Ontologi

En ontologi i konteksten af kunstig intelligens (AI) er en formel, eksplicit specifikation af en delt konceptualisering. Den definerer et sæt repræsentative primitive—såsom klasser, egenskaber og relationer—til at modellere et vidensdomæne. I AI giver ontologier en struktureret ramme for at repræsentere viden, hvilket gør det muligt for maskiner at fortolke, ræsonnere og behandle information effektivt.

Begrebet stammer fra filosofien, hvor ontologi henviser til studiet af væren og eksistens. I AI er det blevet tilpasset til at betyde en streng og systematisk repræsentation af viden om et bestemt domæne, hvilket letter kommunikationen mellem mennesker og maskiner samt mellem forskellige systemer.

Komponenter i en ontologi

En ontologi består af flere centrale komponenter, der arbejder sammen om at repræsentere viden:

• Klasser (Begreber): Abstrakte grupper eller kategorier af objekter inden for domænet. For eksempel kan klasser i en medicinsk ontologi omfatte Sygdom, Symptom og Behandling.
• Individer (Instanser): Specifikke objekter eller enheder, der tilhører klasser. For eksempel er Diabetes en instans af klassen Sygdom.
• Egenskaber (Attributter): Kendetegn eller egenskaber ved klasser og individer. Disse kan være datatypiske egenskaber (der forbinder individer med dataværdier) eller objektegenskaber (der forbinder individer med andre individer).
• Relationer: Definerede forbindelser mellem klasser og individer, der fastlægger, hvordan de interagerer. For eksempel Behandling lindrer et Symptom, eller en Patient har en Sygdom.
• Begrænsninger og aksiomer: Regler, der styrer relationer og egenskaber i ontologien og sikrer konsistens og logisk sammenhæng.

Hvordan bruges ontologier i AI

Ontologier spiller en central rolle i forskellige AI-applikationer ved at give en struktureret ramme for vidensrepræsentation og ræsonnement.

Vidensrepræsentation og ræsonnement

I AI muliggør ontologier eksplicit repræsentation af viden om et domæne, så systemer kan ræsonnere over enheder og deres relationer. Ved at formalisere domæneviden kan AI-systemer udføre logiske inferenser, udlede ny information og understøtte beslutningstagning.

Semantisk Web og vidensgrafer

Ontologier er fundamentale for det Semantiske Web—en udvidelse af World Wide Web, der gør det muligt at dele og genbruge data på tværs af applikationer. Ved at bruge ontologier til at definere dataens semantik kan Semantisk Web gøre det muligt for maskiner at forstå og behandle webindhold meningsfuldt.

Vidensgrafer er en praktisk implementering af ontologier i AI. De bruger noder til at repræsentere enheder og kanter til at repræsentere relationer, hvilket danner et netværk af sammenkædede data. Virksomheder som Google og Facebook bruger vidensgrafer til at forbedre søgeresultater og brugeroplevelser.

Naturlig sprogbehandling (NLP)

I NLP hjælper ontologier med at forstå betydningen bag menneskesprog. Ved at tilbyde en struktureret repræsentation af begreber og relationer hjælper ontologier AI-systemer med at fortolke kontekst, afklare tvetydige udtryk og forstå komplekse sætninger.

Ekspertsystemer og videnbaserede systemer

Ontologier er centrale for ekspertsystemer—AI-programmer, der efterligner menneskelige eksperters beslutningstagning. Ved at kodificere domæneviden i en ontologi kan ekspertsystemer levere specialiseret rådgivning, diagnostik eller løsninger inden for bl.a. medicin, finans eller ingeniørfag.

Integration med maskinlæring

Mens maskinlæring fokuserer på mønstergenkendelse og datadrevne modeller, giver integration af ontologier større fortolkbarhed og forklarbarhed i AI-systemer. Ontologier tilfører semantisk kontekst til maskinlæringsresultater, så resultaterne bliver mere forståelige og anvendelige.

