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注釈

このコースでは、エキスパート システムの使用に基づいて人材選考における理論的および実践的な問題を検討します。

コース作業の目的: 欠員のポジションのリストを決定し、テストされた候補者の資質に応じて評価スコアを計算するエキスパート システムを開発すること。

コースの課題は 2 つのセクションで構成されます。 最初のセクションでは、エキスパート システムの概念を示し、その分類、構造について説明し、その適用分野も示します。

第 2 節では、人材選考におけるエキスパートシステムの具体的な導入について説明します。 エキスパート システムの導入にボーランドの Turbo Pascal ソフトウェア製品を選択した理論的根拠が示され、候補者の空席ポジションとテストされる資質が明確に定義され、開発されたエキスパート採用システムが詳細に説明されます。

この作品は 8 つのソースを使用して 23 ページに印刷され、8 つの図面と 1 つの付録が含まれています。

はじめに 5

2. 実践編

結論 22

付録 A 24

導入

5) 人材の選定。

2. 実践編

2.1 ソフトウェア実装ツールの選択の正当性

人材選考のためのエキスパート システムを開発するために、ボーランドの無料統合ソフトウェア開発環境 Turbo Pascal が選択されました。 これは最も単純なプログラミング言語の 1 つですが、最も弱い言語の 1 つではありません。

Pascal プログラムがどのように構成されているか、どこから開始し、どのコマンドで終了するかを理解するには、プログラムの一般的な構造があります (図 3)。

図 3 – Turbo Pascal のプログラムの一般的な構造

Turbo Pascal プログラミング言語の利点は次のとおりです。

1) 言語の単純な構文。

2) Pascal プログラムは非常に読みやすいです。

3) コンパイラ自体と Pascal で書かれたプログラムの両方について、ハードウェア要件とシステム要件がかなり低い。

4) 言語の普遍性。 Pascal 言語は、ほぼすべてのプログラミング問題の解決に適用できます。

5) 構造化プログラミングとオブジェクト指向プログラミングをサポートします。

2.2 専門家採用制度の運用内容

人材選考のためのエキスパートシステムを導入するには、まず企業の人事部門に連絡した候補者がそのデータに基づいて応募できる欠員ポジションのリストを作成する必要があります。 そして候補者の職業的、ビジネス的、心理的資質をテストします。

対象分野を分析した結果、次のような空席が判明しました。

1) IT 部門の責任者。

2) システム管理者。

3) PHP – プログラマー。

4) ケーブルガイ;

5) オペレーター。

6) 接続マネージャー。

主題分野の分析の結果、品質カテゴリごとに次の質問が特定されました。

1) 専門的資質のチェック:

あなたの職歴は3年以上ですか?;

人事管理の経験はありますか?

情報セキュリティの経験はありますか?;

通信ケーブルの取り付け方法を知っていますか?;

コンピューターに自信がありますか?;

PHP プログラミング言語を使用して Web サーバーをプログラミングする方法を知っていますか?;

2) ビジネス品質のチェック:

あなたは学びやすい人ですか?;

あなたは社交的な人ですか?;

あなたは責任感のある人ですか?;

チームで働く方法を知っていますか?;

3) 心理的資質をテストする:

あなたはストレスに強い人ですか?;

新しい社会に簡単に適応できますか?

システムがより効率的に動作するためには、その機能構造を段階的に提示する必要があります。 候補者に適したすべてのポジションに対する候補者の評価の計算を提供します。 選択したポジションの欠員データベースをチェックするときは、システムのあらゆる微妙な点に従ってください。

採用プログラム計画:

1) 候補者の職業的、ビジネス的、心理的資質をテストする。

2) 空席のあるポジションのリストを表示します。

4) 求人データベースを確認し、候補者の評価に応じて適切なポジションを表示します。

プログラムの最初の段階では、欠員のポジションごとに候補者の専門的資質がチェックされます (図 4)。 これらの資質が、応募ポジションに対する各候補者を区別することになります。 回答者が職業上の経験を認めた場合、その評価に自動的にプラス 1 が追加されますが、回答者にその資質がない場合、評価は変更されません。

図 4 – ステージ 1. プロフェッショナルとしての資質のテスト

プログラムの第 2 段階では、候補者のビジネス能力がテストされます (図 5)。 候補者が興味のあるポジションに就くためには、すべての質問に前向きに答える必要があります。 組織にとって、最高レベルのビジネスマンと協力することは非常に重要です。 肯定的な回答ごとに、候補者の評価に 1 プラスが追加されます。それ以外の場合、候補者の評価は変更されません。

図 5 – ステージ 2. ビジネス品質のテスト

第 3 段階では、候補者の心理的資質がテストされます (図 6)。 現代社会では、人間の心理の問題が重要になっています。 したがって、心理学に関する質問は候補者を採用する際に非常に重要です。 肯定的な回答ごとに、候補者の評価に 1 プラスが追加されます。それ以外の場合、候補者の評価は変更されません。

図 6 – ステージ 3. 心理的資質のテスト

第 4 段階では、候補者が応募できる空席の生成されたリストが表示されます。 ここでは候補者の評価スコアが計算され、その値に基づいて候補者に適したポジションのリストが画面に表示されます (図 7)。

図 7 – ステージ 4. 候補者の評価に基づいた空席のリストの表示

図 8 – Turbo Pascal のステージ 4 でのデータ出力

図 8 では、生成された空きポジションのリストと各ポジションに対応する評価が表示されます。 次に、候補者の計算された評価スコアが画面に表示されます。この場合は 8 です。次に、欠員データベースと照合して、この評価スコアがどのポジションに属するかを確認します。 この場合、評価スコアが 8 であるため、接続マネージャーとオペレーターの 2 つのポジションが候補者に適しています。

結論

コースワークの結果、エキスパートシステムを構築するための技術が学習され、エキスパートシステムの分類と構造、適用分野とES構築の要件が検討されました。

コース作業の実践的な部分では、人材選考のためのエキスパート システムの設計と実装を検討します。 エキスパート システムを導入するためのソフトウェア製品を選択する根拠が示され、欠員のポジションとテストされる候補者の資質が明確に特定され、人材選考システムが詳細に説明されます。

実行された調査および分析作業に基づいて、エキスパート システムを使用して問題を解決するお客様の主なタスクは、対象領域に関する情報、つまりエキスパート システムを作成する目的を決定することであると結論付けることができます。 、知識を表す概念を探索し、知識を組織するための構造を開発します。 顧客は、コンパイルされた形式化された問題とそれを解決するためのアルゴリズムをプログラマーに転送します。プログラマーは、この問題を解決するためのプログラムをコンピューター上でいずれかのプログラミング言語のテキストの形式でコンパイルし、このプログラムをデバッグします。

エキスパート システムは、病気の診断、潜在的な鉱物沈着の評価、自然言語処理、音声および画像認識などを実行できます。 エキスパート システムは、人工知能分野の研究を実際に実装するための第一歩です。

使用したソースのリスト

1.ルーチキン V.N.、フーリン V.A. 汎用人工知能とエキスパート システム: 教科書。 – M.: 出版社: BHV - サンクトペテルブルク、2009. – 240 p.

