علم الأنطولوجيا

الأنطولوجيا في سياق الذكاء الاصطناعي (AI) هي مواصفة رسمية وصريحة لتصور مشترك. فهي تحدد مجموعة من البدائيات التمثيلية—مثل الفئات، والخصائص، والعلاقات—لنمذجة مجال معرفي. في الذكاء الاصطناعي، توفر الأنطولوجيات إطارًا منظمًا لتمثيل المعرفة، مما يمكّن الآلات من تفسير المعلومات والاستدلال عليها ومعالجتها بفعالية.

يعود أصل المصطلح إلى الفلسفة، حيث تشير الأنطولوجيا إلى دراسة طبيعة الوجود والكينونة. أما في الذكاء الاصطناعي، فقد تم تكييفها لتشير إلى تمثيل صارم ومنهجي للمعرفة حول مجال معين، مما يسهل التواصل بين البشر والآلات، وكذلك بين الأنظمة المختلفة.

مكونات الأنطولوجيا

تتكون الأنطولوجيا من عدة مكونات رئيسية تعمل معًا لتمثيل المعرفة:

• الفئات (المفاهيم): مجموعات أو فئات مجردة من الكائنات ضمن المجال. على سبيل المثال، في أنطولوجيا طبية، قد تشمل الفئات المرض، العَرَض، والعلاج.
• الأفراد (الأمثلة): كائنات أو كيانات محددة تنتمي إلى الفئات. مثلًا، السكري كمثال على فئة المرض.
• الخصائص (السمات): خصائص أو ميزات للفئات والأفراد. قد تكون خصائص بيانات (ترتبط بقيم بيانات) أو خصائص كائن (ترتبط بأفراد آخرين).
• العلاقات: روابط معرّفة بين الفئات والأفراد تحدد كيفية تفاعلهم. مثلًا، العلاج يخفف من العَرَض، أو المريض يعاني من مرض.
• القيود والمسلمات: قواعد تحكم العلاقات والخصائص داخل الأنطولوجيا، لضمان الاتساق والمنطقية.

كيف تُستخدم الأنطولوجيات في الذكاء الاصطناعي

تلعب الأنطولوجيات دورًا محوريًا في تطبيقات الذكاء الاصطناعي المختلفة من خلال توفير إطار منظم لتمثيل المعرفة والاستدلال.

تمثيل المعرفة والاستدلال

في الذكاء الاصطناعي، تتيح الأنطولوجيات التمثيل الصريح للمعرفة حول مجال معين، مما يسمح للأنظمة بالاستدلال على الكيانات وعلاقاتها. ومن خلال رسم المجال معرفيًا، يمكن للأنظمة الذكية إجراء استدلال منطقي، واستخلاص معلومات جديدة، ودعم عمليات اتخاذ القرار.

الويب الدلالي ورسوميات المعرفة

تعد الأنطولوجيات أساس الويب الدلالي—وهو امتداد لشبكة الإنترنت يتيح مشاركة البيانات وإعادة استخدامها بين التطبيقات. من خلال الأنطولوجيات، يمكن للويب الدلالي تعريف دلالات البيانات، مما يتيح للآلات فهم محتوى الويب ومعالجته بشكل هادف.

رسوميات المعرفة هي تطبيق عملي للأنطولوجيات في الذكاء الاصطناعي. فهي تستخدم العقد لتمثيل الكيانات والحواف لتمثيل العلاقات، لتشكيل شبكة من البيانات المترابطة. تستخدم شركات مثل Google وFacebook رسوميات المعرفة لتحسين نتائج البحث وتعزيز تجربة المستخدم.

معالجة اللغة الطبيعية (NLP)

في معالجة اللغة الطبيعية، تساعد الأنطولوجيات في فهم المعاني الكامنة خلف اللغة البشرية. من خلال توفير تمثيل منظم للمفاهيم والعلاقات، تساعد الأنطولوجيات الأنظمة الذكية على تفسير السياق، وإزالة الغموض عن المصطلحات، وفهم الجمل المعقدة.

