L’analisi ontologica al servizio della modellazione concettuale: le ontologie fondazionali

Roberta Ferrario Laboratorio di Ontologia Applicata (LOA)

Istituto di Scienze e Tecnologie della Cognizione (ISTC-CNR) Trento, Italy

www.loa-cnr.it

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Sommario

•  La dimensione semantica: dalla forma al contenuto •  Il ruolo dell’analisi ontologica: cosa sono le ontologie e a cosa

servono •  L’ontologia formale e le basi dell’analisi ontologica •  Sistemi informatici ontology-driven •  Un'applicazione dell'approccio: i servizi

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La dimensione semantica: dalla forma al CONTENUTO

  I problemi chiave •  Accesso in base al contenuto (semantic matching) •  Integrazione in base al contenuto (semantic integration)

•  Per questo occorre analizzare, studiare, articolare il contenuto in

quanto tale, indipendentemente dal modo in cui è rappresentato. •  Paradossalmente, un compito relativamente nuovo per gli informatici •  …e una dimensione nuova per gli utenti dei sistemi informatici

Ontologie: la soluzione magica?

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Non c’è ontologia senza analisi ontologica!

Le tecnologie informatiche non sono veramente adatte a

questo scopo... …e gli utenti dei sistemi informatici sono spesso confusi

dalla tecnologia

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Sappiamo che cosa rappresentare?

•  Prima l’analisi ontologica, •  POI la rappresentazione della conoscenza…

Sfortunatamente, questa non è la pratica comune…

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Quindi... niente di nuovo sotto il sole?!

•  Investire sull’analisi paga sempre (soprattutto in una prospettiva di riuso)

•  Utilizzare gli strumenti dell’analisi ontologica e delle tecnologie semantiche dà dei vantaggi in più:

•  L’analisi risulta più robusta, ben fondata, riutilizzabile •  Le tecnologie semantiche portano dei vantaggi (ad es.

ragionamento automatico) sia al design time che al run time •  L’analisi (e l’ontologia) possono guidare “automaticamente” tutto il

resto

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Un alfabeto comune non è abbastanza…

•  “XML is only the first step to ensuring that computers can communicate freely. XML is an alphabet for computers and as everyone who travels in Europe knows, knowing the alphabet doesn’t mean you can speak Italian or French”

Business Week, March 18, 2002

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I vocabolari standard possono essere utili, ma...

•  Definire vocabolari standard è difficile e dispendioso in termini di tempo

•  Una volta definiti, gli standard non sono ben adattabili •  Domini eterogenei hanno bisogno di un vocabolario ad ampia

copertura •  In ogni caso, le persone non implementano correttamente gli

standard •  Le definizioni dei vocabolari sono spesso ambigue o circolari

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Ontologia, lessico, semantica

•  Distinzioni tra contenuti: Ontologia (con la ‘o’ maiuscola) •  Riferimento a contenuti: Lessico e Semantica •  Qualunque organizzazione, qualunque sistema informatico

•  Fa delle assunzioni ontologiche (implicite) •  Adotta un certo lessico, cui attribuisce una certa semantica

•  ontologie computazionali (al plurale!):

Rendono esplicito il significato inteso del lessico, utilizzando primitive che descrivono la natura e la

struttura del dominio del discorso.

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Ontologia e ontologie

•  L’Ontologia: disciplina filosofica •  Studio di ciò che (possibilmente) c’è •  Studio della natura e della struttura della realtà

•  Dominio delle entità •  Categorie e relazioni •  Caratterizzazione delle proprietà

•  Un’ ontologia: un artefatto teorico o computazionale •  “An explicit and formal specification of a

conceptualization” (Gruber) •  Un artefatto specifico che esprime il significato inteso di un

vocabolario nei termini della natura e della struttura delle entità cui si riferisce

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L’apporto della filosofia per le ontologie

•  Costruire un modello che sia trasferibile all’interno di un sistema

informatico induce a cercare di capire che cosa sono gli oggetti che popolano il dominio al quale il sistema si applica e costituisce un importante esercizio filosofico

•  Le discipline che trattano direttamente di quegli oggetti normalmente non

si pongono le domande sui fondamenti del dominio, dandoli per scontati •  Esempio: la teoria delle organizzazioni o la sociologia non si propongono

di rispondere a questioni come quelle inerenti alla materialità delle organizzazioni o alla loro natura di individui capaci di intenzioni

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Apporto delle ontologie alla filosofia

•  D’altro canto il confronto con la concreta attività di modellazione

permette di vedere sotto una nuova luce vecchi problemi, mostrando prospettive nuove che non sarebbero altrimenti emerse

