9 авг. 2008 г.

Тенденции развития теории управления на основе проблемных знаний

Знания являются продуктом творческой деятельности людей. Они составляют основу общественной культуры, отражают теоретический и практический опыт решения проблем и их исследований. В отличие от институтов, инноваций и других средств решения проблем, которые ориентированы в первую очередь на решение лишь одной задачи, знания имеют всеобъемлющий характер – они необходимы для решения многих проблем. Как интеллектуальный продукт, они накапливаются обществом, обеспечивая прогресс в социальной эволюции. Поэтому можно говорить об управлении на основе знания, как о качественно новой ступени развития управленческой науки. Одним из наиболее перспективных и востребованных методов управления на основе знания сейчас является метод когнитивного управления.


Когнитивное управление – вид управления, основанный на проблемных знаниях, т.е. информации, необходимой для выявления и решения практически любых проблем социальной организации. Знания снижают риск принятия неточных и неверных решений [1, с. 128].
Суть когнитивного подхода: необходимо управлять социальной организацией на основе проблемных знаний, то есть знаний об опыте решения проблем или знаниях, которые могут служить основой для решения будущих проблем.
Когнитивное управление представляет собой технологию работы с проблемами (в том числе социальными), потребовавшуюся вследствие того, что ранее известные технологии не охватывали всей полноты процесса работы с проблемами. Когнитивное управление представляет собой «сквозную» модель работы с проблемами, начиная с предвидения и выявления (обнаружения) и заканчивая оценкой результатов решения.
Автором концепции когнитивного управления является доктор социологических наук В. И. Франчук, впервые опубликовавший постулаты зарождающейся теории в 1997 г. в своем труде "Современные основы социального управления".
Когнитивное управление уходит корнями в теорию социальных проблем, основой для развития которой, в свою очередь, послужили:
позитивистский подход О.Конта к научному познанию реальности;
учение Э.Дюркгейма о социальных фактах;
теория социальных организаций;
методы системного анализа;
теории принятия решений.
Кроме того, теория социальных проблем вобрала в себя комплекс иных работ отечественных и зарубежных ученых.
В соответствии с когнитивным подходом выявление и решение проблем организации осуществляется благодаря опыту решения аналогичных проблем в прошлом, личному опыту экспертов, а также других носителей знаний и знаний, содержащихся в постоянно обновляемых базах проблемных знаний.
В базе проблемных знаний (БПЗ) может содержаться информация следующих видов:
известные прецеденты решаемых проблем;
реализованные меры по решению проблем, некоторые рекомендации, описание другого опыта;
результаты исследований проблем.
Создание базы знаний на основе технологии когнитивного управления следует рассматривать как элемент процесса управления знаниями организации с применением современных информационных технологий.
База проблемных знаний представляет собой один из эффективных инструментов управления знаниями о проблемах организации и способах их решения.
Обобщая, следует сказать, что когнитивное управление социальной организацией, основанное на знаниях о проблемах (потенциальных, реальных), является весьма востребованным направлением современной теоретической и практической научной мысли. Оно не только не противоречит известным управленческим концепциям и направлениям, но будет способно их усовершенствовать. Применение современных информационных технологий (в частности, баз знаний) заставляет говорить о создании инструментария поддержки когнитивного управления социальной организацией.
Процесс когнитивного управления включает следующие этапы.
1.Выявление (обнаружение) проблем на основе текущей информации о социальных нормах и постоянного мониторинга среды, позволяющего обнаружить отклонения от социальных норм.
2.Формулирование проблем.
3.Сортировка проблем (они могут подразделяться на ординарные-неординарные, важные-второстепенные, действительные-ложные).
4.Исследование проблемы.
5.Подготовка альтернативных программ решения проблемы.
6.Оценка альтернатив и выбор оптимальной программы.
7.Реализация программы.
8.Оценка результатов реализации программы.
9.Подготовка отчета о результатах реализации.
10.Запись новой (обновление) информации в БПЗ по решаемой проблеме.
Подготовка альтернативных программ для решения проблемы осуществляется с помощью БПЗ, которая пополняется за счет:
новых сведений о подобных проблемах (прецедентах) и опыте их решения;
информации о результатах завершенных и проводимых исследований проблемы;
информации о результатах решения данной проблемы.
