Ontologías Sesión 15 Eduardo Morales / L. Enrique Sucar Sesión 15 Eduardo Morales / L. Enrique Sucar.

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1 Ontologías Sesión 15 Eduardo Morales / L. Enrique Sucar Sesión 15 Eduardo Morales / L. Enrique Sucar

2 El conocimiento se puede ver como información acerca de información. Básicamente es información semánticamente “rica”. Introducción

3 Un conjunto de conocimiento formalmente representado se basa en una conceptualización: los objetos y otras entidades que se asumen existir en un área de interés y las relaciones entre ellas. Un conjunto de conocimiento formalmente representado se basa en una conceptualización: los objetos y otras entidades que se asumen existir en un área de interés y las relaciones entre ellas.

4 Una conceptualización es un vista abstracta, simplificada del mundo que queremos representar con un propósito. Cada base de conocimiento, sistema basado en conocimiento o agente a nivel de conocimiento está sujeto, explícita o implícitamente, a una conceptualización. Cada base de conocimiento, sistema basado en conocimiento o agente a nivel de conocimiento está sujeto, explícita o implícitamente, a una conceptualización.

5 Una ontología es una especificación explícita de una (o una parte de una) conceptualización. Una ontología es una especificación explícita de una (o una parte de una) conceptualización.

6 Lo que incluye es un vocabulario de términos y especificación de su sentido. El grado de formalidad de esta especificación va desde: muy informal, semi-informal, semi-formal, rigurosamente formal. Lo que incluye es un vocabulario de términos y especificación de su sentido. El grado de formalidad de esta especificación va desde: muy informal, semi-informal, semi-formal, rigurosamente formal.

7 Conceptualizaciones compartidas incluyen ambientes para modelar conocimiento del dominio; protocolos de comunicación de contenidos específicos para agentes inter-operativos; y acuerdos acerca de la representación de teorías de dominios particulares. Ontologías son acuerdos acerca de conceptualizaciones compartidas.

8 El término es tomando de filosofía, donde Ontología se refiere a Existencia. Para IA, lo que “ existe ” es aquello que puede ser representado. El término es tomando de filosofía, donde Ontología se refiere a Existencia. Para IA, lo que “ existe ” es aquello que puede ser representado. Un agente se asocia a una ontología. Esto garantiza consistencia, pero no completés.

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11 La creciente automatización de procesos en general ha provocado una proliferación de sistemas de información con semánticas que se traslapan. La creciente automatización de procesos en general ha provocado una proliferación de sistemas de información con semánticas que se traslapan. Motivación Por otro lado existe la necesidad de reutilización de conocimiento, para eficientar esta automatización.

12 Los desarrollos de sistemas basados en conocimiento y de software en general, normalmente se hacen en diferentes contextos, puntos de vista y suposiciones acerca de su materia de estudio. Cada uno usa su propio vocablo, pueden tener diferentes conceptos que a veces se traslapan y diferentes métodos y estructuras.

13 La inter-operabilidad El potencial de reutilizar y compartir información La inter-operabilidad El potencial de reutilizar y compartir información Esto ha provocado problemas de comunicación por falta de entendimiento compartido. Esto limita:

14 Cómo resolverlo: Teniendo un entendimiento compartido que unifique los diferentes puntos de vista y que sirva para: Cómo resolverlo: Teniendo un entendimiento compartido que unifique los diferentes puntos de vista y que sirva para: (i) Propósitos de comunicación, (ii) Inter-operabilidad entre sistemas, (iii) Re-utilización, (iv) Confiabilidad, (v) Especificación (i) Propósitos de comunicación, (ii) Inter-operabilidad entre sistemas, (iii) Re-utilización, (iv) Confiabilidad, (v) Especificación

15 Comunicación

16 Una posibilidad es tener un modelo de conocimiento, haciendo una analogía con un modelo de datos. Un modelo de datos describe la estructura lógica de los datos y su aplicación. Uno de los trabajos seminales fue el del modelo de entidad-relación. Una posibilidad es tener un modelo de conocimiento, haciendo una analogía con un modelo de datos. Un modelo de datos describe la estructura lógica de los datos y su aplicación. Uno de los trabajos seminales fue el del modelo de entidad-relación.

17 El modelo es una descripción esquemática de las instancias del modelo. Estas instancias, representan los datos que son usados por la aplicación. Se han hecho muchas extensiones al modelo entidad-relación para tratar de capturar el significado de los datos (la parte semántica). Una extensión común es usar jerarquías de clases-subclases. El modelo es una descripción esquemática de las instancias del modelo. Estas instancias, representan los datos que son usados por la aplicación. Se han hecho muchas extensiones al modelo entidad-relación para tratar de capturar el significado de los datos (la parte semántica). Una extensión común es usar jerarquías de clases-subclases.

