Ontoloji

Yapay Zeka (YZ) bağlamında ontoloji, paylaşılan bir kavramsallaştırmanın resmi ve açık bir tanımıdır. Bir bilgi alanını modellemek için sınıflar, özellikler ve ilişkiler gibi gösterimsel ilkeleri tanımlar. YZ’de ontolojiler, bilgiyi temsil etmek için yapılandırılmış bir çerçeve sunarak makinelerin bilgiyi yorumlamasını, anlamlandırmasını ve işlemesini sağlar.

Terim felsefeden gelir; burada ontoloji, varoluşun ve varlığın doğasının incelenmesini ifade eder. YZ’de ise belirli bir alan hakkındaki bilginin titiz ve sistematik bir şekilde temsil edilmesi anlamına gelir; bu, hem insanlar ile makineler arasında hem de farklı sistemler arasında iletişimi kolaylaştırır.

Bir Ontolojinin Bileşenleri

Bir ontoloji, bilgiyi temsil etmek için birlikte çalışan birkaç temel bileşenden oluşur:

• Sınıflar (Kavramlar): Alan içindeki nesnelerin soyut grupları veya kategorileridir. Örneğin, tıbbi bir ontolojide sınıflar Hastalık, Belirti ve Tedavi olabilir.
• Bireyler (Örnekler): Sınıflara ait belirli nesne veya varlıklardır. Örneğin, Diyabet bir Hastalık sınıfının örneğidir.
• Özellikler (Nitelikler): Sınıf ve bireylerin özellik veya karakteristikleridir. Bunlar veri tipi özellikleri (bireyleri veri değerlerine bağlayan) ya da nesne özellikleri (bireyleri diğer bireylere bağlayan) olabilir.
• İlişkiler: Sınıflar ve bireyler arasındaki tanımlı bağlantılardır; bunlar, aralarındaki etkileşimi belirler. Örneğin, bir Tedavi bir Belirtiyi hafifletir ya da bir Hasta bir Hastalığa sahiptir.
• Kısıtlamalar ve Aksiyomlar: Ontoloji içindeki ilişkiler ve özellikler üzerinde tutarlılığı ve mantıksal uyumu sağlayan kurallardır.

YZ’de Ontolojiler Nasıl Kullanılır?

Ontolojiler, bilgi gösterimi ve akıl yürütme için yapılandırılmış bir çerçeve sağlayarak çeşitli YZ uygulamalarında önemli rol oynar.

Bilgi Gösterimi ve Akıl Yürütme

YZ’de ontolojiler, bir alan hakkındaki bilginin açık bir şekilde temsil edilmesini sağlar; böylece sistemler varlıklar ve ilişkileri üzerinde akıl yürütebilir. Alan bilgisinin resmileştirilmesiyle, YZ sistemleri mantıksal çıkarımlar yapabilir, yeni bilgiler türetebilir ve karar destek süreçlerini güçlendirebilir.

Anlamsal Web ve Bilgi Grafikleri

Ontolojiler, Anlamsal Web’in temelidir—bu, verilerin uygulamalar arasında paylaşılmasını ve yeniden kullanılmasını sağlayan bir Dünya Çapında Ağ (WWW) uzantısıdır. Ontolojilerle verinin anlamı tanımlanarak makinelerin web içeriğini anlamlı şekilde işlemesi sağlanır.

Bilgi grafikleri, YZ’de ontolojilerin pratik bir uygulamasıdır. Varlıkları göstermek için düğümleri, ilişkileri göstermek için kenarları kullanarak birbirine bağlı bir veri ağı oluştururlar. Google ve Facebook gibi şirketler, arama sonuçlarını ve kullanıcı deneyimini geliştirmek için bilgi grafiklerinden faydalanır.

Doğal Dil İşleme (NLP)

NLP’de ontolojiler, insan dilinin arkasındaki anlamı kavramada yardımcı olur. Kavramlar ve ilişkiler için yapılandırılmış bir temsil sunarak YZ sistemlerinin bağlamı yorumlamasını, terimleri ayırt etmesini ve karmaşık cümleleri anlamasını sağlar.

