Программа по формированию навыков безопасного поведения на дорогах и улицах «Добрая дорога детства» 2
Скачать 0.8 Mb.
|
МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ Государственное образовательное учреждение высшего профессионального образования «НАЦИОНАЛЬНЫЙ ИССЛЕДОВАТЕЛЬСКИЙ ТОМСКИЙ ПОЛИТЕХНИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ» А.Д. Чередов СОВРЕМЕННЫЕ ПРОБЛЕМЫ ИНФОРМАТИКИ И ВЫЧИСЛИТЕЛЬНОЙ ТЕХНИКИ КОНСПЕКТ ЛЕКЦИЙ для студентов магистратуры по направлению «Информатика и вычислительная техника» 2012 Лекция 1 Знания. Способы представления знаний Численность населения на земном шаре 30 октября 2011 г. достигла 7 млрд. человек. Каждые 20 лет развития численность будет увеличиваться примерно на 1 млрд. и в скором будущем достигнет 10 млрд. человек. Для того, чтобы жизнь на земном шаре продолжала существовать, человечеству необходимо спроектировать Мир, отвечающий следующим требованиям:
Достичь этих требований можно только с помощью развитой мировой экономики. Глобальное развитие экономики должно идти по пути от индустриальной экономики к интеллектуальной экономике, основанной на знании. Интеллектуальные системы, интеллектуальная инфраструктура, наукоёмкие производства должны стать фундаментом всего мирового развития. Важнейшим ресурсом современного предприятия, способным значительно повлиять на повышение его конкурентоспособности и инвестиционной привлекательности, являются корпоративные знания. Сегодня с этим никто не спорит, вопрос только в том, как воспользоваться этими корпоративными знаниями, так как большинство из них скрыто в головах сотрудников. Управление знаниями становится наиболее горячей темой, обсуждаемой специалистами всех уровней управления. Способность эффективно использовать и развивать знания, воплощать их в новые изделия и услуги превращается в важнейший фактор выживания в условиях информационного общества. Знания – это богатство фирмы, которое добывается, обрабатывается и распространяется. По мнению специалистов, во многих фирмах знания документируются и распределяются произвольно, без строгой системы. По данным Xerox, 46% специальных знаний компаний, не использующих систем управления знаниями, заключены в документации разного рода. Из них 26% находятся на бумажных носителях, а остальные – на компьютерных. Отдельные сведения хранятся у сотрудников в папках или на жестких дисках и могут быть получены только ими. Для любой организации, желающей преуспеть в сегодняшней глобальной информационной экономике, необходима интеллектуальная, исчерпывающая и простая в использовании система для управления знаниями, а также система доступа к знаниям и система приобретения новых знаний. Тематика управления и представления знаний получает мощный толчок развития последние 20–25 лет, хотя первые разработки в этом направлении начинались ещё в 60-х. В связи с подобным развитием, напрашивается вывод, что развитие систем управления знаниями связано с развитием сети Интернет. И действительно, организации могут начать управлять запасами своих знаний, только при условии возможности их быстрого распространения и обмена. Понятие «знания» По мере того как появляется все больше и больше организаций, инвестирующих в службы по управлению знаниями, возникает необходимость разобраться в том, что понимается под терминами «знания». С точки зрения целей общества, где доминируют информационные технологии, знания – это просто интеллект, используемый в работе. Знания, приобретаемые фактическим опытом, продуктивны только тогда, когда они используются при выполнении работы или интегрируются в процессе выполнения работы. Знания приобретают разные формы и поэтому ими становится сложнее управлять. Часто знания оказываются чем-то большим, чем просто информацией и данными о событиях, продуктах или процедурах. Знания есть вторая производная от данных, которые присутствуют во множестве источников в любой организации (рис. 1.1).  Рис. 1.1. Понятие «знания» Если данные – это не долго живущие новости, временные записи и т.п., не предназначенные для длительного использования, то информация представляет собой полуструктурированные (или агрегированные) данные, служащие, например, опорой для периодического принятия каких-либо решений. В свою очередь знания, являющиеся результатом переработки информации, имеют весьма длительный цикл жизни, несут определенную идею и снабжены контекстом, определяющим область ее эффективного применения в данном месте в данное время. Говоря другими словами, информация это то, что может иметь отношение к решаемой задаче, а знания это то, что необходимо для решения данной задачи. Знания подразделяют на явные и неявные. Явное – это то, что можно потрогать, сохранить на диске или просмотреть в браузере. Неявное – то, что находится в головах сотрудников, рекомендации, которые пересказываются из уст в уста, навыки, выработанные в результате тренингов. Системы управления знаниями имеют опосредованное отношение к неявным знаниям, которые вообще очень трудно поддаются управлению. Однако следует отметить, что в определенных случаях системы управления знаниями способствуют переходу неявных знаний в явные. Для этого неявные знания, во-первых, должны существовать, и, во-вторых, их владелец должен захотеть ими поделиться. Корпоративные знания делятся на внешние и внутренние. Внешние:
