Современная интеллектуальная система представляет собой высокоэффективный специализированный инструментарий поддержки принятия стратегических, тактических и оперативных управленческих решений на основе оперативного предоставления всей необходимой совокупности сведений лицам, принимающим решения и ответственным как за анализ состояния дел в соответствующей сфере деятельности, так и за принятие необходимых решений.
Результатом функционирования интеллектуальной системы являются, с одной стороны — регламенттированные аналитические отчеты, которые ориентированы на нужды различных пользователей, а с другой — средства интерактивного анализа информации и оперативного формирования отчетов пользователями-непрограммистами с использованием понятий соответствующей предметной области.
В настоящее время выделяются пять основных предпосылок внедрения интеллектуальных систем для различных бизнес-направлений в России:
- устойчивый тренд на цифровизацию бизнес-процессов и роботизацию труда;
- значительная потребность в онлайн-сервисах, выдающих достоверную информацию для сотрудников различных бизнес-подразделений (поддержка внешних и внутренних клиентов);
- растущие требования к оперативности сервисов;
- сложность обеспечения высокого качества сервисов поддержки бизнеса;
- необходимость корректного управлении накопленными знаниями и информацией, а также сохранение компетенций при кадровой ротации любой активности.
Для государственного сектора в России активно развивается использование интеллектуальных систем по следующим основным направлениям.
Во-первых, интеллектуальные системы позволяют реализовать мониторинг, анализ и прогнозирование социально-экономического развития как всей страны, так и отдельных её регионов.
Во-вторых, они помогают принимать различные отраслевые решения для министерств, служб и ведомств страны (МЧС России, Федеральная антимонопольная служба и др.). Третье направление – использование их в различных ситуационных центрах (Президента Российской Федерации, Правительства Российской Федерации, правительств субъектов Российской Федерации и т.д.). Ещё одно направление их использования – работа с различными международными организациями (с Международным валютным фондом, Всемирным фондом дикой природы (WWF) и др.)[1].
Необходимо отметить, что в XXI в. в мире и в России всё в больших случаях оценивают результаты работы учёных и специалистов в различных сферах науки и техники по конкретным количественным результатам, базирующимся на наукометрических показателях их научной деятельности (публикационной активности Р, цитируемости С и индексе Хирша H).
При этом в наши дни значительный интерес представляют уже не только опубликованные итоги исследований, но и востребованность V научным сообществом и специалистами различного профиля результатов научной деятельности учёных по различным направлениям наук, определяемая соотношением С / Р.
Некоторые итоги анализа результатов приоритетных исследований в области образования, информационной безопасности и особенности цитируемости российских учёных в ряде отраслей наук по версии РИНЦ (Российский индекс научного цитирования)[2] Научной электронной библиотеки России приводятся в работах [3-7].
В наши дни в специализированную международную систему учёта публикаций и цитирования WoS (Web of Science) вводятся данные из более 19 тыс. наиболее авторитетных научных журналов мира, а в систему Scopus — сведения о публикационной активности и цитировании учёных из 23 тыс. журналов. Необходимо отметить, что большинство журналов, представленных в WoS, приходится на Великобританию, Нидерланды и США. При этом научная периодика других стран по целому ряду причин с трудом может попасть в этот узкий круг изданий, индексируемых в WoS.
В системах WoS и Scopus лишь фрагментарно учитываются результаты исследований российских учёных, поэтому в России с 2006 г. в Научной электронной библиотеке было начато формирование национальной базы РИНЦ.
Ниже анализируется на основе данных РИНЦ десятилетняя динамика в 2010-2019 гг. публикационной активности P российских учёных в области интеллектуальных систем, в опубликованных работах которых находят своё отражение результаты их исследований в этой области знаний, а также их цитируемость и выявленная востребованность.
На рис. 1 представлена публикационная активность и цитируемость российских учёных в области интеллектуальных систем в 2010-2019 гг.
Как видно из диаграммы, наблюдается непрерывный практически линейный рост числа публикаций вплоть до 2018 г. включительно с последующим их спадом.
В то же время, как следует из рис 1, максимум цитируемости отмечался для 2015г.; при этом индекс цитируемости публикаций в рассматриваемой области знаний уменьшился в 2018 г. в 2,5 раза по сравнению с максимумом. Невысокие показатели цитируемости в 2019 г. итогов исследований, отражённых в публикациях этого года, могут объясняться известной закономерностью для естественнонаучных отраслей наук: «замедленной» реакцией научного сообщества на публикации исследователей в текущем году.
Рис. 1. Динамика публикационной активности и цитируемости российских
учёных в области интеллектуальных систем
Динамика востребованности итогов исследований российских учёных в области интеллектуальных систем представлена на рис. 2.
Из рис. 2 видно, что востребованность итогов исследований V в этой сфере начинает снижаться после 2012 г.: в 2018 г. она уменьшилась почти в пять раз по сравнению с 2012 г. При этом резкий спад величины V наблюдался с 2015 г. (возможно, из-за кризиса 2014 г.).
Результаты проведённого исследования позволили также выявить, что высокой востребованностью отличались итоги работ по применению мультиагентных систем в интеллектуальных логистических системах, генетическим алгоритмам, интеллектуальным компьютерным обучающим системам, интеллектуальному анализу геоданных, интеллектуальным транспортным системам. Наибольшим спросом за анализируемый период отличался специализированный сборник коллектива авторов «Индикаторы цифровой экономики: 2018«, который цитировался различными исследователями более 350 раз.
Рис. 2. Динамика востребованности итогов работ российских учёных
в области интеллектуальных систем
Следует отметить также, что выявленный по базе РИНЦ индекс Хирша для множества публикаций в области интеллектуальных систем за указанный десятилетний период равен 62. Этот факт свидетельствует, во-первых, о том, что и в дальнейшем в этой отрасли знаний следует ожидать стабильную публикационную активность учёных и специалистов, и, во-вторых, — уровень научной активности российских исследователей в данной отрасли значительно превышает минимальный порог мирового уровня научной активности исследователей, равный 16 в соответствии с рекомендациями РИНЦ [8].
ЛИТЕРАТУРА
- Рыбина Г.В. Основы построения интеллектуальных систем. М.: Финансы и статистика, ИНФРА-М, 2014. — 432 c.
- Российский индекс научного цитирования. [Электронный ресурс] — Режим доступа: URL: https://elibrary.ru/querybox.asp?scope=newquery (дата обращения 20.01.2020 г.).
- Арутюнов В.В. Показатели эффективности эрготехнических систем // Научные и технические библиотеки. — 2014, № 6. — С. 5-14.
- Арутюнов В.В. Современные проблемы и задачи обеспечения информационной безопасности // Вестник МФЮА. 2018, № 2. — С. 213-222.
- Арутюнов В.В. Особенности рейтинга цитируемости российских учёных по версии РИНЦ // Научные и технические библиотеки. — 2015, № 5. — С. 28-43.
- Арутюнов В.В. Результативность научной деятельности опорных вузов России // Научные и технические библиотеки. — 2018, № 3. — С. 33-43.
- Мазов Н.А., Гуреев В.Н., Эпов М.И. Российские публикации и журналы по наукам о земле в международных базах данных // Вестник Российской академии наук. – – Т. 85. – № 1. – С. 26–31.
- Ершова С.К. Инструкция по использованию РИНЦ. [Электронный ресурс] — Режим доступа: URL: https://eeip.ru/about-organization/rints.html (дата обращения: 25.01.2020).