18 El modelo de datos toma un solo punto de vista del mundo. Describe los objetos o instancias de interés, pero bajo una sola posible interpretación. El modelo de datos toma un solo punto de vista del mundo. Describe los objetos o instancias de interés, pero bajo una sola posible interpretación. Algunas de sus limitaciones son: Si uno quiere re-utilizar algún término, se hace evidente que el término puede tener diferentes interpretaciones dependientes del contexto.

19 La reutilización de conocimiento complejo es imposible sin tomar en cuenta los diferentes puntos de vista. Esto es, los puntos de vista no añaden información, por lo que la visión global es limitada. Algo de esto existe en bases de datos, pero toda la información tiene que estar presente.

20 Puntos de Vista

21 Por otro lado, existen desarrollos en modelo de datos orientados a objetos. Sin embargo, siguen siendo pobres en su representación de relaciones entre objetos. La jerarquía y herencia basada en la relación IS-A es sólo una de las posibles relaciones que pueden existir. Por otro lado, existen desarrollos en modelo de datos orientados a objetos. Sin embargo, siguen siendo pobres en su representación de relaciones entre objetos. La jerarquía y herencia basada en la relación IS-A es sólo una de las posibles relaciones que pueden existir.

22 Una posible solución es hacer accesible la semántica de la información almacenada: ¿Qué contiene?, ¿Qué propiedades? y ¿Cómo puede usarse? ¿Qué contiene?, ¿Qué propiedades? y ¿Cómo puede usarse? Si algún agente entiende la ontología puede usar la información.

23 Las ontologías en sí mismas también puede ser reutilizadas. Así como existe una frontera difusa entre conocimiento e información, existe una frontera difusa entre ontologías y modelos de datos. Las ontologías en sí mismas también puede ser reutilizadas. Así como existe una frontera difusa entre conocimiento e información, existe una frontera difusa entre ontologías y modelos de datos. Finalmente, una ontología se puede ver como un modelo de datos de conocimiento.

24 La representación de objetos del mundo real siempre depende del contexto en el que los objetos son usados. Este contexto puede verse como un punto de vista tomado del objeto. Es generalmente imposible enumerar de antemano todos los posibles puntos de vista útiles de (o clases de) objetos. La representación de objetos del mundo real siempre depende del contexto en el que los objetos son usados. Este contexto puede verse como un punto de vista tomado del objeto. Es generalmente imposible enumerar de antemano todos los posibles puntos de vista útiles de (o clases de) objetos. Principio 1 :

25 La reutilización de algún pedazo de conocimiento requiere de una descripción explícita de los puntos de vista que están inherentemente presentes en el conocimiento. De otra forma, no hay forma de saber si el pedazo de conocimiento es aplicable a una nueva aplicación y porqué. La reutilización de algún pedazo de conocimiento requiere de una descripción explícita de los puntos de vista que están inherentemente presentes en el conocimiento. De otra forma, no hay forma de saber si el pedazo de conocimiento es aplicable a una nueva aplicación y porqué. Principio 2 :

26 El propósito de una ontología es hacer explícito algún punto de vista. A veces necesitamos combinar dos o más ontologías. Algunas de las características típicas de las ontologías son: Pueden existir ontologías múltiples: Cada ontología introduce conceptualizaciones específicas. Cada ontología introduce conceptualizaciones específicas.

27 Podemos identificar niveles de abstracción de las ontologías. Estos niveles de generalización nos da una topología de ontologías. Podemos identificar niveles de abstracción de las ontologías. Estos niveles de generalización nos da una topología de ontologías. La idea es caracterizar una red de ontologías usando multiplicidad y abstracción. Podemos pensar en una estrategia de construcción gradual de abajo hacia arriba.

28 Multiplicidad de la representación. Un concepto puede ser representado de muchas formas que pueden coexistir Multiplicidad de la representación. Un concepto puede ser representado de muchas formas que pueden coexistir Mapeo de ontologías. Establecer relaciones entre los elementos de una o más ontologías, para establecer conexiones, especializaciones, generalizaciones, etc. Mapeo de ontologías. Establecer relaciones entre los elementos de una o más ontologías, para establecer conexiones, especializaciones, generalizaciones, etc.

