ОБЗОРЫ
Сергей Бобровский
Исследование понятия "информация" (см. PC Week/RE, N 32/2006, с. 34) будет неполным, если не дополнить его анализом понятия "знание" как следующей ступеньки в гносеологической цепочке "данные" - "информация" - "знание". Информация как свойство материи, представленное в виде данных и методов их обработки, существует объективно. Знания же, своего рода метаданные, определяющие смысл данных, субъективно присущи человеку (или организации), формируются в ходе сознательной обработки информации и применимы всегда в конкретном контексте.
Информация сама по себе не несет сведений о том, как ее можно использовать на практике. А знание представляет собой подтвержденный практикой результат познавательной деятельности, как правило, порождающий новую информацию. В нем превалирует не справочно-описательный, а творческий элемент. Поэтому при попытке цифрового представления знаний возникает необходимость в формализации смысла и других нечетких понятий, имеющих субъективную психологическую окраску. Задача эффективного хранения и использования знаний, в отличие от задачи обработки информации, весьма и весьма трудна, компьютерные системы управления знаниями (СУЗ) пока мало распространены, сложны в эксплуатации и рассчитаны на ограниченную область применения.
Но потенциальный рынок СУЗ очень велик: известный американский экономист Фриц Махлуп, выдвинувший концепцию знания как товара, еще 50 лет назад отмечал, что почти треть национального продукта США составляют знания и впоследствии их доля будет только расти. В то же время по оценкам Gartner непрерывно увеличивающийся на таком фоне объем "сырой" информации (знания из которого еще надо извлечь) будет провоцировать руководителей ведущих компаний на неверные решения, что может более половины участников списка Fortune 1000 привести к краху.
Знания и образование
Первые СУЗ (правда, некомпьютерные) появились около 4 тыс. лет назад в шумерской и аккадской цивилизациях (нынешняя Сирия). Технологии клинописи использовались для создания обширных исторических архивов знаний, не изученных как следует и по сей день. С их помощью наиболее ценная информация передавалась из поколения в поколение. Полмиллиона систематизированных работ бережно сохраняли египетские ученые Александрийской библиотеки, придумавшие эффективные способы учета, поиска и хранения письменных трудов. По мере массового распространения рукописных материалов в Средние века набирали популярность схемы упорядочивания и структурирования текстовых материалов (хитроумные способы организации оглавлений и ведения библиотечных индексов).
С появлением технологий массовой печати Гуттенберга все актуальнее становились технологии обработки больших объемов информации. Одну из ключевых ролей в образовательной реформе Европы XVI века сыграл французский писатель и философ Пьер Рамус, который подготовил новую образовательную программу, основанную на массовом распространении печатных учебников. Он организовал выпуск учебных книг для университетов, правда, поплатившись за свою деятельность жизнью (был убит в Варфоломеевскую ночь). Но инициатива Рамуса оказалась столь удачной, что за короткое время печатные учебники добрались и до школ.
Проблема передачи знаний на фоне массовой доступности растущих объемов информации в наше время лишь обострилась. Ранее ценная информация передавалась от человека к человеку в устном виде, теперь же акцент в обучении сместился на самостоятельную работу. В 1980-е годы большие надежды возлагались на компьютерные технологии индивидуального обучения - средства диалога, уточнения, интерактивного взаимодействия с машиной; однако механистичность этого процесса и определенная "тупость" компьютерного наставника привели к быстрому разочарованию. По крайней мере компьютерные обучающие курсы так и не смогли заметно конкурировать с печатными изданиями, хотя обширные залежи информации в Сети все же вытеснили с книжных полок шаблонные справочники.
Современная ситуация с цифровой передачей знаний постепенно меняется в лучшую сторону. Очередные надежды возлагаются на технологии искусственного интеллекта и высококачественные мультимедийные и видеокурсы, в том числе онлайновые. Они либо создают иллюзию взаимодействия с живым преподавателем, либо предоставляют реальную возможность дистанционного общения.
