Tài liệu TỪ TRÍ TUỆ NHÂN TẠO VÀ TẠO DỤNG TRI THỨC ĐẾN KHOA HỌC TRI THỨC docx

Kỷ yếu Hội thảo ICT.rda’03 Proceedings of ICT.rda'03. Hanoi Feb. 22-23, 2003
1

TỪ TRÍ TUỆ NHÂN TẠO VÀ TẠO DỤNG TRI THỨC
ĐẾN KHOA HỌC TRI THỨC
From Artificial Intelligence and Knowledge
Management to Knowledge Science


Hồ Tú Bảo

Abstract
This paper summaries the talk at the ICT.rda conference for introducing the basic con-
cepts, the current development, and the relation between two fields of artificial intelligence
and knowledge management. The new field of knowledge science is also briefly introduced.

Tóm tắt

Bài viết này tóm lược của những nội dung chính sẽ được trình bày tại ICT.rda nhằm giới
thiệu một số khái niệm cơ bản, tình hình phát triển, mối quan hệ của hai lĩnh vực trí tuệ nhân
tạo và tạo dụng tri thức, và một trong những con đường đến một lĩnh vực mới

khoa học tri
thức.



1. DẪN NHẬP
Có thể nói nôm na rằng tri thức là những
hiểu biết đã được kiểm nghiệm. Gần đây ta
nghe nói nhiều hơn rằng tri thức là sức mạnh và

tài nguyên, tri thức đang trở nên tiềm lực cạnh
tranh, ta cần nâng cao dân trí, Trong xu thế
toàn cầu hóa,
trong sự hình
thành xã hội
thông tin và bước
đầu của nền kinh
tế tri thức ở các
nước phát triển,
tri thức ngày càng
có vai trò cốt tử
trong sự phát triển
của mọi quốc gia
[20], [21], [25].
Ngành trí tuệ
nhân tạo (TTNT,
artificial intelligence) trong gần nửa thế kỷ qua
đã đạt được những thành tựu rực rỡ, đang tiếp
tục phát triển, đóng góp vào nền tảng của công
nghệ thông tin (CNTT) cũng như tạo ra các sản
phẩm liên quan đến khai thác và sử dụng tri
thức trên máy tính.
Kỷ yếu Hội thảo ICT.rda’03 Proceedings of ICT.rda'03. Hanoi Feb. 22-23, 2003
2
Trong vài năm cuối của thế kỷ trước, tạo
dụng tri thức (TDTT, knowledge mana-gement),
sau chừng 25 năm phát triển, đã nổi lên như
một sự kiện, một làn sóng mới trong quản trị
và kinh doanh về việc tạo ra và sử dụng tri thức
như đòn bẩy, như tài sản, như tiềm lực trong

các tổ chức hiện đại. Do những thay đổi sâu
sắc về môi trường thông tin và kinh tế, TDTT
đang thu hút sự quan tâm rộng rãi, đang thách
thức và cũng mở ra nhiều cơ hội trong kinh
doanh, xã hội, quản lý, khoa học và công nghệ
[2], [4], [7], [17], [22], [23], [28].
Phần đầu của bài này điểm lại các khái
niệm dữ liệu, thông tin, tri thức, phân tích mục
tiêu khai thác và sử dụng tri thức trong TTNT.
Phần này cũng giới thiệu vấn đề đưa vào và
dùng được tri thức trong việc ra quyết định và
các hệ hỗ trợ quyết định. Phần chính của bài
này tập trung trình bày những khái niệm cơ bản
của TDTT, lý thuyết và ứng dụng của TDTT
tại Nhật bản. Phần cuối của báo cáo giới thiệu
những bước đi ban đầu về một khoa học
mớikhoa học tri thức (knowledge science).
2. TRÍ TUỆ NHÂ N TẠO VÀ TRI
THỨC TRONG HỆ HỖ TRỢ QUYẾT
ĐỊNH

