Was sind Ontologien in der KI?

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Ontologie

Bevor Sie die Frage direkt betrachten, ist es hilfreich, einen Kontext über den Ursprung der Ontologie zu erhalten. Dies hilft zu verstehen, warum der Begriff gewählt wurde, und Klarheit darüber zu behalten, was Ontologie ist und was nicht.

Ontologie Substantiv on · tol · o · gy | \ än-ˈtä-lə-jē

1: Ein Zweig der Metaphysik, der sich mit der Natur und den Beziehungen des Seins befasst - Die Ontologie befasst sich mit abstrakten Entitäten.

2: eine bestimmte Theorie über die Natur des Seins oder die Art der Dinge, die existieren

Das Konzept der Ontologie stammt nicht aus der Welt der Software, obwohl eine Software-Abstraktion bis zu einem gewissen Grad ontologisch ist. Einige Literaturstellen haben die Ontologie mit einer Karte der Beziehungen zwischen konkreten Typen in einem objektorientierten Entwurf verwechselt, die möglicherweise nicht abstrakt genug ist, um die Verwendung des Begriffs zu rechtfertigen.

Ontologie in der KI

Es gibt einige Stakeholder-Klassen von Fachleuten oder Teams von Fachleuten, die nach Dingen suchen, die möglicherweise nicht erfunden oder platziert wurden, aber dennoch existieren. Dieser Trend hat seinen Ursprung in der Wissenschaft, wie viele andere auch.

Wir haben einige offensichtliche Anwendungen, um die Entstehung von Dingen zu entdecken, die anfangs nicht geplant oder gar bemerkt wurden.

  • Unternehmen, die beabsichtigen, proaktiv zu handeln. Dies ist die Business-Intelligence-Anwendung
  • Forscher natürlicher Sprachsysteme beabsichtigen, Sequenzen sprachlicher Elemente wie Wörter, Präfixe, Suffixe, Verbkonjugationen, Mehrwortjargon oder Umgangssprachen auf und von semantischen Netzen und Assoziationsstrukturen abzubilden
  • Datenforscher, die daran interessiert sind, die Entstehung von weltweiten Web-Verknüpfungen und Inhaltsredundanzen zu verfolgen

Der Artikel, auf den im ersten Kommentar zur Frage verwiesen wird, enthält einen interessanten Absatz: "Die Literatur zur künstlichen Intelligenz enthält viele Definitionen einer Ontologie; viele davon widersprechen sich. Für die Zwecke dieses Handbuchs ist eine Ontologie eine formale explizite Beschreibung von Konzepten in einem Diskursbereich (Klassen (manchmal als Konzepte bezeichnet)), Eigenschaften jedes Konzepts, die verschiedene Merkmale und Attribute des Konzepts beschreiben (Slots (manchmal als Rollen oder Eigenschaften bezeichnet)) und Einschränkungen für Slots (Facetten (manchmal als Rollenbeschränkungen bezeichnet)) Eine Ontologie bildet zusammen mit einer Reihe einzelner Klasseninstanzen eine Wissensbasis. In Wirklichkeit gibt es eine feine Linie, in der die Ontologie endet und die Wissensbasis beginnt. "

Beachten Sie die obige LISP-Syntax. Beachten Sie auch die widersprüchlichen Definitionen der Ontologie, wie sie für die KI gelten. Diese Definitionen beziehen sich manchmal auf Konzeptklassen wie im PAC-Lernrahmen (wahrscheinlich ungefähr korrekt). Sie können sich auf NLP-Arbeiten zur Semantik beziehen.

Es kann sinnvoll sein, den Begriff zu stabilisieren, weshalb die Wörterbuchdefinition oben wiedergegeben wurde. AI würde nicht von der Entstehung eines irreführenden Jargons profitieren, bei dem die Wörter nicht mehr das bedeuten, was sie einmal bedeuteten, nur weil sich niemand die Zeit nahm, um zu sehen, was an ihrer Bedeutung legitim war, bevor sie anfingen, Papiere zu schreiben.

Einige Referenzen

Dies sind einige wissenschaftliche Veröffentlichungen, die einen Überblick über die Verwendung ontologischer Konzepte bei der Entdeckung geben.

Douglas Daseeco
quelle
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Es war eine Freude, diese gut geschriebene Erklärung zu lesen. Mir gefällt am besten, dass ein Unterschied zwischen Ontologien und Wissensbasis gemacht wurde. Es gibt nur eine kleine Kritik: Was fehlt, ist der Begriff „Ontologie-Erdung“, auch Verifikation genannt. Die Idee ist, dass Ontologien nicht frei schweben, sondern mit einem Spiel, einer Domäne oder einer Sprache verbunden sind. Da das OP nicht speziell danach gefragt hat, ist dies insgesamt kein Problem.
Manuel Rodriguez