Die Künstliche Intelligenz-Ontologie: Von LLM unterstützte Erstellung von KI-Konzepthierarchien

Core Concepts

Die Künstliche Intelligenz-Ontologie (AIO) bietet eine umfassende Systematisierung von KI-Konzepten, -Methoden und deren Beziehungen, um die schnell wachsende KI-Landschaft durch einen standardisierten Rahmen abzubilden, der sowohl technische als auch ethische Aspekte der KI-Technologien umfasst.

Abstract

Die Künstliche Intelligenz-Ontologie (AIO) wurde entwickelt, um Konzepte und Beziehungen im Bereich der KI-Methoden zu standardisieren und gleichzeitig ganzheitlichere Überlegungen zu KI-Anwendungen zu berücksichtigen. Die Ontologie besteht aus sechs Hauptzweigen: Netzwerke, Schichten, Funktionen, Große Sprachmodelle (LLMs), Vorverarbeitung und Bias. Diese Zweige sind so konzipiert, dass sie die modulare Zusammensetzung von KI-Methoden unterstützen und ein tieferes Verständnis von Deep-Learning-Architekturen sowie ethische Überlegungen in der KI ermöglichen. Die Entwicklung von AIO erfolgte unter Verwendung des Ontology Development Kits (ODK) und wird durch KI-gestützte Curations-Unterstützung dynamisch aktualisiert, um mit den schnellen Fortschritten in der KI Schritt zu halten. Die Nützlichkeit der Ontologie wird durch die Annotation von KI-Methodendaten in einem Katalog von KI-Forschungspublikationen und die Integration in die BioPortal-Ontologieressource demonstriert. AIO ist ein Open-Source-Projekt, das die Gemeinschaft nicht nur zur Nutzung der Ontologie und der zugehörigen Tools, sondern auch zur Einreichung von Kommentaren, Anfragen und Ergänzungen ermutigt.

Stats

Die Künstliche Intelligenz-Ontologie (AIO) enthält 417 Klassen, 360 Synonyme für diese Klassen und 414 is_a-Beziehungen.

Quotes

"Die Künstliche Intelligenz-Ontologie (AIO) bietet eine umfassende Systematisierung von KI-Konzepten, -Methoden und deren Beziehungen, um die schnell wachsende KI-Landschaft durch einen standardisierten Rahmen abzubilden, der sowohl technische als auch ethische Aspekte der KI-Technologien umfasst." "Die Ontologie besteht aus sechs Hauptzweigen: Netzwerke, Schichten, Funktionen, Große Sprachmodelle (LLMs), Vorverarbeitung und Bias. Diese Zweige sind so konzipiert, dass sie die modulare Zusammensetzung von KI-Methoden unterstützen und ein tieferes Verständnis von Deep-Learning-Architekturen sowie ethische Überlegungen in der KI ermöglichen."

Key Insights Distilled From

The Artificial Intelligence Ontology

by Marcin P. Jo... at arxiv.org 04-05-2024

https://arxiv.org/pdf/2404.03044.pdf

Deeper Inquiries

Wie kann AIO über den akademischen Kontext hinaus in der Praxis eingesetzt werden, um die Transparenz und Verantwortlichkeit von KI-Systemen in der Gesellschaft zu erhöhen?

AIO kann über den akademischen Kontext hinaus in der Praxis eingesetzt werden, um die Transparenz und Verantwortlichkeit von KI-Systemen in der Gesellschaft zu erhöhen, indem es als Grundlage für die Entwicklung von Model Cards dient. Model Cards sind Dokumente, die die Leistungseigenschaften und beabsichtigten Verwendungen von KI-Modellen beschreiben. Durch die Integration von AIO in Model Cards können Entwickler detailliertere und verständlichere Beschreibungen der Architekturen, Funktionalitäten und ethischen Aspekte ihrer Modelle bieten. Dies ermöglicht es den Nutzern von KI-Modellen und der Öffentlichkeit, von diesen standardisierten Aufzeichnungen zu profitieren. Auf diese Weise wird die Kommunikation innerhalb der Forschungsgemeinschaft verbessert und die verantwortungsvolle Entwicklung und Bereitstellung von KI-Modellen gefördert, indem sichergestellt wird, dass die Nutzer eines Modells ein klares Verständnis der Fähigkeiten und Grenzen eines Modells haben.

Welche Herausforderungen ergeben sich bei der Standardisierung von KI-Konzepten, die oft stark kontextabhängig sind, und wie kann AIO damit umgehen?

Eine der Herausforderungen bei der Standardisierung von KI-Konzepten liegt darin, dass sie oft stark kontextabhängig sind und sich schnell weiterentwickeln. Dies kann zu einer Vielzahl von Begriffen und Methoden führen, die möglicherweise nicht einheitlich definiert sind. AIO geht mit dieser Herausforderung um, indem es eine umfassende Systematisierung von KI-Konzepten, Methoden und deren Beziehungen bietet. Durch die manuelle Kuratierung und die Unterstützung großer Sprachmodelle (LLMs) zielt AIO darauf ab, den sich schnell entwickelnden KI-Landschaften gerecht zu werden und ein umfassendes Rahmenwerk bereitzustellen, das sowohl technische als auch ethische Aspekte von KI-Technologien umfasst. Darüber hinaus ermöglicht die Strukturierung von AIO um sechs Top-Level-Zweige eine modulare Zusammensetzung von KI-Methoden und erleichtert ein tieferes Verständnis von Deep-Learning-Architekturen und ethischen Überlegungen in der KI.

Inwiefern kann AIO dazu beitragen, die Kluft zwischen KI-Forschung und -Anwendung zu überbrücken und ein gemeinsames Verständnis von KI-Technologien in verschiedenen Disziplinen zu fördern?

AIO kann dazu beitragen, die Kluft zwischen KI-Forschung und -Anwendung zu überbrücken, indem es als Standardisierungsinstrument für KI-Konzepte dient. Indem AIO einheitliche Terminologie und Konzepte innerhalb des KI-Bereichs bereitstellt, unterstützt es die Annotation von Code-Repositories und wissenschaftlichen Papieren. Diese terminologische Konsistenz ist eine Strategie, um die Kommunikation zwischen Forschern zu klären, insbesondere da KI-Methoden in neuen Bereichen eingesetzt werden. Durch die Bereitstellung eines standardisierten methodologischen Vokabulars kann AIO auch dazu beitragen, dass Neueinsteiger in der KI-Forschung Publikationen in diesem oft undurchsichtigen Bereich besser verstehen, insbesondere die Verbindungen zwischen Methodencode, Methodenbeschreibungen und Methodenklassifikationen.