История индустрии знаний
Теория знания как рыночного объекта была разработана в 1950-1960-е годы Махлупом и впоследствии развита Питером Дракером, основоположником теории и практики менеджмента. Он предложил термин "работники знаний", оценил американскую экономику как экономику знаний, а спустя 30 лет подтвердил свой тезис положением "знание - это ключевой элемент производства". В начале 1970-х американский социолог Даниэль Белл разработал концепцию постиндустриального информационного общества, которое производит творческие продукты (знания). Эти идеи через 10 лет были переработаны прогрессистом Элвином Тоффлером, провозгласившим начало технической революции, которая приведет к построению сверхиндустриального общества. Подходы Тоффлера впервые серьезно опирались на ИТ и особое внимание уделяли контролю за работой с помощью компьютерных систем.
Концепция информационного общества получила широкий отклик у социологов. Американские аналитики Джон Нэйсбит и Патриция Эбурдин в книге "Мегатенденции" еще в 1982 г. предсказали скорое явление Интернета, а в новом издании 2000-го прогнозируют, в частности, массовое распространение рыночного социализма.
В 1990-е годы японские специалисты Икуджиро Нонака и Хиротака Такеучи проанализировали причины рыночных успехов компаний Страны восходящего солнца и предположили, что этот успех напрямую связан со способностью организации эффективно усваивать и, главное, создавать знания. Их концепция познающей компании, использующей компьютерные технологии, завоевала большую популярность. Если информация распространяется открыто и мгновенно, то в равной ситуации оказываются все рыночные игроки и на первый план выходит способность выявлять так называемые "скрытые" (tacit) знания. Для этого в организации выделяются структуры, выполняющие "рефлексивные" функции по "самонаблюдению" и поиску "скрытых" знаний. Нонака полагал, что компания, у которой развито подобное "подсознание", никогда не проиграет в рыночной борьбе, потому что соперники сражаются с ней, основываясь лишь на открытой информации, однако движущей силой бизнеса являются "скрытые" знания, недоступные другим. Наличие "скрытых" знаний часто выражается в разнице между рыночным интересом к акциям компании и объективной финансовой стоимостью ее имущества. Схожей концепции придерживался и Эдвард Деминг, гуру корпоративного менеджмента, с теорией "глубинных" организационных знаний, пытавшийся перенести японские идеи в западный корпоративный мир и идеализировавший научный подход к управлению. Правда, он считал, что знания часто привносятся в организацию извне, а не порождаются внутри нее.
Известный шведский профессор Карл Эрик Свейби, написавший немало книг на тему СУЗ, в 1995 г. предложил понятие интеллектуального капитала и объявил XXI век эпохой знаний. Он много лет изучал методики измерения такого капитала и разработал немало способов его объективной денежной оценки.
Концепцию грядущей цифровой экономики, когда все, что окружает человека, оцифровывается и становится знанием, выдвинул американский идеолог новой волны Дон Тапскот. Он полагает, что обычные организационные формы взаимодействия людей друг с другом исчезнут, а на смену им придут исключительно электронные - э-деньги, интернет-магазины, э-почта и дистанционная работа (виртуальные кластеры индивидуальных предпринимателей).
СУЗ в каждом офисе
В 1989 г. одновременно сформировались два консорциума по управлению знаниями: американский Initiative for Managing Knowledge Assets и европейский International Knowledge Management Network. В 1994 г. они объединились в одну структуру Knowledge Management Forum (www. km-forum.org) и с тех пор оказывают всяческую поддержку индустрии СУЗ. Интерес к компьютерным решениям в этой сфере заметно проявился в конце 1990-х, когда большинство управленцев разочаровались в технологиях реинжиниринга бизнес-процессов BPR (если процессы плохие, то бессмысленно их реорганизовывать) и тотального управления качеством TQM (излишнее внимание к интересам потребителей разорило немало компаний), о чем PC Week/RE в свое время неоднократно писал. Сегодня им на смену пришла концепция управления бизнес-процессами BPM (business-process management). По крайней мере ведущие консалтинговые фирмы взяли на вооружение именно этот термин. Как оказалось, наибольшую эффективность BPM дает, если для ее поддержки используются не учетно-аналитические КИС, а СУЗ.
