Sistem Expert de Asistare a Deciziei

CAPITOLUL I – SISTEME EXPERT. INTRODUCERE

Sistemele expert se pot împărţi în trei mari categorii:

a) sisteme expert de clasificare – interpretare, pot realiza clasificarea cauzelor posibile ale unei disfuncţionări (cantitative, calitatice, vizuale) în scopul de a determina semnificaţiile acestor tipuri de date. Acest tip de sistem expert este cel mai vechi (diagnostic, prospecţii) şi cel mai des utilizat. Dezvoltate pentru aplicaţiile în medicină, cercetării au influenţat aplicaţiile ulterioare rezultând ceea ce numim diagnostic tehnic. Dintre sistemele utilizate în domeniul medical MYCIN este un exemplu perfect. Sistemul utilizat pentru diagnosticarea infecţiilor bacteriene utilizează o reprezentare a cunoştinţelor sub formă de reguli, descriind legăturile între simptome şi bolile posibile. Cunoştinţele folosite sunt empirice şi de aceea se numesc „cunoştinţe de suprafaţă”. Sistemele ce utilizează cunoştinţe de suprafaţă nu pot să justifice raţionamentul ce explică deducţiile realizate. La nivelul raţionamentelor utilizate în MYCIN se disting două caracteristici principale:

- raţionare înainte (singurul mod);

- cercetare exhaustivă – aplicarea tuturor regulilor posibile pentru a cvreşte sau a diminua factorul de certitudine al concluziei.

b) sisteme expert de control (monitorizare) sunt caracterizate prin introducerea noţiunii „timp” care este primordială şi au sarcina de a supraveghea buna evoluţie a unui proces. Aceste sisteme supraveghează evoluţia datelor sau semnalelor provenind de la procesul controlat. Ele tratează date continue într-o logică nemonotonă.

c) sisteme expert de anticipare ce sunt caracterizate printr-o alocare a resurselor ţinând cont de restricţii.

Este indispensabilă determinarea clasei aplicaţiei şi căutarea sistemului de dezvoltare adecvat.

Prin intermediul sistemelor expert sunt stocate cunoştinţele unor experţi într-un domeniu specific de activitate pe care, printr-o abordare declarativă pot fi exploatate în mod dinamic de un mecanism de raţionament. Se implementează un raţionament artificial cu rol de simulare a raţionamentului natural declanşat la nivelul creierului uman. Experţii umani sunt specialişti cu înaltă calificare şi experienţă într-un anumit domeniu. Ei furnizează cunoştinţele lor pe baza cărora sistemele expert utilizează raţionamentul artificial în scopul multiplicării şi explicitării experţilor umani.

Experienţa experţilor umani poate fi utilizată şi extinsă prin intermediul unui sistem expert. Toate cunoştinţele respectivului expert uman sursă pot fi înrudite de expertiză. Calităţile necesare expertului uman sunt cele privitoare la capacitatea de analiză şi de orientare a acestuia în detalii şi aspecte complexe, incomplete, inconsistente, incerte sau chiar confuze şi vagi. Devine esenţial rolul expertului uman de a defini problemele complexe prin componente clare, precise, consistente, complete şi simple pentru trecerea de la faza de expertiză la faza de cunoaştere specifică de specialitate. Cunoştinţele, în sistemele expert devin independente de mecanismul de raţionament propriu acestuia, deoarece ele se introduc fără o disciplină prestabilită şi interconexiune reciprocă, printr-o abordare declarativă în sens static, deci independent unele de altele. Revine rolul mecanismului de raţionament să utilizeze cunoştinţele în sens dinamic pentru a deduce şi a explica raţionamentele interne declanşate de către sistemele expert, inclusiv argumentaţia soluţiilor deduse în mod similar cu argumentaţia expertului uman. Cunoştinţele utilizate de către sistemul expert sunt de natură simbolică, de nuanţe diferite: exacte, inexacte, incomplete etc.

