Ontology in Hybrid Intelligence: a concise literature review

要約

AI テクノロジーの絶え間ない進化と普及の中で、ハイブリッド インテリジェンスは、人間と人工知能のバランスの取れた共存を指す言葉として人気を集めています。
一方、この概念は過去 20 年間、複数の技術を含む知能のモデルを定義するために広く使用されてきました。
このペーパーは、(i) 定義に関係なく、ハイブリッド インテリジェンスの幅広いコンテキストにおけるオントロジーの採用に関する簡潔で的を絞った概要と、(ii) 人間と人工の間のギャップを縮小するためのオントロジーの可能な役割に関する批判的な議論を提供することを目的としています。
ハイブリッド インテリジェント システム内のインテリジェンス。
オントロジーの効果的な使用によって提供される典型的な利点に加えて、概念レベルで、実施された分析は、品質と精度への重要な貢献、ならびに拡張された相互運用性、システムエンジニアリング、および説明可能/透明なシステムを可能にするためのより具体的な役割を指摘しました。
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一方、アプリケーション指向の分析では、現在のシステム (ケースの 70% 以上) および将来のシステムで重要な役割を果たしている可能性があることが示されています。
しかし、人間と人工知能のバランスの取れた共存を備えた次世代のハイブリッド インテリジェント環境の確立に関する適切な全体論的議論は、文献では根本的に見落とされています。
大事なことを言い忘れましたが、現在、自動推論と推論に対する明確な焦点は比較的低いです。

要約(オリジナル)

In a context of constant evolution and proliferation of AI technology, Hybrid Intelligence is gaining popularity to refer a balanced coexistence between human and artificial intelligence. On the other side, the concept has been extensively used in the past two decades to define models of intelligence involving more than one technology. This paper aims to provide (i) a concise and focused overview of the adoption of Ontology in the broad context of Hybrid Intelligence regardless of its definition and (ii) a critical discussion on the possible role of Ontology to reduce the gap between human and artificial intelligence within hybrid intelligent systems. Beside the typical benefits provided by an effective use of ontologies, at a conceptual level, the analysis conducted has pointed out a significant contribution to quality and accuracy, as well as a more specific role to enable extended interoperability, system engineering and explainable/transparent systems. On the other side, an application-oriented analysis has shown a significant role in present systems (70+% of the cases) and, potentially, in future systems. However, a proper holistic discussion on the establishment of the next generation of hybrid-intelligent environments with a balanced co-existence of human and artificial intelligence is fundamentally missed in literature. Last but not the least, there is currently a relatively low explicit focus on automatic reasoning and inference.

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