РЕСУРСЫ ФИРМЫ. Даже в том случае, если производство видеоигр соответствует целям Элен Кертис , у фирмы, вероятно, не окажется ресурсов, достаточных для успешной деятельности в этой области. Каждая отрасль предъявляет свои условия к достижению успеха. Индустрия видеоигр требует наличия большого капитала, знания секретов технологии и существования эффективных каналов распределения. Всего этого фирме Элен Кертис будет явно не хватать. И хотя фирма могла бы приобрести одну из уже существующих компаний - производителей видеоигр, ее собственные ресурсы и опыт не принесли бы купленной компании никакой пользы. [c.88]
Однако он явно упускает из виду, что накопление фундаментальных знаний является кумулятивным и непрерывным процессом, и потери, связанные с недооценкой фундаментальных исследований на предшествующем этапе, не могут быть быстро компенсированы. Поэтому трудно ожидать немедленного улучшения позиций Японии в этой области только потому, что к развитию фундаментальной науки провозглашено новое отношение. Изменения должны затронуть широкую сферу, включая систему образования, структуру производства, научно-исследовательскую базу. [c.16]
В процессе распространения знаний организуется трансфер знаний из базы и от источников к тем, кто в них нуждается. Методы трансфера неявного знания гораздо более сложны и ненадежны, чем явного. [c.57]
Кап и Винер, которые впервые выдвинули идею разработки сце-нарев для прогнозирования будущего в своей работе 2000 год , рассмотрели 14 различных потенциальных вариантов мира . В целом можно с уверенностью сказать, что каждое решение относительно будущего явно или неявно основывается на сценарии или ряде сценариев. Метод сценария является одним из основных способов прогнозирования при структурной перестройке социально-экономической системы, и его результаты в большей степени зависят от интеллекта, уровня знаний, осведомленности и творческой фантазии прогнозистов. [c.129]
Успех финансового менеджмента в значительной степени определяется знанием бухгалтерского учета и финансового анализа. На крупных предприятиях, где основными советчиками генерального директора в области финансов и бухгалтерского учета выступают главный бухгалтер и финансовый директор, между последними часто возникают разногласия. И если в условиях командно-административной системы функции служб были четко разграничены и финансист мог не разбираться в деталях бухгалтерского учета, жестко регламентированного для всех предприятий, то теперь финансовый менеджер, не сведущий в тонкостях бухгалтерского учета, явно проигрывает главному бухгалтеру. [c.109]
Выделенные и организованные в виде отдельных, целостных структур информационного обеспечения знания о предметной области становятся явными и отделяются от других типов знаний, [c.155]
Знание логики процесса мотивации не дает существенных преимуществ в управлении этим процессом. Можно указать на несколько факторов, которые усложняют и делают неясным процесс практического развертывания мотивации. Важным фактором является неочевидность мотивов. Можно предполагать, догадываться по поводу того, какие мотивы действуют, но в явном виде их вычленить [c.140]
Знания могут быть явными и неявными. Явные знания — это те, понятия которых точно определены, а детали могут быть воспроизведены (изложены) и сохранены. Неявные знания часто не сформулированы, основаны на индивидуальном опыте, трудно воспроизводятся и накапливаются. Роль управления знаниями в том и состоит, чтобы индивидуальное обучение приобретало характер организационного. [c.307]
Выявление скрытых и явных потребностей потребителей — задача стратегического маркетинга. Решение этой задачи опирается на контакты с существующими и потенциальными потребителями продукции (услуг) фирмы и на детальное изучение их запросов. Хотя значение знаний о потребностях рынка сложно пере-,оценить, но не менее важно знать технические возможности как отрасли в целом, [c.330]
Следующим шагом на пути выявления структуры, присущей знаниям, являются модели, в которых в явной форме выделяются все отношения, образующие эту структуру, с описанием их семантики. [c.252]
