知识管理与智慧系统

知識管理與智慧系統主講人：巫沛倉副教授義守大學工業工程與管理系知識管理資訊工作者，知識工作者，資料工作者資訊工作者：指創造或處理資訊的工作人員。資訊工作者可分成資料工作者與知識工作者。知識工作者：創造新資訊或新知識之工作者。資料工作者：使用整理或分送資訊者。知識管理何謂知識？資料或數據(data)是結構化的交易記錄。資訊(information)則是具有意義包括關聯性與目標的數據。數據轉換成資訊，資訊轉變成知識。知識管理知識是經由：比較分析：這個情況與以前所遇到的問題有何不同？影響分析：這些資訊對最後決策與實際行動有何影響？關聯性分析：這些資訊間有何關聯？意見分析：別人對這些資訊的看法為何？知識管理對某種事物了解的知識，稱之為宣告式知識(declarativeknowledge)。了解事物如何發生、如何執行的知識，稱為程序性知識(proceduralknowledge)。一般知識(generalknowledge)，通常是公開可取得之資訊。個別的知識，是依情境而不同的知識(specificknowledge)。知識管理許多企業經營的洞察力是資訊無法提供的，例如最佳實務、新構想、有創意的合作模式及有創意的企業程序等之突破，而這卻有賴知識有效運作才能得著。知識大部分存在組織內部，由於不加管理或不當管理，以致於欠缺取得的管道或需要時卻不能取得。知識管理發展組織內有效率的知識市場：有效利用資訊科技建立起知識市場清楚定義知識的價值知識科技知識科技之功能擷取知識定義儲存、分類、建立索引與連結知識物件主動蒐尋或接收預先設定之知識物件彈性化的表達各種用途所需之知識知識科技之功能知識管理的相關技術：文件電子化資料庫建置資料下挖線上分析知識管理應用系統知識科技的類別：視訊會議群體軟體電子佈告欄線上資訊服務光碟資料網際網路企業內網路專家系統蒐尋助理資料倉儲文件管理知識管理成功關鍵因素創造知識導向文化提供知識管理的技術架構與組織架構高階主管支持知識管理需具有經濟效益有份量的長期性獎勵措施辦公室與知識傳播文件管理技術文件管理技術是將資訊科技應用於文件處理與管理上，包括文書處理、桌上型排版系統、以及光碟儲存等。文書處理系統通常包括輸入、處理、儲存及輸出設備。辦公室通訊技術最常被使用的辦公室通訊技術應屬區域網路或稱企業內網路(intranet)，包括電腦、印表機、傳真機以及儲存設備，連結起來，區域網路通常僅限於一小區域範圍。辦公室排程技術追蹤各個約會、活動以及會議是現代辦公室相當重要的工作。目前已有許多種軟體工具，統稱為辦公室排程技術，可以與個人和團體日程表連繫統合，一個簡單的電子日誌便可追蹤個人的約會與活動。辦公室資料管理技術目前公司大都把基本交易和客戶資料儲存在公司主機內的大資料庫中，但是辦公室資料管理技術的發展，卻為許多辦公室工作者帶來了新機會，他們可以利用桌上型電腦自行發展自己的客戶追蹤系統、客戶清單、供應商清單等。利用現在已有之資料庫套裝軟體，資訊工作者可以自己創造客戶、供應商以及其他工作上所需的資料庫。團體支援軟體可提供團體服務之軟體所需具備之功能：管理文件排程溝通資料管理專案管理專家系統與人工智慧專家系統與人工智慧專家系統是人工智慧研究中的一個分枝「人工智慧」是研究如何讓電腦來執行原來只有人腦才能做的一個學域專家系統定義與發展狀況專家系統是一種將專家的「知識」和「經驗」建構於電腦上，且具有推論能力的電腦化系統，以類似專家解決問題的方式對某一特定問題領域提供建議或答案，並能解釋推論結果。專家系統定義與發展狀況專家系統之優點：將專家知識移轉到專家系統，能延伸專業知識之範疇。在專家不在或經濟上請專家不合算的情況下，仍能處理與專家相等水準的工作。生產力提升，有了專家系統可複製成多個系統，因此可由許多不同單位使用，專家系統一致性較高。專家系統定義與發展狀況專家系統發展狀況專家系統之組成要件知識庫．法則(Rule)表示法．知識框架(Frame)表示法專家系統之組成要件法則表示法之標準架構為“IF-Then”方法，即評估一個情況，若狀況為真，則採取行動。知識框架乃是組織知識的一種資料結構，基本上它是物件導向程式系統方法在專家系統之一種運用。其內涵為有關特定物件(object)的所有知識，包括Slots及Facets。專家系統之組成要件推論引擎．向前推論法(forwardreasoning)首先由使用者輸入一些資訊，推論引擎(inferenceengine)再開始搜尋知識庫內的法則，以形成結論，當情況(condition)為真時，則執行(Fire)該法則之行動。．向後推論法(backwardreasoning)先由假設結論為真開始，再以問問題的方式以搜集與前提有關之資訊加以評估。專家系統之組成要件不確定性的處理．確定因子法(CertaintyFactor)．乏晰邏輯法(FuzzyLogic)1.若數個條件必需同時成立時(在“AND”的情況下)，其總合的確定性為個別條件確定性之最小值。2.若數個條件中只要有一成立即可時(在“OR”的情況下)，其總合的確定性為個別條件中確定性最大者。專家系統的類型與用法依「專家知識」的程度將專家系統劃分為：助理級同儕級超級專家級專家系統的類型與用法．第一類系統所具備的專家知識最少，是用來幫助人們作日常的分析，並且提示應注意的地方。．第二類系統具備中等的專家知識。此類系統的運作係透過使用者與系統交談以獲致結論。這種結果是人機共同達成決策成果。．第三類系統具有真正的專家知識，因而使用者能毫無疑問地接受系統所給與的解答。專家系統的類型與用法知識系統與智慧型工作助手支援專家的系統併入傳統系統之專家系統自然語言與專家系統電子商務與智慧型助理案例推論案例推論(case-basedreasoning,CBR)，是透過電腦將案例的描述和知識整理的功能整合起來，亦即從問題與案例的敘述中擷取可用的知識。類神經網路類神經網路(artificialneuralnetwork)是人工智慧領域中，機器學習(MachineLearning)領域的一種演算法。在機器學習領域中早期的歸納法，如ID3(Inductivedichotomizer3)演算法，它可以從許多人類專家解決問題的實際案例中學習，產生一套決策法則，故又稱從案例中學習(LearningFromExamples)，類神經網路是此支研究的一種演算法。類神經網路倒傳遞理論(Backpropagation)是類神經網路學習模式中用途最廣、使用範例最多的一種網路模式。倒傳遞理論是一種監督式學習網路(Supervisedlearningnetwork)，亦即有一組訓練組(有輸入、輸出變數)，使網路在訓練組充分學習後，瞭解輸入與輸出變數之對應特性，並能運用於新的情況。目前診斷、預測的問題上普遍採用此種網路，其區別分析(Discriminantanalysis)能力較傳統方法佳。類神經網路倒傳遞類神經網路：輸入層：由網路之輸入變數所構成，輸入可以算是網路的一層，若有一層隱藏層的網路則稱為具有3層的網路。隱藏層：藉以表示輸出入處理單元間之交互影響，而隱藏層之層數、單元數，無標準方法可決定，通常以試誤法(trialanderror)決定之，亦可不使用隱藏層。輸出層：用以表現網路之輸出變數。