Semantic-based Knowledge Management เป็นแนวคิดที่เกิดขึ้นมาประมาณ 10 ปีแล้ว เปิดประเด็นโดย John Davies, Marko Grobelnik
และ Dunja Mladenic ที่ร่วมกันเขียนหนังสือชื่อ Semantic Knowledge Management: Integrating Ontology Management, Knowledge Discovery, and Human Language Technologies เมื่อปี ค.ศ.2008

Semantic-based Knowledge Management แปลตรงตัวคือ การจัดการความรู้เชิงความหมาย แต่อ่านแล้วก็คงต้องไปหาความหมายของคำแปลอีกที ผมจึงขอแปลว่า การจัดการความรู้เชิงอรรถศาสตร์ ซึ่งความหมายทั่วไปของอรรถศาสตร์ แปลว่าวิชาที่เกี่ยวกับความหมาย หรือการตีความทางความหมาย ส่วนพจนานุกรมคำศัพท์คอมพิวเตอร์ อรรถศาสตร์แปลว่า วิชาที่ว่าด้วยสัมพันธภาพระหว่างคำกับสัญลักษณ์ที่ใช้ในการเขียนโปรแกรมหรือชุดคำสั่ง

ภารกิจหลักของ Semantic-based Knowledge Management คือการได้มาซึ่งความรู้ในเชิงลึก หรือ Deep Knowledge โดยมีจุดมุ่งหมายเพื่อการนำองค์ความรู้เฉพาะสาขา หรือ Domain Knowledge ไปใช้งาน

โดยเฉพาะเมื่อเชื่อมโยงเข้าสู่ระบบคอมพิวเตอร์ยุค Web 4.0 แล้ว Semantic-based Knowledge Management เป็นสารตั้งต้นสำหรับการสร้างฐานความรู้สำหรับโปรแกรมคอมพิวเตอร์ Ontology

Ontology หมายถึง รูปแบบองค์ความรู้เฉพาะสาขา หรือ Domain Knowledge มีองค์ประกอบจากความรู้สองส่วนคือ วิศวกรความรู้ หรือ Knowledge Engineers และ ผู้เชี่ยวชาญเฉพาะทาง Domain Experts เป้าประสงค์ของ Ontology คือการนำความรู้เฉพาะสาขาไปสร้างเป็นฐานความรู้เพื่อประยุกต์ใช้ในโปรแกรมคอมพิวเตอร์ที่หลากหลาย โดยงานนี้จำเป็นต้องพึ่งพาเทคโนโลยีที่เรียกว่า วิศวกรรมความรู้ หรือ Knowledge Engineering

วิศวกรรมความรู้ หรือ Knowledge Engineering มีหน้าที่พัฒนาระบบ รวบรวม จัดเก็บ และแบ่งปันองค์ความรู้จากผู้เชี่ยวชาญเฉพาะสาขา นำไปประยุกต์เข้ากับเทคโนโลยีคอมพิวเตอร์ โดยเฉพาะเทคโนโลยีอินเตอร์เน็ต หรือ Web 4.0 เพื่อเป็นการจัดการความรู้สำหรับการเรียกใช้งานได้อย่างชาญฉลาดยิ่งขึ้น และมีความเป็นอัตโนมัติมากขึ้น

ในปัจจุบัน มีโปรแกรมภาษาที่ใช้ในการพัฒนา Ontology เพื่อให้สามารถแบ่งปันและแลกเปลี่ยนข้อมูลบน Web หลายตัว อาทิ มาตรฐาน OWL หรือ Web Ontology Language มาตรฐาน RDF หรือ Resource Description Framework ภาษา XML หรือ Extensible Markup Language) และมาตรฐานการอ้างอิงข้อมูล URI หรือ Uniform Resource Identifier

โดยทุกวันนี้ สถาบันการศึกษาชั้นนำอย่างน้อยสองแห่งได้สร้างเครื่องมือสำหรับสนับสนุนการพัฒนา Ontology คือโปรแกรม Protege ของ Stanford University และโปรแกรม Hozo ของ Osaka University

ดังที่กล่าวไปแล้ว ว่าภารกิจหลักของ Semantic-based Knowledge Management คือการเชื่อมโยงเข้าสู่ระบบคอมพิวเตอร์ยุค Web 4.0 แม้ว่าโดยตัวของมันเองคือ Semantic จะมีสถานะเพียง Web 3.0 ก็ตาม

โดยหากเราย้อนไปดูความหมายของ Web 1.0 (ค.ศ.1990-ค.ศ.2000)     ซึ่งคือยุคเริ่มต้นของ Web ที่มีลักษณะ Broadcasting หรือ One-way Communication มาจนถึงยุค Web 2.0 (ค.ศ.2000-ค.ศ.2010) คือห้วงเวลาปัจจุบันของ Social Network ส่วน Web 3.0 (ค.ศ.2010-ค.ศ.2020) หรือ SemanticWeb จะมีลักษณะการทำงานในลักษณะเครือข่ายเชิงอรรถศาสตร์ หรือ Semantic Network อาทิ Intelligent Agent หรือ Semantic Search และ Web 4.0 (ค.ศ.2020-ค.ศ.2030) คือ Symbiotic Web หรือเว็บไซต์ที่ทำงานแบบ Artificial Intelligence (AI) หรือปัญญาประดิษฐ์ ตัวอย่างที่เกิดขึ้นแล้วคือการทำงานของโปรแกรม Siri ใน iPhone

Semantic-based Knowledge Management จึงเป็นการกรุยทางไปสู่การสร้าง SemanticSearch Engine ที่ต่างจากแนวคิด Search Engine ที่เราใช้กันในปัจจุบันอย่าง Google ซึ่งเป็นเพียง Text-based Information และ Content-based Information ส่วน SemanticSearch Engine นั้นจะเป็น Term-based Information

ความแตกต่างระหว่าง Search Engine กับ SemanticSearch Engine สามารถยกตัวอย่างง่ายๆ ได้ว่า ถ้าเป็น Search Engine ธรรมดา เมื่อเราค้นคำว่า รถยนต์ Search Engine จะไปนำข้อมูลที่มีคำว่า รถยนต์ มานำเสนอให้เรา แต่หากเป็น SemanticSearch Engine นอกจากจะได้ข้อมูลที่มีคำว่า รถยนต์ ยังแถมยี่ห้อรถยนต์ให้เราอีกด้วย เช่น TOYOTA HONDA

ยิ่งถ้าเป็น Symbiotic Web ก็จะยิ่งฉลาดกว่า SemanticWeb เพราะถ้าเป็น Symbiotic Web หากเราค้นหาคำว่า รถยนต์ นอกจากจะให้ข้อมูลคำว่า รถยนต์ ยังแถมยี่ห้อรถยนต์ คือ TOYOTA และ HONDA ยังพ่วงมอเตอร์ไซค์ HONDA ให้เราอีกด้วย