GYŐRFI GÁBOR* Mesterséges intelligencia (informatikai támogatás a vállalkozások üzletvitelében) Artificial Intelligence IT Backup in Business Operation The lecture starts off reviewing the areas of business operation which could and should be supported by the various achievements of IT, to the end of maximizing the efficiency of each work phase along the way. Following the analysis of concrete needs arising, the lecture focuses on state-ofthe-art IT applications evoked by security or expense-return ratio considerations. Next the lecture highlights the solutions already integrated with company proceedings along with yet to be exploited potentialities. Later the lecture treats Artificial Intelligence from definition through research aims and areas down to major achievements past and present, plus offers an overview of future prospects of AI implementation promising extra business gain. The lecture is rounded off with a report on concrete perspectives of IT use in business, with special attention to high-risk processes, decision-making and other managerial functions.
E rövid előadásban nem vállalkozhattam a mesterséges intelligencia kutatásának teljes körű áttekintésére és mély elemzésére. Mindazonáltal igyekeztem kitérni minden fontosabb aspektusra, hogy az érdeklődők számára mégis hasznos, esetleg akár érdekes információkat nyújtson az olvasás. Az érintett gondolatköröket megszámoztam, olvashatók ebben a sorrendben is, de reményeim szerint akár külön-külön is
I. Mi az intelligencia? Első lépésként érdemes megpróbálkozni az intelligencia fogalmának meghatározásával. Sokféle definíciót találhat, aki egy kicsit utánajár, de egyben biztosak lehetünk: egyik sem az igazi. Ahány nézőpont, ahány igény, annyiféle a magyarázat is. Álljon itt néhány:
Mi az intelligencia? • amit az intelligenciateszt mér; • az agy legfőbb ereje, Isten elsődleges minősége; • értelem, ész, felfogóképesség, műveltség;
*
BGF PSzFK, Informatika Tanszék, tanársegéd.
1
BUDAPESTI GAZDASÁGI FŐISKOLA – MAGYAR TUDOMÁNY NAPJA, 2003 • az intelligencia az egyénnek az az összetett vagy globális képessége, amely lehetővé teszi, hogy célszerűen cselekedjék, racionálisan gondolkodjék, és eredményesen bánjék környezetével; • problémamegoldó képesség; • verbális – praktikus – szociális intelligencia; • a rendelkezésre álló tudásalap célszerű felhasználásának képessége. Melyik lehet a legjobb? Talán az utolsó. Tudás nélkül nincs racionális cselekvés, de magában a tudás nem lehet elég. Fel kell tudni használni. És ha mindezt megpróbáljuk a számítástechnika világába átültetni, akkor beláthatjuk, hogy a legjobb megközelítést választottuk ki. A számítógép már képes a „tudás” tárolására, csak a megfelelő módon kell kódolnunk. A felhasználás logikája pedig igen komplex színvonalon megtanítható, beleépíthető. A definíciónak a gép képes lesz megfelelni, akár a megtévesztésig is.
II. Mesterséges intelligencia? „A mesterséges intelligencia kutatása azoknak a problémáknak a számítógépes megközelítésével foglalkozik, melyek megoldásában egyelőre az emberek a jobbak…” A fenti állítás nagyvonalú, de benne rejlik egy komoly igazság. Az, hogy „…egyelőre az emberek a jobbak…” egészen pontosan fogalmazza meg a jövő képét. A kapacitások, teljesítmények rohamos fejlődésével bizonyos körülhatárolható területeken az ember célszerűen vagy akár szükségszerűen felváltható gépi problémamegoldással. A jól strukturált problémák terén, algoritmizálható megoldások alkalmazásában nincs szükség az emberi intuícióra, hatodik érzékre, bőven elég, ha sok tapasztalatot (tudást) használunk fel, valamint alaposak és gyorsak vagyunk. Ezek a tulajdonságok már adottak az informatika eszköztára által.
Mely területeken találkozunk a mesterséges intelligencia nyomaival? • • • • • • • •
2
matematika: tételbizonyítás, játékok; nyelvtudomány: szövegfelismerés, beszédanalízis, fordítás; robotika: manipuláció, látás, érzékelés, alakfelismerés; orvostudomány: diagnosztika, terápia; gondolkodás emulációja; rendszerek tervezése; vállalkozások üzletvitelének támogatása; stb.
GYŐRFI G.: MESTERSÉGES INTELLIGENCIA (INFORMATIKAI TÁMOGATÁS A VÁLLALKOZÁSOK...
III. Emberhez hasonlóan viselkedni? „Intelligensnek tekinthető a számítógép, ha képes elhitetni magáról, hogy intelligens.” (ALAN TURING) Ez igaz? És csak számítógépekre vonatkozik…?
