ТЕХНОЛОГІЇ МЕНЕДЖМЕНТУ ЗНАНЬ

просторі, також виявляються близькими в порядку. Цей алгоритм має переваги під час демонстрації, тому що подання просто реорганізує решітки, показуючи сусідство конструктів і елементів. Отже, формуються дві матриці – одна для елементів, інша для конструктів. Кластери визначають вибором найбільших значень у цих матрицях – тобто найзв’язаніших складових матриці – доти, поки всі елементи й конструкти не будуть введені в кластерне дерево. Програма робить ієрархічну кластеризацію системи конструктів експерта й відображає видобуті знання.

Крім того, для кожного конструкта є чисельні значення в решітках як вектор величин, пов’язаних з розташуванням елементів щодо полюсів цього конструкта. З цього погляду кожний конструкт може бути зображений як точка в багатовимірному просторі, а його площина визначається кількістю пов’язаних з ним елементів. Природною мірою відношення між конструктами є відстанню між ними в цьому багатовимірному просторі. Два конструкти з нульовою відстанню між ними – це конструкти, стосовно яких елементи структурують однаково. Отже, можна вважати, що їх використовують однаково. У деякому сенсі – це еквівалентні конструкти.

Для нееквівалентних конструктів можна аналізувати їхні просторові відношення, визначаючи ряд осей як проекцію кожного конструкта на вісь, найвіддаленішу від них, проекцію на другу вісь, пов’я- зану з відстанями, що залишилися тощо. Це метод аналізу головних компонент простору конструктів. Він пов’язаний з факторним аналізом семантичного простору, використаного у вивченні семантичного диференціала. Метод аналізу головних компонент дає змогу подати елементи й конструкти так, що між ними можуть бути виявлені взаємозв’язки. Можна побудувати логічний аналіз репертуарних решіток, використовуючи конструкти як предикати щодо елементів.

Аналіз декількох репертуарних решіток

Доволі часто виникає ситуація, коли потрібно зрівняти кілька репертуарних решіток. Аналіз серії репертуарних решіток, заповнюваних тією самою людиною в різні моменти часу, дає змогу стежити за динамікою конструктів і оцінок, будувати траєкторії зміни стану людини в системі його власних суб’єктивних шкал.

Проаналізуємо кілька репертуарних решіток, заповнюваних різними людьми.

141

Аналіз пар системних конструктів використовується для вимі-

рювання згоди й порозуміння між людьми. Для цього два експерти, що мають різні погляди, створюють і заповнюють решітки зі спільної області знань. Кожний незалежно від іншого вибирає елементи, виявляє конструкти й оцінює їх. Потім кожний робить дві порожні копії своїх решіток, залишаючи елементи й конструкти без значень їхньої оцінки. Обидві решітки заповнюють партнери. Одну заповнює експерт так, як він собі це уявляє, а другу – як він уявляє заповнення оригінальної решітки її автором. Порівняння пар решіток допомагають досягти згоди й порозуміння між двома людьми. Існують три способи порівняння двох решіток.

1.Зчеплення решіток, що мають спільні елементи, і їхнє подальше опрацювання одним з описаних алгоритмів так, ніби вони становлять одну велику решітку. Так можна досліджувати взаємодію ідей через перевірку змішаних кластерів конструктів з різних решіток.

2.Цей шлях вимагає наявності двох решіток з однаковими назвами елементів і конструктів і показує розбіжності між ними через вимірювання відстані між тими самими назвами. Результати показують згоду в розумінні й виявляють розходження між двома решітками, заснованими на однакових назвах і конструктах.

3.Цей спосіб також використовує дві решітки з однаковими назвами елементів і конструктів, знаходить елементи й конструкти, що змінюються найбільше, й видаляє їх із решіток. Так визначають базові елементи й конструкти, які показують згоду й порозуміння.

Аналіз груп системних конструктів. Аналізується серія реперту-

арних решіток, отриманих від групи людей, що використовували однакові елементи. Порівнюють кожну пару й показують “групову мережу”, що відображає зв’язки подібних конструктів усередині групи. Створюють решітки, що відображають конструкти, які розуміє більшість груп, і це слугує підставою для подальшого аналізу. Кожний конструкт, не використаний у межах групи, оцінюють за силою зв’язаності з іншими конструктами.

4.2.4. Автоматизовані методи

Цей параграф містить огляд деяких найвідоміших методів і систем видобування знань на основі методу репертуарних решіток, частково з робіт [88, 96].

142

Уперше автоматизоване створення репертуарних решіток і видобування з експертів конструктів реалізовано в системі PLANET [135]. Подальшим розвитком системи PLANET є інтегроване середовище KITTEN, що підтримує низку методів видобування знань. Д. Буза у системі ETS [140] застосував метод репертуарних решіток для виявлення понятійної системи предметної області. Нащадками ETS є система NewETS та інтегроване середовище для видобування експертних знань AQUINAS.

