Инструментарий инновационного менеджмента

Пояснения. Данный краткий очерк призван первично сориентировать читателя в инновационном инструментарии, различиях в поколениях технологий и т.п. Материал опирается именно на практические решения приемлемой стоимости, уже доступные отечественному пользователю.

Детально ознакомиться с имеющимися конкретными инновационными разработками, хорошо зарекомендовавшими себя в отечественной практике, Вы можете в ходе мастер-класса, а в рамках Авторской школы - даже поработать с несколькими новейшими системами. Все системы, предлагаемые для ознакомления и работы в ходе обучения, официально получены от производителей.

Прогресс в любой точной области знания в огромной степени зависит от разработки более совершенных и всеобъемлющих методов диагностики. Нередко возможность измерять то, что еще в недавнем прошлом измерению не поддавалось, порождает новые области деятельности, например, лазерную микрохирургию, радиоастрономию, производство полупроводников - список этот можно продолжать и продолжать.

Успешное развитие инновационного менеджмента также связано с широким использованием современных высокоточных технологий. Важное место среди них занимают компьютерные экспертные системы, применяемые сегодня в самых разных областях. К примеру, в журнале «УП» опубликованы результаты исследования авторитетного американского издания «Staff news», показывающие преимущество и распространение компьютерных экспертных систем как основного инструментария HR-служб в США.

Что из себя представляют современные экспертные системы? Почему за короткое время они стали так популярны и в нашей стране? Какие преимущества дает использование подобных систем отечественному специалисту? Каково место этих систем в инновационном менеджменте?

Собирательный ответ, весьма обобщенный и упрощенный ввиду краткости данного информационного очерка, читайте ниже.  

Уточним, что данный краткий очерк опирается именно на доступные практические решения. В силу этого экспериментальные и теоретические наработки (нейронные сети и т.п.), остались за рамками очерка.  

Действительно, в последнее время использование компьютерных экспертных систем стало «хорошим тоном» современного предприятия/организации. С одной стороны, это хорошо, поскольку подобные системы реально являются наиболее точным и всеобъемлющим средством работы в разных областях (экономика, персонал, производство, финансы) на сегодняшний день. С другой стороны, большой спрос на экспертные системы и недостаток информации на русском языке привели к парадоксальному явлению: некоторые из страстно желающих приобрести экспертную систему руководителей весьма смутно представляют себе ее возможности.

Восполняя этот пробел, давайте кратко рассмотрим, что собственно такое экспертная система, как она устроена и чем отличается от всех прочих (те читатели, которых интересует только «сухой остаток», могут сразу перейти к следующему разделу статьи).

Что такое экспертная система?

Начнем с канонического определения, которое приводят в своей широко известной книге «Программирование экспертных систем» Б. Сойер и Д. Фостер (в переводе на русский она выходила несколько раз и настоятельно рекомендуется тем читателям, которые не боятся математики и сухого научного стиля изложения).

Итак, современные экспертные системы (ЭС) - особые компьютерные программы, моделирующие действия эксперта-человека при решении задач в какой-либо предметной области на основе накопленных знаний, составляющих БАЗУ ЗНАНИЙ (БЗ).

Идея смоделировать действия человека не нова, и трудно найти такую область деятельности, в которой ее не пытались бы реализовать (кран - «длинная железная рука» и пр.). Первая промышленная революция XVIII в. во многом основывалась на подобных механизмах (прядильные, чесальные машины и т.п.). Но то были попытки моделирования физической деятельности.

Прошло еще полтора века, прежде чем стала актуальной задача моделирования умственной деятельности. В научных работах этого направления выделяются исследования советских психологов, направленные на описание механизма принятия решения человеком (O.K. Тихомиров и др.), а также труды нашего выдающегося шахматиста и математика М.М. Ботвинника по моделированию игры шахматиста. Собственно шахматы долгое время оставались основным полигоном для отработки тех алгоритмов, которые легли в основу экспертных систем.

Однако только с появлением ЭВМ стало возможным воплотить теоретические наработки в жизнь. Первые экспертные системы (т.н. ЭС первого поколения) представляли собой фактически усложненные электронные справочники, где принятие решения осуществлялось с помощью перебора вариантов. Они отлично справлялись с поисковыми задачами (например, с нахождением требуемых телефонных номеров или формул), но, как Вы понимаете, имели мало общего с интеллектуальной деятельностью. Строго говоря, «База Знаний» подобных систем была фактически базой данных; эти системы отличались от традиционных программ главным образом возможностью для специалиста-пользователя составлять и задействовать для последующих поисков различного рода сложные выборки. (Естественно, были и иные различия, но их рассмотрение выходит за рамки данного краткого материала. Поэтому при описании ЭС всех поколений ограничимся тем, что, на наш взгляд, особенно важно для читателя - руководителя, менеджера и т.п.)

