Онтология как учение о мире в целом. Основные онтологические модели

Курск 2007

ББК Печатается по решению

редакционно-издательского совета

Рецензент -

: Учеб. пособ. для студентов университета. – Курск: Изд-во Курск.гос.ун-та, 200 . – 84 с.

Учебно-методическое пособие посвящено наиболее перспективному подходу к моделированию предметных областей – онтологическому. Рассмотрены основные понятия, определения, методология разработки и построения онтологий на примере учебной базы знаний «Мир Животных». Рассмотрено одно из средств построения онтологий – Protégé.

Предназначено для студентов старших курсов, обучающихся по специальности …….. математическое обеспечение и администрирование информационных систем.

Введение................................................................................... 4

1. Теоретические аспекты построения онтологий................... 5

1. 1. Определение онтологии................................................. 5

1. 2. Модели онтологии и онтологической системы............ 14

1. 3. Применение онтологий................................................ 21

1. 4. Инструменты инженерии онтологий........................... 25

2. Создание онтологии предметной области в Protégé.......... 30

2. 1. Предварительные замечания....................................... 30

2. 2. Основные сведения о Protégé...................................... 37

2. 3. Создание онтологии предметной области в Protégé.... 40

3. Семестровое задание......................................................... 77

Порядок выполнения проекта:............................................ 77

Литература............................................................................. 82

Введение

Экспертная система представляет собой совокупность трех, взаимозависимы «модулей»: база знаний, машина вывода, интерфейс пользователя. Машину вывода и интерфейс обычно объединяют и называют оболочкой экспертной системы. В этом случае можно говорить о двух составляющих: оболочка и база знаний. Наиболее важным компонентом среди них, безусловно, является база знаний. Проблема адекватного метода, или способа, моделирования предметной области и как следствие формализация знаний с последующим занесением их в базу знаний является если не центральной, то, по меньшей мере, важной в теории искусственного интеллекта.

Существует множество методов представления знаний. Это широко известные логические и фреймовые методы, а также семантические сети и правила продукции. При создании систем основанных на знаниях (экспертные системы, несомненно, к ним относятся) применяются различные способы представления знаний.

Каждый из этих методов имеет свои достоинства и недостатки. На данный момент значительный интерес представляет использование онтологии в качестве базы знаний систем основанных на знаниях. Заметим, что в некоторой литературе база знаний отождествляется с онтологией. Вообще говоря, однозначного определения онтологии предметной области не существует, зачастую онтологию определяют так, как выгодно разработчику на данный момент. Этой, и некоторым другим интересным проблемам, связанным с онтологиями, а также вопросы их технической реализации рассмотрены в данном пособии.

Теоретические аспекты построения онтологий

Определение онтологии

Как было замечено ранее, представление знаний является важной проблемой в искусственном интеллекте. Под термином «представление знаний» может пониматься либо способ кодирования знаний в базе знаний, либо формальная система, которая используется для формализации знаний.

Практика разработки систем, основанных на знаниях, для сложных предметных областей и задач показала, что в каждой предметной области существует некоторая структура, занимающая промежуточное положение между представлением знаний, используемым в модели предметной области, и моделью предметной области (базой знаний).

Эта структура получила название "онтология предметной области".

В философии онтология это - термин, определяющий учение о бытии, о сущем, в отличие от гносеологии - учении о познании. С другой точки зрения, онтология - это формально представленные на базе концептуализации знания. Концептуализация предполагает описание множества объектов и понятий, знаний о них и связей между ними.

Онтологией называется эксплицитная спецификация концептуализации. Формально онтология состоит из терминов, организованных в таксономию, их определений и атрибутов, а также связанных с ними аксиом и правил вывода.

В простейшем случае онтология описывает только иерархию концептов, связанных отношениями категоризации. В более сложных случаях в нее добавляются подходящие аксиомы для выражения других отношений между концептами и для того, чтобы ограничить их предполагаемую интерпретацию.

Учитывая это, онтология представляет собой базу знаний, описывающую факты, которые предполагаются всегда истинными в рамках определенного сообщества на основе общепринятого смысла используемого словаря.

Выделим следующие интерпретации этого термина:

1. Онтология как философская дисциплина.

2. Онтология как неформальная концептуальная система.

3. Онтология как формальный взгляд на семантику.

4. Онтология как спецификация «концептуализации».

5. Онтология как представление концептуальной системы через логическую теорию, характеризуемую:

o специальными формальными свойствами или

o только ее назначением

6. Онтология как словарь, используемый логической теорией.

7. Онтология как (метауровневая) спецификация логической теории.

Говоря об онтологии в рамках первой интерпретации имеют в виду философскую дисциплину изучающую природу и организованность сущего.

Согласно второй интерпретации онтология является концептуальной системой, которая может выступать как базис определенной базы знаний. Согласно интерпретации 3 онтология, на основе которой построена база знаний, выражается в терминах подходящих формальных структур на семантическом уровне. Таким образом, эти две интерпретации рассматривают онтологию как концептуальную «семантическую» сущность, неважно, формальную или неформальную, в то время как интерпретации 5-7 трактуют онтологию как специальный «синтаксический» объект. Четвертая интерпретация - одна из наиболее проблематичных, так как точный смысл ее зависит от понимания терминов «спецификация» и «концептуализация».

Первый из подходов к определению понятия "онтология предметной области", условно названный гуманитарным, предполагает определения в интуитивно понимаемых терминах. Второй подход к определению понятия онтология условно назван компьютерным. В рамках этого подхода разрабатываются компьютерные языки для представления онтологий.

Основным достоинством компьютерного подхода является формальность предлагаемых средств для описания онтологий. Определение понятия онтология предметной области в рамках этого подхода не проясняет содержательную сущность этого понятия, а, наоборот, затемняет эту сущность многочисленными техническими деталями, связанными с компьютерной реализацией, и не отличает его от других понятий, в частности от понятия модели предметной области (базы знаний).

В рамках третьего, математического подхода делаются попытки определить понятие онтология в математических терминах или с помощью математических конструкций.

Онтология - это логическая теория, которая ограничивает допустимые модели логического языка. Онтология в этом случае должна обеспечивать аксиомы, которые ограничивают значение нелогических символов (предикатов и функций) логического языка, используемых как "примитивы" для определенных целей представления. Цель онтологии – характеризовать концептуализацию, ограничивая возможные интерпретации нелогических символов логического языка для установления консенсуса о том, как описывать знания с использованием этого языка. Концептуализация рассматривается как множество неформальных правил, которые ограничивают структуру части действительности.

Итак, под онтологией предметной области понимают:

1. Онтология предметной области есть та часть знаний предметной области, относительно которой предполагается ее неизменность. Относительно остальной части знаний предметной области предполагается, что она может изменяться, но должна оставаться согласованной с онтологией предметной области.

2. Онтология предметной области есть та часть знаний предметной области, которая ограничивает значения терминов предметной области. Значения терминов предметной области не зависят от остальной (изменяемой) части знаний предметной области.

3. Онтология предметной области является множеством соглашений о предметной области, другая часть знаний предметной области является множеством эмпирических и других законов этой области. Онтология определяет степень согласования значений терминов специалистами предметной области.

4. Онтология предметной области является явно заданной внешней аппроксимацией неявно заданной концептуализации. Концептуализация есть подмножество множества всех ситуаций, которые могут быть представлены. Множество ситуаций, соответствующих базе знаний, есть подмножество концептуализации. Это подмножество есть некоторая аппроксимация множества ситуаций, возможных в действительности.

В дальнейшем, для определенности, будем считать, что онтология – формальное явное описание понятий в рассматриваемой предметной области (классов (иногда их называют понятиями)), свойств каждого понятия, описывающих различные свойства и атрибуты понятия (слотов (иногда их называют ролями или свойствами)), и ограничений, наложенных на слоты (фацетов (иногда их называют ограничениями ролей)) . Онтология вместе с набором индивидуальных экземпляров классов образует базу знаний.

Приведем некоторые причины необходимости разработки онтологий. Итак, онтологии необходимы для:

· совместного использования людьми или программными агентами общего понимания структуры информации;

· возможности повторного использования знаний в предметной области;

· того чтобы сделать допущения в предметной области явными;

· отделения знаний в предметной области от оперативных знаний;

· анализа знаний в предметной области.

Совместное использование людьми или программными агентами общего понимания структуры информации является одной из наиболее общих целей разработки онтологий. К примеру, пусть, несколько различных веб-сайтов содержат информацию по медицине или предоставляют информацию о платных медицинских услугах, оплачиваемых через Интернет. Если эти веб-сайты совместно используют и публикуют одну и ту же базовую онтологию терминов, которыми они все пользуются, то компьютерные агенты могут извлекать информацию из этих различных сайтов и накапливать ее. Агенты могут использовать накопленную информацию для ответов на запросы пользователей или как входные данные для других приложений.

Обеспечение возможности использования знаний предметной области стало одной из движущих сил недавнего всплеска в изучении онтологий. Например, для моделей многих различных предметных областей необходимо сформулировать понятие времени. Это представление включает понятие временных интервалов, моментов времени, относительных мер времени и т.д. Если одна группа ученых детально разработает такую онтологию, то другие могут просто повторно использовать ее в своих предметных областях. Кроме того, если нам необходимо создать большую онтологию, можно интегрировать несколько существующих онтологий, описывающих части большой предметной области. Возможно повторно использовать основную онтологию, такую как UNSPSC, и расширить ее для описания интересующей нас предметной области.

Создание явных допущений в предметной области , лежащих в основе реализации, дает возможность легко изменить эти допущения при изменении наших знаний о предметной области. Жесткое кодирование предположений о мире на языке программирования приводит к тому, что эти предположения не только сложно найти и понять, но и также сложно изменить, не будучи программистом. Кроме того, явные спецификации знаний в предметной области полезны для новых пользователей, которые должны узнать значения терминов предметной области.

