Ontologi

En ontologi inom artificiell intelligens (AI) är en formell, explicit specifikation av en delad konceptualisering. Den definierar en uppsättning representativa primitiva—såsom klasser, egenskaper och relationer—för att modellera ett kunskapsområde. Inom AI tillhandahåller ontologier en strukturerad ram för att representera kunskap, vilket gör det möjligt för maskiner att tolka, resonera och bearbeta information effektivt.

Begreppet har sitt ursprung inom filosofin, där ontologi avser läran om varandets och existensens natur. Inom AI har det anpassats till att betyda en rigorös och systematisk representation av kunskap om ett specifikt område, vilket underlättar kommunikationen mellan människor och maskiner samt mellan olika system.

Komponenter i en ontologi

En ontologi består av flera nyckelkomponenter som samverkar för att representera kunskap:

• Klasser (Begrepp): Abstrakta grupper eller kategorier av objekt inom området. I en medicinsk ontologi kan klasser till exempel vara Sjukdom, Symptom och Behandling.
• Individer (Instanser): Specifika objekt eller entiteter som tillhör klasser. Till exempel Diabetes som en instans av klassen Sjukdom.
• Egenskaper (Attribut): Egenskaper eller kännetecken hos klasser och individer. Dessa kan vara datatypsattribut (länkar individer till datavärden) eller objektattribut (länkar individer till andra individer).
• Relationer: Definierade kopplingar mellan klasser och individer som fastställer hur de samverkar. Till exempel, en Behandling lindrar ett Symptom, eller en Patient har en Sjukdom.
• Begränsningar och axiom: Regler som styr relationerna och egenskaperna inom ontologin och som säkerställer konsistens och logisk koherens.

Hur ontologier används inom AI

Ontologier spelar en central roll i olika AI-applikationer genom att tillhandahålla en strukturerad ram för kunskapsrepresentation och resonemang.

Kunskapsrepresentation och resonemang

Inom AI möjliggör ontologier explicit representation av kunskap om ett område, vilket gör det möjligt för system att resonera kring entiteter och deras relationer. Genom att formalisera domänkunskap kan AI-system utföra logiska slutledningar, dra nya slutsatser och stödja beslutsprocesser.

Semantiska Webben och kunskapsgrafer

Ontologier är grundläggande för Semantiska Webben—en utvidgning av World Wide Web som möjliggör delning och återanvändning av data mellan applikationer. Genom att använda ontologier för att definiera datasemantik kan Semantiska Webben låta maskiner förstå och bearbeta webbinnehåll meningsfullt.

Kunskapsgrafer är en praktisk tillämpning av ontologier inom AI. De använder noder för att representera entiteter och kanter för att representera relationer, vilket bildar ett nätverk av sammankopplad data. Företag som Google och Facebook använder kunskapsgrafer för att förbättra sökresultat och användarupplevelser.

Natural Language Processing (NLP)

Inom NLP hjälper ontologier till att förstå innebörden i mänskligt språk. Genom att tillhandahålla en strukturerad representation av begrepp och relationer hjälper ontologier AI-system att tolka kontext, särskilja begrepp och förstå komplexa meningar.

Expertsystem och kunskapsbaserade system

Ontologier är en integrerad del av expertsystem—AI-program som efterliknar människors beslutsfattande. Genom att kodifiera domänkunskap i en ontologi kan expertsystem ge specialiserade råd, diagnoser eller lösningar inom områden som medicin, finans eller teknik.

Integration med maskininlärning

Medan maskininlärning fokuserar på mönsterigenkänning och datadrivna modeller, förbättrar integrering av ontologier tolkningsbarheten och förklarbarheten hos AI-system. Ontologier tillför semantisk kontext till maskininlärningsresultat, vilket gör dem mer begripliga och användbara.