الأنظمة الخبيرة وأنظمة المعرفة

تعد الأنطولوجيات جزءًا أساسيًا من الأنظمة الخبيرة—برامج الذكاء الاصطناعي التي تحاكي قدرات اتخاذ القرار لدى الخبراء البشريين. من خلال ترميز المعرفة ضمن أنطولوجيا، يمكن للأنظمة الخبيرة تقديم نصائح أو تشخيصات أو حلول متخصصة في مجالات مثل الطب، والمالية، أو الهندسة.

التكامل مع التعلم الآلي

بينما يركز التعلم الآلي على التعرف على الأنماط والنماذج المعتمدة على البيانات، فإن دمج الأنطولوجيات يعزز من قابلية التفسير والشرح للأنظمة الذكية. توفر الأنطولوجيات سياقًا دلاليًا لمخرجات التعلم الآلي، مما يجعل النتائج أكثر وضوحًا وقابلية للتنفيذ.

أنواع الأنطولوجيات

يمكن تصنيف الأنطولوجيات حسب مستوى عموميتها وتطبيقها:

• الأنطولوجيات العليا (التأسيسية): تقدم مفاهيم عامة تطبق على جميع المجالات، مثل الزمن، والمكان، والحدث.
• الأنطولوجيات القطاعية: تمثل مفاهيم خاصة بمجال معين، مثل الصحة، أو المال، أو الزراعة.
• أنطولوجيات المهام: تركز على المصطلحات المتعلقة بمهام أو أنشطة محددة ضمن المجال.
• الأنطولوجيات التطبيقية: مصممة لتطبيقات معينة، وتجمع بين مفاهيم من الأنطولوجيات القطاعية وأنطولوجيات المهام لتلبية احتياجات محددة.

مزايا استخدام الأنطولوجيات في الذكاء الاصطناعي

فهم مشترك وتبادل المعرفة

تضمن الأنطولوجيات فهمًا موحدًا للمعلومات عبر الأنظمة والمشاركين المختلفين. فمن خلال تعريف المفاهيم والعلاقات بشكل صريح، تُمكّن من مشاركة المعرفة والتواصل الفعّال.

تعزيز تكامل البيانات

في المؤسسات التي تتعامل مع مجموعات بيانات ضخمة ومتشعبة، تسهل الأنطولوجيات تكامل البيانات من خلال توفير إطار موحد. فهي تتيح دمج المعلومات بسلاسة من مصادر متباينة، مما يحسن جودة البيانات واتساقها.

قدرات الاستدلال والاستنتاج

تمنح الأنطولوجيات الأنظمة الذكية القدرة على الاستدلال. فمن خلال تعريف القيود والعلاقات المنطقية، يمكن للأنظمة استنتاج معرفة جديدة، واكتشاف التناقضات، واتخاذ قرارات مستنيرة.

تحسين فهم اللغة الطبيعية

من خلال توفير بنى دلالية، تعزز الأنطولوجيات قدرة أنظمة الذكاء الاصطناعي على فهم ومعالجة اللغة الطبيعية. فهي تساعد في إزالة الغموض عن المصطلحات وتفسير السياق، وهو أمر محوري لتطبيقات مثل روبوتات المحادثة والمساعدين الافتراضيين.

القابلية للتوسع وإعادة الاستخدام

الأنطولوجيات قابلة للتوسعة ويمكن أن تتطور مع تطور المعرفة في المجال. يمكن إضافة مفاهيم وعلاقات جديدة دون التأثير على الهيكل الحالي، مما يجعلها أصولًا قابلة لإعادة الاستخدام في تطبيقات الذكاء الاصطناعي المختلفة.

التحديات والقيود

رغم الفوائد الكبيرة للأنطولوجيات، إلا أن استخدامها يواجه عدة تحديات:

التعقيد في التطوير

يتطلب إنشاء أنطولوجيات شاملة جهدًا وخبرة كبيرين. ويشمل ذلك تحليلًا دقيقًا للمجال، وبناء التوافق بين المشاركين، وتصميمًا حذرًا لضمان الاتساق وقابلية الاستخدام.

الصيانة والتطوير

المجالات دائمة التغير، ويجب تحديث الأنطولوجيات لتعكس المعرفة الجديدة. وتعد صيانة وتطوير الأنطولوجيات عملية تستهلك الكثير من الموارد، وتتطلب تعاونًا وإدارة مستمرين.

