第9章群体决策支持系统和人工智能和关于风险概念的进一步讨论

管理信息系统

（ManagementInformationSystem）

同济大学经济与管理学院《管理信息系统》精品课程课程组网站：://第9章群体决策支持系统和人工智能

学习目的理解群体决策支持系统和群件的概念及其应用理解知识、智能的关系了解人工智能的应用领域了解专家系统及其组成结构了解智能决策支持系统和智能代理9.1群体决策支持系统与群件9.2人工智能9.3专家系统9.4智能决策支持系统与智能代理本讲内容9.1群体决策支持系统 与群件在许多情况下，企业或组织的决策并不是由某个决策者单独作出，而是团队或决策机构的成员经过讨论后通过某种机制来决定。一般的DSS方法和技术不适用于这一群体决策环境。群体决策支持系统（GroupDecisionSupportSystem,GDSS）应运而生。这是一种基于计算机系统决策者的共同工作来解决半结构化问题的交互式计算机系统。群体决策支持系统由于综合运用了群件、DSS功能和远程通信，使得团队决策更加方便。9.1群体决策支持系统 与群件9.1.1群体决策支持系统环境设置GDSS由DSS的大部分组成元素，加上能支持在群体环境下进行决策的相应部件组成。会议通常是协同工作的群体进行决策的一种重要形式。在每一个环境中，群体的成员可能同时会面或不同时会面。可以将会议分为两种主要类型：同一时间召开的会议和不同时间召开的会议。9.1群体决策支持系统 与群件9.1.1群体决策支持系统环境设置1.同一时间召开的会议

决策室（DecisionRoom）是让小群体召开面对面会议的。决策室内的局域网将与会者连接起来，一起讨论问题并解决问题和进行决策。局域网还与组织的数据库相连，与会者们可以随时访问组织中的信息。这时的决策室象一个传统的会议室，只是增加了许多设备，包括计算机工作站、搜集声音的话筒、摄像机和大屏幕。

