Knowledge là gì? Các nghiên cứu khoa học về Knowledge

Định nghĩa khái niệm "Knowledge"

Knowledge, hay tri thức, là sự tích lũy có hệ thống của thông tin, kỹ năng và hiểu biết mà con người thu nhận được thông qua trải nghiệm, học tập và nghiên cứu. Đây là yếu tố then chốt trong mọi hoạt động nhận thức, từ tư duy cá nhân đến hệ thống khoa học và phát triển công nghệ. Tri thức không chỉ đơn thuần là dữ kiện, mà là thông tin được xử lý và gắn kết trong một bối cảnh cụ thể để tạo ra hiểu biết có ý nghĩa.

Trong lý luận triết học cổ điển, tri thức thường được định nghĩa là "niềm tin đúng có lý do" (justified true belief), tức một mệnh đề được xem là tri thức khi nó thỏa mãn ba điều kiện: nó là sự thật, người sở hữu tin vào nó, và người đó có lý do hợp lý để tin. Tuy nhiên, định nghĩa này đã bị thách thức bởi các ví dụ phản đề như bài toán Gettier.

Trong lĩnh vực logic hình thức và lý thuyết nhận thức nhân tạo, tri thức được ký hiệu bằng biểu thức: $K_a \varphi$, nghĩa là "tác nhân a biết rằng mệnh đề φ là đúng". Đây là cơ sở cho các mô hình logic nhận thức (epistemic logic), phục vụ cho việc mô phỏng tri thức trong hệ thống AI hoặc hệ đa tác nhân.

Phân loại tri thức

Tri thức có thể được phân chia theo nhiều chiều kích khác nhau để phục vụ cho mục tiêu nghiên cứu, lưu trữ và ứng dụng. Một trong những cách phân loại phổ biến nhất là chia thành tri thức tường minh (explicit knowledge) và tri thức ẩn tàng (tacit knowledge). Explicit knowledge là loại có thể được ghi lại, truyền đạt và chia sẻ dễ dàng, như tài liệu, sách, cơ sở dữ liệu. Ngược lại, tacit knowledge là tri thức khó diễn đạt, thường chỉ tồn tại trong kinh nghiệm cá nhân và trực giác nghề nghiệp.

Một hệ phân loại khác, thường thấy trong giáo dục và khoa học nhận thức, gồm:

• Declarative knowledge: hiểu biết về sự kiện, dữ kiện, như "Hà Nội là thủ đô của Việt Nam".
• Procedural knowledge: tri thức về cách làm một việc gì đó, như "biết cách giải phương trình bậc hai".
• Conditional knowledge: hiểu biết về thời điểm và hoàn cảnh sử dụng kiến thức, như "khi nào áp dụng định lý Pythagoras".

Phân loại tri thức giúp phát triển các phương pháp giảng dạy, mô hình hóa và chuyển giao hiệu quả hơn, đồng thời là nền tảng của quản trị tri thức trong tổ chức.

Kiến thức và nhận thức

Tri thức không thể tách rời quá trình nhận thức, vốn là chức năng của bộ não con người. Trong khoa học thần kinh, hình thành tri thức là kết quả của quá trình mã hóa, lưu trữ và truy xuất thông tin thông qua mạng lưới neuron. Các vùng não như hippocampus, thùy trán (frontal lobe) và vùng vỏ não trước trán (prefrontal cortex) giữ vai trò trung tâm trong việc chuyển đổi thông tin thành ký ức dài hạn và từ đó thành tri thức.

Hoạt động của các synapse, quá trình tăng cường liên kết synapse (long-term potentiation – LTP), và khả năng thích nghi thần kinh (neuroplasticity) là cơ chế sinh học nền tảng cho việc học và tích lũy tri thức. Khi con người học điều gì mới, các đường dẫn truyền thần kinh được củng cố hoặc tái cấu trúc để phản ánh tri thức mới.

Bảng dưới đây tổng hợp các vùng não liên quan chính đến quá trình hình thành tri thức:

Vùng não	Chức năng liên quan đến tri thức
Hippocampus	Mã hóa và chuyển ký ức ngắn hạn thành dài hạn
Prefrontal Cortex	Suy luận, lập kế hoạch, ra quyết định
Thùy trán	Xử lý ngôn ngữ, kiểm soát hành vi nhận thức
Thùy chẩm	Tiếp nhận và xử lý thông tin hình ảnh

Kiến thức trong triết học

Trong triết học, tri thức là một chủ đề trung tâm của ngành nhận thức luận (epistemology), với các câu hỏi như: tri thức là gì, con người có thể biết điều gì, làm sao để phân biệt tri thức với niềm tin? Plato, trong đối thoại Theaetetus, đã đưa ra định nghĩa kinh điển "knowledge là justified true belief". Tuy nhiên, định nghĩa này đã gặp phải vấn đề trong thế kỷ 20 khi Edmund Gettier công bố những tình huống phản ví dụ khiến một người có niềm tin đúng và có lý do nhưng vẫn không thực sự sở hữu tri thức.