Элементы передового подхода BPM любая организация может внедрить достаточно быстро, а многие организации интуитивно используют СУЗ, сами того не подозревая. Типовая СУЗ основана на свободном доступе персонала к накопленным знаниям, для чего массово применяются технологии э-обучения, а все рабочие процессы поддерживаются сетевой инфраструктурой и системами коллективной работы (groupware). Это необходимые элементы СУЗ, хотя и недостаточные для достижения значимого рыночного преимущества.
Проблемы представления
Основной задачей СУЗ считается порождение новых знаний, которые надо представлять в формальном виде, отчуждая от носителя (человека или организационной структуры). Если для создания новой информации нужно всего лишь задействовать, например, хорошо известные алгоритмы классификации и корреляции, то процесс формирования новых знаний подразумевает выработку новых понятий, построение словаря онтологий, создание алгоритмов обработки алгоритмов, формализации метаданных, описывающих смысл данных, и т. д.
Надо ли автоматизировать процесс выработки знаний, если это столь сложная задача? Как отмечал в своей книге "Планирование как обучение" Арие де Геус, директор корпорации Shell по стратегическому развитию, ключевым отличием успешной организации является ее развитая способность "познавать" быстрее, чем конкуренты. Кроме того, даже вполне простые решения, ориентированные не на информацию, а на знания, не раз успешно использовались во всевозможных проектах - как правило, в системах с гибкой обратной связью. Например, для каждого выпущенного предприятием элемента "производится" и сопутствующее ему знание (информация, привязанная к контексту использования и заданному рабочему процессу), позволяющее оптимизировать деятельность на лету. Примеры такого подхода хорошо известны в автомобильной и химической промышленности.
Интересно, что такая особенность знаний, как их применимость лишь в конкретном контексте, привела к массовым неудачам с первыми СУЗ. Производители интеллектуальных продуктов одно время активно создавали "базы знаний", в которые включали сотни тысяч полезных практических приемов и советов, - однако забывали сопроводить их точным описанием условий применения. В результате эффективность подобных баз оказывалась нулевой, а то и отрицательной.
Основная сложность перехода от систем управления данными и информацией к СУЗ заключается в слабой формализуемости познавательных процессов. Если деятельность по созданию информации из данных (упорядочивание, представление в разных перспективах, анализ и синтез) автоматизировать несложно, то доступ к знаниям, согласно Нонака, подразумевает изучение самого процесса накопления информации, ее динамики, исторических срезов, выделение шаблонов, учет неполноты и контекста применения и т. д. Для этого информацию желательно представлять и хранить в форматах, удобных и для учета, и для разностороннего анализа.
Внедрение полноценной СУЗ, способной вывести компанию в лидеры, подразумевает готовность каждого сотрудника к усвоению новых корпоративных знаний и учету их в собственной деятельности. Организационные аспекты внедрения СУЗ и вопросы мотивации персонала выходят за рамки данной статьи - отметим основные технические сложности такого внедрения.
СУЗ редко основываются на тиражных СУБД, обычно они представляют собой оригинальные разработки. Между системами управления данными и системами управления знаниями имеются существенные идеологические различия. Первые ориентированы на максимально эффективную и надежную обработку реляционных данных и - в ряде случаев - алгоритмов (например, хранимых SQL-процедур или исполнимого Java-кода). Вторые нацелены на наглядное представление и удобный доступ к информации, связанной с конкретным контекстом (деятельностью организации или перечнем решаемых задач) и рассчитаны в первую очередь на лиц, принимающих решение. Они обычно состоят из базы формализованных знаний, модуля логического вывода и модуля мультимедийного представления результатов.
| Передовые информационные системы развиваются по виртуальной лесенке "данные" (факты) - "информация" (связи между фактами, структуры, алгоритмы) - "знания" (шаблоны структур, мета-алгоритмы) |
Создание эффективной базы знаний возможно с привлечением математического аппарата, на основе логико-семантической (смысловой) теории представления знаний, которые хранятся обычно в виде сетевых структур. Их обработка требует довольно сложных алгоритмов логического вывода, которые надо применять, например, к сетям фреймов, описывающих статические понятия и связи, динамику поведения элементов моделируемой системы и общие правила ее работы. Такой процесс подразумевает "мышление" компьютера на высоком абстрактном уровне и его способность к планированию, выявлению шаблонов в сложно организованных данных, выработке долгосрочных рекомендаций и т. д.
