ما وراء الفلسفة: كيف تُعزز الأنطولوجيا الذكاء الاصطناعي الحديث، والبلوكشين، والعلوم

السؤال “ما الذي يوجد؟” استحوذ على عقول المفكرين لأكثر من ألفي عام. من أشكال أفلاطون إلى أنظمة الذكاء الاصطناعي اليوم، شكلت مبحث الأونتولوجيا (علم الوجود) كيف تفهم البشرية الواقع — وزادت أهمية ذلك في تصميم العالم الرقمي. لكن الأونتولوجيا ليست مجرد مفهوم فلسفي مجرد. في عام 2026، أصبحت الأونتولوجيا إطارًا عمليًا يدعم كل شيء من تداخل البيانات الطبية إلى أنظمة الهوية اللامركزية ومحركات التوصية الذكية. تكشف هذه الدراسة عن سبب أهمية فهم الأونتولوجيا للباحثين، والتقنيين، وكل من يسعى لفهم كيف يتم تنظيم المعرفة في العوالم المادية والرقمية على حد سواء.

السؤال الأبدي: ماذا يعني الأونتولوجيا فعلاً؟

في جوهره، يطرح الأونتولوجيا أسئلة بسيطة بشكل خادع، لكنها عميقة الصعوبة: “ما هو الكائن؟” و"ما هي الأنواع الحقيقية من الأشياء؟" الكلمة نفسها مشتقة من اليونانية — “أون” (الوجود، الكينونة) مع “-لوجيا” (دراسة) — رغم أن المفهوم يعود عبر قرون من البحث الفلسفي.

في الأوساط الأكاديمية، يشير الأونتولوجيا إلى الدراسة المنهجية للوجود والفئات التي تقع فيها جميع الأشياء. يركز الفلاسفة العاملون في هذا المجال على تحديد الكيانات، وتصنيفها وفقًا لخصائص مشتركة، ورسم العلاقات — السببية، الهرمية، التركيبية — التي تربطها معًا. تشمل الفئات الأساسية التي يُبحث فيها: الأجسام، الخصائص، الأحداث، والعلاقات.

تخيل الأونتولوجيا كنظام جرد رئيسي للواقع ذاته. إذا كنت تصمم عالم لعبة فيديو، ستضع قائمة شاملة: الشخصيات لها خصائص معينة، تؤدي أفعالًا (أحداث)، تتفاعل مع أشياء، وتُحكم علاقاتها بقواعد. الأونتولوجيا تؤدي هذا الدور تمامًا لفهم الواقع — سواء الكون المادي الذي تأمل فيه الفلاسفة لقرون، أو المساحات المعلوماتية الرقمية التي ظهرت حديثًا.

الفرق بين الأونتولوجيا ورفيقها الفلسفي الميتافيزيقا دقيق لكنه مهم. بينما تتناول الميتافيزيقا أسئلة أوسع حول السببية، الزمن، وطبيعة الكون ذاته، يركز الأونتولوجيا على مهمة محددة: تحديد ما يوجد، ووضع تصنيفات نستخدمها لتصنيف الوجود.

من النصوص القديمة إلى البنى الرقمية: تتبع تطور الأونتولوجيا

فهم السلالة الفكرية للأونتولوجيا يوضح سياق تطبيقاتها المعاصرة. وضع أرسطو أحد أكثر الأطر الأونتولوجية تأثيرًا، حيث قسم الواقع إلى جوهر (كيانات أساسية)، وخصائص (ما تملكه)، وعلاقات (روابط بينها). هذا النظام أثر في الفكر اللاهوتي في العصور الوسطى، حيث دمج توما الأكويني ودون سكوت الأونتولوجيا في الحجج اللاهوتية حول الله، والجوهر، والوجود.

أما العصر الحديث، فصقل الأونتولوجيا كحقل رسمي. في القرن السابع عشر، رفع الفيلسوف الألماني كريستيان وولف الأونتولوجيا من مجرد استفسارات متفرقة إلى مجال فلسفي منهجي. لاحقًا، أحدث إيمانويل كانط ثورة في المجال بسؤاله عن كيفية تنظيم العقل البشري للتجربة — مؤكدًا أن فئات فهمنا تشكل ما يمكننا معرفته عن الواقع. أثبتت هذه الرؤية الكانتية أنها تنبؤية؛ إذ مهدت الطريق لدور الأونتولوجيا في تنظيم المعلومات الرقمية.

