Semantic KM คืออะไร


การจัดการความรู้เชิงความหมาย (Semantic-based Knowledge Management)

บทนำ

     ปัจจุบันการจัดการความรู้เป็นเรื่องสำคัญอย่างยิ่งที่ทำให้เกิดการถ่ายทอดและนำความรู้ไปใช้ให้เกิดประโยชน์ เทคโนโลยีเว็บมีส่วนสำคัญอย่างยิ่งต่อการจัดการความรู้ เทคโนโลยีเว็บ 2.0 ทำให้คนเราสามารถแบ่งปันถ่ายทอดความรู้ทั้งในรูปแบบของบล็อก (Blog) และวิกิ (Wiki) หรือ ทวิตเตอร์ (Twitter) โดยต่างก็เป็นเทคโนโลยีที่มีส่วนสำคัญอย่างยิ่งต่อการแบ่งปัน แลกเปลี่ยนความรู้ผ่านเครือข่ายอินเทอร์เน็ต

     บทความนี้เป็นการแนะนำให้รู้จักกับเทคโนโลยีการจัดการความรู้ในอีกรูปแบบหนึ่ง คือการจัดการความรู้เชิงความหมาย (Semantic Knowledge Management) ซึ่งเป็นรูปแบบการจัดการความรู้ในเชิงลึก (Deep Knowledge) โดยมีจุดมุ่งหมายเพื่อการนำองค์ความรู้เฉพาะสาขา (Domain Knowledge) ไปใช้งานในโปรแกรมคอมพิวเตอร์ เพื่อให้เกิดการประมวลผลที่ชาญฉลาดได้อย่างอัตโนมัติ โดยการจัดการความรู้ในรูปแบบดังกล่าวจะมีส่วนสำคัญอย่างยิ่งต่อการพัฒนาเทคโนโลยีเว็บความหมาย (Semantic Web) ซึ่งเป็นรูปแบบของเทคโนโลยีเว็บในยุคหน้า หรือ เว็บ 3.0 โดยในปัจจุบันได้มีการกำหนดแนวทางและมาตรฐานของข้อมูลเชิงความหมาย เพื่อนำไปสู่การพัฒนาและจัดเก็บองค์ความรู้ในรูปแบบของฐานความรู้สำหรับโปรแกรมคอมพิวเตอร์ หรือออนโทโลยี (Ontology) เพื่อให้เกิดการแลกเปลี่ยน แบ่งปันความรู้ในรูปแบบที่สามารถประมวลผลได้อย่างอัตโนมัติผ่านเว็บ เพื่อนำไปสู่การประยุกต์ใช้ประโยชน์ต่อไป


การจัดการความรู้เชิงความหมาย

     ความรู้ (knowledge) คือ “ผลสรุปของการสังเคราะห์สารสนเทศ (information) โดยพิจารณาถึงความสัมพันธ์ของสารสนเทศเทียบเคียงกับความรู้เดิมที่มีอยู่ จนได้ผลสรุปที่ชัดเจน ถูกต้อง สามารถนำไปประยุกต์ใช้ในกิจกรรมต่างๆ ต่อไปได้อย่างเหมาะสม” จากนิยามดังกล่าวอาจสรุปได้ว่า สิ่งสำคัญที่ทำให้ความรู้ แตกต่างจากสารสนเทศก็คือความรู้เกิดจากการสั่งสม และสังเคราะห์จากสารสนเทศปริมาณมาก จนเกิดเป็นข้อสรุปที่สามารถนำไปใช้ให้เกิดประโยชน์ได้นั่นเอง (รูปที่ 1)

รูปที่ 1 สเปคตรัมของความรู้ (Knowledge spectrum)

          รูปแบบการจัดการความรู้ในปัจจุบันอาจแบ่งได้เป็น 2 ประเภทใหญ่ คือ

     1. การจัดการความรู้ที่ชัดแจ้ง หรือ ความรู้สาธารณะ (Explicit Knowledge) มักอยู่ในรูปแบบของการจัดเก็บ และสืบค้นข้อมูลจากเอกสาร หรือ ฐานข้อมูลที่มีอยู่
     2. การจัดการความรู้ที่ซ่อนเร้น หรือ ความรู้ที่อยู่ในตัวบุคคล (Tacit Knowledge) มักอยู่ในรูปแบบของการส่งเสริมให้เกิดการบันทึก ถ่ายทอดข้อมูลความรู้ของแต่ละบุคคลให้กับผู้อื่น เช่นในรูปแบบของการเขียนบล็อก หรือวิกิ เป็นต้น

