≡En resumen
- En filosofía, la ontología es la parte de la metafísica que estudia el ser y lo que existe.
- En informática, una ontología es un modelo formal de un dominio: qué tipos de cosas hay, qué propiedades tienen y cómo se relacionan.
- Thomas Gruber la definió en 1993 como una especificación explícita de una conceptualización; Studer, Benjamins y Fensel añadieron en 1998 que debe ser formal y compartida.
- A diferencia de una taxonomía, que solo ordena conceptos en jerarquía, una ontología define relaciones de cualquier tipo y reglas que permiten deducir información nueva.
- Las ontologías sostienen los grafos de conocimiento, la web semántica, la interoperabilidad de datos en sanidad o biología y cada vez más sistemas de IA.
01 ¿Qué es una ontología?
La palabra tiene dos sentidos. En filosofía, la ontología es la parte de la metafísica que estudia el ser en general: qué existe y qué tipos de entidades hay. En informática e inteligencia artificial, el término se tomó prestado para nombrar los modelos que permiten a los programas compartir y procesar ese mismo tipo de conocimiento. Etimológicamente procede del griego ὄν, ὄντος (el ente, lo que es) y -λογία (estudio). La forma latina ontologia aparece por primera vez en el Ogdoas Scholastica de Jacob Lorhard (1606) y en el Lexicon philosophicum de Rudolf Göckel (1613).
02 De la filosofía a la informática: historia del término
| Año | Hito | Por qué importa |
|---|---|---|
| Siglo IV a. C. | Aristóteles clasifica lo que existe en sus Categorías | Primer intento sistemático de ordenar los tipos de entidades |
| 1606 y 1613 | Lorhard y Göckel usan el término ontologia | Nace la palabra como disciplina filosófica |
| 1730 | Christian Wolff publica Philosophia prima sive Ontologia | Populariza la ontología como parte de la metafísica |
| Años ochenta | La IA simbólica adopta el término para representar conocimiento | Los sistemas expertos necesitan modelos explícitos del dominio |
| 1993 | Thomas Gruber publica su definición en Knowledge Acquisition | Se convierte en la definición de referencia en informática |
| 2004 | El W3C aprueba OWL, el lenguaje de ontologías para la web | Las ontologías se publican y enlazan en la web |
| 2012 | Google lanza su Knowledge Graph | Las ontologías llegan a los resultados de búsqueda |
03 La definición de Gruber (1993) y sus matices
“An ontology is an explicit specification of a conceptualization.”
Conceptualización
Una visión simplificada del mundo que queremos representar: qué objetos, conceptos y relaciones consideramos relevantes.
Explícita
Los conceptos y sus restricciones se escriben y se definen, no quedan implícitos en la cabeza de alguien o en el código.
Formal
Studer, Benjamins y Fensel (1998) añadieron que debe poder leerla una máquina, con un lenguaje que no admita ambigüedad.
Compartida
Recoge un conocimiento consensuado por una comunidad, no la opinión de una sola persona, para que distintos sistemas lo reutilicen.
04 Componentes de una ontología
| Componente | Qué es | Ejemplo |
|---|---|---|
| Clases | Tipos o categorías de cosas | Persona, Paciente, Médico, Cita, Especialidad |
| Jerarquía de clases | Relación de «es un tipo de» | Paciente es un tipo de Persona |
| Individuos o instancias | Elementos concretos de una clase | María López, la cita del 3 de octubre |
| Propiedades o atributos | Características con valores | fechaDeNacimiento, númeroDeColegiado |
| Relaciones | Vínculos entre individuos o clases | tieneCitaCon, trabajaEn, esEspecialistaEn |
| Axiomas y restricciones | Reglas que deben cumplirse | Toda Cita tiene exactamente un Médico |
Los axiomas son lo que distingue una ontología de una simple lista de términos: gracias a ellos, un programa llamado razonador puede deducir hechos que nadie escribió. Si María tiene cita con un traumatólogo y todo traumatólogo es médico, el sistema sabe que María tiene cita con un médico. Para organizar el vocabulario de un sitio web sin tanta formalidad basta con la arquitectura de la información; la ontología entra en juego cuando las máquinas tienen que entender el significado.
