Управление знаниями становится наиболее горячей темой
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, если большинство из них скрыто в головах сотрудников.
Люи План, экс-президент HP считает: «Если бы только корпорация
HP осознавала то, что она знает, она была бы в три раза более
продуктивной».
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.
Цель управления знаниями (УЗ) – объединить
знания, накопленные предприятием, со знаниями заказчика и
использовать их для решения задач предприятия. Быстрый доступ
к необходимым знаниям играет первостепенную роль, поскольку
позволяет значительно повысить качество ежедневных деловых
процессов. Целенаправленное использование и
усовершенствование знаний высвобождает огромный потенциал
экономии и роста, который не может быть реализован с помощью
традиционных концепций реорганизации и модернизации.
По мнению корпорации Xerox, давно изучающей
эти вопросы, сегодня на стоимость большинства изделий и услуг в
первую очередь влияют «нематериальные ценности, основанные на
знаниях». К «нематериальным ценностям» эксперты относят
информацию о технологиях, проектировании изделий, маркетинге и
запросах потребителя, бизнес-процессах, а также личные и
инновационные способности сотрудников. Эксперты считают, что
42 % знаний компании находится только в головах сотрудников; от
них зависит, станут эти знания доступными другим или нет. Решить
эти проблемы позволяют системы управления знаниями (СУЗ).
По последним данным, мировые расходы на СУЗ,
составившие в 1999 году 2 млрд. долл., к 2003 году достигнут 12
млрд. долл.
Понятно, что проблематика СУЗ является очень
широкой, т.е. охватывающей различные дисциплины. Однако,
необходимо подчеркнуть, что основу этой проблематики составляет
искусственный интеллект (ИИ), так как именно он, во-первых,
рассматривает знания не в философско-гуманитарном смысле, а в
прикладном (компьютерном), пригодном для практического
использования; во-вторых, основные компоненты СУЗ: представления
знаний, общение с базами данных на естественном языке (ЕЯ);
поиск информации (в том числе и “неопределенной”) в текстах ЕЯ;
обработка изображений и т.д. исследовались и разрабатывались
специалистами в области ИИ.
Учитывая вышесказанное, не трудно понять, что
все статьи данного номера посвящены проблематике УЗ.
Статья А.В.Смирнова, М.П.Пашкина, Н.Г.Шилова,
Т.В.Левашовой посвящена вопросам представления знаний в форме
онтологий. Описываются виды онтологий и отношения между ними,
рассматриваются подходы к разработке видов онтологий, способы
организации онтологий в библиотеки, дается сравнительный анализ
средств разработки и управления онтологиями.
Обзор Э.А. Трахтенгерца (Часть ІІ) посвящен
оценке неопределенности, возникающей в процессе компьютерной
поддержки принятия решений. Рассматриваются: неопределенность в
выборе средств достижения цели, неопределенность в критериальных
оценках параметров ЛПР, неопределенность в выборе критериев и
оценке их «весов».
Статья Э.В. Попова посвящена общению с базами
данных на ограниченном естественном языке. Эта проблема является
чрезвычайно актуальной, так как накоплены огромные объемы знаний
в базах данных и в Интернете. В работе проведен анализ
естественно-языковых систем, ориентированных на общение с базами
данных конечных пользователей. Рассмотрены наиболее продвинутые
системы прошлого и настоящего. Осуществлен прогноз развития
естественно-языковых систем будущего.
В статье А. Л. Шамиса рассматриваются
традиционные подходы к решению задачи распознавания зрительной
информации и, в частности, автоматического чтения. Описывается
реализация структурного распознавания на основе использования
принципов целостности и целенаправленности. Многие из
рассмотренных подходов использованы в коммерческом продукте
FineReader.
В статье В.П. Селегея рассматриваются задачи,
стоящие перед компьютерной лексикографией, как особым разделом
прикладной компьютерной лингвистики. Обосновывается точка зрения
на электронный словарь как принципиально новый тип объекта
лексикографического описания. Анализируются отличия электронных
и бумажных словарей. Описанные подходы реализованы в
коммерческом продукте Lingvo.
В разделе «Хроника» описаны события,
относящиеся к ИИ, важным из них является создание ассоциации
КОмпьютерной Лингвистики и ИНтеллектуальных Технологий (КОЛИНТ).
В разделе «Новые книги» следует выделить рубрику «Новая книжная
серия «Наука об искусственном»». Данная серия возникла по
инициативе Российской ассоциации искусственного интеллекта. Ее
основание вызвано стремлением объединить усилия специалистов
различных областей – инженеров и математиков, философов и
психологов, физиологов и биологов, социологов и лингвистов,
программистов и системотехников – в исключительно важном деле
разработки теоретических и практических основ нового класса
наук, которые нобелевский лауреат Г.Саймон назвал «науками об
искусственном». Ассоциация ИИ России приглашает Всех желающих
принять участие в этой серии.
http://www.ainews.ru/ru/aij/ai_anons.php |
