Download Management Information Systems 6/e

Survey
yes no Was this document useful for you?
   Thank you for your participation!

* Your assessment is very important for improving the workof artificial intelligence, which forms the content of this project

Document related concepts

Agent-based model wikipedia , lookup

Embodied cognitive science wikipedia , lookup

Existential risk from artificial general intelligence wikipedia , lookup

AI winter wikipedia , lookup

History of artificial intelligence wikipedia , lookup

Ethics of artificial intelligence wikipedia , lookup

Transcript
• • • •• •• •• • • •
• • • •• •• • • •
• • • •• •• • • •
• • • •• •• • • •
• • • •• •• • • •
• • • •• •• • • •
• • • •• •• • • •
• • • •• •• • • •
• • • •• •• • • •
• • • •• •• • • •
• • • •• •• • • •
• • • •• •• • • •
• • • •• •• • • •
• • • •• •• • • •
• • • •• •• • • •
• • • •• •• • • •
• • • •• •• • • •
• • • •• •• • • •
• • • •• •• • • •
• • • •• •• • • •
• •
• • • •• •• •• • • •
• • • •• •• • • •
• • • •• •• • • •
• • • •• •• • • •
• • •• • •
• • • •• •• •• • • •
• • • •• •• • • •
• • • •• •• • • •
• • • •• •• • • •
• • • •• •• • • •
• • • •• •• • • •
• • • •• •• • • •
• • • •• •• • • •
• • • •• •• • • •
•• ••
• • • •• •• •• • • •
• • • •• •• • • •
• • • •• •• • • •
• • • •• •• • • •
• • • •• •• • • •
• • • •• •• • • •
• • • •• •• • • •
• • • •• •• • • •
• • • •• •• • • •
• • • •• •• • • •
• • • •• •• • • •
• • • •• •• • • •
• • • •• •• • • •
• • • •• •• • • •
• • • •• •• • • •
• • • •• •• • • •
• • • •• •• • • •
• • • •• •• • • •
• • • •• •• • • •
• • • •• •• • • •
• • • •• •• • • •
• • • •• •• • • •
• • • •• •• • • •
• • • •• •• • • •
• • • •• •• • • •
• • • •• •• • • •
• • • •• •• • • •
• • • •• •• • • •
• • • •• •• • • •
• • • •• •• • • •
• • • •• •• • • •
• • • •• •• • • •
• • • •• •• • • •
• • • •• •• • • •
• • • •• •• • • •
• • • •• •• • • •
• • • •• •• • • •
• • • •• •• • • •
• • • •• •• • • •
• • • •• •• • • •
• • • •• •• • • •
• • • •• •• • • •
••••••
4-1
••••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•
••••••
•••••
•••••
•••••
•••
••••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
••
••••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
DECISION SUPPORT & ARTIFICIAL
INTELLIGENCE
••••••
4
Brainpower for Your Business
••••••
Chapter
••••••
••••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•
••••••
•••••
•••••
•••••
•••
••••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
••
••••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
• • • • • McGraw-Hill
•••••
STUDENT LEARNING OUTCOMES
••••••
1.
2.
Define decision support system, list its components,
and identify the type of application it’s suited to.
Define geographic information systems and state
how they differ from other decision support
systems.
4-3
© 2007 The McGraw-Hill Companies, Inc. All rights reserved.
••••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•
••••••
•••••
•••••
•••••
•••
••••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
••
••••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
• • • • • McGraw-Hill
•••••
STUDENT LEARNING OUTCOMES
••••••
3.
4.
Define artificial intelligence and list the different
types that are used in businesses.
Define expert systems and describe the types of
problems to which they are applicable.
4-4
© 2007 The McGraw-Hill Companies, Inc. All rights reserved.
••••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•
••••••
•••••
•••••
•••••
•••
••••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
••
••••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
• • • • • McGraw-Hill
•••••
STUDENT LEARNING OUTCOMES
••••••
5.
6.
Define neural networks and fuzzy logic and the
uses of these AI tools.
Define genetic algorithms and list the concepts on
which they are based and the types of problems
they solve.
4-5
© 2007 The McGraw-Hill Companies, Inc. All rights reserved.
••••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•
••••••
•••••
•••••
•••••
•••
••••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
••
••••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
• • • • • McGraw-Hill
•••••
STUDENT LEARNING OUTCOMES
••••••
7.
8.
Define artificial agents and list the different types
that are used in businesses.
Define agent-based modeling and swarm
intelligence.
4-6
© 2007 The McGraw-Hill Companies, Inc. All rights reserved.
••••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•
••••••
•••••
•••••
•••••
•••
••••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
••
••••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
• • • • • McGraw-Hill
•••••
Decision Support System – The
Resident Opinion
••••••
 Cleveland
Clinic uses automated DSSs when
diagnosing patient illnesses
 All hospital databases are tied together, making it
possible for doctors to compare each new illness and
patient with all relevant previous cases
4-7
© 2007 The McGraw-Hill Companies, Inc. All rights reserved.
••••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•
••••••
•••••
•••••
•••••
•••
••••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
••
••••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
• • • • • McGraw-Hill
•••••
Decision Support System – The
Resident Opinion
••••••
 By
being able to compare data on illnesses as well as
other data such as demographics, the clinic can
better pinpoint the best treatment
 The computer-aided decision support that the
Cleveland Clinic uses includes data-mining and
neural network techniques
4-8
© 2007 The McGraw-Hill Companies, Inc. All rights reserved.
••••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•
••••••
•••••
•••••
•••••
•••
••••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
••
••••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
• • • • • McGraw-Hill
•••••
Decision Support System – The
Resident Opinion
••••••
 Class
poll…
What IT concepts can you identify for the Cleveland
Clinic?
 Do you foresee a health care system where you’d do
most of the diagnosis and arrange the treatments
yourself with/through IT?
 Is there a downside to predicting which patients are
more likely to fall victim to specific diseases? (Hint: You
might think about what you learned in you statistics
courses.)