2. ティトレンコ G.A. 経済学における自動化情報技術: 教科書。 /編 教授 GA ティトレンコ。 - M.: コンピュータ、UNITP、2007 – 400 p.

3. コジン R.G. エキスパートシステム：教科書。 – M.: MEPhI、2008. - 87 p.

4. ジャクソン P. エキスパート システムの概要。 – M.: Williams Publishing House、2001. – 624 p.

5. ソトニク S.L. 人工知能システムの設計: トレーニング コース – www.intuit.ru

6. http://www.itfru.ru/index.php/expert-systems

7. http://life-prog.ru/ekspertnie_systemi.php – プログラミング言語に特化した A.V. Dyakov の Web サイト

8. http://pas1.ru/ – Pascal プログラミング言語の Web サイト。

簡単な説明

エキスパート システム テクノロジーは、人工知能と呼ばれる新しい研究分野の 1 つです。 この分野の研究は、思考、特定のスキル、蓄積された経験を必要とする人間の活動領域をシミュレートおよび再現できるコンピューター プログラムの開発と実装に焦点を当てています。

エキスパート システムの主な利点は、知識を蓄積し、長期間保存できることです。 人間とは異なり、エキスパート システムはあらゆる情報に客観的にアプローチするため、検査の品質が向上します。

エキスパート システムと従来のコンピュータ システムの違いは次のとおりです。

1) エキスパート システムは知識を操作しますが、他のシステムはデータを操作します。

2) エキスパート システムは、原則として、効率的な最適なソリューションを提供し、時には間違いを犯す可能性もありますが、従来のコンピューター システムとは異なり、間違いから学ぶ潜在的な能力を持っています。

現在、エキスパート システム テクノロジーは、金融、石油・ガス産業、エネルギー、輸送、教育などの幅広い問題分野で、さまざまな種類の問題 (予測、診断、計画など) を解決するために使用されています。たとえば、最新のエキスパート システムは、経済のほぼすべての領域における一流の専門家の知識と経験を再現するために広く使用されており、彼らの助けを借りて次の問題を解決することが可能です。

1) 企業の財務状況の分析。

2) 企業の信用度の評価。

3）商業ローン保険。

4) 製品の競争力の評価。

5) 人材の選定。

6) 投資ポートフォリオの形成等

1. 対象領域の特定 7

1.1 エキスパート システムとその機能。 エキスパートシステムの適用 7

1.2 エキスパートシステムの構造 10

1.3 エキスパートシステムの分類 10

2. 実践編

2.1 ソフトウェア実装ツールの選択の正当性

2.2 専門家採用制度の運用内容

結論 22

使用したソースのリスト

S・マリコバ
MSTU です。 北東部 バウマン

エキスパートシステム - これらは、特定の主題分野における専門家の知識を蓄積し、それを複製して資格の低いユーザーにアドバイスするソフトウェア システムです。
情報検索とエキスパート システムの主な違いは、前者はデータベース内で利用可能な指定された情報のみを検索するのに対し、後者は新しい情報を取得するために情報を論理的に処理することです。 この状況こそがエキスパート システムを真にインテリジェントなものにするのです。
典型的なエキスパート システム (知識ベース システムとも呼ばれます) の構造を次の図に示します。

システムコア- 知識ベース。 (比較してください: 情報検索システムにはデータベースがあります。) ナレッジ ベースとは何ですか? これは、特定の分野、この場合は人事管理、人事記録管理の分野における知識体系であり、コンピューター媒体に記録されています。

このコアに知識を詰め込む前に、専門家を見つける必要があります (そのため、エキスパート システムという名前が付けられています)。 この主題分野のハイレベルの実践者。 現代のナレッジ ベースは、数十人、場合によっては数百、数千人の専門家の実際の経験を利用しており、これらのナレッジ ベースは常に開発および補足することができ、それが開発者の仕事です。

複数の専門家の知識を 1 つのエキスパート システムに組み合わせた結果、最高の専門家でも個別にアクセスできないような高いレベルで問題を解決するのに役立つシステムを得ることができます。

専門家から知識を得るのは、思っているほど簡単ではありません。 これは、人工知能の分野における科学全体の方向性、つまり知識工学です。 この分野を代表する専門家をナレッジエンジニアと呼びます。 専門家と知識ベースの間の緩衝材として機能します。 その主なタスクは、専門家から知識を入手し、問題を解決するプロセスを説明するために必要な主要な概念、関係、特性を強調し、この知識を構造化し、その後の知識の核心を埋めるためにそれを表現する方法 (モデル) を選択することです。システム。

主題領域自体は本質的に、多かれ少なかれ明確に定義された問題または活動領域です。 たとえば、エキスパート システムは、気象学、医学、人事管理などの分野で応用されています。

対象領域が大きい場合は、全体の論理構造を損なうことなく、サブ問題に分割する必要があります (それぞれ、目標はサブ目標に、タスクはサブタスクに)。 この場合、エキスパート システムは複数のモジュール (ブロック) で構成されます。 ほとんどの場合、人事分野ではこのようにしてエキスパート システムが構築されます。これは、この分野の活動の対象領域と解決すべきタスクの範囲が非常に大きいためです。
技術的な詳細には立ち入りませんが、知識表現の最も一般的なモデルの 1 つは、いわゆる実稼働モデルであることに注意してください。 つまり、知識は、専門知識に基づいて定式化されたルール（ステートメント、ステートメント）の形式で、次の形式で提示されます。 もし(条件)、TO (アクション)、 さもないと（アクション）。