          การจัดการความรู้เชิงความหมาย (Semantic Knowledge Management) จึงเป็นรูปแบบการจัดการความรู้ในอีกรูปแบบหนึ่ง ที่มุ่งเน้นการจัดเก็บองค์ความรู้ที่สามารถนำไปใช้งานในโปรแกรมคอมพิวเตอร์ได้ ในรูปแบบของฐานความรู้สำหรับโปรแกรมคอมพิวเตอร์หรือออนโทโลยี (Ontology) ซึ่งวิธีการหนึ่งที่ใช้ในการพัฒนาคือโดยการใช้กระบวนการทางวิศวกรรมความรู้ (Knowledge Engineering)

          การจัดการความรู้เชิงความหมายจำเป็นต้องอาศัยแหล่งความรู้ที่มีอยู่ ทั้งที่อยู่ในรูปแบบของเอกสารอ้างอิง (Reference documents) และจากผู้เชี่ยวชาญเฉพาะสาขา (Domain experts) ดังนั้นการจัดการความรู้เชิงความหมายจึงต้องมีการผสมผสานทั้งการจัดการความรู้ที่ชัดแจ้ง (Explicit Knowledge) และการจัดการความรู้ที่อยู่ในตัวบุคคล (Tacit Knowledge) เข้าด้วยกัน

          หากพิจารณาตามทิศทางการพัฒนาเทคโนโลยีเว็บแล้ว จะพบว่าเทคโนโลยีเว็บในยุคเริ่มต้นมุ่งเน้นที่การจัดการความรู้ที่ชัดแจ้ง ในรูปแบบของการจัดเก็บและสืบค้นข้อมูลจากเอกสาร HTML และ ฐานข้อมูลจากเว็ปไซท์ต่างๆ เป็นหลัก ในขณะที่เว็บยุคที่ 2 มุ่งเน้นที่การจัดการความรู้ที่อยู่ในตัวบุคคลมากยิ่งขึ้น ในรูปแบบของการเขียนบล็อก และวิกิ รวมทั้งเว็ปไซท์เครือข่ายสังคม ดังเช่น เว็บ Hi5, Facebook และ Twitter เป็นต้น ในเว็บยุคถัดไปจะมุ่งเน้นที่การจัดการความรู้เชิงความหมายมากยิ่งขึ้น เพื่อนำไปสู่การพัฒนาโปรแกรมตัวแทนที่มีความชาญฉลาด (Intelligent Agents) เพื่อมาช่วยในการประกอบกิจกรรมและสืบค้นข้อมูลของผู้ใช้ได้ดียิ่งขึ้น (รูปที่ 2)

รูปที่ 2 การจัดการความรู้เชิงความหมาย (Semantic Knowledge Management) สำหรับเทคโนโลยีเว็บยุคหน้า


ฐานความรู้สำหรับโปรแกรมคอมพิวเตอร์ หรือออนโทโลยี

          ฐานความรู้สำหรับโปรแกรมคอมพิวเตอร์ หรือออนโทโลยี (Ontology) เป็นรูปแบบองค์ความรู้เฉพาะทาง (Domain Knowledge) ที่ส่วนใหญ่จะเกิดจากการพัฒนาขึ้นโดยวิศวกรความรู้ (Knowledge engineers) ร่วมกับผู้เชี่ยวชาญเฉพาะทาง (Domain experts) โดยมีวัตถุประสงค์หลัก คือเพื่อให้สามารถนำความรู้เฉพาะทาง ไปประยุกต์ใช้ในโปรแกรมคอมพิวเตอร์ได้หลากหลายชนิด เทคโนโลยีวิศวกรรมความรู้ (Knowledge engineering) มีส่วนสำคัญอย่างยิ่งต่อการพัฒนา จัดเก็บ และแบ่งปันองค์ความรู้จากผู้เชี่ยวชาญเฉพาะทางให้สามารถนำไปใช้งานได้ในโปรแกรมและระบบคอมพิวเตอร์ต่างๆ ให้สามารถทำงานได้อย่างชาญฉลาดและมีความเป็นอัตโนมัติมากยิ่งขึ้น

