regulilor de producie este cea mai folosit metod de reprezentare acunoaterii n sisteme expert. Aceasta se realizeaz utilizndu-se dou tipuri destructuri:

Faptele; Regulile.

Faptele14sunt aseriuni despre un anumit aspect al obiectelor sau relaiilor dereprezentat. Ansamblul faptelor memorate n sistemul expert se numete bazade fapte.

n funcie de domeniul aplicativ i condiiile de utilizare ale sistemului expert,faptele se introduc n sistem pe urmtoarele ci:

- Se citesc de la tastatur la nceputul procesului, naintea declanriiprocesului inferenial;

- Dup declanarea procesului inferenial, acestea fiind solicitate dectre utilizator;

- prin consultarea unei baze de date proprii sau din alte aplicaiiinformatice;

- prin preluare de la diferii senzori cu care sistemul expert esteinterfaat.


21


18/100

Durata de via a faptelor este diferit n funcie de necesiti. Unele dintre ele

pot reflecta concepte mai generale, trsturi sau configuraii structuraledefinitorii i rmn, din aceasta cauz, neschimbate sau sufer foarte rarmodificri. Aceste fapte, care descriu fondul general, comun, de cunotineaferente domeniului de expertiz sunt denumite permanente. Faptele caredefinesc problema de rezolvat i contextul specific al acesteia au caractertemporar, fiind pstrate n sistem numai pn la terminarea tratrii acesteia, celmai des fiind faptele noi, deduse n cursul proceselor de inferen prin activarearegulilor, care constituie cunotine aferente contextului specific al problemei derezolvat.

Un sistem expert construiete soluia unei probleme printr-un proces deductiv,ns faptele singure nu permit deducerea de noi cunotine. Din aceast cauz seutilizeaz o a doua structur, i anume, regulile.

Regulile15 arat legturile dintre fapte n funcie de care se pot desfuraprocesele infereniale. Ele se nregistreaz n baza de reguli ntr-o ordinenesemnificativ.

Metoda regulilor de producie

Cea mai eficient modalitate de reprezentare a cunotinelor este metoda

regulilor de producie.

n termeni riguroi, o regul de producie desemneaz acea modalitate dereprezentare bazat pe logica propoziiilor n care att faptele ct i regulile potconine numai entiti invariabile (constante). Datorit limitrilor inerente uneiastfel de reprezentri s-a trecut la o modalitate de reprezentare bazat pe logica

predicatelor, n care faptele i regulile pot conine i entiti variabile, extinzndgradul de generalitate.

O regul de producie are dou pri: partea de stabilire a condiiei (IF) i parteade aciune (THEN). Uneori este utilizat simbolul implicaiei ca simbol

echivalent relaiei IF-THEN.


22


19/100

Forma general a unei reguli, n ambele modaliti de scriere, este:

unde att condiiile ct i aciunile sunt fapte.

O regul se poate interpreta n felul urmtor: Dac premisele sunt adevrate,adic faptele care o compun sunt confirmate sau verificate de baza de fapte,atunci i faptul (sau faptele) cuprinse n concluzie sunt adevrate i pot fiadugate la baza de fapte. Regulile nmagazineaz, ntr-un anume sens,cunotine cu aplicabilitate relativ general.

Conform modelului cel mai general16, o regul de producie se poate scrie cusintaxa:

unde:

condiie 1, condiie 2, sunt premisele sau antecedentele, aciune 1, aciune 2, sunt concluziile sau consecinele, simbolul reprezint conectorul logic (AND, OR, NOT etc.), aciune 1, aciune 2, sunt concluziile sau consecinele n situaia n

care condiiile din partea de IF nu sunt adevrate.


23

IFCondiie 1 Condiie 2

...THENAciune 1 Aciune 2 ...

ELSE (altfel)Aciune 1Aciune 2...

IF (dac) condiie (premis) THEN (atunci) aciune (concluzie)

Condiie (premis) aciune (concluzie)


20/100

Exemple de reguli

Regula 1:

Regula 2 :

Dup cum spuneam n cazul definirii informailor, regulile sunt n mod uyualdeduse unele din altele, astfel nct aciunea (concluzia) dintr-o regul se poategsi n premisa (antecedentele) altei reguli. n acest caz, aciunea final vaimplica o nlnuire a regulilor n liniile de raionament.

Regula 3:

Regula 4:

Regula 5 :

Regula 4 este invocat numai dac regula 3 este adevrat, iar regula 5 seinvoc numai dac regula 4 este adevrat. Toate aceste 3 reguli stabilesc un

24

IF Persoana nu are salariu ORPersoana nu are pensie ORPersoana nu are alt venit minim stabilit

THEN Persoana este omer

IF (Valoarea comenzii >500) ANDComanda este achitatTHEN Efectuai livrarea n 24h OR

(Efectuai livrarea n 48h AND Anunai ntrzierea)

IF Clientul are un cont AND Contul nu a fost utilizat 90 de zileTHEN Marcheaz contul cu inactiv

IF Contul este inactivTHEN Anun clientul pentru a restabili relaia de afaceri

IF Clientul nu mai dorete afaceriTHEN terge clientul din baza de date


21/100

lan de aciuni care poate fi parcurs ntr-un sens sau altul, nainte sau napoi,

pentru controlul inferenelor.

Divizarea cunoaterii n fragmente sau piese de cunoatere face ca baza decunotine s fie organizat modular, astfel nct poate fi uor modificat.

Exist i reguli cu instruciuni care se obin prin modificri n baza decunotine:

Baza de fapte iniial:

Regula 6:

Baza de fapte final (n urma executrii regulii 6) conine un fapt nou :

n funcie de varietatea formelor cunoaterii de reprezentat exist reguli decauzalitate, de recomandare, directive, strategice, euristice, reguli cu variabile,reguli cu factori de certitudine, metareguli, seturi de reguli, pe diverse niveluriierarhice.

Metareguli Adesea, cnd soluioneaz o problem, un expert va utiliza icunoaterea care dirijeaz sau monitorizeaz obinerea soluiei. Aceastcunoatere este o cunoatere de nivel superior, mai general, care utilizeazcunoaterea din domeniul problemei pentru a determina cea mai bun metodde soluionare. Acest tip de cunoatere se numete metacunoatere.

25

IF Clientul nu mai dorete afaceriTHEN terge clientul din baza de dateContul 30001 este cont_de_stocuri

Operaia este intrare_de_materialeContul 30001 este cont_de_activ

IF Operaia este intrare_de_materialeAND Contul 30001 este cont_de_activ

THEN contul 30001 se debiteaz

Contul 30001 se debiteaz


22/100

n teoria sistemelor expert metacunoaterea se reprezint cu ajutorul

metaregulilor. De aceea, despre metaregul se spune c reprezint regula caredescrie cum pot fi utilizate alte reguli. O metaregul stabilete strategiile deutilizare a regulilor specifice unui domeniu aplicativ i nu stabilete nici un felde concluzii.

