Труды КНЦ вып. 11 (ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ) вып. 8/2020 (11)

состоят в субъективности суждений экспертов, а также в механизмах обработки как количественных, так и качественных экспертных оценок. Как уже было отмечено, важным свойством СЭС является многокритериальность. Соответственно использование различных многокритериальных подходов для экспертной оценки СЭС является важной областью приложения методов ИИ. Многокритериальные экспертные методы также можно подразделить с точки зрения измерений [8]. Еще одним важным аспектом использования экспертных методов для анализа риска в СЭС является учет важных свойств СЭС, а именно: человеческого фактора, получение оптимальных (предпочтительных) решений, а также возможность интерпретации полученного результата (решений). Четвертый подход измерения риска, известен как социологический [7]. В рамках данного подхода предполагается измерить восприятие населением и его отдельными группами того или иного риска [12, 13]. Из методов ИИ, которые успешно применены в рамках социологического подхода измерения риска следует отметить, прежде всего, ДСМ-метод [16] (система управления факторами риска безопасности полётов, анализ и предотвращение забастовок на предприятиях и др.). ДСМ-метод предназначен для установления неизвестного свойства объекта, на основе анализа множества структур типа объект-свойство (индуктивный метод порождения гипотез). Социологический подход измерения риска позволяет проанализировать такие свойства СЭС как: учет человеческого фактора, наличие сразу нескольких слабо формализуемых целей и многокритериальность. Таким образом, основные свойства СЭС, четыре способа измерения риска (инженерный, модельный, экспертный и социологический), а также перечень конкретных задач позволяют сформировать многомерный классификатор методов анализа риска. Обозначим некоторые предварительные выводы. В рамках инженерного подхода анализа риска получение каких-то новых фундаментальных результатов в ближайшее время, скорее всего, проблематично. Это связано с тем, что теория вероятностей к настоящему моменту очень хорошо развита, благодаря результатам полученным, отечественными научными школами (А. Н. Колмогоров и др.). Тем нее менее, если будут получены новые результаты, которые сделают работу нейронных сетей более прозрачными и понятными тут также можно обозначить некоторую перспективу. Для модельного подхода новые результаты могут быть связаны с повсеместным внедрением новых цифровых технологий (четвертая промышленная революция [11]), что сделает крайне востребованным использование многоагентного подхода (коллективного поведения роботов, умных предприятий, дорог, городов, беспилотного транспорта и т.п.), а также различных интеллектуальных датчиков (мягкие измерения и вычисления), которым будут делегированы права самостоятельного принятия решений. В рамках экспертного подхода для задач анализа риска упор должен быть сделан на развитие основных способов получения и представления знаний (онтологии (семантические сети), фреймы, продукции, а также методы логического вывода)). Прежде всего, перспективными являются подходы, ориентированные на работу с неколичественной (качественной) информацией (методы ВАР [8], нечеткая логика и мягкие вычисления, взаимодействие с компьютером на естественном языке и т.п.). 169