Typer af ontologier

Ontologier kan kategoriseres ud fra deres generalitetsniveau og anvendelse:

• Øvre (fundamentale) ontologier: Indeholder generelle begreber, der er universelt anvendelige på tværs af domæner, såsom tid, rum og begivenhed.
• Domæneontologier: Repræsenterer begreber, der er specifikke for et bestemt domæne, som sundhed, finans eller landbrug.
• Opgaveontologier: Fokuserer på ordforråd relateret til specifikke opgaver eller aktiviteter inden for et domæne.
• Applikationsontologier: Tilpasset specifikke applikationer og kombinerer begreber fra domæne- og opgaveontologier for at opfylde konkrete behov.

Fordele ved at bruge ontologier i AI

Konsistent forståelse og vidensdeling

Ontologier sikrer en ensartet forståelse af information på tværs af forskellige systemer og interessenter. Ved eksplicit at definere begreber og relationer muliggør de effektiv vidensdeling og kommunikation.

Forbedret dataintegration

I organisationer, der håndterer store og forskellige datasæt, letter ontologier dataintegration ved at tilbyde en samlet ramme. De muliggør problemfri sammenfletning af information fra heterogene kilder og forbedrer datakvalitet og sammenhæng.

Ræsonnement og inferens

Ontologier giver AI-systemer evnen til at ræsonnere. Ved at definere logiske regler og relationer kan systemer udlede ny viden, opdage inkonsistenser og træffe informerede beslutninger.

Forbedret forståelse af naturligt sprog

Ved at tilbyde semantiske strukturer forbedrer ontologier AI-systemers evne til at forstå og behandle naturligt sprog. De hjælper med at afklare tvetydige udtryk og fortolke kontekst, hvilket er afgørende for applikationer som chatbots og virtuelle assistenter.

Skalerbarhed og genanvendelighed

Ontologier er udvidelige og kan udvikle sig i takt med domæneviden. Nye begreber og relationer kan tilføjes uden at forstyrre eksisterende strukturer, hvilket gør dem til genanvendelige aktiver for forskellige AI-applikationer.

Udfordringer og begrænsninger

Selvom ontologier giver væsentlige fordele, er der visse udfordringer forbundet med deres brug:

Kompleksitet i udvikling

At skabe omfattende ontologier kræver betydelig indsats og ekspertise. Det indebærer grundig domæneanalyse, konsensusopbygning blandt interessenter og omhyggeligt design for at sikre konsistens og anvendelighed.

Vedligeholdelse og udvikling

Domæner er dynamiske, og ontologier skal opdateres for at afspejle ny viden. Vedligeholdelse og videreudvikling kan være ressourcekrævende og kræver løbende samarbejde og styring.

Interoperabilitetsproblemer

Forskellige systemer kan bruge forskellige ontologier, hvilket giver interoperabilitetsudfordringer. Kortlægning og tilpasning af ontologier for at sikre problemfri dataudveksling kan være komplekst.

Begrænsninger i udtryksfuldhed

Ontologiske repræsentationer kan have svært ved at indfange visse typer viden, såsom probabilistisk eller usikker information, der ofte optræder i virkelige scenarier.

Eksempler og anvendelser

Allstate Business Insurance Expert (ABIE)

Allstate Business Insurance udviklede ABIE, et AI-system designet til at give konsistent og præcis information til forsikringsagenter. Ved at opbygge ontologier for virksomhedstyper og risikokategorier kunne ABIE fortolke komplekse policydokumenter og levere præcise svar på forespørgsler.

Ontologien fungerede som den grundlæggende model, der repræsenterede virksomhedens produkter, tjenester og regler. Resultatet var, at ABIE reducerede antallet af opkald til callcenteret, forkortede oplæringstiden for medarbejdere og leverede konsistent information, hvilket øgede effektiviteten.

Cleveland Museum of Art

Cleveland Museum of Art benyttede ontologier til at forstå besøgendes præferencer og interaktioner med udstillinger. Ved at oprette en ontologi, der koblede geospatiale data med adfærdsanalyse, kunne de koble bestemte indholdselementer med besøgendes reaktioner.

Denne tilgang gjorde det muligt for museet at få indsigt i besøgendes interesser, optimere udstillingsplaceringer og forbedre den samlede museumsoplevelse.