Формирование знаний - это процесс автоматического приобретения (порождения) системой искусственного интеллекта или инструментальным средством нового и полезного знания из исходной и текущей информации, которое в явном виде не формируют эксперты, в целях освоения новых процедур решения прикладных задач на основе использования различных моделей машинного обучения. Под приобретением знаний будем понимать процесс, основанный на переносе знаний из различных источников в базу знаний путем использования различных методов, моделей, алгоритмов и инструментальных средств. [c.258]
Крайняя сложность явного описания знаний, которые являются результатом компиляции и автоматизма процессов мышления, а также интуиции эксперта. В психологии доказано, что интуиция на самом деле является способностью распознавать образы. Однако словесное описание способности к распознаванию образов дать крайне трудно. [c.261]
Каждый из этих этапов по-своему сложен и, разумеется, является предметом достойной деятельности. Каждый из этих этапов есть объект управления экономическими методами. Люди, работающие на некотором этапе общего процесса, в явной или неявной форме, являются покупателями результатов труда работников предыдущего этапа и в то же время продавцами своего продукта потребителям со следующего этапа. В частности, ученые, которые выбрали для себя поле деятельности в области решения фундаментальных проблем, также как и все другие, должны думать о конкретном потребителе их результатов (в качестве которого, конечно, может и должно во многих случаях выступать и государство, но далеко не только одно государство и не по любым направлениям, а в соответствии с избранной стратегией развития). Главное же, следует понять (или, вернее, принять, как ни сопротивляется этому душа настоящего ученого) простой факт, что деньги появляются только после продажи готового продукта. Именно на этом этапе научное сообщество должно прилагать очень значительные усилия, в частности, делегируя для деятельности по трансферу научных достижений своих представителей, оснащенных дополнительными знаниями в области предпринимательства. [c.250]
Если искать утешение в более ободряющих размышлениях, то его можно извлечь из надежды, что, поскольку отмеченное соглашение явно не основано на твердом знании, оно и не будет всегда излишне стойким по отношению к умеренным мероприятиям, настойчиво и последовательно проводимым органами, регулирующими денежное обращение. Общественное мнение может довольно быстро свыкнуться с небольшим понижением нормы процента, и соответственно может измениться общепринятое предположение относительно будущего это готовит путь для дальнейшего движения - до известного предела. Интересный пример в этом отношении дает падение нормы процента по долгосрочным займам в Великобритании после ее отхода от системы золотого стандарта. Крупные сдвиги были вызваны путем серии прерывистых скачков, по мере того как функция предпочтения у публики, привыкающей к каждому последовательному понижению, оказывалась готовой реагировать на новые импульсы, вытекающие из новых фактов или мероприятий властей. [c.88]
Еще показательнее, однако, тот факт, что в 1934 г. даже самые древние старики и старухи, старше 60 лет, в колхозах приобщались к культуре раза в 2 больше, а к религиозной обрядности раза в 2 меньше, чем единоличники всех возрастов в 1923 г. И наконец, всего показательнее та неуклонная закономерность, с которой приобщение крестьян к благам подлинной культуры освобождает их от уз религиозного культа. Культура и этот культ явно исключают друг друга. Знания вытесняют суеверия и по- [c.177]
Это направление, однако, столкнулось с рядом принципиальных трудностей. В частности, инженеры знаний должны были извлекать их у очень квалифицированных экспертов, которые, вообще говоря, не стремились поделиться информацией. Знания - большая ценность, и передавать их, чтобы помочь создать себе легко тиражируемую замену и. в конечном счете, обесценить себя как специалист стремился далеко не каждый. Но даже и при наличии соответствующего желания, эксперт не всегда мог внятно сформулировать те правила, которыми он пользуется при подготовке экспертного заключения. Очень многое в его работе связано с интуитивными качественными оценками, распознаванием ситуации в целом, то есть с не формализуемыми процедурами (мы знаем, что это как раз та ситуация, в которой особенно отчетливо проявляются преимущества нейросетевого подхода). Но даже если все трудности оказывались преодоленными достоинства построенной экспертной системы оказывались не абсолютными поскольку именно явная формализация правил вывода, а не компьютерная система сама по себе представляла основную ценность. В этом смысле весьма показателен [c.167]
