Managing Knowledge

ManagingKnowledge Chapter 14 Десислава Антонова - # 7717 Милена Комитска - # 7716

“Today knowledge has power. It controls access to opportunity and advancement.” Peter F. Drucker

КМ в организацията • КМ – постоянно и ефективно управление на източниците на знание в организацията • Chief Knowledge Officer – специалистът, отговарящ за програмите по КМ • Формално (документирано) и т.нар. “Tacit Knowledge” – неформално (недокументирано) знание

Типове информационни системи, подпомагащи КМ Обмен на знания Разпространение на знания Group Collaboration Systems Office Automation Systems “Улавяне” на знания Създаване на знания Artificial Intelligence Systems Knowledge Work Systems

Разпространение на знанията Office automation systems – системи, подпомагащи работата в офиса • Системи за управление на документния оборот • Системи за превръщане на документи и изображения в цифров вид • Jukebox – за съхранение на множество оптични дискове • Index server – за търсене на документи

Създаване на знания Knowledge Work Systems – системи, подпомагащи специалистите в създаването и интегрирането на нови знания в организацията. Изискваниякъм KWS: • Графики • Средства за анализ • Подходящ интерфейс • Оптимизирано изпълнение на задачи

Видове Knowledge Work Systems CAD IW VRS VRML Прескочи KWS

CAD Computer-aided design systems – автоматизират проектантски дейности с помощта на графичен софтуер • за построяване и тестване на прототипи и модели • спестяват време и средства преди да започне производството • генерират отчети за необходимите ресурси и план на дейностите

VRS Virtual reality systems –интерактивен графичен хардуер и софтуер за компютърни симулации, подражаващи реалния свят • необходими са специални приспособления за регистриране на движенията • области на приложение – образование, наука, бизнес, медицина, промишленост

VRML Virtual Reality Modeling Language – език за интерактивно пространствено моделиране във WWW • обединява изображения, анимации, аудио и визуални ефекти • поставя потребителите в среда, симулираща реалната • за тренинг на служители и достъп до многомерни модели • силно се намалява броят на грешките при работа

IW Investment Workstation – мощен компютър предназначен за финансови специалисти • IW e оптимизиран за достъп и обработка на големи масиви от финансови данни • подпомага брокери и търговци чрез интегриране на данни от различни източници

Обмен на знания Системи за сътрудничество в групата Интранет среда за обмен на знания

Системи за сътрудничество в групата • Функции на Groupware: • Общуване • Координация • Съдействие • Управление на документи • Управление на работния поток • Опазване на данните • Разработка на приложения

Интранет • Публикуване на най-добрите практики, препоръки и стандарти в организацията • Ефективно приложение в малки и средни организации • Малък брой на “автори”, относително статична информация • Приложение при обучение на служителите • Служителите трябва да са мотивирани за съдействие в групата

“Улавяне” на знанието “Улавяне” на знанието е извличане на информация и вземане на решения с помощта на всички налични данни в организацията Методи_ • ИЗКУСТВЕН ИНТЕЛЕКТ • ЕКСПЕРТНИ СИСТЕМИ • РЕШЕНИЕ, БАЗИРАНО НА МИНАЛ ОПИТ • НЕВРОННИ МРЕЖИ, НЕЯСНА ЛОГИКА

Какво е Изкуствен интелект? ...Да се изкъпя ли днес или утре така или иначе ще вали ...? Изкуствен интелект са системите, които са проектирани да се държат като човешки същества, със способности като заучаване на езици, изпълнение на поставени задачи, вземане на решения.

Бизнес приложение на Изкуствения интелект • За съхраняване на опита в случай на оттегляне на специалисти • За обединяване на полезна информация, която не може да бъде намерена в учебници или ръководства • За консултации по време на криза • За изпълнение на рутинни задачи • За обогатяване на възможните решения на даден проблем

Експертни системи ... Нека търсенето започне сега! ... Информационни системи, които решават задачи от конкретна област на човешкото познание. Подпомагат вземането на решения чрез задаване на въпроси и обяснение на причините за избор на определени действия.