Trí tuệ nhân tạo là một nhánh
của khoa học và công nghệ liên
quan đến việc làm cho máy tính
có những năng lực của trí tuệ
con người, tiêu biểu như các khả
năng “suy nghĩ”, “hiểu ngôn
ngữ”, và biết “học tập” của máy.
Máy tính sinh ra chủ yếu thực
hiện việc tính toán, trí tuệ nhân

tạo nhằm làm cho máy biết lập
luận, có “trí thông minh”.
Một thí dụ về sự đóng góp
của TTNT trong các sản phẩm
CNTT là cuộc đọ trí giữa Deep Junior và
Gary Karparov đầu năm 2003 sau chiến
thắng của Deep Blue trước nhà vô địch cờ
vua giữa năm 1997.
Bản chất của TTNT là làm sao đưa được
tri thức con người vào máy dưới những dạng
máy hiểu được, và cung cấp cho máy khả
năng suy diễn để khai thác các tri thức này.
Cốt lõi của TTNT có thể diễn giải bởi công
thức
TTNT = Tri thức + Suy diễn
Như sẽ bàn ở phần sau, TTNT thường mới
chỉ liên quan đến phần tri thức hiện (explicit
knowedge) của con người. Thêm nữa, như
mọi ngành khác, TTNT đã và đang phát triển
với tác động của những thay đổi của môi
trường thông tinmà chủ yếu là sự ra đời và
phổ biến của kỹ thuật vi điện tử và
Internetvà phát triển định hướng theo
những thay đổi này [13], [26].
Một số lĩnh vực mới và liên quan nhiều
đến TTNT là sự sống nhân tạo (artificial life),
khoa học về não (brain science), tác tử thông
minh (intelligent agents), Web thông minh
(Web intelligence), sinh tinh học
(bioinformatics), hệ hỗ trợ quyết định dựa

trên tri thức (knowledge-based decision
support systems), phát hiện tri thức và khai
phá dữ liệu (knowledge discvovery and data
mining [12]), khoa học tri thức (knowledge
science),
Ra quyết định là một quá trình chọn lựa
trong nhiều khả năng có thể có để hành động
đạt mục đích. Herbert Simon (1911-2001)
cho rằng “toàn bộ quá trình quản lý đồng
nghĩa với việc ra quyết định”. Việc ra quyết
định nói chung rất khó vì thường liên quan
đến nhiều người, đến nhiều mục tiêu khác
Kỷ yếu Hội thảo ICT.rda’03 Proceedings of ICT.rda'03. Hanoi Feb. 22-23, 2003
3
nhau, có nhiều chọn lựa, khó dự đoán tương
lai, có nhiều rủi ro, con người có thái độ khác
nhau về rủi ro, …
Lý thuyết các hệ hỗ trợ quyết định
(HTQĐ) “cổ điển” cho rằng, về cơ bản việc
ra quyết định phải dựa trên mô hình quyết
định trong từng lĩnh vực cụ thể, phải đánh
giá mô hình bằng dữ liệu trong tình huống
cần quyết định, và kết hợp với ý kiến người
sử dụng. Mô hình truyền thống của các hệ hỗ
trợ quyết định do vậy bao gồm ba thành phần
chính: quản trị dữ liệu, quản trị mô hình, và
giao diện với người sử dụng [29].
TTNT góp một cách nhìn mới về các hệ
HTQĐ trong đó tri thức được xem là thành
phần thứ tư, và thiết yếu trong việc ra quyết

định [13], [29]. Tạo ra các hệ cơ sở tri thức và
gắn chúng vào các quá trình ra quyết định là
mục tiêu đã được theo đuổi lâu nay và còn tiếp
tục được theo đuổi lâu dài trong ngành TTNT.
Cho đến nay, công việc này cũng chủ yếu
nhằm mới vào việc đưa các tri thức đã được
diễn giải tường minh vào các hệ HTQĐ. Tạo
ra tri thức, phối hợp tri thức với dữ liệu và mô
hình quyết định là những nội dung phát triển
các hệ HTQĐ dựa trên tri thức.
Các hệ HTQĐ liên quan chặt chẽ đến
những biến đổi của môi trường thông tin,
những nội dung đang được nghiên cứu trong
CNTT (truyền thông và Internet, thông tin trên
mạng, dữ liệu văn bản, thông tin không đầy đủ
và chắc chắn, …).
3. TẠO DỤNG TRI THỨC
3.1 Tìm hiểu một số định nghĩa về tạo
dụng tri thức
Là một lĩnh vực mới với gốc gác từ nhiều
nơi khác nhau, TDTT có những cách nhìn và
hiểu ít nhiều khác nhau [1], [9], [14]. Ta sẽ
phân tích một số định nghĩa về TDTT với nhìn
nhận TDTT định hướng về con người hay định
hướng về công nghệ [19], chẳng hạn như:
 “Các quá trình xác định, sáng tạo, nắm bắt,
xử lý, chuyển giao, lưu trữ, và sử dụng tri
thức cho những giá trị chiến lược.” (“The
processes for identifying, crea-ting,
capturing, processing, tran -smitting, storing