مشكلات التوافقية

قد تستخدم الأنظمة المختلفة أنطولوجيات متنوعة، مما يؤدي إلى تحديات في التوافقية. ويعد ربط ومواءمة الأنطولوجيات لضمان تبادل البيانات بسلاسة أمرًا معقدًا.

القيود في القدرة على التعبير

قد تجد الأنطولوجيات صعوبة في تمثيل أنواع معينة من المعرفة، مثل المعلومات الاحتمالية أو غير المؤكدة، وهي شائعة في سيناريوهات العالم الحقيقي.

أمثلة وحالات استخدام

نظام Allstate Business Insurance Expert (ABIE)

طورت شركة Allstate Business Insurance نظام ABIE، وهو نظام ذكاء اصطناعي صمم لتوفير معلومات دقيقة ومتسقة لوكلاء التأمين. من خلال بناء أنطولوجيات لأنواع الأعمال وفئات المخاطر، تمكن ABIE من تفسير مستندات السياسات المعقدة وتقديم إجابات دقيقة على الاستفسارات.

لقد كانت الأنطولوجيا بمثابة النموذج الأساسي، حيث مثلت منتجات الشركة وخدماتها ولوائحها. ونتيجة لذلك، قلل ABIE من حجم المكالمات إلى مراكز الاتصال، وقلل من وقت تدريب الموظفين، وقدم معلومات متسقة، مما عزز الكفاءة العامة.

متحف كليفلاند للفنون

استخدم متحف كليفلاند للفنون الأنطولوجيات لفهم تفضيلات الزوار وتفاعلهم مع المعروضات. من خلال إنشاء أنطولوجيا تربط بين البيانات الجغرافية والسلوكية، تمكنوا من ربط محتوى معين بردود فعل الزوار.

أتاح هذا النهج للمتحف فهم اهتمامات الزوار بشكل أفضل، وتحسين توزيع المعروضات، وتعزيز تجربة الزوار بشكل عام.

أتمتة الرعاية الصحية

في مجال الرعاية الصحية، تُستخدم الأنطولوجيات لتمثيل المعرفة الطبية المعقدة، مثل الأمراض، والأعراض، والعلاجات، والعلاقات بينها. وهي تمكن الأنظمة الصحية من تفسير بيانات المرضى، والمساعدة في التشخيص، ودعم الطب الشخصي.

على سبيل المثال، يمكن للأنطولوجيات تشغيل أنظمة ذكاء اصطناعي لتحليل السجلات الصحية الإلكترونية (EHRs) لتحديد الأنماط، والتنبؤ بالمخاطر الصحية، والتوصية بخطط العلاج.

المعلوماتية الحيوية

تعتمد المعلوماتية الحيوية بشكل كبير على الأنطولوجيات لإدارة كميات هائلة من البيانات البيولوجية. فأنطولوجيات مثل أنطولوجيا الجينات (GO) توفر مصطلحات منظمة لتعليق الجينات ومنتجاتها عبر الأنواع.

وباستخدام الأنطولوجيات، يمكن للباحثين إجراء عمليات بحث دلالية، ودمج البيانات من مصادر متنوعة، وتسريع الاكتشافات في علم الوراثة، وعلم الجينوم، وعلم الأحياء الجزيئي.

الأنطولوجيات وهندسة المعلومات

الأساس للأنظمة الذكية

تشكل الأنطولوجيات العمود الفقري لهندسة المعلومات في أنظمة الذكاء الاصطناعي. فهي توفر الدعامة الدلالية التي تدعم تمثيل المعرفة، وتكامل البيانات، وقدرات الاستدلال.

ومن خلال تنظيم المفاهيم والعلاقات، تمكّن الأنطولوجيات تطبيقات الذكاء الاصطناعي من معالجة المعلومات بطريقة تحاكي الفهم البشري، وتسد الفجوة بين البيانات الخام والرؤى ذات المعنى.

