10.3. Управление знаниями
Понятие «управление знаниями» появилось в середине 90-х годов прошлого века в крупных корпорациях, где проблемы обработки информации приобрели особую остроту. Системы управления знаниями (Knowledge Mаnаgement) получили название КМ-систем. Для их применения используются технологии:
электронная почта;
базы и хранилища данных;
системы групповой поддержки;
браузеры и системы поиска;
корпоративные сети и Интернет;
ИИ-системы.
Хранилища данных, которые работают по принципу центрального склада, были одним из первых инструментариев КМ. Управление знаниями – это совокупность процессов, которые управляют созданием, распространением, обработкой и использованием знаний внутри предприятия. Причины необходимости разработки КМ-систем:
работники предприятия тратят слишком много времени на поиск необходимой информации;
опыт ведущих специалистов используется только ими самими;
ценная информация захоронена в огромном количестве документов, доступ к которым затруднен;
дорогостоящие ошибки повторяются из-за недостаточной информированности и игнорирования предыдущего опыта.
Одним из новых решений по управлению знаниями является понятие корпоративной памяти, которая фиксирует информацию из различных источников предприятия и делает ее доступной специалистам для решения производственных задач. Корпоративная память не позволяет исчезнуть знаниям выбывающих специалистов. Различают два уровня корпоративной памяти:
Уровень материальной или явной информации – это данные и знания, которые могут быть найдены в документах организации в форме сообщений, статей, справочников, патентов, ПО.
Уровень персональной или скрытой информации – это персональное знание, неотрывно связанное с индивидуальным опытом, которое может быть передано через процедуры извлечения знаний. Скрытое знание – основа СППР.
При разработке КМ-систем можно выделить следующие этапы:
Накопление. Стихийное и бессистемное накопление информации в организации.
Извлечение знаний – наиболее сложный и трудоемкий этап.
Структурирование – выделение основных понятий, выработка структуры представления информации.
Формализация – представление структурированной информации на языках описания данных и знаний.
Обслуживание – корректировка данных и знаний.
Автоматизированные системы КМ (Organizational Memory Information Systems) OMIS предназначены для накопления и управления знаниями предприятия. Основные функции OMIS (рис. 10.1):
сбор и систематическая организация информации из различных источников в централизованное или структурное информационное хранилище;
интеграция с существующими автоматизированными системами;
обеспечение нужной информации по запросу.
В отличие от ЭС первичная цель систем OMIS – не поддержка одной задачи, а лучшая эксплуатация необходимого общего ресурса знаний.
Первые информационные системы на основе гипертекстовых (ГТ) моделей появились в середине 60-х годов прошлого века, но первые коммерческие ГТ-системы появились в 80-х годах. Под гипертекстом понимают технологию формирования информационных массивов в виде ассоциативных сетей, элементами или узлами которой выступают фрагменты текста, рисунки, диаграммы. Навигация по таким сетям осуществляется по связям между узлами.
Рис. 10.1. Архитектура OMIS
Основные функции связей:
переход к новой теме;
присоединение комментария к документу;
соединение ссылки на документ с документом, показ на экране графической информации;
запуск другой программы.
Мультимедиа (ММ) понимается как интегрированная компьютерная среда, позволяющая использовать наряду с традиционными средствами взаимодействия человека и компьютера (дисплей, принтер, клавиатура) новые возможности – звук, мультипликацию, видеоролики. Когда элементы ММ объединены на основе сети гипертекста, можно говорить о гипермедиа (ГМ). Основной сферой применения ГМ являются автоматизированные обучающие системы или электронные учебники. Глобальный успех в этом направлении получила сеть Интернет.
- Введение
- Глава 1. Интеллектуальные информационные системы
- Основные направления в искусственном интеллекте
- Нейросетевые и нейрокомпьютерные технологии.
- Мультиагентные (многоагентные) системы.
- 1.2. Данные и знания
- Эволюция развития информационных систем
- 1.4. Основные разновидности иис и характеристики решаемых задач
- 1.5. Классификация иис
- Глава 2. Структура и этапы проектирования экспертных систем
- 2.1. Структура статической и динамической эс
- 2.2. Характеристики, стадии существования и этапы проектирования статических эс
- Глава 3. Модели представления знаний
- 3.1. Продукционная модель
- 3.2. Формально-логическая модель
- 3.3. Фреймовая модель
- 3.4. Семантические сети
- Глава 4. Методы обработки знаний в интеллектуальных системах. Нечеткие знания
- 4.1. Интерпретатор правил и управление выводом
- 4.2. Нечеткие знания и нечеткая логика
- Глава 5. Теоретические основы инженерии знаний
- 5.1. Процедура извлечения знаний
- 5.2. Основные аспекты извлечения знаний
- 5.3. Методы извлечения знаний
- Глава 6. Нейронные сети
- 6.1. Искусственный нейрон и функции активации
- 6.2. Нейронные сети с прямой связью
- 6.3. Алгоритмы обучения нейронных сетей
- Глава 7. Технология создания экономических советующих систем
- 7.1. Определение и виды информационных технологий
- 7.2. Технология «Ресурс – Обучение – Цель»
- 7.3. Определение коэффициента важности целей
- Глава 8. Программный инструментарий разработки систем, основанных на знаниях
- 8.1. Цели и принципы технологии разработки программных средств
- 8.2. Технология и инструментарий разработки программных средств
- Глава 9. Интеллектуальные интернет-технологии
- 9.1. Интеллектуальные агенты
- 9.2. Мультиагентные системы
- Мультиагентные системы различного функционального назначения
- Глава 10. Новые тенденции инженерии знаний,
- 10.1. Методы извлечения глубинных пластов экспертного знания
- 10.2. Хранилища данных
- 10.3. Управление знаниями
- 10.4. Технология создания систем управления знаниями
- Глава 11. Интеллектуальные информационные системы в условиях неопределенности и риска
- 11.1. Понятие риска в сппр слабоструктурированных проблем
- 11.2. Реализация эс инвестиционного проектирования
- * Эс определения целей инвестирования капитала.
- Глава 12. Системы, ориентированные на естественно-языковые запросы. Машинное обучение
- 12.1. Естественно-языковые интерфейсы
- 12.2. Машинное обучение
- Глава 13. Современные методы исследования,
- 13.1. Интеллектуальные методы проектирования сложных систем
- 13.2. Эвристические методы синтеза сложных систем
- 13.3. Интегрированные, гибридные и синергетические системы
- Библиографический список
- Оглавление
- Николай Александрович Семенов Интеллектуальные информационные системы
- 170026, Г. Тверь, наб. Афанасия Никитина, 22