«Ты ошибаешься, милая! Нет ничего на свете, из чего нельзя было бы сделать вывод. Надо только знать, как взяться за дело»

Льюис Кэрролл «Алиса в стране чудес»

Говоря по правде, сегодня словосочетание «управление знаниями» (особенно произносимое в совокупности с устойчивым штампом «Индустрия 4.0») воспринимается в одном семантическом ряду с понятиями «нанотехнологии», «сколково» и «панама».

Однако, пришла пора расставить все на свои места и показать, что управление знаниями совсем не сугубо декларативная, а вполне себе юзабильная штука.

И для начала постараемся разобраться в вопросе: а почему именно сейчас «управление знаниями» стало вполне себе хайповым понятием.

Лень – двигатель прогресса (или почему на смену Индустрии 3.0 четвертая приходить не очень спешит).

По воле Творца человек оказался существом достаточно ленивым, и с момента своего формирования начал прилагать усилия к тому, чтобы, затрачивая как можно меньше усилий добывать желаемое, а оставшееся от переваривания пищи время стал тратить не только на чувственные наслаждения, но и на когнитивные потуги упрощения собственного существования.

Опустим мучительный процесс создания первых каменных топоров, паровых машин и электродвигателей и сразу перейдем к тому моменту, когда человеку в какой-то момент надоело самому стоять у многочисленных датчиков, манометров и стрелочных указателей, практически вручную управляя с их помощью сложными производственными системами, и он с помощью многочисленных систем обратных связей и хитроумных математических моделей начал предпринимать вполне успешные попытки автоматизировать большинство процессов, чему, к стати, успешно поспособствовало появление производительных вычислительных устройств и высокоскоростных каналов связи. Автоматизация победила практически повсюду, позволив ленивому человеку и без хлопот постирать белье в автоматической стиральной машине, и запустить автоматическую межпланетную станцию. Так случилась Индустрия 3.0.

Но человеку этого показалось мало. И он решил начать постепенно передавать бездушной технике право принятия интеллектуальных решений, постепенно переходя к тотальной роботизации. Тем более, что еще лет 30 назад казалось, что возможности вычислительной техники, математического моделирования, средств передачи и обработки данных для этого вполне достаточно.

Но в конце ХХ века во всем окружающем техническом прогрессе и неумолимом поступательном движении к индустрии 4.0 произошло нечто странное – развивающиеся технологии, все время черпавшие из научных источников идеи к своему развитию, словно бы уперлись в незримую стену.

Как только реально появлялась задача хотя бы в первом приближении в полностью автоматическом режиме решать качественные задачи, доступные даже ребенку, из раза в раз оказывалось, что до решения проблемы создания действующей модели мышления живого человека, способного принимать адаптивные решения, очень и очень далеко.

Причем, очень похоже, что от решения проблем создания искусственного интеллекта, нашего с вами ленивого и изнеженного плодами технического прогресса человека увело именно головокружение от успехов первой волны автоматизации, основанной на математическом моделировании всего сущего.

И дело здесь было даже не в том, что, как замечательно подметил Станислав Лемм «этику не измеришь арифметикой» .

Оказалось, что при переходе ко всеобъемлющему описанию производственных и прочих процессов наши модели их представления и недостаточно точны, и предсказывают вовсе не то, что мы хотим и как-то совсем не так.

К тому же существует еще и великое множество качественных понятий, трудно поддающихся формализации, но учитывать которые просто необходимо.

Словом, оказалось, что наука о знании и его практическом применении не очень-то развилась с того момента, как в садах Ликея Сократ с Аристотелем рассуждали о природе сущего.

Хотя, конечно же, кое-какие полезные продвижения в сторону понимания природы знаний сегодня всё-таки есть…

Что недоговаривал Сократ (или что мы, в конце концов, знаем)

С точки зрения сегодняшней эпистемоло́гии (науки о знании как таковом) утверждение великого Сократа «ἓν οἶδα ὅτι οὐδὲν οἶδα» («Я знаю, что ничего не знаю») верно лишь частично, поскольку все многообразие сценариев, которые могут быть реализованы в процессе формализации знаний, упрощенно может быть представлено в виде не одного, а четырех суждений, описывающих совершенно различные ситуации нашего отношения к знанию:

• я не знаю, что не знаю;

• я не знаю, что знаю;

• я знаю, что знаю;

• я знаю, что я не знаю.

Схематично взаимоотношение этих суждений можно представить в виде рисунка.

Очевидно, что область «Я не знаю, что я не знаю» относится к тем знаниям, о существовании которых сегодня мы даже не догадываемся. И с точки зрения современной науки эта область имеет бесконечные размеры, обусловленные нашими представлениями о бесконечности процесса нашего познания мира.

