· побудови графа імплікативних зв’язків;
· генерації продукційних правил;
· тестування баз знань; корекції баз знань;
· генерації баз знань для різних інструментальних засобів створення експертних систем.
У діагностичній системі MORE [20] використано принципи, подібні до тих, які лежать в основі обох описаних вище систем. Тут уперше використано кілька різних стратегій інтерв’ю. Техніка інтерв’ю, використана в MORE, спрямована на виявлення таких сутностей:
♦ гіпотези – підтвердження яких має своїм результатом діагноз;
♦ симптоми – спостереження яких наближає наступне прийняття гіпотези;
♦ умови – деяка множина подій, що не є безпосередньо симптоматичною для якої-небудь гіпотези, але яка може мати діагностичне значення для деяких інших подій;
♦ зв’язки – з’єднання сутностей;
♦ шляхи – виділений тип зв’язку, що з’єднує гіпотези із симптомами.
Відповідно до цього в системі використовуються такі стратегії інтерв’ю: диференціація гіпотез, розрізнення симптомів, симптомна обумовленість, розподіл шляху й деякі інші.
Стратегія диференціації гіпотез спрямована на пошук симптомів, які забезпечують точніше розрізнення гіпотез. Найпотужнішими є ті симптоми, які спостерігаються під час однієї події, яку піддають діагностиці.
Стратегія розрізнення симптомів виявляє специфічні характеристики симптому, які, з одного боку, ідентифікують його як наслідок деякої гіпотези, з іншого боку – протиставляють іншим.
Стратегія симптомної обумовленості спрямована на виявлення негативних симптомів, тобто симптомів, відсутність яких має більшу діагностичну вагу, ніж їхня присутність.
Стратегія розподілу шляхів забезпечує знаходження симптоматичних подій, які лежать на шляху до вже знайденого симптому. Якщо такий симптом існує, то він має більше діагностичне значення, ніж знайдений раніше. У системі KRITON [21] для видобування знань використовуються два джерела:
· експерт із його знаннями, отриманими на практиці;
· книжкові знання, документи, описи, інструкції (ці знання добре структуровані й фіксовані традиційними засобами).
Для видобування знань із першого джерела в KRITON застосовано техніку інтерв’ю, що використовує стратегію репертуарних решіток – розбивання на щаблі. Стратегія розбивання на щаблі спрямована на вияв¬лення спадкової структури предметної області. Акцент робиться на виявленні струкгури родових і видових понять (супертииів). При цьому типи, виявлені на черговому кроці застосування стратегії, стають базисом для подальшого її застосування.
У системі застосований прийом перемикання стратегій: якщо при роботі стратегії репертуарних решіток, надаючи трійки семантично зв’язаних понять, експерт не в змозі назвати ознаку, що відрізняє два з них від третього, система запускає стратегію розбивання на щаблі й, задаючи експертові запитання про поняття, пов’язані з попередніми відношеннями «рід – вид», робить спробу з’ясувати таксономічну структуру цих понять з метою виявлення ознак, що їх розрізняють.
3. Керування знаннями
3.1 Що таке «керування знаннями»?
Поняття «керування знаннями» (KM – Knowledge Management) виникло в середині 90-х років XX ст. у великих корпораціях, де проблеми опрацювання інформації набули особливої гостроти й стали критичними. При цьому стало очевидним, що основним вузьким місцем є опрацювання знань, накопичених фахівцями компанії, тому що саме знання забезпечують переваги над конкурентами. Часто інформації в компаніях накопичено навіть більше, ніж вони здатні опрацювати. Різні компанії намагаються вирішував н це питання по-різному, але при цьому кожна компанія прагне збільшити ефективність опрацювання знань [22].
Ресурси знань розрізняються залежно від галузей індустрії й додатків, але, як правило, включають керівництва, листи, новини, інформацію про замовників, відомості про конкурентів і дані, що нагромадилися в процесі розроблення. Для застосування КМ-систем використовуються різноманітні технології:
ü електронна пошта;
ü бази й сховища даних (Data Wharehouse);
ü системи групової підтримки;
ü браузери й системи пошуку;
ü корпоративні мережі й Інтернет;
ü експертні системи й бази знань; інтелектуальні системи.
