Новые ИТ классифицируются по различным признакам.

В зависимости от состава пользователей различают новые технологии корпоративной работы и технологии индивидуальной работы.

По направлениям развития выделяют следующие новые ИТ:

коммуникативные технологии, решающие проблемы связи, общения, коммуникаций;

когнитивные технологии, обеспечивающие получение, актуализацию и представление знаний, использование методов искусственного интеллекта для принятия решений;

инструментальные технологии, связанные с созданием и совершенствованием инструментария (среды) для построения и обслуживания других технологий. Свойства новых ИТ наглядно проявляются в системах поддержки принятия решений, экспертных системах, интеллектуальных САПР и др.

Информационные системы поддержки принятия решений

На всех этапах ЖЦ проектирования РЭС для преодоления трудностей, связанных с неопределенностью и нечеткостью исходных данных, неточностью, а иногда и с отсутствием математических моделей, находят применение системы поддержки принятия решений (СППР), или DSS (DecisionSupportSystems).

СППР используются для решения широкого круга важных задач: выбора варианта стратегического развития предприятия; оценки степени соответствия возможных вариантов проектных и управленческих решений предъявляемым требованиям и предпочтениям; ранжирования альтернативных вариантов по итоговой степени предпочтительности и др.

Структура автоматизированной СППР приведена на рис.

Экспертные системы

Экспертные системы (ЭС) относятся к классу систем искусственного интеллекта, они способны строить логические выводы, осуществлять обобщения и формировать заключения на основе использования знаний и данных, подобно тому как это делают специалисты в своей области при выработке умозаключений. Реализуются ЭС в виде программных комплексов, которые называют интеллектуальными системами. Эти системы на основе знаний в конкретной предметной области могут строить логические выводы и обеспечивать решение специфических задач.

Основными требованиями, предъявляемыми к экспертной системе, являются следующие:

использование знаний, связанных с конкретной предметной областью;

способность приобретения знаний от экспертов;

решение реальных и сложных задач;

наличие способностей, присущих экспертам.

В качестве экспертов могут выступать опытные проектировщики, программисты, консультанты, экономисты, врачи, преподаватели, переводчики и другие квалифицированные специалисты в соответствующих областях. Так как создание экспертных систем стало возможным лишь с развитием ЭВМ, то их иногда рассматривают как компьютерные системы, использующие логику экспертов.

Структурная схема экспертной системы включает:

БЗ — база знаний;

БД — база данных;

МЛВ — механизм логических выводов;

МПЗ — модуль приобретения знаний;

МСО — модуль советов и объяснений;

ПИ — пользовательский интерфейс

В качестве экспертов могут выступать опытные проектировщики, программисты, консультанты, экономисты, врачи, преподаватели, переводчики и другие квалифицированные специалисты в соответствующих областях. Так как создание экспертных систем стало возможным лишь с развитием ЭВМ, то их иногда рассматривают как компьютерные системы, использующие логику экспертов.

Ядром экспертной системы является база знаний (БЗ), которая содержит знания из конкретной предметной области. В БЗ содержатся как общие знания, так и информация о частных случаях. Пользователи и эксперты взаимодействуют с ЭС через пользовательский интерфейс.

 Механизм логических выводов (создатель заключений) применяет знания и сведения из баз знаний и данных при решении реальных задач.

Модуль приобретения знаний позволяет пополнять и модифицировать знания в процессе эксплуатации системы.

Модуль советов и объяснений выдает заключения, позволяет программе пояснить пользователю свое «рассуждение», дать ответы на вопросы «как?» и «почему?». Экспертные системы должны в качестве выходной информации наряду с получаемым решением выдавать два вида объяснений: объяснения полученного решения и объяснения по запросу. Объяснение полученного решения в случае необходимости должно пояснить пользователю процесс решения задачи, ход рассуждений. В объяснениях по запросу может потребоваться информация об используемых моделях, методах, значениях переменных, параметров и т.д.

Экспертные системы классифицируются по разным признакам.