Ευφυή συστήματα υποστήριξης λήψης αποφάσεων

Τα **ευφυή συστήματα υποστήριξης λήψης αποφάσεων** (IDSS) αποτελούν υποκατηγορία της γενικότερης κατήγοριας των Συστημάτων υποστήριξης λήψης αποφάσεων (DSS). Αυτό που τα διαφοροποιεί από τα παραδοσιακά DSS είναι η χρήση ευφυών τεχνικών βασισμένες σε τεχνολογίες και έρευνα στο πεδίο της Τεχνητής Νοημοσύνης (ΤΝ), με σκοπό την αξιόπιστη μοντελοποίηση ανθρωπίνων ικανοτήτων λήψης αποφάσεων. Η χρήση των IDSS παρατηρείται σε τομείς όπως  δρομολόγηση σε δίκτυα υπολογιστών, οικονομική ανάλυση και σχεδιασμός, νομικό σκεπτικό, χρονοδρομολόγηση πλοίων και εκτίμηση χρόνου ολοκλήρωσης έργων. 

## Ιστορία
Το πρώτο IDSS ονομαζόταν DENDRAL και δημιουργήθηκε το 1965, βασισμένο στα Έμπειρα Συστήματα. Αυτό οδήγησε στην δημιουργία και άλλων τέτοιων συστημάτων, όπως το MYCIN, το οποίο βοηθούσε στην διάγνωση ασθενειών του αίματος.

Όροι όπως Συστήματα Βασισμένα σε Γνώση (KBS) και Συστήματα Προτάσεων (Suggestion Systems) άρχισαν να χρησιμοποιούνται από τις αρχές της δεκαετίας του 1980, όμως ο όρος IDSS φαίνεται να προέρχεται από τους Bonczek, Holsapple και Whinston, οι οποίοι με το βιβλίο τους ανέπτυξαν το ενδιαφέρον για την χρήση τεχνικών της ΤΝ στα DSS.  

Τα τελευταία χρόνια, η σύνδεση των IDSS με Βάσεις Δεδομένων μέσου του Διαδικτύου έχει αυξήσει την χρήση και την αποτελεσματικότητα τους.

## Ταξινόμηση
Τα IDSS μπορούν να ταξινομηθούν σε 2 κύριες γενεές:

* Η πρώτη γενεά κάνει χρήση Έμπειρων Συστημάτων βασισμένα σε ένα σύνολο κανόνων που ονομάζεται βάση γνώσης. Η μηχανή εξαγωγής συμπερασμάτων διατρέχει τους κανόνες και εφαρμόζει όσους ενεργοποιούνται από τα στοιχεία εισόδου. Αυτά τα συστήματα φαίνεται να έχουν επιτυχία σε καλά δομημένα προβλήματα, τα οποία μπορούν να λυθούν με την χρήση ευρετικών μεθόδων και κανόνων, και επί του παρόντος λύνονται από ανθρώπους. Αντιθέτως, παρουσιάζεται δυσκολία στην επίλυση δυσκολότερων προβλημάτων, υψηλής ασάφειας. Για την επίλυση αυτών το προβλημάτων αναπτύχθηκαν συστήματα δεύτερης γενεάς.
* Η δεύτερη γενεά περιλαμβάνει τεχνικές όπως η Περιπτωσιολογική Συλλογιστική (CBR), τα Συστήματα Ασαφούς Λογικής (Fuzzy Logic), τα Νευρωνικά δίκτυα (Neural Networks), οι Γενετικοί αλγόριθμοι (Genetic Algorithms) και οι Ευφυείς Πράκτορες (Intelligent Agents). Αυτές οι τεχνικές επιτρέπουν την επίλυση μεγαλύτερων προβλημάτων ή προβλημάτων υψηλής ασάφειας.

## Παραδείγματα και δυνατότητες χρήσης
Παραδείγματα εξειδικευμένων ευφυών συστημάτων υποστήριξης λήψης αποφάσεων είναι τα ευέλικτα συστήματα παραγωγής (ΓΠΣ), ευφυή συστήματα υποστήριξης λήψης αποφάσεων μάρκετινγκ και συστήματα ιατρικής διάγνωσης.