したがって、エキスパート システムの知識ベースは次のようになります。

• 与えられた問題に関する専門家の発言（結論）が真実であるかどうかを判断するための一連の経験的（実験的）規則。
• 一連の経験的データと問題の説明、解決のためのオプション。

人事分野のエキスパート システムの知識ベース ルールの簡単な例を示します。 ご存知のとおり、多くの企業や団体の経営者は、従業員を雇用する際に試用期間を設けています。 ただし、現在の法律によれば、この規定は一部の人には適用されません。 たとえば、18 歳未満の場合です。

この状況を説明するルールがナレッジ ベースでどのように表示されるかを次に示します。

• IF: 雇用オペレーションを選択します
• かつ: 従業員の年齢が 18 歳未満であること
• その後：試用期間はありません。

つまり、ユーザー (人事マネージャー) にとっては、初期データをシステムに入力するだけで十分であり、答えは用意されています。
知識ベースに加えて、エキスパート システムには論理推論プログラム (システムの「推論」の過程をモデル化するプログラム)、およびユーザー インターフェイスと説明サブシステムがあります。

ユーザーインターフェース ユーザーが情報を入力する段階と結果を得る段階でエキスパートシステムと対話できるプログラムです。

説明サブシステム は、ユーザーが「システムはなぜ、どのようにしてこの決定に至ったのか?」という質問に対する答えを得ることができるプログラムです。 開発された説明サブシステムは、他のタイプの質問をサポートします。 インテリジェント ナレッジ ベース エディター (図を参照) は、ナレッジ エンジニアにオンラインでデータベースを作成する機会を提供するプログラムです。

エキスパート システムを購入するかどうかを決めるときは、どのような目標を追求するかを決定する必要があります。 知識の複製? 意思決定の質を向上させるには? 日常業務の自動化? それとも何か別の目標があるのでしょうか？ 最初の 3 つのポジションは、間違いなく、人事活動のためのエキスパート システムの目標です。 それはすべて、組織内で解決されているタスクの詳細によって異なります。

この用語に注意してください 「人事活動」 検討中のテクノロジーに関しては、それは急速に過去のものになりつつあります。 そして、専門家による「古い学校」をよりよく理解するために（編集者の要請で）タイトルに使用されましたが、人事と協力するためのツールとしてエキスパート システムについて語るほうがより自然で正しいです。 このようなシステムにはどのような専門分野が存在しますか?

担当者と連携するためのエキスパート システムは、解決するタスクに応じて次のグループに分類できます。
- 多機能システム （解決すべき課題：キャリアガイダンス、専門家の選択、従業員の認定、予備役の形成、能力など）。
- 人事状況をグループで分析するシステム （戦略的タスク：組織構造の分析と最適化、部門の発展傾向の決定など）。
- 心理学者のためのシステム （犯罪傾向、隠れた対立、部門および組織全体の否定的な傾向など、従業員の否定的な兆候の特定）。

現世代の人材と連携するための現在のエキスパート システム（開発者らはすでに人工知能を組み込んだ第 6 世代について話していますが、これまでのところプロトタイプにすぎません）は、「前例」の原則に基づいて構築されています。 候補者の個人的、職業的、精神生理学的資質が、最高の専門家の同様のパラメータと比較されます。 したがって、このような「前例のエキスパート システム」または PES を使用すると、監督のニーズに最適なチームを編成することができます。

エキスパート システム、特に最も有名な国内ソフトウェア システムの人事管理サービスの活動を改善するために提供される主な機会に注目してみましょう。 「人材サービス」 そして 「人事コンサルティング」 (開発者NPO「エタロン」、モスクワ):

1. 人材の育成と状態におけるプラスおよび/またはマイナスの傾向、マネージャーのイメージの分析、チームとの関係の性質の多次元分析に基づいて企業構造を最適化します。
2. 各従業員の専門的、心理的、生理学的パラメータの決定、従業員の否定的な症状の特定と評価、紛争状況における行動特性、適合性、自尊心、潜在的な能力、社会心理学的能力、従業員のさまざまなテキスト特性の形成、等
3. 一般的かつ的を絞ったキャリアガイダンス、専門職の選定、雇用、人員削減、認定、従業員の専門的適性と学習能力の評価、能力の構築と評価、企業の特定の状況において各従業員を最も効果的に活用するための推奨事項の取得、職業、役職、「ネガティブな」プロフィールなどのプロフィールを作成する。

エキスパート システムにより、対象者との直接接触中およびコンピュータとの直接接触なしの両方で、望ましい結果を得ることが可能になります。 2 番目のケースでは、被験者が特別な回答フォームに記入した後、オペレーターがデータをシステムに直接入力します。 これにより、チーム調査にかかる時間を大幅に短縮することが可能になります。 しかし、自尊心、精神生理学的特性、対人適合性を分析する場合、テストを受ける人がコンピューターに直接接触する必要があります。

これらのエキスパート システムを使用すると、各従業員の調査結果や追加のテキストおよびデジタル情報を保存および比較したり、昇進のための予備金を作成したり、必要な資質の表現の程度に応じて企業の従業員をランク付けしたりすることもできます。

エキスパート システムの使用を決定する際に注意すべき点は何ですか?
1. これらのシステムでは、情報のエクスポートとインポートが可能である必要があります。 標準のテキスト ファイルまたはクリップボード (おそらくこれは別のモジュールになるでしょう) を介して情報をエクスポートおよびインポートすることをお勧めします。 これにより、単一情報空間の原則を遵守できるようになります。
2. 周知のとおり、従業員に関するほとんどの情報は法的に閉鎖されているため、システムはデータへの不正アクセスから確実に保護されなければなりません。
3. エキスパート システムが組織の特定の活動分野 (銀行、貿易、コンサルティングなど) に焦点を当てていることが重要です。これは、職務経験、性格、教育など、多くの点で人材の要件のレベルが決定されるためです。 。 ロシアの大企業、人材紹介会社、金融機関、雇用サービスの多くはすでに人事管理のエキスパート システムを使用しています。 特にNPO「ETALON」の複合施設は、CIS企業450社以上が利用している。 国内の中堅企業の分野で活躍しています。
4. 外国のシステムとは異なり、最初に国内のシステムを導入する場合、ロシアと西側の考え方の違いによって問題が発生することはありません。 これは、特定の国で何らかの形で知識を獲得した専門家の知識について話しているので、特に重要です。 人材選定においてはメンタル面を考慮することも重要です。 さらに、国産システムの価格は、最も有名な欧米企業の対応するシステムよりも一桁低く、多くの場合、品質は高くなっています。

ロシアのエキスパート システムの大手メーカーとしては、国営企業「ディアパゾン」、NPO が挙げられます。 "参照" .

