За межами філософії: як онтологія забезпечує сучасний ШІ, блокчейн та науку

Загадка «Що існує?» вже понад дві тисячі років захоплює уми мислителів. Від форм ідей Платона до сучасних систем штучного інтелекту, онтологія формувала наше розуміння реальності — і все більше визначає, як ми проектуємо цифровий світ. Але онтологія — це набагато більше, ніж абстрактна філософська концепція. У 2026 році вона стала практичною основою для всього: від обміну медичними даними до децентралізованих систем ідентифікації та інтелектуальних рекомендаційних систем. Це дослідження показує, чому розуміння онтології важливе для дослідників, технологів і всіх, хто прагне зрозуміти, як організована знання у фізичному та цифровому світі.

Вічне питання: що таке онтологія насправді?

В основі онтології — прості, здавалося б, але глибоко складні питання: «Що таке існування?» і «Які речі є реальними?» Саме слово походить з грецьких коренів — «onto» (буття, існування) та «-logy» (вчення, дослідження), хоча концепція має глибокі історичні корені у філософії.

В академічних колах онтологія — це систематичне вивчення існування та категорій, до яких належать усі речі. Філософи, що працюють у цій галузі, зосереджуються на визначенні сутностей, їхніх властивостей і зв’язків — причинних, ієрархічних, композиційних, — що їх об’єднує. Основні категорії, що досліджуються, — об’єкти, властивості, події та відносини.

Уявіть онтологію як головну інвентаризаційну систему реальності. Якщо б ви створювали світ відеогри, ви б склали повний список: персонажі мають певні властивості, вони виконують дії (події), взаємодіють з об’єктами, і ці відносини регулюються правилами. Онтологія виконує цю ж функцію для розуміння реальності — як фізичної, так і цифрової. Вона допомагає структурувати знання, визначати, що існує, і як ці елементи пов’язані.

Різниця між онтологією і її філософським «родичем» — метафізикою — тонка, але важлива. Метафізика досліджує ширші питання причинності, часу і природи всесвіту, тоді як онтологія зосереджена на конкретній задачі: визначити, що існує, і створити таксономії для класифікації існування.

Від давніх текстів до цифрових архітектур: еволюція онтології

Розуміння історичного розвитку онтології допомагає зрозуміти її сучасне застосування. Аристотель створив одну з найвпливовіших онтологічних систем, класифікуючи реальність на субстанції (фундаментальні сутності), якості (властивості) та відносини (зв’язки). Це вплинуло на середньовічну теологію, де Томас Аквінський і Дунс Скотус вплітали онтологічне мислення у богословські аргументи про Бога, сутність і буття.

У новий час онтологія стала формальною дисципліною. У XVII столітті німецький філософ Крістіан Вольф підняв онтологію з розрізнених досліджень до системної філософської галузі. Пізніше Іммануїл Кант революціонізував цю сферу, поставивши під сумнів не лише те, що існує, а й те, як людський розум структурує досвід — стверджуючи, що наші категорії розуміння формують наше знання про реальність. Цей кантівський підхід передбачив роль онтології у впорядкуванні цифрової інформації.

У XX столітті онтологія перетворилася з чисто філософської спекуляції у технічну дисципліну. Аналітичні філософи почали обговорювати природу властивостей, умови існування та зв’язки між мовою і реальністю. Але найзначніший зсув стався з появою цифрових технологій. З розвитком комп’ютерних наук дослідники зрозуміли, що машини потребують явних, формалізованих представлень знань. Онтологія — мистецтво відображення того, що існує і як речі пов’язані — стала незамінною для обчислювальних систем.

Головні суперечки: ключові онтологічні дискусії, що формують системи знань

Онтологія залишається полем для суперечок. Основний конфлікт — між реалістами та антиреалістами, конструктивістами. Реалісти стверджують, що категорії типу «дерево», «справедливість» або «число» мають незалежне існування — вони існують незалежно від людської думки. Антиреалісти і конструктивісти заперечують: ці категорії — це людські або соціальні конструкти, значущі лише у рамках людського розуміння.

Ця абстрактна дискусія має конкретні наслідки. Наприклад, у медичній онтології: чи є «хвороба» об’єктивним явищем із незалежною реальністю, чи це класифікація, яку люди наклали на біологічні варіації? Відповідь визначає, як дослідники проводять епідеміологічні дослідження і як системи охорони здоров’я організовують інформацію про пацієнтів.

Ще один спір — про універсали і особливості. Чи існує абстрактне поняття «червоність» як універсальна властивість, чи існують лише окремі червоні предмети — ця вишня, це захід сонця? Відповідь має глибокі наслідки для побудови знань у графах і навчання штучного інтелекту класифікувати світ.

