人工智能中的本体工程

引言

人工智能（Artificial Intelligence），通常称为AI，现在是许多技术的一个联合组成部分，包括自然语言处理、自主系统、数据分析和决策技术。本体工程（Ontological engineering）涉及本体的生成、修改和控制，本体是对某个领域内概念的明确形式化以及概念之间的关系。本体工程主要关注特定领域的标准本体和社会本体的开发，以促进人与技术系统之间的理解。本文将简要讨论本体工程的概念、它对AI的重要性、本体的创建方法、本体工程中遇到的问题以及本体在各个领域的应用。

本体在AI中的作用

AI中最显著的挑战之一是知识表示。为了使机器能够推理，即在完成特定任务时复制人类的思考，它们需要一种存储和使用关于世界的信息的方式。本体实际上是AI系统可以使用的、可理解的术语规范和它们之间关系的词汇表。专家系统、语义技术、自然语言处理以及许多其他应用都需要结构化的表示。

例如，NLP本体可以概述NLP和其他相关词语或概念的亲属关系；例如，“狗”是一种“动物”，而“吠叫”是“狗”执行的一个动作。由于这个本体，AI系统才能够改进人类常用的AI应用，如语言翻译、确定句子或陈述的情感，或回答问题。

本体工程的组成部分

本体工程涉及几个关键组成部分

概念

这些是本体的基本要素，用于定义给定讨论领域的对象或概念。例如，在医学本体中，概念包括疾病、症状、治疗和病人等。

关系

关系定义了两个概念之间的连接类型，或者两个概念在特定上下文中被连接的方式。在医学示例中，关系可以是“导致”，它连接“疾病”与“症状”；或者“治疗”，它连接“治疗”与“疾病”。

性质

规格的描述清晰地说明了有关概念的附加信息，就属性/特征而言。例如，疾病可能包含诸如名称、严重程度、受影响器官等属性。

公理

它不像断言那样是陈述性的，断言是假设的声明性陈述。相反，公理是规定概念如何存在以及它们如何确保本体稳定性的规则。它们通过指定必须始终满足的条件来定义知识库中不允许或不应该存在的内容，包括例如：“任何病人总是至少与一个症状相关”。

实例

示例是概念的图标或实例。在我们使用的医学本体中，一个实例可能是一个特定的病人，他的主诉、体征和诊断。

本体工程的基本原则

有几个原则驱动本体工程：这些是定义本体基础和为人工智能系统开发本体的主要指南。

形式化表示

另一方面，本体还提供了该概念化的形式化和显式规范。这意味着，例如，领域的概念以及定义它的关系是以一种通常源自OWL（Web本体语言）的语言来陈述的。这种形式化使得知识可以被编码，AI系统可以从中推断出什么是正确的知识。

分层结构

人们通常采用二元结构在本体中表达知识和思想，因为它们相对于模型的通用和具体概念形成了树状结构。这种结构使得属性和关系可以被继承，这在人工智能的推理中是有利的。

可重用性和互操作性

这意味着一个好的本体不是为它被设计的单一应用程序而构建的，而是需要以一定的可重用性与其他本体一起构建。这种可重用性实践有助于减少本体的新开发，并增加各种AI系统之间的知识共享。

一致性和连贯性

领域本体也需要是一致的，不能观察到该领域本体的任何矛盾。然而，本体中定义的关系和概念应该在一定程度上类似于本体要建模的现实世界领域，以确保本体是其设计捕获的知识的合理反映。

演进和维护

本体不会冻结，如果领域不断发展，就需要开发用于这些领域的本体。它还为不断变化的知识提供本体的更新和验证，以供AI系统使用，从而提高同一系统的正确性。

本体工程在AI中的重要性

本体工程对AI至关重要，原因如下：

增强的知识表示

知识领域以本体的形式表达，这对AI系统在数据处理方面至关重要。这种表示使得AI系统基础设施在知识推理、推理、决策和学习新知识的活动中拥有交互式界面。

改善系统间的通信

本体被应用于在AI系统内部共享和表示知识，以及AI系统理解并在其他系统中使用它的方式。这在多代理学习场景中尤其重要，在这种场景中，不同的学习代理需要与彼此的代理进行交互。领域知识的一致性意味着所有系统都对特定领域拥有相似的基础知识。

促进自然语言处理 (NLP)

