Ontologie. Narzędzie wspierające AI i biznes

Termin „ontologia” to zapożyczenie z nowołacińskiego ontologia, które wywodzi się z greckiego ōn (ontos; byt) oraz λόγος (logos; nauka o czymś). W filozofii ontologia jest postrzegana jako nauka o bycie. Obejmuje strukturę rzeczywistości, koncepcję bytu, istnienia, sposobów istnienia oraz jego przedmiotu, właściwości, przyczynowości, czasu, przestrzeni, możliwości i konieczności. Ontologia w filozofii bywa czasem zrównywana z metafizyką.

Wraz z rozwojem nauk o technologii informacyjnej i sztucznej inteligencji pojęcie ontologii zaczęto stosować również w kontekście komputerów. W latach sześćdziesiątych i siedemdziesiątych XX wieku pionierzy sztucznej inteligencji, tacy jak John McCarthy i Marvin Minsky, zaczęli tworzyć pierwsze systemy eksperckie, co wymagało opracowania sposobów formalizacji wiedzy. Do tego celu wykorzystywano tzw. „ramy” i „sieci semantyczne”, które stały się prekursorami współczesnych ontologii.

Przełomem w rozwoju ontologii w IT było powstanie języków reprezentacji wiedzy, takich jak Resource Description Framework (RDF) i Web Ontology Language (OWL). RDF, opracowany przez W3C w latach dziewięćdziesiątych XX wieku, umożliwił modelowanie relacji między zasobami internetowymi, natomiast OWL, wprowadzony na początku XXI wieku, zapewnił narzędzia do tworzenia bardziej zaawansowanych struktur ontologicznych. Dzięki OWL możliwe stało się definiowanie klas, właściwości, relacji i reguł, które pozwalają maszynom rozumieć znaczenie danych i wyciągać z nich wnioski.

Ontologie w IT to formalne reprezentacje wiedzy, które opisują koncepcje w danej dziedzinie oraz relacje między nimi. Ich celem jest organizowanie i strukturyzowanie informacji w sposób zrozumiały dla ludzi, a jednocześnie przetwarzalny przez komputery. Ontologie stanowią swoisty „szkielet” wiedzy, który umożliwia systemom komputerowym rozumienie, klasyfikowanie i przetwarzanie informacji.

W IT ontologie składają się z następujących elementów:

1.  klasy (klasyfikacje), które reprezentują koncepcje lub kategorie, takie jak „pojazd”, „człowiek” czy „transakcja”. Klasy mogą być zorganizowane hierarchicznie, tworząc drzewo lub sieć pojęć, w której bardziej ogólne koncepcje znajdują się na szczycie, a bardziej szczegółowe niżej;

2.  właściwości (atrybuty), które definiują cechy charakterystyczne klas. Pojazd może na przykład mieć właściwości takie jak „kolor”, „model” i „rok produkcji”;

3.  relacje, które opisują powiązania między klasami. Na przykład klasa „właściciel pojazdu” mogłaby łączyć klasę „człowiek” z klasą „pojazd”.

4.  aksjomaty, które opisują logikę obowiązującą w ramach ontologii. Aksjomat może na przykład definiować, że każdy „pojazd” musi mieć jednego lub więcej właścicieli;

5.  indywidua (instancje), które są konkretnymi przypadkami klas. Jeśli klasa „pojazd” reprezentuje pojęcie ogólne, to indywiduum, czyli instancja, będzie reprezentować konkretny egzemplarz Forda Mustanga z 2020 roku, należącego na przykład do osoby o nazwisku Jan Kowalski.

Ontologie i sztuczna inteligencja są ze sobą ściśle powiązane, ponieważ obie te technologie odgrywają kluczową rolę w rozwoju inteligentnych systemów. Ontologie zapewniają formalne, strukturalne ramy, które pozwalają systemom AI rozumieć i interpretować dane w sposób bardziej zorganizowany i zrozumiały.

Sztuczna inteligencja opiera się na zdolności przetwarzania i analizowania ogromnych ilości danych. Ontologie umożliwiają organizację tych danych w hierarchiczną strukturę, która definiuje relacje między pojęciami, obiektami i ich właściwościami. W efekcie AI lepiej rozumie, jak poszczególne elementy danych są ze sobą powiązane, co przekłada się na bardziej precyzyjne wyniki.

