Модель пользователя как средства адаптивного доступа к корпоративной памяти (КП)

№ 2
Тема: Основы теории управления знаниями и проектирования корпоративной

памяти как ядра интеллектуальной корпоративной системы предприятия

(КП).
Методы приобретения и структурирования данных и знаний.
Модели синтеза

структур данных и знаний.
Принципы построения многоагентной системы обслуживания КП.

оптимизация использования интеллектуальных и информационных ресурсов, доступных предприятию, с целью

максимизации прибыли/минимизации затрат.

A направлена на производство продукции;
деятельность B направлена на улучшение

эффективности деятельности A;
деятельность C направлена на повышение эффективности деятельности B.
Современные предприятия, делают упор на деятельность типа B и C. Основным продуктом и "сырьем" в этом случае являются знания.

основном, и обуславливают конкурентные преимущества.
Появилась тенденция причислять корпоративные знания

к активам предприятия (knowledge assets).

информацию, которая повышает эффективность работы специалиста при решении его текущей

задачи, тогда

знаниями будет являться любая информация,
которая потенциально может стать локальными
знаниями.

В дальнейшем под термином знания будет
подразумеваться именно это определение.

и внутренние. Внутренние знания - это знания, содержащиеся в источниках,

принадлежащих корпорации. Внешние знания - это знания, которые находятся вне ее пределов, в подавляющем числе случаев - это специальная литература и Интернет-источники.

Обеспечение следующих функций:
Ф1. Обеспечение средств доступа к существующим знаниям;

Ф2. Обеспечение средств, повышающих эффективность использования / создания / формализации знаний;
Ф3. Ориентация предприятия на создание новых знаний;
Ф4. Предотвращение утечки знаний при уходе специалистов.

предприятию знаниями является основной компонентой в управлении знаниями. Разрабатываются архитектуры

специальных инструментариев, обеспечивающих Ф1 на стадиях проектирования и эксплуатации СУЗ.

знаний, реализуется на основе новых подходов, в частности, - использования

средств когнитивной поддержки. Например, предложена концепция создания программного инструментария VICONT(Visual Constructor of ONTologies), увеличивающего эффективность использования, создания и формализации знаний.

знаний, или "инструментам познания" (mind tools).
Mind tools - это

средства быстрого создания схем, диаграмм, рисунков, позволяющих отобразить процесс мышления, и более четко представить специалисту анализируемый объект.

знаний направлена на работу с новыми знаниями. Это требует не

только технологической поддержки, но и организационной, так как реализация Ф1 подразумевает создание среды, мотивирующей сотрудников предприятия вносить вклад в актив знаний организации.

знания компании. При уходе специалистов на пенсию или их увольнении

предприятие лишается возможности пользоваться их опытом (неявными знаниями), т. е. организация теряет свои активы.

"тактическим" подходам в управлении знаниями, т. к. они рассчитаны на

повышение эффективности деятельности предприятия в данный момент времени.
Ф3 и Ф4 логично отнести к "стратегическим", т. к. они рассчитаны на повышение эффективности деятельности предприятия в его будущем.

задачи фактически сводится к разработке корпоративной памяти (corporate memory), которая

по аналогии с человеческой памятью хранит предыдущий опыт и помогает избегать повторения ошибок.
Корпоративная память (КП) интегрирует различные виды знаний и делает их доступными специалистам для решения производственных задач, не позволяет исчезнуть знаниям выбывающих специалистов. КП включает следующие модули:
М1. Сбор и организация знаний различного вида в централизованное и структурированное информационное хранилище;
М2. Интеграция с существующими автоматизированными системами .
М3. Доступ программ и сотрудников к информации.

д.;
Документы. Это различная документация, касающаяся деятельности предприятия: чертежи, графики,

диаграммы и т. д.;
Знания. Здесь под термином "знания" подразумеваются знания в том смысле, в котором они традиционно употребляются в ИИ: продукционные правила, фреймы, семантические сети и т. д.

КП и неоднородность их потребностей и квалификации требует гибкого адаптивного

подхода в проектировании интерфейсов СУЗ.
Адаптивный интерфейс пользователя, способный изменять свою структуру непосредственно в ходе человеко-машинного взаимодействия.
Модуль интерфейсной адаптации генерирует для каждого конкретного пользователя индивидуальный (персонифицированный) рабочий стол, чтобы при работе с системой он испытывал как можно меньше неудобств как c точки зрения понимания программы, так и в физическом, психологическом аспектах (свойство usability).

