Спросить
Войти
ПЛАТФОРМА УПРАВЛЕНИЯ КОМПАНИЕЙ
ENTERPRISE MANAGEMENT PLATFORM
УДК-004
Руденко Роман Эдуардович,
ведущий программист, компания «Альта-Софт», г. Москва,
Романов Илья Геннадьевич,
компания «Альта-Софт», г. Москва,
Rudenko R.E. reromq2@gmail.com
Romanov I.G. ilya_romanov@mail.ru
Аннотация
Рассматриваются основные понятия управления знаниями в компании и организация бизнес-процессов компании на основе интеллектуальных баз знаний. В каждый бизнес-процесс интегрированы механизмы управления знаниями. Их можно рассматривать как набор метаданных, который при помощи ссылок отсылает на соответствующие источники знаний связанные с данным бизнес процессом. Рассмотрена архитектура баз знаний, и частичная архитектура платформы.
Annotation
The basic concepts of knowledge management in the company and the organization of the company&s business processes based on intellectual knowledge bases are considered. Knowledge management mechanisms are integrated into each business process. They can be considered as a set of metadata, which, using links sends to the appropriate sources of knowledge related to this business process. The knowledge base architecture and partial platform architecture are considered.
В основе всей системы находится понятие управление знаниями в компании, и ее бизнес процессы, которые должны быть неразрывно связаны со знанием, циркулирующим в компании на различных уровнях. Для знаний характерен единообразный способ их хранения, собраны в одном месте, имеют одинаковую архитектуру, находятся в целостном состоянии и доступны при помощи uri (ссылок). При этом всегда или на естественном языке или при помощи дескриптивной логики знания можно запросить у системы, так же
могут существовать тезариусы отсылающие на нужную информацию при помощи uri.
Все знания компании явные и неявные составляют корпоративную память компании, которая доступна при помощи некой семантической паутины, она окутывает всю организацию. Знания организованы по онтологическому принципу и могут быть общими или индивидуальными, доступными по uri блоками информации. Нужно стремиться максимально, переводить как явные так и не явные знания в цифровую форму и закреплять в соответствующих базах знаний.
Индивидуальная память сотрудника - это те знания, которые сопровождают его постоянный рабочий процесс в компании, сотрудник должен при помощи соответствующих инструментов переводить свои явные и неявные знания в цифровой формат. При помощи uri, эти знания могут быть доступны другим сотрудникам компании, должен вестись активный обмен информацией между сотрудниками компании.
В процессе обмена информацией, компания самообучается и повышает свои производительные показатели. Самообучающаяся организация - цель любой компании.
Меритократия и механизм продвижения идей осуществляется через каждого сотрудника. Сотрудник может предложить идею, связанную с бизнес процессом, которая способствует его улучшению. Это можно сделать при помощи специального приложения или цифрового инструмента, который отслеживает все идеи в компании, строит из них дерево, предоставляет механизмы поддержки или голосования и поддерживает функционирование компании в совершенно прозрачном состоянии. Любой сотрудник может выдвинуть свою идею, описать ее, сопроводить необходимыми источниками в виде uri, на знания в корпоративной памяти или на индивидуальную память сотрудника. Если идея поддерживается, то выполняется механизм по ее внедрению. Этот цифровой инструмент, позволяет в различных разрезах отобразить дерево идей, обсудить все вопросы в общем чате тут же в инструменте, внести изменения или поправки и проголосовать.
Все знания хранятся единообразно в базах знаний, которые имеют одинаковую техническую реализацию. Это key-value хранилища, которые разнесены в информационном пространстве компании на различные сервера, каждая такая база имеет уникальный идентификатор, ведется общий реестр баз знаний, из которого можно определить ее физическое местонахождение. При помощи uri можно сослаться на ее содержимое.
Uri (логический указатель, ссылка, ключ хранилища) имеет вид - {DB}-{VIEW}-{TYPE}-{CLASS}-{GUID}, TYPE - задает тип фрагмента, на который ссылается uri, например это может быть индекс, а CLASS - класс фрагмента, уточняющий разновидность фрагмента, GUID - идентифицирует конкретный фрагмент данного типа и класса, экземпляров такого класса и типа может быть много и guid их различает. VIEW - задает вид uri, имеет отношение к разновидности uri, например гипотетический, созданный дсм-алгоритмом. DB - идентификатор базы в репозитории баз знаний компании.