9.1群体决策支持系统 与群件9.1.1群体决策支持系统环境设置1.同一时间召开的会议

局域决策网络则允许分布在同一座办公大楼，或是同一城市的小组成员在各自的办公室内参加会议，而不必集中在决策室内做群体决策。更远距离的群体会议则发生在团队成员分散在不同城市，甚至不同国家，只能通过电子手段联络的情况下。这时，全球会议可以采用以下类型的信息技术：一是通过远程通信技术和群件实现；二是采用电视会议系统。9.1群体决策支持系统 与群件9.1.1群体决策支持系统环境设置2.不同时间召开的会议有时约定召开同时会议可能带来工作的不便，尤其是当成员分布在全球各地时，要求同时召开会议则更加困难。于是不同时间的会议应运而生。不同时间的会议的与会者们可以将自己的意见和建议发送到电子公告板上，或者通过电子邮件发送给其他与会者。最后，就会议提出的问题达成协议。在会议期间，会议组织者的任务比同时召开的会议组织任务更为严峻。9.1群体决策支持系统 与群件9.1.2常用群体决策支持系统软件工具一般，群体的决策要经过以下几个过程：（1）集体讨论团队成员提出各种想法和建议。（2）问题的分类与分析对团队成员提供的意见和建议进行分类，然后再进一步讨论这些建议。此外，还要澄清模糊的问题，并对每一个建议进行评估。（3）合作与表决讨论分析每一个建议后，团队成员为每一个建议赋予权重，排列优先顺序，再通过表决或其他方式确定最后的顺序。9.1群体决策支持系统 与群件9.1.2常用群体决策支持系统软件工具9.1群体决策支持系统 与群件9.1.3群件群件（GroupWare），就是帮助群组协同工作的软件。群件可以协助一个组织中不同的人员安排进度、进行交流和管理从而更有效率地工作。按照IBM/Lotus的定义，群件从功能上必须满足所谓“3C”要求，即通讯（Communication）、合作（Collaboration）及协调（Coordination）的要求。群件主要包括电子邮件、文档管理与工作流应用几大部分，无论IBM/Lotus公司的Domino/Notes、Novell公司的GroupWise还是微软的Exchange，都由这几种具体形式组成。9.1群体决策支持系统 与群件9.1.3群件Lotus公司的Domino/Notes软件包是90年代中期出现的一个典型的群件产品。这个软件产品允许用户设立电子公告牌、安排群体会议，以及在群体环境下使用电子邮件。Domino/Notes是在一个网络环境中运行的软件包。为了保证群体的协调工作，要求有一个局域网环境。在系统结构上，Notes采用的也是客户/服务器模式：Domino服务器作为数据存储，而Notes客户端则提供各种应用。LotusNotes提供内部电子邮箱功能，它在硬件上需要在服务器一方有Domino服务器软件来完成邮局收发任务，而在客户机上的Notes软件作为邮箱。9.1群体决策支持系统 与群件Lotus/Notes的一些常见的群件功能：1.内部电子邮件内置日历和日程安排功能的邮件系统使得个人以及工作组可以容易地传递和共享信息。2.电子公告牌和讨论群体成员可以在各个论坛各抒己见，交流观点和意见。3.复制Domino利用双向复制技术在跨地域的分布式站点中分发并同步信息及应用。4.工作流根据应用中定义的处理流程，工作流引擎自动地分发、传递和跟踪文档。5.代理：应用开发者可以自动处理经常性的任务。可用时间 或事件来启动代理。9.1群体决策支持系统 与群件9.1.3群件-工作流举例9.1群体决策支持系统与群件9.2人工智能9.3专家系统9.4智能决策支持系统与智能代理本讲内容9.2人工智能1956年，JohnMcCarthy在Dartmouth大学召开的一次会议上提议采用“人工智能”（ArtificialIntelligence）来描述具有模仿或复制人脑功能能力的计算机。同年，卡耐基理工学院（现在的卡耐基梅隆大学）的一个开发基于计算机的推理系统的研究小组开发了一套GPS（GeneralProblemSolver，通用问题求解程序）系统，它使用一般推理方法技术，能解决多种问题，如基本逻辑问题、国际象棋问题甚至是中学代数问题。9.2人工智能9.2.1人工智能概论人工智能创始的早期，研究重点放在开发具有智能行为的机器上。一般来说，智能行为（intelligencebehavior）的一些具体特点应包括完成下列事件的能力：汲取经验并应用从中获取的知识的能力处理多变且复杂情形的能力在没有重要信息时解决问题的能力等等人工智能是运用计算机以各种方式模仿人类的思考与行为的技术和软件。人工智能意味着通过编程来让机器执行一些由人们来做则需要智能的活动。9.2人工智能9.2.2人工智能的领域人工智能目前以基于知识的信息系统的形式被应用于商业，其中一种最常见的是专家系统。人工智能领域还包括机器人、机器视觉和自然语言处理及神经网络等领域这些领域有一部分是相互重叠，或是相互关联的，这意味着某个领域的方法可以被其他领域借鉴，某个领域的进展会引起其他领域的进展。9.2人工智能9.2.2人工智能的领域1.专家系统专家系统是基于知识的信息系统，由类似于人类专家的能贮存知识及进行推理的硬件和软件组成。专家系统的开发是人工智能对商业领域极有影响的一项应用。用专家系统就可获取和保存企业的知识，并提供给那些非专业的人。2.机器人学通过编程让机器人执行一些特殊的任务，这些任务通常是高精密的，或者对于人类而言过于繁重和危险。机器人使用人类感觉模拟系统模拟触觉、视觉和听觉。机器人智能的基础是它的程序。9.2人工智能9.2.2人工智能的领域3.机器视觉机器视觉能让计算机获取、存储及操纵可视化图像和图片。4.自然语言处理自然语言处理可以让计算机理解以人类自然语言下达的命令并做出相应的反应。9.2人工智能9.2.2人工智能的领域5.神经网络这个概念最初是在20世纪40年代由芝加哥大学首次提出的，作为一种模拟人脑认知学习过程的尝试。神经网络主要致力于用计算机机制模拟人脑的学习过程。神经网络是人类神经系统高度简单化的模型，能够显示出学习、归纳和抽象的能力。一个人工神经网络（ArtificialNeuralNetwork）就是人类大脑的一个数学模型，它模拟神经细胞相互作用，处理数据并从中进行学习。9.2.2人工智能的领域5.神经网络（1）生物学上的比较树突呈树形结构，是细胞的输入部件，用于接收电化学信号。轴突将输出传送到神经网络其他部分轴突的末端分裂成树状的结构，末端都有的小球，即突触。细胞体是神经细胞的处理部件。9.2人工智能接受到的信息可能起到两方面的作用之一：要么“激活”细胞，要么“抑制”细胞。

