شرح أونتولوجي: لماذا فهم الوجود مهم في Web3 و AI

السؤال الحقيقي وراء أونتولوجيا

قبل الغوص في التعريفات التقنية، فكر في هذا: كيف تفهم الآلات ما هو “المريض”، “المرض”، أو “الأصل الرقمي” فعلاً؟ كيف تتحقق شبكات البلوكشين من الهوية؟ الجواب يكمن في الأونتولوجيا—المفهوم الفلسفي الذي يعيد تشكيل طريقة بناءنا للتكنولوجيا.

في جوهرها، تسأل الأونتولوجيا سؤالاً بسيطاً بشكل مخادع: “ما الذي يوجد حقاً؟” هذا الاستفسار الفلسفي القديم يدعم الآن الأنظمة الحديثة—من الشبكات الدلالية إلى طبقات الهوية اللامركزية في البلوكشين. فهم الأونتولوجيا ليس مجرد مسألة أكاديمية؛ بل يؤثر مباشرة على كيفية تفكير أنظمة الذكاء الاصطناعي، وتنظيم قواعد البيانات للمعلومات، وكيفية بناء منصات Web3 للثقة.

فهم الأونتولوجيا: ما وراء التعريف

الأونتولوجيا مشتقة من الكلمتين اليونانيتين “onto” (الوجود/الكيان) و"logy" (دراسة). في الفلسفة، هي التحقيق المنهجي في الواقع—فحص ما يوجد، وكيفية تصنيفه، وكيف تتعلق الأشياء ببعضها البعض.

لكن هنا حيث يصبح الأمر مثيراً للاهتمام: الأونتولوجيا ليست مجرد سرد لما هو موجود. إنها تتعلق بتعريف هيكل الوجود نفسه.

فكر في هذه الأسئلة الأونتولوجية الأساسية:

• ما الذي يُعد “حقيقياً”؟
• كيف نقسم الأشياء إلى فئات؟
• ما الفرق بين مفهوم عالمي (مثل “الحمرة”) وواقعة محددة (مثل “هذه التفاحة الحمراء”)؟
• ما العلاقات الموجودة بين الكيانات؟

من الناحية العملية، تخيل الأونتولوجيا كمخطط لبناء تنظيم للواقع. سواء كنت تنظم البيانات في قاعدة بيانات، أو تبني ذكاء اصطناعي يفهم المصطلحات الطبية، أو تخلق نظام هوية على البلوكشين—أنت تتخذ قرارات أونتولوجية حول ما يوجد وكيف يتم تنظيمه.

كيف تطورت الأونتولوجيا: من أفلاطون إلى التكنولوجيا الحديثة

تعود جذور التفكير الأونتولوجي لآلاف السنين. ناقش أفلاطون وأرسطو حول ما إذا كانت الأفكار المجردة أو الأشياء المادية “أكثر واقعية”. إطار أرسطو—الذي ينظم الواقع إلى جوهر، وخصائص، وعلاقات—أصبح أساس الفلسفة الغربية.

تقدم سريع إلى القرن السابع عشر: قام كريستيان وولف بتشكيل “الأونتولوجيا” كحقل فلسفي. بحلول القرن العشرين، بدأ الفلاسفة التحليليون في التحقيق في طبيعة الخصائص، والوجود، واللغة بدقة متزايدة.

اليوم، تجاوزت الأونتولوجيا الفلسفة البحتة. فهي تظهر الآن في:

• علوم الحاسوب (بناء المعرفة في أنظمة الذكاء الاصطناعي)
• أنظمة المعلومات (تنظيم قواعد البيانات وخرائط المعرفة)
• اللسانيات (معايير الويب الدلالي)
• البلوكشين (تعريف الهويات والأصول الرقمية)

يكشف هذا التطور عن شيء عميق: الطريقة التي نفكر بها في الواقع تؤثر مباشرة على التقنيات التي نبنيها.

النقاشات الكبرى: ما الذي يُعد فعلاً حقيقياً؟

الأونتولوجيا ليست منطقة مستقرة—لا يزال الفلاسفة والتقنيون يناقشون الأسئلة الأساسية.

الواقعية مقابل البنيوية

هل الفئات مثل “العدد”، “المال”، أو “الطبقة الاجتماعية” موجودة بشكل مستقل عن الفكر البشري؟ يقول الواقعيون نعم. بينما يجادل البنيويون بأنها اختراعات بشرية، أنشئت عبر الاتفاق أو الممارسة الاجتماعية.

