人工智能中的本体是什么?


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本体论

在直接考虑问题之前,获得有关本体起源的一些上下文很有用。这将有助于理解为什么选择该术语,并保持对什么是本体论和什么不是本体论的理解。

本体论名词on·tol·o·gy | \ än-ˈtä-lə-jē

1:形而上学的一个分支,与存在的本质和关系有关—本体论处理抽象实体。

2:关于存在的本质或存在的事物的种类的特定理论

尽管软件抽象在某种程度上是本体论的,但是本体论的概念并不是起源于软件领域。一些文献已经将本体与面向对象设计中具体类型之间的关系图混淆了,这种映射可能不够抽象,不能保证使用该术语。

人工智能本体

有几类利益相关者专业人士或专业人士团队寻求发现可能尚未发明或摆放但仍然存在的事物。与许多人一样,这种趋势起源于学术界。

在发现未计划的甚至最初发现的事物的出现方面,我们有一些明显的应用。

  • 打算主动采取行动的企业,这是商业智能应用程序
  • 自然语言系统研究人员打算将语言元素(例如单词,前缀,后缀,动词变位,多词行话或口语)的序列映射到语义网和关联结构中或从语义网中映射出
  • 数据研究人员对跟踪全球Web链接和内容冗余中的出现感兴趣

在对该问题的第一条评论中引用的文章中有一段有趣的段落:“人工智能文献包含了本体的许多定义;其中许多相互矛盾。在本指南中,本体是对概念的形式形式的显式描述。在话语领域(类(有时称为概念)),描述概念的各种特征和属性的每个概念的属性(插槽(有时称为角色或属性))和插槽限制(方面(有时称为角色限制))本体与一组单独的类实例一起构成了知识库。实际上,本体在终点和知识库开始之间存在一条细线。”

注意上面的LISP语法。还要注意适用于AI的本体论定义的冲突。这些定义有时与PAC(可能近似正确)学习框架中的概念类有关。它们可能与NLP的语义工作有关。

稳定该术语可能是明智的,这就是为什么在上面重现字典定义的原因。人工智能不会从误导性术语的出现中受益,因为这些术语不再意味着它们曾经的含义,仅仅是因为没有人花时间在开始撰写论文之前就了解其含义的合法性。

一些参考

这些是一些学术出版物,概述了本体论概念在发现中的使用。


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很高兴阅读这份写得很好的解释。我最喜欢,本体和知识库之间有所不同。仅有一点批评:缺少“本体论基础”一词,也称为验证。这个想法是,本体不是自由浮动的,而是连接到游戏,领域或语言。因为OP并没有特别要求,所以总体而言这不是问题。
曼努埃尔·罗德里格斯
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