SPIS TREŚCI WSTĘP 15 ROZDZIAŁ 1. WPROWADZENIE DO PROBLEMATYKI SYSTEMÓW EKSPERTOWYCH 19 1.1. Pojęcie i rozwój systemów ekspertowych 19 1.1.1. Definiowanie systemu ekspertowego w literaturze przedmiotu 20 1.1.2. Treści powszechne o systemach ekspertowych 22 1.1.3. Kierunki rozwoju systemów ekspertowych 24 1.2. Aspekty projektowania systemów ekspertowych 26 1.2.1. Procedury i narzędzia projektowania 27 1.2.2. Zawiłości dialogu z ekspertem 29 1.2.3. Kwestionariusz w wydobywaniu wiedzy od specjalistów 29 1.2.4. Przykład wydobywania wiedzy od specjalistów 32 1.3. PC-Shell/SPHINX jako narzędzie tworzenia systemów ekspertowych 35 1.3.1. System PC-Shell i pakiet sztucznej inteligencji SPHINX 36 1.3.2. Translator i język reprezentacji wiedzy SPHINX 37 1.3.3. PC-Shell jako system hybrydowy 39 1.3.4. Parametryzacja baz wiedzy 40 1.4. Systemy ekspertowe w koncepcji badań współczesnej inżynierii wiedzy 43 1.4.1. Inżynieria wiedzy wczoraj 43 1.4.2. Inżynieria wiedzy dziś 44 1.4.3. Działy (struktura) inżynierii wiedzy 46
1.4.4. Obszary badań współczesnej inżynierii wiedzy 47 1.4.5. Badania nad pozyskiwaniem i reprezentacją wiedzy 48 1.4.6. Badania nad modelowaniem wiedzy i systemami baz wiedzy 50 1.4.7. Badania nad przetwarzaniem wiedzy w systemach baz wiedzy 53 1.4.8. Systemy oparte na wiedzy w obszarze biznesu 54 ROZDZIAŁ 2. PODEJŚCIA DO TWORZENIA SYSTEMÓW EKSPERTOWYCH 57 2.1. HeKatE: Hybrydowe podejście do inżynierii systemów ekspertowych. Metodologia, projektowanie, narzędzia 57 2.1.1. HaDEs - zestaw narzędzi do edycji bazy reguł 58 2.1.2. HeaRT - platforma uruchomieniowa dla komponentów logiki biznesowej 63 2.1.3. Weryfikacja bazy wiedzy 66 2.2. Architektura HeaRT - środowiska uruchomieniowego dla regulowej reprezentacji wiedzy XTT2 68 2.2.1. Motywacja do stworzenia narzędzia 68 2.2.2. Reprezentacja XTT2 69 2.2.3. Architektura HeaRT 71 2.2.4. Moduł weryfikacji bazy wiedzy 74 2.2.5. Scenariusze użycia HeaRT 75 2.3. Synergia eyetrackingu i percepcji wzrokowej w systemie ekspertowym 76 2.3.1. Istota i działanie systemu 77 2.3.2. Percepcja wzrokowa 81 2.4. Integracja w inteligentnych systemach wspomagania decyzji 83 2.4.1. Formy integracji 84 2.4.2. Przykładowe rozwiązania integracyjne 86 2.4.3. Płaszczyzny integracji w ISWD 87
2.4.4. Integracja systemów ekspertowych i systemów wspomagania decyzji 89 2.4.5. Integracja EIS, systemu ekspertowego i systemu wspomagania decyzji 93 2.4.6. Inteligentne systemy hybrydowe 93 ROZDZIAŁ 3. POZYSKIWANIE I REPREZENTACJA WIEDZY NA POTRZEBY SYSTEMÓW EKSPERTOWYCH 97 3.1. Nabywanie wiedzy niejawnej w organizacji 97 3.1.1. Wprowadzenie do nabywania wiedzy 97 3.1.2. Mapy tematów 98 3.1.3. Mapy umiejętności 99 1 3.1.4. Książki kontaktowe 100 3.1.5. Mapy wiedzy 100 3.1.6. Macierze wiedzy 102 3.1.7. Macierz kompetencji 103 3.2. Web 2.0 w kreowaniu wiedzy zbiorowej 104 3.2.1. Web 2.0 a zbiorowa inteligencja 105 3.2.2. Wykorzystanie doświadczeń użytkownika 109 3.3. Język modelowania procesów biznesowych z wykorzystaniem logiki 111 3.3.1. Kryteria projektowania języka opisu procesu biznesowego 112 3.3.2. Logiki nieklasyczne w zastosowaniu do modelowania procesu biznesowego 115 3.4. AIML jako język budowy bazy wiedzy programów konwersacyjnych 118 3.4.1. Baza wiedzy w programach konwersacyjnych 119 3.4.2. AIML {Artificial Intelligence Markup Language) 120 3.4.3. Przykłady tworzenia bazy wiedzy w języku AIML 121