(«профиль пользователя»)
Модель пользователя - представление о пользователе, которое формируется системой

либо на основании заранее собранной информации, либо в ходе наблюдений за его взаимодействием с программным приложением.
При формировании модели пользователя, как правило, используют те характеристики пользователей, которые оказывают наибольшее влияние на характер интерактивного взаимодействия, а также на результативность работы с системой.

построении онтологий как концептуального ядра структур ПрО и БЗ специалистов
Процесс

извлечения знаний - некоторое взаимодействие аналитика и источника знаний
Известно около 15 ручных (неавтоматизированных) методов извлечения и более 20 автоматизированных методов приобретения и формирования знаний.

вслух", лекции)
I.2. Активные
I.2.1. Групповые ("мозговой штурм", круглый

стол, ролевые игры)
I.2.2. Индивидуальные (анкетирование, интервью, экспертные игры)
II. Текстологические методы (анализ учебников, литературы, документов).

{Y} данных для определения направления движения информации - от Х

к Y.
Шаг 2. Составление словаря терминов и наборов ключевых слов N. На этом шаге проводится текстуальный анализ всех протоколов сеансов извлечения знаний и выписываются все значимые слова.

N и выбор значимых для принятия решения понятий и их

признаков.
Шаг 4. Выявление связей между понятиями. Строится сеть ассоциаций, где связи только намечены, но пока не поименованы.

Построение первичной онтологии. Под первичной онтологией понимается иерархия понятий, подъем

по которой означает углубление понимания и повышения уровня абстракции понятий.

которые обнаруживаются на шагах 4 и 5, а также устанавливаются

причинно-следственные, лингвистические, временные и другие виды отношений.
Шаг 8. Определение стратегий принятия решений (Si), т. е. выявление цепочек рассуждений, связывающих все сформированные ранее понятия и отношения в динамическую систему поля знаний. Именно стратегии придают активность знаниям.

различных предметных областей.

атрибутов. Все методы выявления понятий можно разделить на:
традиционные, основанные

на математическом аппарате распознавания образов и классификации и
нетрадиционные, основанные на методологии инженерии знаний.

не существуют независимо, они включены в общую понятийную структуру с

помощью отношений. Все методы выявления отношений можно разделить на две группы: формальные и неформальные (основаны на дополнительной работе с экспертом).

наличие более 200 базовых видов различных отношений, существующих между понятиями.

Существуют различные классификации отношений. Помимо универсальных отношений (пространственных, временных, причинно-следственных) существуют и специфические отношения, присущие той или иной ПрО.

используется синтез нескольких типов информации:
онтологий;
электронных документов;
внешних источников

данных (БД);
баз знаний.

через объекты, которые в ней находятся, а также связи между

ними.
Каждый объект характеризуется некоторым набором атрибутов и их значений.
Объекты, имеющие одинаковый набор атрибутов образуют некоторое множество, которое отражено в онтологии в виде концепта и соответствующего набора атрибутов.
Сами объекты отражены в виде наборов значений этих атрибутов - экземпляров концептов.

двух составляющих, с одной стороны это концепты и типы связей,

а с другой их экземпляры. Онтология релевантно соотносится со структурой БД.
Каждому экземпляру концепта можно поставить в соответствие какой-либо электронный документ (например, MSWord, MSExcel или даже БД), причем один и тот же документ может быть поставлен в соответствие нескольким экземплярам концептов.
Система оперирует внешними источниками данных. Внешний источник данных - это независимый от программного инструментария информационный ресурс, который "проецируется" на концепт онтологии. Таким образом, значения атрибутов для экземпляров этого концепта берутся из этого информационного ресурса.

также работает с экспертными системами, основанными на продукционных знаниях.
Для

пользователя экспертные системы выступают в виде вопросно-ответных справочных систем.
Входными данными для машины вывода являются данные, введенные пользователем в ходе диалога и данные, запрашиваемые из онтологии.
Выходными данными являются либо текст, либо ссылка на концепт или экземпляр концепта онтологии.

подсистемы аналитика;
подсистемы пользователя.
Задачи подсистемы аналитика:
формирование той части онтологии,которая состоит

из концептов и типов связей,
создание/редактирование экспертных систем
проецирование внешних источников данных на концепты онтологии.

состоит из экземпляров концептов и связей между ними,
работа по

сопоставлению экземпляров концептов и электронных документов,
работа с экспертными системами.

агентов для реализации функций Ф1-Ф4. В качестве программных средств описания

и обмена знаниями возможно использовать, например, языки KIF и KQML.
Структура онтологии (в проекте «УЗОР») аналогична структуре реляционной базы данных, но оригинальным является решение классифицировать информационные ресурсы в соответствии с онтологией предметной области.