Ontologi

En ontologi i sammenheng med kunstig intelligens (KI) er en formell, eksplisitt spesifikasjon av en delt konseptualisering. Den definerer et sett med representasjonsprimitiver—som klasser, egenskaper og relasjoner—for å modellere et kunnskapsdomene. I KI gir ontologier et strukturert rammeverk for å representere kunnskap, slik at maskiner kan tolke, resonnere og behandle informasjon effektivt.

Begrepet stammer fra filosofi, hvor ontologi refererer til læren om væren og eksistens. Innen KI har det blitt tilpasset til å bety en grundig og systematisk representasjon av kunnskap om et bestemt domene, og legger til rette for kommunikasjon mellom mennesker og maskiner, samt mellom ulike systemer.

Komponenter i en ontologi

En ontologi består av flere nøkkelkomponenter som samarbeider for å representere kunnskap:

• Klasser (Konsepter): Abstrakte grupper eller kategorier av objekter innenfor domenet. For eksempel, i en medisinsk ontologi, kan klasser være Sykdom, Symptom og Behandling.
• Individer (Instanser): Spesifikke objekter eller enheter som tilhører klasser. For eksempel, Diabetes som en instans av klassen Sykdom.
• Egenskaper (Attributter): Kjennetegn eller trekk ved klasser og individer. Disse kan være datatyp-egenskaper (kobler individer til dataverdier) eller objekt-egenskaper (kobler individer til andre individer).
• Relasjoner: Definerte forbindelser mellom klasser og individer som fastsetter hvordan de samhandler. For eksempel, en Behandling lindrer et Symptom, eller en Pasient har en Sykdom.
• Begrensninger og aksiomer: Regler som styrer relasjonene og egenskapene i ontologien, og sikrer konsistens og logisk sammenheng.

Hvordan ontologier brukes i KI

Ontologier spiller en sentral rolle i ulike KI-applikasjoner ved å gi et strukturert rammeverk for kunnskapsrepresentasjon og resonnering.

Kunnskapsrepresentasjon og resonnering

I KI muliggjør ontologier eksplisitt representasjon av kunnskap om et domene, slik at systemer kan resonnere om enheter og deres relasjoner. Ved å formalisere domenekunnskap kan KI-systemer utføre logiske slutninger, utlede ny informasjon og støtte beslutningsprosesser.

Semantisk web og kunnskapsgrafer

Ontologier er grunnleggende for den semantiske weben—en utvidelse av World Wide Web som gjør det mulig å dele og gjenbruke data på tvers av applikasjoner. Ved å bruke ontologier til å definere dataens semantikk, gjør den semantiske weben det mulig for maskiner å forstå og behandle nettinnhold på en meningsfull måte.

Kunnskapsgrafer er en praktisk implementering av ontologier i KI. De bruker noder for å representere enheter og kanter for å representere relasjoner, og danner et nettverk av sammenkoblet data. Selskaper som Google og Facebook bruker kunnskapsgrafer for å forbedre søkeresultater og styrke brukeropplevelsen.

Naturlig språkprosessering (NLP)

I NLP bidrar ontologier til å forstå meningen bak menneskelig språk. Ved å gi en strukturert representasjon av konsepter og relasjoner hjelper ontologier KI-systemer med å tolke kontekst, avklare begreper og forstå komplekse setninger.

Ekspertsystemer og kunnskapsbaserte systemer

Ontologier er en integrert del av ekspertsystemer—KI-programmer som etterligner beslutningstakingen til menneskelige eksperter. Ved å kode domenekunnskap inn i en ontologi kan ekspertsystemer gi spesialisert rådgivning, diagnostikk eller løsninger innen områder som medisin, finans eller ingeniørfag.

Integrasjon av maskinlæring

Mens maskinlæring fokuserer på mønstergjenkjenning og datadrevne modeller, styrker integrering av ontologier tolkbarheten og forklarbarheten til KI-systemer. Ontologier gir semantisk kontekst til maskinlæringsresultater, slik at resultatene blir mer forståelige og anvendelige.

