— данные релевантны текущим информационным потребностям аналитика;
— момент появления данных предсказуем;
— проблема интеллектуальной изолированности аналитика преодолена благодаря наличию мощной телекоммуникационной компоненты, обеспечивающей возможность получения доступа к дополнительным информационным массивам и консультаций коллег.
Обеспечить эти условия можно только при условии, что телекоммуникационная среда является «интеллектуальной», то есть, способна отслеживать текущие информационные потребности аналитика. Такая среда должна, по возможности, протоколировать логику рассуждений аналитика по некоторым внешним проявлениям и в фоновом режиме осуществлять поиск и отбор аргументов и контраргументов, потребность в которых еще только назревает.
В настоящее время для интеллектуализации рабочей среды аналитика чаще всего используются экспертные системы, но при анализе процессов, протекающих в организационных, организационно-технических, социальных и экономических системах, обладающих высокой динамикой, полнота эвристик, заложенных в экспертную систему (ЭС), не может быть обеспечена. Для того чтобы обеспечить необходимый уровень интеллектуальной поддержки ИАР, подход к построению баз знаний должен быть пересмотрен: из систем, предназначенных для хранения неизменяемых во времени знаний, они должны превратиться в системы, предназначенные для накопления эволюционирующих знаний.
При этом знания в таких системах должны проходить все этапы эволюции: от выявления факта повторяемости некоторых, еще не имеющих интерпретации, признаков — до установления их семантики и области применимости. Это очень важно, поскольку в обычных базах знаний экспертных систем свое отражение находят лишь те повторяющиеся сценарии, которым сопоставлена некоторая интерпретанта. Как правило, первый прецедент повторения некоторого сценария остается за рамками внимания эксперта, а тем более — неприспособленной для этого ЭС. Поэтому существует феномен латентной (скрытой, не обнаруженной) повторяемости, которую не могут выявить экспертные системы. Вероятно, читатель здесь вспомнит о системах data mining — это вполне логично: именно здесь они были бы весьма кстати.
Это значит, что следует идти по пути интеграции в коммуникационные среды систем искусственного интеллекта, хоть и не способных интерпретировать наблюдаемые явления, но способных распознать повторение некоторого сценария и оповестить об этом аналитика. Нечто похожее делают системы интеллектуального анализа данных при обнаружении отклонений от нормы. В худшем случае такая система лишь укажет аналитику на необходимость инициировать диалог, на существование потребности в консультациях, которые могут быть получены только в результате непосредственного общения с экспертом, а в лучшем — позволит аналитику самостоятельно сопоставить информационный контекст (интерьеры) событий и выдвинуть гипотезу о значении повторно наблюдаемого процесса.
В рамках разработок в области автоматизированных систем поддержки электронного бизнеса класса B2B (Business to Business — уровень взаимодействия корпоративных субъектов экономической деятельности) постепенно начинает формироваться комплекс подходов и технологий, приближающих момент решения этой проблемы. Имеются в виду интеллектуальные приложения на базе автономных программных агентов и языков гипертекстовой разметки, пытающихся учесть специфику поведения и интересов посетителей электронных торговых площадок в ГСТК Интернет, с тем, чтобы адаптироваться к их индивидуальным потребностям, поведению и предоставить им именно те сведения, которые могут потребоваться.
Еще одним немаловажным аспектом ИАР является то, что факт отсутствия ожидаемых данных также является информацией для аналитика. Использование сведений такого рода возможно тогда, когда существует некая модель, определяющая ожидания аналитика относительно момента появления данных, подтверждающих те или иные события. Но часто при построении систем автоматизации ИАР этот аспект работы аналитика игнорируется, а аналитик, увы, не всегда в состоянии помнить о том, что в тот или иной момент времени после события А должно наступить событие Б, сопровождающееся появлением данных Д(Б) — для этого следует помнить не только последовательность событий но и их информационный контекст (интерьеры).
Таким образом, решению проблемы ослабления дезадаптационного стресса, вызываемого неполнотой знаний аналитика и системы эвристик ЭС, могут служить именно системы гибридного интеллекта. «Гибридность» таких систем должна заключаться не только в том, что благодаря системе коммуникаций между отдельными субъектами ИАР формируется коллективный разум, но и в том, что коллективный разум должен включать в себя и те компоненты, которые обеспечиваются средствами автоматизации в виде систем искусственного интеллекта и экспертных систем. С одной стороны, такие системы призваны решать проблему интеллектуальной изолированности аналитика за счет создания среды информационного взаимодействия, а с другой — управлять режимом предоставления данных, брать на себя функции управления поиском и отбором релевантных текущей работе аналитика.