Онтология в проекте (for Dummies)

В компьютерной индустрии понятие Онтология лишь созвучно с аналогичным термином в философии - науке о бытии и познании. В инженерных областях деятельности «Онтология – это артефакт, структура, описывающая элементы некоторой системы». Чтобы не путать эти понятия и не вносить дополнительного повода для дискуссий, под словом Онтология в компьютерной индустрии или инженерии знаний подразумевается описание мета данных, либо используются термины "Онтология предметной области» или "Онтология прикладной системы".

«Онтология - термин, заимствованный из философии. Веб-онтология может включать описания классов, свойств и их экземпляры. Формальная семантика OWL описывает, как получить логические следствия. Онтология позволяет получить факты, которые не представлены в онтологии буквально, но следуют из ее семантики. Эти следствия могут быть основаны на одном документе или множестве распределенных документов, которые комбинируются с использованием определенных механизмов OWL». OWL – Web Ontology Language (https://www.w3.org/standards/semanticweb/).

Комментарий:

Артефакт, Структура, Элементы системы, Мета данные, Классы, Семантика – эти понятия используются в том смысле, как это принято в методологии объектно-ориентированного проектирования и разработки.

В составе рекомендаций Консорциума W3C.org разработаны и опубликованы наиболее существенные сведения об Интернете. Например - HTTP, CSS, XML, OWL это одни из них.

Рис.1.  Место Онтологии в проекте ИТ

Популистский взгляд на Онтологию в проекте

В первом приближении можно подразумевать, что Онтология - это «словарь». Всем известен пример энциклопедического «словаря» - https://ru.wikipedia.org/, зачем нужен другой? Интересный вопрос.

Ответ заключается в том, что Онтология - это необычный словарь. В том случае, когда важно или ценно организовать данные так, чтобы было можно обогатить данные смысловым значением для возможного применения процедур искусственного интеллекта - используют OWL для создания "словаря" или Онтологии и SKOS для разработки систем организации знаний или тезаурусов. В общем виде Онтология прикладной области это структурированный набор элементов четырех категорий:

·        классы или понятия;

·        связи или отношения;

·        аксиомы;

·        экземпляры или представители.

Можно представлять Онтологию прикладной области в виде совокупности элементов, объединенных в виде:

·        глоссарий;

·        тезаурус или таксономия с терминами;

·        понятийная структура;

·        аксиоматизированная теория.

К сожалению, для специалистов - гуманитариев востребованность содержательной интерпретации в деятельности по созданию Онтологии прикладной области очень быстро заканчивается.

Инструменты описания семантической сети

Для инженерии знаний в почете логика и формализм. Короче, необходимо владеть пониманием и навыками практического применения компонент «пирамиды семантического описания» для создания Онтологии проекта ИТ. Необходимо отметить, что для облегчения жизни архитекторов ИТ в технической составляющей этой деятельности существует Protégé.

Рис.2.  Пирамида семантического описания

К счастью, не для всех проектов ИТ необходимо создавать Онтологии. К сожалению, для проектов в цифровой экономике (ЦЭ) Онтологии создавать необходимо. При этом, необходимо создавать строго формализованные Онтологии, которые в первую очередь сможет понимать не только человек. 

Если Вы создаете Онтологии не в OWL 2, то у Вас "не правильный мед" и для семантических сетей Вы не правильный Онтолог. Описания Онтологий прикладных систем нужны в "публичном доступе". Иначе, кто будет участвовать в реализации проектов ЦЭ? Ответ - очевиден. Почему такой жесткий критерий "отсева"? Ответ пока такой - нельзя опубликовать любой текст в Интернете без его представления в HTML/XML. 

Примерами успешного применения Онтологий в области биологии и, одновременно, его драйвером является международный проект расшифровки генома человека. Не обходятся без построения Онтологий в проектах освоения космоса и в других высоко технологичных проектах.

В настоящее время создание Онтологий для прикладных областей возможно либо аналитическим путем или "вручную", либо в частично автоматизируемом процессе с применением технологий Big Data и AI, но это другая отдельная тема.