Management znalost

1
Management znalostí

• Znalostní systémy

Professor R. Hanka Director, Medical Informatics
Unit,University of Cambridge Visiting Profesor,
Fakulta Managementu, VŠE
2
Systémy v jednotlivých fázích

• Transaction Processing Systems (TPS) -
  duraz na uchování a vyhledávání dat
• Management Information Systems (MIS) - agregace
  surových dat s cílem zajistit pro management
  potrebné informace
• Knowledge Based Systems (KBS)
  Znalostní systémy -
  duraz presunut na zpracování znalostí

3
Knowledge Age (vek znalostí)

• klícové faktory budoucího úspechu schopnost
  organizací rídit, uchovávat, ocenovat a
  distribuovat znalosti
• uvedené schopnosti jsou známy jako management
  znalostí
• organizace ve vyspelých ekonomikách již zjistily,
  že znalosti jsou jejich nejvetším kapitálem

4

• Kritickou komponentou managementu znalostí je
  vývoj, aplikace, nasazení a sdílení znalostních
  systému
• Znalostní systémy jsou ideální technologií pro
  zachování znalostí uvnitr organizace a pro tvorbu
  podnikové báze znalostí.

5
Vznik oblasti zpracování znalostí

• KBS (Knowledge Based Systems) znalostní systémy
  
• vedlejším produktem výzkumu v oblasti AI
• computer-based systems - využívají extenzivní
  znalosti z dané oblasti (typicky lidských
  expertu) pro rešení problému a (obvykle
  cástecnou) automatizaci rozhodovacích procesu
• pokoušejí se o další generacní posun zamerením
  se na znalosti ve srovnání s predchozím zamerením
  na informace

6
ZNALOST - získává se z informací tím, že se jim
priradí význam a interpretace (typicky lidským
expertem)
Expert
Informace
Znalosti
7
Definice pojmu znalost

• úplná a presná definice chybí
• máme intuitivní cítení, co to znamená neco
  znát, ale obtíž to vyjádrit
• Websteruv slovník znalost je
• ... skutecnost ci stav myšlenkového vlastnictví
  jedné ci více pravd, faktu, principu nebo jiných
  objektu vnímání, získaných na základe výuky,
  studia, výzkumu nebo zkušenosti

8

• definice v oblasti AI literatury
• množina faktu a principu shromáždená lidstvem
• informace, kterou potrebuje pocítac, aby se
  mohl chovat inteligentne
• Znalosti jsou tvoreny celou množinou názoru,
  zkušeností a postupu, které jsou považovány za
  správné a pravdivé
• Znalost je vždy aplikovatelná ve více situacích a
  relativne po dlouhou dobu.

9
Znalost vedet

• jaká informace je potrebná
  vedet co
• jak je treba informaci zpracovat
  vedet jak
• proc je která informace potrebná
  vedet proc
• kde lze nalézt informaci potrebnou pro dosažení
  specifického cíle
  vedet kde)
• kdy je která informace potrebná
  vedet kdy)

10
Rozdíly mezi pojmy data, informace a znalosti

• Data jsou symboly, které nelze prímo
  interpretovat, i když z nich lze odvodit
  informace.
• Informace jsou data, jimž je pridelený význam,
  pricemž informace se váže ke specifické situaci a
  má omezenou platnost.
• Znalost je to, co umožnuje lidem inteligentne
  jednat a zacházet se všemi dostupnými
  informacními zdroji.

11
Další charakteristiky znalostí

• Znalosti umožnují vybrat tu správnou akci nebo
  požádat o správnou informaci.
• Tato akcní komponenta je základním aspektem
  znalosti
• Znalosti mohou vygenerovat další informace
• Informace lze predat (informace je vlastne
  sdelení)
• Lze však predat jednoduše znalosti?

