Systemy ekspertowe we wspomaganiu procesów zarządzania wiedzą w organizacji

W rozdziale pierwszym dokonano rozróżnienia podstawowych dla przedmiotu rozważań pojęć: danych, informacji, wiedzy, a nawet mądrości. Rozdział drugi zawiera omówienie systemów ekspertowych. Celem rozdziału trzeciego jest pokazanie, jak systemy ekspertowe mogą się przyczynić do wspomagania określonych procesów zarządzania wiedzą i występujących w nim problemów/trudności. Rozdział czwarty w całości omawia wieloletni dorobek inżynierii wiedzy jako w tej chwili wyraźnie wyodrębnionej dyscypliny naukowej na gruncie sztucznej inteligencji, a historycznie nierozerwalnie związanej z teorią systemów ekspertowych. Rozdział piąty w całości opisuje dorobek własny autora w postaci zaproponowanego modelu hybrydowego Sphinx i regułowego, hybrydowego systemu ekspertowego o nazwie PC-Shell do wspomagania wybranych procesów zarządzania wiedzą będących osobistym wkładem do tej dziedziny. Rozdział szósty stanowi egzemplifikację użyteczności systemów ekspertowych w niektórych procesach zarządzania wiedzą, zwłaszcza w procesie wykorzystania wiedzy, w tym wspomaganiu decyzji w zarządzaniu.

Wstęp 11 Rozdział 1 Trudności w zarządzaniu wiedzą i procesami jej przetwarzania w organizacji 19 1.1. Wiedza jako przedmiot zarządzania 19 1.1.1. Dane 22 1.1.2. Informacja 27 1.1.3. Wiedza 31 1.2. Procesy zarządzania wiedzą 41 1.3. Reguły i systemy regułowe jako paradygmat przetwarzania wiedzy 46 1.4. Podsumowanie rozdziału 55 Rozdział 2 Specyfika systemów ekspertowych 57 2.1. Rys historyczny i przełom w informatyce 57 2.2. Istota systemów ekspertowych i ich walory w kontekście zarządzania wiedzą 60 2.2.1. Definicja i architektura systemów ekspertowych 60 2.2.2. Jawna reprezentacja wiedzy 64 2.2.3. Zdolność do wyjaśnień 65 2.2.4. Wnioskowanie zamiast opisu algorytmów 68 2.2.5. Przetwarzanie wiedzy w postaci symbolicznej 74 2.3. Systemy reguł biznesowych a systemy ekspertowe 75 2.3.1. Istota reguł biznesowych 75 2.3.2. SRB i SE – podobieństwa i różnice 77 2.3.3. SRB w zarządzaniu wiedzą 79 2.4. Hybrydowe SE i ich znaczenie w ZW 81 2.4.1. Pojęcie i przesłanki budowy hybrydowych SE w aspekcie ZW 81 2.4.2. Klasy systemów hybrydowych 85 2.4.3. Modele integracji systemów hybrydowych 87 2.5. Podsumowanie rozdziału 94 Rozdział 3 Systemy ekspertowe jako narzędzie wspomagania zarządzania wiedzą 96 3.1. Związek systemów ekspertowych z zarządzaniem wiedzą 96 3.2. Proces retencji wiedzy w organizacji a systemy ekspertowe 97 3.3. Możliwości wspomagania przez systemy ekspertowe procesu dystrybucji i dzielenia się wiedzą 104 3.4. Rola systemów ekspertowych w procesie wykorzystania wiedzy 110 3.4.1. Wspomaganie ZW w administracji publicznej 111 3.4.2. Aspekt temporalny baz wiedzy 114 3.4.3. Przykłady wspomagania ZW w ochronie zdrowia 116 3.4.4. Przykłady wspomagania ZW w innych obszarach zarządzania i ekonomii 117 3.5. Podsumowanie rozdziału 119 Rozdział 4 Rola inżynierii wiedzy w zarządzaniu wiedzą 120 4.1. Istota pojęcia inżynierii wiedzy 120 4.2. Pozyskiwanie wiedzy 123 4.3. Walidacja i weryfikacja pozyskanej wiedzy 127 4.4. Metodyki budowy SE inżynierii wiedzy użyteczne w zarządzaniu wiedzą 135 4.4.1. Architektura tablicowa systemów ekspertowych 136 4.4.2. Metodyki KADS i commonKADS 140 4.4.3. Metodologia systemów hybrydowych na przykładzie HyM 145 4.4.4. Metodyka Protege 147 4.4.5. Metodyka CAKE 148 4.5. Podsumowanie rozdziału 150 Rozdział 5 System ekspertowy PC-Shell jako narzędzie wspomagające zarządzanie wiedzą w organizacji 152 5.1. Architektura systemu ekspertowego PC-Shell 152 5.1.1. Wprowadzenie 152 5.1.2. Wnioskowanie 155 5.1.3. Wyjaśnienia 156 5.2. Ogólna charakterystyka języka opisu bazy wiedzy jako narzędzia kodyfikacji wiedzy 159 5.3. Wybrane aspekty architektury hybrydowej w systemie PC-Shell 165 5.3.1. Mechanizm transferu wiedzy i realizacja architektury hybrydowej 166 5.4. Modelowanie relacji ilościowych i jakościowych z użyciem zmiennych parametrycznych 171 5.5. Podsumowanie rozdziału 175 Rozdział 6 Systemy ekspertowe w procesach zarządzania wiedzą – studium przypadków 177 6.1. Wprowadzenie 177 6.2. Egzemplifikacja automatycznego procesu pozyskiwania i kodyfikacji wiedzy w organizacji 178 6.3. Aitech DSS jako przykład zastosowania modelu Sphinx w procesach retencji i wykorzystania wiedzy 184 6.3.1. System ekspertowy w środowisku zintegrowanego systemu informatycznego zarządzania 184 6.3.2. HybRex jako narzędzie do budowy hybrydowych systemów wspomagania decyzji 186 6.3.3. System ekspertowy jako inteligentny system wspomagania decyzji 193 6.4. Inne obszary zastosowań modelu Sphinx w sferze wspomagania decyzji 200 6.4.1. Regułowy system ekspertowy „Doradca inwestycyjny” 200 6.4.2. System ekspertowy we wspomaganiu kontrolingu banku 210 6.5. Podsumowanie rozdziału 213 Zakończenie 215 Aneks 221 Bibliografia 223 Spis rysunków 235 Spis tabel 237