Поскольку БПЗ интенсивно пополняется актуальными знаниями, вероятность принятия неверных управленческих решений при возникновении аналогичной проблемы в дальнейшем уменьшается (актуальные знания уменьшают неопределенность). В этом, собственно, и состоит суть когнитивного управления.
По сравнению с технологиями управления, известными из теории принятия решений, [2, с. 11] данная технология имеет три принципиальных достоинства:
основана на пополняемой БПЗ, содержащей актуальную информацию о мировом опыте решения аналогичных проблем (для этого эффективно используются информационные технологии);
предполагает постоянную корректировку накапливаемой информации;
предусматривает изучение инициатив «снизу», их оценку и принятие решений на их основе (или, по крайней мере, с учетом их существования).
Технология когнитивного управления превосходит по своим возможностям и технологию ситуационного управления [3, с. 28], основанную на знании проблемных ситуаций, типичных для управляемого объекта, поскольку последний предполагает высокую повторяемость ситуаций. Однако проблемные ситуации в точности не повторяются: обнаруживаются новые факторы, которые необходимо учитывать, а значит, и новое решение должно быть иным. Основная трудность практической реализации технологии когнитивного управления состоит в сложности формализации проблем и связанной с ними информации для ведения БПЗ, однако эта трудность может быть преодолена, если произойдет переход к проблемному мышлению.
Для реализации технологии когнитивного управления потребуются специально подготовленные кадры:
социологи и аналитики, занимающиеся распознаванием социальных проблем на основе непрерывного мониторинга обстановки;
социальные информатики, занимающиеся формализацией проблем и ведением баз проблемных знаний, где накапливается информация обо всех решаемых проблемах;
специалисты по инновационному менеджменту;
экономисты, осуществляющие расчет эффективности решений и программ;
социальные инженеры, проектирующие и внедряющие соответствующие организационные институты и системы;
юристы, готовящие соответствующих законодательные акты и обновляющие государственную нормативно-правовою базу;
культурологи – специалисты по формированию и введению новых культурных ценностей.
Указанные типы специалистов, за исключением юристов и экономистов, у нас фактически отсутствуют.
Возвращаясь к вопросу проблемно-ориентированных баз знаний, важно отметить, что теория социальных проблем, развивающаяся в ряде стран, включая Россию, представляет собой серьезное основание для создания методологии решения проблем в социальных организациях. Однако ее недостаток состоит в том, что когнитивный подход может служить лишь теоретической базой для подобной методологии. Прежде чем применять подход на практике, необходимо создать соответствующий инструментарий, который наиболее адекватно соответствовал бы требованиям непосредственной работы со знаниями.
Основным инструментом могут служить проблемно-ориентированные базы знаний, ибо сегодня они представляют собой достаточно развитое средство управления знаниями (как в локальном, так и в глобальном масштабе).
К любой базе знаний можно предъявить набор требований, которым она должна соответствовать и по соответствию которым ее можно идентифицировать. Прежде всего это корректная структура знаний, возможность быстрого доступа к информации, возможность сохранения, передачи, обмена знаниями. Для построения баз знаний могут использоваться различные технологии. К базе знаний могут предъявляться и дополнительные требования (например, безопасности).
Наиболее важный показатель базы знаний — качество ее содержимого. В идеале она должна включать релевантную и самую актуальную информацию, иметь совершенную систему поиска, тщательно продуманную структуру и формат представления знаний. Одно из возможных определений базы знаний в контексте когнитивного управления предложено ниже.
База знаний - это четко администрируемая централизованная электронная информационная структура, содержащая знания по той или иной теме (в случае проблемно-ориентированных баз знаний – знания о прецедентах решения проблем, а также иную информацию, способную повлиять на решение проблемы или предупредить ее появление) различного рода вспомогательных программ, документов, справочников или любых других данных организации, своевременный доступ к которым позволяет оперативно решать ее задачи; кроме того, организовывать сохранность, передачу и поступление новых знаний.
