Ordine e intelligenza grazie al web semantico e all’AI

Ordine e intelligenza grazie al web semantico e all’AI

Immagina il web semantico come un assistente che capisce esattamente cosa cerchi su internet, anche se non lo spieghi perfettamente. Al momento, quando cerchi qualcosa online, devi trovare le parole giuste, e il computer cerca quelle parole nelle pagine web senza davvero “capire” cosa stai chiedendo. A volte, questo può portare a risultati che non sono esattamente quello che volevi.

Il web semantico cambia tutto questo. È come se internet diventasse più intelligente, capace di comprendere il significato dietro le tue parole, un po’ come fa un amico quando gli parli. Per esempio, se chiedi “Quale era il presidente degli Stati Uniti nel 1990?”, il web semantico sa che stai cercando il nome di una persona che ha ricoperto una specifica carica in un determinato anno, invece di cercare semplicemente pagine che contengono le parole “presidente”, “Stati Uniti” e “1990”.

Per fare ciò, il web semantico utilizza dati organizzati in modo che le macchine possano capirli e collegarli tra loro. È come se internet fosse pieno di piccoli indizi che aiutano il computer a capire e collegare le informazioni, proprio come un detective raccoglie indizi per risolvere un mistero.

Eccone alcuni strumenti impiegati dal web semantico:

RDF (Resource Description Framework): Immagina l’RDF come un modo per creare piccole etichette per ogni pezzo di informazione su internet, così che il computer possa capire di cosa si tratta. Per esempio, se vediamo una foto di un gatto, possiamo usare l’RDF per dire al computer: “Questa è una foto, e mostra un gatto.” RDF è una famiglia di specifiche promossa dal W3C per la modellazione di informazioni e risorse sulla rete. I dati vengono rappresentati come triple composte da soggetto, predicato e oggetto, formando una struttura a grafo.

Sorgenti di approfondimento includono la specifica RDF 1.1 del W3C:

SPARQL (SPARQL Protocol and RDF Query Language): SPARQL è come una lente d’ingrandimento che aiuta a trovare esattamente le informazioni che cerchi in un mare di dati. Se hai un sacco di etichette create con l’RDF, puoi usare SPARQL per dire: “Mostrami tutte le foto di gatti che trovi.”

SPARQL può essere visto come l’analogo di SQL per i database relazionali, ma ottimizzato per lavorare con dati strutturati in forma di grafi invece che di tabelle.
Documentazione di riferimento per SPARQL:

OWL (Web Ontology Language): L’OWL è come un grande dizionario che aiuta i computer a capire le relazioni tra le parole e i concetti. Se diciamo al computer che “Felix è un gatto”, l’OWL può aiutare il computer a capire che Felix ha tutte le caratteristiche comuni dei gatti, come avere quattro zampe e fare le fusa.

OWL è un linguaggio per la definizione di ontologie complesse sul Web.

Un’ontologia è un modello che definisce un insieme di concetti e le relazioni tra di essi e OWL, in particolare, estende RDF offrendo ulteriori vocabolari e capacità per descrivere costrutti più complessi quali classi, proprietà, restrizioni, e cardinalità.

OWL è fondamentale per il ragionamento automatico sui dati semantici, permettendo ai motori inferenziali di dedurre nuove informazioni a partire da quelle esplicitate.

Fonte principale per approfondire OWL:

SKOS (Simple Knowledge Organization System): SKOS è come un sistema di scaffalature in una biblioteca che aiuta a organizzare le informazioni in modo che sia facile trovare quello che stai cercando. Può essere usato per creare collezioni di informazioni simili o per dire che due pezzi di informazione sono collegati in qualche modo.

SKOS è un modello basato su RDF per la rappresentazione di tassonomie e sistemi di classificazione come thesauri, schemi di classificazione, liste di parole chiave, indici, ecc. Fornisce uno schema semplice e flessibile per esprimere queste strutture consentendo la condivisione e il riutilizzo all’interno del Web semantico

Link per ulteriori dettagli su SKOS
SKOS Simple Knowledge Organization System Reference

Microdata, RDFa, e JSON-LD trasformano il normale testo di una pagina web in qualcosa che i computer possono capire meglio. Sono usati per aggiungere etichette e informazioni nascoste nel codice di una pagina, così che i motori di ricerca possano capire meglio di cosa parla la pagina.