Нейронные сети выглядят предпочтительнее экспертных систем, позволяя одновременно анализировать множество в общем случае неточных и неполных параметров и не требуя при этом явной формализации правил вывода. Однако, объяснение тех или иных рекомендаций, полученных с помощью нейросетевого анализа, является требованием, которое обычно предъявляют специалисты, желающие использовать нейросетевые технологии. На первый взгляд здесь-то и находится их слабое место. Действительно, в такой области обработки информации, как извлечение знаний, нейронные сети стали применяться только относительно недавно. Это еще одна сфера, в которой доселе господствовал только традиционный искусственный интеллект. Рассмотрим ее более подробно. [c.168]
Хотя нечеткая логика может явно использоваться для представления знаний эксперта с помощью правил для лингвистических переменных, обычно требуется очень много времени для конструирования и настройки функций принадлежности, которые количественно определяют эти переменные. Нейросетевые методы обучения автоматизируют этот процесс и существенно сокращают время разработки и затраты на нее, улучшая при этом параметры системы. [c.207]
Знание логики процесса мотивации не дает значительных преимуществ в управлении этим процессом. Можно указать на несколько факторов, которые усложняют и делают неясным процесс практического развертывания мотивации. Важным фактором является неочевидность мотивов. Можно предполагать, догадываться по поводу того, какие мотивы действуют, но в явном виде их "вычленить" невозможно. Требуются длительные и скрупулезные наблюдения для того, чтобы попытаться с достаточной степенью достоверности сказать о том, какие мотивы являются ведущими, движущими в мотивационном процессе. [c.111]
Традиционный вывод для российских/компаний и отраслей, к сожалению, чаще неудовлетворительный использование знаний для получения конкурентных преимуществ явно недостаточное — практически в пределах 30% остальные знания оказываются невостребованными. [c.49]
Должен быть по крайней мере один эксперт, способный явно сформулировать свои знания и объяснить методы применения этих знаний для решения задач. [c.552]
Рассмотрим характеристики экспертной системы более подробно. Ядро экспертной системы составляет база знаний, которая создается и накапливается в процессе ее построения. Знания выражены в явном виде и организованы так, чтобы упростить принятие решений. Важность этой особенности экспертной системы невозможно переоценить. [c.554]
Последствия этого факта выходят за пределы построения программы, предназначенной для решения некоторого класса задач. Причина в том, что знания — основа экспертных систем — являются явными и доступными, что и отличает эти системы от большинства традиционных программ. Они обладают такой же ценностью, как и любой большой объем знаний, и эти знания могут широко распространяться посредством специальных и общих литературных источников. [c.554]
При использовании данной модели предполагается, что в базе знаний в явном виде хранятся конкретные факты о предметной области, задача индуктивной программы — сделать значимые обобщения. Основным достоинством этой модели является автоматизация всех задач по приобретению знаний. В этой области сделаны уже конкретные разработки, так, создан ряд экспериментальных программ, осуществляющих индуктивные обобщения. [c.575]
Компьютерные системы, которые могут лишь повторить логический вывод эксперта, принято относить к ЭС первого поколения. Однако специалисту, решающему интеллектуально сложную задачу, явно недостаточно возможностей системы, которая лишь имитирует деятельность человека, Ему нужно, чтобы ЭС выступала в роли полноценного помощника и советчика, способного проводить анализ нечисловых данных, выдвигать и отбрасывать гипотезы, оценивать достоверность фактов, самостоятельно пополнять свои знания, контролировать их непротиворечивость, делать заключения на основе прецедентов и, может быть, даже порождать решения новых, ранее не рассматривавшихся задач. Наличие таких возможностей является характерным для ЭС второго поколения, концепция которых начала разрабатываться недавно. Экспертные системы, относящиеся ко второму поколению, называют партнерскими, или усилителями интеллектуальных способностей человека. Их общие отличительные черты — умение обучаться и развиваться, т. е. эволюционировать. [c.583]