У межах онтології виникли спеціалізовані галузі. Формальна онтологія використовує логіку для дослідження найзагальніших категорій буття. Прикладна онтологія застосовується у конкретних сферах — медицині, інженерії, фінансах — де точна термінологія і чіткі зв’язки між поняттями мають вирішальне значення. Соціальна онтологія досліджує цікаву межу: сутності, існування яких залежить від соціальних практик і колективних угод, таких як гроші, закони або фондові ринки.

Створення карт реальності: онтологія у базах даних, ШІ та графах знань

У сучасних технологіях онтологія перейшла з філософських семінарів у інфраструктуру цифрових систем. У сфері інформаційних наук онтологія — це формальне визначення понять і зв’язків у межах домену. Вона слугує планом: визначає сутності, їхні атрибути і зв’язки між ними.

Приклади — графи знань. Пошукові системи мають величезні онтології, що відображають зв’язки між людьми, місцями, товарами і концепціями. Коли ви шукаєте інформацію, ці онтології допомагають системі зрозуміти контекст і надати релевантні результати. Стандартизовані словники, наприклад Schema.org, забезпечують спільні онтологічні рамки, що дозволяють сайтам уніфікувати позначення контенту. Медичні сфери використовують формальні онтології, такі як SNOMED CT і MeSH, які організовують медичну термінологію з ієрархічною точністю — критично важливо для пошуку, порівняння та інтеграції медичних даних.

У розробці штучного інтелекту онтології — незамінний інструмент. AI-помічники у медицині, наприклад, потребують онтологій, що визначають хвороби, симптоми, лікування і їхні зв’язки. Без такої формалізованої структури система не зможе ефективно раціоналізувати або підтримувати узгодженість у прийнятті рішень.

Практичні інструменти для створення онтологій — наприклад, Protégé, відкритий редактор, розроблений у Стенфорді, дозволяє дослідникам і інженерам проектувати, візуалізувати і перевіряти онтології. Мова Web Ontology Language (OWL) забезпечує формальний синтаксис для вираження онтологічних концепцій у машинно-читабельній формі. Це робить онтології доступними для широкого кола фахівців, перетворюючи їх із філософських дискусій у інструменти інженерії.

Довірчі рівні і цифрова ідентичність: чому блокчейн називає себе онтологічним проектом

Проєкт блокчейну Ontology (ONT) — це цікаве поєднання: назва відображає глибоку відповідність між філософськими принципами і технологічною архітектурою. Як філософська онтологія ставить питання «Що існує?», так і онтологія у блокчейні структуровано цифрові «існуючі» елементи — ідентичності, дозволи, активи і довірчі зв’язки.

Як «шар довіри» для Web3, Ontology реалізує децентралізовані рішення для ідентифікації, що відповідають важливій проблемі Web3. У децентралізованих системах без центральних авторитетів, як підтвердити, хто є учасником? Традиційні системи ідентифікації — паспорти, водійські посвідчення — покладаються на централізовані органи. Блокчейн-орієнтовані системи ідентифікації мають розподіляти цю владу, зберігаючи криптографічну впевненість.

Тут онтологія стає практичною інфраструктурою. Протокол Ontology визначає формальні специфікації для структури цифрових ідентичностей, їхніх заяв і способів їхньої перевірки іншими учасниками. Він ставить і відповідає на фундаментальні питання: що таке валідна ідентичність? Як документи ідентичності співвідносяться ієрархічно? Які зв’язки формують довіру між незнайомими сторонами?

Ця архітектурна концепція поширюється і на інші цифрові активи, дозволи і типи даних. Вона забезпечує взаємовідповідність між різними блокчейн-системами, які інакше «говорили б різними мовами». В цьому сенсі проєкт Ontology — це втілення найглибшого розуміння філософської онтології: те, як ми структуруємо і класифікуємо реальність, визначає спосіб нашої взаємодії з нею.

Науковий фронт: як онтологічні припущення визначають методологію

У наукових дослідженнях, особливо у соціальних науках, усвідомлення онтології — це ключовий момент. Перед вибором методів і проектуванням досліджень дослідники мають поставити собі питання: які припущення лежать в основі моїх уявлень про те, що існує у досліджуваному світі?

Дослідники, що дотримуються об’єктивістської або позитивістської онтології, вважають, що реальність існує незалежно від людського сприйняття. Соціальні явища — від рівнів зайнятості до рівня злочинності — розглядаються як об’єктивні факти, що піддаються кількісним вимірюванням. Такий підхід зазвичай веде до великих опитувань, контрольованих експериментів і статистичного аналізу.

З іншого боку, інтерпретивісти або конструктивісти вважають, що соціальна реальність — це результат людської взаємодії, інтерпретації і смислу. Це онтологія, що виправдовує якісні методи — глибинні інтерв’ю, етнографічні спостереження, нарративний аналіз — для розуміння того, як учасники створюють значення.