4-9
© 2007 The McGraw-Hill Companies, Inc. All rights reserved.
••••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•
••••••
•••••
•••••
•••••
•••
••••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
••
••••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
• • • • • McGraw-Hill
•••••
INTRODUCTION
••••••
 Computer-aided
decision support
4-10
© 2007 The McGraw-Hill Companies, Inc. All rights reserved.
••••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•
••••••
•••••
•••••
•••••
•••
••••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
••
••••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
• • • • • McGraw-Hill
•••••
••••••

DECISIONS, DECISIONS,
DECISIONS
Phases of decision making
1.
2.
3.
4.
Intelligence – find or recognize a problem, need, or
opportunity
Design – consider possible ways of solving the
problem
Choice – weigh the merits of each solution
Implementation – carry out the solution
4-11
© 2007 The McGraw-Hill Companies, Inc. All rights reserved.
••••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•
••••••
•••••
•••••
•••••
•••
••••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
••
••••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
• • • • • McGraw-Hill
•••••
Four Phases of Decision Making
••••••
4-12
© 2007 The McGraw-Hill Companies, Inc. All rights reserved.
••••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•
••••••
•••••
•••••
•••••
•••
••••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
••
••••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
• • • • • McGraw-Hill
•••••
Types of Decisions You Face
••••••
decision – processing a certain
information in a specified way so that you will always
get the right answer
 Nonstructured decision – one for which there may
be several “right” answers, without a sure way to get
the right answer
 Structured
4-13
© 2007 The McGraw-Hill Companies, Inc. All rights reserved.
••••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•
••••••
•••••
•••••
•••••
•••
••••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
••
••••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
• • • • • McGraw-Hill
•••••
What Job Do I Take?
••••••
4-14
© 2007 The McGraw-Hill Companies, Inc. All rights reserved.
••••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•
••••••
•••••
•••••
•••••
•••
••••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
••
••••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
• • • • • McGraw-Hill
•••••
Types of Decisions You Face
••••••
decision – one that happens repeatedly
 Nonrecurring (ad hoc) decision – one you make
infrequently
 Recurring
4-15
© 2007 The McGraw-Hill Companies, Inc. All rights reserved.
••••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•
••••••
•••••
•••••
•••••
•••
••••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
••
••••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
• • • • • McGraw-Hill
•••••
DECISION SUPPORT SYSTEMS
••••••
support system (DSS) – a highly flexible
and interactive system that is designed to support
decision making when the problem is not structured
 Decision support systems help you analyze, but you
must know how to solve the problem, and how to use
the results of the analysis
 Decision
4-16
© 2007 The McGraw-Hill Companies, Inc. All rights reserved.
••••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•
••••••
•••••
•••••
•••••
•••
••••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
••
••••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
• • • • • McGraw-Hill
•••••
Alliance between You and a DSS
••••••
4-17
© 2007 The McGraw-Hill Companies, Inc. All rights reserved.
••••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•
••••••
•••••
•••••
•••••
•••
••••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
••
••••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
• • • • • McGraw-Hill
•••••
Components of a DSS
••••••
management component – consists of both
the DSS models and the model management system
 Data management component – stores and
maintains the information that you want your DSS to
use
 User interface management component – allows
you to communicate with the DSS
 Model
4-18
© 2007 The McGraw-Hill Companies, Inc. All rights reserved.
••••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•
••••••
•••••
•••••
•••••
•••
••••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
••
••••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
• • • • • McGraw-Hill
•••••
Components of a DSS
••••••
4-19
© 2007 The McGraw-Hill Companies, Inc. All rights reserved.
••••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•
••••••
•••••
•••••
•••••
•••
••••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
••
••••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
• • • • • McGraw-Hill
•••••
GEOGRAPHIC INFORMATION
SYSTEMS
••••••
information system (GIS) – DSS
designed specifically to analyze spatial information
 Spatial information is any information in map form
 Businesses use GIS software to analyze information,
generate business intelligence, and make decisions
 Geographic
4-20
© 2007 The McGraw-Hill Companies, Inc. All rights reserved.
••••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•
••••••
•••••
•••••
•••••
•••
••••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
••
••••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
• • • • • McGraw-Hill
•••••
San Diego in GIS Software
••••••
4-21
© 2007 The McGraw-Hill Companies, Inc. All rights reserved.
••••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•
••••••
•••••
•••••
•••••
•••
••••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
••
••••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
• • • • • McGraw-Hill
•••••
ARTIFICIAL INTELLIGENCE
••••••
intelligence (AI) – the science of making
machines imitate human thinking and behavior
 Robot – a mechanical device equipped with
simulated human senses and the ability to take action
on its own
 Artificial
4-22
© 2007 The McGraw-Hill Companies, Inc. All rights reserved.
••••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•
••••••
•••••
•••••
•••••
•••
••••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
••
••••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
• • • • • McGraw-Hill
•••••
ARTIFICIAL INTELLIGENCE
••••••