O problem intens discutat n privina utilizrii sistemelor expert este araportului dintre relevan i precizie. Din teoria general a sistemelor se tie cn sistem descompus ntr-un numr mic de subsisteme are o relevan mare dar o

precizie mic, pe cnd antagonic relevana scade i precizia crete.

Figura 4. Arhitectura unui sistem expert17

Sistemele expert bazate de reguli (SEBR) se bucur de o autonomie ridicat,deoarece regulile pot fi tratate ca piese de cunoatere independente, fr s fienecesar analiza efectului lor asupra altor reguli.

1.3. Societatea cunoaterii

n anii 1960, n mod independent, Fritz Machlup propune termenul deknowledge industries iar Peter Drucker pe cei de Knowledge work i knowledgeworker. Societatea cunoaterii sau societatea bazat pe cunoatere se prezint caun concept-problem, i n acelai timp un concept-soluie18.

Acum 12 ani a fost lansat un document intitulat Europa i societateainformaional global, considerat ca fiind rodul muncii lui MartinBangemann, vicepreedintele Comisiei europene din acea perioad, precum i a

17 Radu Ioan, Urscescu Minodora, .a. Informatic i management. O cale spre performan,Editura Universitar, Bucureti, 2005, pag. 32918 Ion Gh. Roca Societatea cunoaterii, Editura Economic, Bucureti, 2006, pag. 19

26

FapteReguli

InterpretorPlanificator

SISTEMEXPERT

Baza decunotine

Maina deinferene


23/100

altor 20 de specialiti din domeniile tiinei, politicii i afacerilor. Acesta a fost

adoptat la reuniunea efilor de stat i de guvern din Corfu, fiind considerat unprim pas n vederea adoptrii unei direcii de dezvoltare a societiiinformaionale n Europa.

Dup Filip19, n iunie 2002, Consiliul European de la Sevilla a adoptat Planul deaciune e-Europe 2005 O societate informaional pentru toi (Council ofEuropean Union, 2003). Termenul de aplicare a Planului de aciune coincide cumomentul de revizuire a Strategiei de la Lisabona (2000), n care obiectivul UEa fost acela de a deveni n termen de zece ani cea mai competitiv i dinamiceconomie bazat pe cunoatere din lume, rolul generrii de noi cunotinefiind subliniat foarte clar. Aceast strategie revizuit pune accentul pe cretereaeconomic, folosirea superioar a forei de munc, constatndu-se c societateainformaional a trecut de la faza nceputurilor timide la cea de extindere pescar larg. Dup Grosu20, un rol esenial n cadrul programului-cadru decercetare (2002-2006), PC6, l constituie i conceptul de spaiu european alcercetrii (ERA = European Research Area). Obiectivul Barcelona (2002),consta n finanarea cercetrii la nivelul de 3% din PIB, din care 1% din fonduri

publice. ERT (European Round Table of Industrialists), dup Dumitrescu21,susine cu putere Strategia de la Lisabona. Scopul ERT-ului (care grupeaz 46de conductori ai celor mai mari ntreprinderi europene din 17 ri europene)este acela de a ntri economia european i de a perfeciona spaiul competitive

global.

Ritmul i calitatea integrrii europene a Romniei vor fi strns legate deprogresele pe care aceasta le va face pe coordonatele societii cunoaterii,decalajele economice existente putnd fi reduse doar cu ajutorul unei economiicompetitive, care s permit o valoare adugat semnificativ, evident cuajutorul noilor tehnologii. Premisele favorabile de care se bucur ara noastr nviziunea lui Filip22 sunt: calitatea nvmntului superior, nivelul ridicat de

pregtire al specialitilor n domeniul tehnologiei informaiei i comunicaiilor,potenialul inovativ semnificativ, receptivitatea deosebit a tineretului fa denoile tehnologii.

19 Acad. Florin Gh. Filip, Prof. univ.dr. Horaiu Dragomirescu Problema societii cunoateriin Romnia. Reflecii n contextul european, articol aprut n cartea Societatea cunoaterii, EdituraEconomic, 2006, pag. 1520 Dan Grosu, Adrian Curaj Abordarea sistemic a exerciiilor prospective. Exerciiul naionalde foresight, articol aprut n cartea Societatea cunoaterii, Editura Economic, 2006, pag. 4521 Prof.univ.dr. Dalina Dumitrescu Procesul generator de cunotine n societatea bazat pecunoatere, articol aprut n cartea Societatea cunoaterii, Editura Economic, 2006, pag. 10922 Idem 17, pag. 25

27


24/100

n 2005, The Economist Intelligence Unit a publicat un studiu denumit The2005 e-readiness ranking care cuprinde un clasament mondial privind gradulde pregtire a rilor pentru societatea informaional. Dup Filip23, pe primulloc n lume se situeaz Danemarca, Romnia aflndu-se pe locul 47, n urmaBulgariei, Ungariei sau Republicii Cehe.

ansa Romniei este dezvoltarea unor tehnologii bazate pe cunotine tiinificemultidisciplinare, tiut fiind faptul c UE face eforturi pentru colaborarea iatragerea de noi resurse, formarea de resurse umane, promovarea transferului detehnologie pe plan regional i altele. Avantajul competitiv n economia bazat

pe cunoatere va fi determinat de capacitatea de dobndire continu de noiabiliti de ctre persoane i ntreprinderi i de rapiditatea n exploatarea

productiv a cunotinelor de vrf.

1.4. Managementul cunotinelor

Managementul cunotinelor este un model organizaional nou,interdisciplinar i n continu perfecionare bazat pe cunotine.

Managementul cunoaterii implic trei factori: Oamenii (fora de munc);

Tehnologie (infrastructura IT); Procese organizaionale.24

ntr-o organizaie, dup pentru a elabora un program de management alcunoaterii, trebuie s ne ngrijim de activitile urmtoare:

1. constituirea unei echipe de lucru, care s urmreasc peste tot norganizaie unde se folosete cunoatere i n ce scop. Toi membriiechipei trebuie s fie specializai/iniiai n tehnologia informatic, nmanagement, psihologie i resurse umane;

2. identificarea i clasificarea cunoaterii existente n organizaie. Echipa

va descrie coninutul i funcia cunoaterii, expertiza disponibil;3. descoperirea cunoaterii vulnerabile i modului n care se folosete norganizaie; se urmrete executarea funciilor critice, n special cele ale

23 Acad. Florin Gh. Filip, Prof.univ.dr. Horaiu Dragomirescu Problema societii cunoaterii nRomnia. Reflecii n contextul european, articol aprut n cartea Societatea cunoaterii, EdituraEconomic, 2006, pag. 2624 Dnia I., Bibu N.A., Predican M. Management. Bazele teoretice, Ediia a II-a, EdituraMirton, 2004

28


25/100

managementului superior; se exploreaz toate restriciile n condiiile

crora i desfoar activitatea muncitorii cunoaterii;4. extragerea i codificarea cunoaterii. Mai nti analiza sub toate

aspectele, urmat de detalierea strategiilor de raionament folosite i amodului cum trebuie s funcioneze, cum sunt ele prezentate nmanuale, regulamente, etc.;

5. organizarea i controlul cunoaterii. Se analizeaz i se evalueazfiecare activitate de cunoatere pentru a determina contribuia ei la

profitabilitatea organizaiei;6. automatizarea cunoaterii. Este o faz final care urmrete

ncorporarea cunoaterii n sisteme bazate pe cuntine i exploatareaacestora.