这在NLP中很重要，因为一个词语或短语的含义通常取决于特定的上下文。通常，在自然语言框架内，普通用户和传播数据中的符号学之间存在相当大的距离，而本体作为本体知识源可以平滑这种距离，以满足AI系统正确填写的需求。

支持语义网技术

本体是被称为语义网的实际发展技术的基础，其目的是扩展网络的含义，并通过添加语义信息使内容机器可理解。如果使用得当，AI系统可以利用这些本体，更有效地处理万维网上的大量数据。

驱动AI驱动的决策

在决策情况下，尤其是在专家系统中，本体提供了AI系统所需的知识结构，以便评估和选择最合适的决策。

开发本体的方法

本体的创建是一个分为若干阶段的过程，以便所有方面都能得到充分关注，并达到所需的目标。常见的本体开发方法包括：

本体设计模式 (ODPs)

这些是实际的解决方案，其中大部分是本体设计中反复出现的问题。ODPs提供了概念和关系在开发过程中应如何组织的蓝图，从而使整个开发过程更加精简。

自顶向下和自底向上方法

自顶向下方法假设，在某个层面上，该领域已被充分理解，并从更简单的描述模式到更复杂的描述模式。另一种方法，自底向上方法，从最低级别开始，将具体案例分组到更广泛的类别中。更常见的是，结合使用这两种方法来开发平衡的本体。

协作开发

总的来说，让领域利益相关者参与本体开发至关重要，以确保达到的本体与特定领域的实际知识相符。本体的开发和维护是团队的努力，像Protégé这样的工具支持多个团队成员更新本体。

评估和验证

本体构建完成后，可以从一致性、完整性和准确性方面对其进行评估。这可能包括使用识别某些不一致性的已知计算工具，以及由一个或多个领域内的最终用户进行检查，以处理有问题的逻辑。

迭代细化

本体开发是一个渐进的过程，由于反馈、领域演变或新需求而产生的修订，本体会随着时间的推移而修改。

本体工程中的挑战

虽然本体工程是AI中的一个强大工具，但它也面临着一系列挑战：

复杂性和可扩展性

随着复杂性的增加，本体捕获的需求也随之增加，为领域中的使用定义和演进全面而正确的本体变得越来越复杂。必须解决的主要挑战是确保当AI系统将这些本体作为工具采用时，它们都能以可扩展和高效的方式继续运行。

知识获取

收集正确的信息来输入本体有时非常困难，因为首先，某些领域的信息不足；其次，信息是内在的。有时，与领域专家交流可能会很费时。

互操作性问题

本体旨在被重用，但不同领域或系统的本体的集成可能很麻烦，因为使用的语言、组织或焦点可能各不相同。这可能会导致一些问题：系统无法集成知识或在其中进行推理。

动态领域

处理快速发展的学科时，有两个方面非常重要：第一个是指本体的持续更新。使用本体进行知识表示的问题在于，它必须为变化做好准备，并整合新知识而不扰乱本体的连贯性。

认知负荷

本体的构建和理解可能伴随着对其构建者和使用者的一些认知负担。这可能对本体工程实践在某些领域的扩展不利。

本体工程在AI中的应用

本体工程可以应用于AI的广阔领域，如上所述，所有这些都可以从知识的适当形式化表示中受益。

医疗保健

在医疗保健领域，本体允许知识表示的可能性——疾病、症状、治疗及其关系。这使得AI系统能够参与疾病诊断过程、处方治疗以及决策。例如，SNOMD CT是最常用的医学本体之一，通过它实现了对临床概念的清晰描述。

自主系统

如果汽车要实现自动驾驶，或者机器人要被使用，信息是通过本体获取的。这些系统需要本体来构建对象、动作和后果状态，以期实现安全操作。

语义搜索引擎

本体为搜索引擎增加了价值，因为它们允许理解查询和网络内容背后的语义。这很有用，可以使搜索结果对用户来说更精确、更有意义，从而达到提升用户体验质量的目的。

电子商务

总的来说，在运营中，电子商务本体被应用于产品分类、客户偏好映射和交易信息分析。这确保了包括AI在内的“智能”系统能够生成定制的推荐，控制库存，并探索产品的用途和消费模式。

教育和电子学习

教育中的本体包含知识领域、学习目标以及教学-学习方法和策略。这些本体在先进的AI驱动的电子学习平台中很有用，这些平台可以向学习者提供满足他们需求和理解水平的教育信息。

