オントロジーの実際の用途は何ですか？

オントロジーに関する多くの論文や本を読んだことがあり、実際のプロジェクトでそれらがどのように使用されているかを理解しようとしていますか？

たとえば、サッカープレーヤーロボットのオントロジーをどのように定義し、インテリジェントアーキテクチャにするためにコグニティブアーキテクチャで使用できますか？

オントロジーは、その知識のドメイン内の用語間の関係（たとえば、ボールとフットの単語と物理的ルールの定義間の関係、およびフットとボールの動きとの関係など）または戦術、戦略、および戦術のさまざまな混合の関係ですか？

実際のプロジェクトでのオントロジーの使用法の明確な例、およびそれらを強化するためのACT-Rなどの認知アーキテクチャとの組み合わせの使用法はありますか認知アーキテクチャでは？

ロボット工学については知りませんが、オントロジーは現代のエキスパートシステム、特に自然言語処理を備えたシステムの標準ツールキットの一部ですコンポーネントをです。

たとえば、医学の系統的レビューのために文献検索を実行するプロセスを考えてみます。数百万に及ぶ医学研究のうち、レビュアーは、回答したい臨床問題に関連する20ほどの質の高い無作為化対照試験を見つける必要があります。これは典型的な干し草の山の問題であり、コンピュータ科学者は検索を支援するツールを構築したいと考えています。

MeSH、ICD、GALENなどの医療オントロジーは、特定の医療研究が「約」であるという質問に対する「答え」を表すため、これに役割を果たします。

IBMの質問応答システムであるWatsonは、証拠スコアリングアルゴリズムでオントロジーDBPediaを使用して、Jeopardyチャレンジと競いました（そして勝ちました）。

オントロジーは、さまざまなドメインの複雑なデータシステムをモデル化し、推論し、管理する能力を提供します。たとえば、自然言語処理（NLP）、分子生物学およびバイオインフォマティクス、ワイヤレスセンサーネットワークなどがあります。

セマンティックWeb（RDFベース）をオントロジーベースのシステムの特別な使用例として考えると、Franz.Incのような多くの企業やコマーシャルがセマンティックWebやFreebase（Googleの一部）に取り組んでいます。

抽象的に定義されたオントロジーは「知識の表現」、つまりオブジェクトとそれらの関係です。

基本的に、オントロジーは、「インテリジェント」エージェントによって利用される知識を表します。

現在、実際には、オントロジーは次のいずれかとして使用できます。

• ドメイン固有のデータベースの構造化された知識表現

• 異なるシステムの相互運用性のための構造化データ形式

• ターゲットドメインのプログラミング言語でオブジェクト階層を構造化する方法

コグニティブアーキテクチャとは、たとえばモーダルロジックを使用するBDI（Belief Desire Intention）エージェントの場合のように、知識表現とそれに基づくインテリジェントな推論をネイティブに活用する決定アーキテクチャがあることを意味します。

マルチエージェントシステムの分野では、オントロジーとコグニティブアーキテクチャを使用する、JADEまたはJACKアーキテクチャに基づく多くの産業プロジェクトを確認できます。

オントロジーとAPIの間にはかなり強いつながりがあります。オントロジーは、大まかに単語ベースのAPIと見なすことができます。多くは、ここでも定義されている、いわゆるセマンティックWebの XML部分のWebベースの言語に関連付けられています。Webの発明者であるTim Berners Leeは、セマンティックWebを強く支持し、それに書いています。ブログで簡単に理解できる2つの簡単な例を次に示します。

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