Typer av ontologier

Ontologier kan kategoriseras utifrån sin generellhet och tillämpning:

• Övre (grundläggande) ontologier: Tillhandahåller allmänna begrepp som är universella, till exempel tid, rum och händelse.
• Domänontologier: Representerar begrepp som är specifika för ett visst område, som hälso- och sjukvård, finans eller jordbruk.
• Uppgiftsontologier: Fokuserar på vokabulär relaterad till specifika uppgifter eller aktiviteter inom ett område.
• Applikationsontologier: Anpassade för specifika applikationer och kombinerar begrepp från domän- och uppgiftsontologier för att uppfylla särskilda behov.

Fördelar med att använda ontologier i AI

Konsistent förståelse och kunskapsdelning

Ontologier säkerställer en konsistent förståelse av information mellan olika system och intressenter. Genom att explicit definiera begrepp och relationer möjliggör de effektiv kunskapsdelning och kommunikation.

Förbättrad dataintegration

I organisationer som hanterar stora och varierande datamängder underlättar ontologier dataintegration genom att tillhandahålla en enhetlig ram. De möjliggör sömlös sammanslagning av information från heterogena källor, vilket förbättrar datakvalitet och koherens.

Resonemangs- och slutledningsförmåga

Ontologier ger AI-system möjligheter till resonemang. Genom att definiera logiska begränsningar och relationer kan systemen dra ny kunskap, upptäcka inkonsekvenser och fatta informerade beslut.

Förbättrad förståelse av naturligt språk

Genom att tillhandahålla semantiska strukturer förbättrar ontologier AI-systemens förmåga att förstå och bearbeta naturligt språk. De hjälper till att särskilja begrepp och tolka kontext, vilket är avgörande för applikationer som chattbottar och virtuella assistenter.

Skalbarhet och återanvändbarhet

Ontologier är utbyggbara och kan utvecklas i takt med domänkunskapen. Nya begrepp och relationer kan läggas till utan att störa befintliga strukturer, vilket gör dem till återanvändbara tillgångar för olika AI-applikationer.

Utmaningar och begränsningar

Trots sina stora fördelar finns det utmaningar förknippade med användningen av ontologier:

Komplexitet vid utveckling

Att skapa omfattande ontologier kräver betydande insats och expertis. Det innebär noggrann domänanalys, konsensus mellan intressenter och genomtänkt design för att säkerställa konsistens och användbarhet.

Underhåll och utveckling

Domäner är dynamiska och ontologier måste uppdateras för att återspegla ny kunskap. Underhåll och vidareutveckling av ontologier kan vara resurskrävande och kräver löpande samarbete och hantering.

Interoperabilitetsproblem

Olika system kan använda olika ontologier, vilket kan orsaka interoperabilitetsproblem. Kartläggning och anpassning av ontologier för att möjliggöra sömlös datautväxling kan vara komplext.

Begränsningar i uttryckskraft

Ontologiska representationer kan ha svårt att fånga vissa typer av kunskap, såsom probabilistisk eller osäker information, vilket är vanligt i verkliga situationer.

Exempel och användningsområden

Allstate Business Insurance Expert (ABIE)

Allstate Business Insurance utvecklade ABIE, ett AI-system designat för att ge konsekvent och korrekt information till försäkringsagenter. Genom att bygga ontologier för verksamhetstyper och riskkategorier kunde ABIE tolka komplexa försäkringsdokument och leverera precisa svar på frågor.

Ontologin fungerade som den grundläggande modellen och representerade företagets produkter, tjänster och regleringar. Som ett resultat minskade ABIE samtalsvolymer till kundtjänst, förkortade utbildningstiden för personal och gav konsekvent information, vilket förbättrade effektiviteten.

Cleveland Museum of Art

Cleveland Museum of Art använde ontologier för att förstå besökares preferenser och interaktioner med utställningar. Genom att skapa en ontologi som kopplade geospatial data med beteendeanalys kunde de korrelera specifika innehåll med besökares reaktioner.

Detta tillvägagångssätt gjorde det möjligt för museet att få insikter om besökarnas intressen, optimera utställningsplaceringar och förbättra den totala museiupplevelsen.

