Knowledge Management and Specialized Information Systems

- Quản lý tri thức là cho phép các tổ chức chia sẽ kiến thức và kinh nghiệm giữa những người quản lý và các nhân viên của họ.

NỘI DUNG

Chương 11: Knowledge Management and Specialized Information Systems 4

1 Nguyên lý và mục tiêu học tập 4

2 Hệ quản lý tri thức (KMS) 4

a Khái niệm chung 4

b Định nghĩa KMS (Knowledge Management Systems) 5

c Tổng quan 5

d Người quản lý tri thức và quản lý dữ liệu (Data & Knowledge Management Workers), và COP (Communities of Practice) 5

e Công nghệ hỗ trợ hệ tri thức (Technology to Support Knowledge Management) 6

3 Hệ trí tuệ nhân tạo 6

a Tổng quan 6

b Bản chất của trí tuệ (The nature of Intelligence) 7

c Sự khác biệt giữa trí tuệ tự nhiên và trí tuệ nhân tạo 7

d Các nhánh chuyên môn của trí tuệ nhân tạo 8

i Hệ chuyên gia 9

ii Người máy học 9

iii Hệ nhận dạng (Vision Systems) 9

iv Xử lý ngôn ngữ tự nhiên và nhận dạng giọng nói (Natural Language Processsing & Voicd Recognition) 9

v Hệ tự học 10

vi Mạng Nơ-ron (Neural Networks) 10

vii Các ứng dụng trí tuệ nhân tạo khác 10

4 Hệ chuyên gia (Expert Systems) 10

a Tổng quan 10

b Các thành phần 11

c Máy suy luận (The Inference Engine) 11

d Yếu tố giải thích (The Explanation Facility) 11

e Yếu tố thu nhận tri thức (The knowledge Acquisition Facility) 12

f Giao diện người dùng 12

g Các thành phần trong việc phát triển và sử dụng hệ chuyên gia 12

h Các kỹ thuật và công cụ phát triển hệ chuyên gia 13

i. Các ứng dụng của hệ chuyên gia và trí tuệ nhân tạo phổ biến 14

5 Hệ thực tại ảo 14

a Tổng quan 14

b Thiết bị giao tiếp 14

c Hình thức của thực tại ảo 14

d Các ứng dụng thực tại ảo 15

6 Các hệ thống đặc biệt 15

DANH MỤC HÌNH

Hình 1 - Sự khác biệt giữa dữ liệu, thông tin và tri thức 5

Hình 2 - Các nguồn lực và tổ chức quản lý tri thức thêm vào 6

Hình 3 - Sự so sánh giữa trí tuệ tự nhiên và trí tuệ nhân tạo 8

Hình 4 - Mô hình khái niệm của trí tuệ nhân tạo 9

Hình 5 - Quan hệ giữa dữ liệu, thông tin và tri thức 11

Hình 6 - Yếu tố thu nhận kiến thức 12

Hình 7 - Các thành phần trong việc phát triển và sử dụng hệ chuyên gia 13

Hình 8 - Sự phát triển của hệ chuyên gia 13

Hình 9 - Các sản phẩm hệ chuyên gia phổ biến 14

Chương 11: Knowledge Management and Specialized Information Systems

1 Nguyên lý và mục tiêu học tập

giữa những người quản lý và các nhân viên của họ

o Thảo luận những khác biệt giữa dữ liệu, thông tin và tri thức

o Mô tả vai trò của CKO (chief knowledge officer)

o Liệt kê các công cụ và kỹ thuật được dùng trong hệ quản lý tri thức

hệ thống có thể tái tạo những quyết định của con người với những loại vấn để được định nghĩa tốt và chắc chắn

o Định nghĩa khái niệm trí tuệ nhân tạo và nói rỏ mục tiêu phát triển của hệ trí tuệ nhân tạo

o Liệt kê các đặc điểm của hành vi thông minh và so sánh hiệu năng của hệ thống trí tuệ tự nhiên và hệ thống trí tuệ nhân tạo cho mỗi đặc điểm đó

