омп'ютерн≥ науки > –инок програмного забезпеченн¤

¬икористанн¤ локальних, рег≥ональних ≥ глобальних мереж в автоматизованих банк≥вських системах висуваЇ п≥двищен≥ вимоги до њх над≥йност≥, а також до захисту ≥ ц≥л≥сност≥ даних. –≥вень готовност≥ ≥ ст≥йкост≥ до в≥дмов мережних засоб≥в повинен бути достатньо високим, щоб виключити можлив≥сть порушенн¤ працездатност≥ при виход≥ з ладу одного з мережних компонент≥в.

Ќа завершенн¤ потр≥бно в≥дзначити, що використанн¤ ≥нформац≥йних технолог≥й в сфер≥ маркетингу, ф≥нанс≥в та кредиту - одна з найг≥рше вивчених галузей в наш≥й крањн≥. ¬ той же час розвиток господарськоњ самост≥йност≥ орган≥зац≥й ≥ на¤вн≥сть пр¤мих економ≥чних звТ¤зк≥в, ¤к з в≥тчизн¤ними орган≥зац≥¤ми, так ≥ з закордонними ф≥рмами та банками робл¤ть нев≥дкладним питанн¤ створенн¤ сучасноњ ≥нформац≥йноњ ≥нфраструктури.

Ўтучний ≥нтелект.

”мови виникненн¤.

ѕри вир≥шенн≥ будь-¤коњ задач≥ управл≥нн¤ зд≥йснюЇтьс¤ обробка ≥нформац≥њ на р≥вн≥ спец≥ал≥ста з можливим залученн¤м засоб≥в компТютерноњ обробки. ≤нформац≥йне забезпеченн¤ повинне забезпечити ефективн≥сть обм≥ну ≥нформац≥Їю м≥ж кер≥вництвом ≥ обТЇктом управл≥нн¤. ¬ склад ≥нформац≥йного забезпеченн¤, звичайно, включають дан≥, ¤к≥ характеризують р≥зноб≥чну д≥¤льн≥сть п≥дприЇмств, нормативн≥ та законодавч≥ акти, що впливають на процеси господарюванн¤, засоби њх формал≥зованого опису, програмн≥ засоби веденн¤ ≥ п≥дтримки баз даних. Ўвидк≥ зм≥ни в пол≥тичн≥й та економ≥чн≥й сферах крањни ще б≥льше п≥дкреслили роль своЇчасного ≥нформац≥йного забезпеченн¤ дл¤ управл≥нн¤ виробництвом. ≈коном≥чн≥ модел≥ д≥¤льност≥ часто визначаютьс¤ не ст≥льки ≥нтересами власника виробництва, а ≥ в значн≥й м≥р≥ формуютьс¤ п≥д впливом д≥њ закон≥в та податковоњ пол≥тики держави. ÷е ≥ обумовлюЇ необх≥дн≥сть впровадженн¤ та моб≥льного використанн¤ експертних систем, ¤к≥ б допомагали ор≥Їнтуватис¤ в динам≥чно зм≥нному середовищ≥, - на що у менеджер≥в не вистачаЇ часу через основн≥ обовТ¤зки.

≤стор≥¤ розвитку галуз≥ штучного ≥нтелекту.

“епер, коли нагромаджено досв≥д в орган≥зац≥њ технолог≥й переробки ≥нформац≥њ, в≥дбуваЇтьс¤ перех≥д до створенн¤ ≥нформац≥йних технолог≥й з використанн¤м штучного ≥нтелекту. ¬важаЇтьс¤, що основн≥ напр¤ми в галуз≥ створенн¤ ≥нформац≥йних технолог≥й ≥ штучного ≥нтелекту повТ¤зан≥ з винайденн¤м ефективних систем поданн¤ знань ≥ орган≥зац≥Їю процесу комун≥кац≥њ користувач≥в з ≈ќћ, а також з плануванн¤м доц≥льноњ д≥¤льност≥ та формуванн¤м глобальноњ структури нормативноњ повед≥нки.