Отделение знаний предметной области от оперативных знаний – это еще один вариант общего применения онтологий. Мы можем описать задачу конфигурирования продукта из его компонентов в соответствии с требуемой спецификацией и внедрить программу, которая делает эту конфигурацию независимой от продукта и самих компонентов. После этого мы можем разработать онтологию компонентов и характеристик ЭВМ и применить этот алгоритм для конфигурирования нестандартных ЭВМ. Мы также можем использовать тот же алгоритм для конфигурирования лифтов, если мы предоставим ему онтологию компонентов лифта.

Анализ знаний в предметной области возможен, когда имеется декларативная спецификация терминов. Формальный анализ терминов чрезвычайно ценен как при попытке повторного использования существующих онтологий, так и при их расширении.

Зачастую возникает вопрос о различии между онтологией и базой данных. Укажем основные различия между ними.

Результатом запроса по базе данных обычно является совокупность данных об экземплярах и ссылки на текстовые документы, в то время как результат запроса по онтологии может включать элементы самой онтологии (например, все подклассы определенного класса).

Онтологии сами по себе включают семантику

Схемы баз данных и каталоги обычно не предоставляют внешнюю семантику для своих данных. Семантика никогда не определялась, либо семантика была определена внешним образом во время разработки базы данных, но эта спецификация не стала частью спецификации базы данных и больше недоступна. Следовательно, при использовании баз данных нам нужны определенные протоколы для решения проблемы конфликтующих ограничений при изменении базы данных. Однако онтологии являются логическими системами, которые сами по себе включают семантику.

Онтологии чаще повторно используются

Схема базы данных определяет структуру определенной базы данных и других баз данных, и схемы не так часто повторно используются напрямую или расширяются. Схема является частью интегрированной системы и редко используются отдельно от нее. С онтологиями ситуация прямо противоположна: онтологии обычно повторно используют и расширяют другие онтологии и они не привязаны к определенной системе.

Онтологии децентрализованы по своей природе

По традиции разработка и обновление схемы базы данных является централизованным процессом: разработчики исходной схемы (или сотрудники той же организации) обычно вносят изменения и поддерживают схему. В самом конце разработчики схемы базы данных обычно знают, какие базы данных используют их схему. По своей природе разработка онтологии – это гораздо более децентрализованный и объединенный процесс. В результате, над тем, кто использует конкретную онтологию, не существует централизованного контроля. Гораздо сложнее (а может быть, и невозможно) распространить или синхронизировать обновления: мы не знаем, кто использует онтологию, не можем сообщить им об обновлениях и не можем предположить, что они сами об этом узнают. Отсутствие централизованного и синхронизированного контроля также делает сложным (а часто и невозможным) проследить последовательность операций, которые преобразовали одну версию онтологии в другую.

Информационные модели онтологии богаче

Во многих онтологиях количество примитивов представления гораздо больше, чем в типичной схеме базы данных. Например, многие онтологические языки и системы позволяют спецификацию ограничения мощности, обратные свойства, транзитивные свойства, обратные классы и т.д. Некоторые языки (например, DAML+OIL) добавляют примитивы для определения новых классов как объединений или пересечений других классов, как перечисление их членов, как ряд объектов, которые удовлетворяют определенному ограничению.

Классы и экземпляры могут быть одними и теми же

В базах данных четко различается информация о схеме и информация об экземплярах. Во многих мощных системах представления знаний сложно определить, где заканчивается онтология и начинаются экземпляры. Использование метаклассов (классов, где в качестве экземпляров используются другие классы) во многих системах (например, Protégé, Ontolingua, RDFS) размывает или стирает границу между классами и экземплярами. Метаклассы – это множества, чьи элементы тоже являются множествами. Это значит, что «экземпляр» и «класс» - на самом деле лишь роли понятия.

Модели онтологии и онтологической системы

Понятие онтологии предполагает определение и использование взаимосвязанной и взаимосогласованной совокупности трех компонент: таксономии терминов, определений терминов и правил их обработки. Введем следующее определение понятия модели онтологии:

Под формальной моделью онтологии О понимается

Х – конечное множество концептов (понятий, терминов) предметной области, которую представляет онтология О;

R – конечное множество отношений между концептами (понятиями, терминами) заданной предметной области;

F – конечное множество функций интерпретации (аксиоматизации), заданных на концептах и/или отношениях онтологии О.

Естественным ограничением, накладываемым на множество X, является его конечность и непустота. Иначе обстоит дело с компонентами F и R в определении онтологии О. Понятно, что и в этом случае F и R должны быть конечными множествами. Укажем, граничные случаи, связанные с их пустотой.

1. Пусть и . Тогда онтология О трансформируется в простой словарь:

Такая вырожденная онтология может быть полезна для спецификации, пополнения и поддержки словарей ПО, но онтологии-словари имеют ограниченное использование, поскольку не вводят эксплицитно смысла терминов. Хотя в некоторых случаях, когда используемые термины принадлежат очень узкому (например, техническому) словарю и их смыслы уже заранее хорошо согласованы в пределах определенного (например, научного) сообщества, такие онтологии применяются на практике. Известными примерами онтологии этого типа являются индексы машин поиска информации в сети Интернет.

2. , . Тогда каждому элементу множества терминов из X может быть поставлена в соответствие функция интерпретации f из F. Формально это утверждение может быть записано следующим образом.

где - множество интерпретируемых терминов;

Множество интерпретирующих терминов.

такие что

Пустота пересечения множеств и исключает циклические интерпретации, а введение в рассмотрение функции k аргументов призвано обеспечить более полную интерпретацию. Вид отображения f из F определяет выразительную мощность и практическую полезность этого вида онтологии. Если функция интерпретации задается оператором присваивания значений (), где - имя интерпретации ), то онтология трансформируется в пассивный словарь :

Такой словарь пассивен, так как все определения терминов из берутся из уже существующего и фиксированного множества . Практическая ценность его выше, чем простого словаря, но явно недостаточна, например, для представления знаний в задачах обработки информации в Интернете в силу динамического характера этой среды.

Для того чтобы учесть последнее обстоятельство, предположим, что часть интерпретирующих терминов из множества задается процедурно, а не декларативно и вычисляется каждый раз при интерпретации термина из множества . В этом случае онтология преобразуется в активный словарь определений

Причем

Ценность такого словаря для задач обработки информации в среде Интернет выше, чем у предыдущей модели, но все еще недостаточна, так как интерпретируемые элементы из никак не связаны между собой и, следовательно, играют лишь роль ключей входа в онтологию.

Для представления модели онтологии, которая нужна для решения задач обработки информации в Интернете .

Рассмотрим возможные варианты формирования множества отношений на концептах онтологии.

Введем в рассмотрение специальный подкласс онтологии - простую таксономию следующим образом:

Таксономическая структура - иерархическая система понятий, связанных между собой отношением is_a («быть элементом класса»).

Отношение is_a имеет фиксированную заранее семантику и позволяет организовывать структуру понятий онтологии в виде дерева.

Классификация моделей онтологии

Компоненты модели	.
Формальное определение
Пояснение	Словарь ПО	Пассивный словарь ПО	Активный словарь ПО	Таксономия понятий ПО

Представления множества концептов X в виде сетевой структуры;

Использования достаточно богатого множества отношений R, включающего не только таксономические отношения, но и отношения, отражающие специфику конкретной предметной области, а также средства расширения множества R;

Использования декларативных и процедурных интерпретаций и отношений, включая возможность определения новых интерпретаций.

Введем в рассмотрение понятие онтологической системы. Под формальной моделью онтологической системы понимают триплет вида:

где - онтология верхнего уровня (метаонтология)

Множество предметных онтологии и онтологии задач предметной области

Модель машины вывода, ассоциированной с онтологической системой .

Использование системы онтологии и специальной машины вывода позволяет решать в такой модели различные задачи. Расширяя систему моделей , можно учитывать предпочтения пользователя, а изменяя модель машины вывода, вводить специализированные критерии релевантности получаемой в процессе поиска информации и формировать специальные репозитории накопленных данных, а также пополнять при необходимости используемые онтологии.

В модели имеются три онтологические компоненты:

Метаонтология;

Предметная онтология;

Онтология задач.

Метаонтология оперирует общими концептами и отношениями, которые не зависят от конкретной предметной области. Концептами метауровня являются общие понятия, такие как «объект», «свойство», «значение» и т. д. Уровни метаонтологии получают интенсиональное описание свойств предметной онтологии и онтологии задач. Онтология метауровня является статической, что дает возможность обеспечить здесь эффективный вывод.

Предметная онтология содержит понятия, описывающие конкретную предметную область, отношения, семантически значимые для данной предметной области, и множество интерпретаций этих понятий и отношений (декларативных и процедурных). Понятия предметной области специфичны в каждой прикладной онтологии, но отношения - более универсальны. Поэтому в качестве базиса обычно выделяют такие отношения модели предметной онтологии, как part_of, kind_of, contained_in, member_of, see also и некоторые другие.

Отношение part_of определено на множестве концептов, является отношением принадлежности и показывает, что концепт может быть частью других концептов. Оно является отношением типа «часть-целое» и по свойствам близко к отношению is_a и может быть задано соответствующими аксиомами. Аналогичным образом можно ввести и другие отношения типа «часть-целое».

Иначе обстоит дело с отношением see_also. Оно обладает другой семантикой и другими свойствами. Поэтому целесообразно вводить его не декларативно, а процедурно, подобно тому, как это делается при определении новых типов в языках программирования, где поддерживаются абстрактные типы данных.