Uzman Sistemler ve Bilgi Tabanlı Sistemler

Ontolojiler, uzman sistemlerin—insan uzmanların karar verme yeteneklerini taklit eden YZ programlarının—ayrılmaz bir parçasıdır. Alan bilgisinin bir ontolojiye kodlanmasıyla uzman sistemler, tıp, finans veya mühendislik gibi alanlarda özel tavsiyeler, tanılar veya çözümler sunabilir.

Makine Öğrenimi Entegrasyonu

Makine öğrenimi desen tanıma ve veri odaklı modellere odaklanırken, ontolojilerin entegrasyonu YZ sistemlerinin yorumlanabilirliğini ve açıklanabilirliğini artırır. Ontolojiler, makine öğrenimi çıktısına anlamsal bir bağlam kazandırarak sonuçların daha anlaşılır ve uygulanabilir olmasını sağlar.

Ontoloji Türleri

Ontolojiler, genellik ve uygulama düzeyine göre sınıflandırılabilir:

• Üst (Temel) Ontolojiler: Alanlar arasında evrensel olarak geçerli genel kavramları sağlar; örneğin zaman, mekan, olay gibi.
• Alan Ontolojileri: Belirli bir alana özgü kavramları temsil eder; örneğin sağlık, finans veya tarım gibi.
• Görev Ontolojileri: Bir alan içindeki belirli görev veya aktivitelerle ilgili kelime dağarcığına odaklanır.
• Uygulama Ontolojileri: Belirli uygulamalar için tasarlanır; alan ve görev ontolojilerinden kavramları birleştirerek özel ihtiyaçlara cevap verir.

YZ’de Ontoloji Kullanmanın Avantajları

Tutarlı Anlayış ve Bilgi Paylaşımı

Ontolojiler, farklı sistemler ve paydaşlar arasında bilginin tutarlı anlaşılmasını sağlar. Kavramları ve ilişkileri açıkça tanımlayarak etkili bilgi paylaşımı ve iletişim imkanı sunar.

Gelişmiş Veri Entegrasyonu

Çeşitli ve büyük veri kümeleriyle çalışan organizasyonlarda, ontolojiler birleşik bir çerçeveyle veri entegrasyonunu kolaylaştırır. Farklı kaynaklardan gelen bilgilerin sorunsuz bir şekilde birleştirilmesini sağlar; bu da veri kalitesini ve bütünlüğünü artırır.

Akıl Yürütme ve Çıkarım Yeteneği

Ontolojiler, YZ sistemlerine akıl yürütme yetenekleri kazandırır. Mantıksal kısıtlamalar ve ilişkiler tanımlanarak sistemlerin yeni bilgiler türetmesi, tutarsızlıkları tespit etmesi ve bilinçli kararlar alması mümkün olur.

Gelişmiş Doğal Dil Anlayışı

Anlamsal yapılar sağlayan ontolojiler, YZ sistemlerinin doğal dili anlamasını ve işlemesini geliştirir. Terimleri ayırt etme ve bağlamı yorumlama kabiliyeti, sohbet botları ve sanal asistanlar gibi uygulamalar için çok önemlidir.

Ölçeklenebilirlik ve Yeniden Kullanılabilirlik

Ontolojiler genişletilebilir ve alan bilgisiyle birlikte evrilebilir. Yeni kavram ve ilişkiler mevcut yapıyı bozmadan eklenebilir; bu da onları çeşitli YZ uygulamaları için yeniden kullanılabilir varlıklar haline getirir.

Zorluklar ve Kısıtlamalar

Ontolojiler önemli avantajlar sunsa da, kullanımlarına dair bazı zorluklar vardır:

Geliştirmede Karmaşıklık

Kapsamlı ontolojiler oluşturmak ciddi çaba ve uzmanlık gerektirir. Titiz alan analizi, paydaşlar arasında uzlaşma ve tutarlılık ile kullanılabilirliğin sağlanması için dikkatli tasarım gerekir.