情報技術の知識と、業務に適したソフトウェア製品を選択する能力は、スペシャリストにとって優れた切り札です。 エキスパート システムは、人事サービスが直面する多くの問題を解決する際のコンサルタントおよびアシスタントとして機能します。
エキスパート システムを使用すると、そのようなサービスの従業員の推奨事項や結論を説明および正当化し、従業員が新しい知識を習得したり、タスクに関する従業員の能力レベルを判断したりできるようになります。

エキスパート システムが人間に完全に取って代わられることを恐れる必要はありません。 人が想像力、空想、直感、連想的思考、本能を持っているという利点、そして最も重要なことに、あれやこれやの決定を下す権利を保持している限り、最後の決定権は専門家システムではなく人間の専門家に残ります。

しかし、発表されたインテリジェンスが組み込まれた第 6 世代エキスパート システムが、いつ登場するかにかかわらず、人事管理の分野における人間とコンピュータの間のギャップをさらに縮めることは否定できません。

採用プロセスを合理化するために、一部のアメリカ企業はコンピューターエキスパートシステムを使用して求職者に事前面接を行っています。 大多数のユーザーによれば、このようなシステムは受け取ったデータの完全性と信頼性を向上させ、候補者をより客観的に評価するのに役立ち、企業の業績指標 (生産性、離職率、違反、盗難のレベルなど) にプラスの影響を与えます。 。 エキスパート システムには、同社の人事スペシャリストが蓄積してきた最も効果的な仕事テクニックが集約されており、ぼんやり感、過剰な感情性、遅さ、対話者に「厄介な質問」をすることへの恐怖などの人間の欠点を克服することができます。 心理学者の観察によれば、回答者は、コンピュータと「コミュニケーション」するとき、生の面接官とコミュニケーションするときよりも不安が少なく、より率直に答えます。
求職者に面接や試験を行うプログラムは、コンピュータ サイエンスの分野の専門家の用語で言えば、「フレンドリー」である必要があります。つまり、ユーザーが対話するための自然な方法、エラーからの保護、プロンプトやプロンプトの開発された手段を提供する必要があります。インタラクティブなドキュメント。 特に、相互に排他的な回答を持つ質問が含まれる場合があります。 面接中の質問の性質や順序は、回答の内容に応じて個別に異なります。 コンピューターは回答者の回答の内容を制御し、新たな矛盾に注意を向け、個々の質問に対する回答の速度を記録します。
このようなプログラムには平均 75 ～ 125 の質問が含まれており、職務要件と企業活動の詳細を考慮して作成され、相互に排他的な回答が提供されます。 テスト時間は約 20 分です。 人事担当者が直接面接で同じ量の情報を入手するには約 2 時間かかります。 得られた結果は、心理測定および統計分析のさまざまな方法を使用して検査され、他の候補者のデータと比較されます。
面接の最後に、コンピューターは人事担当者に面接の結果を次のセクションに分けて要約した表表を提供します。 回答における矛盾の体系的なリスト。 回答速度 (回答者がテスト平均よりも多くの時間を回答に費やした質問が強調表示されます)。 「問題のある」回答のリスト（人事担当者とのその後の面接中に追加の分析と特定が必要）。 人事担当者が面接中に尋ねるべき質問のおおよそのリスト。

さらに、プログラムによって提供される場合、候補者の特定の心理的またはビジネス的資質のテスト結果が、候補者の回答データに基づいて表示されます。
まとめ
1. 生産における人材の選択、訓練、配置、および合理的な使用に関するすべての作業には、管理人材の評価が必要です。 予備の管理人材は、資格選考や特別な管理研修を受け、生産活動で良好な成果を上げ、特定のランクの管理者に適用される要件を満たしている資質を備えた特別に形成された労働者のグループとして理解されています。 管理人材予備軍の候補者を選出する方法は、予測的、実践的、実験的の 3 つの主要なグループに分類されます。 特定のランクのマネージャーが任命する権利を有するポジションのリストは、彼の命名法と呼ばれます。 人材を管理職に配置することは、会社の人事政策の主な目標であり、管理職とのすべての仕事における重要なつながりです。
検討すべき質問とタスク
1. 管理者および専門家の認定の主な期間と手順を説明します。 現在の経営陣の人事評価はどのような内容になっているのでしょうか？ リザーブを扱う一般原則は何ですか? 人事マネージャーにはどのような新しい要件が課されていますか? 管理人材の主な供給源について説明します。

エキスパート システムは、特定の主題分野における専門家の知識を蓄積し、それを複製して資格の低いユーザーにアドバイスするソフトウェア システムです。
情報検索とエキスパート システムの主な違いは、前者はデータベース内で利用可能な指定された情報のみを検索するのに対し、後者は新しい情報を取得するために情報を論理的に処理することです。 この状況こそがエキスパート システムを真にインテリジェントなものにするのです。
典型的なエキスパート システム (知識ベース システムとも呼ばれます) の構造を次の図に示します。