法律和合规系统

法律本体掌握着庞大的法律、规则和先例网络，以协助AI系统进行法律调查、合规和合同审查。这确保了法律专业人士可以在更短的时间内轻松搜索大量法律文本。

本体工程流程

人工智能（AI）中的本体管理是指描述给定领域知识结构的本体的创建、部署和管理。本体工程过程包括几个关键阶段：

需求分析

Onto Start是本体工程过程的第一个阶段，该活动需要确定本体的上下文。这涉及到本体开发所需的领域，定义该领域中概念和关系的组织要求，以及定义将使用本体的AI系统的具体要求和目标。

• 领域理解：咨询领域专家以深入理解材料。它还包括理解所涉及的实体、它们的特征以及它们之间的依赖关系。
• 用例定义：确定本体开发的具体AI应用程序或系统，以及它应如何集成到NLP、决策和数据收集过程中。
• 范围确定：决定本体将包含什么，将排除什么。

本体设计

在定义了需求之后，下一步是开发本体的结构。这涉及创建一个抽象模型，展示主要实体以及它们在特定领域中如何关联。

• 概念化：捕获领域的全貌，哪些概念更重要以及它们如何关联。这可能包括制作地图或图纸，以描绘主要参与者以及他们互动的背景。
• 层级结构：将它们分组为一种分类法，其中最广泛的概念位于一个层级，而个体概念位于较低层级。这种层级强制属性继承和关系继承。
• 形式化规范：用实际语言表达概念模型，该语言可以是OWL、RDF或任何其他本体形式化语言。这种形式化还允许本体被计算机完全读取，从而可以被人工智能使用或处理。

本体实现

在此阶段，使用适当的工具和技术来实现先前设计的本体。

• 本体开发工具：Top Braid Composer、WebProtege或Protege可用于开发和管理本体。为了实现这一点，这些工具提供了设计类、属性和关系的统一便捷方式，以及连接这些概念的方式。
• 与AI系统的集成：通过将本体整合到需要处理它的系统中来使用本体。这可能包括将本体连接到知识库，将其与推理引擎合并，或将其整合到人工智能应用程序中。

评估和验证

然而，创建本体后，它需要经过评估，以检查其在满足需求方面的表现以及其反映专业领域的能力。

• 一致性检查：根据最后一个程序，应用软件工具来验证本体的元素是否在逻辑上正确连接。这涉及到检查本体中不应该存在的一致性，以及应该建立的正确关系。
• 领域专家审查：将本体呈现给领域专家，并根据领域知识与开发的本体进行比较。这可能包括使用用例和测试情景，以将现实与提出的本体进行比较。
• 与AI系统测试：现在我们可以测试在AI系统中实现的本体，以检查其正常运行。这些活动可能是使用依赖于本体的查询和任务来评估结果。

迭代和精炼

在大多数情况下，本体定义似乎是一个迭代过程。理想情况下，正如可用性专家在评估和验证阶段所建议的那样，本体可能需要进行微调。

• 反馈整合：根据控制器和其他领域专家的反馈以及AI系统的测试和一致性检查，在需要时对本体进行更改。这可能包括插入新概念、增强关系或更改本体的某些部分。
• 版本控制和文档：一个重要的一点是跟踪本体过程的不同更改迭代。列出每个版本所做的所有更改，并写下更改的原因。

本体演进

结果表明，任何本体要发挥作用，都需要根据特定领域知识的变化而不断更新。

• 持续更新：当前，如果出现新知识或领域以某种方式发生变化，则在某些方面更新本体。这样，我们就确保了本体的主要目标——对为其开发的社区保持有用——得到了实现。
• 长期维护：制定一份关于本体的持续管理计划，以及谁将负责更新注册数据以及如何进行更新。

结论

本体工程是实现人工智能的基础水平；它规定了AI系统理解、推断和决策所需的知识表示结构。本体使得AI系统能够更容易地交换信息，理解和处理自然语言，以及浏览语义网，同时也促进了其在多个应用中的决策。然而，毫无疑问，本体开发为AI领域带来的好处的多少，足以弥补这种活动固有的困难和潜在问题，包括复杂性、可扩展性和知识获取。随着AI在各个领域的重要性日益增长，本体工程将变得更加相关，以使这些系统在广泛的应用领域中获得令人满意的功能。