Онтология задач в качестве понятий содержит типы решаемых задач, а отношения этой онтологии, как правило, специфицируют декомпозицию задач на подзадачи. Вместе с тем, если прикладной системой решается единственный тип задач (например, задачи поиска релевантной запросу информации), то онтология задач может в данном случае описываться словарной. Таким образом, модель онтологической системы позволяет описывать необходимые для ее функционирования онтологии разных уровней. Взаимосвязь между онтологиями показана на рисунке:

Машина вывода онтологической системы в общем случае может опираться на сетевое представление онтологии всех уровней. При этом ее функционирование будет связано:

С активацией понятий и/или отношений, фиксирующих решаемую задачу (описание исходной ситуации);

Определением целевого состояния (ситуации);

Выводом на сети, заключающемся в том, что от узлов исходной ситуации распространяются волны активации, использующие свойства отношений, с ними связанных. Критерием остановки процесса является достижение целевой ситуации или превышение длительности исполнения (time-out).

Применение онтологий

Суммируя различные типизации онтологии можно выделить классификации по:

Степени зависимости от конкретной задачи или предметной области;

Уровню детализации аксиоматизации;

«природе» предметной области и т. д.

Дополнительно к этим измерениям можно ввести и классификации, связанные с разработкой, реализацией и сопровождением онтологии.

По степени зависимости от конкретной задачи или предметной области обычно различают:

Онтологии верхнего уровня;

Онтологии, ориентированные на предметную область;

Онтологии, ориентированные на конкретную задачу;

Прикладные онтологии.

Онтологии верхнего уровня описывают очень общие концепты, такие как пространство, время, материя, объект, событие, действие и т. д., которые независимы от конкретной проблемы или области. Поэтому представляется разумным, по крайней мере в теории, унифицировать их для больших сообществ пользователей.

Примером такой общей онтологиии является CYC®. Одноименный проект - CYC® - ориентирован на создание мультиконтекстной базы знаний и специальной машины вывода, разрабатываемой Сусогр. Основная цель этого гигантского проекта - построить базу знаний всех общих понятий (начиная с таких, как время, сущность и т. д.), включающую семантическую структуру терминов, связей между ними и аксиом. Предполагается, что такая база знаний может быть доступна разнообразным программным средствам, работающим со знаниями, и будет играть роль базы «начальных знаний». В онтологии, по некоторым данным, уже представлены 10 6 концептов и 10 5 аксиом. Для представления знаний в рамках этого проекта разработан специальный язык CYCL.

Другим примером онтологии верхнего уровня является онтология системы Gene-railized Upper Model, ориентированная на поддержку процессов обработки естественного языка: английского, немецкого и итальянского. Уровень абстракции этой онтологии находится между лексическими и концептуальными знаниями, что определяется требованиями упрощения интерфейсов с лингвистическими ресурсами. Модель Generalized Upper Model включает таксономию, организованную в виде иерархии концептов (около 250 понятий) и отдельной иерархии связей.

Создание достаточно общих онтологии верхнего уровня представляет собой очень серьезную задачу, которая еще не имеет удовлетворительного решения.

Предметные онтологии и онтологии задач описывают, соответственно, словарь, связанный с предметной областью (медицина, коммерция и т. д.) или с конкретной задачей или деятельностью (диагностика, продажи и т. п.) за счет специализации терминов, введенных в онтологии верхнего уровня. Примерами онтологии, ориентированных на определенную предметную область и конкретную задачу, являются TOVE и Plinius соответственно.

Онтология в системе TOVE (Toronto Virtual Enterprise Project) предметно ориентирована на представление модели корпорации. Основная цель ее разработки - отвечать на вопросы пользователей по реинжинирингу бизнес-процессов, извлекая эксплицитно представленные в онтологии знания. При этом система может проводить дедуктивный вывод ответов. В онтологии нет средств для интеграции с другими онтологиями. Формально онтология описывается с помощью фреймов.

В настоящее время построены онтологии некоторых разделов молекулярной биологии, которые предлагают терминологию для определения множества химических элементов, описания процессов внутри клетки. Онтология TAMBIS (TaO) описывает биоинформатику, покрывает основные понятия молекулярной биологии и биоинформатики: макромолекулы, их предназначение, структуру, функции, клеточное расположение и процессы, в которых они взаимодействуют. ТаО онтологии построена с использованием языка OIL.

Существует также экспериментальная онтология для бионеорганических центров, известная под именем СОМЕ. СОМЕ состоит из сущностей трех видов: Молекула (MOL), Бионеорганический Мотив (BIM) и Бионеорганические Протеины (PRX).

Так же построены онтологии, представляющие понятия и отношения в более узко направленных областях – таких как химические кристаллы, керамические материалы, биоэнергетические центры. Примером таких онтологий может служить онтология Chemical-Crystals. Онтология Chemical-Crystals описывает различные типы кристаллической структуры веществ. Эта онтология построена с использованием методологии, известной как METHONTOLOG.

Другой пример онтологии – онтология чистых веществ. Определение чистых веществ дано через химический состав, т.е. через структурные правила, которые определяют чистые вещества в терминах химических веществ и натуральных чисел. Разработана иерархическая модель онтологии физической химии. Модульная онтология физической химии определяет множество разделов предметной области и связи между ними, описывает систему понятий каждого раздела и задает связи между понятиями разделов. Онтология физической химии состоит из восьми связанных друг с другом разделов: «Элементы», «Вещества», «Реакции», «Основы термодинамики», «Термодинамика. Химические свойства», «Термодинамика. Физические свойства», «Термодинамика. Связь физических и химических свойств», «Химическая кинетика». В основе онтологии данной предметной области лежит метаонтология, которая определяет метапонятия, используемые при определении систем понятий каждого раздела.

Прикладные онтологии описывают концепты, зависящие как от конкретной предметной области, так и от задач, которые в них решаются. Концепты в таких онтологиях часто соответствуют ролям, которые играют объекты в предметной области в процессе, выполнения определенной деятельности. Пример такой онтологии - онтология системы Plinius, предназначенная для полуавтоматического извлечения знаний из текстов в области химии. В отличие от других, упомянутых выше онтологии, здесь нет явной таксономии понятий.

Вместо этого определено несколько множеств атомарных концептов, таких как, например, химический элемент, целое число и т. п., и правила конструирования остальных концептов. В онтологии описано около 150 концептов и 6 правил. Формально онтология Plinius тоже описывается с помощью фреймов.

Онтология (ontos-сущность+logos-учение).Термин предложен немцем Гоклениусом. Один из разделов философии. Определяется, как:

1) учение о бытие, как таковом;

2) учение о сверхчувственном мире;

3) учение о мире в целом.

Понятие онтология в ходе развития неоднократно менялось. В средние века пытались построить учение о бытии, являетсяся философским доказательством истин религии. В Новое время под онтологией стали понимать особую часть метафизики, учения о сверхчувственной структуре всего сущего. Онтология активно критиковалась классиками идеализма (Кант, Гегель). В дальнейшем онтология получила определение, как наука о мире в целом.

Онтология – это учение о бытии как токовом, раздел философии, изучающий фундаментальные принципы бытия, наиболее общие сущности, категории сущего. Онтология выделилась из учений о бытии природы как учение о самом бытии еще в раннегреческой философии.

Бытие по Платону есть совокупность идей – умопостигаемых форм или сущностей, отражением которых является многообразие вещественного мира. Платон провел границу не только между бытием и становлением (т.е. текучестью чувственно воспринимаемого мира), но и между бытием и безначальным началом бытия (т.е. непостижимой основой, называемым им также «благо»).

Аристотель вводит ряд новых и значимых для позднейшей онтологии тем: бытие как действительность, божественный ум, бытие как единство противоположностей и конкретный предел «осмысления» материи формой.

Средневековые мыслители приспособили онтологию к решению теологических проблем. В зависимости от ориентации мыслителя понятие бытия могло отличатся от божественного абсолюта (тогда Бог мыслится как источник бытия) или отождествляться с Богом.

К 13 в. намечается разделение онтологической мысли на 2 потока: на аристотелевскую и августианскую традицию. Представитель аристотелизма Фома Аквинский вводит в средневековую онтологию различение сущности и существования, а также акцентирует момент творческой действительности бытия, сосредоточенной в полной мере в самом бытии и в Боге.

Философия нового времени концентрирует свое внимание на проблемах познания, однако онтология остается неизменной частью философской доктрины. Критическая философия Канта по разделению универсума на три автономные сферы (мир природы, свободы и целесообразности) задает параметры новой онтологии, в которой способность выхода в измерение истинного бытия распределена между теоретической способностью, обнаруживающей сверхчувственное бытие как трансцендентную запредельность и практической способностью, открывающей бытие как посюстороннюю реальность свободы. В 19 в. характерно резкое падение интереса к онтологии. И только в конце 19 начале 20в. неотемизм возрождает понятие онтологии.

Целесообразно выделить следующие формы бытия:

1) бытие вещей (тел), процессов, которое в свою очередь делится на бытие вещей, процессов, состояний природы. Б. природы как целого;

2) Б. второй природы – произведенных человеком вещей.

3) Б. духовного (идеального), которое делится на индивидуализированное духовное и объектированное (внеиндивидуальное) духовное;

4) Б. социального, которое делится на индивидуальное бытие (бытие отдельного человека в обществе и процессе истории) и бытие общества.

Бытие вещей, явлений и состояний природы , или бытие первой природы, существует до, вне и независимо от сознания человека. Бытие каждого конкретного явления природы ограничено во времени и пространстве, оно сменяется их небытием, а природа в целом бесконечна во времени и пространстве, ее бытие есть диалектика преходящего и непреходящего. Первая природа является объективной и первичной реальностью , ее большая часть и после возникновения рода человеческого по-прежнему существует как совершено самостоятельная, независимая от человечества реальность.

«Вторая природа» - бытие вещей и процессов, произведенных человеком, - зависит от первой, но, будучи произведенной людьми, она воплощает в себе единство природного материала, определенного духовного (идеального) знания, деятельность конкретных индивидов и социальных функций, предназначения данных предметов. Бытие вещей «второй природы» есть социально-историческое бытие, комплексная природно-духовно-социальная реальность, она может вступать в конфликт с бытием первой природы, находясь в рамках единого бытия вещей и процессов. «Вторая природа» каждому конкретному человеку и поколениям людей дана объективно, но она не может считаться совершенно независимой от сознания человека и человечества. Вещи «второй природы» являются связующим звеном между бытием вещей и бытием человека.