29 Tipos de Ontologías En KACTUS identificaron 4 tipos de ontologías de acuerdo a su alcance de aplicabilidad: 1. Ontología de la aplicación: Usadas por la aplicación. Ontología de procesos de producción, de diagnóstico de fallas, de diseño intermedio de barcos, etc. Tipos de Ontologías En KACTUS identificaron 4 tipos de ontologías de acuerdo a su alcance de aplicabilidad: 1. Ontología de la aplicación: Usadas por la aplicación. Ontología de procesos de producción, de diagnóstico de fallas, de diseño intermedio de barcos, etc.

30 2. Ontología del dominio: Específicas para un tipo de artefacto, generalizaciones sobre tareas específicas en algún dominio. Por ejemplo, ontología del proceso de producción de hidrocarburos, de la red eléctrica, de barcos, etc. 2. Ontología del dominio: Específicas para un tipo de artefacto, generalizaciones sobre tareas específicas en algún dominio. Por ejemplo, ontología del proceso de producción de hidrocarburos, de la red eléctrica, de barcos, etc.

31 3. Ontologías técnicas básicas: Describe características generales de artefactos. Por ejemplo: componentes, procesos, funciones. 3. Ontologías técnicas básicas: Describe características generales de artefactos. Por ejemplo: componentes, procesos, funciones. 4. Ontologías genéricas: Describe la categoría de más alto nivel. 4. Ontologías genéricas: Describe la categoría de más alto nivel.

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33 1. Claridad: Una ontología debe de poder comunicar de manera efectiva el significado de sus términos. Las definiciones deben de ser objetivas y comentadas en lenguaje natural 1. Claridad: Una ontología debe de poder comunicar de manera efectiva el significado de sus términos. Las definiciones deben de ser objetivas y comentadas en lenguaje natural Criterios de Diseño de Ontologías

34 2. Coherencia: Debe de permitir hacer inferencias que sean consistentes con las definiciones 2. Coherencia: Debe de permitir hacer inferencias que sean consistentes con las definiciones 3. Extendible: Debe de anticipar usos y permitir extensiones y especializaciones monotónicas 3. Extendible: Debe de anticipar usos y permitir extensiones y especializaciones monotónicas

35 4. Sesgo de codificación mínimo ( minimal encoding bias ): Especificar al nivel de conocimiento sin depender de una codificación particular a nivel de símbolo. 5. Mínimo compromiso ontológico: Hacer la menor cantidad de suposiciones acerca del mundo modelado. 5. Mínimo compromiso ontológico: Hacer la menor cantidad de suposiciones acerca del mundo modelado. En estos criterios de decisión se tienen que hacer balances.

36 1. Comunicación: Modelos normativos, red de relaciones, consistencia y falta de ambigüedad, integración de diferentes perspectivas de usuarios, etc. 1. Comunicación: Modelos normativos, red de relaciones, consistencia y falta de ambigüedad, integración de diferentes perspectivas de usuarios, etc. Usos de Ontologías

37 2. Inter-operabilidad: Usar ontologías como una inter-lingua. 2. Inter-operabilidad: Usar ontologías como una inter-lingua. 3. Ingeniería de sistemas: Especificación, confiabilidad y reutilización 3. Ingeniería de sistemas: Especificación, confiabilidad y reutilización

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40 1. Identificar propósito y alcance (usuarios potenciales) 1. Identificar propósito y alcance (usuarios potenciales) Metodología Genérica 2. Construcción de ontología: Captura: (i) Identificación de conceptos y relaciones claves, (ii) Producción de definiciones no ambigüas, (iii) Identificación de términos Captura: (i) Identificación de conceptos y relaciones claves, (ii) Producción de definiciones no ambigüas, (iii) Identificación de términos

41 Codificación: Representación explícita de la conceptualización en un lenguaje formal Codificación: Representación explícita de la conceptualización en un lenguaje formal Integración de ontologías existentes: cómo, cuáles y si vamos a usar alguna ontología existente Integración de ontologías existentes: cómo, cuáles y si vamos a usar alguna ontología existente 3. Evaluación 4. Documentación

42 Metodología de Construcción (KACTUS) 1. Especificar: Metodología de Construcción (KACTUS) 1. Especificar: El contexto de aplicación: el dominio, los objetos de interés y las tareas que se van a realizar por la ontología (para qué se va a construir). El contexto de aplicación: el dominio, los objetos de interés y las tareas que se van a realizar por la ontología (para qué se va a construir).

43 El punto de vista del modelado: Describe el tipo de modelo, tales como, dinámico - estático, funcional - causal, etc. El punto de vista del modelado: Describe el tipo de modelo, tales como, dinámico - estático, funcional - causal, etc. Por ejemplo: en el sector eléctrico podemos pensar en 4 grandes conceptos: generación, distribución, transporte y consumo.