شهد القرن العشرون تحول الأونتولوجيا من مجرد تأمل فلسفي إلى اهتمام تقني. بدأ الفلاسفة التحليليون يناقشون طبيعة الخصائص، وشروط الوجود، وعلاقة اللغة بالواقع. لكن التحول الأهم جاء مع الثورة الرقمية. مع ظهور علوم الحاسوب، أدرك الباحثون أن الآلات تتطلب تمثيلات صريحة ورسومية للمعرفة. أصبح الأونتولوجيا — فن رسم خريطة لما يوجد وكيفية ارتباط الأشياء — ضروريًا للأنظمة الحاسوبية.

ساحة النقاش: مناظرات رئيسية تشكل نظم المعرفة

لا تزال الأونتولوجيا ساحة نزاع فكري. يواجه الجدال الأساسي بين الواقعيين والمعارضين للواقعية والبنائين. يرى الواقعيون أن فئات مثل “شجرة”، “عدالة”، أو “عدد” لها وجود مستقل — فهي موجودة سواء فكر فيها أحد أم لا. أما المعارضون للبواقعية والبناؤون، فيرون أن هذه الفئات مجرد بناءات ذهنية أو اجتماعية، ذات معنى فقط ضمن أطر فهم الإنسان.

هذا النقاش المجرد له تطبيقات عملية. على سبيل المثال، في الأونتولوجيا الطبية: هل “المرض” ظاهرة موضوعية لها وجود مستقل، أم تصنيف فرضه البشر على التنوع البيولوجي؟ الإجابة تؤثر على كيفية إجراء الباحثين للدراسات الوبائية، وتنظيم أنظمة الرعاية الصحية لمعلومات المرضى.

جدل آخر يتعلق بالمطلقات والأفراد. هل مفهوم “الحمرية” موجود كخاصية عامة، أم أن الأشياء الحمراء الفردية — مثل الكرز أو غروب الشمس — هي فقط ما يوجد كأفراد؟ هذا السؤال له آثار عميقة على كيفية بناء علماء البيانات لرسوم المعرفة، وكيف تتعلم أنظمة الذكاء الاصطناعي تصنيف العالم.

داخل مجال الأونتولوجيا، ظهرت فروع متخصصة. يستخدم الأونتولوجيا الرسمية المنطق لدراسة الفئات العامة للوجود. أما الأونتولوجيا التطبيقية، فتستهدف مجالات محددة — الطب، الهندسة، المالية — حيث تصبح المصطلحات الدقيقة والعلاقات الواضحة بين المفاهيم ضرورية جدًا. كما تدرس الأونتولوجيا الاجتماعية كجانب مثير، حيث تتوقف وجود الكيانات على الممارسات الاجتماعية والاتفاق الجماعي، مثل المال، القوانين، أو أسواق الأسهم.

بناء خرائط الواقع: الأونتولوجيا في قواعد البيانات، والذكاء الاصطناعي، وخرائط المعرفة

في المشهد التكنولوجي المعاصر، انتقلت الأونتولوجيا من حوارات الفلسفة إلى بنية الأنظمة الرقمية. في علم المعلومات، يُعد الأونتولوجيا مواصفة رسمية للمفاهيم والعلاقات ضمن مجال معين. هو بمثابة مخطط: يحدد الكيانات، سماتها، والروابط التي تربطها.

تُجسد مخططات المعرفة هذا المبدأ عمليًا. فمحركات البحث تحافظ على أونتولوجيات ضخمة تربط بين الأشخاص، والأماكن، والمنتجات، والمفاهيم. عند البحث عن معلومة، تُمكّن هذه الأونتولوجيات النظام من فهم السياق وتقديم نتائج ذات صلة. توفر القواميس الموحدة مثل Schema.org أُطُرًا أونتولوجية مشتركة، تُمكّن المواقع من وسم المحتوى بشكل متسق. تستخدم المجالات الطبية أونتولوجيات رسمية مثل SNOMED CT وMeSH، التي تنظم المصطلحات الطبية بدقة هرمية — وهو أمر حاسم عندما يجب أن تكون سجلات المرضى قابلة للبحث، والمقارنة، والتكامل بين أنظمة الرعاية الصحية.