Automatisering inom hälso- och sjukvård

Inom hälso- och sjukvården används ontologier för att representera komplex medicinsk kunskap, såsom sjukdomar, symptom, behandlingar och deras inbördes relationer. De möjliggör för sjukvårdssystem att tolka patientdata, bistå vid diagnostik och stödja personanpassad medicin.

Exempelvis kan ontologier driva AI-system som analyserar elektroniska patientjournaler (EHR) för att identifiera mönster, förutse potentiella hälsorisker och rekommendera behandlingsplaner.

Bioinformatik

Bioinformatik är starkt beroende av ontologier för att hantera stora mängder biologisk data. Ontologier som Gene Ontology (GO) tillhandahåller ett strukturerat vokabulär för annotering av gener och genprodukter över arter.

Genom att använda ontologier kan forskare genomföra semantiska sökningar, integrera data från olika källor och snabba på upptäckter inom genetik, genomik och molekylärbiologi.

Ontologier och informationsarkitektur

Grunden för AI-system

Ontologier utgör ryggraden i informationsarkitekturen för AI-system. De tillhandahåller den semantiska stommen som stöder kunskapsrepresentation, dataintegration och resonemangsförmåga.

Genom att organisera begrepp och relationer gör ontologier det möjligt för AI-applikationer att bearbeta information på ett sätt som speglar mänsklig förståelse och överbryggar klyftan mellan rådata och meningsfulla insikter.

Betydelse för AI-automatisering och chattbottar

Vid AI-automatisering och utveckling av chattbottar förbättrar ontologier förståelsen av naturligt språk och svarsgenerering. Genom att använda ontologier kan chattbottar förstå användarintentioner mer exakt, hantera komplexa frågor och ge kontextuellt relevanta svar.

Till exempel kan chattbottar inom kundtjänst tack vare ontologier tolka kundärenden, navigera mellan relaterade begrepp (som produkter, tjänster och policys) och leverera precisa lösningar.

Experimentera med ontologier

Verktyg och plattformar

För den som är intresserad av att utforska ontologier finns flera verktyg som underlättar skapande, visualisering och hantering av ontologiska modeller:

• Protégé: En öppen källkod-redigerare för ontologier utvecklad av Stanford University. Den erbjuder ett användarvänligt gränssnitt för att bygga och testa ontologier samt stöd för resonemangsmotorer.
• Web Ontology Language (OWL): Ett standardiserat språk för att definiera och instansiera ontologier, särskilt lämpat för Semantiska Webben.
• Resource Description Framework (RDF): Ett ramverk för att representera information om resurser i grafstruktur, ofta använt tillsammans med ontologier.

Praktiska steg för att experimentera med ontologier

1. Välj ett område: Välj ett specifikt intresseområde där du vill modellera kunskap, till exempel hälso- och sjukvård, finans eller utbildning.
2. Identifiera kärnbegrepp: Bestäm de viktigaste klasserna, egenskaperna och relationerna för området.
3. Använd ontologiredigerare: Använd verktyg som Protégé för att skapa ontologin genom att definiera klasser, underklasser, egenskaper och individer.
4. Tillämpa resonemangsmotorer: Utnyttja inbyggda resonemangsfunktioner för att validera ontologin, kontrollera konsistens och dra ny kunskap.
5. Integrera med AI-system: Inkludera ontologin i AI-applikationer, såsom chattbottar eller expertsystem, för att förbättra deras förståelse och prestanda.

Ontologier jämfört med andra metoder för kunskapsrepresentation

Taxonomier och relationsdatabaser

Även om taxonomier och relationsdatabaser erbjuder strukturerade sätt att organisera data har de begränsningar jämfört med ontologier:

• Taxonomier tillhandahåller hierarkiska klassificeringar men saknar möjlighet att representera komplexa relationer mellan begrepp.
• Relationsdatabaser hanterar data i tabeller med fördefinierade scheman men har svårt att representera semantiska relationer och möjliggöra resonemang.

