| ถาม | อธิบายความหมายและองค์ประกอบหลักของ "ระบบฐานความรู้ (Knowledge-based System)" และแตกต่างจากระบบฐานข้อมูลทั่วไปอย่างไร |
| ตอบ |
ระบบฐานความรู้ คือระบบสารสนเทศประเภทหนึ่งที่ออกแบบมาเพื่อจัดเก็บ จัดการ และนำความรู้เชิงลึกของมนุษย์ในสาขาเฉพาะทางมาใช้ในการแก้ปัญหาหรือให้คำแนะนำ คล้ายกับ "สมองกล" ที่มีความเชี่ยวชาญเฉพาะด้าน องค์ประกอบหลักของระบบฐานความรู้ประกอบด้วย:
* ฐานความรู้ (Knowledge Base): เป็นส่วนที่เก็บรวบรวมข้อเท็จจริง (Facts) และกฎเกณฑ์ (Rules) ที่ได้มาจากผู้เชี่ยวชาญในสาขานั้นๆ
* กลไกการอนุมาน (Inference Engine): เป็นส่วนที่ทำหน้าที่ประมวลผลข้อมูลและใช้กฎเกณฑ์ในฐานความรู้เพื่อหาข้อสรุปหรือคำตอบที่เหมาะสม
* ส่วนติดต่อผู้ใช้ (User Interface): ส่วนที่ช่วยให้ผู้ใช้สามารถป้อนข้อมูลและรับคำแนะนำจากระบบได้
ความแตกต่างจาก ระบบฐานข้อมูลทั่วไป คือ ระบบฐานข้อมูลจะเก็บข้อมูลเชิงโครงสร้างและตัวเลขเป็นหลัก และต้องให้ผู้ใช้เป็นผู้ทำการวิเคราะห์และหาข้อสรุปเอง แต่ระบบฐานความรู้จะมีความสามารถในการ ประมวลผลเชิงตรรกะและหาข้อสรุปให้ผู้ใช้ โดยอัตโนมัติ
|
| ถาม | ยกตัวอย่างการใช้งานระบบฐานความรู้ในธุรกิจหรืออุตสาหกรรมต่างๆ มา 2 ตัวอย่าง และอธิบายว่าระบบนี้ช่วยแก้ปัญหาได้อย่างไร |
| ตอบ |
1. การวินิจฉัยทางการแพทย์:
- การใช้งาน: ระบบผู้เชี่ยวชาญทางการแพทย์ (Medical Expert System)
- การแก้ปัญหา: ระบบนี้จะเก็บรวบรวมความรู้จากแพทย์ผู้เชี่ยวชาญหลายท่านเกี่ยวกับอาการของโรค, ผลการตรวจทางห้องปฏิบัติการ และข้อมูลอื่นๆ เมื่อแพทย์หรือนักศึกษาแพทย์ป้อนอาการของผู้ป่วยเข้าไป ระบบจะใช้กลไกการอนุมานเพื่อแนะนำโรคที่เป็นไปได้มากที่สุดและแนวทางการรักษาเบื้องต้น ช่วยลดความผิดพลาดในการวินิจฉัยและเป็นเครื่องมือช่วยในการตัดสินใจ
2. การวางแผนการลงทุน:
- การใช้งาน: ระบบผู้เชี่ยวชาญด้านการเงิน
- การแก้ปัญหา: ระบบจะเก็บกฎเกณฑ์และกลยุทธ์การลงทุนของนักลงทุนที่มีประสบการณ์ เมื่อผู้ใช้งานป้อนข้อมูลส่วนตัว, ระดับความเสี่ยงที่ยอมรับได้, และเป้าหมายการลงทุน ระบบจะใช้กฎเกณฑ์เหล่านี้ในการแนะนำประเภทการลงทุนที่เหมาะสมกับผู้ใช้งานแต่ละคน เช่น แนะนำให้ลงทุนในกองทุนรวมที่เน้นการเติบโตหรือพันธบัตรรัฐบาลที่มั่นคง
|
| ถาม | ระบบฐานความรู้มีข้อจำกัดที่สำคัญอะไรบ้าง และเราจะสามารถจัดการกับข้อจำกัดเหล่านี้ได้อย่างไร |
| ตอบ |
ข้อจำกัดสำคัญของระบบฐานความรู้คือ:
* การจัดเก็บความรู้เป็นเรื่องยาก: การดึงความรู้เชิงลึกจากผู้เชี่ยวชาญออกมาเป็นกฎเกณฑ์ที่ชัดเจนเพื่อป้อนเข้าระบบ (Knowledge Acquisition) เป็นกระบวนการที่ซับซ้อนและใช้เวลานาน
* ความรู้ล้าสมัยเร็ว: ความรู้ในสาขาเฉพาะทางมีการเปลี่ยนแปลงอยู่เสมอ ทำให้ฐานความรู้ที่สร้างขึ้นมาอาจล้าสมัยได้อย่างรวดเร็วหากไม่มีการปรับปรุงอย่างสม่ำเสมอ
* ขาดความยืดหยุ่น: ระบบจะทำงานตามกฎเกณฑ์ที่กำหนดไว้เท่านั้น ไม่สามารถใช้ความคิดสร้างสรรค์หรือเรียนรู้จากประสบการณ์ที่ไม่คาดคิดได้เหมือนมนุษย์
แนวทางการจัดการกับข้อจำกัดเหล่านี้คือ:
* ใช้เครื่องมือช่วยในการดึงความรู้: พัฒนาซอฟต์แวร์ที่ช่วยให้ผู้เชี่ยวชาญสามารถป้อนความรู้เข้าระบบได้ง่ายขึ้น
* สร้างกระบวนการบำรุงรักษาความรู้: กำหนดขั้นตอนที่ชัดเจนในการตรวจสอบและอัปเดตข้อมูลในฐานความรู้เป็นประจำ
* การบูรณาการกับเทคโนโลยีอื่น: ผสานรวมระบบฐานความรู้เข้ากับเทคโนโลยีอย่าง ปัญญาประดิษฐ์ (AI) หรือ การเรียนรู้ของเครื่อง (Machine Learning) เพื่อให้ระบบสามารถเรียนรู้และปรับปรุงตัวเองได้จากข้อมูลใหม่ๆ โดยอัตโนมัติ
|
♥