Бытие отдельного человека представляет собой диалектическое единство тела и духа. Человек для самого себя и первая, и «вторая природа». Не случайно в традиционной, классической философии человека нередко определяли как «мыслящую вещь». Но бытие человека как мыслящей и чувствующей «вещи» в мире природы явилось одной из предпосылок возникновения и общения, т.е. предпосылкой формирования специфики человеческого бытия. Бытие каждого конкретного человека есть взаимодействие, во-первых, мыслящей и чувствующей «вещи» как единства природного и духовного бытия, во-вторых, индивидуальной особи, взятой на данном этапе эволюции мира вместе с миром, и, в-третьих, как социально-исторического существа. Его специфика проявляется, например, в том, что:

Без нормального функционирования в человеке его духовно-психической структуры человек как целостность не полноценен;

Здоровое, нормально функционирующее тело является необходимой предпосылкой духовной, умственной деятельности. Однако общеизвестно, что дух может оказать как позитивное, так и негативное влияние на жизнедеятельность человеческого тела;

Человеческая деятельность, телесные действия человека зависят от социальной мотивации. Все другие природные тела, в том числе и высшие животные, функционируют достаточно предсказуемо. Целесообразная человеческая деятельность зачастую регулируется не биологическими инстинктами, а духовно-нравственными и социальными потребностями, мотивами.

Бытие каждого конкретного индивида ограничено во времени и пространстве. Но оно включено в безграничную цепь человеческого бытия и бытия природы и является одним из звеньев социально-исторического бытия. Человеческое бытие в целом - реальность, объективная по отношению к сознанию отдельных людей и поколений. Но, будучи единством объективного и субъективного, человек не просто существует в структуре бытия. Обладая способностью познавать бытие, он может и влиять на него, к сожалению, далеко не всегда позитивно. Поэтому так важно для каждого человека осознать свое место и роль в единой системе бытия, свою ответственность за судьбы человеческой цивилизации.

Особое место среди других форм «бытия в мире» занимает «бытие духовного ». Оно складывается и оформляется в лоне человеческой культуры, проявляясь на уровне объективированного и индивидуализированного духовного бытия, связующим звеном которого выступает язык.

Язык не только средство самовыражения индивида, но и высшая форма проявления объективного духа. Будучи средством общения, язык является эффективным инструментом освоения мира. Язык, связывая сознание и предметную (физическую) реальность мира, в равной мере делает дух телесным, а мир духовным. Благодаря слову, физическая реальность открывается нашему познанию. Она вступает в диалог и говорит о себе, раскрывая свою сущность. История языка отражает социальную историю его носителя, раскрывает содержание конкретной «ойкумены».

Реальность духовного бытия особого рода. Она обеспечивает опыт отдельно взятого человека и сама обогащается его усилиями. Эвристические идеи прошлого задают каноны настоящему и определяют будущее данного общества, влияя и на жизнь отдельного индивида. Наиболее продуктивная идея закладывает определенную структурную парадигму, в рамках которой формируется и развивается бытие человека: его образ жизни, его отношение к миру и самому себе.

Заключает список форм «бытия в мире» бытие социального . «Бытие социального» - это процесс и результат жизни общества как саморазвивающейся системы, опирающейся на общественное производство, как совокупность четырех подсистем. Последние обеспечивают производство и воспроизводство человека в его постижении сущность, природа, различные подходы к пониманию социального бытия, тенденций его изменения и развития является предметом анализа социальной философии.