Ontologier å andra sidan:

• Representerar komplexa och multipla relationer mellan begrepp.
• Stödjer resonemang och slutledning genom logiska begränsningar och axiom.
• Är flexibla och utbyggbara och kan anpassas i takt med förändrad domänkunskap.

Ontologier inom datamanagement och kunskapsdelning

Förbättrad datakvalitet och konsistens

Genom att tillhandahålla en formell specifikation av begrepp och relationer förbättrar ontologier datakvaliteten. De säkerställer att data följer definierade strukturer och betydelser, vilket minskar tvetydigheter och inkonsekvenser.

Underlättar kunskapsdelning

Ontologier gör det möjligt att dela och återanvända kunskap mellan olika system och organisationer. Genom att etablera en gemensam förståelse möjliggör de interoperabilitet och samarbete inom forskning och utveckling.

Stöd för kunskapsbaserade system

I kunskapsbaserade system fungerar ontologier som det grundläggande lagret för resonemangsprocessen. De gör det möjligt för systemen att använda omfattande domänkunskap för att lösa problem, besvara frågor och stödja beslutsfattande.

Ontologier och AI-automatisering

Koppling till AI-automatisering

Ontologier förbättrar AI-automatisering genom att tillhandahålla den semantiska grund som krävs för intelligenta åtgärder. De gör det möjligt för AI-system att:

• Förstå och tolka komplexa indata.
• Utföra kontextmedvetet resonemang.
• Generera exakta och relevanta utdata.

Applikationer inom chattbottar och virtuella assistenter

För chattbottar och virtuella assistenter förbättrar ontologier konversationsförmågan. De gör det möjligt för systemet att:

• Förstå användarens intentioner och språkliga nyanser.
• Navigera mellan sammankopplade begrepp för att hitta lösningar.
• Ge personliga och kontextuellt anpassade svar.

Roll inom maskininlärning

Genom att integrera ontologier i maskininlärningsmodeller:

• Förbättras feature-representation genom semantisk kontext.
• Ökar förklarbarheten genom att koppla prediktioner till kända begrepp.
• Underlättas överföringsinlärning genom delade ontologiska ramverk.

Forskning om ontologi inom AI

Fältet ontologi inom AI har sett betydande framsteg, med fokus på att skapa strukturerade ramverk som organiserar AI-begrepp, metoder och deras inbördes relationer.

Ett anmärkningsvärt arbete inom området är “The Artificial Intelligence Ontology: LLM-assisted construction of AI concept hierarchies” av Marcin P. Joachimiak m.fl. Denna artikel introducerar Artificial Intelligence Ontology (AIO), som systematiserar AI-begrepp för att tillhandahålla ett omfattande ramverk som adresserar både tekniska och etiska aspekter av AI-teknologier. Ontologin är strukturerad i sex övergripande grenar och använder AI-drivet urval för att förbli relevant i takt med snabba framsteg. AIO är öppen källkod, vilket underlättar integration i tvärvetenskaplig forskning och finns tillgänglig på GitHub och BioPortal.

En annan viktig insats är “My Ontologist: Evaluating BFO-Based AI for Definition Support” av Carter Benson m.fl., som undersöker användningen av stora språkmodeller (LLMs) som GPT-4 för att stödja ontologiutveckling. Studien utforskar generering av ontologier utifrån Basic Formal Ontology (BFO)-ramverket och belyser utmaningarna och komplexiteten i att anpassa LLM-genererade ontologier till övergripande standarder. Artikeln betonar vikten av att upprätthålla integrerbara ontologiska ramverk för att undvika isolerad utveckling.

Dessutom utforskar “An Experiment in Retrofitting Competency Questions for Existing Ontologies” av Reham Alharbi m.fl. användningen av kompetensfrågor (CQs) som ett sätt att förbättra de funktionella kraven för ontologier. Dessa frågor i naturligt språk ger insikter om den avsedda omfattningen och användbarheten, och hjälper till att förfina och utvidga befintliga ontologiska strukturer för bättre nyttjande och förståelse.