Базы знаний организуют доступ и способ работы со знаниями по онтологическому принципу. Для каждого раздела информации в корпоративной и индивидуальной памяти должна быть описана своя онтология, со своей таксономией, ролями и аксиомами.
Логический вывод выполняется при помощи резонера (программа логического вывода), ниже приведена теорема, которая описывает метод вывода и способ подготовки и оформления аксиом.
ДСМ-метод (метод автоматического порождения гипотез), необходим для порождения гипотез в базах, которые задают гипотетические связи. Для этого нужно определить свойства и признаки, по которым группируются объекты, далее дсм-метод выводит новые зависимости между объектами, при помощи гипотетических uri.
Способ работы на уровне объектов, отличен от онтологий, где данные группируются при помощи триплетов. Объект или точнее более общее понятие фрагмент, является неделимой единицей информации, которая может содержать методы, ассоциации на другие объекты (объектные роли) и атрибуты, которые сопоставляют объекту некие скалярные величины.
Индексы реализованы как системные объекты в виде б-дерева, имеющие тип индекса, класс определяет различные атрибуты, что позволяет мгновенно находить объекты в базе знании, искать за конечное считывание фрагментов объекты, среди миллиардов других объектов. При выводе резонером индивидов, так же используются индексы.
Понятие фрагмента в базе знаний ключевое, все единообразно состоит из фрагментов одного бинарного формата, например BJSON. Тогда все сложные составные объекты, например индексы, объекты, теги, нейронные сети строятся из таких фрагментов, соединенных между собой uri, при этом, на фрагмент всегда можно сослаться при помощи uri, он жестко привязан к своему фрагменту. Все подсистемы базы единообразно работают с фрагментами разных типов и классов. Это кеширование, транзакционность,
хранение на диске, копирование рабочей базы с сервера на сервер, база работает в процессе копирования ее данных, так как все фрагмент.
Такие базы знаний позволяют хранить сложные семантические паутины, а так же нейронные сети, которые могут использоваться для выполнения различных алгоритмов в базе знаний, при этом способ передачи сигналов по нейронной сети базы может использовать резонер или семантические, а не только нейронные связи сети.
Механизмы планирования позволяют решать комбинаторные задачи, которые сложно просчитать человеку напрямую, планирование можно реализовать на основе методов доказательства теорем, например методом резолюций, аналог PDDL.
Все программные компоненты соединены единой шиной, которая обеспечивает передачу сообщений, через ее очереди, и позволяет реализовывать паттерны: запрос-ответ, подписчик-публикатор, медиатор, надежная очередь, а так же древовидный протокол, соединяющий дерево сервисов, с разными паттернами в одну общую сетевую единицу. Шина обмена информацией организована на принципах сообщества разума Минского, которое состоит из нескольких подчиненных слоев на функциональном уровне.
Микросерверная архитектура шины соединяет сервисы посредством очередей, таким образом, что могут быть запущены несколько реплик одного и того же сервиса, а механизм динамической балансировки, позволяет балансировать нагрузки по всей платформе, при этом для общения сервисам не нужно знать, где физически находится сервис, а только имя очереди посредством, которой происходит взаимодействие. Библиотеки шины образуют шасси сервисов, а сама шина - это сетка сервисов.
Можно выделить отдельный уровень - сознание платформы, которое имеет осведомленность о происходящих процессах в системе. Этот отдельный феноменологический уровень, он взаимодействует с функциональным и реализует аналог цифрового сознания платформы. Каждый уровень содержит информационное пространство со своими переменными и знаниями, которые выстроены по принципу семантических паутин, причем функциональный уровень не может напрямую взаимодействовать с уровнем сознания платформы.
Информационные потоки - высокоуровневое представление передачи знаний в сети. Каждый сотрудник может получать сообщения, которые маршрутизируются при помощи сознания платформы и функционального уровней, и вся имеющая отношение к сотруднику информация направляется в
его семантический стол. При этом информационные потоки могут осуществляться и между программными компонентами.
Семантический стол - web приложение, рабочее единообразное пространство сотрудника, где собраны все инструменты, работы со знаниями, потоками информации, взаимодействие с сознанием платформы и работа с бизнес процессами. Взаимодействие с сознанием системы (платформы), осуществляется на естественном языке, посредством чат-ботов.
Таблица1. Определение знания.