Внутренние:
Представление знаний Вопрос представления знаний возникает в когнитологии (науке о мышлении), в информатике и в исследованиях по искусственному интеллекту. В когнитологии он связан с тем, как люди хранят и обрабатывают информацию. В информатике – с подбором представления конкретных и обобщённых знаний, сведений и фактов для накопления и обработки информации в ЭВМ. Главная задача в искусственном интеллекте – научиться хранить знания таким образом, чтобы программы могли осмысленно обрабатывать их и достигнуть тем подобия человеческого интеллекта. Для формализации и представления знаний разрабатываются специальные модели представления знаний и языки для описания знаний, выделяются различные типы знаний. Признано, что системы, основанные на знаниях, целесообразно разрабатывать с выделением ряда подсистем. Основными из них считаются:
Целью такого разделения является возможность использования системы в различных предметных областях. Для этого достаточно заменить подсистему представления декларативных знаний без изменения остальных частей. В самом деле, имея универсальный механизм логического вывода, достаточно заполнить оболочку системы конкретными правилами и фактами из требуемой предметной области, чтобы получить готовую к применению систему. История развития методов инженерии знаний свидетельствует о том, что эта идея продолжительное время являлась основополагающим направлением исследований. Так, например, А. Ньюэлл и Г. Саймон из Университета Карнеги-Меллона (США) разработали программу GPS – универсальный решатель задач. В формальной логике был разработан метод резолюций. В 70-х гг. XX в., однако, большинство исследователей пришли к выводу, что не существует универсальной системы представления процедурных знаний, пригодной для всех областей деятельности. Подтверждением этому служит высокая ценность специалистов-экспертов в узких предметных областях. Была сформулирована проблема представления знаний. Проблема представления знаний заключается в несоответствии между сведениями о зависимостях данной предметной области, имеющимися у специалиста, методами, используемыми им при решении задач, и возможностями формального (однозначно-ограниченного) представления такой информации в ЭВМ. Часто проблема осложняется трудностями для эксперта по формулированию в явном виде имеющихся у него знаний. Общая проблема представления знаний включает ряд частных проблем:
Способы представления знаний Это одно из важнейших направлений исследований в области искусственного интеллекта, без знаний искусственный интеллект не может существовать в принципе. Именно поэтому, при создании систем искусственного интеллекта особенное внимание уделяется способам представления знаний. На сегодняшний день разработано уже достаточное количество способов. Каждый из них обладает своими плюсами и минусами, и поэтому для каждой конкретной задачи необходимо выбрать именно свой способ. От этого будет зависеть не столько эффективность выполнения поставленной задачи, сколько возможность её решения вообще. Отметим, что способы представления знаний относятся к прагматическому направлению исследований в области искусственного интеллекта. Это направление основано на предположении о том, что мыслительная деятельность человека – «чёрный ящик». При таком подходе не ставится вопрос об адекватности используемых в компьютере способов представления знаний тем способам, которыми пользуется в аналогичных ситуациях человек, а рассматривается лишь конечный результат решения конкретных задач. Из множества разработанных способов представления знаний можно выделить два основных подхода (рис. 1.2): эмпирический и теоретический.  