惯性聚合 高效追踪和阅读你感兴趣的博客、新闻、科技资讯
阅读原文 在惯性聚合中打开

推荐订阅源

Stack Overflow Blog
Stack Overflow Blog
J
Java Code Geeks
Last Week in AI
Last Week in AI
人人都是产品经理
人人都是产品经理
博客园 - 【当耐特】
钛媒体:引领未来商业与生活新知
钛媒体:引领未来商业与生活新知
C
Check Point Blog
月光博客
月光博客
腾讯CDC
Engineering at Meta
Engineering at Meta
博客园 - Franky
Vercel News
Vercel News
D
Docker
OSCHINA 社区最新新闻
OSCHINA 社区最新新闻
F
Fortinet All Blogs
Microsoft Security Blog
Microsoft Security Blog
奇客Solidot–传递最新科技情报
奇客Solidot–传递最新科技情报
雷峰网
雷峰网
Google DeepMind News
Google DeepMind News
Martin Fowler
Martin Fowler
GbyAI
GbyAI
B
Blog
Hugging Face - Blog
Hugging Face - Blog
T
Tailwind CSS Blog

Все публикации подряд на Хабре

Ловим музу за клавиатуру: как айтишнику стать автором Что умеет Midjourney в 2026? Мой немного грустный разбор этого шикарного инструмента Никто не любит писать тесты, но ИИ может исправить это IPv8 выглядит как мечта. Поэтому почти наверняка не взлетит Производители вернули в продажу материнки с DDR3. Что происходит? Управление агентом с телефона через Telegram теперь в KodaCode От координации к лидерству: как меняется роль руководителя разработки Я сделала родителям бизнес вместо пенсии: зарабатываем 70 тысяч, мама не даёт продать В три раза быстрее приемка товара и оптимизация трудозатрат на 73%: как «РСТ-Инвент» помог Gulliver Group ИИ-шечный мир победил? О влиянии искусственного интеллекта на игропром Кремль снижает давление на Телеграмм пока Европа строит интернет по паспорту Как CEO, CTO и CIO за 8 часов собрали ИИ-директора, который умеет держать позицию под давлением Как (не) потерять домен за выходные Вместо 8 разных VPS: как я организовал практику студентам на одном сервере Почему твой Open Source проект не замечают? R&D: искусство управления неопределенностью в разработке AI-дефляция: вакансий для разработчиков больше, а рост зарплат — худший за 15 лет Мы отдали управление роботами OpenClaw. Что из этого вышло Галактический ID: система идентификации для всех форм разумной жизни Шесть основ бизнес-анализа: начинаем с вопроса «Кто в игре?» Код-ревью, в котором дело не в коде Данные переехали. Команда — нет Системной подход к сдаче OSWE в 2025 Почему комната управления реактором покрашена в цвет морской пены 4 YAML-файла вместо PySpark: как аналитикам строить пайплайны без разработчиков LLM-агент для поиска свободных доменов: автоматизируем подбор Когда, зачем и как правильно начинать новую сессию в Claude Code? Как я заставил нейросеть писать макросы для FreeCAD Анатомия ИИ‑агента для подбора персонала. От тысячи резюме к топ‑10 за минуты Опыт разработчика как экономика внимания
Поиск решений управляемый данными. Направления развития
SKaminskij · 2026-04-27 · via Все публикации подряд на Хабре

Поиск решений управляемый данными. Направления развития

Время на прочтение3 мин

Охват и читатели0

Это заключительная статья серии. Экспертная система, состоящая из информационных блоков и словаря, реализованная на принципах технологии поиска решений управляемого данными, позволяет накапливать и сохранять прикладные знания. Наполнение системы знаниями целиком и полностью доступно прикладным специалистам. Появляется возможность реализации прикладных задач в самых разных предметных областях с минимальным привлечением ИТ-специалистов, и практически без традиционного программирования. Опираясь на сохранённые знания, узкие прикладные специалисты могут автоматизировать свои насущные задачи. Радикально снижаются затраты на разработку и одновременно получается качественный, масштабируемый и легко сопровождаемый продукт.

Проблемы взаимопонимания прикладных специалистов и разработчиков программного обеспечения

Известная тема (теперь уже прошлого века) не потеряла актуальности. Тем, кто хоть раз участвовал в создании прикладного приложения конструкторско-технологической или медицинской направленности, такая ситуация должна быть знакома. Слишком много промежуточных звеньев между прикладными специалистами и командой разработчиков. Глубокие знания одних и поверхностные знания других создают иллюзию взаимопонимания, но в результате, то, что одним кажется само собой разумеющимся, другие упускают из виду. Как результат, множество переделок и доработок, затягивание сроков исполнения, высокая стоимость конечного продукта.

Реализация сложных задач с множеством условных переходов в какой-то момент становится настолько нерентабельной, что за её программную реализацию никто не хочет браться. Как результат, большой пласт задач, которые могли бы принести пользу, ускорить и повысить качество конструкторско-технологического проектирования или оказание, например, медицинской помощи – остаются, не реализованы.

Где и как может найти применение подход к сохранению и активному использованию прикладных знаний в виде информационных блоков

Накопление прикладных знаний

На базе такой системы могут быть созданы центры накопления прикладных знаний. А поскольку, в процессе подготовки к формальному представлению, знания должны быть упорядочены и проверены на полноту и достоверность. Прикладные приложения автоматически уменьшат суммарный объем накопленной информации, за счет уменьшения повторяемости исходной информации.

Сопоставление информационного наполнения

Для повышения надежности результатов экспертизы, информационное наполнение центров накопления знаний одного профиля, может сопоставляться с целью выявления сходства и различия результатов. Такой подход будет гарантировать надежность решений, и являться пищей для научных изысканий.

Аппаратная реализация

Алгоритмы, положенные в основу функционирования экспертной системы просты и, вероятно,  могут быть реализованы на аппаратном уровне, что обеспечит высокую производительность процессов поиска решений на значительных объемах формализованных знаний.

Заключение

Возможно всё вышесказанное только мечты. Но почему бы ни помечтать.

Если оценить ситуацию объективно, то центры накопления знаний не такая уж сложная и затратная вещь.

Аппаратная реализация, скорее всего, не самая ближайшая перспектива и, наверно, не самая удачная идея. Производительность аппаратной части увеличивается стремительно. Вот уже и квантовые компьютеры на подходе, которые без труда справятся с простыми алгоритмами поиска решений управляемых данными и предметной информацией, заложенной в информационные блоки. Правда, квантовые вычисления не особо дружат с детерминизмом, но всё развивается.

В статье использованы ассоциативные изображения из открытых источников без претензий на иллюстрацию конкретных решений.