De la Web Semántica a la Ontología Decisional (2ª parte)

Todo Ontología se compone de tres partes:
1) Clases e instancias de los objetos que la componen
2) Propiedades que establecen relaciones
3) Reglas para modelar el conocimiento y los comportamientos complejos ( Creación, Restricción y Reacción).

Si no aplicamos el último componente (las reglas) obtendremos o bien una ontología ligera o bien una Taxonomia que no es el objetivo que buscamos en principio.

Así pues ,si queremos tener una ontología decisional, ¿debemos utilizar reglas?.

La utilización de reglas nos origina el problema de la capacidad del motor de inferencia, cuando la base de conocimiento sobre la que se intenta inferir es muy grande, los motores tienen graves problemas de escalabilidad, siendo inviables hoy en dia.

• RuleML (http://www.ruleml.org/)es un ejemplo de lenguaje de reglas basado en XML, si la base de conocimiento no es demasiado extensa, funciona perfectamente. Pero...
• ........¿que tipo de toma de decisiones tiene una base de conocimiento relativamente pequeña?. Desde luego las decisiones estratégicas no, con lo que una de mis primeras intuiciones, aplicar reglas basadas en conocimiento en los sistemas estratégicos, parece que se va limitar a ambitos de actuación muy especializados. Mi gozo en un pozo.

La no utilización de reglas nos origina el problema de la poca capacidad expresiva del conocimiento. Hay varias alternativas una de ellas es utilizar lenguajes lógicos que alternen capacidad expresiva y posibilidades computacionales reales, ya que la lógica de predicados de primer orden es intrinsecamente indecidible.

• OWL-DL, reduce las posiblidades expresivas de la lógica de predicados de primer order obteniendo un lenguaje de razonamiento de capacidad exponencial pero que puede ser procesado (ya no es indecidible, aunque es exponencial). OWL-DL tiene la potencia suficiente como para representar un modelo de Entidad-Relacion (E-R) (OWL-DL can represent E-R Models). Actualmente se esta investigando como mapear modelos OWL-DL sobre diagramas UML. Con lo que se nos abriría una via importante para su utilizacion en entornos decisionales operacionales.

La otra alternativa es la utilizacion de ontologías lígeras (sin reglas) pero fortalecidas con "razonadores" que expanden las consultas utilizando una base de datos relacional y por lo tanto todas las capacidades de ejecución y optimización que poseen en la actualidad. Esta alternativa no plantea problemas de escalabilidad, y aunque no es tan purista, posiblemente sea mas fácil de implantar para entornos tácticos y estratégicos.

Así pues ya tenemos una idea de como crear nuestras ontologias decisionales, pero lo que no sabemos es lo fundamental... ¿como le hago una pregunta? ¿me sirve el SQL de toda la vida?. Obviamente no. Existen lenguajes de consulta específicos para atacar a las ontologías, uno de ellos es SPARQL( Un lenguaje de consulta para RDF ). No es el único, exiten otros como RDQL y RQL, pero es el que parece que se convertirá en estándar de la W3C.

Así que ya podemos pensar en que al SQL le ha salido un nuevo compañero de viaje. Sin duda en el futuro los sistemas decisionales hablaran SPARQL.