Відомо багато прототипів ЕС, для створення яких використовували ETS. Серед них:

1)порадник вибору інструментарію для розробників ЕС;

2)консультант з мов програмування;

3)аналізатор геологічних даних;

4)порадник із налагодження Фортран-програм;

5)консультант із СКБД тощо.

Проте сфера застосування ETS обмежена видобуванням експертних знань для нескладних завдань аналізу, що не вимагають для свого рішення процедурних, каузальних і стратегічних знань.

ETS взаємодіє з експертом у діалоговому режимі: проводить з ним інтерв’ю і допомагає аналізувати створювану БЗ. В архітектурі ETS можуть бути виділені підсистеми: видобування елементів; виявлення конструктів; побудови репертуарних решіток; побудови графа імплікативних зв’язків; генерації продукційних правил; тестування БЗ; корекції БЗ; генерації БЗ для різних інструментальних засобів створення ЕС.

У діагностичній системі MORE [136] 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 з симптомами.

143

Відповідно до цього в системі використовують такі стратегії інтерв’ю: диференціація гіпотез, розрізнення симптомів, симптомна зумовленість, розподіл шляху й деякі інші.

Стратегія диференціації гіпотез спрямована на пошук симптомів, які забезпечують точніше розрізнення гіпотез. Найпотужнішими є ті симптоми, які спостерігають 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 для видобування знань використовують два джерела: експерт з 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 передбачає стратегію репертуарних решіток – розбивання на щаблі. Стратегія розбивання на щаблі спрямована на виявлення спадкової структури предметної області. Акцент робиться на виявленні структури родових і видових понять (супертипів). Типи, виявлені на черговому кроці застосування стратегії, стають підґрунтям для подальшого її застосування.

У системі застосований прийом перемикання стратегій: якщо під час роботи 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.

144

4.3. Керування знаннями

4.3.1.Що таке “керування знаннями”?

Поняття “керування знаннями” (КМ – Knowledge Management) виникло в середині 90-х років XX ст. у великих корпораціях, де проблеми опрацювання інформації загострилися й стали критичними. Стало очевидним, що основною проблемою є опрацювання знань, нагромаджених фахівцями компанії, тому що саме знання забезпечують переваги над конкурентами. Часто інформації в компаніях нагромаджено навіть більше, ніж вони здатні опрацювати. Різні компанії намагаються вирішувати це питання по-різному, але кожна компанія прагне збільшити ефективність опрацювання знань.

Ресурси знань розрізняють залежно від галузей індустрії й додатків, але, як правило, охоплюють керівництва, листи, новини, інформацію про замовників, відомості про конкурентів і дані, що нагромадилися в процесі розроблення. Для застосування КМ-систем використовують різноманітні технології:

електронна пошта;

бази й сховища даних (Data Wharehouse); системи групової підтримки; броузери й системи пошуку; корпоративні мережі й Інтернет;

експертні системи й бази знань; інтелектуальні системи.

Традиційно проектувальники КМ-систем орієнтувалися лише на окремі групи споживачів – головно менеджерів. Сучасніші КМ-сис- теми спроектовані вже з розрахунку на цілу організацію.

Сховища даних, які працюють за принципом центрального складу, були одним з перших інструментаріїв КМ. Як правило, сховища містять багаторічні версії звичайної БД, фізично розташовані в тій самій базі. Коли всі дані утримують в єдиному сховищі, вивчення зв’язків між окремими елементами може бути пліднішим.

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

145

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 КМ зумовлена такими причинами:

працівники підприємства витрачають забагато часу на пошук необхідної інформації;

досвід провідних і найкваліфікованіших працівників використовують тільки вони самі;

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 КМ зумовлена також тим, що знання, яке не використовують й не примножують, в остаточному підсумку стають застарілими й марними, так само, як гроші, які зберігають не для того, щоб стати оборотним капіталом, в остаточному підсумку втрачають свою вартість, поки не знеціняться. Тоді як знання, які поширюють, здобувають їх й обмінюються ними, генерують нові знання.

4.3.2. Керування знаннями і корпоративна пам’ять

Більшість оглядів концепції керування знання (КМ) приділяють увагу тільки первинному опрацюванню корпоративної інформації типу електронної пошти, програмного забезпечення колективної роботи або гіпертекстових баз даних (наприклад, Wiig, 1996). 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 дає змогу користуватися попереднім досвідом і уникати повторення помилок.

Корпоративна пам’ять фіксує інформацію з різних джерел

підприємства й робить цю інформацію доступною для фахівців з метою вирішення виробничих завдань.

