知識管理與智慧系統(tǒng)

1、知識管理與智慧系統(tǒng),主講人：巫沛?zhèn)}副教授義守大學(xué)工業(yè)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(chuàng)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(chuàng)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(shù)據(jù)(data)是結(jié)構(gòu)化的交易記錄。資訊(information)則是具有意義包括關(guān)聯(lián)性與目標(biāo)的數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成資訊，資訊轉(zhuǎn)變成知

2、識。,知識管理,知識是經(jīng)由：比較分析：這個(gè)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(shí)際行動有何影響？關(guān)聯(lián)性分析：這些資訊間有何關(guān)聯(lián)？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(declarative knowledge)。了解事物如何發(fā)生、如何執(zhí)行的知識，稱為程序性知識(procedural knowledge)。一般知識(general knowledge)

3、，通常是公開可取得之資訊。個(gè)別的知識，是依情境而不同的知識(specific knowledge)。,知識管理,許多企業(yè)經(jīng)營的洞察力是資訊無法提供的，例如最佳實(shí)務(wù)、新構(gòu)想、有創(chuàng)意的合作模式及有創(chuàng)意的企業(yè)程序等之突破，而這卻有賴知識有效運(yùn)作才能得著。知識大部分存在組織內(nèi)部，由於不加管理或不當(dāng)管理，以致於欠缺取得的管道或需要時(shí)卻不能取得。,知識管理,發(fā)展組織內(nèi)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(jià)值,知識

4、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(jié)知識物件主動蒐尋或接收預(yù)先設(shè)定之知識物件彈性化的表達(dá)各種用途所需之知識,知識科技之功能,知識管理的相關(guān)技術(shù)：文件電子化資料庫建置資料下挖線上分析,知識管理應(yīng)用系統(tǒng),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(wù)光碟資料網(wǎng)際網(wǎng)路,企業(yè)內(nèi)網(wǎng)路專家系統(tǒng)蒐尋助理資料倉儲 文件管理,知識管理成功關(guān)鍵因素,創(chuàng)造知識導(dǎo)向文化提供知識管理的技術(shù)架

5、構(gòu)與組織架構(gòu)高階主管支持知識管理需具有經(jīng)濟(jì)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(shù),文件管理技術(shù)是將資訊科技應(yīng)用於文件處理與管理上，包括文書處理、桌上型排版系統(tǒng)、以及光碟儲存等。文書處理系統(tǒng)通常包括輸入、處理、儲存及輸出設(shè)備。,辦公室通訊技術(shù),最常被使用的辦公室通訊技術(shù)應(yīng)屬區(qū)域網(wǎng)路或稱企業(yè)內(nèi)網(wǎng)路(intranet)，包括電腦、印表機(jī)、傳真機(jī)以及儲存設(shè)備，連結(jié)起來，區(qū)域網(wǎng)路通常僅限於一小區(qū)域範(fàn)圍。,辦公室排程技

6、術(shù),追蹤各個(gè)約會、活動以及會議是現(xiàn)代辦公室相當(dāng)重要的工作。目前已有許多種軟體工具，統(tǒng)稱為辦公室排程技術(shù)，可以與個(gè)人和團(tuán)體日程表連繫統(tǒng)合，一個(gè)簡單的電子日誌便可追蹤個(gè)人的約會與活動。,辦公室資料管理技術(shù),目前公司大都把基本交易和客戶資料儲存在公司主機(jī)內(nèi)的大資料庫中，但是辦公室資料管理技術(shù)的發(fā)展，卻為許多辦公室工作者帶來了新機(jī)會，他們可以利用桌上型電腦自行發(fā)展自己的客戶追蹤系統(tǒng)、客戶清單、供應(yīng)商清單等。利用現(xiàn)在已有之資料庫套裝軟體，資訊工

7、作者可以自己創(chuàng)造客戶、供應(yīng)商以及其他工作上所需的資料庫。,團(tuán)體支援軟體,可提供團(tuán)體服務(wù)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(tǒng)與人工智慧,,專家系統(tǒng)與人工智慧,專家系統(tǒng)是人工智慧研究中的一個(gè)分枝「人工智慧」是研究如何讓電腦來執(zhí)行原來只有人腦才能做的一個(gè)學(xué)域,專家系統(tǒng)定義與發(fā)展?fàn)顩r,專家系統(tǒng)是一種將專家的「知識」和「經(jīng)驗(yàn)」建構(gòu)於電腦上，且具有推論能力的電腦化系統(tǒng)，以類似專家解決問題的方式對某一特定問題領(lǐng)

