Онтология

Автор: Татьяна Гаврилова - д.т.н., консультант по информационным технологиям управления знаниями.

http://kmtec.ru/publications/library/authors/ontolog_engeneering.shtml


Существуют различные подходы, модели и языки описания данных и знаний. Однако все большую популярность последнее время приобретают онтологии. Онтология – по определению Грубера [Gruber,1997], есть спецификация концептуализации, формализованное представление основных понятий и связей между ними. Ранее этот философский термин означал учение о бытии, затем он переместился в область точных наук, где полу-формализованные концептуальные модели всегда сопутствовали математически строгим определениям. Под определение онтологии подпадают многие понятийные структуры: иерархия классов в объектно-ориентированном программировании, концептуальные карты (concept maps), семантические сети, и т. п. Нам представляется, что можно еще шире трактовать онтологию – например, как сценарий или процесс, как нечто структурирующее хаос. Онтология — это структурная спецификация некоторой предметной области, ее формализованное представление, которое включает словарь (или имена) указателей на термины предметной области и логические выражения, которые описывают, как они соотносятся друг с другом. Например, рис.2 и 3 показывают переход от хаоса (для неофита) имен великих итальянских мастеров к стройной историко-художественной онтологии. Таким образом, онтологии обеспечивают словарь для представления и обмена знаниями о некоторой предметной области и множество связей, установленных между терминами в этом словаре. Для описания онтологий существуют различные языки и системы, однако, наиболее перспективным представляется визуальный подход, позволяющий специалистам непосредственно «рисовать» онтологии, что помогает наглядно сформулировать и объяснить природу и структуру явлений. Визуальные модели, например, графы обладают особенной когнитивной (т.е. познавательной) силой. Любой программный графический пакет от PaintBrush до Visio можно использовать как первичный инструмент описания онтологий. Однако, проектирование и разработка онотлогий, т.е онтологический инжиниринг, не является тривиальной задачей. Он требует от разработчиков профессионального владения технологиями инженерии знаний – от методов извлечения знаний до структурирования и формализации [Гаврилова, Хорошевский, 2000]. Онтологический инжиниринг должен и может стать “путеводной нитью” для всего процесса структурирования комплексных систем автоматизации, так как он объединяет две основные технологии проектирования больших систем – объектно-ориентированный и структурный анализ. Недаром онтологический анализ вошел в стандарт IDEF5, который является основным средством спецификации КИC и моделирования бизнес-процессов сегодня. Программный инструментарий для онтологического инжиниринга. При явном интересе к онтологическому инжинирингу на сегодня не существует промышленных систем проектирования онтологий. Нами разработано несколько программных продуктов CAKE (Сомputer Aided Knowledge Engineering) [Воинов, Гаврилова, Данцин, 1996], ВИКОНТ — ВИзуальный Конструктор ОНТологий [Гаврилова, Лещева, 20000] и VITA (VIsual onTology-based hypertext Authoring tool)[Gavrilova, Geleverya, 2001, позволяющих визуально проектировать онтологии различных предметных областей. Онтология строится как дерево или сеть, состоящая из концептов и связей между ними. Связи могут быть различного типа, например, "является", "имеет свойство" и т. п. Концепты и связи имеют универсальный характер для некоторого класса понятий предметной области. Можно выбрать некоторое понятие из этого класса и для него "заполнить" онтологию, задавая конкретные значения атрибутам. Само построение онтологии, иначе визуальный онтологический инжиниринг является мощным когнитивным инструментом, позволяющим сделать видимыми структуры корпоративного знания. Алгоритм онтологического инжиниринга «для чайников»: выделение концептов — базовых понятий данной предметной области; определение «высоты дерева онтологий» – числа уровней абстракции; распределение концептов по уровням; построение связей между концептами — определение отношений и взаимодействий базовых понятий; консультации с различными специалистами для исключения противоречий и неточностей. Заключение Еще одним преимуществом онтологического инжиниринга в KM является целостный подход к автоматизации предприятия. При этом достигаются: системность — онтология представляет целостный взгляд на предметную область; единообразие — материал, представленный в единой форме гораздо лучше воспринимается и воспроизводится; научность — построение онтологии позволяет восстановить недостающие логические связи во всей их полноте. Стоит еще раз подчеркнуть, что онтология не только цель, но и средство формирования систем КМ. Важность онтологического инжиниринга в системах KM обусловлена также тем, что знание, которое не описано, не тиражировано и не возрастает, в конечном счете становится устаревшим и бесполезным. Напротив, знание, которое распространяется, приобретается и обменивается, генерирует новое знание. Таким образом, любая система автоматизации затрагивает проблемы хранения корпоративных знаний, но только системы КМ ориентированы на это в явном виде, тем самым способствуя сохранению этого ценнейшего ресурса, а не растворяя его в алгоритмах, бизнес –процессах и спецификациях. KM фактически может предоставитьт следующий уровень автоматизации для тех компаний, которые уже справились с автоматизацией данных, и является хорошей стартовой площадкой для тех, кто хочет создать интегрированную систему, а не “мозаику” отдельных функциональных блоков.