Mik a feltételei? 1. Természetes nyelvmegértés: a rendszernek az élőhangon vagy írott formában közölt információt fel kell tudnia dolgozni és annak függvényében reagálni. 2. Tudásreprezentáció: a megszerzett tudást megfelelő formában kell kódolni és tárolni, hogy a visszakereshetősége, vagyis alkalmazhatósága a jövőben is biztosítva legyen. 3. Automatikus következtetés: a tudásbázisra alapozva összefüggéseket feltárva, logikát alkalmazva és keresve információt, vagyis új ismereteket hozzon létre. 4. Tanuláskészség: minden előrelépésnek, eredménynek egyfajta visszacsatolásaként a rendszernek képesnek kell lennie önmagát bővíteni, fejleszteni. A meghozott következtetések, problémákra adott válaszok épüljenek be a tudásbázisba, és legközelebb ugyanazt a problémát már ne „gondolkodásból”, hanem a tapasztalatok felidézésével oldja meg. Ez azt is lehetővé teszi, hogy egyre bonyolultabb problémákkal szembesülve a megoldás során a számítógép nem lassul le, hiszen a célhoz vezető út sok kérdésére már előre „tudja” a választ. Természetesen felmerül a veszélye annak, hogy az egyszeri téves következtetésre ráépülő logikák a későbbiekben sokszor vezetik félre az alkalmazót. Ezért csak olyan újonnan szerzett tudás beépülését, eltárolását szabad megengedni, amely a külső környezet által visszaigazolást nyert helyességét illetően.
Az alapkutatás főbb területei • • • • • • • •
keresési eljárások; heurisztikus eljárások; tudásreprezentáció; jelfeldolgozás (látás, hallás stb.); kombinatorika, ütemezés; bizonytalanságtűrés; neurális hálózatok; szakértői rendszerek (SZR = olyan számítógépes program, amely az ember problémamegoldó képességét modellezi).
IV. Szakértői rendszerek alkalmazása A szakértői rendszerek helye a világban akkor vált egyértelművé, mikor az általános problémamegoldó algoritmusok (GPS, General Problem Solver) fejlesztésére irányuló próbálkozások végleg kudarcot vallottak. Nem sikerült (utó3
BUDAPESTI GAZDASÁGI FŐISKOLA – MAGYAR TUDOMÁNY NAPJA, 2003 lag belátható, hogy nem is sikerülhetett) olyan gépi gondolkodást létrehozni, mely bármilyen szituációban megoldja gondjainkat, megtalálja az üdvözítő utat. A szakértői rendszerek térhódításának alapja az a felismerés, hogy a gondjaink megoldására és járható utunk megtalálására képes algoritmusok előállíthatók, de nem bármilyen szituációra. A világ minden tudása nem tölthető egy adatbázisba, de egy szakterület ismeretei feldolgozhatók. „A kevesebb néha több” elvét követve, a specializált, egy adott szakterületre koncentrált tudásbázist felhasználó szoftver a szakterületet érintő problémák megoldásában könnyedén túllépheti az ember teljesítményét.
A szakértői rendszerek két komponense • tudásbázis; • következtető rendszer. Tehát a problémakör szűk szakterület, melyet remélhetőleg nem befolyásolnak a rendszer számára nem paraméterezhető külső körülmények. Az eredmény pedig többnyire szakvélemény, tanács vagy értékelés lehet.
Előnyök 1. Több szakértő tudását integrálja: a gyakorlatilag korlátlan tárolókapacitások nem szabnak határt a felhasználható tudásbázis méretének. Lényeges azonban az adatok jól strukturált tárolása, a hatékony visszakereshetőség érdekében. 2. Gyorsabban ad megoldást: pusztán technikai paraméternek tekinthető az egyre gyorsuló működés. 3. A megoldás mindig ugyanaz: a helyesnek vélt vagy ítélt megoldás egy olyan eljárás következtében kerül kihirdetésre, mely bárhányszor megismételhető változatlan eredménnyel. Emberi közreműködés esetén ezt nem mondhatjuk el szinte semmiről. 4. Gyors átállás újabb problémára: nem igényel felkészülési időt, pihenést, „lelki, szellemi feltöltődést”, bármikor képes a maximális teljesítmény nyújtására. 5. Helyi, időbeli korlátoktól mentes működés: a „non-stop” rendelkezésre állás előnyeit nem szükséges részletezni. 6. Nem kér fizetésemelést…: bár ez kissé ironikusan hangzik, nem elhanyagolható különbség az alkalmazás folyamatos ráfordításainak relatíve alacsonyabb szintje.