الأهمية في أتمتة الذكاء الاصطناعي وروبوتات المحادثة

في أتمتة الذكاء الاصطناعي وتطوير روبوتات المحادثة، تعزز الأنطولوجيات فهم اللغة الطبيعية وتوليد الردود. ومن خلال الاستفادة من الأنطولوجيات، يمكن لروبوتات المحادثة فهم نوايا المستخدم بدقة أكبر، والتعامل مع استفسارات معقدة، وتقديم ردود ذات صلة بالسياق.

على سبيل المثال، في تطبيقات خدمة العملاء، تتيح الأنطولوجيات لروبوتات المحادثة تفسير مشكلات العملاء، والتنقل بين المفاهيم ذات الصلة (مثل المنتجات والخدمات والسياسات)، وتقديم حلول دقيقة.

التجربة مع الأنطولوجيات

الأدوات والمنصات

للمهتمين باستكشاف الأنطولوجيات، هناك العديد من الأدوات التي تسهل إنشاء النماذج الأنطولوجية وتصويرها وإدارتها:

• Protégé: محرر أنطولوجيا مفتوح المصدر طورته جامعة ستانفورد. يوفر واجهة سهلة لبناء واختبار الأنطولوجيات، مع دعم لمحركات الاستدلال.
• لغة الويب للأنطولوجيا (OWL): لغة قياسية لتعريف وتفعيل الأنطولوجيات، وتتميز بملاءمتها للويب الدلالي.
• إطار توصيف الموارد (RDF): إطار لتمثيل المعلومات حول الموارد بشكل رسومي، ويستخدم عادة بالتكامل مع الأنطولوجيات.

خطوات عملية للتجربة مع الأنطولوجيات

1. اختيار المجال: حدد مجال اهتمام معين تريد نمذجة المعرفة فيه، مثل الصحة، أو المال، أو التعليم.
2. تحديد المفاهيم الأساسية: عرّف الفئات الرئيسية، والخصائص، والعلاقات ذات الصلة بالمجال.
3. استخدام محررات الأنطولوجيا: استخدم أدوات مثل Protégé لإنشاء الأنطولوجيا، مع تحديد الفئات والفئات الفرعية والخصائص والأفراد.
4. تطبيق محركات الاستدلال: استعن بقدرات الاستدلال المدمجة للتحقق من صحة الأنطولوجيا، وفحص الاتساق، واستخلاص المعرفة الجديدة.
5. الدمج مع أنظمة الذكاء الاصطناعي: دمج الأنطولوجيا ضمن تطبيقات الذكاء الاصطناعي مثل روبوتات المحادثة أو الأنظمة الخبيرة، لتعزيز فهمها وأدائها.

الأنطولوجيات مقابل أساليب تمثيل المعرفة الأخرى

التصنيفات وقواعد البيانات العلائقية

بينما توفر التصنيفات وقواعد البيانات العلائقية طرقًا منظمة لتنظيم البيانات، إلا أنها تفتقر إلى بعض القدرات مقارنة بالأنطولوجيات:

• التصنيفات تقدم تصنيفات هرمية ولكنها تفتقر إلى تمثيل علاقات معقدة بين المفاهيم.
• قواعد البيانات العلائقية تدير البيانات في جداول ذات مخططات محددة مسبقًا، لكنها تواجه صعوبة في تمثيل العلاقات الدلالية وتسهيل الاستدلال.

أما الأنطولوجيات فـ:

• تمثل علاقات معقدة ومتعددة بين المفاهيم.
• تدعم الاستدلال والاستنتاج من خلال القيود والمسلمات المنطقية.
• مرنة وقابلة للتوسعة، وتستوعب التغيرات في المعرفة القطاعية.

الأنطولوجيات في إدارة البيانات وتبادل المعرفة

تعزيز جودة البيانات والاتساق

من خلال تقديم مواصفات رسمية للمفاهيم والعلاقات، تحسن الأنطولوجيات جودة البيانات. فهي تضمن التزام البيانات بالبنى والمعاني المحددة، مما يقلل الغموض والتناقضات.

تسهيل تبادل المعرفة

تمكن الأنطولوجيات من مشاركة المعرفة وإعادة استخدامها عبر الأنظمة والمؤسسات المختلفة. ومن خلال تأسيس فهم مشترك، تتيح التوافقية والجهود التعاونية في البحث والتطوير.

