Искусственный интеллект и цифровые советники. Часть 1: Введение

Это первая статья из цикла, посвященного одному из самых перспективных направлений в области искусственного интеллекта — системам поддержки принятия решений (СППР). Также их называют Decision Support System (DSS) или цифровые советники. Вторая статья доступна тут, а третья тут.

В статье Искусственный интеллект: помощник или игрушка? я рассмотрел ключевые направления для применения ИИ:

• прогнозирование и принятие решений;

• анализ сложных данных без чётких взаимосвязей, в том числе для прогнозирования;

• оптимизация процессов;

• распознавание образов, в том числе изображений и голосовых записей;

• генерация контента.

Направления в ИИ, которые сейчас на пике популярности — распознавание образов, в том числе изображений и голосовых записей, а также генерация контента. И именно сюда идет большинство разработчиков ИИ. При этом данное направление самое проблемное и практически все разработчики таких ИИ-решений (на октябрь 2023 года) отчитываются об убытках. Но это мы разберем в отдельной статье.

Вернемся к нашей теме. Для экономики и бизнеса основное направление — прогнозирование и принятие решений. И именно в это направление идут ключевые инвестиции от государства и инвесторов.

Так что же такое СППР? Откуда они пришли? Что нас ждет? Давайте на эти разбираться.

Содержание

• Что такое СППР или цифровой советник?

• История возникновения СППР

• Области применения СППР

• Какие бывают СППР

• P.S.

Что такое СППР или цифровые советники?

СППР или цифровой советник — это программное обеспечение, которое используется для принятия решений в сложных ситуациях. Ключевая задача — анализ данных в сложных условиях и подготовка рекомендаций.

Работать вся эта магия может на основе таких технологий как:

• нейросети и машинное обучение;

• большие данные и сквозная аналитика, озера и хранилища данных;

• интернет вещей;

• облачные вычисления;

• цифровые двойники;

• теория игр, теория ограничения систем;

• системы правил на основе экспертных знаний.

История возникновения СППР

СППР появились с конца 1960-х годов. А точнее — модель-ориентированные СППР (Model-oriented Decision Support Systems – DSS). До этого были просто решения на базе статичных отчетов. Примерно то, для чего большинство российский компаний сейчас использует 1С.

И в итоге именно конец 1960-х сейчас считают началом современных СППР и цифровых советников. Давайте пройдемся по хронологии и ключевым вехам.

• 1971 год – вышла книга, в которой впервые были описаны результаты внедрения СППР, в основе которой математические модели.

• 1974 год – дано определение MIS (Management Information System):

«MIS – это интегрированная человеко-машинная система обеспечения информацией, поддерживающая функции операций, менеджмента и принятия решений в организации. Системы используют компьютерную технику и программное обеспечение, модели управления и принятия решений, а также базу данных».

• 1975 год – предложены критерии проектирования СППР в менеджменте.

• 1978 год – опубликован учебник по СППР, в котором описаны аспекты создания СППР: анализ, проектирование, внедрение, оценка и разработка.

• 1980 год – даны основы классификации СППР.

• 1981 год – созданы теоретические основы проектирования СППР и выделено 4 ключевых компонента всех СППР:

1) Языковая система (Language System – LS) – СППР может принимать все сообщения;

2) Система презентаций (Presentation System (PS)) (СППР может выдавать свои сообщения);

3) Система знаний (Knowledge System –KS) – все знания СППР сохраняет;

4) Система обработки задач (Problem-Processing System (PPS)) – программный «механизм», который пытается распознать и решать задачу во время работы СППР.

• 1981 год – описано, каким образом на практике можно построить СППР. Тогда же была разработана информационная система руководителя (Executive Information System (EIS)) – ИТ-система, которая обеспечивает руководителя информацией для принятия управленческих решений.

• 1990-е — разрабатывают так называемые Data Warehouses – хранилища данных.

• 1993 год — Е. Коддом для СППР специального вида был предложен термин OLAP (Online Analytical Processing) — оперативный анализ данных, аналитическая обработка данных для поддержки принятия важных решений в режиме онлайна. Исходные данные для анализа представлены в виде многомерного куба, по которому можно получать нужные отчёты.