          ประโยชน์ของการพัฒนาและประยุกต์ใช้งานฐานความรู้สำหรับโปรแกรมคอมพิวเตอร์ อาจสรุปได้เป็น 4 ประการหลัก คือ

          1) เพิ่มความอัตโนมัติของกระบวนการ (Automation)
          2) ลดภาระของมนุษย์ (Reduced workloads)
          3) เพิ่มความแม่นยำ ลดข้อผิดพลาดในกระบวนการทำงาน (Reduced errors)
          4) สามารถนำไปประยุกต์ใช้งานได้ในโปรแกรมและระบบสารสนเทศต่างๆ ได้กว้างขวางยิ่งขึ้น (Interoprability) เนื่องจากฐานความรู้สามารถแบ่งปันและใช้ซ้ำได้ (share and reuse)

          มาตรฐานของภาษาที่ใช้ในการพัฒนาออนโทโลยี (Ontology language)เพื่อให้สามารถแบ่งปันและแลกเปลี่ยนข้อมูลได้บนเครือข่ายเว็บ คือ มาตรฐาน OWL (Web ontology language)ซึ่งเป็นภาษามาตรฐานสำหรับการพัฒนาออนโทโลยีเพื่อการใช้งานตามแนวทางของเว็บความหมาย โดยภาษาดังกล่าวได้ถูกพัฒนาขึ้นโดยอิงจากมาตรฐาน RDF (Resource description framework)โดยใช้รูปแบบภาษา XML (Extensible markup language)และมาตรฐานการอ้างอิงข้อมูล URIโดยมาตรฐานเหล่านี้ล้วนเป็นองค์ประกอบสำคัญต่อการพัฒนาเว็บความหมาย


เครื่องมือสนับสนุนการพัฒนาออนโทโลยี

            โปรแกรมเครื่องมือสำหรับสนับสนุนการพัฒนาออนโทโลยี (Ontology Editor) ในปัจจุบันที่ได้รับความนิยม เช่น โปรแกรม Protege ซึ่งพัฒนาโดย มหาวิทยาลัยสแตนฟอร์ด (Stanford University) – http://protege.stanford.edu/, โปรแกรมHozo  ซึ่งพัฒนาโดยมหาวิทยาลัยโอซากา (Osaka University) – http://www.hozo.jp/ เป็นต้น โดยเครื่องมือเหล่านี้เป็นเครื่องมือสนับสนุนกระบวนการวิศวกรรมความรู้ ที่ช่วยให้ผู้ใช้ที่เป็นวิศวกรความรู้ หรือผู้เชี่ยวชาญเฉพาะสาขา สามารถถ่ายทอดและจัดเก็บองค์ความรู้ในรูปแบบของออนโทโลยีได้สะดวก และง่ายดายยิ่งขึ้น (รูปที่ 3)

รูปที่ 3 การพัฒนาฐานความรู้ด้านการดูแลรักษาโรคเบาหวานโดยใช้เครื่องมือสนับสนุนการพัฒนาออนโทโลยี (Ontology Editor)