Sundhedsautomatisering

Inden for sundhedssektoren bruges ontologier til at repræsentere kompleks medicinsk viden, såsom sygdomme, symptomer, behandlinger og deres indbyrdes relationer. De gør sundhedssystemer i stand til at fortolke patientdata, assistere ved diagnosticering og understøtte personlig medicin.

For eksempel kan ontologier drive AI-systemer, der analyserer elektroniske patientjournaler (EHR) for at identificere mønstre, forudsige potentielle sundhedsrisici og anbefale behandlingsplaner.

Bioinformatik

Bioinformatik er stærkt afhængig af ontologier til at håndtere store mængder biologiske data. Ontologier som Gene Ontology (GO) giver et struktureret ordforråd til annotering af gener og genprodukter på tværs af arter.

Ved at bruge ontologier kan forskere udføre semantiske søgninger, integrere data fra forskellige kilder og accelerere opdagelser inden for genetik, genomik og molekylærbiologi.

Ontologier og informationsarkitektur

Grundlaget for AI-systemer

Ontologier udgør rygraden i informationsarkitekturen for AI-systemer. De giver det semantiske stillads, der understøtter vidensrepræsentation, dataintegration og ræsonnement.

Ved at organisere begreber og relationer gør ontologier det muligt for AI-applikationer at behandle information på en måde, der ligner menneskelig forståelse og bygger bro mellem rå data og meningsfuld indsigt.

Betydning for AI-automatisering og chatbots

I AI-automatisering og chatbotudvikling forbedrer ontologier forståelse af naturligt sprog og responsgenerering. Ved at udnytte ontologier kan chatbots forstå brugerhensigter mere præcist, håndtere komplekse forespørgsler og levere kontekstrelevante svar.

For eksempel gør ontologier det muligt for chatbots i kundeserviceapplikationer at fortolke kunders problemer, navigere gennem relaterede begreber (som produkter, tjenester og politikker) og levere præcise løsninger.

Eksperimentering med ontologier

Værktøjer og platforme

For dem, der ønsker at udforske ontologier, findes der flere værktøjer til oprettelse, visualisering og styring af ontologiske modeller:

• Protégé: En open source-ontologiredigeringsprogram udviklet af Stanford University. Det tilbyder en brugervenlig grænseflade til opbygning og test af ontologier samt understøttelse af ræsonneringsmotorer.
• Web Ontology Language (OWL): Et standardiseret sprog til at definere og instantiere ontologier, særligt egnet til brug på det Semantiske Web.
• Resource Description Framework (RDF): En ramme til at repræsentere information om ressourcer i grafstruktur, ofte brugt sammen med ontologier.

Praktiske trin til at eksperimentere med ontologier

1. Vælg et domæne: Udvælg et specifikt interesseområde, hvor du vil modellere viden, f.eks. sundhed, finans eller uddannelse.
2. Identificer kernebegreber: Bestem de vigtigste klasser, egenskaber og relationer, der er relevante for domænet.
3. Brug ontologiredigeringsværktøjer: Brug f.eks. Protégé til at oprette ontologien ved at definere klasser, underklasser, egenskaber og individer.
4. Anvend ræsonneringsmotorer: Udnyt indbyggede ræsonneringsfunktioner til at validere ontologien, kontrollere konsistens og udlede ny viden.
5. Integrer med AI-systemer: Indarbejd ontologien i AI-applikationer, som chatbots eller ekspertsystemer, for at forbedre deres forståelse og ydeevne.

Ontologier vs. andre metoder til vidensrepræsentation

Taksonomier og relationsdatabaser

Selvom taksonomier og relationsdatabaser giver strukturerede måder at organisere data på, har de visse begrænsninger sammenlignet med ontologier:

• Taksonomier tilbyder hierarkiske klassifikationer, men mangler evnen til at repræsentere komplekse relationer mellem begreber.
• Relationsdatabaser administrerer data i tabeller med foruddefinerede skemaer, men kan have svært ved at repræsentere semantiske relationer og muliggøre ræsonnement.