¬важаЇтьс¤, що розвиток сучасних систем штучного ≥нтелекту розпочавс¤ з 50-х рок≥в ’’ стол≥тт¤. ÷ьому спри¤ла програма, що була розроблена ј.Ќьюеллом ≥ призначена дл¤ доведенн¤ теорем в численн≥ п≥д назвою УЋог≥г-“еоретикФ. ƒе¤к≥ автори називають цю систему експертною. ÷¤ робота поклала початок першого етапу досл≥джень в галуз≥ штучного ≥нтелекту, повТ¤заного з розробкою програм, ¤к≥ розвТ¤зують задач≥ на основ≥ використанн¤ р≥зноман≥тних евристичних метод≥в. ÷ей етап обумовив по¤ву ≥ розповсюдженн¤ терм≥ну штучний ≥нтелект.

—пец≥ал≥сти в галуз≥ штучного ≥нтелекту завжди прагнули розробити так≥ програми, ¤к≥ могли б в де¤кому розум≥нн≥ УдуматиУ, тобто розвТ¤зувати задач≥ таким чином, ¤кий би вважавс¤ розумним при вир≥шенн≥ ц≥Їњ проблеми людиною. ѕроблема вважаЇтьс¤ ≥нтелектуальною, ¤кщо алгоритм њњ розвТ¤зуванн¤ апр≥ор≥ не в≥домий. Ќа початку розвитку штучного ≥нтелекту були спроби моделювати процес мисленн¤ людини, але ц≥ спроби зазнали краху. –озробити ун≥версальн≥ програми, ¤к стало зрозум≥ло, Ї безперспективною справою. ¬ звТ¤зку з тим, що важко забезпечити ун≥версальн≥сть програми, зосередженн¤ розробок перейшло на загальн≥ методи ≥ прийоми спец≥альних програм.

« 70-х рок≥в зусилл¤ вчених концентрувалис¤ на таких напр¤мках:

розробка метод≥в представленн¤, тобто способ≥в формулюванн¤ проблем таким чином, щоб њх можна було легко вир≥шити;

розробка метод≥в пошуку, тобто доц≥льних способ≥в управл≥нн¤ ходом р≥шенн¤ завданн¤, щоб воно вир≥шувалос¤ прот¤гом реального часу за допомогою реальних засоб≥в.

Ќа початку 80-х рок≥в було зроблено наступний висновок: Фефективн≥сть програми вир≥шенн¤ задач залежить в≥д знань, ¤кими вона волод≥Ї, а не т≥льки в≥д формул ≥ схем висновк≥в, ¤к≥ вона використовуЇФ. —ьогодн≥ розвиток фундаментальних досл≥джень в галуз≥ штучного ≥нтелекту передбачаЇ вир≥шенн¤ зокрема таких проблем:

автоматизоване створенн¤ програмного продукту;

автоматизований переклад, ≥нформац≥йний пошук, генерац≥¤ документ≥в, орган≥зац≥¤ природного д≥алогу м≥ж користувачем ≥ компТютером;

обробка та сприйн¤тт¤ природноњ мови та тексту;

системи техн≥чного зору та розп≥знаванн¤ образ≥в;

створенн¤ баз знань;

створенн¤ експертних систем.

—истеми машинного перекладу.

ћашинний переклад значно дешевший ≥ швидший в≥д традиц≥йного, хоч ≥ поступаЇтьс¤ йому по ¤кост≥. Ќим користуютьс¤ в тих випадках, коли важлив≥ше зрозум≥ти зм≥ст документу, н≥ж перекласти текст в≥дпов≥дно до л≥тературних критер≥њв. ћашинний переклад об≥ц¤Ї стати важливим ≥нструментом дл¤ розвитку м≥ждержавноњ торг≥вл≥, тому що в≥н спроможний значно спростити ≥ прискорити одержанн¤ ≥нформац≥њ про товари, що випускаютьс¤ в ≥нших крањнах. ќстанн≥м часом в ц≥й галуз≥ дос¤гнуто значних усп≥х≥в.

