ТЕОРИЯ И ПРАКТИКА УПРАВЛЕНИЯ
Вестник Омского университета. Серия «Экономика». 2009. № 3. С. lll-ll6. © И. В. Руденко, О.М. Винжегин, 2009
ЭВОЛЮЦИЯ И ОСНОВНЫЕ КОНЦЕПЦИИ УПРАВЛЕНИЯ ЗНАНИЯМИ В СОВРЕМЕННЫХ УСЛОВИЯХ
KNOWLEDGE MANAGEMENT - CONCEPT AND EVOLUTION PRESENT DAYS
И.В. Руденко, О.М. Винжегин
I.V. Rudenko, O.M. Vinzhegin
Омский государственный университет им. Ф.М. Достоевского
В статье рассмотрены истоки формирования науки о знаниях, раскрыты основные точки зрения по управлению знаниями, раскрыт вклад ученых по формированию представлений о предмете исследования, выявлены основные задачи в области управления знаниями.
The authors made an attempt to describe science of knowledge management in several aspects, that is: 1) the sources knowledge management is based on; 2) chief approaches to managing knowledge; 3) scientists’ contribution to establishing the science; 4) key objectives to be reached.
Ключевые слова: теория управления знаниями, интеллектуальный потенциал, конкурентоспособность.
Keywords: the theory of management of knowledge, a mental potential, competitiveness.
Предмет каждой научной дисциплины, как свидетельствует история развития науки, постоянно изменяется и эволюционирует. Причиной этому служат различия в позициях ученых, постепенное расширение и накопление объемов знаний.
Как одно из направлений менеджмента, управление знаниями выделилось сравнительно недавно. Этот термин вошел в практику организаций в 1989 г., когда консорциум американских компаний выступил с инициативой «Управление активами компаний». Впервые же
формулировка «управление знаниями» прозвучала в 1986 г. в выступлении Карла Виига на конференции ООН (по ). Это понятие обретает самостоятельность в результате эволюции теоретических взглядов и концептуальных представлений о знании. Содержательные компоненты представлений о знании на современном этапе истории трансформируются каждое десятилетие, вводя новый контекст технологий, информационных процессов и социальных тенденций (рис. 1).
Рис. l. Изменение представлений о знании
1960-е гг. - «Индустрия знаний».
Фриц Махлуп определил «знание» как товар и пытался измерить величину производства и распространения его в «индустрии знаний». Фредерик Тейлор в теории «Научная организация труда» сделал попытку организовать и систематизировать знания о процессе работы с целью достижения максимальной эффективности труда.
На этом этапе знания приобретают стоимостное выражение, и управленцы пытаются получить максимальную выгоду от использования знаний путем оптимизации трудовых процессов.
1970-е гг. - «Информационный век».
Дэниел Белл определил наступление «информационного века», в котором экономика производства сменяется экономикой услуг, теоретические знания, информация и технология являются главными товарами. Изобретение компьютера, позволило манипулировать огромным количеством данных, быстро перерабатывать их в значимую информацию. Использование транзистора положило начало перехода от огромных вычислительных машин к компактным персональным компьютерам, доступным большому количеству людей. В результате возросла значимость теоретических знаний, возникла профессиональная деятельность, связанная со знаниями - обработка данных, появились концепции программирования и моделирования. На смену тейлоровской «научной организации труда» пришло «организационное развитие», фокусирующее свое внимание не на процессах, а на людях.
1980-е гг. - «Третья волна».
Элвин Тоффлер показал, что информационное общество, которое пришло на смену индустриальному, это не только технология, но и социальные, культурные, моральные, политические, институциональные отношения, характеризующиеся «освобождением территорий» для социосферы информационной эпохи и экономики, основанной на знаниях . Возникает особый экономический субъект - «просьюмер» - продавец и покупатель не только товаров и ресурсов, но и знаний (по ).
Человеческий элемент в управлении в этот период был поставлен во главу угла. Питер Друкер ввел понятие «работники знаний» - в будущем самая обширная группа работников, которая, комбинируя информацию и технологии, создает информационные системы. Джин Лэйв и Этьен Венгер определили «сообщество практиков» - группу профессионалов, обменивающихся идеями и опытом, которая стано-
вится главным хранилищем и механизмом распространения знаний. Эдвард Деминг выступил с концепцией «всеобщего менеджмента качества», в котором знания играют ключевую роль при совершенствовании рабочих процессов .
1990-е гг. - «Информационное общество».
Выявляется глобальная тенденция перехода к информационному обществу (Джон Ней-сбитт и Патрисия Абурдене), понятия «информация» и «знания» разделяются, придавая знанию «качественные» характеристики. Доказывается нелинейность структуры процесса создания знания (Икуджиро Нонака и Хиротака Такеучи). Динамика создания знания отражается в идеях программирования, создания сетевых систем.
Необходимость координации людей и новых технологий коммуникации требовала «реинжиниринга бизнес-процессов». Вследствие развития интернет-технологий и средств передачи данных возникают «виртуальные команды». Динамичность работы и обучения приводит к осознанию необходимости не только управления материальными активами, но и активами знаний.
Конец 1990-х - наши дни - «Управление знаниями».
Определяется экономика цифровых технологий и знаний (Дон Тапскотт), которая предполагает постоянные нововведения, обновление продукции, процессов, маркетинга. Карл-Эрик Свейби обращает внимание на необходимость оценки нематериальных активов компании, вводя понятие «интеллектуальный капитал». Томас Давенпорт и Лоренс Прусак определяют два основных показателя для измерения знания: скорость и насыщенность, говоря о том, что информация, как скоро бы она не передавалась, не станет необходимым знанием без «насыщения» ее опытом и контекстом.