А вот три другие области, неразрывно связанные с нашими когнитивными способностями, обладают конечными размерами и связаны с тем, что и в какой степени мы знаем об окружающем нас мире.

Самая для нас приятная область «Я знаю, что я знаю» представляет собой наиболее структурированную и проверенную область личного и коллективного опыта, накопленного в процессе познания. В состав этой области входят не только подтвердившиеся и использующиеся на практике знания о природе и просто теории, еще не дошедшие до своей практической реализации, но и понимание неверности тех или иных суждений (поскольку мы знаем, что они не верны). Знания, находящиеся в этой области, как правило, хорошо формализованы и представляют собой так называемые явные (или имплицитные) знания, получение которых, фактически, является основной целью науки. При этом обязательно следует учитывать, что расположенные в области «Я знаю, что я знаю» знания могут иметь определенные допущения или вообще являться не очень точными и даже приблизительными. (И в связи с этим эту область правильнее было бы называть: «Мне кажется, что Я знаю, что я знаю»).

Соседняя область «Я знаю, что я не знаю» фактически представляет собой передний край человеческого познания, ищущего ответы на ранее поставленные вопросы. Причем, именно посредством использования этой области идет медленное перетекание познаний человечества из области «Я не знаю, что я не знаю» в область явных (и применяемых) знаний: какие-то вопросы оказываются решенными, а на их место приходят проблемы, еще только требующие исследования. Очевидно, что в области «Я знаю, что я не знаю» сильно меньше самоуверенности, столь характерной области «Я знаю, что я знаю». Но и в ней есть очень много подводных камней, связанных, ну например, с тем, что используемые для исследования методы могут оказаться, мягко говоря, не очень подходящими. Поэтому и эту область лучше будет назвать «Мне кажется, что я знаю, что я не знаю».

С областью «Я не знаю, что я знаю» все обстоит несколько иначе. В этой области вы из года в год, уверенно и ни капельку не сомневаясь, используете знания, о существовании которых вы даже не догадываетесь. И они отнюдь не являются результатом безусловных рефлексов, которыми нас наделили природа-мать и эволюция по праву рождения. Отличительной чертой этих знаний является их неформализованный характер, заключающийся в том, что их по какой-то причине не смогли четко и однозначно описать. Такие знания принято называть неявными (или тацитными), и выявление их – еще одна из задач, которые приходится решать.

Немного о кулинарных хитростях (или почему у лучших подруг иногда случаются размолвки)

Практическое знакомство с тацитными знаниями стоит начать с рассмотрения Парадокса Рецепта Любимого Пирога Лучшей Подруги.

Рассмотрим следующую ситуацию:  в первом приближении предположим, что Вы – барышня, и Вы с Вашим молодым человеком (ВМЧ) приходите на день рождения к Вашей лучшей подруге (ВЛП), которая к чаю предлагает вкуснейший пирог, который, как Вы замечаете, очень понравился ВМЧ.

Вы имеете далеко идущие виды на ВМЧ, и поэтому на следующий день, Вы с мчитесь к ВЛП с коробкой ее любимых конфет в надежде заполучить самый что ни на есть подробный рецепт ее кулинарного шедевра.

Потом Вы целый день проводите в напряженных хлопотах по воссозданию пирога, но, увы вместо шедевра у Вас получается целый противень так себе пахнущей жижи.

Что произойдет на следующий день я описывать не буду, но, если после произошедшего ВЛП все-таки не только останется целой и невредимой, но и захочет с Вами разговаривать, выяснится следующее...

Никакой подставы не было: просто вы использовали разную муку, разные мерные емкости, да ваши плиты имеют разную максимальную температуру. Т.е. передавая Вам рецепт ВЛП рассчитывала, бессознательно упустила ряд очень существенных моментов из разряда, как ей казалось, совершенно очевидных, и использующихся в ее семье на протяжении нескольких поколений… но абсолютно неизвестных в семье Вашей.

Так мы подошли к одному из наиболее существенных черт тацитных знаний – неформализованность неявных знаний мешает их воспроизводимости. Поэтому тацитное знание, оторванное от его носителя, фактически, перестает существовать.

А теперь представьте, что все эти разнородные знания (причем еще и относящиеся к различным областям человеческой деятельности) используют в рамках одного предприятия десятки сотен взаимодействующих сотрудников для получения общего работоспособного результата…

… и все это с учетом того, что эти знания не полны, описывают иногда не совсем то, а ряд используемых знаний вообще никак не задокументирован.

В общем: ужас сравнимый, разве что с неструктурированным файловым хранилищем, элементы которого имеют случайные имена, а даты создания файлов и их авторство отсутствуют.

Таким образом, можно утверждать, что проблема эффективного управления знаниями при решении сложных задач существует… А о том, как ее стоит начинать решать, мы поговорим в следующий раз.