في تطوير الذكاء الاصطناعي، تثبت الأونتولوجيا أنها ضرورية. تحتاج أنظمة الذكاء الاصطناعي إلى تمثيلات منظمة للمجالات التي تعمل فيها. على سبيل المثال، يحتاج مساعد ذكي في الرعاية الصحية إلى أونتولوجيا تعرف الأمراض، والأعراض، والعلاجات، وترابطها. بدون بنية معرفية رسمية كهذه، لا يمكن للنظام أن يتصرف بشكل منطقي أو يحافظ على الاتساق في القرارات.

تتوفر أدوات عملية لبناء الأونتولوجيا في السياقات التقنية. على سبيل المثال، Protégé، وهو محرر أونتولوجيا مفتوح المصدر طورته جامعة ستانفورد، يتيح للباحثين والمهندسين تصميم، وتصوير، والتحقق من صحة الأونتولوجيات. لغة الأونتولوجيا على الويب (OWL) توفر صياغة رسمية للتعبير عن المفاهيم الأونتولوجية بشكل يمكن للآلات قراءته. هذه الأدوات تُمكن من دمج الأونتولوجيا في عمليات التطوير، وتوسيعها من حوارات الفلاسفة إلى أدوات الهندسة.

طبقات الثقة والهوية الرقمية: لماذا تسمّي مشاريع البلوكشين نفسها بالأونتولوجيا

مشروع البلوكشين “الأونتولوجيا” (ONT) يمثل تقاطعًا مثيرًا: اختيار الاسم يعكس توافقًا عميقًا بين المبادئ الفلسفية والبنية التحتية التكنولوجية. فكما يسأل الفلسفة عن “ما الذي يوجد؟”، يُنظم مشروع البلوكشين الأونتولوجيا ما يوجد رقميًا — الهويات، الأذونات، الأصول، وعلاقات الثقة.

كـ"طبقة ثقة" للويب 3، ينفذ مشروع الأونتولوجيا حلول هوية لامركزية تعالج تحديًا رئيسيًا في الويب 3. ففي أنظمة لامركزية تفتقر إلى سلطات مركزية، كيف يتحقق المشاركون من هوية من يتفاعلون معه؟ أنظمة الهوية التقليدية (جوازات السفر، رخص القيادة) تعتمد على سلطات مركزية. أما أنظمة الهوية المبنية على البلوكشين، فهي تحتاج إلى توزيع هذه السلطة مع الحفاظ على اليقين التشفيري.

هنا، تصبح الأونتولوجيا بنية تحتية عملية. يحدد بروتوكول الأونتولوجيا المواصفات الرسمية لكيفية تنظيم الهويات الرقمية، وما الادعاءات التي يمكن أن تقدمها، وكيف يتحقق الآخرون من صحة تلك الادعاءات. يطرح أسئلة أساسية مثل: ما الذي يُعد ادعاء هوية صالحًا؟ كيف ترتبط وثائق الهوية المختلفة هرمياً؟ وما العلاقات التي تبني الثقة بين أطراف غير معروفة سابقًا؟

يمتد التفكير المعماري هذا إلى ما هو أبعد من الهوية. توضح بروتوكولات الأونتولوجيا العلاقات بين الأصول الرقمية، والأذونات، وأنواع البيانات. تُمكن من التوافق بين أنظمة البلوكشين التي قد تتحدث لغات غير متوافقة. في هذا المعنى، يجسد مشروع الأونتولوجيا أعمق رؤى الفلسفة الأونتولوجية: أن كيفية تنظيم وتصنيف الواقع تُشكّل بشكل أساسي كيفية تفاعلنا معه.