Организации делают попытки «управлять знаниями» - разрабатывают сверхсложные программы обработки данных, которые не приносят ожидаемых результатов. Управление знаниями рождается на стыке технологических решений в сфере коммуникаций и межличностного общения работников организации.
Таким образом, общая тенденция эволюции теоретических представлений о знании - в возрастающей ценности их для развития всего человечества. В результате возникает необходимость управлять знаниями как наиболее значимым активом личности, организации, государства, обеспечивая возможность создания новых знаний, их обмена, эффективного применения и сохранения.
Современные ученые и практики менедж- зиции следующих исследователей: Икудзиро
мента представляют разнообразные точки зре- Нонака, Лоренса Прусака и Томаса Давенпорта,
деятельности по управлению знаниями. Разли- ниями. Систематизируем теоретические пред-
чия обусловлены прежде всего варьированием ставления науки о знаниях (таблица 1).
предмета изучения. Интерес представляют по-
Таблица 1
Эволюция теоретических представлений о знании
Джон Локк Определил «знание» как «восприятие согласия или несогласия двух идей»; выделил 3 типа знаний: интуитивное (возникает бессознательно), убедительное (рождается из серии логических умозаключений) и чувственное (возникает при взаимодействии органов чувств с внешней средой) 1689, «Опыт о человеческом разумении»
Фредерик Уинслоу Тейлор Разработал теорию «Научной организации труда»: научное исследование каждого отдельного вида трудового действия передача знаний через тренировку и обучение на основе научных критериев. 1911, «Научная организация труда»
Фриц Махлуп Определил «знание» как товар и пытался измерить величину производства и распространения этого товара в современной экономике. Различал 5 типов знаний: 1) практическое, 2) интеллектуальное, 3) развлекающее, 4) духовное и религиозное, 5)случайное 1962, «Производство и распространение знаний в США»
Майкл Поланьи Разработал теорию «неявного знания»: большую часть того, что мы знаем, представляется невозможным описать или выразить словесно. Поэтому передать и научиться «неявному знанию» можно только через демонстрацию и имитацию соответственно. Объединенное воедино «молчаливое знание» многих людей, рождает новые теории и идеи 1964, «Личное знание: на пути к посткритиче-ской философии»
Герберт Маршал Маклюэн Предвидел приближающиеся перемены, которые принесут возможности соединения и организации информационных сетей. Указал на огромное влияние средств массовой информации на распространение знаний. Определил «среду» как «сообщение», источник информации 1964, «Понимание средств коммуникации»
Питер Друкер Предсказывал, что главные изменения в обществе будут привнесены с развитием информации. Утверждал, что знания становятся центральным и ключевым источником, который не имеет географического месторасположения. Ввел понятие «работники знаний» - в будущем самая обширная группа работников, определяющей характеристикой которых является уровень образования 1966, «Эффективный руководитель»
Дэниел Бэлл Ввел понятие «информационное общество» - будущее, в котором экономика производства сменяется экономикой услуг, теоретические знания, информация и технология являются главными товарами. Информация более ценна, чем труд. Появление новой социальной системы, основанной на телекоммуникационных связях, будет решающим фактором, влияющим на развитие экономики 1973, «Грядущее постиндустриальное общество», «Социальные рамки информационного общества»
Элвин Тоффлер Выступил с теорией «Третьей волны» - информационного общества, которое пришло на смену индустриальному. Информационное общество - это не только технология, это также социальные, культурные, моральные, политические, институциональные отношения, характеризующие переход от «экономики грубой силы» к экономике, основанной на знаниях 1980, «Третья волна»
Джон Нейсбитт и Патрисия Абурдене Выявили «глобальные тенденции» информационного общества: - от национальной экономики к мировой, - от принудительных технологий к высоким, - от краткосрочных периодов к долгосрочным, - от централизации к децентрализации, - от иерархии к сетевым структурам, и так далее. Разделили понятия «информация» и «знания»: бесконтрольная и неорганизованная информация перестает быть ресурсом, а становится врагом. Знание должно быть полезно и осознанно применяемо 1982, «Мегатренды»
Этьен Венгер и Джин Лэйв Утверждали, что знание развивается в социальных группах, объединенных общими интересами, а инновации рождаются при взаимодействии разных групп. Ввели понятие «сообщество практики» - группа практиков, обменивающихся идеями и опытом, которая становится главным хранилищем и механизмом распространения знаний 1991, «Сообщество практики»
Икуджиро Нона-ка и Хиротака Такеучи Разработали теорию «Спирали знания»: создание знания представляется в виде цикла из 4 процессов - социализации, экстериоризация, комбинация, интериоризация. Эти 4 механизма преобразования знания являются взаимодополняемыми и взаимозависимыми и изменяются в зависимости от контекста и последовательности 1995, «Компания - создатель знания.Зарож-дение и развитие инноваций в японских фирмах»
Карл-Эрик Свейби Ввел понятие «интеллектуальный капитал», доказывал, что существует разница между балансовой стоимостью компании и фактической, рыночной стоимостью. Эта разница и есть «интеллектуальный капитал», который нуждается в учете, оценке и развитии 1995, «Интеллектуальный капитал»
Дон Тапскотт Изучал воздействие цифровых технологий и развития глобальных сетей на экономику. Выявил 12 направлений, которые будут отличать новую экономику от старой: 1) знание - в основе всех экономических процессов; 2) цифровое, а не аналоговое (email вместо бумажной почты); 3) виртуальное (например, урны для избирательных бюллетеней, офисы); 4) работа через Интернет; 5) устранение посреднических звеньев с появлением цифровых сетей; 6) лидирующие экономические секторы - компьютерные технологии, телекоммуникации, производство программного обеспечения; 7) инновация - непрекращающийся процесс; 8) объединение производства и потребления; 9) срочность - базовый принцип работы «точно в срок»; 10) глобализации через транснациональные корпорации 1996, «Электронноцифровое общество»
Томас Давенпорт и Лоренс Прусак Выступили с теорией «Скорости и насыщенности знаний»: два основных показателя для измерения знания: скорость и насыщенность, говоря о том, что информация, как скоро бы она не передавалась, не станет необходимым знанием без «насыщения» ее опытом и контекстом. Управление знаниями рождается на стыке технологических решений в сфере коммуникаций и межличностного общения работников организации 1998, «Работающее знание»
Авторы представляют различные взгляды на предмет управления знаниями. И. Нонака анализирует динамический процесс создания организационного знания, делая упор на необходимость трансформации неформализованного знания сотрудников в формализованное организационное знание (процессная концепция управления знаниями). В центре внимания Т. Давенпорта «работники знаний» - особая
категория работников, играющая роль «локомотива» в развитии знаний в организации (личностная концепция управления знаниями). На принципиально иной ракурс исследования нацелена экологическая концепция управления знаниями (Л. Прусак), изучающая «социальный капитал» организации - разнообразные межличностные связи, общие ценности и модели поведения, отношения доверия и взаимопо-
нимания, которые объединяют людей и формируют условия для сотрудничества, создания и распространения знания в организации.