Types of AI systems used in business
1.
2.
3.
4.

Expert systems
Neural networks
Genetic algorithms
Intelligent agents
AI systems deliver the conclusion (rather than
helping you analyze the options)
4-23
© 2007 The McGraw-Hill Companies, Inc. All rights reserved.
••••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•
••••••
•••••
•••••
•••••
•••
••••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
••
••••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
• • • • • McGraw-Hill
•••••
EXPERT SYSTEMS
••••••
(knowledge-based) system – an artificial
intelligence system that applies reasoning
capabilities to reach a conclusion
 Used for
 Expert
Diagnostic problems (what’s wrong?)
 Prescriptive problems (what to do?)

4-24
© 2007 The McGraw-Hill Companies, Inc. All rights reserved.
••••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•
••••••
•••••
•••••
•••••
•••
••••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
••
••••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
• • • • • McGraw-Hill
•••••
Traffic Light Expert System
••••••
4-25
© 2007 The McGraw-Hill Companies, Inc. All rights reserved.
••••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•
••••••
•••••
•••••
•••••
•••
••••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
••
••••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
• • • • • McGraw-Hill
•••••
What Expert Systems Can and Can’t
Do
••••••
 An
expert system can
Reduce errors
 Improve customer service
 Reduce cost

 An
expert system can’t
Use common sense
 Automate all processes

4-26
© 2007 The McGraw-Hill Companies, Inc. All rights reserved.
••••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•
••••••
•••••
•••••
•••••
•••
••••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
••
••••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
• • • • • McGraw-Hill
•••••
NEURAL NETWORKS AND FUZZY
LOGIC
••••••
 Neural
network (artificial neural network or ANN)
– an artificial intelligence system that is capable of
finding and differentiating patterns
4-27
© 2007 The McGraw-Hill Companies, Inc. All rights reserved.
••••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•
••••••
•••••
•••••
•••••
•••
••••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
••
••••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
• • • • • McGraw-Hill
•••••
Layers of a Neural Network
••••••
4-28
© 2007 The McGraw-Hill Companies, Inc. All rights reserved.
••••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•
••••••
•••••
•••••
•••••
•••
••••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
••
••••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
• • • • • McGraw-Hill
•••••
Neural Networks Can…
••••••
 Learn
and adjust to new circumstances on their own
 Take part in massive parallel processing
 Function without complete information
 Cope with huge volumes of information
 Analyze nonlinear relationships
4-29
© 2007 The McGraw-Hill Companies, Inc. All rights reserved.
••••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•
••••••
•••••
•••••
•••••
•••
••••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
••
••••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
• • • • • McGraw-Hill
•••••
Fuzzy Logic
••••••
logic – a mathematical method of handling
imprecise or subjective information
 Used to make ambiguous information such as “short”
usable in computer systems
 Applications
 Fuzzy
Google’s search engine
 Washing machines
 Antilock breaks