9.2.2人工智能的领域5.神经网络（2）人工神经网络结构根据对生物概念的模拟，人们在计算机的存储器中建立了ANN，它包括一套节点互联的系统，这些节点称为神经节点，它们之间通过有权重的连接相互联系，就像人类神经的突触一样。9.2人工智能9.2人工智能9.2.2人工智能的领域6.遗传算法遗传算法依据达尔文的自然选择和优胜劣汰的进化理论。针对具体问题，给出大量解决办法，并从中选择最佳的解决方法。利用它们创造更多更好的解决方法，从而创造出效率更高的解决办法。它运用了三种进化概念：选择，或称适者生存，其关键在于更重视较好的结果；交叉，因希望产生一个更好的结果而将几个好的结果合并；变异，通过随机组合并评估其结果的成败。遗传算法适用于解决有多种可行方案的决策问题，因为它们可用选择、交叉和变异得出许多不同方案并进行评价。9.1群体决策支持系统与群件9.2人工智能9.3专家系统9.4智能决策支持系统与智能代理本讲内容9.3专家系统能否用计算机系统来保存企业的专业知识并在必要时提供给那些非专业人员呢？专家系统（ExpertSystem）是一种以知识为基础的系统，是一种运用推理能力得出结论的人工智能系统。专家系统就象某个领域的人类专家一样，它可以通过对问题进行推理得出相应的结论，或者推荐合适的建议。专家系统工具和技术可以融入决策支持系统以改进制定决策过程的质量，完成常规的决策支持系统所不能完成的功能。9.3专家系统专家系统有别于决策支持系统：9.3专家系统9.3.1一般结构专家系统是由许多集成的、相互联系的构件组成。