وهذا ليس مجرد نقاش أكاديمي. في البحث، يحدد موقفك هنا منهجيتك. إذا كنت تؤمن أن الظواهر الاجتماعية حقائق موضوعية، ستجري تجارب كمية. وإذا رأيتها كنتاج اجتماعي، ستستخدم المقابلات النوعية والتحليل السردي.

العموميات مقابل الخصوصيات

هل “الحمرة” موجودة كمفهوم مجرد، أم فقط كأشياء حمراء محددة؟ هل “العدد اثنين” له واقع مستقل، أم فقط هذين الزوجين من الجوارب على الأرض؟

في علوم الحاسوب، يظهر هذا النقاش عند تصميم أنظمة التصنيف. هل يجب أن يتعرف قاعدة البيانات على “الموظف” كفئة عامة، أم فقط على الموظفين المحددين كخصوصيات؟ اختيارك للأونتولوجيا يؤثر على كل شيء لاحقاً.

الأونتولوجيا في البحث والعلوم الاجتماعية

غالباً لا يدرك الباحثون أنهم يفرضون افتراضات أونتولوجية. لكنهم يفعلون ذلك—دائماً.

نهجان أساسيان:

الأونتولوجيا الموضوعية: الواقع موجود بشكل مستقل عن الإدراك البشري. الظواهر الاجتماعية لها وجود موضوعي ينتظر أن يُكتشف. هذا النهج يفضل الطرق الكمية، التحليل الإحصائي، والاستبيانات واسعة النطاق.

الأونتولوجيا البنيوية: الواقع يظهر من خلال التفاعل البشري وصنع المعنى. الحقائق الاجتماعية هي منتجات التفسير الجماعي. هذا النهج يفضل المقابلات النوعية، الدراسات الإثنوغرافية، والتحليل السردي.

التطبيق العملي: باحث يدرس تردد اللقاح قد يصمم تجارب مضبوطة (نهج موضوعي) لقياس فعالية اللقاح بشكل موضوعي. باحث آخر قد يجري مقابلات لفهم التجارب والمعتقدات التي تشكل تردد اللقاح (نهج بنيوي). نفس الظاهرة، أونتولوجيات مختلفة، ومنهجيات مختلفة تماماً.

قبل بدء أي مشروع بحثي، حدد موقفك الأونتولوجي. فهو يحدد طرقك، أنواع البيانات التي تستخدمها، وفي النهاية، استنتاجاتك.

الأونتولوجيا مقابل المعرفة والمنهجية: الفرق الذي يجب معرفته

يخلط الناس باستمرار بين هذه المفاهيم الثلاثة المرتبطة لكنها مختلفة:

الأونتولوجيا = ما الذي يوجد في العالم؟ (ما هو الحقيقي؟)

المعرفة = كيف يمكننا أن نعرف ما يوجد؟ (كيف نفهم الواقع؟)

المنهجية = ما الأدوات التي نستخدمها لاكتساب المعرفة؟ (كيف ندرس شيئاً فعلاً؟)

مثال: يسأل باحث في الرعاية الصحية، “هل العوامل الاجتماعية للصحة عوامل حقيقية؟” (سؤال أونتولوجي). ثم: “كيف نقيس تأثيرها؟” (سؤال معرفي). وأخيراً: “هل نستخدم الاستبيانات، تحليل السجلات الطبية، أو المقابلات؟” (سؤال منهجي).

فهم هذه الفروق يمنع تصميم أبحاث مشوشة واستنتاجات غير واضحة.

الأونتولوجيا تدعم التكنولوجيا الحديثة: الذكاء الاصطناعي، قواعد البيانات، وخرائط المعرفة

في علوم المعلومات والحوسبة، للأونتولوجيا تعريف أكثر تحديداً: هو تمثيل منظم للمعرفة حول مجال معين. يحدد الأونتولوجيا بشكل صريح الكيانات، خصائصها، فئاتها، والعلاقات بينها.

فكر فيها كتعليم الآلات ما هي الأشياء.

خرائط المعرفة

محركات البحث والمساعدات الذكية تعتمد على خرائط المعرفة—شبكات ضخمة من الكيانات والعلاقات المترابطة. هذه تُبنى على أونتولوجيات صريحة. فمثلاً، لا يخزن جوجل فقط البيانات الخام؛ بل يفهم أن “آينشتاين”، “فيزيائي”، و"1879" كيانات مرتبطة بأنواع علاقات محددة.