Например, построение СУЗ на базе экспертной системы, основанной на переработке информации (наборов фактов, связей и правил "если... то") подразумевает создание метасистемы, способной автоматически обрабатывать эти правила, создавать новые, корректировать существующие и т. д.
Рыночные перспективы
Перспективные СУЗ либо находятся на этапе экспериментальной эксплуатации, либо созданы научными коллективами, не имеющими ни средств, ни опыта вывода своих разработок на рынок. Но в рамках "раскручиваемой" концепции BPM растет спрос на СУЗ-"лайт", представляющие собой системы управления не знаниями, а элементами знаний (интеллектуальными активами), которые не сильно отличаются от популярных систем управления материально-техническими ресурсами (assets management). Акцент в них делается не столько на автоматизации процессов принятия решений и порождении новых знаний, сколько на учете нематериальной информации (как правило, неструктурированной), обеспечении удобного доступа к ней с помощью поисковых веб-механизмов и поддержке коллективной работы и обучения с помощью ИТ. По оценкам издания "KM World" (www.kmworld. com), рынок подобных систем, еще несколько лет назад выпускавшихся раздельно, сегодня успешно объединяется под брендом СУЗ и составляет 60 млрд. долл. в год (пять лет назад он равнялся 40 млрд. долл.). Заметная доля этой суммы приходится на консалтинговые услуги по управлению знаниями.
Если выделить продукты, явно ориентированные на поддержку принятия решений (в основном с помощью модулей учета информации и удобных средств визуализации), то по оценкам IDC в США в 2006 г. этот рынок составит 10-15 млрд. долл., в Западной Европе - около 4 млрд. долл. (на четверть больше, нежели в 2001-м).
В России, по оценкам РБК (rbc.ru), на покупки СУЗ ежегодно тратится несколько миллионов долларов и отмечается быстрый рост спроса. Пока данный рынок оценить сложно, потому что в понятие СУЗ, как уже говорилось, включаются все новые и новые направления. Например, все чаще к СУЗ относят системы управления документооборотом, коих в нашей стране в 2005 г. было приобретено на 100 млн. долл. Из других областей, стыкующихся с СУЗ, отметим всевозможные экспертные комплексы, системы э-обучения, программы ведения э-библиотек, движки логического вывода, поиска текстов, организации гипертекстовых и семантических сетей, средства моделирования и программы, базирующиеся на наработках в когнитивной сфере (исследование способов познания). Ожидается, что в состав СУЗ постепенно войдут и другие классы корпоративных продуктов: тестовые инструменты, средства контроля за изменениями, управления рисками и ведения базы лучших практических приемов. Они станут особо актуальны по мере усиления конкуренции и роста кадровых проблем.
Что дальше?
Передовые информационные системы развиваются по виртуальной лесенке "данные" (факты) - "информация" (связи между фактами, структуры, алгоритмы) - "знания" (шаблоны структур, мета-алгоритмы). Пока полноценные СУЗ лишь создаются, но было бы интересно узнать, какой будет следующая ступенька в этой лесенке и куда же она ведет. Упомянутые выше теоретики интеллектуальной индустрии едины в оценке "знаниевых" перспектив: следующей ступенькой станет мудрость, способность к осознанию принципов построения знаний (выделение меташаблонов), видение долгосрочных эффектов любых предпринимаемых действий, понимание смысла и структуры самого процесса познания (построения новых знаний).
Норберт Винер в книге "Кибернетика и общество" отмечал, что понимать происходящее в мире - значит участвовать в беспрестанном развитии знания и его беспрепятственном обмене. Такое понимание постепенно приведет человечество к мудрости, после чего остается сделать последний шаг - к истине (точному пониманию устройства мира), познание которой, как было обещано тысячи лет назад, сделает человечество счастливым и свободным. Вполне реальный путь к истине намечен уже сегодня - с помощью ИТ.
