Представление знаний

Системы КМ представляют знания как в форме, удобной для нашего восприятия, так и в машиночитаемом виде. В первом случае доступ к знаниям можно получить используя браузеры и системы интеллектуального поиска. Но иногда знания, доступные в машиночитаемой форме, могут быть спроектированы как базы знаний экспертных систем для поддержки принятия решений.

Используя машиночитаемые знания, экспертные системы «подводят» пользователя к рекомендованным решениям. Экспертные системы могут быть интегрированной частью КМ-систем. Хотя последние иногда содержат элементы искусственного интеллекта, эти элементы используются только для поиска знаний, представленных в форме, удобной для восприятия человеком. Необходимы исследования для расширения сферы использования искусственного интеллекта и базирующихся на знаниях систем в КМ. Нам нужно узнать, какие формы представления знаний лучше подходят для конкретных типов знаний и как искусственный интеллект может быть в дальнейшем интегрирован в КМ-системы.

Базы знаний обычно содержат огромное количество информации, поэтому поиск нужной информации становится экстремально критической функцией. Большинство современных методов поиска включают инструментальные средства, средства интеллектуального поиска и визуальные модели.

Широкий диапазон хорошо известных инструментальных средств поиска (AltaVista, Excite, Infoseek, Lycos, WebCrawler, Yahoo) был использован для информационной навигации в Internet. Все они могут быть адаптированы для внутрикорпоративных нужд при работе с КМ-системами. Кроме того, многие компании разработали альтернативные методы условного поиска. Например, Andersen Consulting имеет «центральное хранилище интерфейсов (карты знаний), которые связываются с знаниями». Пользователи могут выбирать карту для навигации при поиске знаний, хранящихся в многочисленных БД, причем не зная точно, в какой именно базе данных следует искать.

С помощью средств интеллектуального поиска мы находим нужные данные в информационном наполнении Internet или корпоративных сетей. Например, InfoFinder изучает интересы пользователей по наборам классифицированных ими сообщений или документов. Кроме того, InfoFinder использует эвристические методы для сбора дополнительных, более точных сведений. Базируясь на синтаксисе сообщений, InfoFinder пытается определить ключевые фразы, которые помогают понять задачу пользователя. Например, один из эвристических подходов предполагает извлечение любых слов, целиком состоящих из заглавных букв, таких как ISDN, так как это, вероятно, соответствует представлению аббревиатур или технических имен. Другой эвристический метод заключается в том, чтобы не обращать при этом внимания на слова, если они используются для усиления, например «NOT». Еще один способ – включение перечислений, нумерованных списков, секций заголовков и описаний диаграмм. Все это позволяет InfoFinder находить документы, предугадывая запросы пользователя.

Среди новых тенденций в области проектирования систем поиска для эффективных КМ можно выделить метод визуальных моделей. Два инструментария – Perspecta и InXight – представляют различные методы визуализации знаний.

Perspecta (http://www.perspecta.com) создает интеллектуальный контекст, используя метаинформацию, выделенную из исходных документов, включая структурированную информацию в БД и целевых документах, или неструктурированные данные в офисных документах и Web-страницах. Для неструктурированных документов Perspecta имеет специальное средство Document Analysis Engine, которое выполняет лингвистический анализ и автоматически помечает документы. Сервер интеллектуального контекста анализирует помеченную информацию, идентифицирует взаимосвязи между документами и строит многоразмерное информационное пространство, используя специальный язык пометок (Information Space Markup Language). Пользователь «летит» сквозь информационное пространство, манипулируя мышью. Для экономии ресурсов данные выгружаются клиенту с помощью информационного потокового протокола (Information Streaming Transport Protocol), который является расширением HTTP.

Компания InXight Software (http://www.inxight. com), отпочковавшаяся от Xerox PARC, выпустила собственное средство визуализации VizControl, предлагающее несколько форматов визуализации. Каждый из них развивает метод «фокус контекст», когда интересующие пользователя данные выводятся на передний план и в тоже время сохраняется структура даже очень больших наборов данных. Одно из таких инструментальных средств, гиперболический браузер (или «рыбий глаз»), использует гиперболическую геометрию для расширения информационного пространства при работе с иерархическими структурами, которые расширяются экспоненциально с увеличением глубины. Таким образом, гиперболический браузер может показать 1000 узлов в окне размером 600х600 пикселов, в центре которого высвечивается текст довольно большого объема (для сравнения, условный 2D-браузер может показать на экране лишь около 100 узлов). Пользователь перемещается по информационному пространству, щелкая мышью на узле или передвигая указатель мыши по гиперболической плоскости.

Интеллектуальная организация – это та, которая обучается и управляет своим знанием разумно. На основе интеллекта развиваются такие способности, которые позволяют организации постоянно переигрывать своих противников.