Хайек явно преувеличивает информационные возможности рынка. Во-первых, собственно ценовую информацию никак нельзя признать исчерпывающей. Помимо нее, участники хозяйственного процесса нуждаются в регулярных данных о качественных характеристиках и физических объемах продукции у своих ближайших конкурентов в отрасли.в регионе, во всей экономике. Во-вторых, ценовая информация может содержать шум и потому давать ложные сигналы о предпочтительном направлении ресурсов. Из-за того, что она синтезирует воздействия множества факторов, ее интерпретация сопряжена с большими ошибками. Информация — явление многоуровневое. Личностное знание, имеющееся у индивидуальных агентов, далеко не всегда экономически наиболее значимо. [c.369]
Интерес к труду возрастает в случае, когда выполняемая работа требует изобретательности, серьезных мыслительных операций и профессиональных навыков. Чем выше у человека уровень знаний, квалификации и умений, тем настойчивее он стремится к интересной работе. В интересной работе человек реализует свои возможности, способности и психологический потенциал. Увлеченные самой идеей труда люди стремятся привнести свои изменения в условия труда, чтобы сделать его более содержательным. У таких людей явно прослеживается положительное отношение к труду. Удовлетворение при этом приносит само содержание работы, ее процесс, а не только оплата труда. [c.104]
Власть эксперта, влияние через разумную веру осуществляется на основе того, что исполнитель верит — влияющий обладает особым экспертным знанием в отношении важной проблемы или задачи. Исполнитель принимает на веру ценность знаний руководителя. Влияние считается разумным потому, что решение исполнителя подчиниться является сознательным и логичным. Руководители обычно получают подобную власть благодаря своим явным достижениям. [c.224]
Важную роль в информационной работе играет не столько явное, передаваемое знание (модели, схемы, инструменты, приемы и т.п.), сколько так называемое неявное знание (понимание существа фактов, видение их под особым углом зрения, прослеживание логических связей и т.п.), граничащее с искусством. Но для этого необходимо иметь информацию как о внутреннем состоянии предприятия, так и о внешнем окружении. [c.14]
А туальность и важность коммерческого образования понимали, конечно и государственные деятели России. Однако усилия, предпринимавшиеся правительством по развитию коммерческих знаний, были малорезультативны вплоть до середины XIX в., поскольку купеческое сословие в то время равнодушно относилось к коммерческому образованию. В конце пятидесятых годов ситуация начинает меняться и в крупных центрах стали открываться коммерческие училища, которых, однако, было явно недостаточно. И только в конце XIX в. процесс распространения коммерческих знаний ускорился, чему в немалой степени способствовал ряд действий, предпринятых российским Правительством. В частности, заботы о распространении в России столь необходимого коммерческого образования перешли в ведение Министерства финансов, которое с этого же времени приняло все меры к возможно широкому осуществлению предназначенных задач. Появились новые коммерческие училища, торговые школы, классы, курсы. [c.36]
База знаний является основой экспертной системы1, она накапливается в процессе ее построения. Знания выражаются в явном виде, позволяющем сделать явным способ мышления и решения задач, и организованы так, чтобы упростить принятие решений. База знаний, обусловливающая компетентность экспертной системы, воплощает в себе знания специалистов учреждения, отдела, опыт группы специалистов и представляет собой институциональные знания (свод квалифицированных, обновляющихся стратегий, методов, решений) (рис. 3.13). [c.156]