Таким образом, формы бытия, в свою очередь, различаются по их отнесению к объективной и субъективной реальности. Соответственно, в истории философии для обозначения объективной реальности была выработана категория материи, или реального мира, или природы, т. е. всего того, что существует независимо от сознания человека. А субъективная реальность была связана с такими понятиями, как дух, сознание и т. д., которые заключают в себе все разнообразие сознательной и бессознательной психической деятельности индивидуального или коллективного «Я», связанного с сознанием человека.
Таким образом мы можем рассматривать бытие еще и как особого рода структуру или универсум, в котором реальные различия форм бытия исчезают и остаются только его абстрактные характеристики, которые и выступают предметом онтологии.
Фундаментальными абстрактными категориями бытия являются «дух» и «материя».
Понятие материи прошло долгую эволюцию. Ее отождествляли с конкретным веществом или группой веществ (Античность). В этот же период ее уже понимали и как абстракцию типа гомеомерий или апейро- на, которые являются неопределяемым началом бытия. В Античности же было выработано мощнейшее представление о материи как атоме, т. е. о мельчайших частицах, из которых состоит все в мире. В период ньютоновско-картезианской физики материя отождествлялась с веществом или массой инертного, покоящегося вещества.
Понятие духа (в различных вариантах, мышления, сознания) выступало либо как свойство материи, либо противопоставлялось ей как высший атрибут бытия.
Таким образом, можно выделить следующие варианты построения онтологии.
Говоря о материалистической онтологии, необходимо сделать ряд уточнений. Прежде всего в данном типе онтологии изменяется содержание понятия «бытие», которое при всех разнообразиях его вариантов фактически сводится к разновидности понимания материи, будь то поиск одного или нескольких первоначал или нахождение иной материальной основы мира. В результате этого, исследование бытия есть по существу исследование природного мира, т. е. того, что у Аристотеля было второй философией, или физикой. Материалистическая онтология, таким образом, исследует фундаментальные материальные предпосылки реального бытия или действительности.
Идея первоначала, или субстанционального начала, в связи с развитием наук приобретает конкретнонаучные черты. Конечно, в философии развивались и другие линии в трактовке бытия, но, безусловно, что ориентация на его совмещение с научными данными, а, значит, и неизбежная ориентация на критерии научности, стала магистральной линией развития философии по данному вопросу. В связи с развитием наук Нового времени идея субстанциальности мира переходит в новое качество и строится исходя из физических представлений.
В основе физики Ньютона лежит убеждение в «простоте» устройства мира и его исходных элементов. Поэтому в качестве субстанции выступает материя. Это - вещество, или механическая масса (т. е. количество материи), которое состоит из физически неделимых мельчайших частиц - атомов. «Быть материальным» означало «состоять из неделимых частиц», обладающих массой покоя. Правда, сам Ньютон (будучи глубоко религиозным человеком) не отрицал существования Бога. Причем чисто материалистическая концепция физики даже выступала своеобразным косвенным средством обоснования его существования. С позиции механики, масса - инертна, она не может двигаться без приложенных к ней усилий. Поэтому для
пассивной материи необходим первотолчок, которым и выступает в ньютоновской системе Бог.
Создается механическая картина мира, в которой материя представляла собой иерархию систем. Вначале атомы связываются в некоторые тела, которые в свою очередь образуют более крупные тела, и так вплоть до космических систем. Вещество равномерно распределено во вселенной и пронизывается силами всемирного тяготения. Причем скорость распространения взаимодействий считалась бесконечной (принцип дальнодействия). Соответственно, в этой физике пространство и время рассматривались как абсолютные сущности, не зависимые друг от друга и от других свойств материальной действительности, хотя к этому времени существовали и противоположные концепции (например, Августина или Лейбница). Ньютон, как позже отмечал А. Эйнштейн, фактически дал модель мира, которая в силу своей стройности долгое время оставалась непревзойденной. «Мышление современных физиков в значительной мере обусловлено основополагающими концепциями Ньютона. До сих пор не удалось заменить единую концепцию мира Ньютона другой, столь же всеохватывающей единой концепцией».
В то же время, отмечает А. Эйнштейн, концепция Ньютона, по существу, представляла собой именно теоретическую (сконструированную) модель, которая не всегда вытекала из опыта. В философском плане Ньютон дал своеобразную общую картину мира, которая базировалась на том, что физические закономерности, присущие части мира, распространялись на его абсолютное понимание. Предлагалась картина мира, которая одинакова для всей вселенной. Таким образом, обоснование материального единства мира здесь было связано с очень сильными теоретическими допущениями, характерными для философии метафизического материализма данного периода.
Само развитие физики подвергло сомнению установленные физикой Ньютона взгляды на мир. На рубеже XIX - XX вв. в физике происходят кардинальные открытия. А с 1895 по 1905 год эти открытия в силу их количества и значимости приобретают взрывной характер, разрушая старые представления о физике и той картине мира, которая на ней базировалась. Каждое из открытий разрушало основанное на теории Ньютона физическое представление о мире и наносило удар по метафизическому материализму, который был в этот период господствующей философской концепцией и базировался при построении философской онтологии на принципах классической физики. Кризис ньютоновской физики показал принципиальную относительность конкретно-научных представлений о мире, опиравшихся на очень сильные допущения в интерпретации мира. Оказалось, что сам принцип экстраполяции (распространения) наших знаний о части вселенной на весь мир неправомерен и ограничен, что законы микро-, макро- и мегамира могут в значительной степени отличаться друг от друга.
Парадокс философской ситуации данного периода заключался в том, что метафизический материализм был уже не способен объяснить новые явления в физике, а диалектика была в достаточной степени оторванной от развития конкретных наук.
Для объяснения новых проблем необходима была более синтетическая концепция, соединяющая в себе материалистические и диалектические компоненты подхода к миру, и на эту роль стал претендовать диалектический материализм. Здесь была предпринята попытка выработать самостоятельную форму онтологии, базируясь на соединении знаний из области естественных наук, прежде всего физики и диалектикоматериалистической разновидности философии.
Философия диалектического материализма в вопросах онтологии базировалась на синтезе материалистических учений и материалистически истолкованной диалектики Гегеля, что и позволяет ее по многим пунктам относить к классической модели онтологии. Соответственно, формирование понятия материи, как центральной части онтологии, шло по пути отказа от ее представления как некоторого вещества или совокупности веществ (влияние материализма) к более абстрактному пониманию с элементами диалектики (влияние Гегеля). Так, например, Энгельс, исследуя понятие материи и высказывая идеи о том, что материя это
некоторая абстракция, т. е. чистое создание мысли, которое не существует чувственно, одновременно, в некоторых случаях трактовал ее вслед за французскими материалистами как совокупность веществ. Плеханов в 1900 году писал, что «в противоположность «духу», «материей» называют то, что действуя на наши органы чувств, вызывает в нас те или другие ощущения. Что же именно действует на наши органы чувств? На этот вопрос я вместе с Кантом отвечаю: вещь в себе. Стало быть, материя есть ни что иное, как совокупность вещей в себе, поскольку эти вещи являются источником наших ощущений».
И, наконец, В.И. Ленин ставит в центр диалектикоматериалистического понимания онтологии представление о материи как особой философской категории для обозначения объективной реальности. Это означало, что она не может быть сведена к какому-то конкретному физическому образованию, в частности к веществу, как это допускали физика Ньютона и метафизический материализм.
Это была форма материалистического монизма, т. к. все остальные сущности, в том числе и сознание, рассматривались как производные от материи, т. е. как атрибуты реального мира. «Диалектический материализм отвергает попытки строить учение о бытии спекулятивным путем... «Бытие вообще» - пустая абстракция». Исходя из этого утверждалось, что материя объективна, т. е. существует независимо и вне нашего сознания. Отсюда делался вывод о связи онтологии и гносеологии, в частности, о том, что научное познание есть прежде всего познание материи и конкретных форм ее проявления, а объектом философии выступает материя и формы, через которые она реализует свое существование. Философами данного периода, которые стояли на иных позициях, было сразу отмечено, что такое понимание материи во многом перекликалось с аналогичными понятиями объективного идеализма. В таком понимании был понятен гносеологический смысл материи, связанный с обоснованием принципа познаваемости мира, но был неясен ее онтологический статус (призыв дополнить ленинское определение материи онтологическими характеристиками был очень популярен и в советской философии).
В данной философской системе категория бытия не выполняла никаких функций, кроме как синонима объективной реальности, поэтому онтология трактовалась как теория материального бытия. Любые рассуждения о «мире в целом», о «бытии как таковом», о соотношении «бытия и небытия» даже в рамках предшествующего материализма рассматривались как существенный недостаток онтологических концепций. «Начиная построение онтологии с выдвижения «общих принципов бытия», относящихся к «миру в целом», философы фактически либо прибегали к произвольным спекуляциям, либо возводили в абсолют, «универсализировали», распространяли на весь мир вообще положения той или иной конкретнонаучной системы знаний...Так возникали натурфилософские онтологические концепции».
Категория субстанции здесь также оказывалась лишней, исторически устаревшей, и предлагалось говорить о субстанциальности материи. «Снятие» извечной философской проблемы противопоставления бытия и мышления обосновывается положением о совпадении законов мышления и законов бытия. В результате чего диалектика понятий является отражением диалектики действительного мира, поэтому законы диалектики выполняют гносеологические функции.
Сильной стороной диалектического материализма стала ориентация на диалектику (при всей критике Гегеля), что проявилось в признании принципиальной познаваемости мира, основанной на понимании неисчерпаемости свойств и структуры материи как всеобщей категории онтологии, и детальное обоснование диалектики абсолютной и относительной истины как принципа философского познания.
Объективно-идеалистическая позиция в понимании бытия реализуется в признании объективно существующей идеи, абсолютного духа, мирового Разума, в теологическом варианте Бога и т. д. Соответственно, в качестве особого рода сущности, все богатство бытия есть своеобразное логическое разворачивание абсолютного духа, через систему понятий, отражающих иерархичность бытия. Обычно это глобальные философские системы, охватывающие буквально все, о чем можно помыслить человеческим разумом. Некоторый парадокс данных систем был даже не в противопоставлении реальности, а просто в том, что сама реальность выводилась из абсолюта. Хотя в философском плане это вполне объяснимо и даже логично. Поэтому анализируя системы такого рода и отвлекаясь от их изначальных установок, мы, вдруг, неожиданно замечаем, что на уровне анализа конкретных проблем данные философские объяснения не слишком отличаются от материалистических. Не случайно именно объективный идеализм Гегеля был выбран Марксом в качестве объекта знаменитого «переворачивания с головы на ноги», что сделало его фундаментом диалектико-материалистического подхода. Обе позиции схожи именно в силу того, что в основу кладется одно начало, порождающее или объясняющее мир. Именно это позволяет и той, и другой концепции построить теорию бытия на монистической основе как единую систему.
Примером теологического варианта может выступать концепция средневекового философа и теолога Августина. Принимая тезис Аристотеля об изначальном божественном начале, Августин интерпретирует его по- своему. У Аристотеля Бог хотя и является причиной мира, но лишь целевой причиной, которая задает тенденцию развития мира, но не есть причина физического мира. У Августина Бог - творец и причина всего существующего. Как отмечает современный французский философ Турина, следует лишь удивляться, как был интерпретирован Аристотель. У последнего Бог не только не создает мир, но внешен, инертен по отношению к нему, «ибо мыслит только самого себя». В христианской теологии Бог не столь невозмутим, а, напротив, активен
и ради спасения мира готов пожертвовать даже своим сыном. «В результате метафизика была сведена к теологии, понятой как наука о первой сущности, к которой все сущности привязаны как причине своего бытия»9. И соответственно, античное понятие мудрости, было проинтерпретировано как знание Бога. А отсюда вытекает значение философии как любви к мудрости. Это - любовь к Богу. «Мудрость есть знание вещей божественных»,- писал Августин. Соответственно, если наука исследует знание человеческого, то мудрость - знание божественного. Но, поскольку божественное является первоначалом, то именно теология опирается на абсолютную достоверность, данную от Бога, придавая достоверность и другим наукам.
Рационально-идеалистический вариант представлен в концепции диалектики абсолюта Гегеля.
Гегель изначально исходит из тезиса о совпадении бытия и мышления, следовательно о совпадении онтологии и логики. Поэтому изложение онтологии происходит в его труде, который называется «Логика». Фактически, на новом этапе, это возвращение к схеме Аристотеля, который различал первую философию, или теологию (метафизику), занимающуюся исследованием первоначал, и вторую философию, или физику, которая исследовала основы природного бытия.
В основе всей системы Гегеля стоит Абсолют, который понимается как божественное в его вечной сущности, как истина сама по себе. Абсолют представляет собой процесс реализации идеи, проходящей разные стадии развития.
Вначале абсолют развивается как « идея в себе или идея как логос», исследованием этого занимается логика, в рамках которой разворачиваются все предельные характеристики бытия. Далее абсолют реализуется как «идея вне себя» (философия природы) и завершается «идеей в себе и для себя», или как «идея, вернувшаяся к себе» (философия духа). Соответственно, философия природы здесь это особый период отчуждения идеи на пути перехода к Духу.
Понятно, что именно логика представляет собой онтологию Гегеля, хотя и в философии природы исследуются предпосылки реального мира, т. е. реализация идеи в природе также может быть отнесена к онтологическому философскому материалу, или то, что раньше Аристотель относил к предмету физики.
Внутри логики выделяются, соответственно, логика бытия, логика сущности и логика понятия.
Логика бытия подразделяется на логику качества, количества и меры. Понятие качества совпадает с вещью, количество - это то, в чем отсутствует качество. Мера есть синтез, снимающий противоречие качества и количества.
Таким образом, образуется абсолютное начало логики также в виде триады: бытие, небытие, становление, и разворачивается вся понятийная система Гегеля. В логике бытия мысль как бы скользит по горизонтали.
Соответственно, по закону гегелевской триады, бытие должно быть снято в результате познания, обогатившись конкретным содержанием. Отсюда и первое противоречие бытия. Это, с одной стороны, - всегда нечто (конкретность), а с другой, - ничто (абстракция). Таким образом, бытие - это первая чистая мысль. Но тогда возникает другое противоречие. Истинная философская система должна базироваться на истинном начале. А истина сама по себе - это конец, завершение рассуждения, конец некой цепочки мысли. Гегель делает вывод, что истинная система замкнута, ее конец должен совпадать с началом, т. е. первичная абстрактность бытия должна наполняться конкретным содержанием всей системы знаний. Категория бытия - это начало построения любой философской системы.
Противоречие между бытием и ничто как раз и разрешается в категории нечто, в которой исчезает неопределенность и абстрактность бытия. Оно начинает обладать реальными признаками, т. е. определенным качеством. Происходит переход от категории «для- себя-бытие» к определенному бытию. Это, в свою очередь, определяет переход от бытия к сущности.
Логика сущности заставляет мысль двигаться вглубь, вскрывая процесс перехода от категории видимости к сущности и явлению, показывая их реализацию в действительности, выявляя суть случайности и Необходимости. Соответственно, выделяются логика «сущности сущности», «логика сущности явления» И «логика сущности действительности». Т. е. вскрывается специфика этих онтологических предпосылок. Здесь бытие теряет свою неопределенность и абстрактность, оно становится лишь видимостью, т. е. явлением, за которым стоит сущность, которую мы должны познавать. Бытие здесь проявляется в категории существования и действительности.
И, наконец, логика понятия представляет собой определенное завершение, когда мысль достигает полноты, как бы возвращаясь к себе. Гегель называет логику понятий еще и субъективной логикой. Здесь исследуются предельные понимания субъективности, объективности, идеи и абсолютной идеи.
Но все, что здесь было изложено, это лишь абстрактный уровень, это, как говорил Гегель, «представление Бога». Для того, чтобы развить понимание движения идеи дальше, необходимо исследовать сотворенный мир, т. е. природу. Этому посвящена гегелевская философия природы, в которой абсолютная идея отчуждает себя. Здесь исследуются механика, физика и органическая физика или биология. В собственном онтологическом смысле здесь интересно рассмотрение механики, в которой анализируются категории пространства и времени, материи и движения.
Кроме того необходимо особо выделить субъективно-идеалистическую позицию по отношению к проблемам онтологии. Здесь проблема передвигается в плоскость гносеологии, и речь фактически идет о правомерности использования таких общих понятий, как «материя» или «дух», для объяснения. Поскольку в этом мире мы можем достоверно говорить только о том, что переживается нашими чувствами и сознанием и нет гарантии, что есть нечто еще, находящееся за пределами сознания, то быть и означает быть воспринимаемым. Поэтому либо существует Бог, с которым мы при некоторых обстоятельствах можем соприкасаться непосредственно, и это зависит не от нас, либо природа вещей, их познание в конечном счете вообще невозможно. Предмет есть до тех пор, пока мы его воспринимаем. Соответственно, конструировать сложные системы с использованием таких понятий, как дух или материя - абсурд, т. к. они не могут быть восприняты нами.