Первоначально понятие «база знаний» получило развитие в теории искусственного интеллекта, особенно же в теории экспертных систем. Там база знаний определяется как ядро экспертной системы, содержащее знания из частной предметной области (обычно знания формализованы в виде фактов и правил), записанные на некоем языке программирования и хранится отдельно от собственного программного кода экспертной системы [4, с. 88].
База знаний (БЗ) - набор знаний, касающийся определённой предметной области и записанный на каком-либо языке представления знаний. БЗ обычно является частью экспертной системы или других систем, основанных на знаниях [5, с. 357].
На основе теории искусственного интеллекта разработан ряд экспертных систем. Наиболее показательно создание экспертных систем в медицине. Считалось, что, создав базу знаний заболеваний с определенными симптомами, необходимым курсом лечения и сопутствующей информацией, можно автоматизировать процесс диагностики, предупреждения и профилактики заболеваний (такие знания достаточно просто формализовать, хотя и весьма трудоемко). Был разработан ряд экспертных систем (все они основаны на применении баз знаний), которые в той или иной степени действительно смогли обеспечить автоматизацию рутинных операций и достижение поставленных целей.
Работу экспертной системы можно проиллюстрировать на примере PUFF, разработанной в 1979 году. Назначение PUFF состоит в интерпретации тестов дыхательной системы человека и идентификации легочных заболеваний. Система способна взять на себя функции врача: интерпретацию измерений, постановку диагноза, предложение схемы лечения. Процедура проверки PUFF проводилась путем сравнения ее диагнозов с таковыми же двух опытных легочных физиологов. Заключения PUFF и физиологов были аналогичными в более чем 90 % испытаний. В результате эта экспертная система нашла применение в лечебной практике.
C развитием сетей передачи данных трансформировалось и понятие «база знаний»: оно стало интерпретироваться в новом смысле. Современная база знаний представляет собой скорее размещенный в локальных или глобальных сетях ресурс, который соответствует перечисленным требованиям (позволяет эффективно, в зависимости от поставленной цели, организовать хранение, представление, обработку, поиск, интеграцию знаний). Такие базы знаний строятся, как правило, на основе web технологий. База знаний в данном представлении не может служить ядром экспертной или иной системы искусственного интеллекта, так как не формализована соответствующим образом.
Примером базы знаний глобального масштаба может служить проект Wikipedia [6]. Это общедоступная, свободно распространяемая энциклопедия, издаваемая в Интернете на многих языках коллективным трудом добровольных писателей.
Существует двоякое представление о понятии «база знаний». Во-первых, она представляет собой жестко структурированный массив данных, имеющих четкую структуру, представляющий собой определенную систему, записанную на одном из языков программирования и т. д. Такое представление характерно для теорий искусственного интеллекта и экспертных систем. В них к базам знаний применяются указанные требования, чтобы базы легко могли быть обработаны компьютером. Такая база знаний может быть, например, полезна для экспертной системы (ЭС) в целях автоматизированного принятия решения. Однако для человека сама по себе (без соответствующих программных надстроек в виде ЭС или систем поддержки принятия решений и т.д.) она не может принести реальной пользы, так как структурирована только для компьютерной обработки.
Второй подход связан с сетями передачи информации и, прежде всего, с социальными сетями. В этом случае база знаний представляет собой сетевой ресурс (глобальный, локальный, корпоративный и т.д.), где происходит накопление, передача и хранение знаний участников. Однако такие знания не могут быть напрямую использованы компьютером в экспертных системах без соответствующей структуризации и обработки. Такие базы знаний строятся на основе гипертекста. Разработаны модели эффективного представления подобных баз знаний. Пример - глобальная база данных по терроризму (Global Terrorism Database – GTD) [7] различные корпоративные системы управления знаниями и т.д.
Есть тенденция к сближению двух указанных направлений. Сегодня ведется планомерная работа по созданию стандартов представления информации так, чтобы она была воспринимаемой одинаково приемлемо как человеком, так и компьютером. Эта концепция получила название Semantic Web (Семантический Вэб). Она разрабатывается консорциумом WWW (World Wide Web Consortium).