–озр≥зн¤ють два маг≥стральн≥ напр¤мки створенн¤ та застосуванн¤ машинного перекладу. ¬ першому випадку система машинного перекладу функц≥онуЇ на велик≥й ≈ќћ ≥ представл¤Ї УсирийФ, чорновий переклад, ¤кий згодом редагують квал≥ф≥кован≥ перекладач≥. як правило, така методика використовуЇтьс¤ у великих орган≥зац≥¤х, ¤к≥ змушен≥ готувати документи на р≥зних мовах. ƒеколи досить усп≥шно використовуЇтьс¤ попереднЇ редагуванн¤ вих≥дних текст≥в. ƒе¤к≥ ф≥рми ввод¤ть у себе так зван≥ Уконтрольован≥ природн≥ мовиФ: коли кожен прац≥вник ф≥рми, що готуЇ документац≥ю, повинен њњ готувати саме з дотриманн¤м вимог ц≥Їњ обмеженоњ мови (наприклад, вимога в≥дсутност≥ складних синтаксичних конструкц≥й). ¬икористанн¤ контрольованоњ природноњ мови спрощуЇ роботу машинного перекладу ≥ зменшуЇ обс¤ги постредагуванн¤, ¤ке дорого коштуЇ через необх≥дн≥сть залученн¤ спец≥ал≥ст≥в високоњ квал≥ф≥кац≥њ. ƒругим маг≥стральним напр¤мком машинного перекладу Ї використанн¤ систем, ор≥Їнтованих на персональн≥ компТютери. “ак≥ системи вперше по¤вилис¤ ще на початку 1980-х рок≥в (наприклад, MicroCAT ф≥рми Weidner). Ќайб≥льший усп≥х в застосуванн≥ цих систем перекладу припав на 90-≥ роки.

—татистичн≥ оц≥нки п≥дтверджують пост≥йне зростанн¤ продаж систем машинного перекладу. Ќа ринку зараз знаходитьс¤ понад тис¤чу р≥зних пакет≥в (¤кщо враховувати окремо кожну мовну пару). ѕопул¤рн≥сть машинного перекладу по¤снюЇтьс¤ не т≥льки простою ц≥кав≥стю, хоча ≥ це Ї одн≥Їю з основних причин поширенн¤ систем машинного перекладу. ¬елика частина користувач≥в використовуЇ нев≥дредагований машинний переклад текст≥в великих обс¤г≥в з метою ознайомленн¤, коли низька ¤к≥сть перекладу ц≥лком допустима.

—учасн≥ системи перекладу пропонують користувачам приблизно однаковий спектр можливостей:

редагуванн¤ тексту в багатомовному режим≥ з розбитт¤м екрану, так що в кожному в≥кн≥ знаходитьс¤ текст на в≥дпов≥дн≥й мов≥;

розп≥знаванн¤ терм≥н≥в;

пошук сл≥в у словниках, вставка переклад≥в у текст;

так звана УпамТ¤ть перекладачаФ - переклад з використанн¤м нагромадженого досв≥ду;

створенн¤ паралельних двомовних текстових баз даних;

збереженн¤ форматуванн¤;

п≥дтримка великого спектру Ївропейських мов.