and using knowledge for strategic value”,
KM SIG).
 “TDTT là quá trình qua đó các tổ chức tạo
ra giá trị từ sở hữu trí tuệ và sở hữu dựa
trên tri thức của mình. Thông thường, tạo
ra giá trị từ các sở hữu như vậy liên quan
đến việc chia sẻ giữa nhân viên, giữa các
bộ phận, thậm chí giữa các công ty nhằm
đạt hiệu quả cao nhất. Định nghĩa này
không nói gì về công nghệ, và xem bản
thân công nghệ không phải là TDTT, mặc
dù TDTT thực hiện được dễ dàng nhờ
công nghệ.” (“KM is the process through
which organizations generate value from
their intellectual and knowledge-based
assets. Most
often,
generating value
from such assets
involves sharing
them among
employees,
departments and
even with other
companies in an
effort to devise
best practices.
It's important to
note that the
definition says

nothing about technology; while KM is
often facilitated by IT, technology by itself
Kỷ yếu Hội thảo ICT.rda’03 Proceedings of ICT.rda'03. Hanoi Feb. 22-23, 2003
4
is not KM.”,
research/knowledge)
 “Tạo dụng tri thức là tên gọi của một khái
niệm trong đó một doanh nghiệp thu thập,
tổ chức, chia sẻ, và phân tích tri thức như
tài nguyên, tài liệu, kỹ năng con người
một cách có ý thức và toàn diện.”
(“Knowledge management is the name of
a concept in which an enterprise

consciously and comprehensively gathers,
organizes, shares, and analyzes its
knowledge in terms of resources,
documents, and people skills.”,
http:// searchdomino.techtarget.com)
.
 “Tạo dụng tri thức là một tập các quá trình
điều hành sự sáng tạo, phổ biến, và sử
dụng tri thức.” “Knowledge Management
is the collection of processes that govern
the creation, dissemination, and utilization
of knowledge.”, B. Newman, 1991)
 “Tạo dụng tri thức là cách các tổ chức
sáng tạo, nắm giữ, và tái sử dụng tri thức
để đạt các mục tiêu của mình”
(“Knowledge management is the way that

organizations create, capture and reuse
knowledge to achieve organizational
objectives.”, Intranet Journal,

)
 “Tạo dụng tri thức nhằm đến các quá trình
sáng tạo, nắm bắt, chuyển giao và sử dụng
tri thức để nâng cao hiệu quả hoạt động của
các tổ chức” (“Knowledge management
refers to the processes of creating, capturing,
transferring and using knowledge to
enhance organizational perfor-mance”,
Public Service Commission of Canada,
1998).
 “Chiến lược có ý thức để có được tri thức
cần thiết cho đúng người cần ở đúng lúc cần,
giúp mọi người chia sẻ và đưa thông tin vào
hành động theo nhiều cách để nâng hiệu quả
hoạt động của tổ chức” (“A conscious
strategy of getting the right knowledge to
the right people at the right time and
helping people share and put information
into action in ways that strive to improve
organizational performance”, O’Dell &
Grayson, 1998).
 “Tạo dụng tri thức tôi dùng đây không
phải là sản phẩm phần mềm hoặc một
phạm trù phần mềm nào cả. Tạo dụng tri
thức thậm chí không bắt đầu với công
nghệ. Nó bắt đầu với mục tiêu kinh doanh