Введение

В последнее время использование онтологий для моделирования предметных областей автоматизированных информационных систем получает все более широкое распространение . Наиболее часто такой подход применяется для интеллектуальных систем , в частности, предназначенных для функционирования в сети Интернет. Это связано с тем, что онтологическая модель позволяет разработать модель метаданных, что значительно улучшает использование системы широким кругом пользователей с точки зрения организации взаимодействия.

Онтология - это структура, описывающая значения элементов некоторой системы, попытка структурировать окружающий мир, описать какую-то конкретную предметную область в виде понятий и правил, утверждений об этих понятиях, с помощью которых можно формировать отношения, классы, функции и пр. Онтологии предметных областей ограничиваются описанием мира в рамках конкретной предметной области.

Задача построения онтологической модели предметной области информационной системы для поддержки коммерциализации результатов инновационных разработок в научных исследованиях является актуальной и сложной научно-практической задачей. Сложность поставленной задачи определяется, в частности, наличием множества межпредметных и междисциплинарных связей и различными целями конечных пользователей системы: ученых, экспертов, бизнесменов, политиков, сотрудников общественных и коммерческих организаций.

Целью настоящей работы является разработка и создание онтологической модели предметной области информационной системы для поддержки коммерциализации результатов научных исследований.

Краткий обзор стандарта CERIF 2008

Во всех странах мира проводится множество различных научных исследований, причем схема проведения научных исследований в разных странах похожа. Как правило, сначала осуществляется стратегическое планирование, потом объявляется программа исследований, проходит поиск предложений, подходящие предложения принимаются к работе, результаты исследований отслеживаются, анализируются и впоследствии используются в тех или иных целях.

Исследования в одной и той же области знаний могут производиться одновременно в нескольких научных организациях, в том числе и в одной стране. Кроме того, в век глобализации исследовательские организации одной страны могут опираться в своей работе на результаты, полученные в других странах. Поэтому важно обеспечить обмен полной и достоверной информацией, наборами данных между различными странами и фондами на всех этапах проведения исследований, начиная с этапа подачи заявки и заканчивая этапом публикации рецензии на инновационную разработку. Проблема стандартизации данных научных исследований возникла ещё в 80-е годы прошлого века, и в качестве решения этой проблемы сначала появлялись варианты обобщения схем баз данных для хранения результатов научных исследований, на основе которых позднее возник стандарт CERIF (Common European Research Information Format - общий европейский формат для исследовательской информации) .

Моделированием предметной области научных исследований на основе этого стандарта в последние 14 лет в Евросоюзе активно занимается организация euroCRIS. Основные свойства этого стандарта:
1) стандарт поддерживает концепцию объектов или сущностей с атрибутами: например, таких как проект, человек, организация;
2) стандарт поддерживает n:m отношения между объектами, используя «связывающие отношения», и таким образом обеспечивает богатую семантику, включающую роли и временные характеристики;
3) стандарт полностью интернационален с точки зрения языкового или знакового набора;
4) стандарт расширяем без повреждения основной модели данных, что предоставляет возможность оперирования на основном уровне, не препятствуя ещё более широкому взаимодействию.

Основные объекты в стандарте CERIF - это Person, OrganisationUnit и Project (Человек, Организация и Проект), каждый из которых рекурсивно связан сам с собой и поддерживает отношения с другими объектами. Стандарт описывает множество дополнительных объектов, с помощью которых полностью описываются исследовательские проекты, их участники, результаты их совместной работы и пр. Семантика данных задается на специальном семантическом уровне, в таблицах, описывающих возможные роли и взаимодействия между отдельными объектами.

Взаимоотношения между проектом, человеком, организацией показываются в стандарте CERIF при помощи специальных связей, и их считают одной из сильных сторон модели CERIF. Связь всегда соединяет два объекта. Все связи строятся по одинаковой схеме: они наследуют названия и идентификаторы от объектов-родителей и дополнительно обладают атрибутами даты начала и конца действия связи, в каждой связи отражается семантика через ссылку на семантический слой CERIF посредством специальных идентификаторов. Таким образом, все возможные взаимоотношения между проектами, людьми и организациями задаются с помощью этих связей, а характер взаимоотношений подчиненности (кто чей автор, кто чей подданный, что часть чего и т.д.) показывается благодаря семантическому слою, в котором все эти роли расписаны.

Для отображения результатов научной деятельности в стандарте CERIF предусмотрены специальные объекты: ResultPublication, ResultPatent, ResultProduct (Публикация, Патент, Продукт). Помимо основных и результирующих объектов в CERIF также используется множество так называемых объектов второго уровня, таких как: FundProg - программа финансирования, Event - событие, Prize - вознаграждение, Facil - средства обслуживания, Equip - оборудование и т.д. Объекты второго уровня позволяют представить контекст исследования посредством связей с основными и результирующими объектами.

Модель CERIF поддерживает возможность многоязычности для имен, названий, описаний, ключевых слов, обобщений и даже для семантики. Используемый язык хранится в атрибуте LangCode с максимум пятизначными значениями (например, en, de, fr, si, en-uk, en-us, fr-fr, fr-be, fr-nl). Атрибут Trans предоставляет информацию о типе перевода: o=original (язык оригинала), h=human (перевод человеком), или m=machine (машинный перевод). Помимо основных, результирующих и объектов второго уровня многоязычность поддерживают также и классификаторы на семантическом уровне CERIF. Таким образом, становится возможным поддерживать классификационные схемы на различных языках.

Стандарт CERIF рекомендован к использованию в системах CRIS (Current Research Information Systems - информационные системы по актуальным научным исследованиям) , которые собирают воедино всю информацию, лежащую в основе научных исследований. Использование подобных систем значительно облегчает взаимодействие инвесторов и исследователей. Исследовательские группы получают лёгкий доступ к информации, необходимой для разработки инновационных идей, руководители и управляющий персонал получают возможность проще отслеживать и оценивать текущую исследовательскую деятельность, инвесторы и исследовательские советы могут оптимизировать процесс финансирования инновационных проектов.

Реальный пример использования стандарта - это портал IST World, построенный на основе стандарта CERIF. Он предоставляет информацию об экспертах, исследовательских группах, центрах и компаниях, задействованных в создании технологий для растущего информационного сообщества. Главный акцент сервиса - экспертиза и опыт основных участников процесса в европейских странах. Репозиторий содержит информацию по проектам пятой, шестой и седьмой рамочных программ Европейской Комиссии, а также информацию, связанную с этими научно-исследовательскими проектами, собранную в Болгарии, Кипре, Чехии, Эстонии, Венгрии, Латвии, Литве, Мальте, Польше, Румынии, России, Сербии, Словении, Словакии и Турции.

В России единой системы по текущим научным исследованиям не существует. Все попытки создания таких систем проходят разобщено в рамках различных программ и проектов. В Черноголовке в рамках Российской академии наук по гранту HAAB реализуется проект, целью которого является создание и разработка информационной системы для поддержки коммерциализации результатов интеллектуальной деятельности для предоставления заинтересованным юридическим и физическим лицам данных об инновационных разработках институтов РАН с возможной их последующей коммерциализацией. В этой системе под инновационными разработками понимаются информационные образы объектов интеллектуальной собственности, технических решений, а также технологические запросы, идеи и иные нематериальные активы, полученные в результате научно-технической деятельности.

Анализируя стандарт CERIF, обнаруживаем, что он не охватывает предметные области, связанные с работой экспертов и подготовкой инновационной разработки к процессу коммерциализации. Поэтому авторами было предложено расширение модели, предлагаемой этим стандартом на указанные выше предметные области.

Инновационный процесс со структурной точки зрения представляет собой комплекс последовательно взаимосвязанных действий по созданию, освоению и распространению инновации. Инновационный процесс предполагает эволюционное изменение состояния инновационного продукта, его превращение из идеи в товар, а также мониторинг его дальнейшей рыночной судьбы.

Модель предметной области для поддержки инновационных разработок

Предметная область информационной системы для поддержки коммерциализации результатов научных исследований является суммой объединения совокупности нескольких предметных областей, а именно предметной области научных исследований, предметной области по возможным областям внедрения и предметной области экспертов по коммерциализации инновационных разработок. При этом последнее слагаемое должно помогать решать следующую задачу: динамически формировать пути взаимодействия в отношении «многие-ко-многим» между первыми двумя слагаемыми.