Doskonałym przykładem może być medycyna. Ontologie medyczne pomagają systemom AI zrozumieć relacje między chorobami, objawami, lekami i procedurami medycznymi. System AI wyposażony w tego rodzaju ontologię mógłby na przykład skuteczniej diagnozować pacjentów, proponując najbardziej prawdopodobną chorobę na podstawie zgłoszonych objawów.

Ontologia to nie tylko organizacja wiedzy. Ontologia przyspiesza również wnioskowanie, czyli wyciąganie logicznych wniosków na podstawie dostępnych informacji. W systemach AI wnioskowanie ontologiczne umożliwia wydedukowanie nowych faktów na podstawie istniejącej wiedzy. Oznacza to, że AI może na przykład automatycznie identyfikować brakujące informacje, proponować alternatywne rozwiązania problemu lub przewidywać konsekwencje określonych działań.

W kontekście AI ontologie są często wykorzystywane w systemach doradczych, systemach wspomagania decyzji (DSS) i robotach, gdzie kluczowe znaczenie ma zdolność systemu do rozumienia kontekstu i podejmowania na tej podstawie decyzji.

Ontologie mają równie istotne znaczenie dla zapewnienia interoperacyjności różnych systemów AI. Dzięki ustandaryzowanej terminologii i relacjom ontologie umożliwiają „wzajemne zrozumienie” między systemami AI, co jest niezbędne w złożonych środowiskach, takich jak smart cities, gdzie wiele systemów musi współpracować ze sobą.

Ontologie i uczenie maszynowe to dwa odrębne, ale wzajemnie uzupełniające się obszary sztucznej inteligencji, które mogą współpracować, tworząc bardziej zaawansowane i efektywne systemy. Zobaczmy, jak to wygląda w praktyce.

Ontologie zapewniają formalne modele reprezentacji wiedzy, które definiują relacje między pojęciami w danym obszarze. W kontekście uczenia maszynowego ontologie mogą być wykorzystywane do wzbogacania i strukturyzowania danych, co jest kluczowym aspektem efektywnego trenowania modeli.

Uczenie nadzorowane to kategoria uczenia maszynowego, w której algorytmy są trenowane przy użyciu zbiorów oznaczonych danych treningowych; innymi słowy, zbiory danych zawierają dane wejściowe, określane jako cechy, oraz odpowiadające im prawidłowe wyniki, znane jako etykiety. Model analizuje dane w celu wykrycia wzorców, a następnie jest wykorzystywany do przewidywania wyników dla nowych, nieznanych danych.

W uczeniu maszynowym nadzorowanym ontologie mogą wspierać proces etykietowania danych. Definiują różne klasy i kategorie, dzięki czemu proces etykietowania jest bardziej spójny i lepiej odpowiada rzeczywistości. Mogą również pomagać w wykrywaniu anomalii w danych, co jest przydatne przy czyszczeniu i przygotowywaniu danych do trenowania modelu.

Uczenie maszynowe często wymaga dużych ilości danych, aby osiągnąć wysoki poziom dokładności. Jednak w niektórych przypadkach, takich jak medycyna czy prawo, dostępność danych może być ograniczona. Ontologie zawierają rozbudowaną wiedzę dziedzinową i mogą tym samym wypełniać te braki, dostarczając dodatkowych informacji wspierających proces uczenia algorytmicznego.

Interpretowalność modelu to jedno z wyzwań uczenia maszynowego, w szczególności w przypadku złożonych algorytmów, takich jak sieci neuronowe. Ontologie mogą pomóc w wyjaśnieniu, w jaki sposób model doszedł do danej decyzji. To z kolei oznacza, że wyniki będą bardziej zrozumiałe dla użytkowników, co ma szczególne znaczenie w kluczowych zastosowaniach, gdzie zrozumienie procesu podejmowania decyzji ma krytyczne znaczenie.

Ontologie mogą również wspierać automatyzację zadań związanych z uczeniem maszynowym, takich jak selekcja cech i optymalizacja hiperparametrów. Precyzyjnie zdefiniowane relacje i zależności w ontologiach przyspieszają skuteczniejsze eksplorowanie przestrzeni cech i konfiguracji modeli, co prowadzi do szybszego osiągnięcia optymalnych wyników.