ตัวอย่างการประยุกต์ใช้งานออนโทโลยี

          การพัฒนาออนโทโลยีสำหรับการจัดการความรู้ด้านการดูแลรักษาโรคเบาหวาน เป็นความร่วมมือระหว่างหน่วยปฏิบัติการวิจัยวิทยาการมนุษยภาษา เนคเทค และสถาบันวิจัยและประเมินเทคโนโลยีทางการแพทย์ กรมการแพทย์ เพื่อนำองค์ความรู้ด้านการดูแลรักษาผู้ป่วยโรคเบาหวานที่เป็นระบบ มีหลักฐานทางวิชาการรองรับ (Evidence-based practice guideline) ไปประยุกต์ใช้งานในรูปแบบของระบบแจ้งเตือนความจำทางคลินิกสำหรับฐานข้อมูลผู้ป่วยโรคเบาหวานตามฐานความรู้ (Ontology-based Clinical Reminder System for Diabetes Patient Registry) โดยมีวัตถุประสงค์เพื่อเผยแพร่ความรู้แนวทางเวชปฏิบัติ (Clinical practice guideline - CPG) ไปสู่ผู้ประยุกต์ปฏิบัติในรูปแบบที่สามารถนำไปใช้ประโยชน์ได้อย่างสะดวกรวดเร็ว และทันท่วงทีกับความต้องการ เพื่อสนับสนุนการตัดสินใจในการดูแลรักษาผู้ป่วย (Decision Support)

          โดยคุณสมบัติที่สำคัญของระบบคือ สามารถแจ้งเตือนความจำ (remind) ให้กับผู้ให้บริการทางการแพทย์ผ่านระบบทะเบียนผู้ป่วยเบาหวาน (diabetes patient registry) โดยแจ้งเตือนข้อมูลสำคัญ 2 ส่วน คือ แจ้งเตือนกำหนดระยะเวลา และวันที่ผู้ป่วยโรคเบาหวานแต่ละคนควรจะเข้ารับการตรวจรักษาต่างๆ เช่น ตรวจวัดระดับค่า HBA1C, ตรวจวัดระดับไขมัน, ตรวจหาภาวะแทรกซ้อนจากโรคเบาหวาน เช่น การตรวจตา, การตรวจหาระดับโปรตีนในปัสสาวะ (proteinuria) เพื่อดูการเสื่อมของไต และ การตรวจเท้า เป็นต้น โดยอิงจากข้อแนะนำในเอกสารแนวเวชปฏิบัติ และแพทย์ผู้เชี่ยวชาญ นอกจากนี้โปรแกรมยังสามารถแจ้งเตือนเมื่อผู้ป่วยมีระดับค่าผลตรวจทางห้องปฏิบัติสูงหรือต่ำกว่าค่าปกติ เช่น ค่าระดับน้ำตาล (FBS), ค่าระดับไขมัน, ค่าความดัน, ค่า HBA1C, ค่าระดับโปรตีนในปัสสาวะ เป็นต้น พร้อมทั้งข้อแนะนำในการปฏิบัติตนที่เหมาะสมให้กับผู้ป่วย โดยอิงกับข้อแนะนำจากเอกสารแนวเวชปฏิบัติ

          ความท้าทายของการพัฒนาที่สำคัญจึงอยู่ที่ การออกแบบและจัดเก็บองค์ความรู้ทางด้านการดูแลรักษาโรคเบาหวานที่อิงกับเอกสารแนวเวชปฏิบัติ ในรูปแบบที่สามารถประมวลผลได้โดยโปรแกรมคอมพิวเตอร์ โดยเน้นให้สามารถนำมาแบ่งปัน และใช้ซ้ำได้ง่าย (Knowledge Sharing and Reuse) ในรูปแบบของออนโทโลยี เพื่อสะดวกต่อการนำไปใช้งานในโปรแกรมและระบบสารสนเทศทางการแพทย์ต่างๆ ได้อย่างหลากหลาย โดยระบบแจ้งเตือนความจำทางคลินิก (Clinical Reminder System) จะประยุกต์ใช้องค์ความรู้ที่ออกแบบและพัฒนาขึ้น ให้สามารถนำมาบูรณาการเชื่อมโยงกับระบบฐานข้อมูลทะเบียนผู้ป่วยโรคเบาหวานที่มีการใช้งานอยู่จริงได้ เช่น โปรแกรม DMSDD ซึ่งเป็นโปรแกรมสำหรับลงทะเบียนผลการตรวจรักษาผู้ป่วยเบาหวานที่มีใช้งานอยู่ในคลินิกโรคเบาหวานหลายแห่งทั่วประเทศ (รูปที่ 4)

รูปที่ 4 การประยุกต์ใช้งานในโปรแกรมแจ้งเตือนความจำ (Reminder) สำหรับฐานข้อมูลผู้ป่วยเบาหวาน