Онтология области научно-исследовательской деятельности представляет собой структуру системы, отображающей процесс научной деятельности. Научные исследования возможны только при наличии полной и достоверной информации и наборов данных: начиная с этапа подачи заявки и заканчивая этапом публикации рецензии на разработку. Информационные системы по текущим исследованиям должны собирать воедино всю информацию, лежащую в основе научных исследований. Подобные системы могут использоваться широким кругом лиц: от исследователей до инвесторов. Научно-исследовательские организации могут размещать через интернет информацию о своих инновационных разработках и выполнять поиск предложений потенциальных инвесторов и заказчиков, потенциальные инвесторы и заказчики могут размещать заказы на выполнение НИОКР и предложения об инвестициях в сфере высоких технологий и выполнять поиск инновационных разработок.

В предметной области по научным исследованиям можно выделить следующие основные классы (Рис.1):

Рисунок 1. Основные классы предметной области по научным исследованиям

Проект содержит информацию о проектах, исследованиях, результатом которых будут инновационные разработки в том или ином виде, а также об их сроках. Проекты могут быть связаны с другими проектами, связаны с людьми, организациями, патентами, публикациями, продуктами и др. объектами системы.

Организация содержит информацию об организациях, имеющих отношение к проектам. Содержит описание организации: валюту расчётов, численность сотрудников, оборот и т.д. Организации также могут быть взаимосвязаны и связаны с другими объектами системы.

Человек содержит информацию о людях, задействованных в научных проектах. Люди также могут быть взаимосвязаны и связаны с другими объектами.

Дополнительный объект Имена содержит информацию о различных вариантах написания имени одного человека, в том числе и на разных языках.

Публикация содержит информацию о результатах исследований в виде публикаций. Содержит выходные данные о публикации: о дате выхода, издании, серии, страницах, ISBN, ISSN, краткое содержание, комментарии и пр. Публикации могут быть взаимосвязаны и связаны с другими результатами исследований, а также с другими объектами системы: проектом, организациями, людьми и т.д.

Патент содержит информацию о патентах, выданных на результаты исследований. Содержит сведения о стране выдачи патента, дате регистрации и краткое содержание. Патенты могут быть связаны с публикациями, проектами, организациями и людьми.

Продукт содержит информацию о продуктах, полученных в результате исследований, т.е. об инновационных разработках, а также описание продукта. Продукты могут быть связаны с публикациями, проектами, людьми, организациями.

Дополнительные объекты, предусмотренные стандартом CERIF, также оказываются задействованными в подсистеме: Язык служит для отображения информации о языке представления данных в системе, Адрес - для отображения информации о физических адресах людей и организаций, ЭлектронныйАдрес - для отображения информации об электронных адресах людей и организаций, Страна - для отображения информации о странах, Валюта - для информации о валютах, ПрограммаФинансирования - для информации о программе, в рамках которой выполняется проект, и т.д.

При помощи объектов семантического уровня Класс и КлассификационнаяСхема характеризуются типы отношений, формы заявлений, классификация субъектов. Например, для обозначения типов публикаций или видов продуктов и т.д.

В предметной области возможных областей внедрения можно выделить следующие классы (Рис.2):
Организация содержит информацию об организациях, заинтересованных в инвестировании в инновационные разработки, в проведении НИОКР. Содержит описание организации: валюту расчётов, численность сотрудников, оборот и т.д.

Человек содержит информацию о людях, занятых в организациях, или об индивидуальных потенциальных инвесторах. Люди могут быть взаимосвязаны и связаны с другими объектами. Для данной предметной области также применим объект Имена, который содержит информацию о различных вариантах написания имени одного человека. Предложение содержит информацию о предложениях от потенциальных инвесторов на проведение НИОКР, на инвестиции, на разработку определённой темы. Содержит описания предложений, а так же информацию об их сроках. Предложения могут быть взаимосвязаны, а так же связаны с людьми, организациями и др. объектами системы. Патент содержит информацию о патентах на разработки, в которые организация хочет инвестировать. Продукт содержит информацию об интересных инвесторам продуктах.

По аналогии с предметной областью научных исследований в предметной области возможных областей внедрения можно выделить дополнительные объекты: Язык, Адрес, ЭлектронныйАдрес, Страна, Валюта и др. Для характеристики типов отношений между объектов и для классификации самих объектов также можно использовать объекты семантического уровня Класс и КлассификационнаяСхема.

Рисунок 3. Основные классы предметной области экспертов.

В предметной области по экспертной оценке возможности коммерциализации инновационных разработок можно выделить следующие классы (Рис.3):

Человек содержит информацию об экспертах, проводящих оценку и анализ инновационных разработок и выносящих решение о возможности их коммерциализации. Тот же дополнительный объект Имена содержит информацию о различных вариантах написания имени одного человека.

Организация содержит информацию об организациях, в которых заняты эксперты. Продукт содержит информацию о научно-технических разработках, оценкой которых занимаются эксперты. Отдельно можно выделить объект Оценка для хранения заключений экспертов о возможности коммерциализации разработок.

По аналогии с предметными областями научных исследований и возможных областей внедрения в предметной области экспертов можно выделить дополнительные объекты: Язык, Адрес, ЭлектронныйАдрес, Страна, Валюта и др.

Общая структура, объединяющая все три подсистемы, в полной мере отражает процесс проведения научных исследований и оценки возможности их коммерциализации (Рис.4).

Рисунок 4. Предметная область информационной системы для поддержки коммерциализации результатов научных исследований

Основные принципы построения информационной системы и ее пользователи

В информационной системе для поддержки коммерциализации результатов научных исследований РАН можно выделить три подсистемы: подсистема научных исследований, проводимых в институтах РАН (подсистема институтов), подсистема возможных областей внедрения (подсистема потенциальных инвесторов) и подсистема экспертной оценки возможности коммерциализации инновационных разработок (подсистема экспертов). Соответственно, в каждой подсистеме можно выделить три группы пользователей - группа владельцев интеллектуальной собственности (исследователей), группа экспертов и группа инвесторов.

В информационной системе каждый пользователь - владелец объекта интеллектуальной собственности (исследователь) - независимо от степени завершенности своей разработки (патент, решение, идея и т. п.) может представить информацию об ОИС, о своих научно-технических разработках в виде совокупного информационного образа инновационной разработки, в которую могут быть включены резюме, технологическое предложение, информация о владельце и пр. Кроме того, он может добавить сведения о патентной защищенности своих разработок, а также разместить дополнительную информацию о них. Потенциальные инвесторы, заказчики НИОКР или их представители могут разместить в системе свои предложения об инвестициях, информацию о своих потребностях (интересах) и заказы на проведение НИОКР, на экспертную оценку инновационной разработки, проводить поиск инновационных разработок, ознакомиться с уже имеющимися экспертными оценками разработок. В системе может быть предусмотрена отдельная виртуальная площадка для экспертов, которые могут разрабатывать опросный лист (оформить технологический аудит), проводить анализ бизнес-идей и оценивать инвестиционную привлекательность инновационных разработок. Каждый пользователь информационной системы в зависимости от своих интересов имеет возможность проводить поиск информационных объектов и сопутствующей информации, их отбор, анализ, чтобы впоследствии принять решение о целесообразности дальнейших контактов.

Незарегистрированный в системе пользователь, используя возможности гостевого входа, может также принять заочное участие в работе информационной системы. Ознакомившись с открытыми к просмотру резюме инновационных разработок, предложениям инвесторов, оценками экспертов, он может решить, имеются ли в системе интересующие его разработки или предложения для исследований, понять, по каким критериям идет оценка инвестиционной привлекательности экспертами, а затем принять решение о регистрации и дальнейшей работе в информационной системе по поддержке коммерциализации научных исследований.

Заключение

Авторы считают, что в данной работе новыми являются следующие положения и результаты: онтологическая модель предметной области информационной системы поддержки жизненного цикла инновационных разработок институтов РАН.

Разработанная модель позволяет разработать программную архитектуру такой системы, разработать метаданные и построить совокупность взаимосвязанных тезаурусов для поддержки семантики запросов конечных пользователей.

Литература:
1. Лапшин В.А. Онтологии в компьютерных системах. - М.: Научный мир, 2010.- 222 с.
2. Gruber T.R. The role of common ontology in achieving sharable, reusable knowledge bases // Principles of Knowledge Representation and Reasoning. Proceedings of the Second International Conference. J.A. Allen, R. Fikes, E. Sandewell - eds. Morgan Kaufmann, 1991, P.601-602.
3. Константинова Н.С. Онтологии как системы хранения знаний [Электронный ресурс] / Н.С. Константинова, О.А. Митрофанова. - Режим доступа: http://www.sci-innov.ru/icatalog_new/index.php?action=send_att&entry_id=68352&fname=68352e2-st08_(Митрофанова О.А.).pdf
4. CERIF 2008 - 1.2 Full Data Model (FDM). Introduction and Specification [Электронный ресурс] - Режим доступа: http://www.eurocris.org/Uploads/Web%20pages/CERIF2008/Release_1.2/CERIF2008_1.2_FDM.pdf
5. Кулагин М.В., Лопатенко А.С. Научные информационные системы и электронные библиотеки. Потребность в интеграции // Сборник трудов Третьей Всероссийской конференции по электронным библиотекам. RCDL"2001 Петрозаводск, 11-13 сентября 2001 г., с. 14-19.

Краткий ответ на экзаменационный вопрос по курсу СИИ - системы искусственного интеллекта (все вопросы).

Онтология - формальная спецификация разделяемой концептуальной модели.

O={C, R, A}, где

O - онтология,
С - совокупность концептов предметной области,
R - совокупность отношений между ними,
A - набор аксиом (законов и правил, которые описывают законы и принципы существования концептов).

Классификация онтологий

По глубине проработки все онтологии делятся на:

«весомые» онтологии (Heavy-weighted), содержащие аксиомы {C, R, A}
«легкие» (Light-weighted), их не содержащие {C, R}

По уровню обобщения можно выделить следующие 4 категории онтологий:

Онтологии представления описывают концептуальную модель, которая является основой формализма представления знаний.
Общие онтологии подобны онтологиям предметных областей, но описываемые ими понятия являются общими для нескольких предметных областей. Обычно такие онтологии описывают такие понятия, как состояние, событие, процесс, действие, компонент.
Онтология предметной области выражает концептуализацию, соответствующую определенной предметной области.
Прикладная онтология (Онтология приложения) содержит все описания, необходимые для моделирования знаний, требуемых для конкретного приложения. Обычно прикладная онтология - это комбинация понятий, взятых из онтологии предметной области и общей онтологии, которая может содержать расширения, специфические для используемых методов и решаемых задач.