Typer ontologier

Ontologier kan kategoriseres ut fra deres generelle nivå og bruksområde:

• Øvre (grunnleggende) ontologier: Gir generelle konsepter som er universelt anvendelige på tvers av domener, som tid, rom og hendelse.
• Domenespesifikke ontologier: Representerer konsepter som er spesifikke for et bestemt domene, som helsevesen, finans eller landbruk.
• Oppgaveontologier: Fokuserer på vokabularet relatert til spesifikke oppgaver eller aktiviteter innen et domene.
• Applikasjonsontologier: Skreddersydd for bestemte applikasjoner, og kombinerer konsepter fra domene- og oppgaveontologier for å møte spesifikke behov.

Fordeler med å bruke ontologier i KI

Konsistent forståelse og deling av kunnskap

Ontologier sikrer en konsistent forståelse av informasjon på tvers av systemer og interessenter. Ved å eksplisitt definere konsepter og relasjoner legger de til rette for effektiv kunnskapsdeling og kommunikasjon.

Bedret dataintegrasjon

I organisasjoner som håndterer store og varierte datasett, legger ontologier til rette for dataintegrasjon ved å tilby et enhetlig rammeverk. De gjør det mulig å slå sammen informasjon fra heterogene kilder sømløst, og forbedrer datakvalitet og sammenheng.

Resonering og inferens

Ontologier gir KI-systemer evne til å resonnere. Ved å definere logiske begrensninger og relasjoner kan systemer utlede ny kunnskap, oppdage inkonsistenser og ta informerte beslutninger.

Forbedret forståelse av naturlig språk

Ved å tilby semantiske strukturer forbedrer ontologier KI-systemers evne til å forstå og behandle naturlig språk. De bidrar til å avklare begreper og tolke kontekst, noe som er avgjørende for applikasjoner som chatboter og virtuelle assistenter.

Skalerbarhet og gjenbrukbarhet

Ontologier er utvidbare og kan utvikles sammen med domenekunnskapen. Nye konsepter og relasjoner kan legges til uten å forstyrre eksisterende strukturer, noe som gjør dem til gjenbrukbare ressurser for ulike KI-applikasjoner.

Utfordringer og begrensninger

Selv om ontologier gir betydelige fordeler, finnes det også utfordringer knyttet til bruken av dem:

Kompleksitet i utvikling

Å lage omfattende ontologier krever betydelig innsats og ekspertise. Det innebærer grundig analyse av domenet, konsensusbygging blant interessenter og nøye utforming for å sikre konsistens og brukervennlighet.

Vedlikehold og utvikling

Domener er dynamiske, og ontologier må oppdateres for å reflektere ny kunnskap. Vedlikehold og videreutvikling av ontologier kan være ressurskrevende og krever kontinuerlig samarbeid og forvaltning.

Interoperabilitetsproblemer

Ulike systemer kan bruke ulike ontologier, noe som fører til interoperabilitetsutfordringer. Kartlegging og tilpasning av ontologier for å sikre sømløs datautveksling kan være komplisert.

Begrensninger i uttrykksevne

Ontologiske representasjoner kan ha utfordringer med å fange visse typer kunnskap, som probabilistisk eller usikker informasjon, som ofte forekommer i virkelige scenarier.

Eksempler og brukstilfeller

Allstate Business Insurance Expert (ABIE)

Allstate Business Insurance utviklet ABIE, et KI-system designet for å gi konsistent og nøyaktig informasjon til forsikringsagenter. Ved å bygge ontologier over bedriftstyper og risikokategorier kunne ABIE tolke komplekse policydokumenter og levere presise svar på forespørsler.

Ontologien fungerte som den grunnleggende modellen, og representerte selskapets produkter, tjenester og regelverk. Resultatet var at ABIE reduserte volumet til kundesenteret, minsket opplæringstiden for ansatte og leverte konsistent informasjon, noe som økte den generelle effektiviteten.

Cleveland Museum of Art

Cleveland Museum of Art brukte ontologier for å forstå besøkenes preferanser og interaksjoner med utstillinger. Ved å lage en ontologi som koblet geospatiale data med atferdsanalyser, kunne de korrelere spesifikke innholdselementer med besøkendes reaksjoner.

Denne tilnærmingen ga museet innsikt i besøkenes interesser, optimaliserte plasseringen av utstillinger og forbedret den totale museumsopplevelsen.