Microdata è una specifica per annotare i contenuti HTML in modo che i motori di ricerca e altri agenti software possano meglio comprendere le informazioni presentate nelle pagine web.
RDFa (Resource Description Framework in attributes) offre un meccanismo simile ma è direttamente basato su RDF, permettendo quindi di avvalersi delle potenzialità offerte da questa famiglia di standard.
JSON-LD (JavaScript Object Notation for Linked Data) è un metodo per codificare i dati collegati utilizzando JSON, rendendo semplice l’integrazione con le attuali tecnologie JavaScript e RESTful API.

Link al W3C per approfondire questi formati:

Questi strumenti aiutano il web semantico a organizzare e comprendere meglio le informazioni su internet, rendendolo un posto più facile da navigare per tutti noi.

Il ruolo degli sviluppatori

Chi sviluppa i siti web ha un ruolo molto importante nel strutturare i dati per il web semantico. È un po’ come se fossero gli architetti e gli ingegneri che costruiscono le fondamenta e l’impalcatura di un edificio, assicurandosi che tutto sia al posto giusto e che l’edificio possa essere facilmente utilizzato e compreso da chiunque.

Quando gli sviluppatori strutturano i dati sui siti web, usano specifici “linguaggi” o formati, come RDF (Resource Description Framework), Microdata, RDFa (RDF in attributes) e JSON-LD (JavaScript Object Notation for Linked Data). Questi formati aiutano a descrivere le informazioni presenti sulle pagine web in modo che non solo le persone, ma anche i computer, possano capire di cosa si tratta. Ad esempio, se un sito vende libri, lo sviluppatore può usare questi formati per indicare quali dati sulla pagina rappresentano il titolo del libro, l’autore, l’anno di pubblicazione, il prezzo, e così via.

Ecco come funziona:

Titolo del Libro: "Il Signore degli Anelli"
Autore: J.R.R. Tolkien
Anno di Pubblicazione: 1954
Prezzo: €10

Senza una struttura, queste informazioni sarebbero solo testo per un computer. Con i dati strutturati, il computer “capisce” che “Il Signore degli Anelli” è un libro scritto da J.R.R. Tolkien, pubblicato nel 1954, e che il suo prezzo è di €10.

Questo processo di strutturazione dei dati non solo rende le informazioni più accessibili e comprensibili per i motori di ricerca, come Google, ma può anche migliorare la visibilità del sito nei risultati di ricerca, portando più visitatori. Inoltre, facilita l’integrazione di queste informazioni in app e servizi, come gli assistenti vocali, che possono usare questi dati per rispondere alle domande degli utenti.

In sintesi, lo sviluppo di siti web con dati ben strutturati è essenziale per il successo del web semantico, rendendo internet un luogo più organizzato, comprensibile e utile per tutti.

La struttura dei dati semantici si può vedere direttamente nel codice sorgente HTML di una pagina web. È come se, guardando dietro le quinte di uno spettacolo teatrale, potessi vedere tutti gli attrezzi e i trucchi che rendono la magia possibile. Quando gli sviluppatori aggiungono dati strutturati al loro sito web, inseriscono “etichette” speciali nel codice HTML che dicono ai computer (come i motori di ricerca) di più su quello che c’è nella pagina.

Per esempio, se un sito web ha un articolo su come fare la pizza, lo sviluppatore potrebbe usare dati strutturati per dire al computer che c’è una ricetta nella pagina, qual è il titolo della ricetta, quali sono gli ingredienti, quanto tempo ci vuole per prepararla, e così via. Queste informazioni vengono inserite usando formati come Microdata, RDFa o JSON-LD, che sono i linguaggi che ho menzionato prima.