3.5. Mechanizmy reprezentacji wiedzy w hybrydowych systemach wieloagentowych 126 3.5.1. Semantyczny Internet 127 3.5.2. Społeczności agentów 128 3.5.3. Wykorzystanie mechanizmów reprezentacji wiedzy do wspomagania działań decydenta 129 3.5.4. Przykład zastosowania 132 3.6. Możliwości wykorzystania technologii drążenia danych w zarządzaniu opieką zdrowotną 133 3.6.1. Przegląd podstawowych technologii drążenia danych 134 3.6.2. Wybrane zastosowania technologii drążenia danych w działalności zakładów opieki zdrowotnej 137 3.7. Lingwistyczne podsumowania baz danych. Inteligentne generowanie streszczeń 140 3.7.1. Zbiory rozmyte i informacja lingwistyczna 141 3.7.2. Lingwistyczne podsumowania baz danych 143 3.7.3. Miary jakości podsumowań 145 3.7.4. Generowanie streszczeń baz danych 150 3.8. System ekspertowy jako narzędzia do obsługi kontekstowego klasyfikatora złożonego 154 3.8.1. Aspekty obsługi kontekstowego klasyfikatora złożonego 154 3.8.2. Algorytm obsługi kontekstowego klasyfikatora złożonego 157 3.8.3. SPHINX jako zastosowane narzędzie 158 3.9. Model matematyczny identyfikacji skojarzonych zjawisk zagrożeniowych występujących w kopalni 162 3.9.1. Charakterystyka zagrożeń skojarzonych w kopalni 162 3.9.2. Model matematyczny identyfikacji zjawisk zagrożeń skojarzonych 164 3.9.3. Prognoza przebiegu zjawisk przy niezmienionych wartościach parametrów wejściowych 167 3.9.4. Prognoza przebiegu zjawisk z uwzględnieniem zmian wartości parametrów wejściowych 168
ROZDZIAŁ 4. KONCEPCJE ZASTOSOWAŃ SYSTEMÓW EKSPERTOWYCH 169 4.1. Koncepcja systemu wieloagentowego do wspomagania działalności organizacji wirtualnej 169 4.1.1. Pojęcie i istota organizacji wirtualnej 170 4.1.2. Zarys systemów wieloagentowych 172 4.1.3. Koncepcja systemu wieloagentowego do wspomagania działalności organizacji wirtualnej 176 4.2. Koncepcja ekspertowego systemu oceny i selekcji witryn internetowych 183 4.2.1. Czynniki wpływające na metodykę oceny i selekcji 185 4.2.2. Koncepcja systemu ekspertowego wspomagającego ocenę i selekcję witryn internetowych 186 4.3. Koncepcja systemu ekspertowego dla potrzeb wykrywania nieprawidłowości finansowych 190 4.3.1. Ograniczenia kontroli finansowej 190 4.3.2. Zastosowanie ontologii dla potrzeb kontroli finansowej 192 4.3.3. Struktura systemu ekspertowego w dziedzinie kontroli finansowej 194 4.4. Nowoczesne systemy nawigacyjne oparte na planowaniu odpornym i kompilacji wiedzy 195 4.4.1. Problemy współczesnych aplikacji planujących trasę 196 4.4.2. Kompilacja wiedzy i odporne planowanie trasy 197 4.4.3. Granule jako metoda poprawy skalowalności 201 4.5. System ekspertowy do wspomagania zarządzania rozwojem systemów informatycznych w organizacji 204 4.5.1. Model rozwoju i wykorzystania SIZ 204 4.5.2. Koncepcja systemu ekspertowego 208 4.5.3. Baza wiedzy systemu ekspertowego 209 4.5.4. Przebieg procesu wnioskowania 214
