Tại sao Ontology lại quan trọng trong Web3, AI và hơn thế nữa

Chính xác tồn tại những gì? Câu hỏi triết học cổ xưa này không còn chỉ mang tính học thuật nữa—nó đang định hình lại cách chúng ta xây dựng hệ thống blockchain, thiết kế trí tuệ nhân tạo, và tổ chức dữ liệu. Ontology, hay hệ thống nghiên cứu có tồn tại những gì và mối quan hệ giữa chúng như thế nào, đã tiến hóa từ một lĩnh vực triết học thuần túy thành một bộ công cụ thực tiễn dành cho các nhà phát triển và nhà nghiên cứu.

Câu hỏi cốt lõi: Ontology là gì?

Về bản chất, ontology đặt ra câu hỏi: Những thứ nào là thực? và Chúng ta phân loại chúng như thế nào?

Trong triết học, ontology xem xét bản thể chính nó—khám phá các thực thể, thuộc tính của chúng, và các mối quan hệ. Nó tập trung vào các danh mục cơ bản như đối tượng, thuộc tính, sự kiện, và quan hệ. Thuật ngữ bắt nguồn từ tiếng Hy Lạp: “onto” (bản thể) + “logy” (nghiên cứu), trở nên phổ biến trong các tác phẩm triết học thế kỷ 17.

Hãy nghĩ đơn giản: ontology giống như một hệ thống kiểm kê cho thực tại. Trong một trò chơi điện tử, bạn liệt kê các nhân vật, vật thể, và khả năng. Ontology cũng làm điều tương tự cho sự tồn tại—định nghĩa những gì “tồn tại” trong một lĩnh vực và cách mọi thứ kết nối với nhau.

Từ triết học cổ đại đến ứng dụng hiện đại

Plato và Aristotle đã tranh luận về điều gì là thực từ hàng thế kỷ trước. Aristotle phân loại thực tại thành các chất, phẩm chất, và quan hệ—thiết lập các khung lý thuyết mà các triết gia tranh luận suốt nhiều thế kỷ. Các nhà tư tưởng trung cổ như Thomas Aquinas mở rộng các hệ thống này. Đến thế kỷ 17, Christian Wolff chính thức hóa “ontology” như một ngành riêng biệt.

Thế kỷ 20 đã biến đổi ontology. Các triết gia tranh luận về thuộc tính, ngôn ngữ, và sự tồn tại với độ chính xác ngày càng cao. Rồi cuộc cách mạng kỹ thuật số đến: các nhà khoa học thông tin nhận ra rằng ontology có thể giải quyết một vấn đề lớn—làm thế nào để máy móc hiểu dữ liệu phức tạp, liên kết chặt chẽ với nhau?

Ontology vs. Epistemology vs. Methodology: Hiểu rõ sự khác biệt

Nhiều người nhầm lẫn ba khái niệm này. Dưới đây là sự phân biệt:

• Ontology: Có tồn tại những gì? (Điều gì là thực trong thế giới?)
• Epistemology: Làm thế nào chúng ta biết? (Phương pháp nào tiết lộ chân lý?)
• Methodology: Làm thế nào để chúng ta nghiên cứu? (Chúng ta sử dụng công cụ nào?)

Trong nghiên cứu, quan điểm ontological của bạn quyết định mọi thứ. Nếu bạn tin rằng thực tại tồn tại khách quan, bạn sẽ dùng các phương pháp định lượng (khảo sát, thí nghiệm, thống kê). Nếu bạn xem thực tại là do xã hội xây dựng, bạn sẽ thích các phương pháp định tính (phỏng vấn, kể chuyện, quan sát).

Ontology trong thực tiễn: Khoa học và Công nghệ Thông tin

Ontology hiện đại không chỉ giới hạn trong lớp học triết học. Trong khoa học thông tin và công nghệ, ontology thể hiện kiến thức về một lĩnh vực bằng cách cấu trúc các thực thể, danh mục, và mối quan hệ. Điều này giúp cả máy móc và con người xử lý dữ liệu phức tạp một cách hiệu quả.

Ví dụ thực tế:

• Biểu đồ tri thức (Knowledge graphs) thúc đẩy các công cụ tìm kiếm bằng cách ánh xạ các mối quan hệ giữa các khái niệm
• SNOMED CT chuẩn hóa thuật ngữ y học trên toàn hệ thống chăm sóc sức khỏe
• Schema.org cung cấp từ vựng có cấu trúc cho nội dung web
• Hệ thống AI dựa vào ontology để hiểu ngữ cảnh và đưa ra quyết định thông minh

Trong cơ sở dữ liệu và AI, ontology đảm bảo dữ liệu nhập vào nhất quán, nâng cao khả năng tương tác, và giúp máy móc lý luận về thông tin thay vì chỉ truy xuất dữ liệu.