Problema managementului cunoaterii este una mai mult una de utilizaredistribuit i reutilizare permanent n asociere cu cele mai viabile informaiidin organizaii, pentru care exist o concepie oficial aprobat i tehnologiiadecvate.

Ce este managementulcunoaterii

Ce nu este managementulcunoaterii

o filozofie operaional caretrateaz cunoaterea din

punctul de vedere al utilizriisale n situaiile operaionale i

pentru adoptareambuntirilor strategice petermen lung n organizaii

un set de metode i abordricare permit managerilor s seconcentreze asupra coninutuluicunoaterii i oportunitilorasociate operaiilor specifice

un set de tehnici individualefr un cadru conceptual comun

un alt nume pentru sistemeexpert

un set de produse informaticeaplicative

un sistem pentru controluldistribuiei i asigurriisecuritii informaiei

o metodologie standardizatpentru gestiunea a ceea cetrebuie fcut n organizaii

Figura 5 Definirea managementului cunoateriin cartea lui K. Wiig25 - Expert Systems: A Managers Guide, InternaionalLabor Organization, Geneva, 1990, p.24, este prezentat ce este i ce nu estemanagementul cunoaterii vezi Figura 5.

25 Dup Ioan I. Andone, Robert J. Mockler, Dorothy G. Dologite i Alexandru ugui Dezvoltarea sistemelor inteligente n economie, Editura Economic, Bucureti, 1993, pag. 252

29


26/100

Adoptarea unei soluii pentru managementul cunoaterii ntr-o organizaie

presupune utilizarea i reutilizarea unor diverse categorii de software, inteligenti convenional, folosirea unor sisteme, metode i tehnici adecvate. Dac existintenia reutilizrii unui software produs de alte firme, dup cercetarea atent afunciilor i caracteristicilor sale, se va proceda la selectarea moduleleor

poteniale utile n aplicaia de management a cunoaterii innd seama de: modulele selectate s satisfac n proporie de 100% cerinele acestei

aplicaii, iar la integrarea cu alte categorii de software s nu fie necesarrescrierea programelor originale;

dac aplicaia necesit reutilizarea unui sistem bazat pe cunotinempreun cu un alt software, eventual unul convenional, dupcercetarea atent a categoriilor de cunoatere reutilizabile i inferenelorcorespunztoare, se va decide asupra metodelor de reprezentare acunoaterii i compatibilitii lor cu mediile de dezvoltare disponibile.S nu apar probleme de lexic, semantice, sinonime i premise ascunse;

dac apar totui probleme de acest gen, se vor folosi trei strategii desoluionare a lor:

1. conversiile necesare dintre formalisme, limbaje i medii dedezvoltare diferite se vor efectua astfel nct s nu se piardnici o pies de cunoatere valid;

2. se vor folosi ontologii n mod obligatoriu aa nct s s sedepeasc orice probleme de lexic, semantic i sinonimie,

respectiv ipoteze sau premise;3. se vor folosi n final tehnici de nvare automat, denelegere a limbajului natural i ontologii pentru a preveniorice pierdere potenial de informaii i cunoatere

profund. dac aplicaia necesit partajarea cunoaterii (utilizarea n comun) cu

alte aplicaii existente n organizaie se vor folosi principiile distribuiriicunoaterii. Agenii software specializai vor solicita altor ageni(eventual ageni inteligeni) s soluioneze anumite probleme nconformitate cu un anumit protocol de comunicaie. Sistemeleindependente vor soluiona sarcini complementare. ntre toate acestea

va exista un vocabular comun pentru a se nelege n mod corespunztorprin intermediul protocolului de comunicaie.

Tot mai multe surse autorizate arat c 20% din personalul cel mai performantdintr-o organizaie este capabil s asigure funcionarea perfect, zi de zi, a cel

puin 80% din activitile specifice.

30


27/100

Managementul cunotinelor, dup Radu26, reprezint un proces organizaional

sistematic de colectare, organizare i stocare a cunotinelor angajailor n aafel nct ele s poat fi accesate i utilizate de ali membrii ai organizaiei.

n momentul actual se observ o tendin crescut din partea marilor organizaide a achiziiona o platform Internet, care, mpreun cu unele extensii iinstrumente specifice s asigure facilitile de baz ale sistemelor demanagement a cunotinelor. Cea mai noua tendin este aceea a dezvoltrii de

portaluri de cunotine care pot facilita integrarea sistemelor de management acunotinelor n procesul de manipulare a cunotinelor prin intermediulfunciilor inteligente.

Dup acelai Radu27, un Sistem de Management al Cunotinelor const ntr-unansamblu de metode i tehnici prin care se operaionalizeaz procesele demanagement a cunotinelor, incluznd soluii de regsire a documentelor, bazade date de expertiz, liste de discuii i sisteme de cutare dup coninut,

precum i tehnologii colaborative de filtrare.

Globalizarea se desfoar n contextul unei societi informaionale i ofer ogam larg de oportuniti actorilor implicai n mediul de desfurare aafacerilor. Aceasta presupune ca organizaiile s dezvolte noi modele de afaceri

pentru a rmne n competiie. n aceste condiii, tehnologia sistemelor expert a

devenit o soluie viabil pentru firmele care doresc modernizarea proceseloreconomice din cadrul su.

26 Radu Ioan, Urscescu Minodora, .a. Informatic i management. O cale spre performan,Editura Universitar, Bucureti, 2005, pag.31827 Idem 26

31


28/100

1.5. ntrebri teoretice de auto-evaluare

Subiecte teoretice

1. Enumerai i detaliai fiecare tip de cunoatere cunoscut. Exemplificai.2. Specificai diferenele dintre cunotinele tacite i cele explicite.3. Specificai tipurile de nvare. Exemplificare.4. Enumerai diferenele dintre date, informaii i cunotine.5. Explicai cu argumente personale piramida abstractizrii dup Turban.6. Definii inferenierea i expertiza.

7. Definii faptele i regulile, cu exemple.8. Dai o definiie proprie a managementului cunotinelor.9. Definii sistemele de management ale cunotinelor.10. Care este scopul societii bazate pe cunotine i care este direcia de

dezvoltare pe viitor?

ntrebri gril cu rspunsuri multiple.

1. Ce nelegei prin cunoaterea posteriori:a. cunoaterea universal adevrata

b. cunoaterea filozofic

c. cunoaterea derivat din simurid. cunoaterea care poate fi verificat prin utilizarea experienei i

negat.

2. Cunotinele pot fi obinute:a. pe baza datelor i a informaiilor

b. pe baza metacunotinelorc. utilizndu-se informaiile i nelepciunead. pe baza percepiilor, deprinderilor i nvmintelor obinute

din experien.

