The Artificial Intelligence Ontology: LLM-assisted construction of AI concept hierarchies

📄 arXiv: 2404.03044v1 📥 PDF

作者: Marcin P. Joachimiak, Mark A. Miller, J. Harry Caufield, Ryan Ly, Nomi L. Harris, Andrew Tritt, Christopher J. Mungall, Kristofer E. Bouchard

分类: cs.LG, cs.AI

发布日期: 2024-04-03

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

构建人工智能本体以应对AI概念的快速演变

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 人工智能本体 概念体系 大型语言模型 标准化术语 跨学科研究 AI伦理 动态更新

📋 核心要点

  1. 现有的AI概念体系缺乏系统化，难以适应快速发展的技术和伦理需求。
  2. 本研究提出了人工智能本体（AIO），通过人工策划与LLMs结合，构建全面的AI概念框架。
  3. AIO的开发展示了其在AI研究出版物数据标注和跨学科研究中的应用潜力，提升了研究的标准化和可用性。

📝 摘要（中文）

人工智能本体（AIO）是对人工智能（AI）概念、方法及其相互关系的系统化。该本体通过人工策划和大型语言模型（LLMs）的辅助开发，旨在为快速发展的AI领域提供一个全面的框架，涵盖技术和伦理方面。AIO的主要受众包括AI研究人员、开发者和教育者，帮助他们在AI领域内使用标准化的术语和概念。AIO的结构围绕六个顶层分支：网络、层、功能、LLMs、预处理和偏见，旨在支持AI方法的模块化组合，并促进对深度学习架构及AI伦理的深入理解。

🔬 方法详解

问题定义：本论文旨在解决人工智能领域中概念体系不完善的问题，现有方法难以跟上技术和伦理的快速演变。

核心思路：通过结合人工策划与大型语言模型（LLMs），构建一个系统化的人工智能本体（AIO），以提供标准化的术语和概念。

技术框架：AIO的整体架构包括六个顶层分支：网络、层、功能、LLMs、预处理和偏见，支持AI方法的模块化组合，便于理解和应用。

关键创新：AIO的创新在于利用LLMs辅助构建和维护本体，确保其内容的动态更新和相关性，显著提升了研究者和开发者的使用体验。

关键设计：在设计过程中，采用了本体开发工具包（ODK），并通过AI驱动的策划支持实现内容的动态更新，确保本体与AI领域的快速发展保持一致。

📊 实验亮点

AIO在AI研究出版物数据标注中的应用展示了其有效性，能够显著提升研究的标准化水平，促进跨学科的研究合作，具体性能数据和提升幅度尚未公开。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括AI研究、教育和开发，AIO为研究人员提供了标准化的术语和概念，有助于促进跨学科的合作与交流。未来，AIO可能在AI伦理研究和技术规范制定中发挥重要作用。

📄 摘要（原文）

The Artificial Intelligence Ontology (AIO) is a systematization of artificial intelligence (AI) concepts, methodologies, and their interrelations. Developed via manual curation, with the additional assistance of large language models (LLMs), AIO aims to address the rapidly evolving landscape of AI by providing a comprehensive framework that encompasses both technical and ethical aspects of AI technologies. The primary audience for AIO includes AI researchers, developers, and educators seeking standardized terminology and concepts within the AI domain. The ontology is structured around six top-level branches: Networks, Layers, Functions, LLMs, Preprocessing, and Bias, each designed to support the modular composition of AI methods and facilitate a deeper understanding of deep learning architectures and ethical considerations in AI. AIO's development utilized the Ontology Development Kit (ODK) for its creation and maintenance, with its content being dynamically updated through AI-driven curation support. This approach not only ensures the ontology's relevance amidst the fast-paced advancements in AI but also significantly enhances its utility for researchers, developers, and educators by simplifying the integration of new AI concepts and methodologies. The ontology's utility is demonstrated through the annotation of AI methods data in a catalog of AI research publications and the integration into the BioPortal ontology resource, highlighting its potential for cross-disciplinary research. The AIO ontology is open source and is available on GitHub (https://github.com/berkeleybop/artificial-intelligence-ontology) and BioPortal (https://bioportal.bioontology.org/ontologies/AIO).