Поскольку организационное обучение представляет собой нелинейный процесс и выглядит как ряд циклов, мы описываем процессы в виде циклов, и подробно раскрываем каждую их фазу. В сущности, общепризнанно, что организационное обучение и знание строится на основе индивидуального знания, которое может быть как явным, так и неявным.

Рисунок 1. Интеллектуальная организация: циклы организационного обучения и управления знаниями

Организационное знание формируется тогда, когда индивидуальное знание формализуется и хранится в определенном формате. Такое знание должно затем распространиться в пределах организации, а в ограниченном объеме и вне ее. Знание и его использование должны быть скоординированы, чтобы обеспечить соответствующий результат. Это – организационный контекст, который определяет эффективность управления знанием и процессов обучения в отдельно взятой организации. Этот контекст включает в себя культуру организации, ее структуру и инфраструктуру. Интеллектуальная организация обязана иметь контекст, который стимулирует и поддерживает формирование знания и управление им.

Организационное знание может быть определено как распределенный набор принципов, фактов, навыков, правил, которые информационно обеспечивают процессы принятия решений, поведение и действия в организации. Организационное знание развивается на основе знаний каждого в этой организации. Превосходное знание при соответствующем управлении должно приводить к превосходной деятельности и результату. Поэтому, знание может рассматриваться как отдельный наиболее важный источник отличительных способностей организации.

Организационное обучение может быть разделено на две отличных друг от друга, но связанных между собой части цикла обучения: индивидуальное обучение и организационное обучение. Каждая из них зависит от другой и связана с ней организационным контекстом. Как писал Kamoche (1997): “Сегодня уже общепризнанно, что организация обучается благодаря обучению своих сотрудников”. Без индивидуального обучения нет и организационного обучения. В то же самое время индивидуальное обучение будет сильно зависеть от организационного контекста, в котором оно имеет место. Организационный контекст может ускорять или замедлять процессы индивидуального и организационного обучения.

Hilgard и Bower (1967) утверждали, что обучение оказывается наиболее эффективным тогда, когда оно осуществляется в рамках познавательного подхода, где:

· обучающиеся могут видеть отношения между всеми элементами ситуации;

· обучение проходит по принципу “от частного к общему”;

· обучение предполагает скорее понимание, чем запоминание;

· обучение предполагает проверку предположений;

· имеются ясные цели обучения, которые упорядочивают его процесс;

· стимулируется как нисходящее, так и восходящее рассуждение, обеспечивающие достижение правильного ответа как через догадку, так и посредством логики.

Индивидуальное обучение строится на основе на любознательности, разрешении проблем, готовности рискнуть, оспаривании существующего поведения и понимании того, как следует строить новое знание и использовать существующее. Kolb, Rubin, и Osland (1991) утверждали, что обучение основывается на конкретном опыте, наблюдении, отражении, формировании концепций и обобщений, проверке концепций, ведущих к последующим действиям. Процесс индивидуального обучения ускоряется за счет обмена информацией и знаниями и открытости, которые стимулируют появление вопросов, возникновение споров и дискуссий. Индивидуальное обучение поддерживается и ускоряется обменом мнений в группах. Обмен мнений в группах используется для проверки идей и убеждений индивидуумов прежде, чем они будут преобразованы в организационное знание в процессе организационного обучения. Только организация может создать контекст (культуру, структуру и инфраструктуру), который будет как способствовать, так и стимулировать обучение индивидуумов и их групп.

Организационное обучение, как и индивидуальное, связано с созданием нового и использованием уже имеющегося знания. Оно, кроме того, связано с сохранением, распределением, передачей и координацией знаний. Способность организации разработать и улучшать базу знаний зависит от ее системы управления знаниями. Управление знаниями связано не просто с организацией обучения и созданием организационных знаний. Оно также связано с управлением существующими запасами знаний. Есть несколько препятствий для эффективного управления знаниями:

· препятствия создания знаний;

· трудности в сохранении и распределении знаний;

· трудности в оценке ценности и измерении количества знаний.

Создание знаний сдерживается невозможностью активного поиска информации, невозможностью проведения наблюдений, концептуализации и адекватного тестирования знаний. Проблемы сохранения и распределения знаний главным образом имеют отношение к неявно выраженным знаниям. Такие знания, являющиеся в значительной степени индивидуальными, очень плохо поддаются преобразованию в формат, который может храниться и распределяться между всеми членами организации. Иногда знания могут теряться в процессе пересылки. Отдельные люди могут препятствовать процессу распределения знаний. Это может происходить потому, что они рассматривают свое знание как источник персональной или организационной власти или потому, что они боятся возникновения ошибок. Наконец, существует проблема деления знаниями с сотрудничающими организациями, если мы хотим предотвратить утечку наших знаний к конкурентам. Эта потребность в контроле знаний – важный аспект управления.