4.6. Chatterbot - wirtualny doradca klienta 216 4.6.1. Idea chatterbota 216 4.6.2. Historia rozwoju 218 4.6.3. Sposób działania chatterbota 218 4.6.4. Chatterboty na polskim rynku 222 4.7. Zastosowanie systemów ekspertowych w tworzeniu gier komputerowych 224 4.7.1. Gry komputerowe a sztuczna inteligencja 225 4.7.2. Gatunki gier a systemy ekspertowe - przykłady zastosowań 227 4.7.3. Perspektywy zastosowań 230 4.8. Rozwinięte systemy klasy ERP w inżynierii wiedzy 232 4.9. Potencjały ciągłości i nieciągłości w sieciowych modelach coachingu 238 4.9.1. Potencjał nieciągłości w coachingu monotematycznym 238 4.9.2. Modele coachingu sieciowego 241 4.9.3. Imperatyw ciągłości w coachingu zogniskowanym 244 4.9.4. Imperatyw nieciągłości w rozproszonym coachingu sieciowym 244 ROZDZIAŁ 5. SYSTEMY EKSPERTOWE W DYDAKTYCE ORAZ W DOROBKU OŚRODKÓW BADAWCZYCH 247 5.1. Systemy ekspertowe i sztuczna inteligencja w pracach Katedry Informatyki UŁ 247 5.1.1. Systemy ekspertowe w energetyce 247 5.1.2. Narzędzia sztucznej inteligencji 248 5.2. Zastosowania sztucznej inteligencji w elektroenergetyce w pracach Katedry Informatyki UŁ 250 5.2.1. Prognozowanie obciążenia sieci elektroenergetycznej 250 5.2.2. Planowanie transakcji na rynku energii w Polsce 254
5.2.3. Przegląd zastosowań sztucznej inteligencji w innych obszarach elektroenergetyki 255 5.3. Systemy inteligentne w aktualnej tematyce prac magisterskich UE we Wrocławiu 256 5.3.1. Charakterystyka inteligentnych środowisk programowych stosowanych w działalności naukowo-dydaktycznej uczelni 257 5.3.2. Przykłady prototypów aplikacji w pracach dyplomowych 258 5.4. Dorobek pracowników Akademii Ekonomicznej w Katowicach w zakresie systemów ekspertowych 268 5.4.1. Badania naukowe 268 5.4.2. Monografie 270 5.4.3. Doktoraty 270 5.4.4. Konferencje naukowe 271 5.4.5. Dydaktyka 276 5.4.6. Absolwenci 277 5.5. Zastosowanie sztucznej inteligencji i algorytmów ewolucyjnych w obszarze zarządzania i ekonomii 279 5.5.1. Systemy ekspertowe w rewizji finansowej 279 5.5.2. Badanie zdolności kredytowej 280 5.5.3. Zintegrowany System Hybrydowy NEX 281 5.5.4. Sieci neuronowe w generowaniu globalnych tezaurusów skojarzeniowych w systemach wyszukiwania informacji 284 5.5.5. Inteligentna platforma poszukiwania partnerów biznesowych 285 5.6. Trudności dydaktyczne w nauczaniu przedmiotu Systemy ekspertowe" 287 5.6.1. Czym są systemy ekspertowe? 288 5.6.2. Nauka obsługi środowiska 289 5.6.3. Gdzie tkwią największe trudności? 289 5.6.4. Trudności w wyborze tematu i realizacji pracy zaliczeniowej 292 5.6.5. Inne źródła pozyskiwania wiedzy 294
5.7. Wolne i otwarte oprogramowanie jako fundament platformy edukacyjnej 5.7.1. Wolne a otwarte oprogramowanie 5.7.2. Licencje wolnego i otwartego oprogramowania 5.7.3. WiO aplikacje i systemy edukacyjne 295 295 297 299 5.8. Systemy kontroli frekwencji i postępów w nauce jako narzędzia profilaktyczne wspomagające proces edukacji 5.8.1. Rozwój usług elektronicznych na potrzeby edukacji w społeczeństwie wiedzy 302 5.8.2. System elektronicznych dzienników dodatkowym motywatorem podnoszącym jakość edukacji współczesnej szkoły _ 304 5.9. Zaawansowana komunikacja masowa w organizacji dydaktyki 309 5.9.1. Istota zaawansowanej komunikacji masowej 310 5.9.2. Metoda organizacji multikomunikacji 311 5.9.3. Pierwsze rezultaty 313 5.9.4. Dalsze kierunki rozwoju 314 ZAKOŃCZENIE 317 LITERATURA 319 Źródła internetowe 344 302