Обобщая результаты сравнения, отметим, что рассмотренные концепции управления знаниями взаимосвязаны (рис. 2).
Процессная концепция Как?
Личностная концепция Кто?
Экологическая концепция Где?
Рис. 2. Взаимосвязь концепций управления знаниями
Экологическая концепция, изучающая организационную среду, необходимую для эффективного создания и обмена знаниями, призвана ответить на вопрос «где проще всего создавать и распространять знания?». Личностная концепция отвечает на вопрос «кто участвует в процессах управления знаниями?», концентрируясь непосредственно на работниках организации. Вопрос, решаемый в рамках процессной концепции, - «как создаются и распро-
страняются знания, какие технологии позволяют облегчить и ускорить эти процессы?».
Под влиянием современных процессов, сталкиваясь с новыми проблемами и вызовами со стороны конкурентов, организации находят источник роста конкурентоспособности в развитии собственного интеллектуального и технологического потенциала, эффективном управлении знаниями, ставя перед собой иные задачи, которые можно систематизировать в виде таблицы 2.
Таблица 2
Задачи управления знаниями в современных условиях
Концепция управления знаниями Задачи
Процессная Обеспечить перевод опыта, навыков сотрудников в «формализованные» организационные знания; ускорить обучение новых сотрудников, быстро и с минимальными затратами вводить их в рабочий процесс; разработать эффективные технологии обмена знаниями; обеспечить передачу «скрытых» знаний о системах управления, нормах, ценностях в организациях
Экологическая Создать необходимую атмосферу для наиболее эффективного генерирования, обмена и сохранения знаний; развить в работниках желание передавать и получать знания; инициировать и управлять развитием наиболее значимых для организации знаний; создать условия для установления контакта между новыми и опытными работниками, укрепления связей между ними; обеспечить аккумулирование и хранение имеющихся знаний; сохранить опыт сотрудников в случае их увольнения; создать условия для максимально быстрого поиска необходимых организационных знаний для ускорения решения проблем, возникающих у клиентов
Личностная Интегрировать уникальный опыт работников с различной подготовкой, подходами к решению проблем; обеспечить быстрый и качественный обмен знаниями; наиболее эффективно использовать всех сотрудников организации для создания и распространения знания; облегчить межфункциональное сотрудничество, обмен знаниями между отделами; создать условия для интеграции сотрудников при реструктуризации, объединении двух компаний, перестройке рабочих процессов
В целом современные ученые и практики менеджмента представляют различные точки зрения на содержание и направление развития деятельности по управлению знаниями. Выделяются три концепции, в рамках которых проводятся исследования: процессная, личностная и экологическая, каждая из которых имеет уникальный предмет и методологию.
Общая тенденция развития теоретических представлений о знании - в возрастающей ценности их для развития человечества, вследствие которой возникает необходимость управлять знаниями как наиболее значимым активом.
for Business Value: пер. с англ. - М.: Альпина Бизнес Букс, 2006. - 248 с.
2. Скибицкий М.М. Инновации правят экономикой (на заметку аспирантам) // Вестник Финансовой Академии. - 2007. - № 4 (44). -С.87-93.
3. Тоффлер Э. Третья волна. - М., 2002. -URL: http//www.ido.rudn.ru/ffec/philos/chrest/g 18/ toff.html.
4. Ченцова М.В. Основные черты экономики знаний: теоретический аспект // Вестник Финансовой Академии. - 2007. - № 3 (43). -С.105-112.
1. Лессер Э., Прусак Л. Как превратить знания в стоимость: Решения от IBM Institute
Сейчас все чаще употребляется термин «управление знаниями». Однако употребляется этот термин часто неоднозначно и по-разному. Начнем с определений.
«Под управлением знаниями в общем случае понимается дисциплина, которая обеспечивает интегрированный подход к созданию, сбору, организации, доступу и использованию информационных ресурсов организации. Эти ресурсы включают в себя корпоративные базы данных, текстовую информацию, такую как документы, описывающие правила и процедуры, и, что наиболее важно, неявные знания и опыт сотрудников организации» .