Ecco un esempio molto semplificato di come potrebbe apparire nel codice HTML con Microdata:

<div itemscope itemtype="http://schema.org/Recipe">
  <h1 itemprop="name">Pizza Margherita</h1>
  <span itemprop="author">Giovanni Rossi</span>
  <span itemprop="cookTime">PT20M</span>
  <div itemprop="nutrition" itemscope itemtype="http://schema.org/NutritionInformation">
    <span itemprop="calories">250 calorie</span>
  </div>
  <div itemprop="recipeIngredient">Farina, acqua, pomodori, mozzarella, basilico</div>
  <div itemprop="recipeInstructions">
    Mescola la farina e l'acqua per fare l'impasto, aggiungi i pomodori e la mozzarella, cuoci in forno.
  </div>
</div>

In questo esempio, itemscope e itemtype dicono al computer che questa sezione del codice contiene una ricetta. Gli itemprop specificano quali parti del testo corrispondono a diversi dettagli della ricetta, come il nome, l’autore, il tempo di cottura, le calorie, gli ingredienti e le istruzioni.

Quando i motori di ricerca leggono questo codice, possono “capire” molto meglio di cosa parla la pagina e mostrare queste informazioni nei risultati di ricerca in modo più ricco e dettagliato, come con le ricette o le recensioni, rendendo più facile per le persone trovare quello che cercano.

Esempio con JSON:

<script type="application/ld+json">
{
  "@context": "http://schema.org",
  "@type": "Recipe",
  "name": "Chocolate Cake",
  "ingredient": ["Chocolate", "Flour", "Sugar"],
  "prepTime": "PT20M"
}
</script>

il medesimo esempio con Microdata:

<div itemscope itemtype="http://schema.org/Recipe">
  <h1 itemprop="name">Chocolate Cake</h1>
  <p>Ingredients: <span itemprop="ingredient">Chocolate, Flour, Sugar</span></p>
  <p>Prep time: <time itemprop="prepTime" datetime="PT20M">20 minutes</time></p>
</div>

mentre JSON-LD e Microdata sono visibili nel codice sorgente HTML di una pagina web, quindi in un certo senso si trovano “lato utente”, perché chiunque può vedere questo codice semplicemente visitando una pagina web e guardando il suo sorgente, gli utenti normalmente non vedono direttamente SPARQL o SKOS quando usano internet. Queste tecnologie lavorano “dietro le quinte”, organizzando i dati in modo che quando fai una ricerca o chiedi qualcosa a un assistente virtuale, i sistemi possano capire meglio la tua richiesta e fornirti informazioni accurate e utili.

SPARQL e SKOS aiutano i computer a comprendere il contesto e le relazioni tra diversi pezzi di informazioni, permettendo loro di rispondere a domande complesse, fare raccomandazioni personalizzate e aiutarti a trovare esattamente ciò che cerchi su internet.

Ontologie, entità, vocabolari e regole

Le ontologie, le entità, i vocabolari e le regole sono concetti fondamentali nel Web Semantico e nella rappresentazione della conoscenza in generale. Ogni termine gioca un ruolo specifico nell’organizzazione, nell’interpretazione e nell’interazione con i dati in modo che sia comprensibile sia agli esseri umani che alle macchine. Vediamo più nel dettaglio cosa significano questi termini.

Immagina l’ontologia come una grande biblioteca, dove ogni libro (che rappresenta le informazioni su Internet) è ordinato, categorizzato e collegato ad altri libri in un modo che rende facile per te trovare esattamente ciò che cerchi. In questa biblioteca, però, non ci sono solo i libri, ma anche un sistema speciale che ti aiuta a capire come ogni libro si relaziona agli altri e in quale contesto.

Per esempio, se stai cercando informazioni sugli animali, l’ontologia aiuta a capire che i gatti e i cani sono entrambi animali domestici, che appartengono alla categoria più grande degli animali, che vivono in ambienti specifici, e così via. Questo sistema di organizzazione e relazione tra le informazioni aiuta i computer a capire e a processare i dati del web in modo più intelligente, permettendo di trovare risposte più precise alle tue domande.

