بررسی رابطه هوش مصنوعی با وب معنایی و تعامل بین آنها (مطالعه مروری)

نویسندگان

1 دانشجوی دکترای دانشگاه پیام نور دانشگاه علوم پزشکی تبریز،ایران. )

2 دانشیار گروه علم اطلاعات و دانش شناسی، دانشگاه پیام نور

چکیده

هدف این پژوهش بررسی رابطه تعاملی هوش مصنوعی و وب معنایی است. وب معنایی امکانی را برای افزایش قابلیت فهم ماشین سعی در کاهش مدیریت داده‌ها و بهینه سازی جستجوی اطلاعات دارد.
روش شناسی: پژوهش حاضر از نوع مطالعه مروری با استفاده از ابزار مقایسه‌ای است. جامعه آماری پژوهش حاضر را تمام مقالات مرتبط با حوزه تعاملی هوش مصنوعی و وب معنایی است که با استفاده از کلیدواژه‌های فارسی توأمان «هوش مصنوعی» و «وب معنایی» ؛ «یادگیری ماشین» و «وب معنایی» و همچنین «وب معنایی» و «یادگیری عمیق » وکلیدواژه‌های توأمان لاتین «Artificial intelligence» و »Semantic web» و همچنین «Machine learning» و «Semantic web» و «Deep learning» بود. جستجو در پایگاه‌های اطلاعاتی موضوعی مرتبط معتبر انجام یافت.
یافته‌ها: یافته‌ها نشان داد که عمده تحقیقات در حوزه وب معنایی از سال 2016 به بعد شدت و دقت بیشتری پیدا کرده و عمده تمرکز این تحقیقات به صورت مشترک، بر روی مولفه‌های هستی‌شناسی از نظر وب معنایی و شبکه‌های عصبی و یادگیری عمیق در حوزه یادگیری ماشین از نظر هوش مصنوعی و توسعه الگوریتم های درک و تحلیل ماشین بوده است.
نتایج: بررسی پژوهش‌ها و متون مختلف نشان داد که مطالعات اخیر در حوزه وب معنایی بر روی بازیابی چندرسانه ای متمرکز است. برای هر دو نوع متن و چندرسانه ای ، تحلیل و تشخیص موضوع اصلی برای بهبود ارزیابی نتایج است و در نهایت تلاش برآن است که ماشین از طریق هوش مصنوعی، ضمن توانایی درک اطلاعات دریافت شده و پردازش آنها، بتوانند اطلاعات جدیدی رادر جهت بهبود کیفیت زندگی بشر ترکیب و خلق کنند و وب معنایی نه صرفاً بر روی معنی لغت، بلکه اصطلاحات و کاربردهای مختلف آن و ارتباط بین اصطلاحات عمل کرده و تلاش آنان بر ارتقا توان درک ماشین و ترکیب و ارائه اطلاعات جدید است.