Bakım ve Evrim

Alanlar dinamiktir ve ontolojiler yeni bilgileri yansıtacak şekilde güncellenmelidir. Ontolojinin bakımı ve geliştirilmesi kaynak gerektirir; sürekli işbirliği ve yönetim ister.

Birlikte Çalışabilirlik Sorunları

Farklı sistemler farklı ontolojiler kullanabilir; bu da birlikte çalışabilirlik sorunlarına yol açar. Ontolojilerin eşleştirilmesi ve hizalanması, sorunsuz veri alışverişi için gerekli fakat karmaşık bir süreçtir.

İfade Yeteneğinde Sınırlamalar

Ontolojik temsiller, gerçek dünya senaryolarında yaygın olan olasılıksal veya belirsiz bilgileri ifade etmekte zorlanabilir.

Örnekler ve Kullanım Senaryoları

Allstate İş Sigortası Uzman Sistemi (ABIE)

Allstate Business Insurance, sigorta temsilcilerine tutarlı ve doğru bilgi sunmak için ABIE adlı bir YZ sistemi geliştirdi. İş türleri ve risk kategorilerinin ontolojileri oluşturularak, ABIE karmaşık poliçe belgelerini yorumlayıp sorulara kesin yanıtlar verebildi.

Ontoloji, şirketin ürün, hizmet ve düzenlemelerinin temel modelini oluşturdu. Bunun sonucunda, ABIE çağrı merkezi hacmini azalttı, personel eğitim süresini kısalttı ve tutarlı bilgi sağlayarak genel verimliliği artırdı.

Cleveland Sanat Müzesi

Cleveland Sanat Müzesi, ziyaretçi tercihlerini ve sergilerle etkileşimlerini anlamak için ontolojiler kullandı. Coğrafi veriler ile davranışsal analizleri bağlayan bir ontoloji oluşturarak, belirli içeriklerin ziyaretçi tepkileriyle nasıl ilişkilendiğini analiz edebildiler.

Bu yaklaşım, müzenin ziyaretçi ilgisini anlamasını, sergi yerleşimlerini optimize etmesini ve genel deneyimi geliştirmesini sağladı.

Sağlık Otomasyonu

Sağlık alanında ontolojiler; hastalıklar, semptomlar, tedaviler ve aralarındaki ilişkiler gibi karmaşık tıbbi bilgileri temsil etmek için kullanılır. Sağlık sistemlerinin hasta verisini yorumlamasını, tanı koymasına ve kişiselleştirilmiş tedaviye destek olur.

Örneğin, ontolojiler elektronik sağlık kayıtlarını (EHR) analiz eden YZ sistemlerini güçlendirerek, kalıpları tanımlamaya, olası sağlık risklerini öngörmeye ve tedavi planları önermeye yardımcı olabilir.

Biyoinformatik

Biyoinformatik, büyük miktarda biyolojik veriyi yönetmek için ontolojilere büyük ölçüde bağlıdır. Gen Ontolojisi (GO) gibi ontolojiler, türler arasında genler ve gen ürünlerinin açıklanması için yapılandırılmış bir kelime dağarcığı sunar.

Ontolojiler sayesinde araştırmacılar anlamsal aramalar yapabilir, çeşitli kaynaklardan veri entegre edebilir ve genetik, genomik ve moleküler biyolojide keşifleri hızlandırabilir.

Ontolojiler ve Bilgi Mimarisi

YZ Sistemlerinin Temeli

Ontolojiler, YZ sistemlerinde bilgi mimarisinin belkemiğini oluşturur. Bilgi gösterimi, veri entegrasyonu ve akıl yürütme yeteneklerini destekleyen anlamsal iskeleti sağlarlar.

Kavram ve ilişkileri düzenleyerek YZ uygulamalarının bilgiyi insan anlayışına benzer şekilde işlemesini mümkün kılar; böylece ham veriler ile anlamlı içgörüler arasındaki boşluğu kapatır.