Le ontologie nel contesto del Web Semantico sono strutture formali che descrivono i tipi, le proprietà e le relazioni intercorrenti tra i concetti di un dominio specifico. Forniscono un framework concettuale che definisce come i dati possono essere organizzati e come le diverse entità sono associate tra loro. Le ontologie sono utilizzate per modellare la conoscenza in modo che possa essere condivisa e riutilizzata tra applicazioni e comunità. Consentono anche di effettuare inferenze, ovvero di dedurre nuova conoscenza dalla conoscenza esistente attraverso processi di ragionamento logico.

Un’entità può essere qualunque cosa di significativo che si desidera rappresentare, come persone, luoghi, oggetti, concetti, eventi ecc. Ogni entità è un’istanza di uno o più concetti definiti nell’ontologia e può avere attributi e relazioni con altre entità. Ad esempio, in un’ontologia che rappresenta le informazioni di contatto, un’entità potrebbe essere una persona specifica, con attributi come nome, indirizzo email, e relazioni che la collegano ad altre entità, come l’organizzazione per cui lavora.

I vocabolari sono insiemi di termini predefiniti utilizzati per descrivere e collegare dati. Fungono da ponte tra le diverse ontologie e schemi di dati, facilitando l’interoperabilità e la condivisione di informazioni. I vocabolari possono includere classi, proprietà, e relazioni. RDF (Resource Description Framework) e RDFS (RDF Schema) sono esempi di vocabolari che forniscono elementi di base per la descrizione delle risorse e delle loro relazioni. OWL (Web Ontology Language) è un vocabolario più espressivo utilizzato per definire ontologie complesse con capacità di ragionamento avanzate.

Le regole nel Web Semantico sono espressioni logiche che definiscono come le informazioni possono essere trasformate o inferite da altre informazioni. Le regole sono utilizzate per automatizzare il ragionamento sui dati, consentendo ai sistemi di dedurre nuove informazioni o di verificare la consistenza delle informazioni esistenti. Possono essere semplici (ad esempio, se “A è padre di B” e “B è padre di C”, allora “A è nonno di C”) o complesse, coinvolgendo più passaggi di inferenza e unendo dati da diverse fonti.

In pratica, ontologie, entità, vocabolari e regole lavorano insieme per creare un ambiente dove i dati non sono solo archiviati ma sono anche comprensibili e manipolabili logicamente da programmi informatici. Questo consente di realizzare applicazioni avanzate come motori di ricerca semantici, assistenti virtuali intelligenti, integrazione di dati automatica e molti altri strumenti che possono aiutare gli utenti a trovare, interpretare e utilizzare le informazioni in modi prima non possibili.

Il framework concettuale

Un framework concettuale, o quadro concettuale, è un sistema di idee e obiettivi che aiuta a organizzare, interpretare e comprendere la realtà. Fornisce una struttura di riferimento che stabilisce i termini, i concetti, le categorie e i principi fondamentali attraverso i quali si analizzano e si collegano tra loro le informazioni o le conoscenze di un determinato dominio o campo di studio. Questo tipo di framework è utilizzato in molti ambiti, dall’informatica alle scienze sociali, dalla gestione aziendale alla ricerca scientifica, per aiutare a dare senso ai dati, ai fenomeni o alle teorie.

Se stai studiando gli animali e il loro ambiente, il framework concettuale ti dice che devi considerare diverse cose: quali tipi di animali ci sono, come vivono, di cosa si nutrono, come interagiscono con l’ambiente, ecc. Ti dà quindi una struttura o un modello che puoi seguire per organizzare queste informazioni in modo logico.

Pensa al framework concettuale come a una mappa che ti guida attraverso una foresta di idee. Senza questa mappa, potresti perderti facilmente o dimenticare di esplorare alcune parti importanti della foresta. Ma con la mappa in mano, sai esattamente dove andare, cosa esplorare e come collegare tutto ciò che scopri in un quadro completo.

In sintesi un framework concettuale assolve le seguenti funzioni:

Stabilisce i concetti chiave del dominio di interesse e fornisce definizioni precise per evitare ambiguità, consentendo una comunicazione chiara e un’intesa comune tra i diversi attori coinvolti (ricercatori, sviluppatori, utenti finali, ecc.)