کلیدواژه‌ها


تشکری صالح، ابوذر؛ رجبی، محمود (1397). بررسی توان رقابتی هوش مصنوعی با ذهن انسان از منظر قرآن. قرآن‌شناخت، 11(2)21، ص 5-20.
جمالی مهموئی، حمیدرضا (1382). وب معنایی: شیوه‌ای رو به تکامل برای ذخیره و بازیابی کارآمدتر اطلاعات روی اینترنت. اطلاع‌شناسی. 2
حاجی پور، امید؛ سدیدپور، سعیده سادات. (1399). استخراج خودکار کلمات کلیدی متون کوتاه فارسی با استفاده از word2vec. پدافند الکترونیکی و سایبری، 8(2), 105-114.
دادخواه، مهدی، و کاهانی، محسن (1396). مدیریت اطلاعات با استفاده از تکنولوژی وب معنایی. رهیافت، 27(68 )، 43-60.
شریفی، شهرزاد، و شعبان زاد، مریم، و فیاض، سیما (1390). نقش وب معنایی در بازیابی اطلاعات. دانش شناسی علوم کتابداری و اطلاع رسانی و فناوری اطلاعات، 3(12)، 41-52.
طاهری خامنه، بهنام، و شکرزاده، حمید (1399). خوشه بندی سلسله مراتبی فازی برای کشف روابط معنایی پنهان در اسناد وب معنایی. پردازش علایم و داده‌ها، 17(1 (پیاپی 43) ), 29-45.
علیزاده نوقابی، حوا، و کاهانی، محسن، و شکیبامنش، علیرضا (1395). به کارگیری فناوری‌های وب معنایی در حوزه تلفیق داده. فرماندهی و کنترل، 1(1 )، 81-97.
کشاورز، حمیدرضا. ( 1386). دگرگون ساختن وب معنایی رساندن وب به ظرفیت نهایی اش.کتاب ماه کلیات. شماره 118، 91-88.
گودرزی، نصرت؛ نوروزی، یعقوب؛ حسینی بهشتی، ملوک‌‌السادات؛ علیپور حافظی؛ مهدی؛ بیات، بهروز (1400). مروری نظام‌مند بر توسعه هستی‌شناسی‌ها با استفاده از فولکسونومی. علوم و فنون مدیریت اطلاعات، 7(2), 21-54.
مرادی، خدیجه (1391). آر.دی.اِی. و وب معنایی: ماشین‌خوان نمودن داده‌های آر.دی.اِی یه واسطه آر.دی.اِف. کتابداری و اطلاع‌رسانی. 16(2). 284-259.
مرادی، خدیجه (1395). فضای مفهومی، رویکردی جهت توسعه وب معنایی. مطالعات دانش‌شناسی. 3 (9).
نظری، مینا (1399). نقش هوش مصنوعی فناوری های نوین ارتباطی در توسعه سواد رسا نه‌ای نابینایان. رسانه، 31(2)119، ص 67-82.
هی، جسی1379. متخصصان اطلاعاتی به‌عنوان عناصر هوشمند. ترجمه رحمت االله فتاحی. فراگام‌هایی در اطلاع‌رسانی (3)گزیده مقالات بیستمین کنفرانس بین‌المللی اطلاع‎رسانی پیوسته، دسامبر 1996. تهران: مرکز اطلاع‌رسانی و خدمات علمی جهاد سازندگی، ،ص. 42ـ20
نیرومند، رضا؛ فدیشه‌ای، حمید؛ محمدزاده، الهام (1399). یادگیری عمیق ماشینی؛ چالش‌های فلسفی و رهیافت‌ها. فلسفه علم. 10 (2) 20، ص.185-202
یوسفی‌راد، ابراهیم. (1388). آر.دی.اف: الگویی برای توصیف منابع در وب معنایی. فصلنامه مطالعات ملی کتابداری و سازماندهی اطلاعات، 20(3), 9-22.
Abdul, A., Vermeulen, J., Wang, D., Lim, B.Y., Kankanhalli, M. (2018). Trends and trajectories for explainable, accountable and intelligible systems: An HCI research agenda. In: Proceedings of the 2018 CHI Conference on Human Factors in Computing Systems. pp. 582:1–582:18. CHI ’18, ACM, New York, NY, USA
Adadi, A., Berrada, M. (2018). Peeking inside the black-box: A survey on explainable artificial intelligence (XAI). IEEE Access 6, 52138–52160
Aditya, S., Yang, Y., Baral, C.(2018). Explicit reasoning over end-to-end neural architectures for visual question answering. Proceedings of the Thirty-Second AAAI Conference on Artificial Intelligence. New Orleans, Louisiana.
Alirezaie, M., Längkvist, M., Sioutis, M., Lout, A (2018). A symbolic approach for explaining errors in image classification tasks. IJCAI Workshop on Learning and Reasoning. Stockholm, Sweden.
Batet, M., Valls, A., Gibert, K. (2010). Performance of ontology-based semantic similari-ties in clustering. Proceedings of the 10th International Conference on Artificial Intelligence and Soft Computing. pp. 281-288. Springer, Berlin, Heidelberg.
Batet, M., Valls, A., Gibert, K., Sánchez, D. (2010). Semantic clustering using multiple ontologies. Artificial Intelligence Research and Development - 13th International Conference of the Catalan Association for Artificial Intelligence. pp. 207-216.
Bellini, V., Schiavone, A., Di Noia, T., Ragone, A., Di Sciascio, E. (2018). Knowledge-aware auto encoders for explainable recommender systems. Proceedings of the 3rd Workshop on Deep Learning for Recommender Systems. pp. 24-31.
Berners-Lee, T., Hendler, J. & Lassila, O. (2001). The Semantic Web: a new form of web content that is meaningful to computers will unleash a revolution of new Possibilities. Retrieved Oct, 5, 2006, from http://www.w3c.org/2001/sw.html
Biran, O., Cotton, C. (2017). Explanation and justification in machine learning: A survey. In: Proceedings of the IJCAI-17 Workshop on Explainable AI (XAI). pp. 8–13. Melbourne, Australia
Brynjolfsson, E., Mitchell, T. (2017). What can machine learning do? Workforce implications. Science 358(6370), 1530–1534