4-30
© 2007 The McGraw-Hill Companies, Inc. All rights reserved.
••••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•
••••••
•••••
•••••
•••••
•••
••••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
••
••••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
• • • • • McGraw-Hill
•••••
GENETIC ALGORITHMS
••••••
algorithm – an artificial intelligence system
that mimics the evolutionary, survival-of-the-fittest
process to generate increasingly better solutions to a
problem
 Genetic
4-31
© 2007 The McGraw-Hill Companies, Inc. All rights reserved.
••••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•
••••••
•••••
•••••
•••••
•••
••••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
••
••••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
• • • • • McGraw-Hill
•••••
Evolutionary Principles of Genetic
Algorithms
••••••
1.
2.
3.
Selection – or survival of the fittest or giving
preference to better outcomes
Crossover – combining portions of good outcomes
to create even better outcomes
Mutation – randomly trying combinations and
evaluating the success of each
4-32
© 2007 The McGraw-Hill Companies, Inc. All rights reserved.
••••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•
••••••
•••••
•••••
•••••
•••
••••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
••
••••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
• • • • • McGraw-Hill
•••••
Genetic Algorithms Can…
••••••
 Take
thousands or even millions of possible solutions
and combine and recombine them until it finds the
optimal solution
 Work in environments where no model of how to find
the right solution exists
4-33
© 2007 The McGraw-Hill Companies, Inc. All rights reserved.
••••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•
••••••
•••••
•••••
•••••
•••
••••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
••
••••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
• • • • • McGraw-Hill
•••••
INTELLIGENT AGENTS
••••••
agent – software that assists you, or acts
on your behalf, in performing repetitive computerrelated tasks
 Types
 Intelligent
Information agents
 Monitoring-and-surveillance or predictive agents
 Data-mining agents
 User or personal agents

4-34
© 2007 The McGraw-Hill Companies, Inc. All rights reserved.
••••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•
••••••
•••••
•••••
•••••
•••
••••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
••
••••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
• • • • • McGraw-Hill
•••••
Information Agents
••••••
Agents – intelligent agents that search
for information of some kind and bring it back
 Ex: Buyer agent or shopping bot – an intelligent
agent on a Web site that helps you, the customer,
find products and services you want
 Information
4-35
© 2007 The McGraw-Hill Companies, Inc. All rights reserved.
••••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•
••••••
•••••
•••••
•••••
•••
••••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
••
••••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
• • • • • McGraw-Hill
•••••
Monitoring-and-Surveillance Agents
••••••

Monitoring-and-surveillance (predictive) agents –
intelligent agents that constantly observe and report
on some entity of interest, a network, or
manufacturing equipment, for example
4-36
© 2007 The McGraw-Hill Companies, Inc. All rights reserved.
••••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•
••••••
•••••
•••••
•••••
•••
••••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
••
••••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
• • • • • McGraw-Hill
•••••
Data-Mining Agents
••••••

Data-mining agent – operates in a data warehouse
discovering information
4-37
© 2007 The McGraw-Hill Companies, Inc. All rights reserved.
••••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•
••••••
•••••
•••••
•••••
•••
••••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
••
••••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
• • • • • McGraw-Hill
•••••
User Agents
••••••
or personal agent – intelligent agent that takes
action on your behalf
 Examples:
 User
Prioritize e-mail
 Act as gaming partner
 Assemble customized news reports
 Fill out forms for you
 “Discuss” topics with you

4-38
© 2007 The McGraw-Hill Companies, Inc. All rights reserved.
••••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•
••••••
•••••
•••••
•••••
•••
••••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
••
••••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
• • • • • McGraw-Hill
•••••
MULTI-AGENT SYSTEMS AND
AGENT-BASED MODELING
••••••