エキスパートシステムのアーキテクチャ

システムの中核はナレッジベースです。 (比較してください: 情報検索システムにはデータベースがあります。) ナレッジ ベースとは何ですか? これは、特定の分野、この場合は人事管理、人事記録管理の分野における知識体系であり、コンピューター媒体に記録されています。
このコアに知識を詰め込む前に、専門家を見つける必要があります (そのため、エキスパート システムという名前が付けられています)。 この主題分野のハイレベルの実践者。 現代のナレッジ ベースは、数十人、場合によっては数百、数千人の専門家の実際の経験を利用しており、これらのナレッジ ベースは常に開発および補足することができ、それが開発者の仕事です。
複数の専門家の知識を 1 つのエキスパート システムに組み合わせた結果、最高の専門家でも個別にアクセスできないような高いレベルで問題を解決するのに役立つシステムを得ることができます。
専門家から知識を得るのは、思っているほど簡単ではありません。 これは、人工知能の分野における科学全体の方向性、つまり知識工学です。 この分野を代表する専門家をナレッジエンジニアと呼びます。 専門家と知識ベースの間の緩衝材として機能します。 その主なタスクは、専門家から知識を入手し、問題を解決するプロセスを説明するために必要な主要な概念、関係、特性を強調し、この知識を構造化し、その後の知識の核心を埋めるためにそれを表現する方法 (モデル) を選択することです。システム。
主題領域自体は本質的に、多かれ少なかれ明確に定義された問題または活動領域です。 たとえば、エキスパート システムは、気象学、医学、人事管理などの分野で応用されています。
対象領域が大きい場合は、全体の論理構造を損なうことなく、サブ問題に分割する必要があります (それぞれ、目標はサブ目標に、タスクはサブタスクに)。 この場合、エキスパート システムは複数のモジュール (ブロック) で構成されます。 この活動分野の対象領域と解決すべきタスクの範囲が非常に大きいため、ほとんどの場合、これが人事エキスパートシステムの構築方法です。
技術的な詳細には立ち入りませんが、知識表現の最も一般的なモデルの 1 つは、いわゆる実稼働モデルであることに注意してください。 つまり、知識は、IF (条件)、THEN (アクション)、ELSE (アクション) の形式で、専門知識に基づいて定式化されたルール (ステートメント、ステートメント) の形式で提示されます。

したがって、エキスパート システムの知識ベースは次のようになります。

与えられた問題に関する専門家の発言（結論）が真実であるかどうかを判断するための一連の経験的（実験的）ルール。
- 一連の経験的データと問題の説明、解決のためのオプション。

人事エキスパート システムの知識ベース ルールの簡単な例を示します。 ご存知のとおり、多くの企業や団体の経営者は、従業員を雇用する際に試用期間を設けています。 ただし、現在の法律によれば、この規定は一部の人には適用されません。 たとえば、18 歳未満の場合です。

この状況を説明するルールがナレッジ ベースでどのように表示されるかを次に示します。

IF: 人事業務採用を選択します
かつ: 従業員の年齢が 18 歳未満であること
その後：試用期間はありません。

つまり、ユーザー (人事担当者) にとっては、初期データをシステムに入力するだけで十分であり、答えは用意されています。
知識ベースに加えて、エキスパート システムには論理推論プログラム (システムの「推論」の過程をモデル化するプログラム)、およびユーザー インターフェイスと説明サブシステムがあります。 ユーザーインターフェースは、ユーザーが情報を入力する段階と結果を得る段階でエキスパートシステムと対話するためのプログラムです。 説明サブシステムは、ユーザーが「システムはどのように、そしてなぜこの決定に至ったのか?」という質問に対する答えを得ることができるプログラムです。 開発された説明サブシステムは、他のタイプの質問をサポートします。 インテリジェント ナレッジ ベース エディター (図を参照) は、ナレッジ エンジニアにオンラインでデータベースを作成する機会を提供するプログラムです。
エキスパート システムを購入するかどうかを決めるときは、どのような目標を追求するかを決定する必要があります。 知識の複製? 意思決定の質を向上させるには? 日常業務の自動化? それとも何か別の目標があるのでしょうか？ 最初の 2 つのポジションは、間違いなく、人事活動のためのエキスパート システムの目標です。 それはすべて、組織内で解決されているタスクの詳細によって異なります。

人事活動のエキスパート システムは、解決されるタスクに応じて次のグループに分類できます。
- 多機能システム（解決すべき課題：キャリアガイダンス、専門家の選択、労働者の認定、予備役の形成など）。
- 人材の状態をグループで分析するためのシステム（戦略的タスク：組織構造の分析と最適化、部門の発展傾向の決定など）。
- 心理学者のためのシステム（犯罪傾向、隠れた対立、部門および組織全体の否定的な傾向など、従業員の否定的な兆候を特定する）。

人事活動のための最新世代のエキスパート システム (開発者はすでに第 5 世代について話しています) は、「前例」の原則に基づいて構築されています。 候補者の個人的、職業的、精神生理学的資質が、最高の専門家の同様のパラメータと比較されます。 このように、エキスパート システムを使用すると、マネージャーのニーズに最適なチームを編成できます。

エキスパート システムが人事サービスの活動、特に最も有名な国内ソフトウェア システム「人事サービス」と「人事コンサルティング」(NPO Etalon によって開発) の活動を改善するために提供される主な機会に注目してみましょう。

1）人材の育成と状態におけるプラスおよび/またはマイナスの傾向、マネージャーのイメージの分析、チームとの関係の性質の多次元分析に基づいた企業構造の最適化。

2）各従業員の専門的、心理的、生理学的パラメータの決定、従業員の否定的な症状の特定と評価、紛争状況における行動特性、適合性、自尊心、潜在的な能力、社会心理学的能力、従業員のためのさまざまなテキスト特徴の形成。従業員など。

3) 一般的かつ的を絞ったキャリアガイダンス、専門職の選定、採用、人員削減、認定、従業員の専門的適性と学習能力の評価、企業の特定の状況において各従業員を最も効果的に活用するための推奨事項の受け取り、従業員のプロフィールの作成職業、役職、「ネガティブな」プロフィールなど。

エキスパート システムにより、対象者との直接接触中およびコンピュータとの直接接触なしの両方で、望ましい結果を得ることが可能になります。 2 番目のケースでは、被験者が特別な回答フォームに記入した後、オペレーターがデータをシステムに直接入力します。 これにより、チーム調査にかかる時間を大幅に短縮することが可能になります。 しかし、自尊心や精神生理学的特性、対人適合性を分析する場合、テストを受ける人とコンピューターで直接接触する必要があります。

これらのエキスパート システムを使用すると、各従業員の調査結果や追加のテキストおよびデジタル情報を保存および比較したり、昇進のための予備金を作成したり、必要な資質の表現の程度に応じて企業の従業員をランク付けしたりすることもできます。