Это довольно авторитетное определение международной фирмы IBM. Согласно этому определению, видно, что управление знаниями есть достаточно сложная и совершенная система управления информацией. Об этом же говорит и другое определение ниже.
»Под корпоративными знаниями понимается различная деловая информация, которую необходимо иметь для поддержки на высоком уровне основных бизнес-процессов предприятия, а также для быстрого реагирования на динамику рынка. В более широком смысле знания - это информация, материализованная в процессе решения конкретной задачи в виде каких-то конкретных действий людей, стремящихся достичь своих конкретных целей» .
Рассмотрим другие определения.
«При внедрении технологий управления знаниями особое внимание мы уделяем стратегии создания и развития хранилищ корпоративных данных, которую мы увязываем со стратегическими аспектами развития всей компании и потребностями конкретных бизнес-процессов» .
Согласно этому определению получается, что управление знаниями есть достаточно сложная и совершенная система управления данными.
На самом деле противоречия в этих определениях нет. Во-первых, во многих англоязычных публикациях специально отмечают, что knowledge management – это единый термин, определяющий определенного уровня сложности кибернетическую программную систему. И это не есть management of knowledge.
Тем не менее, до сих пор не прекращаются попытки разобраться, в чем разница между тремя понятиями – данные, информация и знания . А вопрос об этом концептуально очень важен. Как отмечается многими авторами, проблема заключается в том, что знание, как и другие базисные философские категории, довольно трудно описать и определить прямым образом, по образу и подобию понятия «предел последовательности». В данном случае категория «знание» (как и множество) можно считать базисным и не определяемым.
Например, рассмотрим такие определения. Так, Аристотель в своем труде «метафизика» говорит, что стремление к знанию – одно из основных свойств человека. Или более современные:
Cognition is a prosess of active exploring the environment and creating various types of new knowledge by some entity in order to optimize its living processes and/or gain goals.
«Познание есть процесс активного исследования окружающей среды и создания различных типов знания с целью оптимизации жизненных процессов и достижения тех или иных целей».
"Знания есть совокупность понятий и представлений об объективной действительности, их внутренне взаимосвязанных систем (суждений, положений, концепций, теорий и т.д.), вырабатываемых обществом в процессе познания и преобразования мира. Зародившееся в эпоху первобытного духовно-физического синкретизма трудовой деятельности человека и продуцируемое в последующем в специализированной - научной - деятельности общества в первую очередь для достижения практических целей знание все шире охватывает объект, все глубже проникает в его тайны, т.е. развивается как в экстенсивном, так и в интенсивном плане... "
Это примеры общефилософского, достаточно корректного, но также довольно бесполезного для практических приложений определения.
Как можно видеть из этих определений, они дают общее представление о том, что такое знание или познание, как когнитивный процесс. Но, для того, чтобы построить КС, основанную на знаниях, этого мало. Нужно знать по меньшей мере:
Поэтому в задачах информатики можно и более удобно определить категорию знания в каком-то смысле косвенно – через самые разнообразные его свойства и методы обработки (Колесов). Видимо, в нашем случае тоже придется пойти этим путем.
По-видимому, проще всего начать с вопроса – «где находится знание?». То есть с проблемы его локализации. Эта проблема не настолько тривиальна, как может показаться. Для этого лучше всего начать с классики. Как уже говорилось выше, Григорий Сковорода впервые в своем сочинении «Потоп змиин» описал концепцию трех миров. Согласно его описанию, в первый мир входит окружающая нас реальность (по английски Reality – R). Во второй мир входит внутренний мир человека (английский термин Mind или М). Третий мир, согласно Г. Сковороде, есть мир знаков (signs – или S) . Действительно, этот мир не пересекается ни с одним из первых двух миров. Трудно сомневаться в автономности существования мира знаков в эпоху Интернета. Особенно, если это было предсказано более двухсот лет назад. И независимо от Сковороды к открытию третьего мира пришли некоторые западные философы XX века – например Карл Поппер. Этот мир он даже называл «третьим миром» .
Как известно, философские системы в зависимости от признания первичности существования одного из первых двух миров делятся на материалистические (первичность материального или реального мира R) или идеалистические (первичность духа или внутреннего мира М). Однако, понятие слова как обобщенный образ знакового мира также встречается в текстах, и даже в очень древних. Обсуждается также и вопрос о его существовании и первичности. Так, гностическое евангелие от Иоанна начинается со слов «Вначале было Слово, и Слово было у Бога и Слово было Бог». Достаточно ясно сказано о Слове как о третьем мире и о проблеме его первичности, происхождения и т.д. – причем достаточно авторитетным автором. Если приостановить теперь философские и богословские рассуждения, то можно перейти к практическим выводам о локализации знания в одном из этих трех миров.
То есть, теперь можно продолжить рассуждение о том, как эта теоретическая конструкция может послужить информационным технологиям, в частности, более ясному пониманию того, что есть знание. Здесь, как уже говорилось, более актуальной и плодотворной является проблема не первичности, а принадлежности. Действительно, данные – это явления реального мира. Это намагниченные участки дисков, бороздки грампластинок и CD, модулированные радиоволны и т.д. Их можно измерить, а часто и увидеть или пощупать. Однако эти данные несут в себе закодированную информацию, которая может быть воспринята только если она преобразуется в знаки – например, визуальные, звуковые. На экране компьютера мы видим их знаковое содержание. Через динамик мы слышим закодированные звуки с грампластинки или переданные по радио. Это не является открытием, а констатацией факта. То есть информация имеет знаковую природу и принадлежит миру знаков. Аналогичное рассуждение приводит к выводу, что знание принадлежит внутреннему миру человека. В полном объеме только в сознании человека происходят сложные и простые когнитивные процессы – от сложных доказательств теорем до аристотелевых силлогизмов. И сейчас ведутся работы по моделированию и переносу самых элементарных их этих процессов в кибернетические системы.