3. Sistemele inteligente sunt alctuite din:a. algoritm i structuri de date

b. cunoatere i algoritmc. cunoatere i structuri de dated. cunoatere i inferene

32


29/100

4. Baza de cunotine:

a. este destinat memorrii cunoaterii dintr-un domeniu aplicativb. este o component a sistemului expertc. se folosete de ctre motorul de inferend. este acelai lucru cu baza de fapte

5. Ce este managementul cunoaterii:a. o filozofie operaional care trateaz cunoaterea din punctul de

vedere al utilizrii sale n situaiile operaionale i pentruadoptarea mbuntirilor strategice pe termen lung norganizaii

b. un alt nume pentru sisteme expertc. o metodologie standardizat pentru gestiunea a ceea ce trebuie

fcut n organizaiid. un set de produse informatice aplicative

33


30/100

34


31/100

CAPITOLUL II TENDINE MODERNE N

INFORMATIZAREA PROCESELOR ECONOMICE

2.1. Rezumatul capitolului

Cu ajutorul sistemelor de prelucrare automat a datelor, activitatea economicpoate fi ridicat la un nivel superior, prin elaborarea de prognoze, stabilirea detendine, elaborarea de strategii i planuri pe perioade ndelungate de timp. nfelul acesta se prefigureaz viitorul fiecrui domeniu de activitate al firmei, iaraciunile prezentului se subordoneaz obiectivelor pe termen lung.

Sistemele informatice asigur numeroase avantaje n furnizarea informaiilornecesare n procesul de conducere, cum sunt: posibilitatea furnizrii unorinformaii complete i cu precizie ridicat; nivel de prelucrare ridicat nconcordan cu complexitatea obiectivului i nivelul ierarhic de managementcruia i sunt destinate; furnizarea informaiei n timp util pentru intervenia n

procesul de reglare; accesul facil la un volum important de date, etc.

Utilizarea eficient a calculatoarelor electronice, i a TI n general, a devenitposibil numai dup ce acestea s-au integrat n sistemul informaional pentruconducerea unitii economice, sistemul informatic prelund cea mai mare partea sistemului informaional.

Sistemul informatic ocup un loc central n cadrul sistemului informaional iare rolul de a trata i administra datele ajunse n sistem, prin intermediulcanalelor de comunicaie. Primele ncercri de implementare a unor sistemeinformatice specifice utiliznd calculatorul sunt cunoscute sub denumirea desisteme de asistare a deciziei (SAD) i de sisteme expert (SE).

2.2. Sistemul informaional

Evoluiile actuale au fost datorate n mare parte progreselor tehnologice i unor

politici noi privind privatizarea i promovarea competiiei pe piaa TIC, noilorreglementri tehnice i juridice din domeniu, noilor strategii naionale iregionale de dezvoltare a societii informaionale. Noile tehnologii fac cainformaia s fie mai accesibil i faciliteaz n acelai timp fluxul

35


32/100

informaional, astfel nct deciziile s poat fi luate pe baza informaiilor

actualizate permanent28.

Dup Radu29, funcionarea organizaiei este bazat pe un ciclu economic,eficacitatea acestuia fiind condiionat de prezena unor perturbri minime lanivelul fluxurilor materiale, logistic-informaionale, etc. Rolul resurseiinformaionale n atingerea obiectivelor strategice ct i n asigurareacompetitivitii firmei devine esenial, organizarea i utilizarea informaiei fiindmult mai important dect utilizarea calculatorului n sine.

Pentru a ajunge la conceptul de sistem expert trebuie s nelegem conceptul deinteligen artificial. Termenul latinesc intelegere nseamn a alege dintre, a

percepe, a ti.

Dup Holsapple30, inteligena artificial se strduiete s creeze maini capabilede comportament inteligent identic cu cel uman; aptitudinea de a nelegelimbajul natural i de a raiona fiind domenii distincte de cercetare pentruinteligena artificial.

Russel i Norvig31sintetizeaz c sistemele inteligente sunt acele sisteme caregndesc i acioneaz ca oamenii, n sensul c gndesc raional i acioneazraonal.

Dup aprecierea lui Herbert Simon (Premiul Nobel pentru Economie n 1978),n societatea postindustrial, problema central este de a ti cum s teorganizezi pentru a lua decizii, ceea ce nseamn a tii cum s trateziinformaia.

Dup Dnia32, sistemul informaional reprezint cadrul organizatoric prinintermediul cruia se materializeaz utilitatea informaiilor privind fluxul de

bunuri materiale i fluxuri informaionale. Aceste fluxuri reflect proceseleeconomice mijloacele necesare desfurrii activitii de creare a bunurilor

28

Lorena Btgan Societatea informaional i managementul informaiei, lucrare publicat nvolumul simpozionului naional Tinerii Economiti i provocrile viitorului, Editura Sitech,Craiova, 2003, pag.26829 Radu I., Urscescu M., .a. Informatic i Management. O cale spre performan, EdituraUniversitar, Bucureti, 2005, pag. 4530 Andone I., ugui A. Sisteme inteligente n Management, Contabilitate, Finane Bnci iMarketing, Editura Economic, 1999, pag. 1731Idem 2932 Dnia I, Bibu N., Predican M. Management. Bazele teoretice, Ediia a II-a, EdituraMirton, Timioara, 2004, pag. 159

36


33/100

materiale i procesele e management, asupra crora exercit influen diferite

perturbaii.

Nicolescu33, definete sistemul informaional ca fiind ansamblul datelor,informaiilor, fluxurilor i circuitelor informaionale, procedurilor i mijloacelorde tratare a informaiilor menite s contribuie la stabilirea i realizareaobiectivelor societii.

Sistemul informaional reunete un ansamblu de elemente interdependente,asupra crora acioneaz dinamic o serie de evenimente, att din mediulorganizaional, ct i din cel extern, care sunt datele i informaiile.

Pentru a maximiza valoarea de ntrebuinare a informaiei, trebuie s-i conferimacesteia proprieti. Acestea definesc conceptul de pertinen a informaiei ise reflect n:

completitudine caracterul exhaustiv pe care trebuie s l posede oinformaie;

accesibilitate asigurarea condiiilor efective de a intra n posesiainformaiei;

actualitatea oportunitatea informaiei, posibilitatea de a dispune deaceasta exact n momentul n care este necesar;

exactitatea se refer att la coninutul ct i la sursa ei de

provenien.

Sistemul informaional al managementului se refer la domeniulmanagementului care se concentreaz pe proiectarea i implementareasistemelor informaionale bazate pe computere pentru a fi folosite demanagement. Astfel de sisteme schimb datele primare n informaii care suntfolositoare pentru diferitele niveluri de management. n multe industriisistemele informaionale bazate pe computere devin o arm puternic ncompetiie din cauz c organizaiile tiu astfel s mnuiasc i s controlezecantiti de informaie n modaliti mai bune i noi.34

Funcionarea organizaiei este bazat pe un ciclu economic, o serie de procesede transformare a capitalului iniial, n scopul recrerii lui i obinerii unei

plusvalori.