人事部門はエキスパートシステムの使用を決定する際に何に注意すべきでしょうか?
1. これらのシステムでは、情報のエクスポートとインポートが可能である必要があります。 標準のテキスト ファイルまたはクリップボード (おそらくこれは別のモジュールになるでしょう) を介して情報をエクスポートおよびインポートすることをお勧めします。 これにより、単一情報空間の原則を遵守できるようになります。
2. 従業員に関するほとんどの情報は機密であるため、システムはデータへの不正アクセスから確実に保護されなければなりません。
3. エキスパート システムが組織の特定の活動分野 (銀行、貿易、コンサルティングなど) に焦点を当てていることが重要です。これは、職務経験、性格、教育など、多くの点で人材の要件のレベルが決定されるためです。 。 ロシアの大企業、人材紹介会社、金融機関、雇用サービスの多くはすでに人事管理のエキスパート システムを使用しています。 特に、人事サービス複合施設は 450 を超える大規模な CIS 企業によって使用されています。
4. 国内のソフトウェアパッケージを導入する場合、外国のソフトウェアパッケージとは異なり、ロシアと西側の人事選考や会計制度の違いに起因する問題は発生しません。 これは、特定の国で何らかの形で知識を獲得した専門家の知識について話しているので、特に重要です。 人材選定においてはメンタル面を考慮することも重要です。 さらに、国産システムの価格は、最も有名な欧米企業の対応するシステムよりも一桁低く、多くの場合、品質は高くなっています。

ロシアのエキスパート システムの大手メーカーには、国営企業「ディアパゾン」、NPO「エタロン」などがあります。

情報テクノロジーの知識と、業務に適したソフトウェア製品を選択する能力は、人事スペシャリストにとって優れた切り札です。 エキスパート システムは、人事サービスが直面する多くの問題を解決する際のコンサルタントおよびアシスタントとして機能します。
エキスパート システムを使用すると、人事担当者の推奨事項や結論を説明して正当化し、新しい知識を習得したり、タスクに関する能力のレベルを判断したりすることができます。

エキスパート システムが人間に完全に取って代わられることを恐れる必要はありません。 人が想像力、空想、直感、連想的思考、本能を持っているという利点、そして最も重要なことに、あれやこれやの決定を下す権利を保持している限り、最後の決定権は専門家システムではなく人間の専門家に残ります。

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連邦州予算教育機関

高等専門教育

「シベリア国立航空宇宙大学は学者M.F.レシェトネフにちなんで命名されました」

情報学通信大学

情報学・コンピュータサイエンス学科

コースプロジェクト

による規律: インテリジェントなシステムとテクノロジー

の上トピック: " ニューラルネットワークを活用した人材選考エキスパートシステムの開発」

完成者: Art gr. ビスズ 13-01

ボブコフ A.I.

確認者：作業監督者

ダモフ M.V.

クラスノヤルスク、2016

• 導入
• 1.1 開発問題ステートメントの説明
• 1.2 開発の目的
• 1.3 信頼性の要件
• 1.4 プログラム要件
• 1.5 機能要件
• 2.1 入力データ構造
• 2.2 プログラマーズガイド
• 2.3 ユーザーガイド
• 結論
• 応用

導入

ターゲットを絞った個別の選考ではなく、短期間に多くの候補者を同時に選出する必要がある大量採用についての話が増えています。 そして、これを迅速に行うだけでなく、可能な限り効率的に (そして最小限のコストで) 実行します。 このような大規模なプロジェクトを実行するには、どれほど多くの困難を乗り越えなければならないか想像してみてください。 私たちは、膨大な量の情報、複数のリソース、チャネルの管理について話しています。 すべての企業や人事部門がこのようなタスクを処理できるわけではありません。 また、すべてのシステムや人材選考ソフトウェアがこれに対応できるわけではありません。 多くの場合、HR スペシャリストは、この種のプロジェクトを実装するために必要なツール、経験、知識を持っていません。

エキスパート システムは、コンピューターの機能と知識を専門家の経験と組み合わせて、特定の問題に対して合理的なアドバイスを提供したり、合理的な解決策を実装したりできるシステムです。 エキスパート システムの追加の特性は、その推論の過程をユーザーが理解できる形式で説明できることです。

そのためには「ニューラルネットワークを活用した人材選考エキスパートシステム」というソフトウェアツールの開発が必要です。

目的 与えられた コース 仕事 は 勉強する システム 仕事 と CAD溝 考慮して による ○Tボル 候補者 の上 それ または 違う 役職.

エキスパート システムを使用して従業員の選択を自動化する利点と利点:

・情報入力に伴う人件費の削減。

· 候補者の探索と誘致を加速します。

· ベースの継続的な成長。

· アカウンティングを簡素化し、データ損失を排除します。

採用エキスパート制度

· 求人要件に関する高品質で完全な情報の作成。

1. 人材選考エキスパート制度の概要

1.1 開発問題ステートメントの説明

原則として、エキスパート システムは、専門家の知識が重要な役割を果たす高度に専門化された一部の分野における実際的な問題を解決するために作成されます。 エキスパート システムは、人工知能分野の研究結果に大きな注目を集めることができた最初の開発でした。

エキスパート システムには、他の人工知能システムとの大きな違いが 1 つあります。エキスパート システムは、普遍的な問題を解決するように設計されておらず、エキスパート システムは、開発者によって定義された領域 (まれなケースですが、領域) の問題を定性的に解決するように設計されています。

プログラム開発の基礎は、「ニューラル ネットワークを使用した人材選択のためのエキスパート システム」の例を使用した「インテリジェント システムとテクノロジー」分野のコースワークを完了することです。 プログラムは採用を最適化するように設計される必要があります。

1.2 開発の目的

エキスパート システムは、人材の選択に関する情報を保存および処理するように設計されています。 ソフトウェアツール「ニューラルネットワークに基づく人選エキスパートシステム」は、オブジェクトの特性と、その特性を持つオブジェクト自体に関する情報を使用して、検索タスクを大幅に簡素化できます。 このソフトウェア ツールは、人事記録用に開発されたものではなく、他の活動分野でも使用できます。