Sistemele expert pot fi specializate pentru un anumit domeniu strict, dar pot fi create şi sisteme multi-expert prin care se asigură cooperarea între mai multe sisteme expert. Atunci când se iau în considerare cunoştinţele şi avizele mai multor experţi umani în domeniu, tot aşa se simulează această cooperare prin colaborarea dintre mai multe sisteme expert, ceea ce constituie garanţia funcţionării sistemelor multi-expert. Se impune sinteza cunoştinţelor şi integrarea rezultatelor fiecărui sistem expert în sinteza concluziilor sistemului multi-expert.

Prelucrările sistemelor expert sunt analoage cu activitatea practică a unui expert uman, motiv pentru care sistemele expert sunt sisteme simbolice bazate pe prelucrare de cunoştinţe. Sistemul expert este un program/sistem de programe capabil să reproducă artificial raţionamentele unui expert uman într-un domeniu strict definit pe care apoi le poate folosi prin multiplicare şi îmbogăţire, pentru rezolvarea diferitelor probleme din domeniul abordat.

Sistemele expert sunt dependente total de calitatea şi volumul cunoştinţelor înmagazinate pe care le foloseşte pentru a simula raţionamentul uman şi de a realiza procese deductive. Se impune formalizarea cunoştinţelor prin diferite metode de reprezentare a acestora pe baza fenomenului de cunoaştere.

Clasificarea deciziilor în funcţie de nivelul decizional asociat cu orizontul decizional de timp este:

a) decizii strategice care se referă la obiectivele, resursele şi politicile organizaţiei, pe termen mediu şi lung (ani de zile);

- sunt specifice nivelului de managemement strategic;

- la elaborarea şi adoptarea acestor decizii participă un număr redus de decidenţi ce

lucrează, de regulă, într-o manieră creativă şi nerepetitivă; se folosesc date şi informaţii puternic agregate provenite, în principal, din surse externe organizaţiei economice respective;

b) decizii tactice sau de conducere (control) managerială ce determină cât de eficiente au fost folosite resursele;

- sunt specifice nivelului de management mediu şi au ca orizont de timp lunile anului;

- interacţiunile personale sunt puternic prezente, adică controlul managerial presupune o

continuă interacţiune între persoanele care îndeplinesc obiectivele organizaţiei (stabilite de nivelul de management strategic), în mod curent şi pe termen scurt; se folosesc date şi informaţii mediu agregate provenite atât din surse interne cât şi din surse externe organizaţiei;

c) decizii de conducere (control) operaţională care determină modul în care sunt duse la îndeplinire sarcinile primite de la nivelele de management superioare;

- orizontul de timp este de săptămâni şi zile;

- se folosesc date şi informaţii provenite, în principal, din surse interne organizaţiei;

d) decizii în ceea ce priveşte cunoştinţele, acestea fiind indisolubil legate de ideile care se referă la noi produse şi servicii, metode de răspândire a acestor cunoştinţe şi de difuzare a datelor şi informaţiilor în cadrul organizaţiei.

Clasificarea deciziilor în funcţie de gradul de structurare este:

a) decizii structurate sau programabile, adică decizii uzuale pentru care există proceduri realizate. Acest tip de decizii intervin în momentul în care apare un proces cunoscut. Dacă decizia este supusă procesului de informatizare, ea este descrisă printr-un program a cărui execuţie este fixă, deci nu pot exista reveniri, iar calea raţionamentelor nu este schimbată nici prin program şi nici de utilizatori.

b) decizii nestructurate (neprogramabile) sunt cele care se bazează pe flerul şi modul de judecată al decidentului care analizează problema. Acest tip de decizie se referă la tipuri de probleme atipice pentru organizaţie, pentru care nu există proceduri prestabilite. O decizie este considerată nestructurată atunci când elementele sale sunt de tip calitativ, obiectivele şi finalitatea nu sunt precise şi nu există un algoritm cunoscut pentru rezolvarea lor.