8、域提供建議或答案，並能解釋推論結(jié)果。,專家系統(tǒng)定義與發(fā)展?fàn)顩r,專家系統(tǒng)之優(yōu)點(diǎn)：將專家知識移轉(zhuǎn)到專家系統(tǒng)，能延伸專業(yè)知識之範(fàn)疇。在專家不在或經(jīng)濟(jì)上請專家不合算的情況下，仍能處理與專家相等水準(zhǔn)的工作。生產(chǎn)力提升，有了專家系統(tǒng)可複製成多個(gè)系統(tǒng)，因此可由許多不同單位使用，專家系統(tǒng)一致性較高。,專家系統(tǒng)定義與發(fā)展?fàn)顩r,專家系統(tǒng)發(fā)展?fàn)顩r,專家系統(tǒng)之組成要件,知識庫．法則(Rule)表示法?。R框架(Frame)表示法,專家系統(tǒng)之組成要件

9、,法則表示法之標(biāo)準(zhǔn)架構(gòu)為 “IF-Then” 方法，即評估一個(gè)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(jié)構(gòu)，基本上它是物件導(dǎo)向程式系統(tǒng)方法在專家系統(tǒng)之一種運(yùn)用。其內(nèi)涵為有關(guān)特定物件 (object) 的所有知識，包括 Slots 及Facets。,專家系統(tǒng)之組成要件,推論引擎．向前推論法(forward reasoning)　首先由使用者輸入一些資訊，推論引擎　(inference engine)再開始搜尋知

10、識庫內(nèi)的法　則，以形成結(jié)論，當(dāng)情況(condition)為真時(shí)，　則執(zhí)行(Fire)該法則之行動。．向後推論法(backward reasoning)　先由假設(shè)結(jié)論為真開始，再以問問題的方　式以搜集與前提有關(guān)之資訊加以評估。,專家系統(tǒng)之組成要件,不確定性的處理．確定因子法(Certainty Factor)．乏晰邏輯法(Fuzzy Logic)　1.若數(shù)個(gè)條件必需同時(shí)成立時(shí)(在“AND”的　 情況下)，其總合的確定

11、性為個(gè)別條件確　 定性之最小值?！?.若數(shù)個(gè)條件中只要有一成立即可時(shí)(在　 “OR”的情況下)，其總合的確定性為個(gè)別　 條件中確定性最大者。,專家系統(tǒng)的類型與用法,依「專家知識」的程度將專家系統(tǒng)劃分為：助理級同儕級超級專家級,專家系統(tǒng)的類型與用法,．第一類系統(tǒng)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(yīng)注意的地方。．第二類系統(tǒng)具備中等的專家知識。此類系統(tǒng)的運(yùn)作係透過使用者與系統(tǒng)交談以獲致結(jié)論。

12、這種結(jié)果是人機(jī)共同達(dá)成決策成果。．第三類系統(tǒng)具有真正的專家知識，因而使用者能毫無疑問地接受系統(tǒng)所給與的解答。,專家系統(tǒng)的類型與用法,知識系統(tǒng)與智慧型工作助手支援專家的系統(tǒng)併入傳統(tǒng)系統(tǒng)之專家系統(tǒng)自然語言與專家系統(tǒng)電子商務(wù)與智慧型助理,案例推論,案例推論(case-based reasoning, 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(jīng)網(wǎng)路,類神經(jīng)網(wǎng)路(artif

13、icial neural network)是人工智慧領(lǐng)域中，機(jī)器學(xué)習(xí)(Machine Learning)領(lǐng)域的一種演算法。在機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域中早期的歸納法，如ID3 (Inductive dichotomizer 3)演算法，它可以從許多人類專家解決問題的實(shí)際案例中學(xué)習(xí)，產(chǎn)生一套決策法則，故又稱從案例中學(xué)習(xí)(Learning From Examples)，類神經(jīng)網(wǎng)路是此支研究的一種演算法。,類神經(jīng)網(wǎng)路,倒傳遞理論(Back propaga

14、tion)是類神經(jīng)網(wǎng)路學(xué)習(xí)模式中用途最廣、使用範(fàn)例最多的一種網(wǎng)路模式。倒傳遞理論是一種監(jiān)督式學(xué)習(xí)網(wǎng)路(Supervised learning network)，亦即有一組訓(xùn)練組(有輸入、輸出變數(shù))，使網(wǎng)路在訓(xùn)練組充分學(xué)習(xí)後，瞭解輸入與輸出變數(shù)之對應(yīng)特性，並能運(yùn)用於新的情況。目前診斷、預(yù)測的問題上普遍採用此種網(wǎng)路，其區(qū)別分析(Discriminant analysis)能力較傳統(tǒng)方法佳。,類神經(jīng)網(wǎng)路,倒傳遞類神經(jīng)網(wǎng)路：輸入層：由網(wǎng)路