Oder Reifizieren vs. RDF-Star. Oder Davidsonsche Ereignissemantik beim Modellieren.
Ich glaube obiges Beispiel mit Caesar habe ich aus John Sowas „Knowledge Representation“, dass ich leider verliehen und nie zurückbekommen habe, darum fehlt die genau Seitenangabe.
Gestern war ich auf dem Connected Data Meetup in London und hörte mir einen Vortrag von Madi Weland Solomon an, in dem sie Taxonomien als Ausgangspunkt für die Erstellung von Ontologien befürwortete.
Sie ging nicht ausführlich darauf ein, daher ist das Folgende mein Verständnis, alle Fehler und schlechten Ideen sind von mir :)
Als ich heute morgen den Artikel "Knowledge Graphs: Opportunities and Challenges" las, habe ich wieder einmal an das Verhältnis zwischen symbolischer KI, sagen wir, in Gestalt vom Semantischen Web, also RDF und OWL, und statistischer KI in Gestalt von neuronalen Netzen, Sprachmodellen und Transformern gedacht.
ChatGPT zeigt, wie weit die statistische KI gekommen ist, hier sind ganz klar Ansätze zu genereller Intelligenz, AGI, zu erkennen.
Business Knowledge Blueprints sind ein leistungsfähiges Instrument zur Identifizierung der grundlegenden Struktur und Anforderungen eines Unternehmens. Durch die Zusammenarbeit mit einem Coach oder Moderator bei der Erstellung eines Business Knowlege Blueprints können Unternehmen ein klareres Verständnis ihres Geschäftsmodells und dessen Einordnung in den breiteren Markt erlangen.
RDF, OWL und SHACL sind leistungsstarke Formalismen, die verwendet werden können, um die Ergebnisse eines Business Knowledge Blueprint Coachings oder Workshops auszudrücken und zu analysieren. Diese Formalismen ermöglichen es Unternehmen, Daten auf strukturierte und aussagekräftige Weise darzustellen und zu manipulieren, so dass sie fundiertere Entscheidungen über ihr Geschäftsmodell und ihre Strategie treffen können.
Logik und Semantik spielen bei der Datenmodellierung eine entscheidende Rolle, da sie dabei helfen, Daten auf klare und sinnvolle Weise zu strukturieren und zu organisieren. Durch die Verwendung logischer und semantisch reichhaltiger Datenmodelle können Unternehmen und Organisationen ihre Daten besser verstehen und nutzen, um fundierte Entscheidungen zu treffen und das Wachstum zu fördern.
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