บทสรุป

          บทความนี้เป็นการแนะนำให้รู้จักกับเทคโนโลยีการจัดการความรู้เชิงความหมาย หรือ Semantic Knowledge Management เพื่อเป็นการเตรียมพร้อมสำหรับเทคโนโลยีเว็บยุคหน้า คือ เทคโนโลยีเว็บความหมาย หรือ Semantic Web โดยฐานความรู้สำหรับโปรแกรมคอมพิวเตอร์ หรือออนโทโลยี เป็นรูปแบบของการจัดเก็บองค์ความรู้ที่สามารถนำไปสู่การพัฒนาโปรแกรมคอมพิวเตอร์ที่มีความเป็นอัตโนมัติ และมีความชาญฉลาดมากยิ่งขึ้นได้ พร้อมกับเน้นให้เห็นถึงประโยชน์ที่จะได้รับจากการพัฒนาออนโทโลยี เครื่องมือสนับสนุนการพัฒนา รวมทั้งตัวอย่างการประยุกต์ใช้งานทางด้านการแพทย์ โดยมุ่งหวังให้เกิดการส่งเสริมการพัฒนาและประยุกต์ใช้งานองค์ความรู้ในรูปแบบของออนโทโลยีให้มีมากยิ่งขึ้นต่อไป


Semantic KM และ OAM Framework


OAM Framework

การพัฒนาโปรแกรมประยุกต์ที่ใช้ประโยชน์จากเทคโนโลยีเว็บเชิงความหมายและออนโทโลยี แต่เดิมนั้นผู้พัฒนาระบบจำเป็นต้องเรียนรู้โปรแกรมเครื่องมือหลากหลาย และต้องมีทักษะในการเขียนโปรแกรมสูง ซึ่งเป็นอุปสรรคที่สำคัญในการนำเทคโนโลยีดังกล่าวมาประยุกต์อย่างแพร่หลาย ห้องปฎิบัติการ LST จาก NECTEC จึงได้พัฒนาซอฟต์แวร์แพล็ตฟอร์มสำหรับจัดการโปรแกรมประยุกต์ออนโทโลยี หรือ OAM (Ontology Application Management Framework) ขึ้นเพื่อช่วยลดความซับซ้อนในการพัฒนาโปรแกรมประยุกต์ของเทคโนโลยีเว็บเชิงความหมายและออนโทโลยี


Semantic KM

บทความนี้เป็นการแนะนำให้รู้จักกับเทคโนโลยีการจัดการความรู้ในอีกรูปแบบหนึ่ง คือการจัดการความรู้เชิงความหมาย (Semantic Knowledge Management) ซึ่งเป็นรูปแบบการจัดการความรู้ในเชิงลึก (Deep Knowledge) โดยมีจุดมุ่งหมายเพื่อการนำองค์ความรู้เฉพาะสาขา (Domain Knowledge) ไปใช้งานในโปรแกรมคอมพิวเตอร์ เพื่อให้เกิดการประมวลผลที่ชาญฉลาดได้อย่างอัตโนมัติ


Semantic Web

เว็บความหมาย หรือ Semantic Web เป็นวิสัยทัศน์ของทิศทางการพัฒนาเทคโนโลยีเว็บในยุคถัดไป หรือเทคโนโลยีเว็บ 3.0 ซึ่งคาดว่าจะเกิดขึ้นในทศวรรษหน้า (ทศวรรษ 2010) ที่ข้อมูลมีการเชื่อมโยงกันมากยิ่งขึ้น ในลักษณะของเครือข่ายเชิงความหมาย (Semantic Network) เพื่อนำไปสู่การพัฒนาโปรแกรมประยุกต์ที่มีความชาญฉลาดมากยิ่งขึ้น เช่น โปรแกรมตัวแทนอัจฉริยะ (Intelligent Agent) การสืบค้นข้อมูลที่อิงตามความหมาย (Semantic Search) เป็นต้น


สงวนลิขสิทธิ์ © 2012:: ห้องปฏิบัติการวิจัยเทคโนโลยีภาษาธรรมชาติและความหมาย
ศูนย์เทคโนโลยีอิเล็กทรอนิกส์และคอมพิวเตอร์แห่งชาติ