và các quá trình và nhận thức về sự cần
thiết của việc chia sẻ thông tin. Tạo dụng
tri thức không là gì khác ngoài việc quản
trị dòng thông tin, nắm lấy thông tin chính
xác cho những người cần đến thông tin sao
cho họ có thể hành động nhanh chóng với
thông tin” (“Knowledge management as I
use here is not a software product or a
software category. Knowledge management
doesn’t even start with technology. It starts
with business objective and processes and
recognition of the need to share information.
Knowledge management is nothing more
than managing information flow, getting the
right information to the people who need it
so that they can act on it quickly”, Bill
Gates).
Có thể nói nôm na rằng TDTT liên quan
đến tri thức bên trong tổ chức và cách dùng
các tri thức này để nâng cao hiệu quả hoạt
động của tổ chức. TDTT liên quan đến con
người trong hoạt động của mọi tổ chức, gồm
hai vấn đề chính:
(1) Làm sao có được tri thức cần thiết (sáng
tạo tri thức)
(2) Làm sao dùng được tri thức để nâng cao
hiệu quả (sử dụng tri thức).
Khái niệm “quản trị” không thích hợp ở
đây, đơn giản vì tri thức là một thứ không
quản trị được [3], [6]. Xin tạm đề nghị dùng

“tạo dụng tri thức” cho “knowledge
management”.
TDTT được thực hiện một phần quan
trọng nhờ vào công nghệ nói chung [6], [10],
trong đó có vai trò thiết yếu của CNTT [4],
[5], [24], và đặc biệt là TTNT [8], [11], [18],
[27]. Các hệ thống và công cụ của TDTT
Kỷ yếu Hội thảo ICT.rda’03 Proceedings of ICT.rda'03. Hanoi Feb. 22-23, 2003
5
cũng là một chủ đề quan trọng của TDTT [3],
[19]. Một số công nghệ thường được xem có
liên quan đến TDTT là: Intranets, Document
Management, Information Retrieval,
Relational and Object Databases, Electronic
Publishing, Groupware and Workflow
Systems, Push Technolo-gies and Agents,
Help-Desk Applica-tions, Brainstorming
Applications, Data Warehousing and Data
Mining [4], [5].
3.2 Lý thuyết và thực tế về tạo dụng tri
thức ở Nhật bản
Chúng ta đã và đang tồn tại và phát triển
trong một môi trường với duy nhất một điều
chắc chắn là sự không chắc chắn của chính
môi trường. Đối đầu với các chuyện sống còn
này, các công ty Nhật bản đã tìm ra con
đường thành công riêng của mình. Sự thành
công này đã luôn là điều bí ẩn và người nước
ngoài luôn thấy khó hiểu. Con đường thành
công của Nhật bản trong kinh doanh có thể

được nhìn nhận tóm tắt là
sáng tạo tri thức
→
liên tục cách tân
→
ưu thế cạnh tranh
Nonaka là distinguished professor của
Xerox, và hiệu trưởng sáng lập của trường
Khoa học Tri thức tại Viện Khoa học và Công
nghệ Tiên tiến Nhật bản (JAIST), là tác giả
của lý thuyết sáng tạo tri thức (knowledge
creation). Lý thuyết này chỉ ra nguyên nhân
thành công của các công ty Nhật bản chính là
nhờ vào việc sáng tạo và sử dụng tri thức trong
các hoạt động. Nonaka làm rõ khái niệm tri
thức hiện (explicit) và tri thức ngầm (tacit)
trong quản trị kinh doanh, và xây dựng lý thyết
về tương tác giữa hai loại tri thức này trong sự
phát triển của các tổ chức, và bằng lý thuyết
của mình giải thích các công ty Nhật bản tạo ra
sự năng động của cách tân (innovation) như
thế nào. Hiệp hội xuất bản Mỹ (The
Association of American Publishers) xếp cuốn
sách “The knowledge-creating company:
how Japanese companies create the dynamics
of innovation” của Nonaka và Takeuchi [22]
là “the Best Book of the Year in Business and
Management in 1996” (“Công ty sáng tạo tri
thức: các công ty Nhật bản tạo ra sự năng
động của cách tân như thế nào”).