W zaawansowanych systemach hybrydowych, w których tradycyjne metody symboliczne, takie jak ontologie, są łączone z uczeniem maszynowym, ontologie mogą pełnić funkcję warstwy kontrolnej lub interpretacyjnej. W systemach rozpoznawania obrazu, na przykład, mogą pomagać w kategoryzowaniu i wyjaśnianiu wyników generowanych przez sieci neuronowe, jednocześnie poprawiając jakość i dokładność interpretacji danych.

Wielkie modele językowe (LLM), takie jak GPT-3 i GPT-4, to modele językowe oparte na architekturze transformerowej, wytrenowane na ogromnych zbiorach tekstowych. Mają zdolność generowania tekstów, tłumaczeń i podsumowań oraz odpowiadania na pytania, często na poziomie bliskim ludzkiemu. Fakt, że są trenowane na ogromnych ilościach danych, oznacza, że posiadają szeroką bazę wiedzy na wiele tematów. Ich rozumienie kontekstu i relacji między pojęciami może być natomiast ograniczone. Ontologie mogą być wykorzystane do rozwiązania tego problemu i poprawy działania modeli LLM poprzez wniesienie szerszego kontekstu i wyjaśnienie relacji.

Choć modele LLM mają do dyspozycji ogromne ilości danych, nie zawsze są w stanie interpretować kontekst i relacje między pojęciami. Ontologie mogą być wykorzystane do wzmocnienia tego rozumienia. Jeśli, na przykład, model LLM generuje odpowiedź na temat medyczny, ontologia medyczna może wnieść precyzyjne definicje pojęć oraz relacji między symptomami i chorobami, umożliwiając modelowi LLM lepsze zrozumienie i generowanie bardziej dokładnych odpowiedzi.

Modele LLM są dobre w generowaniu tekstu, ale nie posiadają wbudowanej struktury wiedzy. Ontologie zapewniają tę strukturę, umożliwiając bardziej uporządkowaną organizację i zarządzanie wiedzą. Dane wykorzystywane przez model LLM mogą zostać lepiej ustrukturyzowane, co z kolei może prowadzić do wyników bardziej spójnych i dokładniejszych.

Modele LLM nie posiadają również żadnych wbudowanych, zaawansowanych mechanizmów wnioskowania, które są kluczowe w wielu dziedzinach, takich jak analiza prawna czy diagnostyka medyczna. Ontologie umożliwiają definiowanie reguł i relacji, które modele LLM mogą wykorzystać do bardziej złożonego wnioskowania. Model LLM może wykorzystać ontologie w aplikacji medycznej, na przykład, aby zidentyfikować relację między symptomami a możliwymi diagnozami, a następnie wygenerować odpowiednie zalecenia.

Ontologie mogą być wykorzystane do precyzyjniejszego zrozumienia indywidualnych preferencji użytkowników, co pozwala odpowiedniemu modelowi LLM dostarczać bardziej spersonalizowane treści. Przykładem może być system rekomendacji. Ontologia może pomóc w zrozumieniu, które kategorie produktów są powiązane, co następnie pozwala modelowi LLM sugerować produkty lepiej dopasowane do preferencji danego użytkownika.

Sieci neuronowe są podstawą wielu najnowocześniejszych zastosowań AI, w tym rozpoznawania obrazu, przetwarzania języka naturalnego i predykcji danych. Choć są potężnymi narzędziami rozpoznawania wzorców, mają swoje ograniczenia. Te ograniczenia mogą jednak zostać zniwelowane za pomocą ontologii.

Sieci neuronowe uczą się na podstawie wzorców w danych, ale nie posiadają żadnej wbudowanej wiedzy domenowej. Ontologie mogą dostarczyć tę wiedzę domenową, dając sieciom zrozumienie kontekstu i znaczenia danych. Takie połączenie może prowadzić do wyników o większej dokładności.