Nhiều trường phái triết học hiện đại đã đề xuất các mô hình thay thế, như thuyết reliabilism (tin cậy) cho rằng tri thức là kết quả của quá trình nhận thức đáng tin cậy, hoặc thuyết virtue epistemology nhấn mạnh vai trò phẩm chất trí tuệ. Các nhà triết học hậu hiện đại như Michel Foucault lại tiếp cận tri thức như một sản phẩm của quyền lực và ngữ cảnh xã hội – thay vì một thực thể khách quan và phổ quát.

Khía cạnh xã hội và chính trị của tri thức cũng được Thomas Kuhn phân tích trong khái niệm “cấu trúc của các cuộc cách mạng khoa học”, trong đó ông mô tả sự thay đổi mô hình tri thức không chỉ là tiến trình tuyến tính mà còn bị ảnh hưởng bởi cộng đồng khoa học và chuẩn mực văn hóa.

Kiến thức trong khoa học dữ liệu và trí tuệ nhân tạo

Trong lĩnh vực khoa học dữ liệu và trí tuệ nhân tạo (AI), tri thức không chỉ được xem là đầu ra của quá trình phân tích dữ liệu, mà còn là thành phần thiết yếu để các hệ thống có thể suy luận, đưa ra quyết định và học hỏi. Khái niệm DIKW hierarchy (Data–Information–Knowledge–Wisdom) mô tả sự tiến hóa của dữ liệu thô thành tri thức và trí tuệ. Trong đó, knowledge là giai đoạn mà thông tin đã được tổ chức, tích hợp và liên hệ với các quy tắc hoặc kinh nghiệm để trở nên hữu ích và áp dụng được.

Các hệ thống hiện đại như Knowledge Graph được xây dựng để mô hình hóa tri thức dưới dạng mạng lưới quan hệ giữa các thực thể. Điều này giúp máy tính "hiểu" các mối liên hệ trong ngôn ngữ tự nhiên, như mối quan hệ giữa “Alan Turing” và “khoa học máy tính”. Ngoài ra, các mô hình học sâu cũng tích hợp tri thức bằng cách học hàm ánh xạ từ dữ liệu sang không gian khái niệm có cấu trúc.

Để biểu diễn tri thức trong AI, người ta sử dụng nhiều mô hình, bao gồm:

• Logic vị từ (First-order logic)
• Mạng ngữ nghĩa (Semantic networks)
• Ontology (như OWL – Web Ontology Language)
• Frames và luật sản xuất (Production rules)

Các kỹ thuật này giúp máy tính không chỉ lưu trữ tri thức mà còn có thể lý giải, cập nhật và suy luận trên đó, tạo tiền đề cho các hệ thống như trợ lý ảo, chatbot và tìm kiếm ngữ nghĩa.

Truyền đạt và học tập tri thức

Truyền đạt tri thức là một quá trình xã hội và giáo dục, trong đó tri thức được chuyển từ người này sang người khác thông qua giao tiếp, giảng dạy, mô phỏng, và thực hành. Trong bối cảnh giáo dục, lý thuyết kiến tạo (constructivism) nhấn mạnh rằng người học phải tích cực kiến tạo tri thức thông qua trải nghiệm cá nhân, chứ không chỉ tiếp thu thụ động từ giáo viên.

Trong kỷ nguyên số, phương tiện truyền đạt tri thức trở nên đa dạng: từ tài liệu số, bài giảng trực tuyến, đến trí tuệ nhân tạo hỗ trợ học tập. Tuy nhiên, tốc độ lan truyền nhanh chóng của thông tin cũng làm tăng nguy cơ sai lệch, tin giả và hiểu lầm kiến thức. Do đó, kỹ năng lọc và đánh giá thông tin (information literacy) trở nên cần thiết hơn bao giờ hết.

