31 Comprensión compartida del conocimientoLas ontologías contienen (deberían contener) conocimiento consensual, aceptado por un grupo de personas expertas lo más amplio posible. 31
32 Conceptualización
Las ontologías son un modelo abstracto de algún dominio de algún mundo posible. Compromiso común: hacer el mínimo número de afirmaciones posible (sólo las necesarias) sobre el dominio que se está modelando, dejando a los reutilizadores de la ontología la libertad de especializarla e instanciarla tanto como haga falta. 32
Algunos desafíos actuales de la IA Comprensión del lenguaje natural Comprensión de requisitos de software Comprensión de imágenes y vídeos Comprensión de procesos, agentes y servicios Comprensión de bases de datos Comprensión de la web 33
¿Por qué son útiles las ontologías? Modelado y uso compartido del conocimiento: comunicación entre personas/agentes con diferentes necesidades y puntos de vistas debidos a contextos diferentes marco unificado dentro de una organización para reducir la confusión conceptual y terminológica interoperabilidad entre sistemas a través de traducciones entre diferentes paradigmas, lenguajes, herramientas informáticas y métodos de modelado ontologías como ínter-lengua integración de ontologías 34
35 ¿Por qué son útiles las ontologías? Ingeniería de sistemas: re-usabilidad Ontologías altamente configurables y bibliotecas de ontologías facilitan la re-usabilidad entre diferentes sistemas de software. fiabilidad Las ontologías formales permiten la comprobación de consistencia, dando lugar a sistemas más fiables. 35
36 Amplia gama de aplicaciones Gestión del conocimiento Generación de lenguaje natural Modelado de los procesos de empresa SBCs Navegadores de Internet Interoperabilidad entre sistemas Ingeniería de sistemas: especificación, fiabilidad, reutilización 36
37 Ontologías: ejemplo Conceptos, organizados en taxonomías, enlazados por relaciones, en acuerdo con los axiomas. 37
38 Ingenieros de ontologías Los ingenieros del conocimiento construyen ontologías basadas en conocimiento consensual sobre un dominio. Permiten a un grupo de agentes determinado (usuarios de la ontología) compartir y reutilizar ese conocimiento dentro del área de trabajo seleccionada (el dominio). 38
39 Metodologías Existen y están disponibles varias metodologías para la construcción de ontologías: Mike Uschold Michael Grüninger Asunción Gómez-Pérez John Sowa Enlace de referencia general: http://www.lsi.upc.edu/~luigi/ontologies.htm 39
40 Implementación Uschold: directamente en lenguajes específicos para ontologías (por ejemplo, Ontolingua, LOOM, KIF) Gómez-Pérez: a nivel de conocimiento del dominio, a través de un shell que traduce a Ontolingua Protégé: entorno visual con entrada y salida en OWL 40
41 Ejemplo: ontología para gestión de aguas residuales Metodología utilizada Determinación de los requerimientos: Utilidad (¿necesidad?) Finalidad Adquisición del conocimiento Conceptualización Lista preliminar de términos principales Definición del entorno de desarrollo Reutilización de otras ontologías Formalización 41
42 Situación inicial Presencia de expertos en varios dominios: IA Ingeniería química Microbiología Informática Uso de diferentes vocabularios No siempre hay una terminología común. No hay reglas sobre cómo usar los términos, ni los sinónimos. 42
43 Objetivos de la ontología Obtener una terminología unificada (pero multilingüe), completa y coherente del dominio de las aguas residuales Ayudar en la diagnosis de situaciones problemáticas relacionadas con aguas residuales Ayudar en la gestión de plantas de tratamiento de aguas residuales 43
44 Adquisición del conocimiento Reutilización de conocimiento existente codificado de manera específica para el dominio en cuestión
Entrevistas con expertos
Análisis de textos 44
45 Conceptualización Criterios seguidos: modelo fácilmente comprensible modelo que refleje los conocimientos de los expertos conocimiento fácilmente ampliable fácil integración con otras ontologías posibilidad de elegir un subconjunto de los conocimientos y utilizarlos en otras aplicaciones o ontologías 45
46 Términos y jerarquía Actuator Body-Of-Water Descriptor Descriptor-Off-Line Descriptor-Qualitative Appearance-Floc Appearance-Surface-Clarifier Descriptor-Quantitative BOD Chlorine Cod Descriptor-On-Line Water-Flow 46
47 Entorno de desarrollo Jerarquía de términos: Ontolingua (era el año 2000)
Axiomas: antes en Lisp, luego en KIF (asociado a Ontolingua)
Alternativa: Protégé + OWL 47
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