جبهة البحث: كيف تدفع الافتراضات الأونتولوجية المنهجية

في البحث الأكاديمي، خاصة في العلوم الاجتماعية، يُعد الوعي الصريح بالأونتولوجيا أمرًا حاسمًا. قبل أن يختار الباحثون الأساليب ويصمموا الدراسات، عليهم مواجهة أسئلة الأونتولوجيا: ما الافتراضات التي تقوم عليها دراستي حول ما يوجد في العالم الذي أدرسه؟

يؤمن الباحثون الذين يتبنون الأونتولوجيا الموضوعية أو الإيجابية أن الواقع موجود بشكل مستقل عن الإدراك البشري. يُعامل الظواهر الاجتماعية، من أنماط التوظيف إلى معدلات الجريمة، كحقائق موضوعية يمكن قياسها عبر طرق كمية. هذا الموقف الأونتولوجي غالبًا ما يؤدي إلى استبيانات واسعة، تجارب مضبوطة، وتحليل إحصائي.

أما الباحثون الذين يتبعون منهجية التفسير أو البناء، فينظرون إلى الواقع الاجتماعي على أنه مُنشأ من خلال التفاعل البشري، والتفسير، وصنع المعنى. هذا الأونتولوجيا يبرر استخدام طرق نوعية — مقابلات معمقة، ملاحظات إثنوغرافية، تحليل سردي — لفهم كيف يبني المشاركون المعنى.

لا يوجد منهج صحيح دائمًا؛ بل إن وضوح الأونتولوجيا يُمكّن من اتساق المنهجية. على سبيل المثال، يجب على باحث الصحة الذي يدرس مواقف التطعيم أن يقرر: هل تردد الناس في التطعيم ظاهرة موضوعية ذات أسباب ثابتة (موقف موضوعي)، أم تعكس معانٍ متنوعة تعتمد على السياق (موقف بنائي)؟ هذا الاختيار الأونتولوجي يحدد تصميم البحث، واستراتيجية العينة، وتحليل البيانات، والتفسير.

الأونتولوجيا، والمعرفة، والمنهجية: توضيح الإطار

غالبًا ما يحدث لبس عند خلط ثلاثة مفاهيم مترابطة لكنها مختلفة: الأونتولوجيا، والمعرفة (الإبستمولوجيا)، والمنهجية.

الأونتولوجيا تتناول السؤال الأساسي: ما الذي يوجد؟ تتعلق بطبيعة الواقع ذاته. على سبيل المثال: هل الطبقات الاجتماعية هياكل موضوعية أم بناءات بشرية؟

الإبستمولوجيا تتبع ذلك: كيف يمكننا أن نعرف ما يوجد؟ تتعلق بما يُعتبر معرفة صحيحة وطرق الوصول إلى الحقيقة. على سبيل المثال: هل يمكن أن تعتبر البيانات المقابلاتية عن تجارب الطبقات الاجتماعية معرفة شرعية، أم فقط البيانات الإحصائية؟

المنهجية تأتي في النهاية: ما الأدوات والإجراءات التي سنستخدمها؟ على سبيل المثال: هل سنجري استبيانات، مقابلات، مجموعات نقاش، أو دراسات ملاحظة؟

هذه التسلسل المنطقي مهم. غموض الأونتولوجيا يؤدي إلى التزامات إبستيمولوجية غير واضحة، مما ينعكس على اختيارات منهجية غير مناسبة. على العكس، فإن الوضوح في الافتراضات الأونتولوجية يُمكّن من استنتاجات منهجية سليمة واختيارات منهجية صارمة.

البنية العملية: تطبيق الأونتولوجيا في الأنظمة الحقيقية

عند بناء المؤسسات أو فرق التطوير للأونتولوجيا في مجالات عملية، يتبعون عمليات منهجية. أولاً، يُعددون الكيانات ذات الصلة — في السياق الطبي، الأمراض، الأعراض، الأدوية، والإجراءات. ثانيًا، يحددون العلاقات: “المرض أ يسبب الأعراض ب”، “الدواء ج يعالج المرض أ”، “الإجراء د يتطلب معدات هـ”.

