Понятие онтологии первоначально философское, согласно Вике:
Онтология (новолат. ontologia от др.-греч. ὤν род. п. ὄντος — сущее, то, что существует и λόγος — учение, наука):
- Онтология — раздел философии, изучающий проблемы бытия.
- Онтология — в информатике попытка всеобъемлющей и детальной формализации некоторой области знаний с помощью определённой концептуальной схемы.
«Генная онтология» - (Gene Ontology, или GO) — биоинформатический проект, посвящённый созданию унифицированной терминологии для аннотации генов и генных продуктов.
Целью проекта является составление аннотаций генов и продуктов, разработка инструментов для работы с базой данных проекта, а также для анализа новых экспериментальных данных, в частности, анализ представленности функциональных групп генов. Стоит отметить, что в проекте GO был создан язык разметки для классификации данных (информации о генах и их продуктах, то есть РНК и белках, а также их функциях), который позволяет быстро находить систематизированную информацию о продуктах генов.
«Генная онтология» является частью более масштабного проекта по классификации — «Открытые биомедицинские онтологии» (OBO).
Но вернёмся в информатику, просто информатику.
Онтологии используются в программировании как форма представления знаний. Обычно они состоят из экземпляров (instances), понятий (concepts), атрибутов (attributes) и отношений (relationships).
Язык описания онтологий — формальный язык, используемый для кодирования онтологии. Существует несколько подобных языков - Web Ontology Language - OWL, Knowledge Interchange Format - KIF и др. Для работы с языками онтологий существует несколько видов технологий: редакторы онтологий (для создания онтологий), СУБД онтологий (для хранения и обращения к онтологии) и хранилища онтологий (для работы с несколькими онтологиями).
Онтологии в искусственном интеллекте (ИИ) используются для нескольких ключевых целей:
1. Структурирование знаний: Онтологии помогают организовать и структурировать информацию, определяя понятия, их свойства и взаимосвязи. Это позволяет создать четкую модель предметной области.
2. Улучшение семантического поиска: Онтологии позволяют системам лучше понимать контекст и смысл запросов, что улучшает качество поиска и извлечения информации.
3. Интероперабельность: Использование онтологий обеспечивает совместимость между различными системами и источниками данных, позволяя им обмениваться информацией на основе общего понимания терминов и понятий.
4. Поддержка reasoning (выводов): Онтологии позволяют системам делать логические выводы на основе заданных правил и отношений, что открывает возможности для автоматизированного принятия решений.
5. Обогащение данных: Онтологии могут использоваться для аннотирования данных, добавляя семантическую информацию, что помогает в дальнейшем анализе и интерпретации данных.
6. Упрощение разработки ИИ-систем: Онтологии предоставляют стандартизированные модели, которые могут быть использованы для разработки различных приложений в области ИИ, таких как системы управления знаниями, экспертные системы и чат-боты.
7. Поддержка машинного обучения: Онтологии могут помочь в формировании признаков для алгоритмов машинного обучения, обеспечивая более точные и значимые входные данные.
▎Примеры применения:
- Медицинские системы: Онтологии используются для моделирования медицинских знаний, что помогает в диагностике и лечении.
- Системы управления контентом: В таких системах онтологии помогают организовать и классифицировать информацию.
- Чат-боты и виртуальные ассистенты: Они используют онтологии для понимания запросов пользователей и предоставления релевантных ответов.
Таким образом, онтологии играют важную роль в создании более интеллектуальных и эффективных ИИ-систем.