05 Ontología vs taxonomía, tesauro y grafo de conocimiento
| Modelo | Qué define | Ejemplo |
|---|---|---|
| Vocabulario controlado | Una lista de términos aprobados | Lista de categorías de un blog |
| Taxonomía | Una jerarquía de términos (padre e hijo) | Ropa > Calzado > Zapatillas |
| Tesauro | Términos con sinónimos y relaciones de término relacionado | Coche: ver también automóvil, vehículo |
| Ontología | Clases, relaciones de cualquier tipo, propiedades y reglas | Una zapatilla está fabricada por una marca y tiene una talla |
| Grafo de conocimiento | Hechos concretos sobre entidades, a menudo organizados según una ontología | Nike, fundada en 1964, tiene sede en Beaverton |
06 Ejemplos de ontologías reales
Gene Ontology
Describe funciones de genes y proteínas con un vocabulario común para la investigación biológica.
SNOMED CT
Terminología clínica que permite a los sistemas sanitarios registrar diagnósticos y procedimientos de forma comparable.
BFO y DOLCE
Ontologías de nivel superior: definen categorías muy generales, como objeto, proceso o cualidad, sobre las que se construyen otras.
Schema.org
Vocabulario ligero con cientos de tipos (Product, Organization, Event) que los buscadores usan para entender las páginas.
WordNet
Base léxica del inglés que agrupa palabras en conjuntos de sinónimos relacionados, muy usada en procesamiento del lenguaje.
Cuando esas ontologías se escriben con los estándares del W3C, como RDF y OWL, y se publican enlazadas en internet, hablamos de ontologías web, la base de la web semántica.
07 Para qué sirve una ontología hoy: IA, datos y búsqueda
- ✓Integrar datos de sistemas distintos que llaman de forma diferente a lo mismo.
- ✓Dar a los asistentes de IA hechos fiables y relaciones explícitas, en lugar de depender solo de lo que el modelo recuerda.
- ✓Mejorar búsquedas internas: encontrar «portátil» cuando el usuario escribe «ordenador portátil ligero».
- ✓Describir productos, empresas o personas para que los buscadores los identifiquen como entidades.
- ✓Validar datos: detectar registros que incumplen las reglas del dominio.
En la práctica, los datos de una ontología viajan en formatos como JSON o JSON-LD. Para una marca, describirse bien como entidad es parte del posicionamiento en inteligencia artificial: los modelos citan con más facilidad lo que pueden identificar sin ambigüedad. Y si quieres aplicarlo dentro de tu empresa, un grafo de conocimiento propio es una de las soluciones de inteligencia artificial para empresas que más mejora la precisión de un asistente.
08 Cómo se crea una ontología paso a paso
-
1
Delimita el dominio y las preguntas
Qué debe poder responder la ontología: «¿qué médicos atienden esta especialidad?».
-
2
Reutiliza lo que existe
Busca ontologías o vocabularios publicados, como schema.org, antes de inventar los tuyos.
-
3
Enumera los términos clave
Lista los conceptos del dominio sin preocuparte todavía por la estructura.
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4
Define clases y jerarquía
Agrupa los términos en clases y ordénalos por relaciones de tipo.
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5
Añade propiedades y relaciones
Qué atributos tiene cada clase y cómo se conectan entre sí.
-
6
Escribe las restricciones
Cardinalidades, valores permitidos y reglas del dominio.
-
7
Crea instancias y prueba
Carga datos reales y comprueba con un razonador que las respuestas son correctas.
Preguntas frecuentes sobre Ontología
Es una especificación formal y explícita de los conceptos de un dominio, sus propiedades, sus relaciones y sus reglas, escrita para que personas y programas la compartan y la usen para razonar.
Es la parte de la metafísica que estudia el ser en general: qué existe y qué tipos de entidades hay.
Thomas Gruber, en 1993, como «una especificación explícita de una conceptualización». En 1998, Studer, Benjamins y Fensel precisaron que debe ser formal y compartida.
Una taxonomía solo ordena conceptos en una jerarquía. Una ontología añade relaciones de cualquier tipo, propiedades y reglas que permiten deducir información nueva.
Clases, individuos o instancias, propiedades, relaciones entre ellos y axiomas o restricciones que definen las reglas del dominio.
Gene Ontology en biología, SNOMED CT en sanidad, BFO y DOLCE como ontologías generales, y schema.org como vocabulario ligero para la web.
Para dar a los sistemas de IA conocimiento estructurado y verificable, integrar datos de fuentes distintas y permitir deducciones lógicas que un modelo de lenguaje por sí solo no garantiza.
Fuentes consultadas
Sobre el autor
Development Manager en appyweb
Dirige el equipo de desarrollo de appyweb: aplicaciones web y móviles, SaaS, integraciones y arquitectura de software.
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