Finalidades e aplicabilidades das ontologias

Ontologias têm servido aos propósitos mais variados, e o seu uso tem sido regido pelas necessidades específicas de comunidades científicas diversas. De uma forma geral, pode-se afirmar que o seu uso surge da necessidade de um entendimento comum e que possa ser compartilhado, que é a premissa para compartilhar conhecimento. Este ponto de vista, a respeito do conhecimento é reforçado por NONAKA e TAKEUCHI (1997) que afirmam que para pessoas partilharem um mesmo significado, é preciso compartilhar o mesmo ponto de vista, a mesma gama de entendimentos implícitos e ter ainda as mesmas capacidades.

Segundo Soergel (1999), comunidades científicas da Lingüística, IA e Engenharia de Software têm feito uso de ontologias em função da especificidade ou refinamento que suas estruturas de classificação oferecem; estas comunidades têm descoberto que além do problema de classificação, as ontologias resolvem o problema de terminologia.

Na comunidade da Inteligência Artificial, o seu uso está amplamente difundido, sendo utilizadas no desenvolvimento de sistemas inteligentes ou Sistemas Baseados em Conhecimento - SBC, como são mais conhecidos, estes sistemas são construídos a partir de sofisticadas técnicas computacionais (redes neurais, lógica nebulosa) e onde o conhecimento (conceitos, relações entre conceitos e regras) é separado do programa. Portanto no contexto da Inteligência Artificial, a representação do conhecimento passa a ser o desafio principal e é onde justamente o uso de ontologias tem se feito presente.

Assim sendo, para que uma máquina possa resolver problemas com a mesma eficiência do ser humano é necessário que a máquina saiba o que o homem sabe sobre determinado assunto. Neste ponto vale lembrar o enunciado de Newell (1982) que apontou que no desenvolvimento de um SBC, deve-se ter em mente duas perspectivas: a do conhecimento processável pelo homem e a do conhecimento simbólico, processável pelo computador.

da área com o objetivo de aperfeiçoar a representação do conhecimento processável pelo homem, enquanto a comunidade da Ciência da Computação vem ao longo do tempo utilizando o seu ferramental dando maior ênfase ao aprimoramento da representação do conhecimento processável pela máquina. Conforme mencionado anteriormente, é imperiosa a necessidade de se desenvolver pesquisas conjuntas onde a expertise de cada área possa ser somada à outra a fim de obter resultados mais abrangentes e satisfatórios.

Considerando aspectos da trajetória da Ciência da Informação no estudo de ontologias, o conceito de ontologias estabelecido pelos estudiosos da informação e a utilização do potencial desta ferramenta na representação do conhecimento, o trabalho de pesquisa aqui apresentado alinha-se com estes três aspectos. Reitera-se que o objetivo da presente pesquisa é oferecer subsídios para a construção de ontologias de domínio, e com este propósito utiliza-se o ferramental da Ciência da Informação para modelar e representar o conhecimento oriundo das pesquisas realizadas com a cultura do sorgo, conduzidas pela Embrapa Milho e Sorgo.

2.5.3 Tipologias

A tabela 1 apresenta de forma resumida os diversos tipos de ontologias, classificadas segundo cinco critérios: função, grau de formalismo, aplicação, estrutura e conteúdo.

Entre as ontologias apresentadas, destacam-se as ontologias de domínio, que são ontologias que expressam conceitualizações de domínios particulares, descrevendo o vocabulário relacionado a um domínio de conhecimento, como por exemplo: Agropecuária, Medicina ou Direito. Tem como objetivo promover consenso entre a comunidade de agentes interessada no domínio em questão.

Ontologias de domínio é o tipo mais comumente desenvolvido, existindo diversos trabalhos registrados na literatura técnica, alguns dos quais serão abordadas na seção 2.5.4. Entre as mais conhecidas tem-se: a METHONTOLOGY, voltada para a área de química (GÓMEZ- PÉREZ et al., 1997), Enterprise Ontology (USCHOLD & KING, 1997), o projeto TOVE - Toronto Virtual Enterprise (FOX, 1992; FOX et al, 1997; FOX & GRÜNINGER, 1998), 101(NOY & McGUINNESS, 2001), biologia molecular e bioquímica - GENSIM (Karp, 1993) e ciência dos materiais - PLINIUS (Van der Vet & Mars, 1994,1995), entre outras.

Tabela 1 - Tipos de Ontologias Fonte: ALMEIDA & BAX (2003)

As ontologias de domínio oferecem benefícios que, segundo Guizzardi (2000, p. 41) privilegiam três áreas principais:

Comunicação entre pessoas: ajudam as pessoas a se comunicarem, sob várias formas, acerca de um determinado conhecimento. As ontologias podem ajudar as pessoas a raciocinar e a entender o domínio do conhecimento e, portanto, estabelecem os parâmetros para a obtenção do consenso numa comunidade profissional sobre o vocabulário técnico a ser usado nas suas interações. Além disso, constituem excelente guia no processo de elicitação do conhecimento existente em diversas fontes.

Formalização: devido à natureza formal da notação usada, a especificação do domínio elimina contradições e inconsistências envolvendo as restrições, resultando, portanto, em

uma especificação não ambígua. Um outro ponto a ser destacado é que, já que é usada uma notação formal, a especificação formalizada pode ser automaticamente verificada e validada através de um provador automático de teoremas. Utilizando um mecanismo de inferência, é também possível derivar novos conhecimentos de forma automática, a partir da base de conhecimento já presente na ontologia.

Representação do conhecimento e reuso: a ontologia forma um vocabulário de consenso e representa o conhecimento do domínio de forma explícita no seu mais alto nível de abstração, possuindo um potencial enorme de reuso. O conhecimento formalizado na camada de domínio pode ser especializado em diferentes aplicações, atendendo a distintos propósitos de diferentes equipes de desenvolvimento, e em diferentes momentos.

No entanto, o uso de ontologias também apresenta alguns problemas, O’ Leary (O’ Leary 1997 apud Guizzardi, 2000) destaca os seguintes: (i) a escolha de uma ontologia é um processo polêmico, já que nenhuma ontologia pode ser totalmente adequada a todos os indivíduos ou grupos. (ii) ontologias não são necessariamente imutáveis, ou seja, considerando que elas representam aspectos de uma realidade possível, em muitos casos elas devem refletir mudanças que se dão no contexto da realidade modelada. (iii) a integração de ontologias de domínio nem sempre acontece através de um processo direto. Considerando que em geral são estruturadas de maneira precisa podem não se integrar efetivamente com outras por vários motivos, desde a similaridade de vocabulário até visões conflitantes do mundo.