Контрольная работа по «Компьютерным информационным технологиям»

• электронная коммерция;
• управления цепочкой поставок;
• услуги доступа к приложениям;
• виртуальные торговые площадки.

ERPII – система, снабженная CRM и EAI-продуктами получила название XRP-система, т.е. расширенная (Extended) ERP – система. С ее помощью можно в реальном режиме времени разделять данные, циркулирующие между различными корпоративными приложениями. По классификации эта система приближается к следующему поколению КИС – системам стандарта CSRP (Customer Synhronized Resource Planning – планирование ресурсов совместно с потребителем). Системы такого класса позволяют интегрировать процессы как внутри одной корпорации, так и за ее пределами.

Таким образом, из выше сказанного можно сделать следующие выводы:

1. Развитие первых прототипов корпоративных информационных систем началось в 1960-е годы.

2. Первым стандартом был Master Planning Scheduling – управление календарным планированием, предназначенный для составления основного плана производства.

3.  С целью оптимального управления производством в середине 60-х годов были сформулированы принципы управления материальными запасами предприятия. Эти принципы легли в основу систем класса MRP Material Requirement Planning – планирования материальных потребностей

4. В конце 1980-х годов произошел следующий этап развития КИС, когда появился стандарт ERP (Enterprise Resource Planning - планирование ресурсов предприятия). Эти системы охватывают всю финансово-хозяйственную и производственную деятельность предприятия.

 

 

 

 

2. Перспективы развития систем искусственного интеллекта.

Одно из актуальных направлений  информатики – интеллектуализация информационных технологий. Это означает, что пользователь, применяя компьютерные технологии, сможет не только получать сведения на основе обработки данных, но и использовать по интересующей его проблеме накопленный опыт и  знания профессионалов.

Интеллектуальные системы  и технологии применяются для  тиражирования профессионального  опыта и решения сложных научных, производственных и экономических  задач, например, анализ инвестиций, планирование рекламной кампании, прогнозирование  рынка. Для обработки и моделирования  знаний применяются специальные  модели и создаются так называемые базы знаний.

Сообщения об уникальных достижениях  специалистов в области искусственного интеллекта (ИИ), суливших невиданные возможности, пропали со страниц научно-популярных изданий много лет назад. Эйфория, связанная с первыми практическими  успехами в сфере ИИ, прошла довольно быстро, потому что перейти от исследования экспериментальных компьютерных моделей  к решению прикладных задач реального  мира оказалось гораздо сложнее, чем предполагалось.

На трудности такого перехода обратили внимание специалисты всего мира.  После детального анализа выяснилось, что практически все проблемы связаны с нехваткой ресурсов двух типов: компьютерных и людских. Компьютерные – вычислительной мощности, емкости оперативной и внешней памяти. Людские – наукоемкая разработка интеллектуального ПО требует привлечения ведущих специалистов из разных областей знания и организации долгосрочных исследовательских проектов.

К сегодняшнему дню ресурсы  первого типа вышли (или выйдут в  ближайшие пять-десять лет) на уровень, позволяющий системам ИИ решать весьма сложные для человека практические задачи. А вот с ресурсами второго  типа ситуация в мире даже ухудшается- именно поэтому достижения в сфере ИИ связываются в основном с небольшим числом ведущих ИИ-центров при крупнейших университетах.

Искусственный интеллект (англ. Artificial intelligence, AI) – Раздел компьютерной лингвистики и информатики, занимающийся формализацией проблем и задач, которые напоминают задачи, выполняемые человеком. При этом, в большинстве случаев, алгоритм решения задачи неизвестный заранее. Точного определения этой науки нет, поскольку в философии не решен вопрос о природе и статусе человеческого интеллекта. Нет и точного критерия достижения компьютером "разумности", хотя перед искусственным интеллектом был предложен ряд гипотез, например, тест Тьюринга или гипотеза Ньюэлла-Саймона. Сейчас существует много подходов как к пониманию задач искусственного интеллекта, так и к создания интеллектуальных систем.

 Одна из классификаций  выделяет два подхода к разработке искусственного интеллекта:

• нисходящий, семиотический – создание символьных систем, моделирующих высокоуровневые психические процессы : мышления, суждения, язык, эмоции, творчество и т. д.;
• восходящий, биологический – изучение нейронных сетей и эволюционные вычисления, моделирующие интеллектуальную поведение на основе меньших "неинтеллектуальных" элементов.

Эта наука связана с  психологией, нейрофизиологией, транс гуманизмом и другими. Как и все компьютерные науки, она использует математический аппарат. Особое значение для нее имеют философия и робототехника.

Искусственный интеллект  – очень молодая область исследований, основанная 1956. Ее исторический путь напоминает синусоиду, каждый "взлет" которой инициировался некоторой новой идеей. На сегодня ее развитие находится на "спаде", уступая применению уже достигнутых результатов в других областях науки, промышленности, бизнесе и даже повседневной жизни.

Этапы развития информационных систем

Опишем историю развития информационных систем и цели их использования  на разных периодах.

Первые информационные системы  появились в 50-х гг. В эти годы они были предназначены для обработки счетов и расчета зарплаты, а реализовывались на электромеханических бухгалтерских счетных машинах. Это приводило к некоторому сокращению затрат и времени на подготовку бумажных документов.

60-е гг. знаменуются изменением  отношения к информационным системам. Информация, полученная из них,  стала применяться для периодической  отчетности по многим параметрам. Дня этого организациям требовалось  компьютерное оборудование широкого  назначения, способное обслуживать  множество функций, а не только  обрабатывать счета и считать  зарплату, как было ранее.

В 70-х - начале 80-х гг. информационные системы начинают широко использоваться в качестве средства управленческого  контроля, поддерживающего и ускоряющего  процесс принятия решений.

К концу 80-х гг. концепция  использования информационных систем вновь изменяется. Они становятся стратегическим источником информации и используются на всех уровнях организации  любого профиля. Информационные системы  этого периода, предоставляя вовремя  нужную информацию, помогают организации  достичь успеха в своей деятельности, создавать новые товары и услуги, находить новые рынки сбыта, обеспечивать себе достойных партнеров, организовывать выпуск продукции по низкой цене и  многое другое.

В период 1980 - 2000 гг. информация представляет собой стратегический ресурс, обеспечивающий конкурентное преимущество. Применяются стратегические информационные системы, автоматизированные офисы для выживания и процветания фирмы.

 

Литература

Бобровский С. «Перспективы и тенденции развития искусственного интеллекта.» \\ PC Week / RE №32, 2001. С.32-34

Приложение 1

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Приложение  2