Может показаться странным, что такие примитивные системы именовались экспертными, однако это лишь показывает темпы технического прогресса, и с позиций завтрашнего дня сегодняшние революционные разработки, возможно, также будут нескладными.

Но вернемся к нашим системам. Довольно быстро разработчики ЭС первого поколения поняли, что путь тупого перебора вариантов - длинный и непродуктивный. Человек никогда не перебирает все варианты, он отсекает заведомо нереальные. Так возникли ЭС второго поколения, имеющие встроенные алгоритмы для скорейшего нахождения требуемого варианта, т.е. имеющие пусть примитивную, но все же «Базу Знаний». Говоря современным языком, их БЗ включала Базу данных и алгоритмы по работе с этими данными, заложенные экспертами-разработчиками.

Описываемые системы хотя и были на голову выше обычных программ, имели существенный недостаток - с ними могли работать только программисты. Пока работа выполнялась на ЭВМ размером с трехэтажный дом, это не был такой уж большой недостаток - обслуживать подобных монстров все равно могли только специально обученные люди. Но с появлением персональных компьютеров встал вопрос о разработке т.н. дружественных интерфейсов не для компьютерщиков, а для врачей, инженеров и т.д. Это представляло весьма непростую задачу, поскольку экспертные системы того времени были очень сложными в управлении.

Однако поскольку в этом были заинтересованы и военные, и фирмы, производящие компьютеры, и многие гражданские организации, достаточно быстро был создан т.н. «Дружественный Интерфейс Пользователя» (ДИП), позволяющий тому специалисту, который работает с данной экспертной системой (например, экономисту, врачу и др.) вводить в ЭС требуемую дополнительную информацию (новые данные и др.); без помощи программиста. Для своего времени это был огромный успех - экспертные системы сразу «пошли в народ», и круг их пользователей многократно расширился. Эти системы принято называть ЭС 3-го поколения.

Читатели должны понимать, что с позиций сегодняшнего дня все вышеописанные системы не являлись в полной мере экспертными. Поэтому ряд авторов, рассматривая экспертные системы, описывают лишь современные разработки. Но поскольку в предложениях изготовителей еще встречаются примитивные программные продукты, гордо именуемые ЭС (и стоящие соответственно), а в действительности давно этому классу не соответствующие (не говоря уже о явных подделках), представляется, что информация о пути становления нынешних ЭС будет для читателей полезной. Следует всегда помнить, что программа с «элементами экспертной системы» (цитирую горе-изготовителя) никакого выигрыша в качестве и скорости не дает. Нельзя быть отчасти беременной - современные разработки либо являются экспертной системой, либо не являются - все промежуточные варианты, не более чем попытка сыграть на «богатом» названии.

За краткостью данного материала опустим описание обстоятельств возникновения ЭС 4-го поколения. Заметим лишь, что их создание стало возможным благодаря стремительному прогрессу в разработке компьютеров (и, в частности, повышение их быстродействия), а также совершенствованию математического аппарата. В итоге создателям ЭС по обе стороны океана (в США, Европе и у нас в стране) удалось изготовить принципиально иные ЭС - они не только выполняли сложные расчеты и поиски, а, извлекая данные из памяти, выдавали рекомендации и ПРИНИМАЛИ РЕШЕНИЯ. Т.е. ПОЧТИ являлись экспертными системами в современном смысле этого слова (важность этого «почти» Вы увидите ниже).

В наши дни системы такого типа имеют огромные базы знаний и очень популярны во многих сферах деятельности несмотря на свою высокую стоимость, поскольку строят собственное дерево заключений для достижения каждого нового решения (обычные разработки при решении задачи используют одну и ту же последовательность операций, т.е. они жестко детерминированы).

Экспертные системы пятого поколения - прецедентные

 Подлинный прорыв (а фактически - появление тех самых экспертных систем, которые в современном смысле уже являются таковыми), произошел в начале 2000-х, когда резко увеличился объем памяти, сохраняемой на диске компьютера, и упала ее цена. Это дало возможность сначала в США («American Research»), а спустя некоторое время в России, (для гражданских нужд - НПО «Эталон», ГП «Диапазон», для военных нужд - см. соответствующий раздел данного сайта) разработать экспертные системы 5-го поколения - ПРЕЦЕДЕНТНЫЕ ЭКСПЕРТНЫЕ СИСТЕМЫ (ПЭС). Такие системы в корне отличаются от своих предшественниц тем, что их Базу знаний образуют не только логические правила, а и т.н. «БАЗА ПРЕЦЕДЕНТОВ» - результаты обследования действий реальных людей и информация о последующей успешности / неуспешности результатов их деятельности - в различных областях.

