Учет параметров представления знаний при формировании системы показателей интегральной оценки качества инновационных программных продуктов

В условиях информатизации мировой и отечественной экономики существенным образом меняются роль и значение управления производственной деятельностью предприятий с использованием современных инновационных программных продуктов (ИПП) и технологий. В настоящее время известно достаточно много такого рода разработок, которые условно можно разделить на две части. К первой части относятся ИПП, разработка которых осуществлялась под заказ с учетом конкретных особенностей и специфики производственной деятельности предприятий. Ко второй части относятся ИПП массового использования, которые приобретаются на открытых рынках программного обеспечения (ПО) и которые без существенных доработок могут использоваться на предприятиях для управления их производственной деятельностью. При этом следует отметить, что число разного рода разработок ИПП для использования в целях управления производственной деятельности предприятий постоянно растет. В этой связи в обосновании управленческих решений, принимаемых с использованием ИПП все более значимую роль получает экспертная оценка качества такого рода разработок. Именно поэтому экспертная функция становится одной из важнейших и общепризнанных в сфере практической производственно-хозяйственной деятельности многих предприятий.

От уровня качества конкретного ИПП и его функциональных составляющих во многом зависит уровень качества принимаемых управленческих решений в различных производственных ситуациях. Поэтому прежде чем принимать управленческое решение с использованием ИПП представляется целесообразным каким-либо образом получить оценку его качества. Для этого следует определить наиболее значимые составляющие ИПП, с тем, чтобы в дальнейшем попытаться декомпозировать их на параметры для оценки конкретных качественных характеристик того или иного ИПП, поскольку в основе интегральной оценки качества лежит совокупность некоторым образом структурированных оценок качественных характеристик конкретных параметров.

Для реализации такого подхода, прежде всего, дадим определение ИПП. Под ИПП будем понимать информационный продукт, представленный в цифровой форме и включающий в себя логически структурированное содержание предметной области знаний, объединяющей некую совокупность решаемых задач, а также информационное наполнение и метаданные по отдельным задачам и их разделам, программное обеспечение (ПО), необходимые для использования ИПП в процессе управления¹. Основой ИПП являются структурированное содержание предметной области, модульная структура информационного наполнения, использование современных средств ПО. Отсюда можно заключить, что определение качественного уровня разработки ИПП представляет собой специальное исследование, для проведения которого должны использоваться современные научные достижения, позволяющие получать достоверные научно обоснованные и легко сопоставимые результаты по конкретным свойствам и рабочим характеристикам того или иного _ИПП2,3,4,5_.

Основу любого ИПП представляет база знаний, которая включает в себя содержание конкретной предметной области знаний, представленное в структурированном виде. Для того, чтобы определить качественные характеристики конкретных параметров ИПП, необходимо конкретизировать ряд основополагающих понятий, которые используются для структуризации и представления знаний при разработке программных продуктов. К ним относятся: данные, сигналы, регистрация данных, информация, знания, поверхностные знания, глубинные знания, метаданные. В ходе дальнейшего изложения под указанными выше понятиями мы будем понимать следующее:

• -    данные – определенным образом структурированное представление содержания предметной области знаний;

• -    сигнал – продукт обмена данными между составляющими ИПП в процессе их целевого взаимодействия (выработки управленческого решения);

• -    регистрация данных – изменение свойств системы управления предприятием под воздействием сигналов в результате выработки управленческого решения;

• -    информация – представление сведений о взаимодействии сигналов и используемые для этого методы и правила обработки и структуризации данных;

• -    знания – определенным образом структурированная информация, отражающая основные закономерности конкретной предметной области, полученные в результате выработки управленческих решений;

• -    поверхностные знания – знания, отражающие видимые взаимосвязи между отдельными событиями и фактами конкретной предметной области;

• ⁴    Липаев В.В. Экономика производства программных продуктов. – М.: СИНТЕГ, 2011. – 358 с.

• ⁵    Нестеров А.В. Основы экспертно-исследовательской деятельности. – М.: Изд. дом ВШЭ, 2009. – 163с.

• -    глубинные знания – знания, отражающие суть исследуемых явлений (принимаемых управленческих решений) на основе абстракций, аналогий, схематического представления и моделирования структуры и процессов, протекающих в конкретной предметной области;

• -    метаданные – данные о данных, структурированные в наиболее удобной форме для выработки и принятия управленческих решений.

Данные определения нуждаются в некоторых пояснениях. Так, процесс получения новых знаний в ходе выработки и принятия управленческих решений является не чем иным, как процессом регистрации данных. Для трансформации данных в информацию они должны быть определенным образом структуризированы. Для получения новых знаний в конкретной предметной области необходимо определенным образом систематизировать информацию. В процессе систематизации происходит формирование глубинных знаний в конкретной предметной области, позволяющие с одной стороны, вырабатывать и принимать управленческие решения, а с другой – получать текущие оценки качественных параметров основных составляющих ИПП. Сформированные таким образом глубинные знания представляются в базе данных ИПП в виде функциональной совокупности данных и метаданных.