Ontologier derimod:

• Repræsenterer komplekse og flere relationer mellem begreber.
• Understøtter ræsonnement og inferens gennem logiske regler og aksiomer.
• Er fleksible og udvidelige og kan tilpasses ændringer i domæneviden.

Ontologier i datastyring og vidensdeling

Forbedring af datakvalitet og konsistens

Ved at give en formel specifikation af begreber og relationer forbedrer ontologier datakvaliteten. De sikrer, at data overholder definerede strukturer og betydninger, hvilket reducerer tvetydighed og inkonsistens.

Understøttelse af vidensdeling

Ontologier gør det muligt at dele og genbruge viden på tværs af forskellige systemer og organisationer. Ved at etablere en fælles forståelse muliggør de interoperabilitet og samarbejde i forskning og udvikling.

Understøttelse af videnbaserede systemer

I videnbaserede systemer fungerer ontologier som det grundlæggende lag, der informerer ræsonneringsprocesserne. De gør det muligt for systemer at trække på omfattende domæneviden til at løse problemer, besvare spørgsmål og understøtte beslutningstagning.

Ontologier og AI-automatisering

Forbindelse med AI-automatisering

Ontologier styrker AI-automatisering ved at give den semantiske forankring, der er nødvendig for intelligente handlinger. De gør det muligt for AI-systemer at:

• Forstå og fortolke komplekse input.
• Udføre kontekstafhængigt ræsonnement.
• Generere nøjagtige og relevante output.

Anvendelser i chatbots og virtuelle assistenter

For chatbots og virtuelle assistenter forbedrer ontologier de konversationelle evner. De gør det muligt for systemet at:

• Forstå brugerhensigter og sproglige nuancer.
• Navigere gennem forbundne begreber for at finde løsninger.
• Give personlige og kontekstuelt passende svar.

Rolle i maskinlæring

Inkorporering af ontologier i maskinlæringsmodeller:

• Forbedrer feature-repræsentation ved at tilføje semantisk kontekst.
• Øger forklarbarheden ved at koble forudsigelser til kendte begreber.
• Understøtter transfer learning gennem delte ontologiske rammer.

Forskning i ontologi i AI

Feltet ontologi i AI har oplevet betydelige fremskridt med fokus på at skabe strukturerede rammer, der organiserer AI-begreber, metoder og deres indbyrdes relationer.

Et bemærkelsesværdigt arbejde på området er “The Artificial Intelligence Ontology: LLM-assisted construction of AI concept hierarchies” af Marcin P. Joachimiak m.fl. Denne artikel introducerer Artificial Intelligence Ontology (AIO), som systematiserer AI-begreber for at give en omfattende ramme, der adresserer både tekniske og etiske aspekter af AI-teknologier. Ontologien er struktureret i seks topniveau-grene og benytter AI-drevet kuratering for at forblive relevant i takt med den hurtige udvikling. AIO er open source, hvilket letter integration i tværfaglig forskning og er tilgængelig på GitHub og BioPortal.

Et andet vigtigt bidrag er “My Ontologist: Evaluating BFO-Based AI for Definition Support” af Carter Benson m.fl., som undersøger brugen af store sprogmodeller (LLM’er) som GPT-4 til at understøtte ontologiudvikling. Undersøgelsen ser på generering af ontologier fra Basic Formal Ontology (BFO)-rammen og fremhæver de udfordringer og kompleksiteter, der er forbundet med at tilpasse LLM-genererede ontologier til topniveau-standarder. Artiklen understreger vigtigheden af at opretholde integrerbare ontologiske rammer for at undgå fragmenterede udviklinger.

Desuden undersøger “An Experiment in Retrofitting Competency Questions for Existing Ontologies” af Reham Alharbi m.fl. brugen af kompetencespørgsmål (CQs) som middel til at forbedre de funktionelle krav til ontologier. Disse spørgsmål i naturligt sprog giver indsigt i den tilsigtede anvendelse og udvider og forfiner eksisterende ontologiske strukturer for bedre nytteværdi og forståelse.