Offre una struttura logica che collega i concetti tra loro, spesso attraverso relazioni di causa-effetto, gerarchie, o associazioni, che aiuta a comprendere come i diversi elementi si influenzano reciprocamente.

Aiuta a focalizzare l’attenzione sugli aspetti rilevanti di un problema o di un campo di studio, guidando la raccolta e l’analisi dei dati, la formulazione di ipotesi, e lo sviluppo di teorie o applicazioni.

Funge da fondamento per la progettazione di studi di ricerca, lo sviluppo di metodologie, l’analisi dei dati e l’interpretazione dei risultati, fornendo un contesto concettuale entro il quale operare.

Nel contesto del Web Semantico, ad esempio, permette la condivisione e l’interoperabilità della conoscenza tra sistemi diversi, facilitando la comunicazione e l’integrazione di informazioni tra domini.

Se l’ontologia è come un grande catalogo che descrive tutti i tipi di “cose” che esistono in un certo ambito, come gli animali, le piante, i computer, ecc., e come queste cose si relazionano tra loro, il framework concettuale, d’altra parte, è come la struttura o il sistema che usi per organizzare questo catalogo. Ti dice come raggrupparle (per esempio, tutti gli animali insieme, tutte le piante insieme, ecc.), come pensare alle relazioni tra gruppi diversi, e ti dà una visione d’insieme su come tutti i pezzi si adattano insieme.

Quindi, mentre l’ontologia si concentra su cosa esiste e come le cose sono connesse, il framework concettuale ti dà un modo per organizzare queste informazioni e capirle in un contesto più ampio.

Per fare un esempio concreto, se stai esplorando il tema dell’ecologia, l’ontologia ti aiuterebbe a identificare e descrivere le relazioni tra piante, animali, habitat, inquinamento, ecc. Il framework concettuale, invece, ti fornirebbe un modo per organizzare queste relazioni in categorie più ampie come catene alimentari, impatti ambientali, conservazione, ecc., aiutandoti a vedere come le parti si collegano in un quadro complessivo.

Applicazioni

Nella Ricerca Scientifica un framework concettuale può essere utilizzato per spiegare le relazioni tra le diverse variabili di uno studio, come nel caso delle teorie che collegano determinati comportamenti sociali a specifici fattori psicologici.

I modelli di business possono essere visti come framework concettuali che descrivono il funzionamento e la struttura di un’organizzazione, i flussi di valore, e le interazioni con il mercato e i clienti.

In sintesi, un framework concettuale serve a costruire una comprensione coerente e strutturata di un sistema, un fenomeno o un campo di studio, facilitando l’esplorazione, l’analisi e la comunicazione delle conoscenze.

Esempio

Per illustrare meglio i concetti di ontologie, entità e concetti all’interno del contesto del Web Semantico e della rappresentazione della conoscenza, esamineremo un esempio pratico nel dominio dell’assistenza sanitaria. Questo settore è particolarmente ricco di informazioni complesse e interconnesse, rendendolo ideale per dimostrare come queste componenti interagiscono tra loro.

Ontologia: Sistema di Classificazione dei Disturbi Medici

Immaginiamo di avere un’ontologia che classifica varie condizioni mediche, trattamenti e sintomi. Questa ontologia definisce:

Classi (o Tipi): Categorie generali come Disturbo, Trattamento, Sintomo.
Sottoclassi: Specificazioni delle classi, ad esempio, sotto Disturbo si possono trovare Malattia Cardiaca, Diabete, Influenza.
Relazioni: Modo in cui le entità si collegano l’una all’altra, ad esempio, ha sintomo (un disturbo ha un sintomo), trattato con (un disturbo è trattato con un trattamento).
Proprietà: Attributi specifici delle entità, come nome, durata, gravità.

Entità: Istanze Specifiche nell’Ontologia

All’interno di questa ontologia, possiamo avere entità specifiche che rappresentano casi reali di disturbi, trattamenti e sintomi. Ad esempio:

Entità Disturbo: Diabete Tipo 2 – un’istanza della classe Diabete.
Entità Trattamento: Terapia Insulinica – un’istanza della classe Trattamento, specificamente legata al Diabete Tipo 2.
Entità Sintomo: Sete Eccessiva – un’istanza della classe Sintomo, che può essere collegata a Diabete Tipo 2 tramite la relazione “ha Sintomo”.