Biomimicry – learning from ecosystems and
adapting their characteristics to human and
organizational situations
Used to
1.
2.
3.
Learn how people-based systems behave
Predict how they will behave under certain
circumstances
Improve human systems to make them more efficient
and effective
4-39
© 2007 The McGraw-Hill Companies, Inc. All rights reserved.
••••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•
••••••
•••••
•••••
•••••
•••
••••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
••
••••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
• • • • • McGraw-Hill
•••••
Agent-Based Modeling
••••••
modeling – a way of simulating human
organizations using multiple intelligent agents, each
of which follows a set of simple rules and can adapt
to changing conditions
 Multi-agent system – groups of intelligent agents
have the ability to work independently and to interact
with each other
 Agent-based
4-40
© 2007 The McGraw-Hill Companies, Inc. All rights reserved.
••••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•
••••••
•••••
•••••
•••••
•••
••••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
••
••••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
• • • • • McGraw-Hill
•••••
Business Applications
••••••
Airlines – cargo routing
 P&G – supply network optimization
 Air Liquide America – reduce production and
distribution costs
 Merck – distributing anti-AIDS drugs in Africa
 Ford – balance production costs & consumer
demands
 Edison Chouest – deploy service and supply vessels
 Southwest
4-41
© 2007 The McGraw-Hill Companies, Inc. All rights reserved.
••••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•
••••••
•••••
•••••
•••••
•••
••••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
••
••••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
• • • • • McGraw-Hill
•••••
Swarm Intelligence
••••••

Swarm (collective) intelligence – the collective
behavior of groups of simple agents that are capable
of devising solutions to problems as they arise,
eventually learning to coherent global patterns
4-42
© 2007 The McGraw-Hill Companies, Inc. All rights reserved.
••••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•
••••••
•••••
•••••
•••••
•••
••••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
••
••••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
• • • • • McGraw-Hill
•••••
Characteristics of Swarm Intelligence
••••••
– adaptable to change
 Robustness – tasks are completed even if some
individuals are removed
 Decentralization – each individual has a simple job to
do
 Flexibility
4-43
© 2007 The McGraw-Hill Companies, Inc. All rights reserved.
••••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•
••••••
•••••
•••••
•••••
•••
••••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
••
••••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
• • • • • McGraw-Hill
•••••
Ants A and B Leave the Same Point to
Search for Food and Leave Trails
••••••
4-44
© 2007 The McGraw-Hill Companies, Inc. All rights reserved.
••••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•
••••••
•••••
•••••
•••••
•••
••••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
••
••••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
• • • • • McGraw-Hill
•••••
Ant A Finds a Food Source First and
Returns to the Nest Leaving a Trail
••••••
4-45
© 2007 The McGraw-Hill Companies, Inc. All rights reserved.
••••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•
••••••
•••••
•••••
•••••
•••
••••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
••
••••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
• • • • • McGraw-Hill
•••••
Other Ants Follow Ant A’s Trail and Ant
B’s Trail Evaporates
••••••
4-46
© 2007 The McGraw-Hill Companies, Inc. All rights reserved.
••••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•
••••••
•••••
•••••
•••••
•••
••••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
••
••••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
• • • • • McGraw-Hill
•••••
CAN YOU…
••••••
1.
2.
3.
Define decision support system, list its components,
and identify the type of application it’s suited to.
Define geographic information systems and state
how they differ from other decision support
systems.
Define artificial intelligence and list the different
types that are used in businesses.
4-47
© 2007 The McGraw-Hill Companies, Inc. All rights reserved.
••••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•
••••••
•••••
•••••
•••••
•••
••••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
••
••••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
• • • • • McGraw-Hill
•••••
CAN YOU…
••••••
4.
5.
6.
Define expert systems and describe the types of
problems to which they are applicable.
Define neural networks and fuzzy logic and the
uses of these AI tools.
Define genetic algorithms and list the concepts on
which they are based and the types of problems
they solve.
4-48
© 2007 The McGraw-Hill Companies, Inc. All rights reserved.
••••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•
••••••
•••••
•••••
•••••
•••
••••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
••
••••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
•••••
• • • • • McGraw-Hill
•••••
CAN YOU…
••••••
7.
8.
Define artificial agents and list the different types
that are used in businesses.
Define agent-based modeling and swarm
intelligence.
4-49
© 2007 The McGraw-Hill Companies, Inc. All rights reserved.