1.3 信頼性の要件

システム全体の信頼性は、使用されているオペレーティング システムの信頼性に依存します。

エキスパート システムは、この分野の専門家が提供できる解決策と同等の解決策を許容できる時間内に見つけなければなりません。

1.4 プログラム要件

「ニューラルネットワークによる人材選考エキスパートシステム」の主な要件は、因子を利用した人材採用機能です。

1.5 性能要件

プログラムは、次の機能を実行する機能を提供する必要があります。

· オブジェクトおよびオブジェクト自体の特性を変更する。

· オブジェクトおよびオブジェクト自体の特性を追加/変更、削除します。

· オブジェクトに関する情報を保存するためのデータベースを保存/ロードします。

· ネットワークトレーニングを実施する。

・採用業務を実施します。

1.6 コンピュータハードウェアの構成とパラメータの要件

使用するコンピュータは、以下の特性以上のコンピュータである必要があります。

· Intel Pentium 1000 MHz プロセッサ;

· RAM容量 - 512 MB;

・HDD容量 - 30GB。

次のオペレーティング システムを使用できます。

· Microsoft Windows XP 以降。

2. 人材選考のためのエキスパートシステムの開発

2.1 入力データ構造

プログラムの入力データは、特別なフォームに入力されたテキスト、または特定のテンプレートに対応するファイルの保存/読み込みの形式で編成する必要があります。 手動で入力されたデータは、適切なフィールドに記録されます。

望ましい結果という言葉は何を意味しますか？ これは、エキスパート システム ニューラル ネットワークのトレーニング中に導入された事実です。

価値を高等教育とプログラミング言語の知識という事実に設定するとします。 C++、Delphi、1C: エンタープライズ、C# はプログラマーです。これは、信号ユニットが「高等教育」および「プログラミング言語の知識」という記号とゼロに割り当てられた入力に該当することを意味します。これらのプロパティについて、これが目的ではないという事実がある場合、反応の望ましい結果は 0 になります。

ソフトウェアツール「ニューラルネットワークを用いた人材選考エキスパートシステム」では、各オブジェクトが独自のニューロンを持っています。 たとえば、新しいオブジェクトを追加すると、RecognizableObject クラスの新しいインスタンスが作成され、その中に Neuron クラスのインスタンスが作成されます。

ソフトウェア ツール「ニューラル ネットワークに基づく人材選択のエキスパート システム」を実装するために、次の 2 つのパラメーターを持つニューラル ネットワークが設計されました。

- オブジェクトの特性;

- オブジェクト名。

以下は、オブジェクトの特徴（プロパティ）を入力するためのウィンドウです。

図 1 - オブジェクト属性 (プロパティ) の名前の入力

使用されるニューラル ネットワーク クラスを以下に示します。

パブリッククラスニューロン

// / ニューラルネットワーク入力データ

公開リスト 入力。

以下の図 2 は、入力および編集時のオブジェクト名の入力ウィンドウを示しています。

図 2 - オブジェクト名の入力

2.2 プログラマーズガイド

プログラムは次の種類のファイルで構成されます。

· ExpertSystemKadru。 exs - エキスパート システム データベース ファイル。

・ニューロン。 cs - ニューラル ネットワーク モジュール;

・FuncTranc。 cs - 伝達関数;

· ExpertSystemKadru。 csproj - メインプロジェクトファイル。

ファイル ExpertSystem を実行した後。 exeを実行すると、メインプロジェクトウィンドウが画面に表示されます。

図3 - プログラム「ニューラルネットワークに基づく人材選択のためのエキスパートシステム」のウィンドウ

以下の図 4 では、「人材選択のためのエキスパート システム」という質問があり、識別する必要があるオブジェクトの特徴を選択する必要があります。

図4 - 質問ウィンドウ「ニューラルネットワークに基づく人材選考エキスパートシステム」

以下の図 5 は、ニューラル ネットワークを使用した「人材選択のためのエキスパート システム」という質問に対する回答の出力です。この場合、入力に 2 つの値を送信し、この属性を持つ特定のポジションに対する回答を受け取りました。 , 「採用スペシャリスト」には、「高等教育、知識1C：政府機関の企業給与と職員、第2-3版」という特徴が含まれています。 ニューラル ネットワークの出力での応答は正しい信号を示しました。

図5 ニューラルネットワークによる結果出力画面 「ニューラルネットワークによる人材選考エキスパートシステム」

エキスパート システムの主なタスクは、指定された一連の特徴に基づいてオブジェクトを認識することです。

2.3 ユーザーガイド

コース設計にあたり、「ニューラルネットワークによる人材選考エキスパートシステム」を開発しました。 このソフトウェアを使用するためのユーザー ガイドを表 1 に示します。

表 1 - プログラムを操作するときのユーザーのアクション。

手術	ユーザーアクション	プログラムアクション
プログラムの開始	エキスパートシステム。 EXE	メインプログラムウィンドウが表示されます
パーティションの選択 - ファイル	ボタンをクリック - ダウンロード	「人材選考エキスパートシステム」の保存データベースのファイルを指定する必要があります
		基本情報を保存するには「採用エキスパートシステム」のファイル名を指定する必要があります
	ボタンを押して終了します	「エキスパート採用制度」の終了について
	「プロパティを追加」ボタンをクリックします	オブジェクトのプロパティフィールドをリストに追加します
	ボタンをクリック - プロパティの編集	選択したプロパティを編集します
	ボタンをクリック - プロパティの削除	オブジェクトのリストがない場合は削除します。それ以外の場合、プロパティの削除は禁止されます
	ボタンをクリックしてオブジェクトを追加します	フィールドリストにオブジェクトを追加します
	ボタンをクリックしてオブジェクトを編集します	選択したオブジェクトを編集します
	ボタンをクリック - オブジェクトを削除する	指定されたオブジェクトを削除します
表 1 - プログラムを操作するときのユーザーのアクションの続き。
オンラインでトレーニングを提供する	ボタンをクリック - 人事要素の入力	入力パラメータとしてオブジェクトを選択し、スタッフ配置用のプロパティ選択を使用してこのオブジェクトの因子を作成します。
質問を実行する	ボタンをクリック - 質問を実行	エキスパート システムは、一連の特性に基づいてオブジェクトを見つけます。
プログラムについて		開発者情報が表示される