ثالثًا، يعبرون عن هذه المواصفات رسميًا باستخدام لغات مثل OWL أو أُطُر الأونتولوجيا المتخصصة. وأخيرًا، يختبرون صحة الأونتولوجيا — هل تعكس المعرفة بشكل دقيق، وتدعم عمليات الاستنتاج التي يحتاجها النظام؟

عملية البناء ليست تقنية فقط؛ بل تتطلب خبرة عميقة في المجال. فمثلاً، يتطلب بناء أونتولوجيا مالية فعالة من خبراء المالية توضيح دقيق لمفاهيم مثل “الأصل”، “الالتزام”، “الربح”، و"المخاطر". وبالنسبة للأونتولوجيا الطبية، يتطلب التعاون بين الأحياء، والأطباء، وعلماء البيانات.

هذه الحاجة للخبرة تفسر لماذا غالبًا ما تكون الأونتولوجيا عنق الزجاجة في مشاريع الذكاء الاصطناعي ودمج البيانات. التسرع في بناء الأونتولوجيا قبل فهم عميق للمفاهيم يؤدي إلى أنظمة تُمثل الواقع بشكل خاطئ، مما يسبب أخطاء في التوقعات، واتخاذ القرارات، والاستنتاج الآلي.

لماذا يهم الأونتولوجيا: من النظرية إلى التحول

السؤال الظاهري “ما الذي يوجد؟” يردد صداه في كل مجالات العمل المعرفي والتطوير التكنولوجي المعاصر. فهم الأونتولوجيا يمنح مزايا حاسمة سواء كنت تصمم أنظمة ذكاء اصطناعي، أو تجري أبحاثًا، أو تبني منصات إدارة المعرفة، أو تصمم حلول البلوكشين.

بالنسبة للتقنيين، التفكير الأونتولوجي الصريح يمنع سوء الفهم المكلف بين الفرق. عندما يعمل المهندسون، وخبراء المجال، والأطراف المعنية من خلال أونتولوجيات واضحة ومشتركة، ينجح التكامل وتظل الأنظمة سهلة الصيانة. بالنسبة للباحثين، يُضمن الوضوح الأونتولوجي اتساق المنهجية وصحة الاستنتاجات. وللمنظمات التي تتعامل مع معلومات معقدة، تُمكن الأونتولوجيا الرسمية من تكامل البيانات بشكل متسق، وتحقيق التوافق بين الأنظمة.

مع تزايد اعتماد الذكاء الاصطناعي في اتخاذ القرارات في الرعاية الصحية، والمالية، والعدالة الجنائية، والحكم، تزداد أهمية الأونتولوجيا الصارمة. فالأنظمة الذكية لا تعالج البيانات فحسب، بل تتصرف بناءً على فهمها لما يوجد، وكيفية ارتباط الأشياء. وإذا كانت تلك الأسس الأونتولوجية خاطئة، أو غير متوافقة مع فهم الإنسان، أو متحيزة، فإن الأنظمة ستنشر أخطاء على نطاق واسع.

على العكس، عندما تستثمر الفرق في تصحيح الأونتولوجيا — بمشاركة خبراء المجال، وتمثيل وجهات نظر متنوعة، والحفاظ على الشرحية في كيفية تحديد الفئات والعلاقات — تصبح التكنولوجيا أكثر موثوقية، وأكثر توافقًا مع القيم الإنسانية، وأكثر قدرة على دعم التقدم الحقيقي.

الأسئلة الشائعة

ما هو الأونتولوجيا ببساطة؟
الأونتولوجيا هو جرد منهجي لما يوجد، وكيفية ارتباط الأشياء. يجيب على سؤال “ما هو موجود؟” من خلال وضع فئات وارتباطات. فكر فيه كهيكل تنظيمي للواقع — سواء كان ماديًا، اجتماعيًا، أو رقميًا.

كيف يختلف الأونتولوجيا عن الإبستيمولوجيا؟
الأونتولوجيا تتعلق بما يوجد (طبيعة الواقع)؛ والإبستيمولوجيا تتعلق بكيفية معرفتنا بما يوجد (المعرفة الصحيحة وطرق الوصول إليها). الأونتولوجيا عن الوجود؛ والإبستيمولوجيا عن المعرفة. عليك أن تعرف ما يوجد قبل أن تعرف كيف تعرفه.

