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Taxonomias, Ontologias e a aplicação na Inteligência Artificial

Texto por Fabiola Aparecida Vizentim

No dia 19 de outubro, o Conselho Regional de Biblioteconomia do Estado de São Paulo – 8ª Região e o Grupo de Informação e Documentação Jurídica de São Paulo organizaram uma palestra com um tema atual e de extrema importância para os profissionais de informação – “Taxonomia frente a novas tecnologias como a Inteligência Artificial”.

A palestra foi ministrada pela consultora em gestão documental Elaine Restier, que possui sólida experiência com tratamento de grandes volumes de dados e implantação de taxonomias em sistemas de informação.

O conteúdo da palestra abordou questões importantes relacionadas a projetos de taxonomia como: fatores críticos, melhores práticas e lições aprendidas. O objetivo principal da palestra era provocar uma reflexão sobre a necessidade da taxonomia como uma ferramenta para classificação e organização das informações, meta alcançada nesse evento, pois era constante a interação do público com exemplos práticos, além de diversos questionamentos sobre o tema.

A palestrante mencionou, em vários momentos, a necessidade da área da Ciência da Informação trabalhar em parcferia com a Ciência da Computação para obter sucesso nos projetos de taxonomia, principalmente nesse contexto atual de inteligência artificial, citando, inclusive, alguns casos na área jurídica.

De minha parte, também concordo com essa integração entre as duas áreas. Em setembro, publiquei um artigo no LinkedIn sobre como as taxonomias e as ontologias podem ser aplicadas na inteligência artificial. Compartilho o texto na íntegra. Boa leitura!

Recentemente, a mídia publicou duas matérias que comentavam sobre como a Biblioteconomia e a Ciência da Informação podem contribuir para a Ciência da Computação.

Em sua coluna na Forbes sobre IA e Big Data, Kalev Leetaru na matéria Computer Science Could Learn A Lot From Library And Information Science, menciona alguns pontos interessantes que valem a pena destacar:

  • Para os bibliotecários e cientistas de informação, os algoritmos não são somente pilhas de códigos, mas uma compilação de suposições, prioridades e preconceitos humanos, ou seja, visões de mundo que guiam a criação desses algoritmos;

  • A teoria da catalogação utilizada pelos bibliotecários pode ajudar os pesquisadores atuais de IA na construção dos classificadores taxonômicos.

O filósofo Pierre Lévy, em entrevista publicada na Folha de São Paulo, também mencionou alguns pontos que relacionam indiretamente essas duas áreas:

  • Você precisa poder categorizar os dados corretamente, avaliar a confiança que pode dar para fontes de informação, ser capaz de comparar diferentes fontes”;

  • Não acho que a estatística sozinha seja o que a gente precisa. Sim, precisamos de estatística, mas antes precisamos categorizar corretamente todos os dados”.

A categorização de dados acompanha o ser humano desde seus primórdios, pois através de processos mentais ele organiza tudo que está integrado à sua vida e ao espaço em que vive.

No início feito de maneira inconsciente, esse processo transforma-se em classificação consciente com atributos, passando assim a definir peculiaridades e diferenciações aos objetos e pensamentos.

Na Biblioteconomia e na Ciência da Informação há dois sistemas de classificação e de representação do conhecimento – Taxonomia e Ontologia – que são bem interessantes para os projetos de Inteligência Artificial.

A pesquisadora e professora Emilia Currás, no seu livro “Ontologias, Taxonomia e Tesauros em Teoria de Sistemas e Sistemática”, afirma que em alguns tratados de filosofia, se lê que a Ontologia é o estudo do que existe e do que admitimos que existe, para conseguir uma descrição coerente da realidade.

Já a Taxonomia – etimologicamente derivada do grego: taxis = ordenação e nomia = lei, norma, regra – de início era uma vertente dos ramos da Biologia, que tratava da classificação dos seres vivos. Passou porém, a ser utilizada no campo das tecnologias digitais (sempre no contexto da organização do conhecimento de empresas e instituições), fornecendo uma visão global dos assuntos trabalhados pela empresa.

Para facilitar a compreensão dessas técnicas, vamos recorrer a um exemplo frequentemente adotado: representar o conhecimento acumulado pelo ser humano relacionado ao vinho.

A Taxonomia organizaria a informação da mais genérica para a mais específica, utilizando-se da relação hierárquica ou relação de gênero e espécie entre os termos. Por exemplo, poderia se classificar o vinho de acordo com a sua cor, em três tipos principais:

Outras classificações possíveis poderiam, por exemplo, adotar intensidade dos sabores ou os tipos de uvas utilizados na produção do vinho, desde que seja mantida a relação hierárquica de informações, da mais genérica para a mais específica.

Já a Ontologia estabeleceria uma relação elaborada entre os termos, mostrando as interações e os sentidos criados com a evolução do conhecimento humano.

Por exemplo, poderia se criar uma ontologia relacionando vinhos e comidas, o que amplia o entendimento em relação ao vinho e permitiria responder (deduzir informações) questões como: Bordeaux é um vinho tinto ou branco? Qual a melhor escolha de vinho para carne grelhada? O sabor de um vinho específico muda com o ano da safra?

Nesse momento de humanização das máquinas, a Taxonomia e a Ontologia podem transmitir para a Inteligência Artificial as diferentes maneiras de como o ser humano enxerga a sua realidade circundante, representar o nosso complexo universo humano em campos específicos de conhecimento, por meio de “pequenas realidades” (as visões de mundo citadas por Kalev Leetaru).

Há que se considerar, ainda, que cada projeto de Inteligência Artificial possui objetivos distintos, com diferentes graus de complexidade. Para aqueles com maior necessidade de categorização de dados, pode-se adotar soluções híbridas, incorporando, além da estatística nos termos afirmados por Pierre Lévy, sistemas como Taxonomia e Ontologia na arquitetura dos seus bancos de dados.

Referências Bibliográficas:

CURRAS, E. Ontologias, taxonomia e tesauros em teoria de sistemas e sistemática. Brasília: Thesaurus, 2010.

HERNANDES, R. Tecnologia pode tirar ciências humanas da Idade Média, diz Pierre Lévy. Folha de São Paulo, São Paulo, set. 2019. Ilustrada. Disponível em: https://www1.folha.uol.com.br/ilustrada/2019/09/tecnologia-pode-tirar-ciencias-humanas-da-idade-media-diz-pierre-levy.shtml. Acesso em: 31 out. 2019.

LEETARU, K. Computer science could learn a lot from library and information science. Forbes, Jersey City, ago. 2019. AI & Big Data. Disponível em: https://www.forbes.com/sites/kalevleetaru/2019/08/05/computer-science-could-learn-a-lot-from-library-and-information-science/#3be7712587d7. Acesso em: 31 out. 2019.

PARREIRAS, F. S. Introdução à engenharia de ontologias. In: SIMPÓSIO MINEIRO DE SISTEMAS DE INFORMAÇÃO, 1., 2004, Belo Horizonte. Anais […]. Belo Horizonte: Cotemig, 2004.

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