Hátrányok 1. Csak szabályokban gondolkodik: vagyis alkalmazhatósága a jól definiált keretekre épül, melyek nélkül megbénulna. 2. Nem ismeri saját korlátait: a rendszer nem ismeri fel, ha elégtelen a tudása a probléma megoldásához, és a mindenáron kikényszerített válaszok lehetnek eredendően hibásak is. Az emberi szakértő viszonylag (ha hajlandó rá) hamar belátja, hogy képességei elégségesek-e a helyzet kezelésére, vagy pedig mást kell keresni helyette. 4
GYŐRFI G.: MESTERSÉGES INTELLIGENCIA (INFORMATIKAI TÁMOGATÁS A VÁLLALKOZÁSOK...
Az alkalmazás területei • • • • • • •
procedurális problémák; diagnosztizálás; monitorozás, őrzés; konfigurálás, objektumtervezés; tevékenységtervezés, ütemezés; prognosztizálás; klasszifikáció; stb.
A szakértői rendszerek fejlesztésének kulcsfontosságú területei Tudásreprezentáció: csak olyan tudást vagyunk képesek felhasználni, melyet előtte megszereztünk, és rögzítettünk…Erre ma is többféle módszert kínál a tudomány, és az eszköztár napról-napra válik hatékonyabbá. Bizonytalanságkezelés (gondolkodási stratégiák): az emberi agy bizonytalanságkezelő képességét modellezni az egyik legnagyobb kihívás. A számítógépek számára problémát jelentenek a nem egyértelmű helyzetek. Biztos pedig csak az, amire van bizonyítékunk…, de vajon a bizonyítékra van bizonyíték?
V. És mire jó mindez egy vállalkozás életében? • • • •
felső vezetői információs rendszerek (EIS – executive information system); döntéstámogató rendszerek (DSS – decision support system); üzleti intelligenciák (BIS – business intelligence system); banki működést támogató rendszerek; stb.
Felső vezetői információs rendszerek Többnyire egyedi igények alapján elkészített rendszerek, melyek a modellezés, előrejelzés, eltérésvizsgálat és más elemzések terén rendelkeznek rugalmas és sokoldalú képességekkel. A vállalati felsővezetők munkájának támogatására születtek, és erényeik közt említendő, hogy miközben a vezetői igényeknek megfelelően a lehető legcélszerűbben sűrítik az információt, mégis képesek az adatok forrásait is elemezni, vagyis szükség esetén elérik a kiindulásul szolgáló adatbázisokat is. Gyakori megoldás az adattárházra (DW, Data Warehouse) épülő rendszer, vagy a multidimenzionális adatbázisra (OLAP, On Line Analytical Processing) alapozott technika.
Döntéstámogató rendszerek Felhasználásuk termelésprogramozás, prioritásokkal ellátott ütemezés, kintlévőségek elemzése és még sok más területen jellemző. Kiemelt erősségük a modellezési technikákban van (pl. érzékenységvizsgálat, célkeresés, optimalizálás, alternatívák keresése). Alkalmazásuk azonban jelentősebb felkészültséget is igényel, ezért kevésbé tekinthetők hétköznapi munkaeszköznek. 5
BUDAPESTI GAZDASÁGI FŐISKOLA – MAGYAR TUDOMÁNY NAPJA, 2003
Üzleti intelligenciák • • • •
vállalatirányítási rendszerek legmagasabb szintje; általában adattárházon alapszik; megadott szakterületre előre specializált tudásbázis; a vállalattal kapcsolatos minden kérdésre képes válaszolni.
Néhány példa pénzintézeti felhasználásra • hitelbírálat (paraméterezhető szoftverek, melyek képesek „megtanulni” a bank adós- és követelésminősítési szabályzatát, majd betartani azt); • portfoliókezelés (pl. részvény-árfolyamok előrejelzése); • kockázatkezelés (magas szintű elemzések, bizonytalan adatokra alapozva).
VI. A jövő körvonalai „Bármit gondolunk is a jövőről, egy biztos: sokkal megdöbbentőbb lesz, mint képzelnénk…” (ARTHUR C. CLARKE) A mesterséges intelligencia fejlődése és térhódítása biztosan nem áll meg. Várható a tervezési, gyártási rendszerek még magasabb fokú automatizálása, ahol az irányítási, ellenőrzési és esetleges beavatkozási funkciók komplex döntési képességének és reakcióidejének olyan megbízható és gyors ötvözete válik szükségessé, amit ember nem képes produkálni. A vállalati alkalmazások az egyes üzleti területek komplex kezelése terén bővülhetnek eddig nem használt funkciókkal, a döntéstámogatás magasabb minőséget érhet el. Megjelenik a fogyasztói társadalom számára készülő termékekben (pl. komplex háztartásvezérlő automatikák). Végül a ma még misztikus tudomány (mint már annyiszor ezelőtt) beépül a hétköznapjainkba…
6
