He leído muchos artículos y libros sobre ontologías, y estoy tratando de descubrir cómo se usan en un proyecto real. Por ejemplo, ¿cómo se puede definir y utilizar la ontología de un robot jugador de fútbol con una arquitectura cognitiva para hacerlo inteligente?
¿Son ontologías relaciones entre términos en ese dominio de conocimiento (por ejemplo, relación entre la palabra balón y pie, y definición de reglas físicas y su relación con el movimiento del pie y el balón) o relaciones entre tácticas, estrategias y diferentes mezclas de tácticas?
¿Existen ejemplos claros del uso de ontologías en proyectos reales y su uso combinado con arquitecturas cognitivas como ACT-R para aumentar la arquitectura cognitiva?
Interesante pregunta. "Ontología" a menudo se usa de manera confusa y polivalente, así que comencemos aclarando la terminología muy rápidamente para aquellos que no están familiarizados con los diferentes significados.
En términos generales, la ontología es el campo del estudio filosófico del ser . Una ontología es un método para establecer qué seres o entidades pueden existir (cf. la epistemología de si debemos creer que existen), cómo pueden agruparse y las relaciones que pueden tener.
En informática y ciencias de la computación, "ontología" se usa en un sentido relacionado, pero no idéntico, para referirse a conjuntos definidos formalmente de tipos, propiedades y las relaciones entre ellos. Entonces, para responder a su pregunta, las relaciones componen parte de una ontología, pero las ontologías no comprenden conjuntos de relaciones y nada más que conjuntos de relaciones. De la página de Wikipedia:
Una ontología es una descripción (como una especificación formal de un programa) de los conceptos y relaciones que pueden existir formalmente para un agente o una comunidad de agentes. Esta definición es consistente con el uso de la ontología como un conjunto de definiciones de conceptos, pero más general. Y es un sentido diferente de la palabra que su uso en filosofía. -- Tom Gruber, Hacia principios para el diseño de ontologías utilizadas para compartir conocimientos .
( Gruber actualizó la definición en 2007 , pero no es tan diferente como una extensión).
ACT-R define una ontología básica con los módulos de entidades, búferes y comparadores de patrones , formas de agrupar entidades dentro de su tipo (p. ej., módulos perceptivo-motores frente a módulos de memoria ) y las relaciones entre ellos.
Usamos ontologías para abstraernos de estructuras de datos particulares. La arquitectura cognitiva ACT-R implica y especifica una ontología, y podemos usar esa ontología para extender ACT-R, o hacer que ACT-R se comunique con otras arquitecturas que pueden no tener ninguna estructura de datos superpuesta con ACT-R. Oltramari et al. (2014) proporciona un ejemplo concreto (¿"real"?). Vincularon ACT-R al sistema de gestión del conocimiento SCOPE, donde utilizan ontologías concretas de ciencia de la información para ampliar ACT-R para utilizar ontologías filosóficas abstractas.
En general, los modelos ACT-R solo emplean tanto conocimiento como sea necesario para realizar tareas cognitivas bien definidas. En general, pueden verse como agentes "monádicos", cuyas bases de conocimiento son limitadas, parcialmente reutilizables y esporádicamente portátiles en condiciones experimentales. Por el contrario, para replicar el razonamiento contextual de alto nivel y el reconocimiento de patrones en humanos, ACTR debe disponer de una gran cantidad de conocimiento de sentido común: para superar estas limitaciones, proponemos equipar a ACT-R con un módulo específico para el procesamiento. ontologías [sentido filosófico], es decir, especificaciones semánticas de un determinado dominio o aplicación (Guarino, 1998) [sentido de la ciencia de la información], que generalmente se utilizan en combinación con motores de inferencia para el razonamiento deductivo. Dado que el módulo declarativo de ACT-R admite una semántica de grano relativamente grueso basada en pares de valores de ranura, y el sistema de procedimiento no es óptimo para administrar de manera efectiva construcciones lógicas complejas, se necesita una extensión específica para que ACT-R sea adecuado para cumplir con el conocimiento. tareas cognitivas intensivas como el razonamiento espacial basado en el contexto. En consecuencia, diseñamos un módulo adicional como componente puente entre la arquitectura cognitiva y un sistema de base de conocimiento externo KBS, SCONE (Fahlman, 2006).
Persona de libre dedicación
Christian Hummeluhr
Persona de libre dedicación
Christian Hummeluhr
Persona de libre dedicación
Christian Hummeluhr
Persona de libre dedicación
Christian Hummeluhr
Persona de libre dedicación