Семантическая паутина - система, делающая документы в интернете более понятными и систематизированными для компьютерных программ. Семантические системы необходимы во многих отраслях, где необходима обработка больших объёмов информации, в частности, в фармацевтике и обработке данных о связях подозреваемых в терроризме. Для эффективной обработки необходимо предоставить компьютеру возможность лучше «понимать» информацию. С развитием этого направления постепенно будут разрешаться острые вопросы, в том числе проблемы эффективной организации и структуризации знаний, как для целей автоматической обработки, так и анализа естественным интеллектом, однако технологически при разработке современных проблемно-ориентированных баз знаний корректно было бы ориентироваться именно на семантический вэб уже сейчас.
Параллельно развитию теории искусственного интеллекта, сетевых технологий и других связанных информационных направлений, большое развитие в зарубежном и в отечественном менеджменте получила концепция управления знаниями в организации.
Управление знаниями – общее название методик, организующих процесс коммуникаций (целевого общения) в различных сообществах, чтобы направить его на извлечение новых и обновление существующих знаний, помогающих членам сообщества своевременно решать задачи, принимать решения и предпринимать необходимые действия, получая нужные знания в нужное время. Такие методики, как правило, на 80% используют гуманитарные технологии и только на 20% - IT решения [8].
Применение методик управления знаниями, достижений в области когнитивного подхода и современных информационных технологий (таких, как базы знаний) делает возможным использование коллективного опыта и знаний и превращение их в интеллектуальный капитал. Концепция, которая именуется «Управление знаниями» появилась в начале 90-х годов ХХ-го столетия как новое направление менеджмента. Поначалу она никак не была связана с информационными технологиями, и ее первичной целью было создание руководств и методик для оптимального использования интеллектуального потенциала работников. Знания были признаны экономической категорией, а спустя некоторое время появились информационные технологии для работы с ними.
Учет социальных предпосылок позволяет сделать вывод об исторической закономерности появления теории управления знаниями, выделить ее основные составляющие — гуманитарную и технологическую.
В наиболее промышленно развитых странах начало третьего тысячелетия совпало с периодом крупных социальных изменений, повышенное внимание к управлению знаниями. Материальное производство становится вторичным по отношению к производству информации и знаний. Происходят и значительные изменения и в структуре занятости; главной производственной силой становится неизвестная доселе категория — работники знаний (knowledge worker), занимающая место, принадлежавшее прежде индустриальным рабочим или крестьянам. Этот процесс изменения социальной структуры общества, а также общественное значение работников знаний обосновал еще в 50-е годы прошлого века Питер Друкер. Отдавая ведущую роль работникам знаний, Друкер выделял два их специфических свойства.
Первое: работник знаний, от всех остальных участников трудового процесса отличается тем, что сам, причем безраздельно, владеет своими собственными «средствами производства»: неразрывно принадлежащими ему интеллектом, памятью, знаниями, инициативой, личным опытом, которое обычно называют «скрытым». Второе: независимо от квалификации, они являются винтиками производственного процесса, могут эффективно работать только в составе коллектива. Работник знаний — вовсе не ученый-одиночка, уникальный творец или управляющий, это просто участник корпоративного дела, продуктом которого являются знания. Отсюда следует необходимость технологического обеспечения этой категории работников, подобного станкам и инструментам индустриальных работников.
Эти соображения обусловливают потребность в технологиях, работы со знаниями. Развитие информационных технологий находится в гармонии с другими составляющими общественной жизни. К концу ХХ века, когда человеческое сообщество стало вступать в эпоху знаний, оказалось, что информационные технологии готовы предложить для нее необходимый инструментарий. Интеграция технологии управления знаниями и информационных технологий, как ожидается, позволит в недалеком будущем обнаружить новые закономерности в социальном развитии. Сферы применения компьютеров можно разделить на три класса: Computation – выполнение вычислений; Communication – это, прежде всего, Сеть и все, что с ней связано; Cognition — еще только зарождающийся класс, ориентированный на поддержку мыслительной деятельности (область действия этого класса – знания). В зародыше все эти классы частично существовали, но для полноценного развития они должны были быть востребованы. Социальный заказ на них появился совсем недавно. Необходима, кроме того, и соответствующая аппаратная и программная база, сложившаяся лишь в последние несколько лет.