Tri thức hiện (explicit knowledge) là tri
thức diễn đạt được bằng ngôn ngữ hình thức
và có thể dễ dàng
trao đổi giữa các
cá nhân. Tri thức
hiện có thể biểu
diễn bằng các
công thức khoa
học, các thủ tục
tường minh, hoặc
bằng nhiều cách
khác nhau bao
gồm cả thông tin,
dữ liệu, sách báo,
văn bản, tài liệu
đã được hệ thống
bằng nhiều
phương tiện. Tri
thức hiện được
đặc trưng bởi các tiếp cận lý thuyết, các cách
giải quyết vấn đề, tài liệu, cơ sở dữ liệu, cơ sở
tri thức.
Tri thức ngầm (tacit knowledge) có được
và ẩn chứa trong kinh nghiệm của từng cá
nhân, mang tính chủ quan, bao gồm cả những
hiểu biết riêng thấu đáo, trực giác, linh cảm, kỹ
năng, … khó trao đổi hoặc chia sẻ với người
khác. Tri thức ngầm chỉ có thể học được từ
người khác nhờ quan hệ gần gũi trong một
Kỷ yếu Hội thảo ICT.rda’03 Proceedings of ICT.rda'03. Hanoi Feb. 22-23, 2003

6
khoảng thời gian nào đó. Tri thức ngầm liên
quan đến nhận thức như niềm tin, quan niệm,
trực giác, mô hình ẩn dụ, v.v., và kỹ thuật như
các ngón nghề (craft), các bí quyết (know-
how).
Sau đây là một thí dụ của tạo dụng tri thức
[22]. Năm 1978, Honda muốn tạo một khái
niệm xe hơi mới do các xe Civic và Accord đã
quá quen thuộc, và giao trách nhiệm cho một
nhóm kỹ sư trẻ (trung bình 27 tuổi). Lãnh đạo
chỉ ra hai lệnh mở đường cho sáng tạo: (1) một
sản phẩm với khái niệm cơ bản khác trước (2)
xe phải không đắt không rẻ. Khẩu hiệu mới
thách thức “Automobile revolution”. Câu hỏi
cho cả nhóm thảo luận: “Nếu xe hơi là một
thực thể sống, nó sẽ phải tiến hóa thế nào?” Ý
tưởng của nhóm: Xu hướng “cách mạng” là xe
hơi phải vượt qua những quan hệ người-xe
truyền thống, do vậy xe phải ngắn hơn và cao
hơn, hình cầu sẽ cho nhiều chỗ hơn bên trong
hơn và tiết kiệm năng lượng. Kết quả là họ tạo
ra loại xe hơi mới “Tall boy”.
Người Nhật bản khích lệ và khuyến khích
tinh thần tiếp thu và đồng hóa những tư tưởng
và kỹ thuật từ nước ngoài. Họ rất giỏi trong
việc lập kế hoạch, tổ chức và thực hiện các dự
án lớn. Họ có khả năng về nghệ thuật cũng
như kỹ thuật phát triển ở một trình độ rất cao.
Trong giáo dục, họ coi trọng tinh thần yêu

nước cũng như sự quy củ, khuôn phép với thức
cao về bản sắc văn hóa dân tộc. Đặc biệt,
mang tính cách Á đông, nhưng họ chấp nhận
nhiều ảnh hưởng của phương Tây theo phong
cách riêng của mình. Nhật bản tiếp xúc với
phương Tây từ thế kỷ 16, chủ yếu trong học
hỏi chế tạo súng. Từ thế kỷ 17 đến giữa thế kỷ
19 họ học hỏi nhiều từ Hà Lan. Một khẩu hiệu
từ giai đoạn Minh Trị: “Cần phải tìm kiếm tri
thức ở mọi nơi trên thế giới”. Thế kỷ 19-20
Nhật bản tăng cường tiếp thu tinh hoa của thế
giới nhằm đẩy mạnh vị thế quốc gia, thông qua
cả chiến tranh và hòa bình.
Tác phẩm cuả Nonaka và Takeuchi [22] chỉ
rõ sự khác biệt giữa Nhật bản và phương Tây
về khái niệm tri thức cũng như cách tư duy.
Chỉ ra rằng sáng tạo tri thức là chìa khóa của
sự cách tân, thông qua cách tân những tri thức
ngầm được chuyển hóa thành tri thức hiện và
ngược lại, dựa trên sự xã hội hóa và sự kết hợp.
Trong những năm gần đây, Nonaka và cộng sự
phát triển tiếp lý thuyết về TDTT với các khái
niệm ba, mô hình SECI, sở hữu tri thức, và
quan hệ giữa chúng [17], [30].
Quản lý tri thức dựa
trên những thông tin
có thể dễ dàng kiểm
chứng, phân tích, đánh
giá Nhiệm vụ quan
trọng nhất là có thể