Рис. 1.2. Классификация способов представления знаний Эмпирический подход основывается на исследовании сознания человека, изучении принципов организации памяти и моделировании механизмов решения задач. Другой подход – теоретический, можно назвать теоретически обоснованным. Он «гарантирует» правильность решений. В рамках этого подхода до настоящего времени удавалось решать только сравнительно простые задачи из узкой предметной области. Кроме способов, разработанных в рамках каждого из этих подходов, отдельно выделяют (относя к обоим подходам сразу) бионическое направление, представленное генетическими алгоритмами и нейронными сетями. В каждом подходе мы увидим своё отношение и к тому, что является знанием, и к тому, как его представлять. Если в теоретических способах знания строго формализованы, то эмпирические призваны дать некоторую свободу. Однако, ценой за эту свободу будет потенциальная невыводимость некоторых решений и невозможность найти ответ на поставленный вопрос, когда теоретические способы это гарантируют. Лекция 2 Управление знаниями Управление знаниями (knowledge management) – это формальный процесс, который состоит в оценке организационных процедур, людей и технологий, в создании системы, использующей взаимосвязи между этими компонентами с целью предоставления нужной информации нужным людям в нужное время, что приводит к повышению продуктивности. Управление знаниями включает в себя комплекс формализованных методов, охватывающих: • поиск и извлечение знаний из живых и неживых объектов (носителей знаний); • структурирование и систематизацию знаний (для обеспечения их удобного хранения и поиска); • анализ знаний (выявление зависимостей и аналогий); • обновление (актуализацию) знаний; • распространение знаний; • генерацию новых знаний. Для управления знаниями в организациях используют СУЗы (системы управления знаниями). Предприятие не способно управлять своим интеллектуальным капиталом в отсутствии СУЗ. Интеллектуальные активы предприятия увеличивают его конкурентоспособность и рыночную стоимость (рис. 2.1). Предприятие должно не только охранять свои патенты, авторские права и ноухау, но и выявлять и охранять знания своих ведущих специалистов, знания о производстве товаров (услуг), о покупателях, конкурентах и т.п.  Рис. 2.1. Интеллектуальные активы и стоимость предприятия В рамках СУЗ особое внимание предлагается уделить выявлению неявных знаний сотрудников (т.е. знаний, которые приобретены в ходе опыта работы и явно не выражены). В процессе управления знаниями обычно выделяют следующие виды функций:
Есть три основных компонента управления знаниями:
В зависимости от архитектуры и подхода к построению СУЗ, можно выделить два случая:
Сравнительно новый подход к управлению знаниями – семантический веб. Не следует путать семантический веб с приведённым ранее способом представления знаний «семантическая сеть». Сейчас значительная часть содержания всемирной сети предназначена для чтения человеком, а не для осмысленного манипулирования им с помощью компьютерных программ. Компьютер способен умело разобраться в разметке веб-страницы и произвести рутинную её обработку – тут идёт заголовок, здесь следует ссылка на другую страницу, но у компьютера нет надёжного способа обрабатывать смысл документа: это домашняя страница компании, а эта ссылка ведёт на резюме сотрудников данной компании. Семантический веб призван решить эту проблему. Корпоративная память Одним из первых инструментов СУЗ стали хранилища данных, которые работают по принципу центрального склада. Как правило, хранилища содержат многолетние версии обычной базы данных, физически размещаемые в той же самой базе. Когда все данные содержатся в едином хранилище, изучение и анализ связей между отдельными элементами могут быть наиболее эффективны. В дальнейшем идея хранилища была развита в понятие корпоративной памяти, которая по аналогии с человеческой памятью позволяет накапливать информацию из предыдущего опыта и якобы избегать повторения ошибок, что является чисто декларативным утверждением. Корпоративная память (КП) хранит информацию из различных источников предприятия и делает эту информацию доступной специалистам для решения производственных задач. На современном уровне развития информационных технологий КП, или как их ещё именуют – централизованные корпоративные хранилища, имеют следующую структуру и состав (рис. 2.2).  Рис. 2.2. Структура и состав корпоративного хранилища Как следует из приведенного рисунка, в КП (в централизованном корпоративном хранилище) данные, информация и знания представляются на трех уровнях агрегации. Нижний, наиболее детальный уровень, для данных составляют базы данных, файлы, Web-страницы, для информации – электронные (оцифрованные) документы и чертежи, для знаний – базы знаний. Средний уровень – это справочники и каталоги для данных, отчеты, методики, регламенты, технологии – для информации, правила логического вывода – для знаний. Верхний уровень представляют метаданные, структура архивов (метаинформация) и онтологии для данных, информации и знаний соответственно. Предметная ориентация, интегрированный характер, наличие не только текущих оперативных данных, но и исторических данных являются важными свойствами корпоративных хранилищ. |
Добавить документ в свой блог или на сайт