لماذا يجب أن أهتم بالأونتولوجيا؟
الوضوح الأونتولوجي يؤثر على صحة البحث، وموثوقية التكنولوجيا، وفاعلية البيانات. إذا كنت تبني أنظمة ذكاء اصطناعي، أو تجري أبحاثًا، أو تتعامل مع دمج البيانات، فإن الافتراضات الأونتولوجية التي تتبناها تحدد الأسئلة التي تطرحها، والأساليب التي تستخدمها، وما إذا كانت استنتاجاتك صحيحة. جعل الافتراضات واضحة يمنع الأخطاء المكلفة.

هل يمكن أن يكون الأونتولوجيا خاطئًا؟
نعم، وليس تمامًا. في سياق مجال معين وهدف معين، يمكن أن يكون الأونتولوجيا أكثر أو أقل ملاءمة. أونتولوجيا طبية قد تكون ممتازة لتنظيم سجلات المرضى، لكنها غير مناسبة للبحث الأساسي. الأونتولوجيا ليست “خاطئة” بالمعنى المطلق، بل أكثر أو أقل ملاءمة للغرض. ومع ذلك، قد تتضمن الأونتولوجيا افتراضات خاطئة حول ما يوجد أو كيف ترتبط الأشياء.

ما العلاقة بين الأونتولوجيا الفلسفية والأونتولوجيا الحاسوبية؟
كلاهما يسأل عن كيفية تصنيف وبناء الهيكل للواقع. الفلسفي يتناول ذلك بشكل مفاهيمي؛ الحاسوبي يفعل ذلك بشكل رسمي وصريح لتمكين التفكير الآلي. مشروع البلوكشين “الأونتولوجيا” يوضح هذا الرابط — باستخدام فئات منظمة لبناء علاقات ثقة في أنظمة لامركزية.

كيف تنطبق الأونتولوجيا على البلوكشين والويب 3؟
أنظمة البلوكشين تعتمد على اتفاقات مشتركة حول ما يوجد رقميًا — الهويات، الرموز، الأذونات، الحالة. تجعل الأونتولوجيا هذه الاتفاقات صريحة وقابلة للتحقق. مشاريع مثل “الأونتولوجيا” (ONT) تنظم هذه العناصر بشكل رسمي، مما يُمكن التوافق والتفاعل في بيئات لامركزية لا يمكن لسلطة مركزية فرض الاتفاق.

الخلاصة

من تصنيفات أرسطو إلى مخططات المعرفة التي تدعم محركات البحث، ومن مناقشات الفلسفة حول العموميات إلى أنظمة الهوية في البلوكشين، توفر الأونتولوجيا الإطار الأساسي لفهم ما يوجد وكيفية ارتباط الأشياء. في عصر الذكاء الاصطناعي، ودمج البيانات، والأنظمة اللامركزية، يتحول الأونتولوجيا من مجرد مفهوم أكاديمي إلى ضرورة عملية.

الوعي الأعمق هو أن الأونتولوجيا كانت دائمًا مهمة؛ فقط أصبحت مرئية الآن. فكل مرة تنظم فيها المعلومات، وتصنف الكيانات، وتفكر في العلاقات، أنت تتعامل مع التزامات أونتولوجية. جعلها صريحة — سواء كنت فيلسوفًا، أو باحثًا، أو مهندسًا — يعزز التفكير، ويمنع الأخطاء، ويفتح الباب للابتكار الحقيقي.

ومع تزايد اعتماد التكنولوجيا على اتخاذ القرارات، يصبح ضمان أن أنظمتنا تستند إلى أونتولوجيا واضحة، دقيقة، وأخلاقية أحد التحديات الكبرى في عصرنا. والسؤال لا يزال حيًا كما كان في أثينا القديمة: “ما الذي يوجد؟” وكيف نجيب على هذا السؤال يُشكّل المستقبل الذي نبنيه.