用户通过用户界面与推理机进行交互作用，而推理机又与专家系统的其他部分交互作用。9.3专家系统9.3.1一般结构1.知识库知识库中存储了专家系统所用的所有相关信息、数据、规则、案例和关系。必须为每一个具体的应用开发一个知识库。专家系统的成功与否依赖于它的知识库的完善和准确性的程度一般来说，知识库中容纳了规则、框架、语义网、案例和模式匹配等信息9.3专家系统9.3.1一般结构1.知识库（1）规则一种常用的知识表达技术就是使用规则。每个规则包含两部分：前提条件，行为或结果。（2）框架基于框架的知识推理指用结点的网络表示知识。这种表示方法是基于人类思考问题时总是应用框架和概念进行推理的。（3）案例专家系统对目前情况进行判断或提出解决方案时，有时会运用案例。基于案例的推理依赖于一个前提，就是运用相似性、经验性推理方法去学习并解决问题。9.3专家系统9.3.1一般结构2.推理机负责接受用户提供的对问题的描述，然后在知识库中搜索适合的规则，组织并应用规则对问题进行推理并得出结论。(举例)推理机进行检验所使用的两种主要方法是：向前推理和向后推理。向后推理比向前推理更快，因为它不需要考虑所有的规则。向后推理尤其适合下面的情况：当有多个目标变量；有很多规则；在得出解决方案的过程中，不需要检验所有的或者大多数的规则。9.3专家系统9.3.1一般结构3.知识获取和解释子系统知识获取（KnowledgeAcquisition）过程是一个复杂的过程。大多数的专家系统在不断改进，通过使用知识获取子系统可以在知识库中加入新的规则。解释子系统是用来解释求解过程的，它可让用户理解专家系统是如何得到某个结论的。用户既可以了解专家系统为什么需要了解某些信息，还可以跟踪用来解决问题的方法。9.3专家系统9.3.1一般结构4.用户界面用户界面使用户向专家系统输入命令和信息，并从中获得信息。一个专家系统的优劣通常与它的界面的品质和功能密切相关。用户界面设计的焦点主要在于人所关注的方面，如使用便捷、可靠性高、出错率低等。用户界面的设计应尽可能地考虑交互方法的适应性。现在，用户界面可以让用户或决策者们开发和使用他们自己的专家系统。9.3专家系统9.3.2专家系统开发及使用涉及人员领域专家是指有着丰富的经验和知识，能够解决某个专门领域的问题的个人或群体。知识工程师是在专家系统的设计、开发、实施和维护方面受过培训或有经验的人。知识工程师必须使用不同的提取工具来收集专家的知识，如通过访谈技术、协议安排分析等。知识用户是使用专家系统并从中受益的个人或群体。9.3专家系统9.3.3应用范畴及优缺点专家系统通常是设计成为解决某个领域的特定类型的问题的，所以它往往集中于相当狭小的知识范围。由于基于规则的技术非常适合描述那些专业人员的例行诊断决策。专家系统擅长的另一领域是预测，即从所给状态中推断可能的结果。基于适应的学习能力是区别人工神经网络和专家系统的主要因素。9.3专家系统9.3.3应用范畴及优缺点专家系统为用户和管理者带来很多优越性，但是它也有自身的局限性：9.1群体决策支持系统与群件9.2人工智能9.3专家系统9.4智能决策支持系统与智能代理本讲内容9.4智能决策支持系统

与智能代理

决策支持系统和人工智能技术都有着各自的优势，在许多企业中，某些业务交给人工智能系统处理，然后将处理结果作为决策支持的一部分。决策支持系统和人工智能的结合产生了智能决策支持系统。许多新型的人工智能系统，如智能代理，也混合了两种或多种人工智能技术等。9.4智能决策支持系统

与智能代理

9.4.1智能决策支持系统智能决策支持系统（IntelligenceDecisionSupportingSystem）是人工智能和决策支持系统相结合，应用专家系统技术，使决策支持系统能够更充分地应用人类的知识（如关于决策问题的描述性知识，决策过程中的过程性知识，求解问题的推理性知识）通过逻辑推理来帮助解决复杂的决策问题的辅助决策系统。

智能决策支持系统的概念最早由Bonczek等人于80年代提出，它的功能是，既能处理定量问题，又能处理定性问题。智能决策支持系统的核心思想是将AI与其它相关科学成果相结合，使DSS具有人工智能。智能决策支持系统与一般的决策支持系统的主要区别在于学习和推理。9.4智能决策支持系统

与智能代理

9.4.1智能决策支持系统增加了知识库和相应的推理系统的初级的智能决策支持系统如图9.7所示：9.4智能决策支持系统

与智能代理

9.4.1智能决策支持系统具有自然语言处理功能的DSS往往被称为高一级的智能决策支持系统。典型的智能决策支持系统由三个子系统构成，它们是语言系统（LanguageSystem）、问题处理系统（ProblemProcessSystem）和知识系统（KnowledgeSystem）。9.4智能决策支持系统

与智能代理

9.4.2智能代理在商业界，各种代理用自己的专业知识和能力为被代理人工作或服务。智能代理（IntelligentAgent）是指这种搜集信息或提供相关服务的程序。它不需要人的即时干预，可以定时完成所需功能。图9.9智能代理与Internet