Иными словами, прецедентные экспертные системы кроме «Базы знаний» имеют еще и «Базу прецедентов» (БП). В первых прецедентных системах приходилось создавать несколько «Баз прецедентов» для смежных областей, затем российским разработчикам удалось соединить прецеденты различных областей в одной БП и учитывать корреляцию между ними при принятии решений ПЭС - это позволило таким системам работать в реальном времени.

Отметим, что в ряде современных публикаций приводится упрощенная периодизация экспертных систем - все что до ПЭС относят к первому поколению, все что далее - ко второму.

Помимо сказанного выше, лучшие экспертные системы 5-го поколения могут сами выделять наиболее характерные для поставленной задачи группы качеств, степень их выраженности и т.п. и создавать нелинейные модели (т.н. «многомерные многофакторные профили»).

Применение прецедентов позволило уменьшить число диагностируемых параметров, а использование факторного анализа в сочетании с возможностями новейших процессоров - автоматизировать практически все функции системы. Ручной режим в таких системах сохранен только для специалистов.

Прецедентные экспертные системы 6 поколения - наиболее совершенные на сегодняшний день

Не так давно вышли из стен лабораторий и стали доступны потребителям как практические инструменты прецедентные экспертные системы 6 поколения. Их отличия от предшествующих разработок проистекают, главным образом, по трем направлениям.

1. Повышенная точность и быстрота в работе - применяемые усовершенствованные специальные методы для извлечения значимой информации из баз (OLAP-анализ и др.), а также прогресс в компьютерных средствах обработки, позволили резко сократить время на принятие решений и повысить точность результатов.

2. Принципиально расширены возможности в области прогностики - теперь пользователь может видеть последствия практически любого своего решения, причем даже в таких сложных для прогностики областях, как, напр., состояние финансовых рынков или управление персоналом.

3. Данные системы уже можно с полным правом назвать самообучающимися. Их самообучение основано на методах автоматической классификации ситуаций из реальной практики, или на методах обучения на примерах. Примеры реальных ситуаций составляют так называемую обучающую выборку (ОВ), которая формируется в течение определенного временного периода. Элементы обучающей выборки описываются множеством классификационных признаков.

Не описывая сложнейший математический аппарат подобных систем, отметим, что в итоге для пользователя они получились несравненно более простыми, чем предыдущие. Можно сказать так: по сложности работы для пользователя экспертные системы 6 поколения уже почти сопоставимы, скажем, с популярным редактором MicrosoftWord! И это не преувеличение, поскольку изменение внутренней структуры позволило автоматизировать в них подавляющее большинство операций.

Отметим, что новейшие экспертные системы (6 поколения) отличаются от своих предшественниц и существенно более низкой ценой (на 30-40%), что в условиях нашей страны и ее нынешнего периода, безусловно, очень важно.

Как Вы понимаете, столь значимые позитивные отличия способствуют дальнейшему внедрению прецедентных экспертных систем в практическую деятельность и стремительно превращают их из дорогостоящих мелкосерийных разработок в базовый инструмент повседневного использования в современном (читай - инновационном) менеджменте нашей страны.

При всех своих достоинствах для потребителя, прецедентные экспертные системы непросты в изготовлении и могут включать значительные базы знаний и  прецедентов. Для примера, в базах ПЭС Нью-Йоркской полиции (предупреждение и купирование правонарушений, в т.ч. в финансовой сфере) - 786 000 прецедентов, а Сингапурской биржи (Singapore Exchange, SGX) - 618 000. Подобные системы в мире самостоятельно изготавливает менее трех десятков фирм, на их создание уходит не меньше 5-6 лет.

Однако в современной жизни мы с успехом пользуемся многими устройствами, внутри невероятно сложными (тот же компьютер, мобильный телефон) и нам в голову не приходит задумываться об их внутренней сложности.

Судя по публикациям, руководители, аналитики и специалисты разных областей деятельности, работающие с современными прецедентными экспертными системами, практически едины во мнении - эти ПЭС в состоянии решать такие задачи, которые в принципе невозможно решить с помощью иных программ, например, прогноз состояния рынка в реальном времени, выявление скрытых негативных факторов в организации и пр.

Такие системы приходят к своим решениям во многом на основе человеческих наблюдений и фактически, наряду с математическими алгоритмами, используют человеческую логику для принятия решений. И в этом их огромное и принципиальное преимущество.

При этом простота в обращении, доступная цена, высокая пропускная способность и многогранность результатов позволяют использовать прецедентные экспертные системы практически во всех сферах деятельности.

Например, бортовой компьютер американского самолета-невидимки «Стелс» содержит прецедентную экспертную систему на случай нештатных ситуаций, профессиональные модели фотоаппаратов «Nikon» - прецедентную экспертную систему с реальными съемочными ситуациями, все более широкое применение находят ПЭС в области планирования, в финансовой сфере, в области работы с персоналом.