12
Dimenze znalostí

• explicitní
• povrchní
• domain (spec.)
• deklarativní

• nevyslovená
• hluboká
• všeobecná
• procedurální

Hluboká
Domain (specifická)
Explicitní
Meta
Deklarativní
Procedurální
ZNALOST
Znalost
Nevyslovená
Všeobecná (selský rozum)
Povrchní
13
Získávání znalostí

• na rozdíl od filozofu musí AI specialisté rešit 2
  úlohy
• rozhodnout, co znalost je
• zachytit ji v pocítaci
• získávání znalostí - oblast AI
• týká se získávání znalostí potrebných pro
  budování KBS
• rostoucí duležitost, protože jde o bottle-neck
  (úzký profil) a nejkritictejší cást vývoje KBS

14

• typické zdroje znalosti v organizaci
• knihy (explicitní znalost)
• záznamy z minulosti
• experti (zdroj nevyslovené znal.)
• kontakty s jinými lidmi

15
Získávání znalostí

• vedené znalostním inženýrem
• cílem získání (vydolování) znalostí z expertu
• zkušenost ukazuje, že vetšina expertu není
  schopna jasne vysvetlit, proc a jak reší dané
  úlohy tak expertním zpusobem
• duvody, proc experti nejsou schopni vysvetlit -
  vetšinou vyplývají z používání intuice
• nekteré duležité domain znalosti považují za
  tolik zrejmé, že je ani nezmíní (dusledek - ....
  mužský pacient - tehotný...

16
Plánování procesu získání znalostí

• základním problémem pro znalostního inženýra je
  vytrídit informace, které jsou k
  dispozici od expertu
• rozhodnout, co je duležité a co není relevantní
• studium prostredí, kde se má KBS vytvorit
• identifikovat skupiny a jejich charakteristiky
• expert (experti)
• uživatelé

17
Otázky spojené se znalostmi

• znalost
• kde ji lze získat ?
• je jednoznacná?
• je s ní všeobecný souhlas?
• je statická ci dynamická?
• je úplná?
• jaká je v ní úroven nejistoty?
• možnost dekompozice?
• vrstvení (od obecných k specifickým)

18
Nástroje pro automatizované získávání znalostí

• aut. získávání znalostí je užitecné, protože
  mnoho cenných znalostí je casto obsaženo v
  záznamech z minulosti (napr. medicinské záznamy)
• snaha naucit se relevantní znalosti ze zdroju z
  odpovídající oblasti (z domain) nezávisle na
  znalostním inženýrovi
• používají k tomu techniky patrící do podoblasti
  AI, nazývané strojové ucení (machine learning)
  napr. tzv. induktivní ucení

19
Induktivní ucení
vysvetlit Martanovi význam pojmu pták
atributy krídla, létá, žlutý zobák, zpívá,
snáší vejce
diskriminacní predikáty pták vs.
nepták generalizace krídla (diskr. predikát)
20
nemá krídla ---gt není pták
21
má krídla, snáší vajícka ---gt hele, pták!..
korekce pták krídla žlutý zobák
(specifikace)
22
nemá žlutý zobák ---gt není to pták!..
další korekce ........
diskriminacní predikát pták snáší vajícka se
skorápkou
23
Základní operace se znalostmi
24
Cíle managementu znalostí

• efektivní a úcinný vývoj a rozvoj nových znalostí
  
• zlepšování existujících znalostí z pohledu
  strategie organizace a individuálních cílu
  pracovníku
• distribuce nových znalostí do jiných útvaru a
  transfer znalostí na nové pracovníky
• efektivní a úcinné propojování nejlepších
  znalostí uvnitr organizace nebo v síti organizací

25
ve vztahu k dimenzi znalosti

• udržovat obsah znalostí v aktuálním stavu,
  aplikovat nejlepší znalost
• použít znalostí v nejlepším míste
• použít znalost v nejlepší forme
• použít znalost, když je požadována

26
Predpoklady pro efektivní management znalostí

• Odmenování sdílení znalostí
• Potreba multidisciplinárního prístupu
• Nutnost vytvorení urcité vize budoucnosti