Bukhari, Syed Nisar; Ahmadmir, javid; Ahmad; Ummer (2017). Study and Review of Recent Trends in Semantic Web. International Journals of Advanced Research in Computer Science and Software Engineering, 7(6).  ISSN: 2277-128X
Cardoso.J. (2008) The Syntax and the Semantic Web, Semantic Web Services:Theory, Tools and Applications‖, Information Science Reference (an imprint of IGI Global), pg. 1-23.
Che, Z., Kale, D., Li, W., Bahadori, M.T., Liu, Y. (2015). Deep computational phenotyping. In: Proceedings of the 21th ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining. pp. 507-516.
Chen, J., Lecue, F., Pan, J.Z., Horrocks, I., Chen, H. (2018). Knowledge-based transfer learning explanation. In: Sixteenth International Conference on Principles of Knowledge Representation and Reasoning. pp. 349-358.
Choi, E., Bahadori, M.T., Song, L., Stewart, W.F., Sun, J. (2017). GRAM: Graph-based attention model for healthcare representation learning. In: Proceedings of the 23rd ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining. pp. 787-795.
Clos, J., Wiratunga, N., Massie, S. (2017). Towards explainable text classification by jointly learning lexicon and modifier terms. In: IJCAI-17 Workshop on Explainable AI (XAI). pp. 19-23. Melbourne, Australia.
Doran, D., Schulz, S., Besold, T.R. (2017). What does explainable AI really mean? A new conceptualization of perspectives. In: Proceedings of the First International Workshop on Comprehensibility and Explanation in AI and ML 2017 co-located with 16th International Conference of the Italian Association for Artificial Intelligence (AI*IA 2017). Bari, Italy
Doshi-Velez, F., Kim, B. (2017). Towards a rigorous science of interpretable machine learning. arXiv preprint arXiv:1702.08608
Doshi-Velez, F., Kortz, M., Budish, R., Bavitz, C., Gershman, S., O’Brien, D., Schieber, S., Waldo, J., Weinberger, D., Wood, A. (2017). Accountability of AI under the law: The role of explanation. Berkman Center Research Publication Forthcoming; Harvard Public Law Working, Paper No. 18-07
Geng, Y., Chen, J., Jimenez-Ruiz, E., Chen, H. (2019).  Human-centric transfer learning explanation via knowledge graph. In: AAAI Workshop on Network Interpretability for Deep Learning. Honolulu, HI, USA.
Geng, Y., Chen, J., Jimenez-Ruiz, E., Chen, H. (2019). Human-centric transfer learning explanation via knowledge graph. In: AAAI Workshop on Network Interpretability for Deep Learning. Honolulu, HI, USA
Gruber, T. R. (1993). "A translation approach to portable ontology specification'. Knowledge Acquisition, 5, pp. 199-220.
Gruber, T. R. (1994). "Award principles for the design of ontologies used for knowledge sharing". International Journal of Human and Computer Studies, 43(5/6), pp. 907-928.
Gunning, D. (2017). Explainable artificial intelligence (XAI). Defense Advanced Research Projects Agency (DARPA)
Gusmão, A.C., Correia, A.H.C., De Bona, G., Cozman, F.G. (2018). Interpreting embedding models of knowledge bases: A pedagogical approach. In: ICML Workshop on Human Interpretability in Machine Learning (WHI). Stockholm, Sweden
Huang, J., Zhao, W.X., Dou, H., Wen, J.R., Chang, E.Y. (2018). Improving sequential recommendation with knowledge-enhanced memory networks. In: The 41st Inter-national ACM SIGIR Conference on Research & Development in Information Retrieval. pp. 505{514. SIGIR '18, ACM, New York, NY, USA.
Ismail, Salih; Shaikh, Talal (2016). A literature review on semantic web–understanding the pioneers’ perspective. Dhinaharan Nagamalai et al. (Eds): ICCSEA, SPPR, UBIC. pp. 15–28.
Jacob, K. (2006). Ontologies and Semantic Web. Bulletin of the American Society for Information Sceince and Technology, Vol. 29, No. 4 (April/May 2003): 19-22.
Khan, O.Z., Poupart, P., Black, J.P. (2008). Explaining recommendations generated by MDPs. In: Proceedings of the Third International Conference on Explanation-aware Computing. EXACT'08, vol. 391, pp. 13-24. CEUR-WS, Aachen, Germany.
Krishnan, J., Coronado, P., Reed, T. (2019). Seva: A systems engineer's virtual assistant. In: AAAI 2019 Spring Symposium on Combining Machine Learning with Knowledge Engineering (AAAI-MAKE). Palo Alto, CL, USA.
Lipton, Z.C. (2018). The mythos of model interpretability. Queue 16(3), 31–57.
McGuinness, D.L., Ding, L., Da Silva, P.P., Chang, C. (2007). PML 2: A modular explanation Interlingua. In: AAAI 2007 Workshop on Explanation-aware Computing. pp. 49-55. Vancouver, Canada.