Automatisering i helsevesenet

I helsevesenet brukes ontologier til å representere kompleks medisinsk kunnskap, som sykdommer, symptomer, behandlinger og deres innbyrdes forhold. De gjør det mulig for helsesystemer å tolke pasientdata, bistå i diagnostikk og støtte persontilpasset medisin.

For eksempel kan ontologier drive KI-systemer som analyserer elektroniske pasientjournaler (EHR) for å identifisere mønstre, forutsi potensielle helserisikoer og foreslå behandlingsplaner.

Bioinformatikk

Bioinformatikk er sterkt avhengig av ontologier for å håndtere store mengder biologiske data. Ontologier som Gene Ontology (GO) gir et strukturert vokabular for annotering av gener og genprodukter på tvers av arter.

Ved å bruke ontologier kan forskere utføre semantiske søk, integrere data fra ulike kilder og akselerere oppdagelser innen genetikk, genomikk og molekylærbiologi.

Ontologier og informasjonsarkitektur

Grunnlaget for KI-systemer

Ontologier utgjør ryggraden i informasjonsarkitekturen i KI-systemer. De gir det semantiske stillaset som støtter kunnskapsrepresentasjon, dataintegrasjon og resonneringsevne.

Ved å organisere konsepter og relasjoner gjør ontologier det mulig for KI-applikasjoner å behandle informasjon på en måte som speiler menneskelig forståelse, og bygger bro mellom rådata og meningsfulle innsikter.

Viktighet for KI-automatisering og chatboter

Innen KI-automatisering og utvikling av chatboter forbedrer ontologier forståelsen av naturlig språk og generering av svar. Ved å utnytte ontologier kan chatboter forstå brukerintensjoner mer presist, håndtere komplekse forespørsler og gi kontekstrelevante svar.

For eksempel, i kundeserviceapplikasjoner, gjør ontologier det mulig for chatboter å tolke kundehenvendelser, navigere gjennom relaterte konsepter (som produkter, tjenester og retningslinjer) og levere presise løsninger.

Eksperimentering med ontologier

Verktøy og plattformer

For de som ønsker å utforske ontologier, finnes det flere verktøy som legger til rette for opprettelse, visualisering og håndtering av ontologiske modeller:

• Protégé: En åpen kildekode-ontologiredigerer utviklet av Stanford University. Den tilbyr et brukervennlig grensesnitt for bygging og testing av ontologier, samt støtte for resonneringsmotorer.
• Web Ontology Language (OWL): Et standardisert språk for å definere og instansiere ontologier, spesielt egnet for bruk på den semantiske weben.
• Resource Description Framework (RDF): Et rammeverk for å representere informasjon om ressurser i graf-form, ofte brukt sammen med ontologier.

Praktiske steg for å eksperimentere med ontologier

1. Velg et domene: Velg et spesifikt interesseområde hvor du ønsker å modellere kunnskap, for eksempel helse, finans eller utdanning.
2. Identifiser kjernebegreper: Bestem de viktigste klassene, egenskapene og relasjonene som er relevante for domenet.
3. Bruk ontologiredigerere: Bruk verktøy som Protégé for å lage ontologien, definere klasser, underklasser, egenskaper og individer.
4. Ta i bruk resonneringsmotorer: Utnytt innebygde resonneringsmuligheter for å validere ontologien, sjekke for konsistens og utlede ny kunnskap.
5. Integrer med KI-systemer: Inkluder ontologien i KI-applikasjoner, som chatboter eller ekspertsystemer, for å forbedre forståelse og ytelse.

Ontologier vs. andre metoder for kunnskapsrepresentasjon

Taksonomier og relasjonsdatabaser

Selv om taksonomier og relasjonsdatabaser tilbyr strukturerte måter å organisere data på, har de begrensninger sammenlignet med ontologier:

• Taksonomier gir hierarkiske klassifiseringer, men mangler evnen til å representere komplekse relasjoner mellom konsepter.
• Relasjonsdatabaser håndterer data i tabeller med forhåndsdefinerte skjema, men kan ha problemer med å representere semantiske relasjoner og legge til rette for resonnering.