R = {г} - R-box u - изменения
T = {t} - T-box o - обучение
A = {f} - A-box s - поиск
G = {R, A, T} - база знаний г - ссылочность по uri
K = {G} - корпоративная память p - планирование
d - дсм-метод, создание гипотетических uri P = s, ^ г, d, p, п} - процесс управления знанием
n - нейронная сеть с элементами семантики и с применением резонера N = {^ P} - знания
Пусть дано множество аксиом: Fi(Xk) -> О^^, i=1,N, k=1,K. Знак -> означает включение одного концепта в другой. Fi и О - некие формулы от переменных Xk. Эту систему можно решить, как обычную систему линейных уравнений. Возможны различные комбинации замка, рассмотрим несколько вариантов, к которым можно привести каждое уравнение этой системы, остальные рассматриваются аналогично.
Таблица 2. Возможные варианты.
I. F AND X -> C II. F OR X -> C
III. X AND (F OR X) -> C - замок IV. F AND (NOT(X)) -> C
V. F OR NOT(X) -> C VI. NOT(X) AND (F ORNOT(X)) ->C
VII. NOT(X) AND (F OR X) -> C VIII. X AND (F OR NOT(X)) -> C
IX. NOT(X) OR (F AND X) -> C X. NOT(X) AND (F OR X) -> C
(где F не зависит от X). ТаблицаЗ. Доказательство.
I) Что равносильно X -> (F -> C), что равносильно X -> NOT(F) OR C II) Что равносильно F -> C и X -> C
III) X AND (F OR X) -> C равносильно X OR (F AND X) -> C, IV) NOT(X) -> NOT(F) OR C, следует из I
что равносильно X -> C и F AND X -> ^ а это равносильно X -> C при любом F
V) Ш^) -> C и F -> C следует из II VI) Ш^) -> C при любом F, следует из III
VII) Ш^) -> C и F OR X -> ^ что равносильно NOT(X) -> ШВД OR C VIII) В данном случае X -> C и NOT(X) -> C, противоречие
IX) В данном случае Ш^) -> С и X -> ^ противоречие X) В данном случае тоже противоречие
Таким образом, вся система уравнений сводится к виду Xi -> Gi(Xk) k!=i и NOT(Xj) -> Lj(Xk), k!=j. (S) Тогда рассмотрим включения вида X -> A и NOT(X) -> B, X можно представить как X = X AND NOT(NOT(X))), что заменяем на A AND NOT(B).
Систему логических включений можно частично разрешить и представить в виде, аналогичном (S), но может присутствовать циклическая структура вида: X -> F(Y), Y -> G(X) или NOT(Y) -> G(X).
Предположим, что нужно при помощи таблоалгоритма решить концепт E=Ф(X1,X2,...XK) с терминологиями, представленными в виде (S). При применении таблоалгоритма заменяем каждый раз, доходя до соответствующего X, X на A AND NOT (B) и продолжаем раскрутку таблоалгоритма на таких подстановках, в случае циклов раскручивается цикл полностью только один раз, так как все остальные варианты являются частными случаями. Таким образом, получаем, что для применения таблоалгоритма с терминологиями, его можно свести к простому таблоалгоритму с подстановками концептов аксиом которые имеют вид: Xi->Gi или NOT(Xj)->Lj, i=1,N, j=1,M. Как частный случай, простая таксономия. Важно упорядочить переменные Xi, с тем условием, от каких Xk, могут зависеть Xi. Аксиомы вида (S) назовем аксиомами первого вида, все остальные аксиомы - аксиомами второго вида, например R THE (A) -> C, нельзя выразить A через R и C. THE на языке платформы означает квантор существования, а R - роль. Но можно в некоторых случаях A выразить через обратную к R роль R_, если имеет место R_ THE(C) -> A, то можно привести к виду NOT(A) -> NOT(R_ THE (C)), опять аксиома первого вида.
Аткинсон дал определение "гибкой фирмы", можно добавить, ядро -такая платформа, потом кольцо наиболее востребованных сотрудников, потом менее или на не полной рабочей ставке, далее по принципу викиномики, все
люди, которые неким образом могут принимать участие в рабочем процессе по его улучшению, предлагать идеи, улучшать качество продукта.
Вывод: упрощается архитектура баз знаний и данных, т.к. проще оперировать на всех уровнях архитектуры именно фрагментами, а не блоками данных и более сложными программными примитивами. При этом скорость разбора таблоалгоритма с подстановками, описанного в статье, позволяет выполнять обработку более нескольких сотен запросов в секунду, может использоваться как следующее поколение web поисковиков, применяться для семантического web.
Literature