•  Quando si costruisce un modello (specialmente un modello

formale), basandosi su una certa teoria, in un certo senso si sottopone quella stessa teoria a verifica

•  Un modello, astraendo da ciò che non è rilevante e mettendo

quindi più in evidenza ciò che lo è, permette di cogliere con maggior facilità eventuali imprecisioni e inconsistenze teoriche

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Che cos’è una concettualizzazione

•  Struttura formale di un (pezzo di) realtà come è percepita e organizzata da un agente, indipendentemente da:

•  Il vocabolario utilizzato •  L’effettivo accadere di una specifica situazione

•  Situazioni diverse che coinvolgano gli stessi oggetti, descritte da vocabolari

diversi, possono condividere la stessa concettualizzazione

apple

mela stessa concettualizzazione

LI

LE

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Che cos’è una concettualizzazione? Un approccio cognitivo •  Gli esseri umani isolano invarianze rilevanti dalla realtà fisica (distribuzione

delle qualità) sulla base di: •  Percezione (risultante dall’evoluzione) •  Cognizione ed esperienza culturale •  Linguaggio

•  Un insieme di stimoli atomici (input pattern) viene associato a ogni situazione •  Livello sincronico: invarianti spaziali

•  Proprietà di unità vengono attribuite agli input pattern: interi topologici e morfologici (percetti) emergono

•  Livello diacronico: invarianti temporali

•  Oggetti: relazioni di equivalenza tra input pattern che appartengono a diverse situazioni

•  Eventi: proprietà di unità sono attribuite ai pattern percepiti che appartengono a diverse situazioni

Ontologia

Ontologie e significato inteso

Linguaggio L

Concettualizzazione C (rilevanti invarianti

attraverso situazioni)

Modelli Intesi IK(L)

State of affairs State of

affairs Situazioni

Impegno Ontologico K

Interpretazione I

Modelli dell’Ontologia IK(L)

Modelli MD’(L)

Cattiva Ontologia

~Buona

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Qualità delle Ontologie: Precisione e Copertura

Bassa precisione, max copertura

Meno buona

Bassa precisione, limitata copertura

PESSIMA

Alta precisione, max copertura

Buona

Max precisione, limitata copertura

CATTIVA

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Levelli di Precisione Ontologica

Precisione Ontologica

Teoria Assiomatica

Glossario

Tesauro

Tassonomia

Schemi DB/OO Catalogo

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IA(L)

MD(L)

IB(L)

Perchè la precisione è importante

Area di falso accordo

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Precisione vs. Accuratezza

•  In generale, un singolo modello inteso potrebbe non discriminare tra le situazioni alternative rilevanti a causa di

•  Mancanza di primitive

•  Mancanza di entità

•  Catturare tutti i modelli intesi non è sufficiente per avere un’ontologia “perfetta”

Precisione: i modelli non intesi sono esclusi

Accuratezza: le situazioni intese non sono escluse

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Quando una precisa (e ben fondata) ontologia è utile?

•  Quando le distinzioni sottili sono importanti

•  Quando riconoscere il disaccordo è importante

•  Quando le astrazioni generali sono importanti

•  Quando una accurata spiegazione e giustificazione dell’impegno

ontologico è importante

•  Quando la reciproca comprensione è più importante

dell’interoperabilità

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Ontologie vs. tassonomie

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Ontologie vs. classificazioni

•  Le classificazioni si concentrano su: •  Accesso, basato su criteri predeterminati

(codificati da chiavi sintattiche)

•  Le ontologie si concentrano su:

•  Significato dei termini •  Natura e struttura di un dominio

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L’ontologia applicata •  A differenza di altri approcci in informatica, l’ontologia applicata ha

come obiettivo produrre modelli concettuali indipendenti dalle applicazioni e dalle modalità di presentazione dei dati

•  Ontologie in quanto teorie assiomatiche che hanno lo scopo di

descrivere in maniera esplicita le entità fondamentali relative ad un certo ambito di indagine mettendo in luce le proprietà rilevanti e le relazioni che intercorrono fra loro

•  La metodologia consiste nell'utilizzo preliminare degli strumenti di

analisi mutuati da diverse discipline (scienze cognitive, linguistica) tra le quali la filosofia ha un un ruolo dominante

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Diversi tipi di ontologie (II)

•  Ontologie fondazionali e ontologie di dominio

•  Le ontologie fondazionali (top level) possono essere riutilizzate e specializzate in ontologie di dominio o in ontologie orientate ai task

•  Le ontologie di dominio e quelle orientate ai task hanno lo scopo di caratterizzare un dominio di analisi preciso, individuandone le primitive teoriche più adatte ad affrontare i problemi per i quali tali ontologie vengono costruite