o Xác định các thành phần chuyên môn của lĩnh vực trí tuệ nhân tạo

và cung cấp các ví dụ cho mỗi loại hệ thống

hiện như một chuyên gia nhưng cũng được phát triển và bảo trì rất cẩn thận

o Liệt kê các đặc điểm và các thành phần cơ bản của hệ chuyên gia

o Xác định ba yếu tố để xem xét trong sự đánh giá sự hình thành của một hệ chuyên gia

o Phát họa và giải thích ngắn gọn các bước để phát triển một hệ chuyên gia

o Xác định các lợi ích liên quan đến các sử dụng hệ chuyên gia

nghệ thông tin bẳng cách đề nghị các cách thức mới để giao tiếp với thông tin, ảo hóa các tiến trình và bày tỏ các ý tưởng một cách sáng tạo

o Định nghĩa khái niệm thực tải ảo và đưa ra ba ví dụ về các ứng dụng thực tại ảo

đích của họ

o Thảo luận các ví dụ về các hệ đặc biệt cho các tổ chức và cá nhân

sử dụng

2 Hệ quản lý tri thức (KMS)

a Khái niệm chung

o Dữ liệu (Data) bao gổm các sự việc (raw) thô

o Thông tin (Information) là tập hợp các sự việc được tổ chức sao cho chúng có những giá trị thêm vào bên cạnh giá trị thật của chúng

o Kiến thức là nhận thức và hiểu biết về một tập hợp thông tin và cách mà thông tin có thể được làm cho hữu dụng để hỗ trợ một công việc cụ thể hoặc đi đến một quyết định

b Định nghĩa KMS (Knowledge Management Systems)

o Là một tập hợp có tổ chức bao gồm con người, thủ tục, phần mềm,

cơ sở dữ liệu và các thiết bị

o Được dùng để tạo mới, lưu trữ, chia sẽ và sử dụng kiến thức thức

và kinh nghiệm của tổ chức

Hình 1 - Sự khác biệt giữa dữ liệu, thông tin và tri thức

c Tổng quan

o Tri thức thường minh (Explicit knowledge)

bản và quy luật

o Tri thức ngầm (Tacit knowledge)

d Người quản lý tri thức và quản lý dữ liệu (Data & Knowledge

Management Workers), và COP (Communities of Practice)

o Người quản lý dữ liệu (Data workers) thư ký, trợ lý quản trị, người giữ sách,

o Người quản lý tri thức

nghiệp vụ như các tác giả, các nhà nghiên cứu, những người làm giáo dục, các nhà thiết kế ,

o CKO (Chief Knowledge Officer)

sữ dụng KMS để tạo, lưu trữ và sữ dụng tri thức để đạt được mục đích của tổ chức

o COP (Communities of Parctice)

o Việc lấy, lưu trữ, chia sẽ và sữ dụng kiến thức

hoặc các hệ thống hỗ trợ làm việc nhóm để chia sẽ kiến thức

e Công nghệ hỗ trợ hệ tri thức (Technology to Support Knowledge Management)

o Effective KMS dựa trên việc học kiến thức mới và thay đổi thủ tục

và hướng tiến cận như một kết quả (Is based on learning new knowledge and changing procedures and approaches as a result)

o Microsoft đề nghị một số lượng lớn các công cụ quản lý tri thức bao gồm trong Digital Dashboard

Hình 2 - Các nguồn lực và tổ chức quản lý tri thức thêm vào

3 Hệ trí tuệ nhân tạo

a Tổng quan

Trí tuệ nhân tạo (Artificial Intelligence, AI) là các máy tính với khả năng bắt chước

và tái tạo các chức năng của não người

Hệ thống máy tính sử dụng khái niệm AI

Giúp thực hiện các chuẩn đoán y khoa

Khám phá các tài nguyên tự nhiên

Xác định lỗi với các thiết bị cơ học

Hỗ trợ việc thiết kế và phát triển các hệ thống máy tính khác

Các thành phần của hệ trí tuệ nhân tạo

Bao gồm con người, thủ tục, phần cứng, phần mềm, dữ liệu và kiến thức cần thiết

để phát triển hệ thống máy tình và cơ khí để làm rỏ các đặc điểm của trí tuệ

b Bản chất của trí tuệ (The nature of Intelligence)

Thử nghiệm Turing : xác định khả năng đáp ứng từ một máy tính với các hành vi thông minh đồng nhất với con người