Для пояснения (хотя бы в первом приближении) этого важного факта можно привести достаточно тривиальный пример из школьной практики. Школьные учителя занимаются тем, что управляют процессом преобразования информации, находящейся в школьных учебниках (которые школьники часто читают «от сих до сих») в знания. При этом при опросе учеников учителя профессионально при помощи специальных вопросов выясняют, находится ли в голове у школьника запомненная информация из учебника (то есть он урок зазубрил) или она преобразовалась в знание. Более точно один из критериев различимости информации и знания будет описан ниже.
Итак, данные – это объекты материального мира. Информация – это знаки, полученные при преобразовании данных в сознании человека или в процессоре компьютера. Знания же пока есть только у человека или в самом элементарном виде в кибернетических системах (КС). Но пока не в системах управления знаниями, которые так часто называются из маркетинговых соображений и представляют собой чаще всего очень совершенные системы управления информацией (или данными – так как обработка начинается со считывания данных, преобразования их в информацию и т.д.).
Можно теперь проиллюстрировать и уточнить проделанное рассуждение. Действительно, если мы введем в КС следующие два факта:
2. Студенты Иванов и Петров учатся в одной группе.
Здесь и пролегает различие между самой передовой системой управления знаниями (в описанном выше смысле – как совершенная ИС) и системой, на самом деле способной обрабатывать знания. Такой системе присуще существенное свойство, которое можно принять за критерий определения настоящей системы, работающей со знаниями – а именно способность порождать новые или прибавочные знания в результате собственных внутренних когнитивных процессов . Можно здесь вернуться к примеру со школьниками. Конечно, в таком простейшем случае любой школьник ответит, в какой группе учится Иванов. Однако, прочитав заданный учителем текст из учебника, не каждый школьник способен преобразовать его в знания, то есть уметь при необходимости порождать новые знания.
Как уже говорилось в предисловии, одной из целей, преследуемых в данном курсе есть стремление максимально ясно (в условиях, когда этой ясности, например резкой границы между понятиями) описать тем не менее основные понятия, парадигмы и технологии, понимаемые в информатике под термином «управление знаниями» или часто употребляемым его английским эквивалентом “knowledge management”.
Итак, мы знаем, что знания находятся в сознании человека или достаточно сложной КС. Критерием того, что там находятся знания по какой-то проблемной области есть способность порождать (генерация или автогенерация) новых знаний. Можно сказать, что это критерий генерации прибавочного знания есть способности ИС (КС) обрабатывать знания.
Следует сразу обратить внимание еще на один важный факт, требующий для понимания некоторой философской культуры. Источник знания не есть еще само знание. Текст есть знаковая конструкция и часто содержит знание. Но текст есть не знание, а только его источник. Знания из текста еще нужно извлечь. Человеку или КС. Библия содержит много знаний, но всякий извлекает их по-своему и не все, что оттуда можно потенциально извлечь. Хотя часто можно встретить утверждение, что текст (особенно высокоформализовавнный текст – например математическая статья) – это знание. Это справедливо разве что в том смысле, что знания оттуда легче извлекать. Это также справедливо для реальной действительности – окружающего нас материального мира. Там в скрытой форме содержится огромный объем знаний. И выявить и описать их – задача самых разных наук. То есть окружающий нас материальный мир - это тоже есть не знание, а только его источник. Также как и одно из его реализаций – данные на любом материальном носителе.
Здесь можно только кратко коснуться проблемы извлечения знаний. Полученные знания могут быть представлены (то есть заново овеществлены) в самой различной форме – законов, универсалий, определений и даже не вполне понятных текстов.
Пользуясь парадигмой трех миров, теперь можно достаточно четко определить понятие предметной области (ПО) или knowledge domain или просто domain, часто используемой в информатике и других когнитивных науках. Действительно, по признаку принадлежности к одному из трех миров, человеческую деятельность (часто формально) можно разделить на три вида – предметную деятельность, реализуемую в материальном мире (R), мыслительную деятельность и знаковую деятельность. На практике их часто невозможно разделить. Даже для того, чтобы построить сарай, нужно в голове иметь его замысел и набросать на бумаге простейший план.
Поэтому под предметной областью, относящейся к данной задаче (теоретической или практической) имеется в виду то множество материальных, мыслительных, знаковых объектов, их качеств и взаимосвязей, задействованных в данном виде деятельности.
Чтобы изложение не было слишком абстрактным, можно взять для упражнения определение ПО для биллиарда, футбола, оперы, жилищного строительства и т.п. Такая возможность будет реализована при выполнениии лабораторной работы по кодированию онтологий.
Как уже говорилось, знания,-информация и-данные – не одно и то же. Но очень часто их употребляют одно вместо другого и для этого есть основания. Действительно, расширим описанный выше пример о студентах и представим, что в КС занесено огромное количество информации (конечно, в форме данных) о студентах. Представим, что наша КС не способна к выводам, т.е. к порождению новых знаний. Тем не менее, она будет способна отвечать, то есть выдавать обратно пользователю по его запросу всю введенную в нее информацию. Представим теперь, что рассматриваемая КС уже способна делать простейшие выводы, описанные выше, хотя бы в рамках аристотелевых силлогизмов. Ясно, что с точки зрения пользователя здесь нет большой разницы, хотя с другой стороны, разница принципиальна. Поэтому, есть основания считать некоторую ИС, в которой хранится всего лишь огромное количество фактов, то есть информации системой управления знаниями с точки зрения практики, даже если она не способна делать простейшие выводы, то есть порождать новые факты.