33 Idem 29, pag. 16734 Gh. Ionescu, E. Cazan Management, Editura Universitii de Vest, Timioara, 2005, pag. 79

37


34/100

Un sistem informaional este unanim acceptat ca fiind un ansamblu structurat de

elemente care ofer informaii celor interesai. Una dintre abordrile cele maifrecvente definete sistemul informaional ca fiind un ansamblu de componentecare acioneaz n baza unor relaii de cauzalitate, n vederea culegerii i

prelucrrii datelor i informaiilor, necesare a nivel decizional i operaional.Construirea unui sistem informaional care s sprijine managementulcunotinelor ntr-o organizaie trebuie s urmeze paii descrii n Figura 6. Seelaboreaz un plan, cu argumente justificative pentru construirea sa, finalitateaacestuia fiind un sistem structurat care s satisfac nevoile referitoare lamanagementul cunotinelor.

Evaluarea infrastructurii existente

Alctuirea echipei

Colectarea cunotinelor

Proiectarea planului de management alcunotinelor

CoreciiVerificarea i validarea sistemului de

management al cunotinelor

Implementarea sistemului de management alcunotinelor

Coordonarea modificrilor sistemului istructura recompenselor angajailor

Evaluarea postsistem

Figura 6 Ciclul de via al unui sistem de management al cunotinelor (MC)[sursa35]

Circuitele informaionale reprezint traseul pe care l parcurge o informaie dela surs la destinaie.

35 Bibu N. Managementul cunoaterii (MC) (KM) n organizaiile moderne, Note de curs,coala Doctoral, pag. 52

38


35/100

Fluxurile informaionale reprezint ansamblul informaiilor care parcurg

circuitele informaionale. Exist trei tipuri de categorii: fluxuri informaionale verticale se stabilesc ntre nivele ierarhice

diferite, ntre care exist relaii de subordonare nemijlocite; orizontale stabilite ntre compartimentele aflate pe acelai nivel

ierarhic, ntre care nu exist relaii de subordonare; oblice apar n mod aleatoriu ntre compartimente aflate pe niveluri

ierarhice diferite, dar ntre care nu exist relaii de subordonare.

Existena acestor etape ale ciclului de via este justificat datoritdinamismului sistemului de management al cunotinelor i a capacitii de

perfecionare pe parcursul timpului de care acesta dispune. Mediulmodificndu-se continuu, acest ciclu de via nu se ncheie niciodat, urmndcele ase etape prefigurate n figura 6.

Procedurile informaionale sunt reprezentate de ansamblul de metode itehnici de reprezentare a informaiilor primare, prin intermediul crora esteasigurat interfaa om-calculator.

Figura 7. Ciclul de via al unui sistem de MC, sursa36

Principalele etape ale ciclului de via a unui sistem de management acunotinelor sunt:

crearea cunotinelor organizaia are nevoie de cunotine pentru aobine rezultate. Orientarea acesteia trebuie s fie spre ncurajarea

36 Bibu N. Managementul cunoaterii MC (MK) n organizaiile moderne, Notie de curs,coala doctoral 2005-2006, pag. 24

Colectareacunotinelor

Creareacunotinelor

Distribuireacunotinelor

Gestionareacunotinelor

Perfecionareacunotinelor

Stocareacunotinelor

39


36/100

inovaiei, nvrii, aplicrii raionamentului n scopul obinerii de plus-

valoare. n procesul de luare al deciziilor, cunotinele sunt vitale. colectarea cunotinelor degeaba fiecare persoan din organizaie

adun sau deine date dac acestea nu sunt colectate spre a fi utilizate latoate nivelurile. Cunotinele individuale importante (cele care aducvaloare) trebuie identificate, separate colectate.

perfecionarea cunotinelor procesul de luare al deciziilor este unulfoarte complex. n scopul optimizrii lui, trebuie identificate persoanelecare au nevoie de anumite cunotine ct i cele care creeaz noicunotine.

stocarea cunotinelor procesul de stocare al cunotinelor trebuie saib n vedere nivelul de accesibilitate al cunotinelor. Totodat estedemn de menionat rolul important al formei n care cunotinele, nspecial cele tacite din cadrul organizaiei, sunt nmagazinate. Acestatrebuie s suporte schimbul facil de cunotine.

gestionarea cunotinelor se refer la mprtirea i reutilizareacunotinelor, n funcie de diferitele roluri pe care persoanele le joacn cadrul organizaiei. Posibilitatea de transfer este o component decare trebuie s se in seama.

distribuirea cunotinelor- datorit caracterul foarte dinamic alcunotinelor, persoanele care lucreaz cu ele trebuie s le adapteze

permanent la noile contexte care pot apare.

2.3. Sistemul informatic

Prin sistemul informatic, dup Dnia37, se nelege acea parte a sistemuluiinformaional n care prelucrarea este automat, dar numai dac respectiva parteformeaz un sistem.

Acesta ocup un loc central n cadrul sistemului informaional i are rolul de atrata i administra datele ajunse n sistem, prin intermediul canalelor decomunicaie.

Primele ncercri de implementare a unor sisteme informatice specificeutiliznd calculatorul sunt cunoscute sub denumirea de sisteme de asistare adeciziei (SAD) i de sisteme expert (SE).

37 Dnia I, Bibu N., Predican M. Management. Bazele teoretice, Ediia a II-a, EdituraMirton, Timioara, 2004, pag. 168

40


37/100

Analizat n concepie sistemic, o unitate economic de orice tip se compune

din trei subsisteme (substituirea termenilor fiind admis, le vom numi sisteme):sistemul conductor, sistemul condus, sistemul informaional - sau sistemulde legtur.

ntre structura sistemului i sistemul informaional exist o legtur direct i ointercondiionare reciproc. Sistemul informaional influeneaz coninutul iconfiguraia structurii organizatorice, iar aceasta, la rndul ei, determin ntr-omsur important configuraia sistemului informaional.

Dup Radu38, subsistemul informatic trebuie s asigure urmtoarele categorii deprocese principale:

culegerea i stocarea datelor; efectuarea operaiilor de prelucrare a datelor i informaiilor; comunicarea lor la momentul potrivit sau la cerere, la compartimentul

de care sunt solicitate.

2.4. Sistemul expert

Sistemele expert constituie tipul de instrument informatic bazat pe InteligenArtificial cu cea mai mare aplicabilitate att ca arie de cuprindere ct i canumr de implementri. Evoluia i istoricul acestora sunt ntr-o strns

interdependen. Acestea folosesc cunotinele despre domeniu la cel mai naltnivel, stocate n calculator, mpreun cu mecanismele automate de realizare ainferenelor pentru rezolvarea, pe parcursul unor sesiuni de consultaie, a acelor

probleme care ar fi necesitat apelarea experilor umani.

Unii experi consider c conceptele de sisteme expert (SE) i sisteme bazate pecunotine (SBC) pot fi alternate, diferena dintre ele fiind de fapt dat detehnicile diferite ale Inteligenei Artificiale. Literatura de specialitate ne punens deseori n faa unor deosebiri dintre aceti termeni din punct de vedere aldetaliilor constructive i funcionalitii. n toate cazurile, cercettorii sunt deacord cu faptul c, sub denumirea de sisteme expert, se afl acele programe deinteligen artificial care realizeaz performane de gndire i de intuiiesimilare experilor umani.