Mueller, S.T., Hoffman, R.R., Clancey, W.J., Emrey, A., Klein, G. (2019). Explanation in human-AI systems: A literature meta-review, synopsis of key ideas and publications, and bibliography for explainable AI. arXiv preprint arXiv:1902.01876
Musto, C., Narducci, F., Lops, P., De Gemmis, M., Semeraro, G. (2016). ExpLOD: A framework for explaining recommendations based on the Linked Open Data Cloud.  In: Proceedings of the 10th ACM Conference on Recommender Systems. pp. 151-154. RecSys '16, ACM, New York, NY, USA
New, A., Rashid, S.M., Erickson, J.S., McGuinness, D.L., Bennett, K.P. (2018). Semantically-aware population health risk analyses. In: Machine Learning for Health (ML4H) Workshop at NeurIPS. Montreal, Canada.
Publio, G.C., Esteves, D., Lawrynowicz, A., Panov, P., Soldatova, L., Soru, T., Vanschoren, J., Zafar, H. (2018). ML Schema: Exposing the semantics of machine learning with schemas and ontologies. In: ICML 2018 Workshop on Reproducibility in Machine Learning. Stockholm, Sweden.
Rana, Vijay; Singh, Gurdev (2017). Evaluation of an Intelligent Approach for Semantic Web. International journal of computers & technology, 7(1). Pp. 478-482.
Ristoski, P., Paulheim, H. (2016). Semantic web in data mining and knowledge discovery. Web Semantics: Science, Services and Agents on the World Wide Web 36(C), 1–22 .
Russell, S. J., & Norvig, P. (2002). Artificial intelligence: a modern approach (International Edition). Prentice-Hall.
Sarker, M.K., Xie, N., Doran, D., Raymer, M., Hitzler, P. (2017). Explaining trained neural networks with Semantic Web Technologies: First steps. In: Proceedings of the Twelfth International Workshop on Neural-Symbolic Learning and Reasoning (NeSy). London, UK
Selvaraju, R., Chattopadhyay, P., Elhoseiny, M., Sharma, T., Batra, D., Parikh, D., Lee, S. (2018). Choose your neuron: Incorporating domain knowledge through neuronimportance. In: Ferrari, V., Hebert, M., Sminchisescu, C., Weiss, Y. (eds.) Computer Vision – ECCV 2018. pp. 540–556. Springer, Cham
Semantic Web Technology, Layered Architecture, available on: https://www.srmist.edu.in/search/node/Semantic20%Web20%Technology [retrieved on 10, Sep, 2021]
Tiddi, I., d'Aquin, M., Motta, E.: Data patterns explained with linked data.  (2015). In: Bifet, A., May, M., Zadrozny, B., Gavalda, R., Pedreschi, D., Bonchi, F., Car-doso, J., Spiliopoulou, M. (eds.) Machine Learning and Knowledge Discovery in Databases. pp. 271-275.
Van Engelen, J.E., Boekhout, H.D., Takes, F.W. (2016). Explainable and efficient link prediction in real-world network data. In: Boström, H., Knobbe, A., Soares, C., Papapetrou, P. (eds.) Advances in Intelligent Data Analysis XV. pp. 295-307.
Van Harmelen, F., ten Teije, A.: A boxology of design patterns for hybrid learning and reasoning systems. Journal of Web Engineering 18(1), 97-124.
Vertan, Cristina (2004). Language Resources for the Semantic Web – perspectives for Machine Translation. Second International Workshop on Language Resources for Translation Work, Research & Training. pp. 37-42.
Wan, S., Mak, M.W., Kung, S.Y. (2016). Mem-mEN: Predicting multi-functional types of membrane proteins by interpretable elastic nets. IEEE/ACM Transactions on Computational Biology and Bioinformatics 13(4), 706-718.
Wang, P., Wu, Q., Shen, C., Dick, A., Van Den Henge A, (2017)..: Explicit knowledge-based reasoning for visual question answering. Proceedings of the 26th International Joint Conference on Artificial Intelligence. pp. 1290-1296.
Wang, P., Wu, Q., Shen, C., Dick, A., Van Den Henge, A. (2017). Explicit knowledge-based reasoning for visual question answering. In: Proceedings of the 26th International Joint Conference on Artificial Intelligence. pp. 1290–1296. IJCAI’17, AAAI Press.
Yan, K., Peng, Y., Sandfort, V., Bagheri, M., Lu, Z., Summers, R.M. (2019). Holistic and comprehensive annotation of clinically significant findings on diverse ct images: Learning from radiology reports and label ontology. In: The IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR). Long Beach, CA, USA.
Zhang, W., Paudel, B., Zhang, W., Bernstein, A., Chen, H. (2019). Interaction embed-dings for prediction and explanation in knowledge graphs. In: Proceedings of the Twelfth ACM International Conference on Web Search and Data Mining. pp. 96-104.