Ιδανικά, ένα ευφυές σύστημα υποστήριξης λήψης αποφάσεων πρέπει να συμπεριφέρεται ως ανθρώπινος σύμβουλος: να βοηθά τους υπευθύνους λήψης αποφάσεων συγκεντρώνοντας και αναλύοντας δεδομένα, εντοπίζοντας και διαγιγνώσκοντας προβλήματα, προτείνοντας ενδεχόμενες ενέργειες και αξιολογώντας τις προτεινόμενες δράσεις. Στόχος των μεθόδων τεχνητής νοημοσύνης που ενσωματώνονται στο ευφυές σύστημα υποστήριξης λήψης αποφάσεων είναι να επιτρέψουν στον υπολογιστή να εκτελεί αυτές τις εργασίες μιμούμενος όσο το δυνατόν καλύτερα τις ανθρώπινες ικανότητες.

Ιστορικά, οι ομάδες που δραστηριοποιούνται στον τομέα των εμπορικών ακινήτων αφιέρωναν το μεγαλύτερο μέρος του χρόνου τους στη συλλογή, τον καθαρισμό και τη μορφοποίηση δεδομένων. Οι αναφορές που συντάσσονταν χειροκίνητα συχνά ήταν ήδη ξεπερασμένες προτού ληφθούν αποφάσεις. Μέχρι το 2026, σύμφωνα με το "AI automates 60–80% data prep", ο αναλυτής δεδομένων που χρησιμοποιεί ΤΝ θα μπορέσει να αυτοματοποιήσει το 60 έως 80 τοις εκατό της προετοιμασίας δεδομένων και της ρουτινής ανάλυσης. Και τελικά θα συμβάλει στη λήψη της βέλτιστης απόφασης στον τομέα των επενδύσεων σε ακίνητα.

Έρευνες στον τομέα της ΤΝ, που στοχεύουν στο να κάνουν τα συστήματα πιο ευέλικτα απέναντι στη νεωτερικότητα και στην αβεβαιότητα, αρχίζουν να εφαρμόζονται στα συστήματα υποστήριξης λήψης αποφάσεων. Για παράδειγμα, ευφυείς πράκτορες, οι οποίοι εκτελούν σύνθετες γνωστικές εργασίες χωρίς την ανάγκη ανθρώπινης παρέμβασης, χρησιμοποιούνται σε μια σειρά εφαρμογών υποστήριξης λήψης αποφάσεων. Οι δυνατότητες αυτών των ευφυών πρακτόρων περιλαμβάνουν την ανταλλαγή γνώσεων, τη μηχανική μάθηση, την ευφυή ανάλυση δεδομένων και την αυτοματοποιημένη εξαγωγή συμπερασμάτων. Μια σειρά μεθόδων ΤΝ, όπως ο συλλογισμός βάσει προηγούμενων περιπτώσεων, τα ασαφή σύνολα και η ασαφής λογική, χρησιμοποιούνται επίσης για την αύξηση της αποδοτικότητας των συστημάτων υποστήριξης λήψης αποφάσεων υπό συνθήκες αβεβαιότητας.

Σε μελέτη του 2009 για ένα πολυσυστηματικό σύστημα τεχνητής νοημοσύνης με την ονομασία IILS, προτείνονται η αυτοματοποίηση των διαδικασιών επίλυσης προβλημάτων στον κλάδο της εφοδιαστικής και η ενσωμάτωση ευφυών μονάδων βασισμένων σε συλλογιστική βάσει προηγούμενων περιπτώσεων, πολυπρακτορικά συστήματα, ασαφή λογική και τεχνητά νευρωνικά δίκτυα, με στόχο την πρόταση προηγμένων λύσεων στην εφοδιαστική και την παροχή υποστήριξης για τη λήψη τεκμηριωμένων, υψηλής ποιότητας αποφάσεων ώστε να καλυφθεί ένα ευρύ φάσμα αναγκών και να επιλυθούν τα ζητήματα των πελατών. 

## Παραπομπές


Κατηγορία:Θεωρία της απόφασης
Κατηγορία:Λογισμικό επιχειρήσεων