ONTOLOGIEN TIL SENTER FOR SKAPENDE KAUSALITET
V. Begrepsarkitekturen for kunstig intelligens
19. Neste fase: en begrepsarkitektur for kunstig intelligens
Begrepsrommet som er under utvikling, har også en annen planlagt anvendelse.
Det skal bli det arkitektoniske grunnlaget for det semantiske nivået i en ny generasjon kunstig intelligens.
Her må vi trekke et viktig skille.
En stor språkmodell og kunstig intelligens slik den er tenkt i den planlagte arkitekturen, er ikke identiske begreper.
En stor språkmodell (LLM) kan utføre svært komplekse operasjoner med naturlig språk, analysere kontekst, generere tekster og muliggjøre samspill mellom mennesket og systemet.
Men i arkitekturen som utvikles, er språkmodellen én av flere funksjonelle komponenter, ikke hele intelligenssystemet.
Den prinsipielle forskjellen er at det finnes et eget begrepsrom i utvikling.
20. Kunnskap ikke bare i modellens parametere
I en vanlig arkitektur for store språkmodeller er en betydelig del av informasjonen systemet har tilegnet seg, representert distribuert i modellens parametere og kommer til uttrykk gjennom generering.
Det planlagte systemet forutsetter et ekstra nivå.
Begrepene skal eksistere som eksplisitt definerte elementer i systemets egen semantiske arkitektur.
Systemet skal kunne forholde seg ikke bare til ord eller sekvenser av tokener, men også til begrepet som et strukturelt definert knutepunkt: med betydning, grenser, relasjoner, grunnlag, avledede begreper, plassering blant andre begreper, endringshistorikk og deltakelse i større meningsstrukturer.
På denne måten får kunnskapen en egen strukturell framstilling som er tilgjengelig for analyse og utvikling.
21. Grunnleggende arkitektur for den planlagte intelligensen
På det konseptuelle nivået kan vi skille mellom flere sammenhengende lag.
Språknivået muliggjør samspill med naturlig språk.
Begrepsnivået lagrer og organiserer begreper og relasjonene mellom dem.
Den ontologiske hukommelsen sikrer stabiliteten i meningsstrukturene og bevarer historien om deres utvikling.
Det logiske og kausale nivået utfører operasjoner med begreper og relasjoner.
Mekanismen for utvikling av begrepsrommet gjør det mulig å innlemme nye begreper og nye meningshelheter i den eksisterende arkitekturen.
Med denne tilnærmingen blir språkgenerering ikke systemets eneste indre prosess, men én av måtene å uttrykke resultatene av arbeidet i en mer omfattende arkitektur på.
22. Fra tekst til begrep og tilbake
Dette gjør det mulig å formulere den antatte arbeidssyklusen for systemet:
Tekst → gjenkjenning av meningsinnhold → tilordning til begrepsrommet → analyse av relasjoner → dannelse eller presisering av meningsstrukturen → logisk bearbeiding → ny semantisk tilstand → uttrykk gjennom språk.
Det oppstår dermed et eget nivå for arbeid med begreper mellom inndatateksten og utdatatteksten.
Det er nettopp dette nivået som er planlagt som en selvstendig del av arkitekturen.
På lengre sikt skal systemet ikke bare bruke eksisterende begreper, men også gjenkjenne situasjoner der den tilgjengelige strukturen er utilstrekkelig, formulere en hypotese om et nytt begrep, fastslå dets relasjoner, undersøke om det er selvmotsigelsesfritt og innlemme en bekreftet meningsstruktur i det samlede begrepsrommet.
Dette er ikke lenger bare en oppgave med å lagre kunnskap, men også med å sikre dens strukturelle utvikling.
23. En samlet kunnskapsarkitektur
Prosjektet om Senterets ontologi har dermed gradvis fått betydning langt ut over den opprinnelige oppgaven med å utvikle en terminologisk ordbok.
Den første oppgaven var å systematisere termer.
Derav oppstod behovet for å bevare relasjonene mellom begreper.
Relasjonene krevde en overgang fra liste til struktur.
Strukturen ledet til begrepsrommet.
Undersøkelsen av organiseringen av dette rommet førte til hypotesen om romlig framstilling og en krystallmodell.
Det rekursive prinsippet gjorde det mulig å betrakte dette rommet som noe som utvikler seg.
Formaliseringen av begrepsrommet åpnet deretter for muligheten til å bruke det som semantisk arkitektur for et framtidig intelligent system.
Forskning → Kunnskapskorpus → Begreper → Ontologi → Relasjonssystem → Begrepsrom → Romlig modell → Maskinlesbar kunnskapsarkitektur → Begrepsrom i utvikling for kunstig intelligens.
Derfor har ontologien ikke en underordnet, men en grunnleggende plass i Senterets struktur.
Den knytter de enkelte undersøkelsene sammen til ett kunnskapssystem.
Den bevarer den semantiske kontinuiteten i dette systemet over tid.
Den skaper et formelt grensesnitt mellom mennesket, teksten og maskinen.
Og den legger det begrepsmessige grunnlaget for neste fase — å bygge kunstig intelligens der språket fungerer som et middel til samspill, mens et begrepsrom i utvikling utgjør et av de sentrale nivåene for organisering av kunnskap og tenkning.