Более того, на практике часто это не различимо. Пользователь не знает, каким образом в его ИС введена информация о студентах Иванове или Петрове. Для того, чтобы узнать, в какой группе Иванов, нужно только найти нужную запись. А для того, чтобы узнать, в какой группе Петров, нужно сгенерировать новое, до сих пор не известное знание. Но в обоих случаях это выдается в одинаковом виде. Только в последнем случае новую информацию нужно породить. Происходит процесс, описываемый следующей схемой –
К _____> I _____> D
Этот процесс называется процессом овеществления или реификации знания.
Можно еще раз повториться, что для полного понимания этого процесса требуется некоторая философская культура. Для адекватного понимания таких процессов, собственно, и изучается философия в вузах.
Итак, типовая система, способная к обработке, то есть к извлечению и порождению новых знаний будет состоять из двух взаимосвязанных блоков – базы знаний (KB – Knowledge Base) и когнитивного процессора или процессора знаний (KP – Knowledge Processor), который, собственно, и реализует функцию обработки знаний, записанных в КВ:
Для пользователя по его запросу эти знания должны быть сгенерированы и преобразованы в форму информации (реифицированы):
User <____> I <___>
Форматы представления знаний в КВ и способы их обработки в КР будут обсуждаться ниже.
Как уже говорилось здесь во введении, сейчас, видимо, не требует доказательства факт бурного роста различного рода знаковых систем, повышения их роли в жизни общества, их поразительное разнообразие а также многие другие их функции и свойства. Семиотика как наука об общих свойствах знаков и знаковых систем, из периферийной, экзотической или вспомогательной науки (нечто наподобие нумизматики) превращается в одну из ведущих научных дисциплин (по крайней мере в информатике).
Действительно, в прошлом, несмотря на существование многих знаковых систем (ЗС), ведущей и основной ЗС был естественный язык (ЕЯ). Поэтому классическое образование людей строилось на тривиуме наук (откуда появилось выражение «тривиально») – грамматике, риторике и богословию. Если вспомнить о предмете этих наук, то, с точки зрения семиотики, грамматика – это синтактика ЕЯ, а риторика и богословие позволяют правильно описывать семантику и реализовывать прагматическую функцию речи, следовательно, строить все свое поведение. С учетом изложенного выше, следует признать необходимость нового тривиума, построенного уже на семиотике «в чистом виде», положенной в основу преподавания – то есть на изучении синтактики, семантики и прагматики знаковых систем.
Эффективность технологий, построенных на принципах нового тривиума, учитывающего реалии и универсалии трех миров (реального, знакового и сознания) может быть проиллюстрирована на примере технологии получения американцами информации у своих пленных в Ираке. Действительно, только специалист мог заметить в противоречивых сообщениях СМИ многие существенные черты этой технологии. Но там были особенности, на которые стоило обратить внимание. Действительно, практически не подвергая серьезному физическому воздействию тела иракских пленных, им наносили жестокие (согласно нормам их мусульманской культуры) моральные пытки, заставляя принимать непристойные позы. Но дело не ограничивалось этим. Делались фотографии с угрозой их публикации с целью дискредитации этих людей в глазах их родственников и соседей, что было равнозначно их гражданской смерти (). Видимо, эти технологии, построенные с учетом семиотических особенностей местной цивилизации, оказались эффективнее примитивного вышибания показаний.
В рамках данного изложения нет необходимости и возможности разобрать все разнообразие систем представления знаний. Однако, достаточно реально описать наиболее распространенные из них. К таким структурам можно отнести предикаты (или – более обобщенно говоря – логические исчисления), фреймы и семантические сети. Все эти три структуры достаточно подробно описаны в разнообразной литературе. Поэтому здесь будут затронуты только основные принципы их построения.
Итак, логические предикаты выражаются достаточно просто в нотации, принятой в специально созданном для их обработки языке программирования пролог. Так, для описания факта о том, что Джон есть отец Мери, нужно написать такое выражение –
Father(Джон, Мери)
Такая запись уже позволяет отвечать на вопросы типа – «кто есть отец Мери», «чей отец Джон». Можно образовывать гораздо более сложные логические структуры, выражающие знания в любой предметной области. Они подробно описаны в многочисленных руководствах по прикладной логике и по языку программирования пролог. Следует обратить внимание на тот положительный факт, что имеется в наличии уже готовый когнитивный процессор (КР) для обработки баз знаний (КВ), построенных на предикатах, - язык пролог. Системы, построенные на таких структурах достаточно эффективны. Так, система, GEOBASE, положенная в основу одной из лабораторных работ (и свободно доступная в Интернете), достаточно хорошо описывает такую ПО, как география США, отвечая на вопросы, заданные на ограниченном английском (естественном языке - ЕЯ). Эта система легко расширяется и перестраивается под любую другую ПО.
Справедливости ради следует сказать, что авторство такой системы представления знаний в форме силлогизмов восходит, видимо, к Аристотелю.
Очень удобная и наглядная форма представления знаний суть семантические сети (СС). Их активно развивают большое количество ученых, а также научных лабораторий и коммерческих предприятий по всему миру. Очень подробная информация о СС представлена в Интернете и в публикациях Джона Совы (John Sowa). В СС объекты ПО представляются прямоугольниками и они соединяются дугами, обозначающими их качества или связи. Для удобства описания в дугах находятся окружности, в которые вписаны значения этих дуг.