Sieci neuronowe są często krytykowane za brak przejrzystości procesów podejmowania decyzji. Ontologie mogą wprowadzić elementy wnioskowania symbolicznego do procesów opartych na sieciach neuronowych, ułatwiając podejmowanie decyzji bardziej zrozumiałych i wyjaśnialnych. Wnioskowanie symboliczne może działać w tandemie z głębokim uczeniem, wnosząc reguły i relacje, które sieci mogą wykorzystać do bardziej skomplikowanych analiz.

W tradycyjnych sieciach neuronowych transfer wiedzy między różnymi zadaniami jest ograniczony. Ontologie mogą ułatwić ten transfer, umożliwiając sieciom wykorzystanie wiedzy z jednej domeny w innej, powiązanej domenie. Na przykład sieci neuronowej, która nauczyła się identyfikować obiekty w jednej ontologii, takiej jak ontologia pojazdów, będzie łatwo zaadaptować tę zdolność do innej ontologii o podobnych cechach, takiej jak ontologia maszyn rolniczych.

Ontologie są narzędziem, które umożliwia firmom doskonalenie i podnoszenie poziomu sposobu zarządzania, organizowania i wykorzystywania informacji. Są stosowane w szerokim zakresie sektorów, od e-commerce do biotechnologii, i są szeroko wykorzystywane w rozwoju inteligentnych systemów, analizie danych oraz zarządzaniu wiedzą. W tej części przedstawiamy przegląd typów firm, które mogą skorzystać z wdrożenia ontologii.

Firmy działające w takich dziedzinach jak finanse, e-commerce, opieka zdrowotna, logistyka i telekomunikacja generują ogromne ilości danych. Ontologie pomagają im w organizowaniu, kategoryzowaniu i rozumieniu wszystkich tych danych, otwierając drogę do bardziej efektywnego wyszukiwania, analizy i podejmowania decyzji. W sektorze finansowym, na przykład, mogą pomagać w klasyfikowaniu transakcji, zarządzaniu ryzykiem i wykrywaniu oszustw.

E-commerce to sektor, w którym ontologie mogą znacząco poprawić doświadczenia klientów oraz efektywność operacyjną. Przyspieszają lepsze zrozumienie preferencji klientów, umożliwiają personalizację oraz poprawiają jakość wyników wyszukiwania produktów.

W firmach biotechnologicznych i farmaceutycznych ontologie wykorzystywane są do organizowania wiedzy o genach, białkach, lekach oraz interakcjach chemicznych. Dzięki temu badania mogą być prowadzone szybciej i z większą precyzją, co skraca czas potrzebny na opracowanie nowych terapii. Firmy zajmujące się produkcją i udoskonalaniem leków mogą wykorzystywać ontologie do lepszego zrozumienia badań klinicznych oraz przewidywania skutków ubocznych swoich produktów.

Firmy z sektora przemysłowego mogą wykorzystywać ontologie do zarządzania wiedzą o swoich produktach, procesach produkcyjnych oraz łańcuchach dostaw. Przykładowo, mogą one pomóc w lepszym zrozumieniu zależności między maszynami a częściami wyposażenia, co otwiera możliwość efektywniejszego planowania konserwacji i ograniczenia przestojów.

Firmy zajmujące się tworzeniem oprogramowania oraz dostarczaniem usług IT mogą wykorzystywać ontologie do organizowania wiedzy o architekturze systemów, integracji aplikacji oraz standardach kodowania. Ułatwiają one również zarządzanie złożonymi projektami, w których wiele zespołów musi współpracować nad różnymi aspektami prac, zachowując przy tym spójność i zgodność techniczną.

Ontologie posiadają ogromny potencjał w sektorach biznesowych – od e-commerce po przemysł farmaceutyczny. Firmy, które decydują się na ich wdrożenie, mogą liczyć na lepszą organizację danych, wyższą efektywność procesów oraz bardziej precyzyjne podejmowanie decyzji.

Ontologie w IT to zaawansowane modele reprezentacji wiedzy. Organizują i strukturyzują informacje w sposób zrozumiały zarówno dla ludzi, jak i maszyn. Powstałe jako odpowiedź na potrzebę lepszego zarządzania danymi oraz jako sposób na ułatwienie efektywnej komunikacji między systemami IT, znajdują szerokie zastosowanie w wielu dziedzinach – od sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego, po zarządzanie wiedzą i integrację danych.