Un program care are cunotine organizate n motor de inferen (cunotinecare arat modul de rezolvare al unei probleme) i cunotine de baz (domeniul

38 Radu I., Urscescu M., .a. Informatic i Management. O cale spre performan, EdituraUniversitar, Bucureti, 2005, pag. 60

41


38/100

de cunotine din structura sistemului) se numete sistem bazat pe cunoatere,

iar sistemele expert sunt componente ale sistemelor bazate pe cunotine Figura 8.

Figura 8. Locul i rolul sistemelor expert n cadrul sistemelor bazate pecunotine, dup Radu39,

Eduard Feigenbaum40 de la Stanford University arat c ... un programinteligent care utilizeaz cunotine i proceduri de inferen n scopul rezolvrii

problemelor foarte dificile, a cror soluionare necesit experien umansemnificativ.

Louis E.Frenzel scrie c un sistem expert este un program particular carencorporeaz o baz de cunotine i un motor de inferene, comportndu-se caun consilier inteligent ntr-un domeniu particular.

A aprut mai nou conceptul de sisteme multi-expert, caracterizate deBenchimol41 astfel: un sistem multi-expert este un sistem care permite maimultor sisteme expert s coopereze ntre ele. Este probabil singurul drum

practicabil pentru aplicaiile de asistare a deciziei complexe care determinprelucrarea unor cunotine din domenii variate. Garania funcionrii sistemelor

multi-expert const n colaborarea mai multor sisteme expert, aa cum se

39 Radu I., Urscescu M., .a. Informatic i Management. O cale spre performan, EdituraUniversitar, Bucureti, 2005, pag. 33240 Dnia I, Bibu N., Predican M. Management. Bazele teoretice, Ediia a II-a, EdituraMirton, Timioara, 2004, pag. 18641 Dnia I, Bibu N., Predican M. Management. Bazele teoretice, Ediia a II-a, EdituraMirton, Timioara, 2004, pag. 190

Sistemexpert

Sisteme bazate pecunotine

Probleme deinteligen artificial

Prezint o comportareinteligent

Expliciteaz domeniulcunotinelor

Implementeaz cunotineleexperilor n practic

42


39/100

ntmpl ntr-o ntreprindere cnd se iau n considerare avizele mai multor

experi.

n cazul operaionalizrii managementului bazat pe cunotine, trebuie luate nconsiderare urmtoarele aspecte majore: compatibilizarea platformelortehnologice i a echipamentelor n cadrul site-urilor i aplicaiilor informaticeale companiei, respectarea legalitii n utilizarea tehnologiilor n cadrul

proceselor economice, integrarea oamenilor i fluxurilor de munc cu aplicaiileinformatice, generarea de performane economice cu aplicaiile informatice,trainingul i motivarea utilizatorilor tehnicii i tehnologiilor informatice.

Dup Genete42, principalele caracteristici ale inteligenei artificiale care odifereniaz fa de sistemele informatice clasice sunt urmtoarele:

flexibilitatea trebuie s fie capabil s se adapteze permanent la noisituaii;

memoria trebuie s poat stoca rezultatele n vederea folosiriiulterioare;

retroaciunea capacitatea de a compara rezultatele cu ateptrile imodificarea ulterioar a aciunilor astfel nct s se obin rezultateleateptate.

Pentru a se ncadra n categoria de sistem inteligent, acesta trebuie s

ndeplineasc urmtoarele condiii: s fie capabil s prelucreze limbajul natural; s poat reprezenta cunoaterea, informaiile apriori precum i cele

obinute n timpul execuiei.

Sistemul expert poate avea un mare impact n cadrul organizaiei, ncercarea dea simula comportamentul uman fiind principala preocupare a specialitilor.Altfel spus, sistemele expert ncearc reconstituirea raionamentului uman pe

baza expertizei obinute de la experi.

Un sistem expert poate fi definit ca un program caracterizat de urmtoarele

proprieti: expertiz, raionament simbolic, profunzime i autocunoatere.43

n modelarea cunoaterii trebuie s se reueasc:42 Genete Diana Organizaia i managementul n contextual implementrii tehnologiilorinteligente, lucrare publicat n volumul simpozionului naional Tinerii Economiti i provocrileviitorului, Editura Sitech, 2003, pag. 18743 I. Radu, M. Urscescu, D. Vldeanu, M. Cioc, S. Burlacu Informatic i Management Ocale spre performan Editura Universitar, Bucureti, 2005

43


40/100

exprimarea lipsit de ambiguitate a tuturor entitilor din domeniul

concret de modelat cu sisteme inteligente; exprimarea corespunztoare necesitii realizrii raionamentului

artificial n vederea atingerii scopurilor prestabilite; eficien obligatorie n folosirea metodelor de reprezentare la rezolvarea

problemelor, i cu deosebire a celor n timp real.

Cel mai utilizat mod de reprezentare a cunoaterii este o mulime de reguli deproducie (prezentat n Capitolul 1, paragraful 1.2.4., pag.22)

Cunoaterea ntr-un sistem expert este organizat ntr-o manier care separcunotinele despre domeniul problemei de alte cunotine, cum sunt cele desprerezolvarea problemei i cele despre interaciunea cu utilizatorul.

2.4.1. Expertiza uman versus cea artificial

n figura 8 putem observa principalele avantaje i dezavantaje ale expertizeiumane, comparativ cu cea artificial. Trebuie totui subliniat faptul c deiexpertiza artificial pare a fi un panaceu universal, nimic nu poate nlocuirecunoaterea informaiei de ctre expertul uman, sintetizarea noilor cunotine

precum i imaginaia expertului uman44.

Un alt dezavantaj important l constituie faptul c sistemele expert nu suntcapabile s nvee, s se instruiasc automat, i deci nu se pot adapta uorschimbrilor mediului n care acioneaz.

Componentele unui sistem expert sunt: baza de cunotine, motorul de inferene,memoria de lucru, interfaa cu utilizatorul i mecanismele de explicitare i

justificare a soluiilor i ntrebrilor puse utilizatorului.

44 Radu I., Urscescu M., .a. Informatic i Management. O cale spre performan, EdituraUniversitar, Bucureti, 2005, pag. 331

44


41/100

Factorul Expertiza uman Expertiza artificalPermanen/Perisabilitate

Expertul uman trebuies practice constant is se perfecionezecontinuu

Informaia achiziionatrmne permanent ladispoziia utilizatorului

Transferare/Reproducere

Transferulcunotinelor de la o

persoana la alta poatefi laborios

Proces de copiere

Documentarea Extrem de dificil,

consumatoare de timp,trebuie verificat

Proces corect de mapare

ntre modul n carecunotinele care suntreprezentate n sistem idescrierea limbajuluifolosit pentru acestereprezentri

Localizare/Rezultate

Local/Depind defactorul uman

Oriunde/Consistente,sigure

Cost/Viteza de lucru

Ridicat/Variabil Nu sunt costisitoare, costulridicat din etapa dedezvoltare este redus n

faza de operare i deuurina cu care se potobine copii/Rapid

Performan/Emotivitate

Expertul uman poatelua decizi diferite nsituaii identice, ncondiii de stres,oboseal

Constant/Nu exist

Figura 9. Avantajele i dezavantajele expertizei umane versus cea articifial

2.4.2. Sistemul esenial al unui sistem expert

Sistemul esenial al unui sistem expert const n baza de cunotine,mecanismul (motorul de inferen) i baza de fapte.