В качестве ключевого элемента процесса структуризации и представления знаний в ИПП используется их трансформация в поле знаний. Под полем знаний будем понимать условное описание основных объектов и содержание конкретной предметной области, ее атрибутов, взаимосвязей и закономерностей. После этого новые знания описываются на языках их представления и структуризации и инсталлируются в базу знаний конкретного ИПП.

Сегодня известно достаточно много языков представления знаний, как универсальных, так и учитывающих специфику конкретной предметной области. Это многообразие можно разбить на две большие группы: модульные и сетевые. Каждая из них имеет свои особенности. Так, модульные языки представления знаний, как правило, предназначены для оперирования с совокупностью несвязанных элементов знаний и интерпретации, главным образом, поверхностных знаний. С учетом данного обстоятельства представляется целесообразным в ходе дальнейшего изложения рассматривать только сетевые языки представления знаний, которые в большей степени соответствуют решаемой нами задаче.

Сетевые языки представления знаний, в свою очередь, можно разделить на две большие группы: семантические сети и фреймы.

Как известно, семантическая сеть представляет собой ориентированный граф, вершинами которого являются понятия, а дугами - отношения между ними. При этом основная особенность языков представления знаний на основе семантической сети является высокая степень их соответствия процессу выработки и принятия управленческих решений.

В семантических сетях чаще всего используются следующие отношения:

• -    элемент класса (характеризует принадлежность объекта к предметной области знаний);

• -    атрибутивные связи (характеризуют наличие у объекта определенного набора свойств и связей между ними);

• -    значение свойства (обычно характеризуется в числовой или логической форме);

• -    пример элемента класса (характеризует конкретный объект предметной области знаний);

• -    связи типа «часть-целое» (характеризует принадлежность конкретного объекта к предметной области знаний);

• -    функциональные связи (характеризуют основные функции объекта);

• -    количественные связи (характеризуют количественные соотношения объекта с другими объектами предметной области знаний);

• -    пространственные связи (характеризуют пространственное положение объекта в предметной области знаний);

• - временные связи (характеризуют наличие временных взаимосвязей

объекта с другими объектами предметной области знаний);

• - логические связи (характеризуют наличие логических взаимосвязей

объекта с другими объектами предметной области знаний).

Основным недостатком языков представления знаний на основе семантической сети является необходимость решения такой нетривиальной задачи, как поиск такого фрагмента сети, который в наибольшей степени соответствовал решению вопроса выработки и принятия управленческих решений.

Не менее перспективным языком представления знаний являются фреймы, которые представляют собой абстрактный образ или стереотип для представления объекта, понятия или ситуации. Другими словами под фреймом понимается некоторая обобщенная модель или структура представления знаний. Обычно фреймы подразделяют на фреймы-образцы и фреймы-экземпляры. Первые хранятся в базе данных ИПП и используются для определения соответствия принятого управленческого решения конкретной ситуации, для которой аналогичное решение принималось ранее. Вторые формируются непосредственно в процессе выработки и принятия управленческих решений в ситуациях, для которых аналогичные решения ранее не принимались. Следует отметить, что в современном понимании фрейм является одной из универсальных моделей, потенциал которой позволяет отобразить все многообразие знаний предметной области посредством:

• -    структуры, использующихся для обозначения объектов и понятий;

• -    роли того или иного объекта предметной области знаний;

• -    использования различных сценариев в процессе выработки и принятия управленческих решений;

• -    учета специфических особенностей конкретных ситуаций, в условиях которой происходит выработка и принятие управленческих решений.

Таким образом, фреймовые модели представления знаний по сравнению с семантическими сетями являются более гибким инструментарием для отражения концептуальных основ выработки и принятия управленческих решений.

Кроме семантических сетей и фреймов для описания предметных областей знаний могут использоваться формально-логические модели, основанные на классическом вычислении предикатов первого порядка при помощи набора некоторых аксиом. Однако их применение для формирования баз данных в современных ИПП сильно ограничивает высокая степень абстрагирования предметной области. Вместе с тем в отдельных ИПП они могут достаточно продуктивно использоваться.

Таким образом, для получения оценок качественных параметров основных составляющих современных ИПП необходимо учитывать не только многоэтапность процесса выработки и принятия управленческих решений, но и различные уровни и характер априорной неопределенности применяемых в них языков представления знаний. Только на основе данного подхода станет возможным определить именно те качественные параметры основных составляющих современных ИПП, систематизация которых в дальнейшем позволит получить интегральную оценку их качества.

Исследование выполнено при финансовой поддержке Российского фонда фундаментальных исследований, проект №15-06-00044а «Развитие методологии экспертизы результатов поисковых научных исследований для проектов создания инновационной продукции, услуг и технологий: экономические методы, модели, инструментарий и алгоритмы обработки».