А В If income > $50 000 ask about car payments Else EXIT ВС If car payment < 10% of income ask about mortgage payments Else EXIT C D If mortgage payment < 20% of income Grant credit Else EXIT D Grant credit line Типове експертни системи • Rule-based expert system База от правила – знанието в системата, организирано под формата на правила от типа “ако-то”

Типове експертни системи • Knowledge frames

Характеристики на експертните системи • Програмна среда: AI Shell • Стратегия на търсене: Inference engine • Най-разпространени стратегии:Forward chaining(проверка на истинността на правилата) и Backward chaining (потвърждаване и отхвърляне на хипотези) • Екип: Експерти и Knowledge engineers – превръщат информацията в твърдения от типа “ако-то”

ПРЕДИМСТВА За автоматизиране на рутинни бюрократични дейности Справят се с проблемите на класифицирането на информация Лесни за използване НЕДОСТАТЪЦИ Много усилия при разработката Не могат да се учат или променят сами Не представят знанията в дълбочина Не работят с интуиция, аналогия, тълкуване

Case - based reasoning Технология от областта на Изкуствения интелект, представяща знанията като база данни от отделни случаи и разрешения • Съхраняват опита на специалистите в организацията • Подпомагат разрешаването на настоящи проблеми • По подобие на експертните системи използват “knowledge base” и “IF-THEN-ELSE” твърдения

БД Приложение на CBR Потребителят описва проблема си Системата проверява за подобни случаи в БД Системата задава допълнителни въпроси Системата съхранява новия случай и неговото разрешение Системата открива най-близкия случай ДА Системата адаптира случая към конкр.проблем

Невронни мрежи Комбинация от хардуер и софтуер, чиято цел е максимално подражаване на работата на човешкия мозък

Сравнение с експертните системи. Приложенияна НМ • ЕС подражават на начина на решаване на конкретен проблем; НМ подражават способността на човека да се учи и разсъждава • НМ винаги могат да обосноват решението си и да се учат сами • Медицина и др.науки • Бизнес и финанси • Високотехнологични производства

Неясна логика Състои се от разнообразни концепции и техники за представя на неточна, непълна и двусмислена информация • Неясната логика е по-близка до начина на мислене на хората • Приложение: - автомобилна индустрия - контрол на качеството - камери и др.устройства - управление

Пример: Настройка на автоматични климатици “Ако в помещението е хладно или студено и влажността на въздуха е ниска и ако навън скоростта на вятъра е висока и температурата е ниска, увеличи топлината и влажността на въздуха в помещението”

Генетични алгоритми Набор от техники, които за решаване на определен тип проблеми използват методите на живите организми за адаптиране към околната среда: • Репродукция • Мутация • Естествен подбор – премахване на най- лошите решения • Еволюция

Приложения на генетичните алгоритми • Оптимизация, продуктов дизайн, наблюдение на производствени системи • Симулации на работата на машини и съоръжения 01100010111010010110 110110010101100101001 100110100101101001101

“Интелигентни агенти” 1 “Intelligent agents” са програми, които изпълняват специфични, повтарящи се и предвидими задачи на един потребител, бизнес процес или софтуерно приложение • Вземат решения на базата на предварително въведена опростена информация • Пример: Wizards в Microsoft Office Software Tools • Антипример: Търсачки в Интернет

Приложение на интелигентните агенти. Примери В електронни търговски приложения за подпомагане на потребителите при избора на стоки и услуги • “Eyes” на Amazon.com • “Firefly” на Agents Inc. • “Jango” на Excite • Smart NewsReader на Intel • AuctionBot на University of Michigan • “BargainFinder” на Andersen Consulting

Обобщение – Managing Knowledge • Управление Знанието е критично за доброто управление • Организация Подпомага общуването, координацията и сътрудничеството • Технология Изкуствен интелект и специфични експертни системи

КРАЙ

Managing Knowledge