Аналитика

В последнее время наблюдается оживление рынка программного обеспечения, предназначенного для веденияинтеллектуального анализа данных (в англоязычных источниках — Data Mining, т. е. «раскопка данных»). Для этого класса систем ИИ характерно комплексное использование методов, используемых в логических системах ИИ и нейрокомпьютинге, в сочетании с инструментарием статистического анализа данных и компьютерной лингвистики. Только по состоянию на начало 1999 года на американском рынке интеллектуального программного обеспечения было представлено свыше пятнадцати программных и программно-аппаратных комплексов, относящихся к этому классу[67]. Безусловно, все эти системы нуждаются в обучении, профессиональной настройке и адаптации к предметной области, в которой предполагается их дальнейшее использование. В большинстве своем, они представляют собой системы искусственного интеллекта, ориентированные на решение задач анализа «абстрактных» типов данных (т. е. безотносительно к их семантике), интегрированные со сконфигурированными под потребности заказчика базами данных. Иным вариантом поставки систем data mining является вариант, предполагающий настройку и адаптацию системы искусственного интеллекта (собственно, инструмента Data Mining) под уже существующую подсистему хранения данных заказчика.

В любом варианте поставки по мере функционирования системы она выделяет некие скрытые закономерности в хранимых массивах данных (в том числе — корреляции временных рядов). Такие корреляции не всегда очевидны для аналитика, однако, для систем data mining числа — родная стихия. Системы data mining не имеют обыкновения забывать или упускать из внимания сколь бы то ни было «незначительные детали» и закономерности — это свойство делает их полезным инструментом информационно-аналитической работы.

Принцип функционирования систем интеллектуального анализа данных состоит в том, что на основе анализа потока данных, поступающих от разнообразных источников информации, формируется информационный образ неким образом интерпретируемой ситуации, который в ходе дальнейшей эксплуатации системы может быть «узнан», о чем и информируется потребитель. Отрасль, для которой создается такая система, на этапе разработки, в принципе, не существенна, поскольку важен лишь принцип формирования системы признаков и класс данных, на которые ориентирована данная система (количественные, качественные).

Адаптация к предметной области этого класса программного обеспечения заключается в том, что предметная область подлежит моделированию и описанию в виде совокупности измеримых атрибутов. Поведение этих атрибутов во времени неким (наперед неизвестным) образом характеризует состояние и поведение систем. С точки зрения исследователя интерес представляет именно то, каким образом наблюдаемые ситуации и тенденции отражаются в имеющемся наборе атрибутов, не существует ли неких признаков, характеризующих начальный период зарождения негативной или позитивной тенденции, скатывания к неким сценариям в развитии ситуации и т. п.

Еще раз заметим: системы data mining не работают напрямую с текстами произвольного формата и данными, которые не могут быть непосредственно сопоставлены. Максимум, что они «могут», если не располагают тезаурусом, характерным для данной предметной области — это работа со структурно-статистическими признаками и временными распределениями.

Если разобраться, то, на самом деле, такие системы могут оказаться полезными даже в случае отсутствия интепретанты у впервые проявившегося признака, поскольку системы интеллектуального анализа данных способны лишь акцентировать внимание аналитика на неких всплесках, по совокупности интегральных или частных показателей отличающих ситуацию от эталона нормы. Какую именно интерпретацию получат эти признаки — вопрос квалификации аналитика, поскольку задача систем интеллектуального анализа данных — это выделение сэмпла, но никак не снабжение его некой семантикой. Системы этого типа работают подобно периферийному зрению человека — они реагируют лишь на изменения (периферийное зрение человека обеспечивает только сигнализацию о перемещениях в «опасной» зоне, но за распознавание движущегося объекта оно не берется).