Так, английское предложение – Cat is on the mat. – будет представлено в форме СС в виде –
-----(on)-----
В форме СС может быть представлена очень сложная и разнообразная информация. Отдельные фрагменты СС легко соединяются между собой. Но программы их обработки надо тоже писать самому. Это можно наглядно увидеть на сайтах Джона Совы. Отдельные смысловые единицы также легко могут быть представлены в форме СС через набор типовых смысловых связей (дуг):
Процессы обработки знаний (когнитивные процессы) достаточно сложны и не вполне изучены. В настоящее время, как уже говорилось, делаются попытки перенести, смоделировать некоторые из них в КС, тем самым применить их для практической деятельности человека. Эти когнитивные модели могут воплощаться в самых разнообразных формах. Зачастую даже можно сказать, что один и тот же когнитивный процесс можно описать, смоделировать или формализовать по-разному – в зависимости от прагматических потребностей данного приложения.
Справедливо начать с рассмотрения простейшего когнитивного процесса – процесса понимания отдельного знака, отчасти разобранного в выше при определении понятия «знак». Действительно, человек, или, что сейчас важнее для нас – КС, так или иначе восприняв знаковый объект S, порождает в себе его образ S1. Знак, по определению есть то, что замещает в сознании другой объект – денотат D. Это значит, что в сознании активизируется образ денотата D1. При этом сам денотат D может быть даже не доступен непосредственному наблюдению. Тогда мы можем сказать, что произошел акт простейшего понимания отдельного знака, описываемого схемой:
Этот процесс, лежащий в основе силлогизмов Аристотеля, описан более двух тысяч лет назад. Так, знаменитый силлогизм Barbara будет обрабатываться следующим образом. Если «Сократ – человек» и «Все люди смертны», то «Сократ – смертен». Очень важно заметить, что этот когнитивный процесс содержит в себе как элементарный подпроцесс описанный выше процесс знакового понимания. Первые два утверждения воспринимаются человеком или КС в процессе их знаковой обработки, описанной выше. Его результатом явилось генерация нового знания - «Сократ смертен». Как и в случае знакового понимания, этот процесс происходит внутри, во внутреннем мире (сознании) человека или при помощи когнитивного процессора в КС. Нетрудно видеть, что такой процессор легко может быть реализован на базе языка пролог.
Следующим уровнем описанных выше обобщения когнитивных является формула Брукса. Действительно, если в КС (это с поправками на терминологию будет справедливо и для человека, но далее мы будем говорить о кибернетических аспектах этих процессов, имея в виду их реализацию в программных продуктах) уже содержится в знания как некоторая структура (S), которая может быть обработана ее когнитивным процессором К, то при знаковом понимании следующей порции информации I, эта структура должна быть воспринята, понята и записана в ее базу знаний. В самом элементарном виде это может быть описано следующей формулой:
В современных условиях материальные активы образуют лишь видимую, относительно небольшую часть достояния организаций. Основными ресурсами развития становятся люди и знания, которыми они обладают, интеллектуальный капитал и растущая профессиональная компетенция кадров. Не случайно все чаще приходит осознание того, что значительная часть перемен в управлении предопределяется движением от прошлого, ориентированного на капитал, к будущему, ориентированному на знания.
Управление знаниями - это формализация и доступ к практическому опыту, знаниям и экспертным данным, которые создают новые возможности, способствующие совершенствованию деятельности, стимулирующие инновации и увеличивающие потребительскую стоимость.
Управление знаниями имеет две основные задачи: 1) эффективность - использование знаний для роста производительности путем увеличения быстродействия или снижения затрат; 2) инновации - создание новых продуктов и услуг, новых предприятий и новых бизнес-процессов.
Таким образом, управление знаниями создает условия, при которых образование превращается в разновидность инвестиций, профессиональный опыт становиться своего рода активным, а лояльность фирме - тем, чего должна добиться организация в отношениях с работником. Следует ожидать, что в условиях управления знаниями и нового организационного построения корпораций карьера каждого человека станет более разнообразной.
На рубеже 1980-1990-х годов в Швеции, США и Японии практически одновременно зарождаются три разных подхода к концепции «управления знаниями», получившие в дальнейшем соответствующие названия: скандинавский, или европейский, американский и японский. В этот период появляются первые монографии и публикации в средствах массовой информации, посвященные данному вопросу, ав 1986 году Карл Вииг вводит понятие управления знаниям .
В 1990 году в книге «Пятая дисциплина: Искусство и практика самообучающейся организации » Питер Сенге представляет концепцию обучающейся организации - компании, способной к непрерывному самообучению. Управление знаниями выходит на практический уровень: в 1991 году в шведской страховой компании «Скандия» официально утверждается пост директора по управлению знаниями (Chief Knowledge Officer). Большой вклад в развитие концепции управления знаниями в 1995 году вносит работа И. Нонаки и Х. Такеучи «Компания-создатель знания: Зарождение и развитие инноваций в японских фирмах».
Знания - это необходимая информация, используемая по определенным правилам и в соответствии с определенными процедурами и с учетом отношения (понимание, одобрение, игнорирование, согласие, отрицание и т. д.) использующих субъектов к этой информации. Сегодня организационные знания рассматриваются одновременно как информационный запас и как поток (движение этой информации) одновременно.