В число основных технологий, поддерживающих управление знаниями, входят:
«добыча» данных и текстов;
системы управления документооборотом;
средства организации совместной работы;
корпоративные порталы знаний;
системы поддержки принятия решений.
По отношению к базам знаний, которые являются центральной частью любой системы управления знаниями, перечисленные технологии условно можно назвать надстроечными.
В заключении следует отметить, что социальная действительность приводит к осознанию того факта, что сложившиеся условия окружающей среды (социального, экономического, технического, психологического, технологического, информационного характера), когда ежедневно перед человеком (как личностью, частью какой-либо социальной группы и социума, в целом) возникает много проблем, причем постоянно изменяется их характер, направление действия и структура, - необходимо разработать по возможности универсальную стратегию работы с ними (управление на основе проблемных знаний, включающее, помимо прочего, процессы выявления и решения проблем).
Управление на основе проблемных знаний – прежде всего, возможность решить проблему в допустимых временных рамках, в идеале предупредить ее появление (быть готовым к возникновению) еще на стадии зарождения.
Для работы с проблемами предлагается использовать, созданный отечественными учеными когнитивный подход в социологии управления. В его основе лежит концепция управления проблемными знаниями, то есть знаниями о прецедентах возникновения проблем, способах их решения, а также иная информация, которая может быть использована при решении проблем, текущих и будущих.
Однако для эффективного использования когнитивного подхода необходим инструментарий, отвечающий требованиям надежности, сохранности, доступности знаний, возможности их накопления, защищенности от несанкционированного вмешательства и форс-мажорных обстоятельств, соответствующих требованиям разработанной структуры (в зависимости от поставленных целей) и т.д. В качестве такого инструментария предлагаются информационные технологии, в частности, базы знаний и достижения научного направления, которое называется «Управление знаниями». Базы знаний и другие упомянутые технологии отвечают перечисленным требованиям и, что важно, являются достаточно гибким инструментом, который можно настроить для достижения новых целей управления знаниями в рамках когнитивного подхода, если таковые возникнут в будущем.
Результатом интегративного эффекта когнитивного подхода в управлении, информационных технологий, наработок в области управления знаниями и других направлений социологии управления и менеджмента может стать принципиально новая технология целенаправленной работы с постоянно возникающими социальными проблемами.
Создание новой системы решения социальных проблем, действующей на основе предлагаемой технологии, с использованием перечисленных направлений и средств, может стать новым, даже революционным инструментом, целью применения которого является решение (преодоление) проблемных ситуаций, возникающих в организации. Достигнув определенных результатов в указанном направлении, можно достичь и серьезных результатов в смежных областях: экономической, социальной, административно-управленческой и других.
Таким образом, применение теории управления на основе проблемных знаний может открыть путь к значительным достижениям в экономике и социальной жизни. Поэтому следует уделять пристальное внимание развитию этой теории XXI века.
Франчук В.И. Основы современной теории социальных проблем. М.: Изд-во МГСУ, 2003.
Список использованной литературы
1.Франчук В.И. Основы современной теории социальных проблем. М.: Изд-во МГСУ, 2003.
2.Пройдаков Э. М., Теплицкий Л. А. Англо-русский толковый словарь по вычислительной технике, Интернету и программированию. М.: Русская редакция, 2004.
3.Литвак Б.Л. Управленческие решения. М.: ЭКМОС, 1998.
4.Мескон М., Альберт М., Хедоури Ф. Основы менеджмента. М.: Дело, 1992.
5.Питер Джексон Введение в экспертные системы: Уч.пос. М.: Издательский дом «Вильямс», 2001.
6.http://www.wikipedia.org/.
7.http://www.start.umd.edu/data/gtd/.
8.http://www.kmtec.ru/.


1 комментарий:

  1. Константин Кузьмин22 февраля 2011 г., 9:28

    Все, что описано Вами оч. актуально! Спасибо!!! Жаль, что до сих пор в системе образования знания не оперриуются как базы, в вузах систематизацией знаний редко кто озадачен.

    ОтветитьУдалить