146

Розробляючи системи КМ, можна виділити такі етапи.

1.Нагромадження. Стихійне й безсистемне нагромадження інформації в організації.

2.Видобування. Процес, ідентичний традиційному видобуванню знань для ЕС (див. розділи 2 і 3). Це один з найскладніших 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.

5.Обслуговування. Під процесом обслуговування розуміється корегування формалізованих даних і знань (додавання, відновлення): “чищення”, тобто видалення застарілої інформації; фільтрація даних і знань для пошуку інформації, необхідної користувачам.

Якщо перші чотири етапи звичайні для інженерії знань, то останній є специфічним для систем керування знаннями. Як уже було сказано, він ділиться на три дрібніші процеси:

корегування формалізованих знань (додавання, відновлення); видалення застарілої інформації; фільтрація знань для пошуку інформації, необхідної користувачеві,

виділяє компоненти даних і знань, що відповідають вимогам конкретного користувача. За допомогою тої самої процедури користувач може довідатися про місцерозташування інформації, що його цікавить.

Розглянута вище класифікація не є єдиною, але вона дає змогу зрозуміти, що відбувається в реальних системах керування знаннями.

4.3.3. Системи OMIS

Автоматизовані системи КМ, або Organizational Memory Information Systems (OMIS) призначені для нагромадження й керування знаннями підприємства. OMIS передбачають роботу як на рівні 1 – з явним знанням компанії у формі баз даних і електронних архівів, так і на рівні 2 – зі схованим знанням, фіксуючи його в певному (більшменш формальному) поданні у формі експертних систем або БД.

148

OMIS часто використовують допоміжні довідкові системи, helpdesk-додатки.

Основні функції OMIS.

Збирання і систематична організація інформації з різних джерел у централізоване й структурне інформаційне сховище.

Інтеграція з наявними автоматизованими системами. На технічному рівні це означає, що корпоративна пам’ять повинна бути безпосередньо пов’язана за допомогою інтерфейсу з інструментальними засобами, які в цей час використовують в організації (наприклад, текстові процесори, електронні таблиці, системи).

Забезпечення потрібної інформації на запит (пасивна форма) і за необхідності – активна форма. Занадто часті помилки – це на-

слідок недостатньої інформованості. Цього неможливо уникнути за допомогою пасивної інформаційної системи, тому що службовці часто зайняті, щоб шукати інформацію, або просто не знають, що потрібна інформація існує. Корпоративна пам’ять може нагадувати службовцям про корисну інформацію й бути компетентним партнером для спільного вирішення завдань.

Кінцева мета OMIS полягає в тому, щоб забезпечити доступ до знань щоразу, коли це необхідно. Для цього OMIS реалізує активний підхід поширення знань, що не надається на запити користувачів, а автоматично забезпечує корисні для вирішення завдання знання. Щоб запобігати інформаційному перевантаженню, цей підхід має бути поєднаний з високою вибірковою оцінкою доречності. Закінчена сис-

тема повинна діяти як інтелектуальний помічник користувача.

Використання корпоративної пам’яті часто переслідує поміркованіші цілі, ніж використання інтелектуальних систем. Це пов’язано з тим, що технології опрацювання даних (баз даних і гіпертекстових систем) застосовують набагато ширше, ніж технології систем, заснованих на знаннях. OMIS зберігають і забезпечують видачу на запит потрібної інформації, але залишають її інтерпретацію й оцінку в специфічному контексті завдання головне користувачеві.

З іншого боку, корпоративна пам’ять розширює ці технології роботою зі знаннями, щоб поліпшити якість рішення завдань. Так, OMIS об’єднує підсистеми пояснень, які дають змогу безпосередньо відповідати на запитання: “Чому?” і “Чому немає?”. У простій базі даних або гіпертекстовій системі користувачі повинні були б шукати

149

потрібну інформацію для відповіді на такі запитання безпосередньо, а для цього необхідно відфільтрувати велику кількість потенційно потрібної інформації, що, однак, не застосовуватиметься у специфічному випадку.

Нарешті, OMIS не тільки видає інформацію, але повинна також бути завжди готовою сприймати нову інформацію від її користувачів.

Рис. 4.4 відображає архітектуру для OMIS і корпоративної па- м’яті (частково з роботи). Ядром системи є Інформаційне сховище

(Information Depository).

Рисунок також дає уявлення про деякі види інформації, що належать до корпоративної пам’яті. Якщо сховища даних містять в основному кількісну інформацію, то сховища знань більше орієнтовані на якісний матеріал. КМ-системи генерують системи із широкого діапазону даних, сховищ даних, статей новин, зовнішніх баз, WWW-сторінок.

Рис. 4.4. Архітектура OMIS

150