ユーザーがエキスパート システムに質問を実行 (質問) し、目的の機能を選択すると、1 つの信号が対応する入力に送信され、0 の信号が残りの選択されていない入力に送信されます。各ニューロンは何を持っていますか? 出力信号が 1 に等しい場合、これはオブジェクト (位置) であり、0 の場合、そうではありません (オブジェクトまたは位置がわかりません)。 また、複数のオブジェクトが特定の特性に対応する場合もあります。 プログラムはこれを報告しますが、1つも存在しない場合もあります。 すると、「エキスパート システム」は、「これがどのような求人なのかわかりません。」と答えます。

2.4 ソフトウェアのテスト

一般に、「人材選択のためのエキスパート システム」はうまく機能しますが、誤検知の可能性もあります。 このような誤検知の解決策は、トレーニング プロセス中に、特に「これは間違ったオブジェクトである」という事実に関して、エキスパート システムにさらに多くの事実を尋ねることです。 例えば、「高等教育を受け、1Cの知識があれば会計士である」という事実とともに、「3年の運転経験と高等教育を受けていれば会計士である」、「プログラミング言語の知識がある」という事実を設定すると便利です。 C++、C# はキュウリではありません」、サワー アンド オレンジは会計士ではありません。

図6 - 「ニューラルネットワークに基づく人材選考のためのエキスパートシステム」というファクトを表示するウィンドウ

以下は、「エキスパート システム」での質問の実行を示す図 7 です。

図7 - 「ニューラルネットワークに基づく人材選考のためのエキスパートシステム」というファクトを表示するウィンドウ

エキスパート システムは、メイン フォーム、ネットワークの編集およびトレーニング用のフォーム、エキスパート システムの意思決定フォームなど、別個のフォームの形式で実装されます。 意思決定フォームは、作成された知識ベースを使用して、特定の情報を検索し、それを見つけるために特定のオブジェクトを検索します。

結論

コースワークの結果として、さまざまな分野でエキスパートシステムを構築するための現代の基本原則が研究され、エキスパートシステムの構造と動作原理、その分類と特性が研究されました。

次に、ニューラルネットワークに基づくエキスパートシステムを用いて、人材選定の問題を解決するためのエキスパートシステムの構築の可能性を分析した。 このようなシステムの設計に関する詳細な技術仕様が実装されました。

エキスパート システムを実装するソフトウェア システムとして Visual Studio Professional 2010 が選択され、プログラミング言語には C# が選択されました。

このシステムは、オブジェクト指向プログラミングの原則を実装するという観点から最も適切なものとして選択されました。 クラス構造が作成され、フォームとそのソフトウェア モジュールが開発されました。

開発したシステムは人材選考システムなどとして活用できます。

参考文献

1.アグロフPV C#。 レシピ集。 2007、429 ページ。djvu。

2.イシュコバE.A. C# のチュートリアル。 プログラミングは 2013 年に始まりました。

3. ワトソン・カーリーほか C# 2008 基本コース。 2009 年、1211 ページ。djvu。

4. 独自のエキスパート システムを構築する方法: Naylor K. 1991;

5. Khaikin S. ニューラル ネットワーク: 2006 年コースを完了。

応用

付録 A

リストプログラム

モジュール - ニューロン

システムを使用して。 コレクション。 ジェネリック;

名前空間 ExpertSystem

// / ニューロンクラス宣言

パブリッククラスニューロン

// / 乱数ジェネレーター

プライベート静的ランダム rnd = new Random();

// / ニューラルネットワーク入力データ

公開リスト 入力。

// / ニューラルネットワークの出力結果

パブリックの double 出力。

// / ニューラルネットワークの重み付け係数

公開リスト 重み。

// / 伝達関数

パブリック FuncTranc トランス;

// / ニューラルネットワークの学習率

パブリックダブルムー。

// / 重みの数によるコンストラクター

// /スケールの数

// /送信関数

public Neuron(int a_count, FuncTranc a_trans)

入力 = 新しいリスト ();

重み = 新しいリスト ();

for (int i = 0; i< a_count; i++)

入力。 追加(0);

重み。 Add(rnd.NextDouble() * 2 - 1);

パブリック void compute()

for (int i = 0; i< weights. Count; i++)

res += (重み [i] * 入力 [i]);

出力 = trans.compute(res);

// / ニューロンのトレーニング

// / 望ましい反応

// / 入力ベクトル

パブリック void スタディ (double t、List) a_入力)

double y = 出力;

ダブル dty = t - y;

トランス。 研究（mu、dty）;

for (int i = 0; i< weights. Count; i++)

重み[i] = 重み[i] + mu * dty * a_inputs[i];

// / 入力パラメータを設定する

// / 数値のリスト

public void set_incomes(List a_収入)

if (a_incomes. Count! = inputs. Count) throw new Exception ("Neuron: set_incomes: 指定された入力パラメータの数が無効です!");

int cn = a_収入。 カウント;

for (int i = 0; i< cn; i++)

入力[i] = a_収入[i];

モジュール - 伝染 ; 感染機能ファンクトランク

名前空間 ExpertSystem

( // / 伝達関数コード定数のクラス

パブリック静的クラス TransFuncConstId

/// しきい値

public const int ThresholdId = 1;

// / 3 レベルの伝達関数

public const int ThreeLevelsId = 2;

// / シグモイド伝達関数

public const int SignFuncId = 3;

// / 飽和のある一次関数

public const int LinearSaturationId = 4;

// / ガウス伝達関数

public const int GaussFuncId = 5;

// / 伝達関数「そのまま」

public const int AsisId = 6;

// / 伝達関数の種類の数

public const int TransFuctionCount = 6;

/// 伝達関数インターフェース

パブリックインターフェイス FuncTranc

// / 伝達関数の等価性をチェックする

// / 別の伝達関数オブジェクト

// / true - 同等、false - 異なる

bool is_equal(FuncTranc a_func);

// / 渡された値

/// 計算結果

double compute(double a_income);

// / 伝達関数の別のコピーを作成します

// / セルフコピー

FuncTranc clone();

// / 伝達関数識別コード

// /伝達関数の正しさをチェックする

// /true - 正しい、false - 不正確

bool 有効 (最小値を 2 倍、最大値を 2 倍);

// / 伝達関数トレーニング

// / 学習率

// / 望ましい結果と実際の結果の違い

void Study(double mu, double dty);

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