W obszarze sztucznej inteligencji ontologie odgrywają kluczową rolę, dostarczając kontekstu, dzięki któremu działanie algorytmów, w tym sieci neuronowych, może być dokładniejsze i bardziej zrozumiałe. Jeśli chodzi o duże modele językowe, czyli LLM-y, ontologie wspierają lepsze rozumienie oraz przetwarzanie języka naturalnego.

W biznesie ontologie mogą przynosić korzyści firmom z wielu sektorów, upraszczając zarządzanie danymi, personalizację usług oraz automatyzację procesów. Wdrażanie ich w firmach polega na tworzeniu precyzyjnych modeli wiedzy, które integrują i ujednolicają dane z różnych źródeł, co otwiera drogę do lepszego podejmowania decyzji.

MakoLab jest ekspertem w dziedzinie ontologii. Oferujemy zaawansowane usługi, wspierając firmy w pełnym wykorzystaniu potencjału ontologii nie tylko w kontekście AI, ale także innych zastosowań technologicznych.

Co to jest deep learning?

Deep learning to zaawansowana metoda uczenia maszynowego wykorzystująca sieci neuronowe do analizowania i interpretowania dużych zbiorów danych. Jest szczególnie skuteczna w zadaniach takich jak rozpoznawanie obrazów, przetwarzanie języka naturalnego oraz systemy rekomendacyjne. Deep learning uczy się na podstawie danych w sposób automatyczny, co daje możliwość tworzenia modeli bardziej złożonych i dokładniejszych.

Co to są sieci neuronowe?

Sieci neuronowe to systemy komputerowe inspirowane działaniem ludzkiego mózgu. Składają się z warstw węzłów (neuronów), które przetwarzają dane wejściowe i przekazują je dalej, umożliwiając tworzenie złożonych wzorców. Sieci neuronowe, będące podstawą deep learningu, są wykorzystywane do rozpoznawania obrazów, przetwarzania języka i w innych obszarach AI.

Co to są duże modele językowe (LLM)?

Duże modele językowe, takie jak GPT-4, BERT czy T5, wykorzystują zaawansowane techniki uczenia do przetwarzania i generowania języka naturalnego. Są trenowane na ogromnych zbiorach danych tekstowych, co pozwala im generować teksty oraz zrozumiałe, kontekstowo trafne odpowiedzi na pytania.

Co to jest Web Ontology Language (OWL)?

OWL to język służący do definiowania ontologii i publikowania ich w sieci World Wide Web (WWW). Ontologie zaprojektowane za pomocą OWL umożliwiają reprezentowanie złożonych relacji między pojęciami oraz wspierają wymianę informacji między systemami. OWL jest standardem W3C i jest szeroko stosowany w takich dziedzinach jak sieć semantyczna, zarządzanie wiedzą i AI.

Co to jest Resource Description Framework (RDF)?

RDF to standard W3C służący do reprezentowania danych w sieci World Wide Web. Umożliwia modelowanie informacji w formie podmiot-orzeczenie-dopełnienie, znanej jako „trójka semantyczna”, „trójka RDF” lub „trójka”. RDF, będący technologicznym fundamentem sieci semantycznej, pozwala na łączenie i przetwarzanie danych z różnych źródeł w sposób zrozumiały dla maszyn.

Co to jest World Wide Web Consortium (W3C)?

W3C to międzynarodowa organizacja ustanawiająca standardy dla sieci World Wide Web (WWW). Odpowiada za rozwój i promocję standardów takich jak HTML, CSS, RDF i OWL, zapewniając interoperacyjność, spójność i konsekwencję w technologiach internetowych. Celem W3C jest rozwijanie Internetu w sposób otwarty i dostępny dla wszystkich.

1. Wikipedia, Ontology
2. Strona WC3, W3C
3. V. Jain, Dr. S. V. A. V. Prassad, Ontology Based Information Retrieval Model in Semantic Web: A Review
4. Oxford English Dictionary, Ontology
5. Oxford Reference, Ontology
6. Merriam Webster, Ontology
7. IBM, What is a knowledge graph?

Przetłumaczone z języka polskiego przez Caryl Swift