Традиційно проектувальники КМ-систем орієнтувалися лише на окремі групи споживачів – головним чином менеджерів. Сучасніші КМ-системи спроектовані вже з розрахунку на цілу організацію.
Сховища даних, які працюють за принципом центрального складу, були одним з перших інструментаріїв KM. Як правило, сховища містять багаторічні версії звичайної бази даних, фізично розташовані в тій самій базі. Коли всі дані утримуються в єдиному сховищі, вивчення зв’язків між окремими елементами може бути більш плідним.
При цьому активи знань можуть перебувати в різних місцях: у базах даних, базах знань, у картотечних блоках, у фахівців і можуть бути розосереджені по всьому підприємству. Занадто часто одна частина підприємства повторює роботу іншої частини просто тому, що неможливо знаходити й використовувати знання, що перебувають в інших частинах підприємства.
Керування знаннями – це сукупність процесів, які керують створенням, поширенням, опрацюванням й використанням знань усередині підприємства.
Необхідність розроблення систем KM обумовлена такими причинами:
· працівники підприємства витрачають занадто багато часу на пошук необхідної інформації;
· досвід провідних і найбільш кваліфікованих співробітників використовується тільки ними самими;
· цінна інформація міститься у величезній кількості документів і даних, доступ до яких ускладнений;
· помилки, що потім так дорого коштують, повторюються через недостатню інформованість та ігнорування попереднього досвіду.
Важливість систем KM обумовлена також тим, що знання, що не використовуються й не примножуються, в остаточному підсумку стають застарілими й марними, так само, як гроші, які зберігаються не для того, щоб стати оборотним капіталом, в остаточному підсумку втрачають свою вартість, поки не знеціняться. Тоді як знання, що поширюються, здобуваються й обмінюються, генерують нові знання.
3.2 Керування знаннями і корпоративна пам’ять
Більшість оглядів концепції керування знання (KM) приділяють увагу тільки первинному опрацюванню корпоративної інформації типу електронної пошти, програмного забезпечення колективної роботи або гіпертекстових баз даних. Вони формують істотну частину з необхідної, але виразно недостатньої, технічної інфраструктури для керування знаннями.
Одним з нових рішень щодо керування знаннями є поняття корпоративної пам’яті (corporate memory), що за аналогією з людською пам’яттю дозволяє користуватися попереднім досвідом і уникати повторення помилок.
Корпоративна пам’ять фіксує інформацію з різних джерел підприємства іі робить цю інформацію доступною для фахівців з метою вирішення виробничих завдань.
Корпоративна пам’ять не дозволяє зникнути знанням фахівців, що вибувають (вихід на пенсію, звільнення та ін.). Вона зберігає великі обсяги даних, інформації й знань із різних джерел підприємства. Вони відображені в різних формах, таких як бази даних, документи й бази знань (Додаток А).
Введемо два рівні корпоративної пам’яті (так звані явні й неявні знання).
Рівень 1. Рівень матеріальної або явної інформації – це дані й знання, які можуть бути знайдені в документах організації у формі повідомлень, листів, статей, довідників, патентів, креслень, відео- і аудіозаписів, програмного забезпечення тощо.
Рівень 2. Рівень персональної або прихованої інформації – це персональні знання, невідривно пов’язані з індивідуальним досвідом. Вони можуть бути передані через прямий контакт – «віч-на-віч», через процедури видобування знань. Саме приховане знання – те практичне знання, що є ключовим при ухваленні рішення й керуванні технологічними процесами.
У дійсності ці два типи інформації, подібні до двох сторін однієї й тої самої медалі, однаково важливі у структурі корпоративної пам’яті (Додаток А).
При розроблені систем KM можна виділити ряд етапів.
1. Нагромадження. Стихійне й безсистемне нагромадження інформації в організації.
2. Видобування. Процес, ідентичний традиційному видобуванню знань для експертних систем. Це один з найбільш складних і трудомістких етапів. Від його успішності залежить подальша життєздатність системи.
3. Структурування. На цьому етапі повинні бути виділені основні поняття, вироблена структура подання інформації, що має максимальну наочність, простоту зміни й доповнення.
4. Формалізація. Подання структурованої інформації у форматах машинного опрацювання, тобто на мовах опису даних і знань.
Страницы: 1, 2, 3, 4, 5