الأونتولوجيات الطبية

في الرعاية الصحية، تستخدم أونتولوجيات مثل SNOMED CT وMeSH لتوحيد المصطلحات الطبية. هذا مهم لأن “نوبة قلبية” تعني شيئاً محدداً في قواعد البيانات، والأنظمة السريرية، والأبحاث—مما يمنع سوء الفهم المكلف ويدعم اتساق البيانات عبر المستشفيات.

Schema.org والويب الدلالي

الويب الدلالي يستخدم أونتولوجيات مشتركة لكي تتمكن الآلات من تفسير المحتوى بشكل معنوي. عندما تضع مواقع الويب بيانات منظمة باستخدام أونتولوجيات Schema.org، تفهم محركات البحث ما تمثله تلك المعلومات.

أنظمة الذكاء الاصطناعي

أنظمة الذكاء الاصطناعي الحديثة، خاصة تلك التي تتعامل مع مجالات متخصصة، تعتمد على الأونتولوجيات لتنظيم عملياتها. مثلاً، نظام تشخيص الأمراض يحتاج إلى أونتولوجيا تلتقط العلاقات بين الأعراض، الأمراض، العلاجات، وعوامل المريض.

أونتولوجيا البلوكشين: تطبيق حقيقي

مشروع البلوكشين Ontology (ONT) يوضح كيف أن المفاهيم الفلسفية القديمة تدعم التكنولوجيا المعاصرة.

تضع أونتولوجيا نفسها كـ"طبقة ثقة" لـ Web3، موفرة حلول هوية لامركزية وتكامل البيانات. الاسم مقصود: تماماً كما ترسم الفلسفة الأونتولوجيا ما يوجد في الواقع، يبني البلوكشين أونتولوجيا لما “يوجد” في الأنظمة الرقمية—الهويات، الأذونات، الأصول، الشهادات.

هذا يعكس تقارب أعمق: كيف ننظم الواقع فلسفياً يؤثر على تصميم البنية التحتية الرقمية.

بناء أونتولوجيات المجال: خطوات عملية

عند تصميم أنظمة—سواء في الرعاية الصحية، التمويل، أو التجارة الإلكترونية—فإن بناء أونتولوجيا واضحة يكون ذا قيمة كبيرة:

1. قائمة بجميع الكيانات ذات الصلة لمجالك (مثلاً، في الرعاية الصحية: الأمراض، الأعراض، العلاجات، المرضى، مقدمو الرعاية)

2. تحديد العلاقات بين الكيانات (مثلاً، “يعالج”، “يسبب”، “جزء من”، “نوع من”)

3. استخدام أدوات الأونتولوجيا مثل Protégé (محرر مفتوح المصدر) أو OWL (لغة أونتولوجيا الويب) لتمثيل أونتولوجيا بشكل رسمي

4. ضمان الاتساق بحيث تفسر الأنظمة المختلفة المصطلحات بشكل موحد

هذا العمل المسبق يمنع مشاكل تكامل البيانات لاحقاً. ويجعل أنظمتك أكثر ذكاءً، وقابلية للتوسع، ومتوافقة بين الفرق.

لماذا تهم الأونتولوجيا الآن

الأونتولوجيا تشكل بنية الذكاء الحديث—البشري والاصطناعي.

بالنسبة للباحثين، وضوح الأونتولوجيا يحدد المنهجية وصحة الاستنتاجات. بالنسبة للتقنيين، الأونتولوجيات الصريحة تجعل الأنظمة أكثر قوة، وتكاملاً، وأسهل في الفهم. وللمجتمع، كيف ننظم الأونتولوجيا الأنظمة الرقمية يعكس ويعزز ما نعتبره “حقيقياً” و"قيمة".

مع تطور الذكاء الاصطناعي وخلق البلوكشين لبيئات رقمية جديدة، تصبح الأسئلة الأونتولوجية أكثر إلحاحاً: ماذا تعني الهوية رقمياً؟ ما الذي يُعد ملكية في نظام لامركزي؟ كيف نتحقق من الحقيقة عبر الشبكات الموزعة؟

فهم الأونتولوجيا—سواء التراث الفلسفي أو تطبيقاته التقنية—يجهزك للتعامل مع هذه الأسئلة بوضوح. سواء كنت تصمم أنظمة، أو تجري أبحاث، أو تفكر بشكل نقدي حول التكنولوجيا والواقع، فإن الأونتولوجيا توفر لك الأدوات المفاهيمية التي تحتاجها.