Một số yếu tố ảnh hưởng đến hiệu quả truyền đạt tri thức:

• Trình độ và nền tảng của người tiếp nhận
• Ngữ cảnh văn hóa – xã hội
• Phương pháp giảng dạy và truyền đạt
• Công cụ hỗ trợ (visualization, công nghệ số, thực hành mô phỏng)

Tri thức và xã hội

Tri thức đóng vai trò trung tâm trong cấu trúc và tiến trình của xã hội hiện đại. Các xã hội dựa trên tri thức (knowledge-based societies) hướng đến việc sử dụng tri thức như nguồn lực sản xuất chính thay cho lao động cơ bắp hay tài nguyên thiên nhiên. Trong đó, các tổ chức và quốc gia coi năng lực sáng tạo và đổi mới là yếu tố sống còn.

Theo UNESCO, xã hội tri thức cần đảm bảo quyền tiếp cận công bằng với giáo dục, thông tin và công nghệ. Tuy nhiên, trong thực tế, chênh lệch kỹ thuật số và rào cản ngôn ngữ, địa lý vẫn là các yếu tố gây bất bình đẳng trong tiếp cận tri thức toàn cầu.

Bảng sau thể hiện sự khác biệt giữa xã hội công nghiệp và xã hội tri thức:

Tiêu chí	Xã hội công nghiệp	Xã hội tri thức
Nguồn lực chính	Vật chất, lao động	Tri thức, sáng tạo
Công nghệ	Cơ khí, tự động hóa	Số hóa, AI, dữ liệu lớn
Tăng trưởng	Tuyến tính	Đột phá, phi tuyến

Các chính sách khoa học mở, dữ liệu mở và học tập suốt đời đang được nhiều quốc gia theo đuổi để thúc đẩy xã hội tri thức toàn diện và bền vững.

Đo lường và đại diện tri thức

Tri thức không dễ định lượng như tài sản vật chất. Tuy nhiên, nhiều phương pháp đo gián tiếp được phát triển trong các lĩnh vực như giáo dục, AI và quản trị tri thức. Ví dụ, trong giáo dục, mức độ hiểu biết được đánh giá thông qua các cấp độ Bloom’s taxonomy, từ ghi nhớ đến sáng tạo. Trong tổ chức, tri thức được đo qua chỉ số đổi mới, số lượng bằng sáng chế, hoặc hiệu quả R&D.

Trong khoa học máy tính, tri thức được đại diện bằng các cấu trúc có thể xử lý được như:

• Triples trong RDF (Resource Description Framework): Subject – Predicate – Object
• Ontology định nghĩa khái niệm và quan hệ trong miền chuyên biệt
• Mạng Bayesian để mô hình hóa tri thức bất định

Việc mô hình hóa và chuẩn hóa tri thức giúp tăng khả năng tái sử dụng và liên kết dữ liệu trên quy mô lớn. Các công cụ như Protégé, Neo4j hay GraphDB hỗ trợ tạo và khai thác tri thức trong nhiều lĩnh vực, từ y học đến tài chính.

Vai trò của tri thức trong đổi mới và sáng tạo

Tri thức là nền tảng của mọi tiến bộ công nghệ và sáng tạo xã hội. Các doanh nghiệp và tổ chức dựa vào tri thức để phát triển sản phẩm mới, cải tiến quy trình và nâng cao hiệu quả hoạt động. Trong nền kinh tế tri thức, tài sản quan trọng nhất không còn là máy móc hay nguyên vật liệu, mà là chất xám, dữ liệu và năng lực sáng tạo.

Quản trị tri thức (knowledge management) là lĩnh vực chuyên biệt nhằm tích lũy, lưu trữ, chia sẻ và ứng dụng tri thức hiệu quả trong tổ chức. Mô hình SECI của Nonaka & Takeuchi mô tả quá trình chuyển đổi tri thức giữa các dạng tacit và explicit thông qua bốn giai đoạn: xã hội hóa – ngoại hóa – kết hợp – nội hóa.

Đổi mới dựa trên tri thức có thể xuất hiện theo hai dạng:

1. Incremental innovation: cải tiến nhỏ nhưng liên tục, dựa trên tri thức hiện có.
2. Disruptive innovation: đột phá thay đổi toàn bộ cấu trúc thị trường, dựa trên tri thức mới hoặc tái cấu trúc tri thức cũ.

Tài liệu tham khảo

1. IBM. (n.d.). What is a knowledge graph?
2. Larkum, M. (2021). A cellular mechanism for cortical associations. Nature Reviews Neuroscience.
3. Stanford Encyclopedia of Philosophy. (2020). The Analysis of Knowledge.
4. Pujara, J., et al. (2019). Knowledge graphs: Theory and practice. Expert Systems with Applications.
5. OECD. (1996). The Knowledge-Based Economy.
6. UNESCO. (2005). Towards Knowledge Societies.
7. Nonaka, I., & Takeuchi, H. (2019). The SECI model and knowledge creation. Knowledge Management Research & Practice.