• 2000-е — была создана СППР на основе Web.

• 2005 год — на Международной конференции «Информационные и телемедицинские технологии в охране здоровья» (ITTHC 2005) в Москве, А. Пастухов (Россия) представил СППР нового класса — PSTM (Personal Information Systems of Top Managers). Основным отличием PSTM от существующих СППР является построение системы для конкретного лица. Такую же логику я закладываю в своем проекте — цифровом советнике для управления проектами, где будут учитываться личные качества руководителя.

Области применения СППР

СППР может использоваться в любых направлениях и отраслях:

• принятие решение и формирование лечебных протоколов в здравоохранении;

• расчет цен и согласование потребностей;

• оптимизации цепочек поставок;

• принятие решение о предоставление кредитов;

• страхование;

• конфигурирование ИТ-систем;

• прогнозы по выручке и рентабельности;

• предсказание природных катаклизмов и рекомендации по мерам их предотвращения или ликвидации;

• оптимизация продуктовых линеек, программ лояльности и минимизация оттока клиентов;

• планирование закупок и хранения и т.д.

Вообще, в стратегии цифровизации практически любой крупной компании есть пункт о создании корпоративной СППР, и это следующий шаг после внедрения и развития решений бизнес-аналитики (BI-систем).

И для решений этого класса при регистрации в реестре Минцифры РФ выделен отдельный класс ПО.

Если говорить о стратегии на уровне государства, то Указом Президента Российской Федерации от 10 октября 2019 г. № 490 «О развитии искусственного интеллекта в Российской Федерации» утверждена Национальная стратегия развития искусственного интеллекта на период до 2030 года. А все перспективные решения СППР будут базироваться именно на ИИ. При этом полезно посмотреть и на распределение затрат, среди всех сквозных цифровых технологий.

В общем и целом, СППР на базе ИИ являются самым перспективным направлением в области цифровизации и автоматизации. А сами решения будут становится стандартом для всех компаний и отраслей. О популярности этого направления можно судить и по тому, какое количество статей и материалов опубликовано в Российской Государственной Библиотеке.

Однако, создать такую систему можно только достигнув определенного уровня зрелости, особенно в работе с данными.

Какие бывают СППР

Общепринято 2 подхода к классификации СППР.

1. По соотношению данные\модели (методика Стивена Альтера)

• FDS (File Drawer Systems) — системы предоставления доступа к нужным данным;

• DAS (Data Analysis Systems) — системы для быстрого манипулирования данными;

• AIS (Analysis Information Systems) — системы доступа к данным по типу необходимого решения;

• AFM(s) (Accounting & Financial models (systems) — системы расчёта финансовых последствий;

• RM(s) (Representation models (systems) — системы симуляции;

• OM(s) (Optimization models (systems) — системы, решающие задачи оптимизации;

• SM(s) (Suggestion models (systems) — системы построения логических выводов на основе правил.

2. По типу используемого инструментария:

• Model Driven — в основе лежат классические модели (линейные модели, модели управления запасами, транспортные, финансовые и т.п.);

• Data Driven — на основе исторических данных;

• Communication Driven — системы на основе группового принятия решений экспертами (системы фасилитации обмена мнениями и подсчета средних экспертных значений);

• Document Driven — по сути, проиндексированное хранилище документов;

• Knowledge Driven — система на основе знаний, как экспертных (человека), так и определенных с помощью ИИ и машинного обучения.

P.S.

Мы с вами познакомились с тем, что такое СППР и зачем они нужны, когда появились и как развивались, какие бывают. В следующей статье мы подробнее рассмотрим:

• как упрощено устроены СППР;

• какие есть недостатки и ограничения у таких решений, которые тормозят развитие технологии.

Полезные материалы:

• ИСТОРИЯ ФОРМИРОВАНИЯ И ПРИНЦИПЫ ПОСТОЕНИЯ СИСТЕМ ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ. Коновальцева Елена Галимовна

• Использование систем поддержки принятия решений

• Федеральный проект «Искусственный интеллект» (описание проекта)

• Федеральный проект «Искусственный интеллект» (портал)