Даже на житейском уровне очевидно, что второй вариант получения доходов явно невыгоден по сравнению с первым, поскольку сумма, полученная в конце первого года, может быть вновь пущена в оборот и, таким образом, может принести дополнительные доходы. На первый взгляд такой вывод очевиден и не требует каких-то специальных знаний, однако проблема выбора моментально усложнится, если немного изменить условие задачи. Например, доходы такови в первый год — 4 тыс. руб., а во второй - 7 тыс. руб. В этом случае уже неочевидно, какой вариант предпочтительнее. [c.115]
Здесь уместно упомянуть странного, несправедливо забытого проповедника Сильвио Гезелла (1862-1930), чей труд заключает в себе проблески глубокой проницательности и кто лишь совсем немного не дошел до существа вопроса. В послевоенные годы его последователи засыпали меня экземплярами его работ. Тем не менее из-за некоторых явных дефектов аргументации я не мог полностью оценить его заслуги. Как часто бывает с недостаточными знаниями, основанными скорее на интуиции, их значение стало очевидным только тогда, когда я пришел к своим собственным выводам своим собственным путем. Как и другие академические экономисты, я расценивал его глубоко оригинальные устремления не более как причуду. Так как, по-видимому, немногие из читателей этой книги хорошо знакомы с Гезеллом, я отвожу ему здесь достаточное место, что было бы в противном случае неоправданным. [c.152]
До сих пор нейросети рассматривались нами лишь как инструмент предсказания, но не понимания. Действительно, классический нейросетевой подход - метод черного ящика -предполагает создание имитационной модели, без явной формулировки правил принятия решений нейросетью. Вернее, эти правила содержатся в весах обученной нейросети но понять их, переформулировав на язык "если. .. -то. .." не представлялось возможным. Бэтой главе мы продемонстрируем методику, позволяющую строить подобные правила, объясняющие нейросетевые решения. Нейросети, таким образом, можно использовать не только для предсказаний, но и для извлечения знаний из баз данных. [c.167]
Рассматривая извлечение знаний из обученных нейронных сетей мы уже показали, что представление о них, как о черных ящиках, не способных объяснить полученное решение (это представление иногда рассматривается как аргумент в пользу преимущества экспертных систем перед нейросетями), неверно. В то же время, очевидно, что как и в случае мозга, в котором левое и правое полушарие действуют сообща, естественно и объединение экспертных систем с искусственными нейронными сетями. Подобные синтетические системы могут быть названы нейронными экспертными системами - этот термин использовал Иржи Шима, указавший на необходимость интеграции достоинств обоих типов систем. Такая интеграция может осуществляться двояким образом. Если известна только часть правил, то можно либо инициализировать веса нейронной сети исходя из явных правил, либо инкорпорировать правила в уже обученные нейронные сети. Шима предложил использовать и чисто коннекционистский методику построения нейронных эксперных систем, которая обладает таким достоинством, как возможность работы с неполными данными (ситуация типичная для реальных баз данных). Такой возможностью обладают введенные им сети интервальных нейронов. [c.206]
Наряду с этим каждой науке соответствует явно или неявно выраженная, метанаука (метатеория), которая изучает структуру и методы данной области знания, ее взаимосвязи с другими науками и практической деятельностью человека. [c.19]
Что касается социокультурной эволюции , то отсюда не следует, что Хайек выступает за неограниченную свободу конкуренции. Он всегда возражал против причисления его к сторонникам доктрины Laisser—Faire. Однако необходимую с его точки зрения систему ограничений создают не искусственные, а общие правила поведения, спонтанно формирующиеся в ходе социокультурной эволюции. Правила, которые также могут быть явными и неявными, представляют собой специфическую форму человеческого знания. Они уменьшают степень неопределенности окружающего мира, внося в него элементы стабильности, преемственности и предсказуемости. В них спрессован коллективный опыт множества поколений по разрешению конфликтных ситуаций, далеко выходящий за границы индивидуальных возможностей. [c.368]