YZ Otomasyonu ve Sohbet Botlarında Önemi

YZ otomasyonu ve sohbet botu geliştirmede ontolojiler, doğal dil anlama ve yanıt üretimini güçlendirir. Ontolojilerden yararlanılarak sohbet botları kullanıcı niyetini daha doğru kavrar, karmaşık sorguları işler ve bağlamsal olarak uygun yanıtlar sunar.

Örneğin, müşteri hizmetleri uygulamalarında ontolojiler, sohbet botlarının müşteri sorunlarını anlamasını, ürün, hizmet ve politikalar gibi ilgili kavramlar arasında gezinmesini ve kesin çözümler sunmasını sağlar.

Ontolojilerle Deney Yapmak

Araçlar ve Platformlar

Ontolojileri keşfetmek isteyenler için, ontolojik modellerin oluşturulması, görselleştirilmesi ve yönetimini kolaylaştıran çeşitli araçlar mevcuttur:

• Protégé: Stanford Üniversitesi tarafından geliştirilen açık kaynaklı bir ontoloji editörü. Ontolojiler oluşturmak ve test etmek için kullanıcı dostu bir arayüz sunar ve akıl yürütme motorlarını destekler.
• Web Ontology Language (OWL): Özellikle Anlamsal Web’de kullanılmak üzere, ontolojilerin tanımlanması ve örneklenmesi için standart bir dildir.
• Resource Description Framework (RDF): Kaynaklar hakkında bilgiyi grafik biçiminde temsil etmeye yarayan, ontolojilerle birlikte yaygın olarak kullanılan bir çerçevedir.

Ontolojilerle Deneysel Adımlar

1. Bir Alan Seçin: Sağlık, finans veya eğitim gibi bilgi modellemek istediğiniz belirli bir alan seçin.
2. Temel Kavramları Belirleyin: Alana ilişkin ana sınıf, özellik ve ilişkileri saptayın.
3. Ontoloji Editörleri Kullanın: Sınıf, alt sınıf, özellik ve bireyleri tanımlayarak ontoloji oluşturmak için Protégé gibi araçlardan yararlanın.
4. Akıl Yürütme Motorlarını Kullanın: Ontolojinin doğruluğunu kontrol etmek, tutarlılığı sağlamak ve yeni bilgiler türetmek için yerleşik akıl yürütme özelliklerini kullanın.
5. YZ Sistemlerine Entegre Edin: Ontolojiyi sohbet botu veya uzman sistem gibi YZ uygulamalarına entegre ederek anlayış ve performansı artırın.

Ontolojiler ve Diğer Bilgi Gösterim Yöntemleri

Taksonomiler ve İlişkisel Veritabanları

Taksonomiler ve ilişkisel veritabanları verileri yapılandırılmış bir şekilde düzenler ancak ontolojilere göre bazı sınırlamaları vardır:

• Taksonomiler kavramların hiyerarşik sınıflandırmasını sağlar fakat kavramlar arası karmaşık ilişkileri temsil edemez.
• İlişkisel Veritabanları verileri önceden tanımlı şemalara sahip tablolar halinde yönetir ama anlamsal ilişkileri ve akıl yürütmeyi sağlamakta zorlanır.

Ontolojiler ise:

• Kavramlar arasındaki karmaşık ve çoklu ilişkileri temsil edebilir.
• Mantıksal kısıtlar ve aksiyomlar aracılığıyla akıl yürütme ve çıkarımı destekler.
• Alan bilgisi değişikliklerine uyum sağlayacak şekilde esnek ve genişletilebilirdir.

Veri Yönetimi ve Bilgi Paylaşımında Ontolojiler

Veri Kalitesi ve Tutarlılığını Artırma

Kavram ve ilişkilerin resmi tanımıyla ontolojiler veri kalitesini iyileştirir. Verinin belirlenen yapılara ve anlamlara uyumunu sağlayarak belirsizlik ve tutarsızlıkları azaltır.

Bilgi Paylaşımını Kolaylaştırma

Ontolojiler, bilginin farklı sistemler ve kurumlar arasında paylaşılmasını ve yeniden kullanılmasını sağlar. Ortak bir anlayış tesis ederek birlikte çalışabilirlik ve araştırma-geliştirme alanında işbirliği imkanı sunar.