•  Idealmente, le ontologie di dominio e quelle orientate ai task dovrebbero quindi appoggiarsi a un’ontologia fondazionale che mostri e indirizzi le scelte di modellazione

•  Solo alla fine di questo processo di specializzazione si possono costruire ontologie orientate alle applicazioni veramente funzionali

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L’approccio modulare

•  Come è noto, all’interno di ogni disciplina convivono posizioni molto

eterogenee, spesso irriducibili le une alle altre; per questo motivo risulta particolarmente utile assumere un approccio modulare

•  Invece di affidarsi a un unico sistema ontologico monolitico, si

costruisce una libreria di ontologie correlate da relazioni formali, in cui ogni modulo, ovvero ogni ontologia, esprime una particolare posizione

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Ontologia = imperialismo?

•  Un’ontologia serve innanzitutto per capirsi •  ...tra persone prima che tra computer! •  non necessariamente per pensare allo stesso modo

•  Un unico modello operativo condiviso non è indispensabile •  Modelli operativi diversi possono coesistere, •  Se collegati tra loro da un'ontologia sufficientemente generale •  Non quindi "raccogliere la descrizione di tutti gli elementi e tutti i fatti

relativi alla vita delle istituzioni, delle Amministrazioni, dei cittadini e delle imprese". Per questo c’è già Echelon...

•  Ma piuttosto analizzare e mettere in comune le primitive, i mattoni di cui queste descrizioni sono costituite, cioè le categorie e le relazioni che servono per comprendere e per scambiarsi tali descrizioni

•  Qualunque modello comune non caratterizzato in termini di queste primitive generali rischia di fallire il suo compito:

•  potrebbe essere frainteso, utilizzato male (rischi!) •  sarebbe necessariamente chiuso rispetto ad altri modelli

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Quali primitive? Il ruolo dell’analisi ontologica

•  Teoria dell’Essenza e dell’Identità •  Teoria delle Parti (Mereologia) •  Teoria degli Interi •  Teoria della Dipendenza •  Teoria della Composizione e Costituzione •  Teoria delle Proprietà e delle Qualità

La base per un vocabolario ontologico condiviso

Idea di Chris Welty, IBM Watson Research Centre, in visita al LOA nel 2000

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Il problema delle primitive

•  Primitive di rappresentazione vs. primitive ontologiche (contro

interpretazioni arbitrarie) •  Puntiamo ad avere primitive generali, come accade in

matematica: insieme, relazione, transitività, simmetria…

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The Ontological Level

Level Primitives Interpretation Main feature

Logical Predicates, functions

Arbitrary Formalization

Epistemological Structuring relations

Arbitrary Structure

Ontological Ontological relations

Constrained (meaning postulates)

Meaning

Conceptual Conceptual relations

Subjective Conceptualization

Linguistic Linguistic terms

Subjective Language dependence

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Verso una metodologia

•  Analisi linguistica: •  semplificare i termini composti

•  haComuneLavoro, haComuneNascita... •  haStatoVerificaContribuzioneDovuta...

•  Analisi delle dipendenze: •  termini relazionali/non relazionali

•  Associare i dati alle entità che li hanno generati (e gli attributi alle entità da cui dipendono)

•  Esplicitare le entità temporali: eventi, storie, situazioni... •  ...e i loro partecipanti •  Es.: rapporto di lavoro (con le sue parti)

•  Analizzare gli effetti di possibili cambiamenti •  Indirizzo/luogo geografico...

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Verso una metodologia (II) •  Primi passi di una formalizzazione

•  Scelta del dominio del discorso •  Scelta dei concetti e delle relazioni rilevanti per tale dominio •  Scelta dei concetti e delle relazioni primitive (figlio vs. parente o antenato)

•  Allineamento rispetto ad una ontologia di riferimento (DOLCE?)

•  Oggetti •  Eventi •  Qualità •  Fatti •  Descrizioni •  ...

•  Analisi ontologica sistematica in termini di proprietà e relazioni formali...

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Sistemi informatici Ontology-Driven

•  Ogni SI ha la sua propria ontologia (implicita o esplicita) •  La prospettiva ODIS: le ontologie esplicite giocano un ruolo centrale,

guidando tutti gli aspetti e le componenti di un SI •  Due dimensioni (principali) per affermare il ruolo di un’ontologia

esplicita: •  dimensione temporale: development time vs. run time •  dimensione strutturale: impatto sulle varie componenti di un SI:

•  Componente base di dati •  Programma di applicazione •  Interfaccia utente

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...Ma tutto questo è DIFFICILE?!

Ma perché mai dovrebbe essere semplice?