Mối liên hệ với Blockchain: Dự án (ONT) của Ontology

Dự án blockchain Ontology minh họa cách triết học cổ điển gặp gỡ đổi mới Web3. ONT tạo ra một “lớp tin cậy” cho các hệ thống phi tập trung, cung cấp các giải pháp danh tính phi tập trung và khả năng trao đổi dữ liệu xuyên mạng.

Tại sao đặt tên theo một khái niệm triết học? Bởi vì cấu trúc danh tính kỹ thuật số, quyền truy cập, và tài sản phản ánh cách triết học cấu trúc những gì tồn tại trong thực tế. Ontology xác định những thực thể kỹ thuật số nào quan trọng và chúng liên hệ như thế nào—đúng như blockchain cần.

Các tranh luận chính định hình ontology

Chủ nghĩa hiện thực vs. Chủ nghĩa xây dựng

Các danh mục như “công lý” hay “cây” có tồn tại độc lập không? Các nhà hiện thực nói có. Các nhà xây dựng cho rằng chúng ta tạo ra các danh mục này qua thỏa thuận xã hội. Tranh luận này ảnh hưởng đến mọi thứ từ thiết kế nghiên cứu đến huấn luyện AI.

Chung thể vs. Đặc thù

“Đỏ” có phải là một đặc tính trừu tượng chung không, hay chỉ có các vật thể đỏ cụ thể mới tồn tại? Điều này ảnh hưởng đến cách chúng ta xây dựng hệ thống phân loại trong khoa học máy tính và quản lý kiến thức.

Các nhánh của ontology hiện đại

• Ontology chính thức: Phân tích các danh mục logic của sự tồn tại (đối tượng, sự kiện, quá trình)
• Ontology ứng dụng: Mô hình hóa các lĩnh vực cụ thể (y học, tài chính, kỹ thuật)
• Ontology xã hội: Khám phá các thực thể phụ thuộc vào thực hành xã hội (tiền tệ, tổ chức, luật lệ)

Mỗi nhánh giải quyết các vấn đề khác nhau—từ chuẩn hóa hồ sơ y tế đến cho phép các giao dịch tài chính xuyên biên giới qua thuật ngữ nhất quán.

Ảnh hưởng thực tiễn: Xây dựng hệ thống tốt hơn

Dù bạn đang xây dựng ontology cho lĩnh vực nào hay thiết kế hệ thống AI, bắt đầu với sự rõ ràng về ontological sẽ mang lại lợi ích:

1. Liệt kê tất cả các thực thể liên quan trong lĩnh vực của bạn
2. Định nghĩa các mối quan hệ giữa chúng (“gây ra”, “một phần của”, “loại”)
3. Sử dụng các công cụ như Protégé hoặc OWL (Ngôn ngữ Ontology Web) để chính thức hóa

Nền tảng này giúp tránh các rắc rối về tích hợp dữ liệu trong tương lai và làm cho hệ thống của bạn bền vững trước độ phức tạp.

Tại sao bạn nên quan tâm đến ontology

Ontology định hình các câu hỏi mà nhà nghiên cứu đặt ra, quyết định điều gì là “thực,” và hướng dẫn cấu trúc công nghệ—ảnh hưởng đến kết quả từ hệ thống AI đến nghiên cứu khoa học xã hội và quản lý danh tính kỹ thuật số.

Đối với các nhà phát triển xây dựng ứng dụng Web3, hiểu về ontology giúp thiết kế hệ thống mở rộng và có khả năng tương tác tốt hơn. Đối với nhà khoa học dữ liệu, nó giúp xây dựng các đề xuất thông minh hơn và hệ thống phát hiện gian lận. Với mọi người khác, đó là nhận thức rằng cách chúng ta tổ chức thực tại ảnh hưởng trực tiếp đến công nghệ định hình thế giới của chúng ta.

Mối liên hệ giữa các câu hỏi triết học cổ đại và công nghệ blockchain tiên tiến là không thể phủ nhận: cách chúng ta định nghĩa những gì tồn tại quyết định những gì chúng ta có thể xây dựng.