cung cấp cho mọi
người những tri thức
cần thiết. Mục tiêu cao
nhất của tạo dụng tri
thức là tạo điều kiện
thuận lợi cho tri thức
được sáng tạo và sử
dụng. Tri thức luôn bắt
nguồn từ những cá
nhân, do đó nhiệm vụ
thiết yếu là khuyến khích nuôi dưỡng tính độc
lập sáng tạo của từng cá nhân và sau đó nhân
rộng những kiến thức thu được. Coi trọng tri
thức ngầm, đề cao linh cảm, trực giác, làm
việc theo nhóm, đề cao sự đồng thuận, tôn
trọng đồng nghiệp (ý thức rằng phê phán dễ
hơn rất nhiều so với góp ý tìm ra giải pháp)
là những đặc điểm về TDTT ở Nhật bản[22].
Kỷ yếu Hội thảo ICT.rda’03 Proceedings of ICT.rda'03. Hanoi Feb. 22-23, 2003
7


4. TỪ TRÍ TUỆ NHÂN TẠO VÀ TẠO
DỤNG TRI THỨC ĐẾN KHOA HỌC
TRI THỨC
Khoa học tri thức được chọn là một trong
ba khoa học (cùng với Khoa học Thông tin
và Khoa học Vật liệu) được thiết lập và phát
triển tại Viện Khoa học và Công nghệ Tiên
tiến Nhật bản (JAIST, Japan Advanced

Institute of Science and Technology). Mục
tiêu chính nhằm tạo sự phát triển mới của tạo
dụng tri thức, và tiến hành các nghiên cứu
liên quan đến nền tảng cho một xã hội tri
thức dựa trên sự kết hợp của khoa học quản
lý, khoa học hệ thống, và khoa học thông tin.

5. KẾT LUẬN
Tri thức là thứ nói chung không thể mua
không thể cho không biếu không mà chỉ có thể
có được qua học tập và sáng tạo của từng cá
nhân và tổ chức. Tạo ra và sử dụng tri thức là
cốt tử trong các hoạt động kinh tế, quản lý, khoa
học, xã hội, … và liên quan chặt chẽ với các tiến
bộ khoa học và công nghệ, đặc biệt là tiến bộ
của công nghệ thông tin. TDTT là một lĩnh vực
cần được tìm hiểu nhiều hơn ở nước ta trong
thời gian tới đây.

Lời cám ơn
Tác giả chân thành cám ơn ban tổ chức hội
nghị ICT.rda. Bài này viết nhằm giới thiệu một
lĩnh vực hết sức quan trọng trong những hạn chế
về cả hiểu biết cả thời gian của tác giả. Hy vọng
những nội dung này sẽ được bổ sung và tiếp tục
phát triển. Xin cám ơn mọi góp ý và trao đổi.

Tài liệu tham khảo

1. Ackerman, M., Pipek, V., and Wulf, V (2003).

Sharing expertise: Beyond knowledge
management, The MIT Press.
2. Bahra, N. (2001). Competitive knowledge
management, Palgrave.
3. Barnes, S. (2002). Knowledge management
systems: Theory and practice (Ed.), Thomson
Learning.
4. Barquin, R.C., Bennet, A. and Remez, S.G.
(2001). Building knowledge management
environments for electronic government,
Management Concepts.
5. Barry de Ville (2001). Microsoft data mining:
Integrated business intelligence for e-
commerce and knowledge management,
Digital Press.
6. Bellaver, R.F. and Lusa, J.M. (2002).
Knowledge management strategy and
technology (Eds.), Artech House.
7. Davenport, T.H. and Prusak, L. (1998).
Working knowledge: How organizations
manage what they know, Harvard Business
School Press.
8. Dieng, R. and Corby, O. (2000). Knowledge
engineering and knowledge management:
Kỷ yếu Hội thảo ICT.rda’03 Proceedings of ICT.rda'03. Hanoi Feb. 22-23, 2003
8
methods, models, and tools (Eds.), 12th
International Conference, EKAW 2000, Juan-
les-Pins, France, October 2-6, Springer.
9. Fuller, S. (2002). Knowledge management