44 Los componentes de la funcionalidad son: generadores, líneas de transmisión, capacitores, transformadores, cargas, etc. Algunas variables son: voltaje, corriente, potencia, y sus leyes. Los componentes de la funcionalidad son: generadores, líneas de transmisión, capacitores, transformadores, cargas, etc. Algunas variables son: voltaje, corriente, potencia, y sus leyes.

45 2. Hacer un diseño preliminar basándose en una ontología existente. Implica una etapa de análisis y de mapeo de ontologías. 2. Hacer un diseño preliminar basándose en una ontología existente. Implica una etapa de análisis y de mapeo de ontologías. El mapeo puede ser:

46 De formalización: de la especificación o del modelado. De formalización: de la especificación o del modelado. Para aumentar la parte declarativa de la ontología Para aumentar la parte declarativa de la ontología Para especializar términos creando subtipos o restricciones de tipos Para especializar términos creando subtipos o restricciones de tipos Mezcla de todos

47 Por ejemplo, una línea de transmisión es un elemento que transporta energía eléctrica, genera pérdidas y baja el voltaje. Este paso es el más difícil e implica mayor trabajo. El proceso de transporte de energía es un caso específico de un proceso físico, por lo que podemos tomar una ontología de procesos físicos.

48 Por otro lado, la descomposición de procesos es otro aspecto que podemos incorporar usando una ontología de descomposición. Después tenemos que verificar que los conceptos encontrados en las ontologías son adecuados para nuestro propósito. Por otro lado, la descomposición de procesos es otro aspecto que podemos incorporar usando una ontología de descomposición. Después tenemos que verificar que los conceptos encontrados en las ontologías son adecuados para nuestro propósito.

49 Básicamente debemos de considerar que la ontología construida va a ser reutilizada. 3. Hacer un diseño definitivo y evaluarlo Algunos principios generales de reutilización son: abstracción (lo más abstracto posible, pero suficientemente concreto) modularización (aislar conceptos), jerarquización (orden) y estandarización (e.g., STEP).

50 La documentación tiene que hacerse en forma paralela a los puntos anteriores y debe de tener el tipo de mapeo en que se basa la nueva teoría, diferencias semánticas con las ontologías seleccionadas, justificación de las decisiones tomadas, evaluación, conocimiento adicional para usarla, etc. La documentación tiene que hacerse en forma paralela a los puntos anteriores y debe de tener el tipo de mapeo en que se basa la nueva teoría, diferencias semánticas con las ontologías seleccionadas, justificación de las decisiones tomadas, evaluación, conocimiento adicional para usarla, etc. 4. Documentación y reutilización.

51 Hacer tormentas de ideas para producir todos los términos relevantes y frases, y estructuración inicial para identificar referencias cruzadas entre las áreas Hacer tormentas de ideas para producir todos los términos relevantes y frases, y estructuración inicial para identificar referencias cruzadas entre las áreas Metodología (tips) para la definición de términos Producir definiciones Determinar la meta-ontología: inicialmente no casarse con ninguna Determinar la meta-ontología: inicialmente no casarse con ninguna

52 Dividir en áreas que tengan el traslape semántico más grande y trabajar primero en ellas. Dividir en áreas que tengan el traslape semántico más grande y trabajar primero en ellas. Proceder de en medio hacia afuera: esto es definir los términos considerados fundamentales y moverse a niveles más abstractos y específicos. Proceder de en medio hacia afuera: esto es definir los términos considerados fundamentales y moverse a niveles más abstractos y específicos.

53 Una metodología de abajo hacia arriba produce demasiado nivel de detalle, aumenta esfuerzo, difícil identificar cuestiones comunes entre conceptos relacionados, lo cual aumenta el riesgo de tener inconsistencias.

54 Una metodología de arriba a abajo, puede resultar en establecer una categorización arbitraria, con posible poca estabilidad y puede no identificar cuestiones comunes en una red compleja.

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56 Formato de proceso de intercambio ( Process Interchange Format - PIF): es un proyecto para intercambiar modelos de procesos de negocios usando diferentes representaciones. Formato de proceso de intercambio ( Process Interchange Format - PIF): es un proyecto para intercambiar modelos de procesos de negocios usando diferentes representaciones. Proyectos de Ontologías Ontologás de planes: proyecto ARPA para desarrollar un lenguaje de especificación de representación de conocimiento (KRSL) para representar planes e información de planificación. Ontologás de planes: proyecto ARPA para desarrollar un lenguaje de especificación de representación de conocimiento (KRSL) para representar planes e información de planificación.

