Искусственный интеллект. Иску́сственный интелле́кт (ИИ, англ

Иску́сственный интелле́кт (ИИ, англ. Artificial intelligence, AI) — наука и технология создания интеллектуальных машин, особенно интеллектуальных компьютерных программ. ИИ связан со сходной задачей использования компьютеров для понимания человеческого интеллекта, но не обязательно ограничивается биологически правдоподобными методами

Процитированное в преамбуле определение искусственного интеллекта, данное Джоном Маккарти в 1956 году на конференции в Дартмутском университете, не связано напрямую с пониманием интеллекта у человека. Согласно Маккарти, ИИ-исследователи вольны использовать методы, которые не наблюдаются у людей, если это необходимо для решения конкретных проблем[1].

Поясняя своё определение, Джон Маккарти указывает: «Проблема состоит в том, что пока мы не можем в целом определить, какие вычислительные процедуры мы хотим называть интеллектуальными. Мы понимаем некоторые механизмы интеллекта и не понимаем остальные. Поэтому под интеллектом в пределах этой науки понимается только вычислительная составляющая способности достигать целей в мире»[1].

В то же время существует и точка зрения, согласно которой интеллект может быть только биологическим феноменом[2].

Как указывает председатель Петербургского отделения Российской ассоциации искусственного интеллекта Т. А. Гаврилова, в английском языке словосочетание artificial intelligence не имеет той слегка фантастической антропоморфной окраски, которую оно приобрело в довольно неудачном русском переводе. Слово intelligence означает «умение рассуждать разумно», а вовсе не «интеллект», для которого есть английский аналог intellect[3].

Участники Российской ассоциации искусственного интеллекта дают следующие определения искусственного интеллекта:

Научное направление, в рамках которого ставятся и решаются задачи аппаратного или программного моделирования тех видов человеческой деятельности, которые традиционно считаются интеллектуальными[4].

Свойство интеллектуальных систем выполнять функции (творческие), которые традиционно считаются прерогативой человека. При этом интеллектуальная система — это техническая или программная система, способная решать задачи, традиционно считающиеся творческими, принадлежащие конкретной предметной области, знания о которой хранятся в памяти такой системы. Структура интеллектуальной системы включает три основных блока — базу знаний, решатель и интеллектуальный интерфейс[4].

Наука под названием «Искусственный интеллект» входит в комплекс компьютерных наук, а создаваемые на её основе технологии к информационным технологиям. Задачей этой науки является воссоздание с помощью вычислительных систем и иных искусственных устройств разумных рассуждений и действий[5].

Одно из частных определений интеллекта, общее для человека и «машины», можно сформулировать так: «Интеллект — способность системы создавать в ходе самообучения программы (в первую очередь эвристические) для решения задач определённого класса сложности и решать эти задачи»[6].

Нередко искусственным интеллектом называют и простейшую электронику, чтобы обозначить наличие датчиков и автоматический выбор режима работы. Слово искусственный в этом случае означает, что не стоит ждать от системы умения найти новый режим работы в не предусмотренной разработчиками ситуации.

Главный календарный план

В главном календарном плане производства отражаются номенклатурные позиции, которые предприятие планирует производить. Это — календарный план (график) выпуска продукции, с указанием объемов и сроков выпуска, разрабатываемый для номенклатурных позиций верхнего уровня иерархии. В качестве таковых могут выступать как готовая продукция, так и сборочные единицы и узлы высокого уровня; как реально (физически) существующие конфигурации продуктов, так и псевдоконфигурации, используемые лишь для целей планирования. Модуль учитывает прогнозы продаж, обязательства перед покупателями, доступность материалов, доступность производственных мощностей, политику предприятия в области управления, цели компании и т. д. для определения наилучшей производственной стратегии.

MPS предоставляет основу для обоснованного обещания покупателям выполнения поставок, эффективного использования мощностей завода, достижения стратегических целей бизнеса в соответствии с планом производства (production plan), а также поиска компромиссов между маркетинговыми и производственными подразделениями предприятия. В отличие от прогноза представляет собой утвержденный лан, влекущий за собой заказ материалов и производство номенклатурных позиций — компонентов.

Главный календарный план производства принципиально выполняет две основные функции:
1) в краткосрочной перспективе — служить основой для планирования потребностей в материалах, производства компонентов, формирования приоритетов заказов, краткосрочного планирования потребности в производственных мощностях;
2) в долгосрочной перспективе — служить основой для оценки долгосрочных потребностей компании в ресурсах, таких как персонал, оборудование, складские площади, оборотный капитал.

Разработка главного календарного плана производства является связующим звеном между различными функциями предприятия: маркетингом и сбытом (прогнозирование продаж и прием заказов покупателей), производством (производственные операции) и конструкторско-технологической подготовкой производства (проектирование продуктов и производственных процессов). Разработка MPS должна помогать формировать производственный план, приемлемый для всех этих трех функций предприятий.

Степень точности главного календарного плана производства варьируется в рамках горизонта планирования, который должен быть «скользящим», т. е. по прошествии заданного интервала времени такой же интервал планирования должен добавляться к концу горизонта планирования.
Горизонт планирования, должен охватывать по крайней мере общую длительность цикла закупки и производства по самой медленно производимой номенклатурной поз1иции.

Чем далее в будущее, тем менее точным будет главный календарный план производства, ибо он более опирается на прогнозы продаж и менее — на реально существующие заказы покупателей. Прогнозы базируются на статистическом анализе тенденций, оценке состояния экономики и рыночной ситуации. Они могут отражать предположения или же использовать аналитические процедуры. При этом прогнозы должны учитывать стадию жизненного цикла продукта, для которого они разрабатываются. Особенно это важно сейчас, когда для большинства продуктов жизненные циклы имеют явную тенденцию к сокращению.

Для системы производственного планирования важное значение имеет правильное определение и позиционирование точки отделения заказов покупателей и номенклатурных позиций, используемых как объекты планирования в каждой временной зоне. В силу наличия тенденции к движению предприятий в сторону гибридных форм производственной среды гибкость позиционирования приобретает особое значение. Примером такого гибкого подхода к данному вопросу может служить формирование главного календарного плана производства на уровне опций.

Дата добавления: 2015-07-15