A computational ontological model for machine-understandable data in artificial intelligence

---

Tezin Türü: Doktora

Tezin Yürütüldüğü Kurum: Orta Doğu Teknik Üniversitesi, Sosyal Bilimler Enstitüsü, SİSTEMATİK FELSEFE VE MANTIK ANABİLİM DALI, Türkiye

Tezin Onay Tarihi: 2022

Tezin Dili: İngilizce

Öğrenci: DİLEK YARGAN

Danışman: AZİZ FEVZİ ZAMBAK

Açık Arşiv Koleksiyonu: AVESİS Açık Erişim Koleksiyonu

Özet:

Büyük Veri dönüştürücü etkileri nedeniyle yüzyılın en önemli fenomenlerinden biridir, ancak veri tufanının tartışılmaz etkileri günümüz dünyasının ilerleme kaydettiği temel çarklar olan endüstri, bilim ve Web söz konusu olduğunda henüz dönüştürücü etkiye sahip değildir. Büyük Veri'nin bu alanlarda devrimlere yol açabilmesi için, makinenin otonom olması, yani karar verme, çıkarım yapma ve tavsiye verme gibi üst düzey bilişsel becerileri gerçekleştirmesi gereklidir. Makinenin otonom olmasının koşulu ise Büyük Veri'yi anlama ve işleme yeteneğidir. Dolayısıyla bu çalışma, makine-anlayabilirliğinin temellerini ve buna göre de makinenin otonom olmasının koşullarını belirlemeyi amaçlamaktadır. Bu bağlamda, bu çalışma, fenomenleri anlamsal özellikleriyle ilişki temelli bir şekilde temsil eden ve anlamsal özellikleri tiplerine göre işleyen bir makine ontolojisi olan Ontoloji 4.0'ı önermektedir. Trop ve tip kuramlarından uyarlanan bu ontoloji, makine-anlayabilirliğinin temelini oluşturur. Bununla birlikte, bu çalışmada tip kuramlarından gelen hesaplama sınırlamaları nedeniyle, anlamsal özelliklerin, Ontoloji 4.0'ın yapı taşlarını oluşturacak uzamsal olmayan ontolojik nesneler, yani urtroplar ile temsil edilmesi gerekliliğini de tartışacaktır. Kategori kuramı, bu yapıyı makinede uygulayabilecek en belgin biçimsel araç olarak uyarlanmıştır. Sonuç olarak, makine-anlayabilirliğinin temelini oluşturan Ontoloji 4.0, urtrop ve değiştirilmiş kategori kuramlarının uyumlaştığı bir makine ontolojisidir.