Формальная модель онтологии

О = ,

Х – конечное множество концептов предметной области,
R – конечное множество отношений между концептами,
Ф – конечно множество функций интерпретации, заданных в онтологии.

Ограничения на X – конечность и не пустота. R, Ф – конечные, но иногда могут быть пустыми.

Пусть R = 0, Ф = 0. Тогда онтология Х трансформируется в простой словарь:

O = V = .

В случае R = 0, Ф!= 0 каждому элементу из Х может быть поставлена в соответствие функция интерпретации f из Ф.

Х = Х1 V Х2, где

Х1 – множество интерпретируемых терминов,
Х2 – множество интерпретирующих терминов.

Выше уже отмечалось, что понятие онтологии предполагает определение и использование взаимосвязанной и взаимосогласованной совокупности трех

компонент: таксономии терминов, определений терминов и правил их обработки. Учитывая это, введем следующее определение понятия модели онтологии:

Под формальной моделью онтологии О будем понимать упорядоченную тройку вида:

X - конечное множество концептов (понятий, терминов) предметной области, которую представляет онтология О;

Конечное множество отношений между концептами (понятиями, терминами) заданной предметной области;

Ф - конечное множество функций интерпретации (аксиоматизация), заданных на концептах и/или отношениях онтологии О.

Заметим, что естественным ограничением, накладываемым на множество X, является его конечность и непустота. Иначе обстоит дело с компонентами Ф и 91 в определении онтологии О. Понятно, что и в этом случае Ф и 91 должны быть конечными множествами. Рассмотрим, однако, граничные случаи, связанные с их пустотой.

Пусть Тогда онтология О трансформируется в простой словарь:

Такая вырожденная онтология может быть полезна для спецификации, пополнения и поддержки словарей ПО, но онтологии-словари имеют ограниченное использование, поскольку не вводят эксплицитно смысла терминов. Хотя в некоторых случаях, когда используемые термины принадлежат очень узкому (например, техническому) словарю и их смыслы уже заранее хорошо согласованы в пределах определенного (например, научного) сообщества, такие онтологии применяются на практике. Известными примерами онтологий этого типа являются индексы машин поиска информации в сети Интернет.

Иная ситуация в случае использования терминов обычного естественного языка или в тех случаях, когда общаются программные агенты. В этом случае необходимо характеризовать предполагаемый смысл элементов словаря с помощью подходящей аксиоматизации, цель использования которой - в исключении нежелательных моделей и в том, чтобы интерпретация была единой для всех участников общения.

Другой вариант соответствует случаю но Ф 0. Тогда каждому элементу множества терминов из X может быть поставлена в соответствие функция интерпретации из Ф. Формально это утверждение может быть записано следующим образом.

где - множество интерпретируемых терминов;

Множество интерпретирующих терминов.

такие что

Пустота пересечения множеств исключает циклические интерпретации, а введение в рассмотрение функции к аргументов призвано обеспечить более полную интерпретацию. Вид отображения из Ф определяет выразительную мощность и практическую полезность этого вида онтологии. Так, если предположить, что функция интерпретации задается оператором присваивания значений где - имя интерпретации то онтология трансформируется в пассивный словарь

Такой словарь пассивен, так как все определения терминов из берутся из уже существующего и фиксированного множества Практическая ценность его выше, чем простого словаря! но явно недостаточна, например, для представления знаний в задачах обработки информации в Интернете в силу динамического характера этой среды.

Для того чтобы учесть последнее обстоятельство, предположим, что часть интерпретирующих терминов из множества задается процедурно, а не декларативно. Смысл таких терминов «вычисляется» каждый раз при их интерпретации. Ценность такого словаря для задач обработки информации в среде Интернет выше, чем у предыдущей модели, но все еще недостаточна, так как интерпретируемые элементы из никак не связаны между собой и, следовательно, играют лишь роль ключей входа в онтологию.

Для представления модели онтологии, которая нужна для решения задач обработки информации в Интернете, очевидно, требуется отказаться от предположения

Итак, предположим, что множество отношений на концептах онтологии не пусто, и рассмотрим возможные варианты его формирования.

Для этого введем в рассмотрение специальный подкласс онтологий - простую таксономию следующим образом:

Под таксономической структурой будем понимать иерархическую систему понятий, связанных между собой отношением («бытьэлементом класса»).

Отношение имеет фиксированную заранее семантику и позволяет организовывать структуру понятий онтологии в виде дерева. Такой подход имеет свои преимущества и недостатки, но в общем случае является адекватным и удобным для представления иерархии понятий.

Результаты анализа частных случаев модели онтологии приведены в таблице 8.1.

Таблица 8.1. Классификация моделей онтологии

Представления множества концептов X в виде сетевой структуры;

Использования достаточно богатого множества отношений , включающего не только таксономические отношения, но и отношения, отражающие специфику конкретной предметной области, а также средства расширения множества ;

Тогда можно ввести в рассмотрение модель расширяемой онтологии и исследовать ее свойства. Однако, учитывая техническую направленность данной книги, мы не будем делать этого здесь, а желающих познакомиться с такой моделью отсылаем к работе . Как показано в этой работе, модель расширяемой онтологии является достаточно мощной для спецификации процессов формирования пространств знаний в среде Интернет. Вместе с тем и эта модель является неполной в силу своей пассивности даже там, где определены соответствующие процедурные интерпретации и введены специальные функции пополнения онтологии. Ведь единственной точкой управления активностью в такой модели является запрос на интерпретацию определенного концепта. Этот запрос выполняется всегда одинаково и инициирует запуск соответствующей процедуры. А собственно вывод ответа на запрос и/или поиск необходимой для этого информации остается вне модели и должен реализовываться другими средствами.

Учитывая вышесказанное, а также необходимость эксплицитной спецификации процессов функционирования онтологии, введем в рассмотрение понятие онтологической системы

Под формальной моделью онтологической системы будем понимать триплет вида:

Онтология верхнего уровня (метаонтология);

Множество предметных онтологий и онтологий задач предметной области;

Е - модель машины вывода, ассоциированной с онтологической системой

Использование системы онтологий и специальной машины вывода позволяет решать в такой модели различные задачи. Расширяя систему моделей можно учитывать предпочтения пользователя, а изменяя модель машины вывода, вводить специализированные критерии релевантности получаемой в процессе поиска информации и формировать специальные репозитории накопленных данных, а также пополнять при необходимости используемые онтологии, о

В модели имеются три онтологические компоненты:

Метаонтология;

Предметная онтология;

Онтология задач.

Как указывалось выше, метаонтология оперирует общими концептами и отношениями, которые не зависят от конкретной предметной области. Концептами метауровня являются общие понятия, такие как «объект», «свойство», «значение» и т. д. Тогда на уровне метаонтологии мы получаем интенсиональное описание свойств предметной онтологии и онтологии задач. Онтология метауровня является статической, что дает возможность обеспечить здесь эффективный вывод.

Предметная онтология содержит понятия, описывающие конкретную предметную область, отношения, семантически значимые для данной предметной области, и множество интерпретаций этих понятий и отношений (декларативных и процедурных). Понятия предметной области специфичны в каждой прикладной онтологии, но отношения - более универсальны. Поэтому в качестве базиса обычно выделяют такие отношения модели предметной онтологии, как partjof, kindjof, contained_in, member_of, seealso и некоторые другие.

Отношение определено на множестве концептов, является отношением принадлежности и показывает, что концепт может быть частью других концептов. Оно является отношением типа «часть-целое» и по свойствам близко к отношению и может быть задано соответствующими аксиомами. Аналогичным образом можно ввести и другие отношения типа «часть-целое».

Иначе обстоит дело с отношением see also. Оно обладает другой семантикой и другими свойствами. Поэтому целесообразно вводить его не декларативно, а процедурно, подобно тому, как это делается при определении новых типов в языках программирования, где поддерживаются абстрактные типы данных;

Заметим, что и отношение see_also «не вполне» транзитивно. Действительно, если предположить, что (XI то можно считать, что (XI Однако по мере увеличения длины цепочки объектов,

связанных данным отношением, справедливость транзитивного переноса свойства connected_with падает. Поэтому в случае отношения see also мы имеем дело не с отношением частичного порядка (как, например, в случае отношения is_a), а с отношением толерантности. Однако для простоты это ограничение может быть перенесено из определения отношения в функцию его интерпретации.

Анализ различных предметных областей показывает, что введенный выше набор отношений является достаточным для начального описания соответствующих онтологий. Понятно, что этот базис является открытым и может пополняться в зависимости от предметной области и целей, стоящих перед прикладной системой, в которой такая онтология используется.

Онтология задач в качестве понятий содержит типы решаемых задач, а отношения этой онтологии, как правило, специфицируют декомпозицию задач на подзадачи. Вместе с тем, если прикладной системой решается единственный тип задач (например, задачи поиска релевантной запросу информации), то онтология задач может в данном случае описываться словарной моделью, рассмотренной выше. Таким образом, модель онтологической системы позволяет описывать необходимые для ее функционирования онтологии разных уровней. Взаимосвязь между онтологиями показана на рис. 8.6.

Рис. 8.6. Взаимосвязь между онтологиями онтологической системы

Машина вывода онтологической системы в общем случае может опираться на сетевое представление онтологий всех уровней. При этом ее функционирование будет связано:

С активацией понятий и/или отношений, фиксирующих решаемую задачу (описание исходной ситуации);

Определением целевого состояния (ситуации);