دعم الأنظمة المعتمدة على المعرفة

في الأنظمة المعتمدة على المعرفة، تشكل الأنطولوجيات الطبقة الأساسية التي تدعم عمليات الاستدلال. فهي تتيح للأنظمة الاستفادة من معرفة قطاعية واسعة لحل المشكلات، والإجابة عن الأسئلة، ودعم اتخاذ القرار.

الأنطولوجيات وأتمتة الذكاء الاصطناعي

العلاقة مع أتمتة الذكاء الاصطناعي

تعزز الأنطولوجيات أتمتة الذكاء الاصطناعي من خلال توفير الأساس الدلالي اللازم للإجراءات الذكية. فهي تمكّن الأنظمة الذكية من:

• فهم وتفسير المدخلات المعقدة.
• إجراء استدلال يدرك السياق.
• إنتاج مخرجات دقيقة وذات صلة.

التطبيقات في روبوتات المحادثة والمساعدين الافتراضيين

بالنسبة لروبوتات المحادثة والمساعدين الافتراضيين، تحسن الأنطولوجيات القدرات الحوارية. فهي تمكّن النظام من:

• فهم نوايا المستخدم وفروق اللغة الدقيقة.
• التنقل بين المفاهيم المترابطة لاكتشاف الحلول.
• تقديم ردود شخصية وملائمة للسياق.

الدور في التعلم الآلي

عند دمج الأنطولوجيات في نماذج التعلم الآلي:

• تعزز تمثيل الميزات من خلال إضافة سياق دلالي.
• تحسن الشرح من خلال ربط التنبؤات بمفاهيم معروفة.
• تسهل التعلم الانتقالي عبر أطر أنطولوجية مشتركة.

الأبحاث حول الأنطولوجيا في الذكاء الاصطناعي

شهد مجال الأنطولوجيا في الذكاء الاصطناعي تطورات كبيرة، مع التركيز على إنشاء أطر منظمة لتنظيم مفاهيم الذكاء الاصطناعي ومنهجيته وعلاقاته المتبادلة.

من الأعمال البارزة في هذا المجال “Artificial Intelligence Ontology: LLM-assisted construction of AI concept hierarchies” لمارسِن ب. يواخيمياك وآخرين. يقدم هذا البحث أنطولوجيا الذكاء الاصطناعي (AIO)، التي تنظم مفاهيم الذكاء الاصطناعي ضمن إطار شامل يعالج الجوانب التقنية والأخلاقية لتقنيات الذكاء الاصطناعي. وقد صُممت الأنطولوجيا من ستة فروع رئيسية وتستخدم إشراف الذكاء الاصطناعي للحفاظ على مواكبتها للتطورات السريعة. الأنطولوجيا مفتوحة المصدر، ما يسهل دمجها في الأبحاث متعددة التخصصات، ومتاحة عبر GitHub وBioPortal.

ومن المساهمات المهمة أيضًا “My Ontologist: Evaluating BFO-Based AI for Definition Support” لكارتر بنسون وآخرين، الذي يستكشف استخدام نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) مثل GPT-4 في دعم تطوير الأنطولوجيات. تبحث الدراسة في إنشاء أنطولوجيات من إطار الأنطولوجيا الشكلية الأساسية (BFO)، وتبرز التحديات في مواءمة الأنطولوجيات المنتجة بواسطة LLM مع المعايير العليا. ويؤكد البحث على أهمية الحفاظ على أطر أنطولوجية قابلة للاندماج لتجنب التطوير المنعزل.

إضافة لذلك، يناقش بحث “An Experiment in Retrofitting Competency Questions for Existing Ontologies” لريهام الحربي وآخرين، استخدام أسئلة الكفاءة (CQs) كوسيلة لتعزيز متطلبات الأنطولوجيات الوظيفية. توفر هذه الأسئلة بلغة طبيعية رؤى حول النطاق المقصود وقابلية التطبيق، مما يساعد على تحسين وتوسيع الهياكل الأنطولوجية القائمة لتحقيق فائدة وفهم أفضل.