Az előadás letöltése folymat van. Kérjük, várjon

Az előadás letöltése folymat van. Kérjük, várjon

Szakértők és rendszerek Szabados Levente Technológiai Igazgató Analogy Zrt.

Hasonló előadás


Az előadások a következő témára: "Szakértők és rendszerek Szabados Levente Technológiai Igazgató Analogy Zrt."— Előadás másolata:

1 Szakértők és rendszerek Szabados Levente Technológiai Igazgató Analogy Zrt.

2 Kiindulópont / Előfeltevések  Üzleti kontextusban a tudás elsődleges értéke cselekvés orientáltan fogható fel.  „Mit vagyok képes megtenni, ha mindezt tudom?” Szűkebben:  „Hogyan tudom ezt megtenni?” (know-how) Általam vizsgált aleset:  „Hogyan tudok dönteni?”

3 Szakértők – rendszerek Az adott szakterület know-how-jával rendelkezőket tekintjük „szakértőknek” Jellemzőik:  Releváns információk megléte esetén az adott helyzetben döntésképesek  Tevékenységük támogatására, kiváltására informatikai megoldásokat (rendszereket) alkalmaznak A szakértők és rendszerek interakciós lehetőségeit vizsgáljuk.

4 Három jellegzetes megközelítés MérésElemzésDöntésCselekvés „Kereső”EmberiEmberi / GépiEmberi „Döntéstámogatás i rendszer” GépiEmberi / Gépi Emberi „Szakértői rendszer” GépiGépi (*) Gépi

5 „Kereső” Könyvtártól a „Google”-ig Példa:  Keresés a szakkönyvtárban (vagy céges szereren)  „Hol van leírás, ami elmondja, hogy...” Az ember ismeri fel a helyzetét, elemez, dönt, és végrehajt, a „Kereső” csak a plusz információk, tudások és sémák helyének megtalálásában segít neki.

6 „Döntéstámogatási rendszerek” Olyan IT megoldások, melyek:  adatokat prezentálnak,  elemző eszközöket szolgáltatnak  döntési alternatívákat vázolásában segédkeznek Típusaik szerint:  passzív, aktív és kooperatív megoldások létezhetnek (döntési javaslatokban való részvétel foka szerint)

7 „Szakértői rendszerek” Döntés nagyfokú automatizálására törekszenek Példa: algoritmikus kereskedés - „trading bot” Adatgyűjtés, elemzés, döntések: nagyfokú autonómia Döntéseik – vagy az előre rögzített algoritmusokat, – vagy sztochasztikus belső „döntési állapotokat” követnek. Rugalmatlan vs. „érthetetlen” Emberi szupervízió nélkül...? („flash-crash”)

8 Tudásleképezés formái Hol, milyen formában van jelen a tudás?  „Kereső” → dokumentumokban  „Döntéstámogatási rendszer” → adatok, → prezentációs formák, → döntési javaslatok mögötti algoritmusok  „Szakértői rendszer” → rendszer algoritmusai, → belső állapotai

9 Leképezési módok problémái Dokumentum:  Eltérő céllal hoz(hat)ták létre  Ott van „valahol benne” a tudás (lineáris olvasás) Prezentált adat, javaslat:  Megjelenített adat (pl. grafikon), javaslat lehet érthetőbb, de  a megértési kontextustól elválhat, ez okozhat problémát Algoritmus, rendszerállpot:  Emberidegen  Vagy túl rigid, vagy értelmezhetetlen  „Black box”

10 Két „út” 1.A tudás „átfogalmazása” gépi igényeknek megfelelően  Nagyobb fokú gépi autonómia  Gyengébb lehetőség a kooperációra ember és gép között (nem lesznek „megértési” viszonyban)  Mind a dokumentum orientált, mind a „szakértői rendszer” megoldás errefelé mutat 2.A gépi leképezés közelítése az emberi igényekhez

11 Emberi tudásleképezés Narratív  Történetekben és epizódokban gondolkodunk  Folyamatok leírását is történetekként fogjuk fel Séma alapú  Történeteink alap modelleket, sémákat követnek  Ismétlődö szerkezeti elemik, motívumaik vannak Asszociatív  Asszociáció, „jelentésátvitel” segítségével értünk meg helyzeteket  Fogalmi hálónk asszociációk sorozataként is felfogható

12 Emberi tudásleképezés Narratív  Történetekben és epizódokban gondolkodunk  Folyamatok leírását is történetekként fogjuk fel Séma alapú  Történeteink alap modelleket, sémákat követnek  Ismétlődö szerkezeti elemik, motívumaik vannak Asszociatív  Asszociáció, „jelentésátvitel” segítségével értünk meg helyzeteket  Fogalmi hálónk asszociációk sorozataként is felfogható

13 Milyen megoldásra van szükség? Ember-gép együttműködést erősíteni kell Döntéstámogatási rendszerekből dialógus partnerekké Lehetővé kell tenni a narratív megfogalmazások könnyű rögzítését Létre kell hozni a fogalmi összefüggések dinamikus felépítésének lehetőségét (absztrakció építés) Támogatni kell a problémamegoldást:  A fogalmi szintű probléma felismerést  Megoldások kulcsfogalmainak megtalálását  Ha kell, konkrét források, know-how-t leíró emberi történetek megtalálását


Letölteni ppt "Szakértők és rendszerek Szabados Levente Technológiai Igazgató Analogy Zrt."

Hasonló előadás


Google Hirdetések