«араз ≥нтенсивно провод¤тьс¤ досл≥дженн¤ в галуз≥ перекладу усноњ мови.  омпан≥¤ IBM, ¤ка вважаЇтьс¤ л≥дером в ц≥й област≥, випустила програмний пакет ViaVoice 4.1, ¤ка дозвол¤Ї компТютеру сприймати до 140 сл≥в на хвилину неперервноњ диктовки. ѕопередн≥ верс≥њ ц≥Їњ програми передбачали лише дискретний спос≥б введенн¤ мови. ƒл¤ налагодженн¤ на персональн≥ особливост≥ мовленн¤ певноњ людини при початков≥й установц≥ програми в залежност≥ в≥д ¤кост≥ вимови ≥ конкретного д≥алекту потр≥бно повторити в≥д 104 до 256 речень, що попередньо задаютьс¤. јле розп≥знаванн¤ мови не означаЇ розум≥нн¤ њњ зм≥сту. —л≥д розр≥зн¤ти розп≥знаванн¤ машинноњ мови ≥ перетворенн¤ њњ в текст або ж њњ використанн¤ у вигл¤д≥ команд, ≥ справжнЇ розум≥нн¤ њњ зм≥сту, ¤к це робить людина. ќстаннЇ вимагаЇ знанн¤ компТютером всього обс¤гу стил≥стичних та семантичних конструкц≥й, правил використанн¤ сл≥в та вислов≥в, при чому останн≥ повинн≥ задаватис¤ не жорстко Ц адже люди говор¤ть, що завгодно ≥ ¤к завгодно, не звертаючи уваги наск≥льки це грамотно ≥ л≥тературно. ≤нод≥ нав≥ть те, що говоритьс¤, не в≥дпов≥даЇ тому, що малос¤ на уваз≥. “ак що навчити машину розум≥ти людей Ц задача незр≥вн¤нно складн≥ша ≥ в≥ддалена в час≥.

ѕерспективн≥ напр¤мки ≥нтелектуал≥зац≥њ INTERNET.

—ьогодн≥ INTERNET - це велика ≥ складну система, ¤ка обТЇднуЇ м≥льйони вузл≥в та звТ¤зк≥в, по ¤ких транспортуЇтьс¤ ≥нформац≥¤. ÷¤ система складна наст≥льки, що з точки зору синергетики, здатна стати самост≥йним нос≥Їм ≥нтелекту. ¬раховуючи величезн≥ ≥нформац≥йн≥ обс¤ги ≥ значн≥ обчислювальн≥ ресурси у вузлах мереж≥, ≥нтелектуальн≥ зд≥бност≥ цього орган≥зму практично непередбачуван≥. ѕри в≥дсутност≥ орган≥зуючоњ ≥дењ INTERNET може назавжди залишитис¤ хаотичним сховищем ≥нформац≥йних поток≥в, не б≥льш ≥нтелектуальним, н≥ж телев≥з≥йна мережа. ÷≥лком можливо, що на прот¤з≥ дек≥лькох дес¤тир≥ч всесв≥тн¤ мережа буде розвиватис¤ по екстенсивному шл¤ху. —еред низки перспективних технолог≥й, що розширюють можливост≥ INTERNET, можна вид≥лити дек≥лька взаЇмозвТ¤заних технолог≥чних концепц≥й: технолог≥ю ≥нтелектуальних агент≥в (Intelligent Agents) та Push Ц технолог≥ю. Push Ц технолог≥¤ сьогодн≥ вже достатньо пророблена ≥ стаб≥льно розвиваЇтьс¤. « њњ допомогою користувач≥ не т≥льки формують запити в режим≥ Online але регул¤рно отримувати ≥нформац≥ю по заздалег≥дь розм≥щеним запитах. ƒл¤ цього достатньо необх≥дно вибрати потр≥бний Internet - канал, встановити бажаний пер≥од та час доби дл¤ обновленн¤. Ќадходженн¤ новоњ ≥нформац≥њ будуть автоматично доставл¤тис¤ на потр≥бний компТютер. “аким чином користувач завжди може бути в курс≥ найсв≥ж≥ших под≥й.  р≥м того сьогодн≥ практично кожна ф≥рма може орган≥зувати власний канал, що призначаЇтьс¤ дл¤ в≥дкритого чи внутр≥шнього Умовленн¤У.

1	2	3	4	5	6

Ќазва: –инок програмного забезпеченн¤
ƒата публ≥кац≥њ: 2005-02-22 (4380 прочитано)