Đặc điểm của hành vi thông minh bao gồm các khả năng

Tự học từ kinh nghiệm và áp dụng kiến thức yêu cầu từ kinh nghiệm

Điều khiển các tình huống phức tạp

Giải quyết các vấn đề khi thông tin quan trọng bị thiếu

Xác định điều gì là quan trọng

Hành động nhanh chóng và chính xác với một tình huống mới

Hiểu các hình ảnh ảo

Xử lý và thao tác với các ký hiệu

Sáng tạo và tưởng tượng

Dùng kinh nghiệm (Use heuristics)

c Sự khác biệt giữa trí tuệ tự nhiên và trí tuệ nhân tạo

Máy tính có thể được lập trình để có các ý thức chung (common sense) hay không? One of the driving forces behind AI research

Một cố gắng để hiểu con người suy nghĩ và lý luận như thế nào

Hình 3 - Sự so sánh giữa trí tuệ tự nhiên và trí tuệ nhân tạo

d Các nhánh chuyên môn của trí tuệ nhân tạo

AI là một lĩnh vực rộng lớn bao gồm

Hệ chuyên gia, người máy học

Hệ thống nhận dạng (Vision Systems), xử lý ngôn ngữ tự nhiên

Hệ tự học và mạng neural

Hình 4 - Mô hình khái niệm của trí tuệ nhân tạo

i Hệ chuyên gia

Phần cứng và phần mềm lưu trữ kiến thức và thực hiện việc suy luận tương tự như một nhà chuyên gia

Được dùng nhiều trong các ứng dụng kinh doanh thương mại

ii Người máy học

Phát triển các thiết bị cơ khí mà có thể sơ ô tô, thực hiện các phép hàn cần độ chính xác cao và thực hiện các công việc khác yêu cầu độ chính xác rất cao

Các nhà sản xuất sử dùng robot để lắp ráp và sơn các sản phẩm

Người máy học đương thời: kết hợp cả khả năng cơ khí với độ chính xác cao và sử dụng phần mềm để điều khiển

iii Hệ nhận dạng (Vision Systems)

Phần cứng & phần mềm cho phép máy tính chụp, lưu trữ và thao tác với hình ảnh Hiệu quả trong việc nhập dạng con người dựa trên đặc điểm khung mặt

iv Xử lý ngôn ngữ tự nhiên và nhận dạng giọng nói (Natural Language Processsing & Voicd Recognition)

Xử lý ngôn ngữ tự nhiên cho phép máy tính hiểu và nhận ra các câu lệnh và chỉ thị được tạo ra bởi một ngôn ngữ tự nhiên

Nhận dạng giọng nói chuyển sóng âm thanh sang từ ngữ

v Hệ tự học

Là sự kết hợp của cả phần mềm và phần cứng mà cho phép máy tính thay đổi chức năng của nó và tái hành động trong từng hoàn cảnh dựa trên những phản hồi mà nó nhận được

Phần mềm hệ tự học yêu cầu phản hồi dựa trên kết quả của hành động hoặc quyết định

vi Mạng Nơ-ron (Neural Networks)

Hệ thống máy tính bắt chước chức năng của bộ não con người

Các khả năng

Khả năng tìm kiếm thông tin ngay cả khi vài điểm là sai

Tùy chỉnh dữ liệu đã lưu một cách nhanh chóng như là kết quả của thông tin mới Khám phá các quan hệ và xu hướng trong một CSDL lớn

Giải quyết các vấn đề phức tạp cho tất các các thông tin không được biểu diễn

vii Các ứng dụng trí tuệ nhân tạo khác

Giải thuật di truyền (Genetic) được tiếp cận để giải quyết các vấn đề phức tạp với một số lượng lớn các hoạt động liên quan hoặc mô hình thay đổi và tiến hóa cho đến khi cái tốt nhất xuất hiện

Tác nhân thông minh (Intelligent agent) là các chương trình và một bộ kiến thức nền tản được dùng để thể hiện một công việc cụ thể cho một cá nhân, một tiến trình hoặc một chương trình khác

