Expert Talk: Adam Pease über Ontologien und künstliche Intelligenz

Pease ist seit Jahrzehnten verantwortlich für die Entwicklung der "Suggested Upper Merged Ontology" (SUMO) sowie ihrer Unterontologien und hat diese bei verschiedenen großen Industrieunternehmen zum Einsatz gebracht.

Eine Ontologie ist eine formale Beschreibung von Konzepten und ihren Zusammenhängen. Damit können z. B. im Bereich der Datenwissenschaften Experimente und Datentypen eindeutig beschrieben werden, um Redundanzen zu erkennen. Ebenso können Produktgruppen und deren Zusammenhänge modelliert werden. SUMO wird auch in der Verarbeitung natürlicher Sprache verwendet und ist zu diesem Zweck mit WordNet verknüpft, einer Beschreibung englischen Vokabulars nach grammatikalischen, vor allem aber auch semantischen Kriterien. So werden Wörter zu sogenannten "Synonym-Mengen" (_synsets_) zusammengefasst, die jeweils einer Bedeutung entsprechen und die in SUMO durch ein Konzept beschrieben werden.

Ein großer Teil von SUMO ist in der Prädikatenlogik erster Stufe codiert. Für einige Aspekte (z. B. Aussagen über Aussagen wie beispielsweise "wenn Mary glaubt, dass Peter schummelt, dann schummelt Peter") kommt auch die Prädikatenlogik höherer Stufe zum Einsatz. Mit modernen Theorembeweisern wie z. B. dem an der DHBW entwickelten Beweiser E (https://www.eprover.org) kann SUMO verarbeitet werden. Dabei kann der Beweiser z. B. die Konsistenz von neu hinzugefügten Statements mit der vorhandenen Wissensbasis abgleichen, ebenso aber auch vermutete Zusammenhänge beweisen. E ist deswegen auch ein Teil der des "Knowledge Engineering Environment", SigmaKEE, das zur Entwicklung und Pflege von SUMO verwendet wird.

Weitere Informationen zu den Projekten und Veranstaltungen des ZfKI: www.dhbw-stuttgart.de/zfki