Baza de cunotine, special destinat n special memorrii cunoaterii dintr-undomeniu aplicativ. Ea este format din ansamblul cunotinelor specializate

45


42/100

introduse de expertul uman. Aceast cunoatere este sursa inteligenei

sistemului i se folosete de ctre motorul de inferene pentru inferareaconcluziilor i/sau soluiilor despre problema n domeniu. Procesul deextragere/colectare i organizare a cunoaterii este cea mai dificil munc ladezvoltarea sistemului expert.

Mecanismul de inferen (punctul care difereniaz substanial ca i conceptprogramarea clasic de inteligena artificial) este un program careexploateaz baza de cunotine cu ajutorul raionamentelor din cele mai diverse,infernd noi cunotine n scopul soluionrii problemei. n principiu,mecanismele infereniale sunt cele care ofer n final rapoarte, texte, grafice iliste care reprezint un diagnostic, planuri de aciune, variante decizionale,concluzii. Acesta este constituit dintr-un ansamblu de proceduri dar modul ncare utilizeaz cunotinele nu este prevzut prin program, ci depinde decunotinele pe care le are la dispoziie. Aceste procese infereniale implicraionamentul, prin metodele: deducie, inducie i abducie (determinareascopului). Ele faciliteaz rezolvarea problemelor cu soluii nealgoritmice i carereclam expertiza uman.

Baza de fapte este o memorie care conine toate datele utilizatorului irezultatele intermediare produse n timpul raionamentului.

Legat de interfaa de dialog cu utilizatorii, aceasta trebuie s permitachiziionarea cunoaterii de la experi, precum i dialogul cu ceilali utilizatorin timpul sesiunii de consultare i uneori chiar cu alte sisteme. Din acestemotive interfaa trebuie s fie natural i prietenoas.

2.4.3. Sistemele informatice clasice versus sistemele expert

Trsturile unui sistem expert n raport cu trsturile sistemelor informaticeclasice sunt descrise n figura 10.

Dei conceptul de sistem expert s-a observat c este simplu, crearea unui sistem

expert este o munc de mare complexitate deoarece implic dou activitiimportante i dificile:

extragerea cunoaterii de la experi mpreun cu metodele utilizate dectre acetia n soluionarea problemelor;

reformularea cunoaterii i a metodelor ntr-o form organizat, nvederea utilizrii lor ulterioare.

46


43/100

Sisteme informatice clasice Sisteme expertDatele i prelucrarea lor suntcombinate ntr-un programsecvenial

Cunotinele din baza de cunotinesunt separate de programul decontrol (motorul de inferene)

Nu explic de ce sunt necesaredatele de intrare i nu explicrezultatele

Explicaia face parte integrant dinsistemul expert

Schimbrile n programe suntdificile

Schimbrile n baza de cunotinesunt uor de realizat

Sistemul opereaz numai cnd

este complet

Sistemul poate opera i cnd exist

numai cteva reguli (prototipdemonstrativ)Programele nu produc erori Programul poate face erori, greeliExecuia programelor se face pascu pas conform algoritmului

Execuia are loc pe baze euristice ilogice

Manipuleaz eficient baze de datemari

Manipuleaz eficient baze decunotine mari

Reprezint i utilizeaz date Reprezint i utilizeaz cunotineLucreaz uor cu date cantitative(numerice)

Lucreaz uor cu date calitative(simboluri)

Capteaz, mrete i distribuie

accesul la date numerice iinformaii

Capteaz, mrete i distribuie

accesul la raionament i cunotine

Eficiena este un scop major Eficacitatea este scopul major

Figura 10. Trsturile unui sistem expert n raport cu trsturile sistemelorinformatice clasice

Aceste dou activiti se numesc achiziiai reprezentarea cunoaterii cea maicomplex activitate i mare consumatoare de timp. Suma celor dou activiti

poart denumirea de ingineria cunoaterii (knowledge engineering).

2.4.5. Realizarea unui sistem expert

Legat de realizarea unui sistem expert putem s ne referim la abordareadiagramat, cea mai empiric i uor de utilizat, care se bazeaz pe obinereaunui ciclu de via desenat cu diagrame formate din csue care indicactivitile de dezvoltare i sgei pentru legtura dintre aceste activiti

47


44/100

genernd o secven. Bcin45 propune urmtoarea abordare diagramat

Figura 11.

Figura 11 Modelul ciclului de via al sistemelor expert n abordareadiagramat

Profesorul Turban46propune urmtorii pai pentru a construi un sistem expert: iniializarea proiectului; analiza i proiectarea; prototipizarea rapid; dezvoltarea propriu-zis, implementarea;

post-implementarea.

2.4.5. Constituirea unui sistem expert

45 Bcin I. Metodologii de dezvoltare a sistemelor expert n contabiltatea de gestiune , lucrarepublicat n volumul simpozionului naional Tinerii Economiti i provocrile viitorului, EdituraSitech, Craiova, 2003, pag. 26246 Turban E., Aronson J. Decision Support Systems and Intelligent Systems, Prentice Hall,Upper Saddle River, N.J, 1998, pag. 215

48

IDENTIFICARE(identificarea caracteristicilor problemei)

CONCEPTUALIZARE(identificarea conceptelor pentru

reprezentarea cunoaterii)

FORMALIZARE(proiectarea structurii de organizarea cunoaterii)

IMPLEMENTARE(formularea regulilor pentru crearea

bazei de cunotine)

TESTARE(validarea regulilor care

organizeaz cunoaterea)

reformularea

reproiectarea

rafinarea

cerine

concepte

structuri

reguli


45/100

Constituirea unui sistem expert47 implic trei activiti majore:

1. Dezvoltarea sistemului expert: obinerea bazei de cunotine, fapte, proceduri (reguli); constituirea sau achiziia unui motor de inferene, precum i a celorlalte

module componente (explicativ, de achiziie a cunoaterii, interferenelecu alte produse program necesare).

Participanii la aceast activitate sunt: expertul; cognoticianul; eventual programatorii care elaboreaz inferenele cu alte aplicaii.

Acest proces de dezvoltare al sistemului expert poate fi de durat i se utilizeazn mod frecvent un generator (shell) pentru sistemul expert, instrument dedezvoltare care include toate componentele generice, mai puin baza decunotine specific domeniului explicativ.