Concetti: Le Idee Generali Descritte dall’Ontologia

I concetti all’interno di questa ontologia includono le idee generali e le categorie che descrivono la struttura e la natura delle entità e delle loro interrelazioni. Ad esempio:

Concetto di Disturbo: Una categoria generale che comprende tutte le varie malattie e condizioni mediche.
Concetto di Trattamento: Le varie modalità attraverso le quali una condizione medica può essere gestita o curata.
Concetto di Sintomo: Segni o manifestazioni di una condizione medica che possono essere osservati o avvertiti dal paziente.

CLICCA SULL’IMMAGINE PER INGRANDIRLA

Esempio di Relazione tra Entità

Utilizzando l’ontologia, possiamo esprimere conoscenze specifiche come:

Diabete Tipo 2 ha sintomo sete eccessiva.
Diabete Tipo 2 trattato con terapia insulinica.

Queste affermazioni utilizzano le entità definite per descrivere relazioni specifiche basate sui concetti generali dell’ontologia. Attraverso questo esempio, possiamo vedere come ontologie, entità e concetti lavorano insieme per organizzare e rappresentare conoscenze complesse in modo che sia comprensibile e utilizzabile dalle macchine, facilitando così applicazioni come la ricerca semantica, la decisione clinica automatizzata e la gestione personalizzata del paziente nel contesto dell’assistenza sanitaria.

l’AI e il web semantico

il web semantico fornisce la struttura e l’ordine, mentre i modelli di AI aggiungono intelligenza e capacità di adattamento

Usiamo l’esempio di un’assistente virtuale, come Siri, Alexa o Google Assistant, che aiuta a trovare una ricetta basata su ingredienti specifici che hai in casa.

Le aziende che sviluppano assistenti virtuali, come Apple (Siri), Amazon (Alexa) e Google (Google Assistant), integrano le capacità dei modelli di AI con le informazioni strutturate fornite dal web semantico.

Passo 1 (Web Semantico in azione): Immagina di avere in casa pomodori, basilico e mozzarella e di voler sapere cosa puoi cucinare con questi ingredienti. Un sito di ricette utilizza il web semantico per organizzare le sue informazioni. Ogni ricetta è etichettata con i suoi ingredienti, il tipo di pasto (come cena o dessert), il tempo di preparazione e altre informazioni utili. Queste etichette sono comprensibili sia per gli umani che per le macchine.

Passo 2 (Il Modello di AI interviene): Quando chiedi all’assistente virtuale “Cosa posso cucinare con pomodori, basilico e mozzarella?”, il modello di AI analizza la tua domanda. Capisce di quali ingredienti stai parlando grazie al suo addestramento su vasti set di dati linguistici e alla sua capacità di interpretare il linguaggio naturale.

Passo 3 (Interazione tra AI e Web Semantico): L’assistente virtuale, utilizzando tecniche di AI, effettua una ricerca attraverso dati strutturati sul web semantico. Trova ricette che corrispondono esattamente agli ingredienti che hai menzionato. Questo è possibile perché i dati sul sito delle ricette sono organizzati in modo che il modello di AI possa facilmente capire e correlare gli ingredienti alla domanda.

Passo 4 (Risposta all’utente): L’assistente virtuale ti fornisce una lista di ricette che puoi preparare, come la pizza Margherita o l’insalata Caprese, spiegando brevemente gli ingredienti e i passaggi di ogni ricetta, o fornendoti un link per visualizzare la ricetta completa.

Questo processo mostra come il web semantico fornisce la struttura necessaria per organizzare le informazioni in modo che siano facilmente accessibili e comprensibili dai modelli di AI, che poi utilizzano queste informazioni per rispondere in modo pertinente e utile alle domande degli utenti.

L’integrazione del web semantico con i modelli di AI sta diventando sempre più sofisticata, permettendo non solo di trovare informazioni ma anche di comprendere contesti complessi, fare raccomandazioni personalizzate e persino prevedere le esigenze degli utenti.