9.4智能决策支持系统

与智能代理

9.4.2智能代理智能代理是由一种或多种最现代化的软件技术构成，其中包括专家系统、神经网络、遗传算法以及面向对象编程语言。通常在internet上，代理程序按照用户提供的参数，搜索全部或部分internet,搜集用户感兴趣的信息定时提供给用户，而且它还能调整自己以适应用户的偏好。智能代理通常在计算机的后台工作，所以计算机的平常使用不受影响。智能代理技术已成为人工智能和计算机技术领域发展最快的课题之一。由于它的主动性、智能性、协作性、移动性等特点，使它可以用来有效地解决internet中的信息检索问题。智能代理能够代表用户或其他程序以一定程度的自主性完成一组操作，同时可以获得关于用户的目标或愿望的知识及表示。9.4智能决策支持系统

与智能代理

9.4.2智能代理一个代理可被看作是通过传感器感知并通过感应器影响和作用与其所处环境中任何事物的系统。Hayes-Roth认为智能代理能持续的执行三项功能：感知环境中的动态条件；执行动作以影响环境条件；进行推理以解释感知信息、求解问题、产生推断和决定动作。智能代理在许多领域对企业和个人都有重要的应用。对个人言，智能代理充当了你的好助手。对企业而言，智能代理的最大用处是数据挖掘的潜在能力。它能够在人干预很少的情况下，快速准确地访问数据库。在网络环境下，企业或组织的相当一部分管理职能，完全可以由网络上自主工作的一组智能代理来协同实现。9.4智能决策支持系统

与智能代理

9.4.2智能代理智能代理的几个关键属性是：

（1）智能性与自主性智能代理具有知识且具有代理推理和学习的能力，能对复杂的事件产生复杂的和适当的反应。根据需要，智能代理能自主地在网络中寻找所需资源，自行控制其行为和状态。（2）协作与协商能力代理在工作过程中，应该能够与其他各类应用程序、数据库、资源管理器和其他代理进行对话，协同工作。多个代理还可以通过协商或协作完成超过单个代理能力范围的任务，这体现了代理的动态特性。（3）机动性或可移动性机动性是指代理在网络之间迁移的能力，即代理能从一个系统移动至另一个系统，以获取所需的远程资源，或与其他代理会面或协作。9.4智能决策支持系统

与智能代理

9.4.3DSS的未来GeorgeM.Marakas在《21世纪的决策支持系统》一书中谈到，决策支持系统的未来的几个挑战：一是系统的集成，即必须有一个贯穿整个组织的通用对话界面，以使用户们能够方便和有效地访问所有可用的信息资源；一是决策支持系统的连通性，尤其体现在相互之间的互联通信上；决策支持系统的文档处理能力也是一个重要方面，包括访问和管理组织文档资源的能力，新的搜索和构建技术如概念检索等；此外，还有虚拟现实技术等。目前，新一代的DSS：如群体决策支持系统，分布式决策支持系统，智能决策支持系统，基于数据仓库的决策支持系统，战略决策支持系统等的研究都取得了显著的成绩。习题五个人以上开会进行决策时，会产生什么样的问题，需要什么样的GDSS工具？什么是群件？它有什么样的好处？什么是人工智能？神经网络如何工作？试举一应用实例来说明。专家系统由哪些部分组成？它适用于哪些领域？专家系统有什么样的局限性？智能决策支持系统和决策支持系统有什么不同？什么是智能代理？它们执行什么样的工作？在群体决策中，哪种协调办法你最常用？为什么？人工智能和人的智能有什么区别？用深蓝计算机与国际象棋大师的比赛说明了什么。知识工程师应具有哪些技能？什么样才算一个好的知识工程师？专家系统会出错吗？例如医疗诊断意外，这时如何追究责任？

今天你提高了吗?第十四章关于风险概念的进一步讨论

本章我们将指出上述风险的定义中的问题，提出风险的各种不同的定义方法，研究投资者对待风险的态度，进一步讨论回报率与风险的关系。这些讨论，对于把握难以捉摸的风险概念是至关重要的。齐寅峰公司财务学经济科学出版社第一节风险定义的问题一、“E－σ”分析失效的情形二、风险的其他定义齐寅峰公司财务学经济科学出版社一、“E－σ”分析失效的情形传统的投资组合分析中，每一备选方案都用两个数据来衡量：回报率的期望值E和回报率的均方差σ，并且假定投资者都偏好于大的期望回报率和小