Bilgi Tabanlı Sistemleri Destekleme

Bilgi tabanlı sistemlerde ontolojiler, akıl yürütme süreçlerini besleyen temel katmandır. Sistemlerin kapsamlı alan bilgisinden faydalanarak sorun çözme, soruları yanıtlama ve karar desteği sunmasına olanak tanır.

Ontolojiler ve YZ Otomasyonu

YZ Otomasyonu ile Bağlantı

Ontolojiler, YZ otomasyonu için gerekli olan anlamsal temeli sağlar. Böylece YZ sistemleri:

• Karmaşık girdileri anlayıp yorumlayabilir.
• Bağlam farkındalığıyla akıl yürütebilir.
• Doğru ve ilgili çıktılar üretebilir.

Sohbet Botları ve Sanal Asistanlarda Uygulamalar

Sohbet botları ve sanal asistanlar için ontolojiler, konuşma yeteneklerini geliştirir. Sistem böylece:

• Kullanıcı niyetlerini ve dil inceliklerini anlayabilir.
• Birbirine bağlı kavramlar arasında çözümler arayabilir.
• Kişiselleştirilmiş ve bağlamsal olarak uygun yanıtlar sunabilir.

Makine Öğrenimindeki Rolü

Makine öğrenimi modellerine ontoloji dahil etmek:

• Özellik gösterimini anlamsal bağlamla zenginleştirir.
• Tahminlerin bilinen kavramlara bağlanmasıyla açıklanabilirliği artırır.
• Paylaşılan ontolojik çerçeveler üzerinden transfer öğrenimini kolaylaştırır.

YZ’de Ontoloji Araştırmaları

YZ’de ontoloji alanı, YZ kavramlarını, yöntemlerini ve bunların birbirleriyle ilişkilerini organize eden yapılandırılmış çerçeveler oluşturma odaklı önemli ilerlemelere sahiptir.

Bu alandaki dikkat çekici çalışmalardan biri Marcin P. Joachimiak ve arkadaşlarının “The Artificial Intelligence Ontology: LLM-assisted construction of AI concept hierarchies” adlı makalesidir. Bu çalışmada, hem teknik hem de etik yönleri kapsayan kapsamlı bir çerçeve sunmak için YZ kavramlarını sistematize eden Yapay Zeka Ontolojisi (AIO) tanıtılmıştır. Ontoloji, altı üst düzey dalda yapılandırılmıştır ve hızlı gelişmeler karşısında güncel kalmak için YZ destekli düzenlemelerden faydalanır. AIO açık kaynaklıdır, disiplinler arası araştırmalarda entegrasyonu kolaylaştırır ve GitHub ile BioPortal üzerinde mevcuttur.

Bir diğer önemli katkı ise Carter Benson ve arkadaşlarının “My Ontologist: Evaluating BFO-Based AI for Definition Support” adlı çalışmasıdır; burada GPT-4 gibi büyük dil modellerinin (LLM) ontoloji geliştirme desteğindeki rolü incelenmektedir. Temel Biçimsel Ontoloji (BFO) çerçevesinden ontoloji üretimi araştırılmış; LLM ile oluşturulan ontolojilerin üst düzey standartlarla hizalanmasındaki zorluklar vurgulanmıştır. Bu makale, bütünleşebilir ontoloji çerçevelerinin silo oluşumunu önlemedeki önemine dikkat çeker.

Ayrıca, Reham Alharbi ve arkadaşlarının “An Experiment in Retrofitting Competency Questions for Existing Ontologies” başlıklı çalışmasında ise, Ontolojiler için Yeterlilik Soruları’nın (CQ) işlevsel gereksinimleri artırmadaki rolü araştırılmıştır. Bu doğal dil soruları, ontolojilerin kapsamı ve uygulanabilirliği hakkında içgörüler sunar; mevcut ontolojik yapıları daha iyi fayda ve anlaşılırlık için geliştirmeye yardımcı olur.