2. Consultarea: se desfoar printr-un dialog ntre utilizator i sistem, astfel:

- utilizatorul poate adresa ntrebri pentru a-i procura fapte despre

situaia specific n care se afl;- sistemul accept ntrebri i ofer rspunsuri.

Acest efort l efectueaz motorul de inferene, singurul care decide ce euristicis utilizeze pentru cutarea rspunsului cel mai adecvat la ntrebarea pus.Utilizatorul poate pune i el ntrebri pentru obinerea unor explicaii. Sistemeleexpert pot adresa, la rndul lor, ntrebri i atepta rspunsul de la utilizator.

3. mbuntirea sistemului expertAceasta este posibil n mai multe moduri, printr-un proces de prototipizarerapid (prototip = sistem expert care opereaz avnd un set de doar cteva

reguli).

47 Dup Ioan I. Andone, Alexandru ugui Sisteme inteligente n Management, Contabilitate,Finane Bnci i Marketing, Editura Economic, Bucureti, 1999, pag. 105

49


46/100

2.4.6. Avantajele sistemelor expert

Avantajele SE sunt numeroase i variaz n funcie de tipul fiecruia, precum ide domeniile n care se utilizeaz. Principalele avantaje ale unui sistem expertsunt:

depozitarea expertizei este posibil prin acumularea structural acunoaterii n componenta numit baza de cunotine, aceasta nlocuindexpertul uman;

automatizarea i mbuntirea deciziilor 80% din munca unuiexpert uman se poate automatiza. Este vorba de operaii simple,repetitive, procedurale, n care sistemul se comport ca un calculatoroarecare, dar i de operaiile mai complexe, mari consumatoare de timpi energie, specifice raionamentelor deductive, inductive sau mixte, pecare sistemul expert le realizeaz uor, rapid i eficace;

difuzarea expertizei i normalizareadeciziilor unele sisteme expertsunt menite difuzrii cunotinelor i descentralizrii rspunderii.Acestea permit folosirea unui personal mai puin calificat pentruefectuarea unor sarcini la nivelul performanei expertului. Este astfel

permis ntreprinderii s funcioneze eficient, chiar cu un personal maipuin calificat, tocmai datorit partajrii cunoaterii;

nvarea i formarea continu a utilizatorilor un sistem expertpoate fi un excelent pedagog pentru toate tipurile de utilizatori, nu

numai n domeniul expertizei n cauz, ci i prin maniera natural princare explic raionamentele; potenialul comercial s-a format deja o pia a sistemelor expert, n

permanent dezvoltare, alturi de piaa generatoarelor de sistemeexpert. Din aceste motive marile ntreprinderi au adaptat propriile

politici de dezvoltare a sistemelor expert i au rezervat bugeteimportante.

2.4.7. Probleme i limite n dezvoltarea unor sisteme expertcomerciale

1. Cunoaterea nu este ntotdeauna uor disponibil. Apar dificulti n aobine expertiza de la experi, dificulti legate de modul de abordare alacestuia, de starea emoional n care se afl, de timpul alocat acesteioperaii, etc. Procesul de achiziie a cunoaterii este nc limitat.

2. Utilizatorii sistemului expert au cunotine limitate n aceasttehnologie.

50


47/100

3. Sistemele expert lucreaz cel mai bine ntr-un domeniu perfect

delimitat.4. Muli experi nu dispun de mijloace independente pentru controlul

situaiilor, cnd concluziile lor nu sunt rezonabile.5. Vocabularul utilizat de ctre experi este strict delimitat i adesea dificil

de neles de ctre cognoticieni.6. Lipsa ncrederii utilizatorilor finali este uneori o barier n plus.7. Sistemele expert nu ajung niciodat la concluzii acceptabile n primele

stadii de dezvoltare.

Se sper c aceste limite vor disprea odat cu mbuntirea tehnologieiinteligenei artificiale.

2.4.8. Viitorul sistemelor expert

Dup Andone48 se ntrevd patru mari direcii de dezvoltare pe viitor asistemelor expert:

Dezvoltarea masiv de generatoare de sisteme expert, sistemeneuronale, chiar genetice pentru a concepe noi aplicai n diferitedomenii;

Dezvoltarea unor metode noi, mai performante de achiziie ireprezentare a cunotinelor, pentru ca acestea s devin mai disponibile

i accesibile; Sistemele neuronale par fi viitorul sunt acele sisteme care se inspir

din structurile creierului uman i a cror originalitate ine seama dedistribuirea cunoaterii;

Software inteligent, cu organizaii de fabricare a sistemelor bazate pecunotine.


51


48/100

2.5. ntrebri teoretice de auto-evaluare

Subiecte teoretice

1. Definii sistemul informatic al unei organizaii.2. Explicai diferena dintre un sistem informaional i un sistem

informatic.3. Explicai cu argumente locul i rolul sistemelor expert n cadrul

sistemelor bazate pe cunotine4. Descriei i detaliai sistemul principal al unui sistem expert.5. Facei o analiz paralel a expertizei umane versus cea artificial.

6. Facei o paralel ntre trsturile unui sistem expert n raport cutrsturile sistemelor informatice clasice.7. Explicai schema utilizat n abordarea diagramat a unui sistem expert.8. Enumerai i detaliai principalele activiti necesare creri unui sistem

expert.9. Enumerai principalele probleme i limite n dezvoltarea unor sisteme

expert comerciale. Exemplificai.10. Care este viitorul sistemelor expert?

ntrebri gril cu rspunsuri multiple.

1. Ce nelegei prin motor de inferen?a. cunoaterea universal adevrata

b. cunoaterea filozoficc. cunoaterea derivat din simurid. cunoaterea care poate fi verificat prin utilizarea experienei i

negat.

2. Sistemul expert, n abordarea diagramat presupune urmtoarele aciunimajore:

a. identificareab. formalizareac. implementaread. testarea.

3. Sistemul expert, n opoziie fa de sistemele informatice clasice, auurmtoarele caracteristici:

a. cunotinele din baza de cunotine sunt separate de programulde control (motorul de inferene)

52


49/100

b. datele i prelucrarea lor sunt combinate ntr-un program

secvenialc. nu explic de ce sunt necesare datele de intrare i nu explic

rezultateled. Programul poate face erori, greeli.

4. Sistemele expert au urmtoarele avantaje:a. permit folosirea unui personal mai puin calificat pentru

efectuarea unor sarcini la nivelul performanei expertuluib. lucreaz cel mai bine ntr-un domeniu perfect delimitatc. un excelent pedagog pentru toate tipurile de utilizatori, nu

numai n domeniul expertizei n cauz, ci i prin manieranatural prin care explic raionamentele

d. utilizatorii sistemului expert au cunotine limitate n aceasttehnologie

5. n cazul expertizei artificial, fa de cea uman:a. informaia achiziionat rmne permanent la dispoziia

utilizatoruluib. transferul cunotinelor este un simplu proces de copierec. rezultatele sunt nesigure, depind de factorul

Date post:	14-Apr-2018
Category:	Documents
Upload:	adrian-buzas
View:	236 times
Download:	0 times

SistemeExpert.doc

Documents