The Artificial Intelligence Ontology: LLM-assisted construction of AI concept hierarchies

The Artificial Intelligence Ontology: LLM-assisted construction of AI concept hierarchies

下記の文章は論文のアブストラクトをChatGPTに解釈させたものであり、正確性は保証しません。

1 本研究について、先行研究と比較しながら詳しく説明してください。

本研究は、人工知能（AI）の概念、方法論、およびそれらの関係を体系化した人工知能オントロジー（AIO）について述べています。AIOは人手によるキュレーションと大規模言語モデル（LLM）の支援を受けて開発され、AI技術の技術的および倫理的な側面を包括的にカバーするフレームワークを提供することを目指しています。AIOの主な対象読者は、AIの研究者、開発者、教育者であり、AIドメイン内の標準化された用語と概念を求めています。

先行研究としては、機械学習（ML）の概念をモデル化したMachine Learning Ontology（MLOnto）や知識グラフであるIntelligence Task Ontology and Knowledge Graph（ITO）などがあります。これらの先行研究では、MLや統計の概念や方法に焦点を当てています。一方、AIOはAIのさまざまな側面と関連を持つフレームワークを提供することを目指しています。

また、NIST AI用語集やEDAM、Computer Science Ontology（CSO）、Software Ontology（SWO）などのクロスドメインのオントロジーもAIに関連する概念を定義していますが、それぞれのドメインに焦点を当てています。

AIOの開発では、Ontology Development Kit（ODK）を使用してオントロジーを作成しました。ODKには、ROBOTライブラリなどのオントロジーツールが含まれており、柔軟な構築が可能です。AIOはLLMのコンテンツサジェストとキュレーションのサポートも組み込まれており、迅速な拡張性とAI分野の進歩に対応する能力を持っています。

2 本研究の目的について、詳しく説明してください。

本研究の目的は、AIメソッドに関連する概念と関係を標準化することです。さらに、AIアプリケーションにおける総合的な考慮事項にも対応することを目指しています。具体的には、最新のLLMの進歩や既存の手法など、AIのさまざまな側面に対応するクラスを定義しました。また、TensorFlowやPyTorchなどのMLプラットフォームで使用される用語との整合性も図っています。

AIOは迅速に拡張可能であり、AI分野の新しいイノベーションに対応できるように設計されています。また、AIメソッドの倫理的および法的な影響に関連するクラスも含まれており、Biasなどのトップレベルクラスが定義されています。

AIOの目的は、AI/MLの概念の標準化を実現するだけでなく、多くの応用分野でのコミュニティのニーズにも応えることです。

3 本研究で用いたデータについて、名前や利用可否など、詳しく説明してください。

本研究では、人工知能オントロジー（AIO）の開発に使用されたデータについて具体的な説明は提供されていません。ただし、AIOの開発には大規模言語モデル（LLM）の支援を受けており、AI駆動のキュレーションサポートによって内容が動的に更新されています。

4 本研究で用いた手法について、詳しく説明してください。

本研究では、Ontology Development Kit（ODK）を使用して人工知能オントロジー（AIO）を作成しました。ODKは非常に設定可能なオープンソースのROBOTライブラリなどのオントロジーツールを含んでおり、AIOの構築に利用されました。AIOのビルドは、AIOのソースコンポーネントとワークフローを含むGitHubリポジトリ（https://github.com/berkeleybop/artificial-intelligence-ontology）に含まれています。

AIOの開発では、LLM-assisted content suggestion and curation supportを活用しています。これにより、AIOはAI分野の急速な進歩に対応し、最新のAIコンセプトや方法の統合を容易にすることができます。

5 本研究で何が明らかになったか、詳しく説明してください。

本研究によって明らかになったのは、人工知能オントロジー（AIO）の有用性です。AIOはAI研究の出版物のカタログにおけるAIメソッドデータの注釈付けや、BioPortalオントロジーリソースへの統合などを通じてその有用性が実証されています。AIOは標準化されたAI/MLの概念を提供するだけでなく、異なる学術分野間の研究においても利用される潜在的な可能性があります。

具体的な成果としては、AI研究者、開発者、教育者にとっては、AIOを活用することで、AI領域における統一された用語や概念を利用できるようになります。また、AIOのオントロジーはオープンソースであり、GitHub（https://github.com/berkeleybop/artificial-intelligence-ontology）およびBioPortal（https://bioportal.bioontology.org/ontologies/AIO）で利用できます。