Информация и знания, составляющие основу интеллектуального капитала, обладают рядом специфических характеристик в отличие от денежных, природных, трудовых и технических ресурсов организации:
знания существуют вне зависимости от пространства, но чрезвычайно чувствительны к фактору времени;
ценность знаний заключается в их изобилии, в то время как прочие ресурсы оцениваются исходя из понятия редкости;
Виды знаний в организации
Нонака и Такеучи отмечают существование в рамках фирмы двух видов знаний - формализованного (явного) и неформализованного (неявного):
формализованное знание - знание, содержащееся в письмах, докладах, отчетах, то есть те знания, которые можно отобразить в виде документов;
неявное знание - «субъективное знание, накапливающееся в головах людей», то есть интуитивные знания, ощущения, впечатления, мнения.
Основное внимание авторы уделяют неформализованному знанию - предчувствию, пониманию, догадкам, эмоциям, идеалам. Данный вид знаний позволяет организации решать многие важные задачи, дает возможность увидеть фирму как живой организм, а не как машину для обработки информации. В связи с этим стремление многих современных организаций перевести неявные знания в формализованные не будет иметь такого результата, как в случае существования этих знаний в своей первоначальной форме.
Девенпорт и Прусак отмечают, что «знания - это жидкая смесь оформленного опыта, ценностей, контекстной информации и взглядов эксперта, которая дает схему для оценки и объединения нового опыта и информации. В организациях они зачастую попадают не только в документы или хранилища, но и в организационные процедуры, процессы, практику и нормы».
Икуджиро Нонака была разработана спираль знаний - модель, объясняющая как при создании новых знаний явные и неявные знания взаимодействуют в организации благодаря четырем процессам их преобразования:
социализации (превращению неявных знаний в неявные);
экстернализации (преобразованию неявных знаний в явные);
комбинации (обращению явных знаний в явные);
интернализации (превращению явных знаний в неявные).
В процессе социализации происходит невербальная передача скрытого знания от одного члена организации к другому, например, с помощью наблюдения одного человека за другим. Экстернализация представляет собой процесс превращения скрытого знания в явное при помощи необычного использования языка, различных метафор и аналогий. Комбинирование - это передача явных, кодифицированных знаний от одного человека другому при помощи книг, газет, лекций, компьютерных технологий, а интернализация - превращение явного знания в скрытую форму, например, посредством практического выполнения какой-то деятельности.
Ярослав Павлов, старший преподаватель и директор программ дистанционного обучения ИБДА РАНХиГС при Президенте РФ
Для одних руководителей концепция управления знаниями – это не более чем абстрактный термин, далекий от бизнеса. Другие понимают управление знаниями слишком буквально, например как IT-систему для хранения информации или как систему документооборота. Однако такой узкий подход не может быть выгоден для бизнеса. Управление знаниями и информацией следует понимать как философию управления организацией. На практике она выражается в том, как и какие знания организация сохраняет и развивает, как обменивается ими с внешней средой, как стимулирует сотрудников делиться друг с другом информацией.
Принцип 1. Системность, то есть охват всех организационных уровней и функций. Управление знаниями и информацией нельзя рассматривать как функцию отдельного подразделения (например, IT или кадровой службы), оно должно пронизывать все сферы деятельности организации. Добиться этого на практике можно, например, собирая межфункциональные команды для решения тех или иных задач. Кроме того, управление данными должно затрагивать все управленческие уровни, от топ-менеджмента до рядовых сотрудников. То есть усилия должны предприниматься и при разработке стратегии, и при организации процессов, и в ходе выполнения рутинных операций.
Принцип 2. Соответствие новых правил существующей культуре. В Вашей компании стихийно уже сложилась какая-то концепция управления (обмена) знаниями. Нужно обязательно разобраться, что это за система, прежде чем приступать к ее оптимизации, иначе Вы столкнетесь с сильным сопротивлением персонала.
Первое, что Вам необходимо сделать, это определить превалирующий тип знаний в организации. Всего их четыре (см. рисунок). Они различаются по двум параметрам: систематизация и распределенность. Систематизация показывает степень формализованности знаний, распределенность – уровень их распространения в организации. Четырем типам знаний соответствуют четыре типа так называемой «знаниевой культуры» в организации, которые описал в 1995 году Макс Бойсот.
1. Рынки. В таких культурах превалируют общедоступные знания, которые рассматриваются как товар. Обмен знаниями организован по принципу контрактных отношений. Иными словами, за обмен предусмотрено материальное вознаграждение. Вместе с тем практика показывает, что при управлении знаниями гораздо выгоднее использовать нематериальные стимулы. Деньги тут тоже работают, но эффект будет краткосрочным. Кроме того, появляется риск обмана со стороны сотрудников. Слишком строгий контроль противоречит принципам обмена знаниями.
2. Бюрократии. В этих структурах наиболее распространены частные знания, которыми владеют отдельные сотрудники. Любой обмен знаниями происходит в соответствии с правилами и инструкциями. Обладатель знаний делится ими лишь тогда, когда ему говорят, что он должен это сделать. В итоге носители знаний превращаются в их стражей. Они считают, что знания – это их сила, и не желают с ними расставаться.
3. Поместья. Такие организации возглавляются сильным лидером, и любой обмен знаниями происходит по его приказу. Тут превалируют личные знания, причем какая-либо систематизация отсутствует. Знания рассматриваются сотрудниками как источник силы и приближенности к лидеру. Как следствие, здесь также появляются стражи знаний.
4. Кланы. В подобных компаниях хорошо налажен неформальный обмен знаниями, причем без дополнительных усилий. Преобладает здравый смысл; даже если знания не систематизированы, они все равно распределены по всей компании. У сотрудников общие ценности, что хорошо влияет на неформальный обмен знаниями. Для работников естественно совместное использование знаний.