57 CYC proyecto de MCC (Microelectronics and Computer technology Corporation) da los fundamentos para razonamiento de sentido común mediante el desarrollo de ontologías. CYC proyecto de MCC (Microelectronics and Computer technology Corporation) da los fundamentos para razonamiento de sentido común mediante el desarrollo de ontologías. TOVE (TOronto Virtual Enterprise): Desarrollar una ontología para empresas. TOVE (TOronto Virtual Enterprise): Desarrollar una ontología para empresas. Se puede ver la ontología de CYC, más que una ontología monolítica, como una red de microteorías.

58 Enterprise: Proyecto parecido a TOVE pero Inglés, y el énfasis es sobretodo en proveer un ambiente de integración de herramientas y métodos usados en los negocios. Enterprise: Proyecto parecido a TOVE pero Inglés, y el énfasis es sobretodo en proveer un ambiente de integración de herramientas y métodos usados en los negocios.

59 KACTUS: Proyecto ESPRIT para el desarrollo de una metodología de reutilización de conocimiento técnico. KACTUS: Proyecto ESPRIT para el desarrollo de una metodología de reutilización de conocimiento técnico. Plinius: El objetivo es la extracción semi-automática de conocimiento a partir de textos en lenguaje natural enfocado a materiales cerámicos. Plinius: El objetivo es la extracción semi-automática de conocimiento a partir de textos en lenguaje natural enfocado a materiales cerámicos.

60 En principio podemos usar cualquier lenguaje de programación, pero a veces carecen de expresividad para escribir lo que queremos decir. Algunas de las primitivas que se añaden son: En principio podemos usar cualquier lenguaje de programación, pero a veces carecen de expresividad para escribir lo que queremos decir. Algunas de las primitivas que se añaden son: Lenguajes de especificación de ontologías

61 Contructores para agregados, multiples jerarquías clase-subclase, reglas y axiomas Contructores para agregados, multiples jerarquías clase-subclase, reglas y axiomas Varias formas de modularización, para poder escribir diferentes ontologías y sus inter- relaciones. Varias formas de modularización, para poder escribir diferentes ontologías y sus inter- relaciones. La posibilidad de tomar una visión a un meta-nivel. La posibilidad de tomar una visión a un meta-nivel.

62 KIF (Knowledge Interchange Format) y gráfos conceptuales KIF (Knowledge Interchange Format) y gráfos conceptuales Algunos lenguajes utilizados son: STEP (STandard for the Exchange of Product model data) y su lenguaje de especificación EXPRESS STEP (STandard for the Exchange of Product model data) y su lenguaje de especificación EXPRESS

63 CML (Conceptual Modelling Language) Desarrollado como parte de KADS dentro del proyecto de CommonKADS. CML (Conceptual Modelling Language) Desarrollado como parte de KADS dentro del proyecto de CommonKADS. Ontolingua (Stanford)

64 CORBA (The Common Object Request Broker Arquiteture) y el lenguaje IDL (Interface Definition Languaje) CORBA (The Common Object Request Broker Arquiteture) y el lenguaje IDL (Interface Definition Languaje) Workflow management coalition (WfMC) Workflow management coalition (WfMC)

65 Se busca en el lenguaje: (i) expresividad y (ii) uso. Se busca en el lenguaje: (i) expresividad y (ii) uso. Todavía no hay un estándar. Lo importante es el contenido más que la sintaxis.

66 Existe un servidor puesto por el laboratorio de sistemas de conocimiento de la Universidad de Stanford que permite:... Herramientas de Soporte: El servidor de ontologías (KSL) Herramientas de Soporte: El servidor de ontologías (KSL)

67 Permite trabajo colaborativo a través de internet. Usa Ontolingua (parecido a KIF). Crear, editar, evaluar, publicar, mantener y revisar ontologías (http://www-ksl.stanford.edu/).

68 Desarrollo de ontologías como soporte de inter-lingua e interoperabilidad entre herramientas en algún dominio (traductores e integración) Desarrollo de ontologías como soporte de inter-lingua e interoperabilidad entre herramientas en algún dominio (traductores e integración) Trabajo Futuro Desarrollo de herramientas para apoyar el diseño y evaluación de ontologías Desarrollo de herramientas para apoyar el diseño y evaluación de ontologías

69 Desarrollo de bibliotecas de ontologías Metodologías de diseño y evaluación de ontologías Metodologías de diseño y evaluación de ontologías Desarrollo e integración de nuevas ontologías Desarrollo e integración de nuevas ontologías

70 Ontologías FIN