4 Hệ chuyên gia (Expert Systems)

a Tổng quan

o Hệ chuyên gia máy tính hóa (Computerized expert systems)

tương lai hoặc giải quyết các vấn đề năng lượng (solve energy problems)

một kết luận hoặc một lời gợi ý

o Hoàn cảnh sử dụng

nó có thể

 Cung cấp một lợi ích tiềm tàm hoặc làm giảm đáng

kể các nguy cơ

môn (Capture and preserve irreplaceable human expertise)

lập trình cổ điển

gia (Develop a system more consistent than human experts)

b Các thành phần

o Nền tảng kiến thức

các quan hệ liên quan được dùng bởi hệ chuyên gia

Hình 5 - Quan hệ giữa dữ liệu, thông tin và tri thức

c Máy suy luận (The Inference Engine)

o Máy suy luận

(knowledge base)

o Backward chaining

được hỗ trợ (Starts with conclusions and works backward to supporting facts)

o Forward chaining

d Yếu tố giải thích (The Explanation Facility)

o Cho phép người dùng hoặc người ra quyết định hiểu làm thế nào

mà hệ chuyên gia đưa ra một kết luận hoặc kết quả chắc chắn

e Yếu tố thu nhận tri thức (The knowledge Acquisition Facility)

o Cung cấp một phương tiện bắt và lưu trữ tất cả các thành phần của nền tản tri thức tiện lợi và tối ưu

o Thu nhận kiến thức có thể là một tiến trình thủ công hoặc cả thủ công và tự động

Hình 6 - Yếu tố thu nhận kiến thức

f Giao diện người dùng

o Phần mềm tương tác với người dùng cụ thể là việc thiết kế, tạo, cập nhật và sử dụng hệ chuyên gia

o Mục đích chính là để tạo sự phát triển và sử dụng hệ chuyên gia dễ hơn cho người dùng và người ra quyết định

g Các thành phần trong việc phát triển và sử dụng hệ chuyên gia

o Lĩnh vực chuyên gia (Domain epxpert)

o Công nghệ tri thức (Knowledge engineer)

o Người dùng tri thức (Knowledge user)

Hình 7 - Các thành phần trong việc phát triển và sử dụng hệ chuyên gia

h Các kỹ thuật và công cụ phát triển hệ chuyên gia

o Hệ chuyên gia có thể được phát triển từ bất cứ ngôn ngữ lập trình nào

o Sản phẩm hệ chuyên gia là sự tập hợp các gói phần mềm và công

cụ được dùng để thiết kế, phát triển, hiện thực và bảo trình hệ chuyên gia

Hình 8 - Sự phát triển của hệ chuyên gia

Hình 9 - Các sản phẩm hệ chuyên gia phổ biến

i Các ứng dụng của hệ chuyên gia và trí tuệ nhân tạo phổ biến

o Phân tích mượn và cho mượn tiền gởi ngân hàng

o Lập kế hoạch sản xuất

o Bắt tội phạm và khủng bố

o Bệnh viện và y khoa

o Đánh giá hiệu năng của nhân viên

5 Hệ thực tại ảo

a Tổng quan

o Hệ thực tại ảo cho phép một hoặc nhiều người dùng hành động và tác động trở lại trong một môi trường có máy tính mô phỏng

o ‘Immersive virtual reality’ – người dùng trở thành đắm mình hoàn toàn trong môi trường giả lập, thế giới 3 chiều tất cả được sinh ra dựa trên máy tính

b Thiết bị giao tiếp

o Để nhìn thấy trong thới giới ảo – thường người dùng mang kèm một thiết bị gắn ở đầu (head-mounted display, HMD) với màn hình đặt tại mỗi mắt

o Giao tiếp qua cảm nhận (Haptic interface)

thế giới ảo

c Hình thức của thực tại ảo

o Hệ thực tại ảo nhúng (Immersive virtual reality)

o Điều hướng bằng chuột thông qua môi trường 3-D trên màn hình

đồ họa

o Hệ thống chiếu kính nhìn nổi (Stereo projection systems)

o Nhìn bằng kính nhìn nổi từ màn hình thông qua mắt kính nhìn nổi

d Các ứng dụng thực tại ảo

o Y khoa

o Giáo dục và đào tạo

o Thương mại và kinh doanh

o Giải trí

6 Các hệ thống đặc biệt