Ontologier, derimot:

• Representerer komplekse og flere relasjoner mellom konsepter.
• Støtter resonnering og inferens gjennom logiske begrensninger og aksiomer.
• Er fleksible og utvidbare, og kan tilpasses endringer i domenekunnskap.

Ontologier i databehandling og kunnskapsdeling

Forbedring av datakvalitet og konsistens

Ved å gi en formell spesifikasjon av konsepter og relasjoner forbedrer ontologier datakvaliteten. De sikrer at data følger definerte strukturer og betydninger, og reduserer tvetydigheter og inkonsistenser.

Tilrettelegging for kunnskapsdeling

Ontologier gjør det mulig å dele og gjenbruke kunnskap på tvers av ulike systemer og organisasjoner. Ved å etablere en felles forståelse muliggjør de interoperabilitet og samarbeid innen forskning og utvikling.

Støtte for kunnskapsbaserte systemer

I kunnskapsbaserte systemer fungerer ontologier som det grunnleggende laget som informerer resonneringsprosesser. De gjør det mulig for systemer å trekke på omfattende domenekunnskap for å løse problemer, svare på spørsmål og støtte beslutningstaking.

Ontologier og KI-automatisering

Kobling til KI-automatisering

Ontologier styrker KI-automatisering ved å gi det semantiske grunnlaget som trengs for intelligente handlinger. De lar KI-systemer:

• Forstå og tolke komplekse innspill.
• Utføre kontekstbevisst resonnering.
• Generere nøyaktige og relevante utdata.

Applikasjoner i chatboter og virtuelle assistenter

For chatboter og virtuelle assistenter forbedrer ontologier samtaleegenskaper. De gjør det mulig for systemet å:

• Forstå brukerintensjoner og språklige nyanser.
• Navigere gjennom sammenkoblede konsepter for å finne løsninger.
• Gi personlige og kontekstuelt tilpassede svar.

Rolle i maskinlæring

Å inkorporere ontologier i maskinlæringsmodeller:

• Forbedrer egenskapsrepresentasjonen ved å tilføre semantisk kontekst.
• Øker forklarbarheten ved å koble prediksjoner til kjente konsepter.
• Legger til rette for overføringslæring gjennom delte ontologiske rammeverk.

Forskning på ontologi i KI

Feltet ontologi i KI har sett betydelige fremskritt, med fokus på å skape strukturerte rammeverk som organiserer KI-konsepter, metoder og deres innbyrdes relasjoner.

Et bemerkelsesverdig arbeid på dette området er “The Artificial Intelligence Ontology: LLM-assisted construction of AI concept hierarchies” av Marcin P. Joachimiak et al. Denne artikkelen introduserer Artificial Intelligence Ontology (AIO), som systematiserer KI-konsepter for å gi et helhetlig rammeverk som adresserer både tekniske og etiske aspekter ved KI-teknologier. Ontologien er strukturert i seks toppnivågrener og benytter KI-drevet kuratering for å forbli relevant i takt med raske fremskritt. AIO er åpen kildekode, legger til rette for integrasjon i tverrfaglig forskning, og er tilgjengelig på GitHub og BioPortal.

Et annet viktig bidrag er “My Ontologist: Evaluating BFO-Based AI for Definition Support” av Carter Benson et al., som undersøker bruken av store språkmodeller (LLM) som GPT-4 for å støtte ontologiutvikling. Studien utforsker generering av ontologier fra Basic Formal Ontology (BFO)-rammeverket, og fremhever utfordringene og kompleksiteten ved å tilpasse LLM-genererte ontologier til toppnivåstandarder. Denne artikkelen understreker viktigheten av å opprettholde integrerbare ontologirammeverk for å unngå oppsplittede utviklinger.

I tillegg undersøker “An Experiment in Retrofitting Competency Questions for Existing Ontologies” av Reham Alharbi et al., bruk av Competency Questions (CQs) som et middel for å styrke funksjonskravene til ontologier. Disse naturlige språk-spørsmålene gir innsikt i den tiltenkte rekkevidden og anvendeligheten, og hjelper til med å raffinere og utvide eksisterende ontologiske strukturer for bedre nytte og forståelse.