foundations, KMCI Press.
10. Frid, R. J. (2002). Infrastructure for
knowledge management, Writers Club Press.
11. Gomez-Perez, A. and Benjamins, V.R. (2002).
Knowledge engineering and knowledge
management: Ontologies and the semantic
web (Eds.), 13th International Conference,
EKAW 2002, Siguenza, Spain, October 1-4.
Springer.
12. Hand, D., Mannila, H., and Smyth, P. (2001).
Principles of data mining, The MIT Press.
13. Ho Tu Bao (2001). An introduction to studies
on intelligence, textbook, Jaist.
14. Holsapple, C.W. (2003). Handbook on
knowledge management (Ed.), Springer.
15. Honeycutt, J. (2000). Knowledge management
strategies, Microsoft Press.
16. Knight, T. and Howes, T. (2003). Knowledge
management: A blueprint for delivery,
Butterworth-Heinemann.
17. Krogh, G., Nonaka, I, and Nishiguchi, T.
(2000). Knowledge creation: A source of value
(Eds.), St. Maritin's Press.
18. Liebowitz, J. (2001). Knowledge management:
Learning from knowledge engineering, CRC
Press.
19. Maier, R. (2002). Knowledge management
systems: Information and communication
technologies for knowledge management,
Springer Verlag.

20. Neef, D. (1998). The Knowledge Economy
(Ed.), Butterworth-Heinemann.
21. Neef, D. (1999). A little knowledge is a
dangerous thing: Understanding our global
knowledge economy, Butterworth-Heinemann.
22. Nonaka, I. and Takeuchi, H. (1995). The
knowledge-creating company: how Japanese
companies create the dynamics of innovation,
Oxford University Press.
23. Novak, J.D. (1998). Learning, creating, and
using knowledge, Lawrence Erlbaum
Associates Publishers.
24. Paques, H., Liu, L., and Grossman, D. (2001).
Proceedings of the 2001 ACM CIKM: Tenth
International Conference on Information and
Knowledge Management (Eds.), November 5-
10, 2001, Atlanta, ACM Order Department.
25. Phan Dinh Dieu, “Knowledge economy and
some reflexions on our way of integration”,
Proceedings of IT-Forum 99, HoChiMinh city,
31-43.
26. Russell, S. and Norvig, P. (1995). Artificial
intelligence: A modern approach, Prentice-
Hall.
27. Schreiber, G. et al. (2000). Knowledge
engineering and management: The common
KADS methodology, The MIT Press.
28. Stewart, T. (1997). Intellectual capital: The
new wealth of organizations. New
York: Doubleday.

29. Turban, T. and Aronson, J.E. (1998). Decision
support systems and intelligent systems, Fifth
Edition, Prentice Hall.
30. Umemoto, K. (2002). “Managing existing
knowledge is not enough: Knowledge
management theory and practice in Japan”, in
Strategic Management of Intellectual Capital
& Organizational Knowledge, Choo, C.W.
and Nick Bontis (Eds.), Oxford University
Press, pp.463-476.


About the Author:
Professor Ho Tu Bao re-
ceived a B.Eng. degree
from Hanoi University of
Technology in 1978, M.S.
and Ph.D. degrees from
University Paris 6, in 1984
and 1987, a Habilitation
dipl
ôme in 1998 from Uni-
versity Paris Dauphine. He
is currently a professor at School of Knowledge, Japan
Advanced Institute of Science and Technology (JAIST).
His research interests include artificial intelligence,
machine learning, knowledge-based systems,
knowledge discovery and data mining.
Email:
Kỷ yếu Hội thảo ICT.rda’03 Proceedings of ICT.rda'03. Hanoi Feb. 22-23, 2003

9