Обидва підходи не є «правильними» у абсолюті; важливо, щоб онтологічна ясність забезпечувала цілісність методології. Наприклад, дослідник у галузі охорони здоров’я, що вивчає ставлення до вакцинації, має визначити: чи є коливання у поведінці щодо вакцинації об’єктивним явищем із визначеними причинами (об’єктивіст), чи вони відображають різноманітні, контекстно-залежні значення, які люди надають медичним втручанням (конструктивіст). Це онтологічне рішення визначає дизайн дослідження, вибір вибірки, аналіз даних і інтерпретацію результатів.

Онтологія, епістемологія і методологія: розмежування концепцій

Часто виникає плутанина, коли люди плутають три поняття: онтологію, епістемологію і методологію.

Онтологія — це питання «Що існує?», тобто природа реальності. Наприклад: чи є соціальні класи об’єктивними структурами чи людськими конструктами?

Епістемологія — це питання «Як ми можемо знати, що існує?», тобто що вважається валідним знанням. Наприклад: чи вважаються дані інтерв’ю про досвід соціального класу легітимним знанням, чи лише статистика?

Методологія — це питання «Які інструменти і процедури ми використовуємо?». Наприклад: чи будемо проводити опитування, інтерв’ю, фокус-групи чи спостереження?

Ця послідовність важлива. Неясна онтологія призводить до невідповідності епістемологічних переконань і неправильного вибору методів. Навпаки, ясність у онтологічних припущеннях дозволяє обґрунтовано формулювати епістемологію і обирати відповідні методи.

Практична реалізація: застосування онтології у реальних системах

Коли організації або команди розробляють доменні онтології для практичних цілей, вони дотримуються систематичних процесів. Спершу визначають релевантні сутності — у медичному контексті: хвороби, симптоми, ліки, процедури. Потім встановлюють зв’язки: «хвороба А спричиняє симптом В», «ліки С лікують хворобу А», «процедура D потребує обладнання E».

Далі ці специфікації формалізують за допомогою мов, таких як OWL або спеціалізованих онтологічних фреймворків. В кінці — тестують і валідизують онтологію, щоб переконатися, що вона точно відображає знання домену і підтримує необхідні логічні висновки.

Цей процес вимагає глибокого доменного досвіду. Ефективна фінансова онтологія потребує залучення фінансових фахівців для чіткого визначення понять «актив», «зобов’язання», «прибуток» і «ризик». Біомедична онтологія вимагає співпраці біологів, клініцистів і дата-сайентистів.

Саме тому створення якісних онтологій — це часто вузьке місце у проектах штучного інтелекту і інтеграції даних. Поспіх у побудові онтологій без глибокого розуміння домену призводить до спотворення реальності і помилок у прогнозах, рішеннях і автоматичних висновках.

Чому онтологія важлива: від теорії до трансформації

Здавалося б, абстрактне питання «Що існує?» має глибокий вплив на усі сфери сучасної роботи з знаннями і технологіями. Розуміння онтології дає важливі переваги — будь то створення систем штучного інтелекту, дослідження, управління знаннями або архітектура блокчейну.

Для технологів — явне онтологічне мислення запобігає дорогим непорозумінням між командами. Коли інженери, експерти і зацікавлені сторони працюють з чіткими, спільними онтологіями, інтеграція відбувається гладко, системи — легко підтримуються. Для дослідників — ясність у онтології забезпечує цілісність методології і валідність висновків. Для організацій, що керують складною інформацією, формальні онтології — ключ до узгодженої інтеграції даних і взаoperемодії.

Зі зростанням ролі штучного інтелекту у сферах охорони здоров’я, фінансів, правопорядку і управління, важливість строгих онтологій зростає. AI-системи не просто обробляють дані — вони роблять висновки про те, що існує у своїх доменах і як речі пов’язані. Якщо ці онтологічні основи будуть хибними, невідповідними людському розумінню або упередженими, — системи поширюватимуть помилки.

Навпаки, інвестиції у правильне побудову онтологій, залучення експертів, врахування різних точок зору і прозорість у визначенні категорій і зв’язків — роблять технології більш надійними, відповідальними і здатними до справжнього прогресу.

Часті запитання

Що таке онтологія простими словами?
Онтологія — це систематичний інвентар того, що існує, і зв’язків між речами. Вона відповідає на питання «Що є?» і створює структуру організації реальності — фізичної, соціальної або цифрової.

Чим онтологія відрізняється від епістемології?
Онтологія — про те, що існує (природу реальності). Епістемологія — про те, як ми можемо знати, що існує (шляхи отримання валідного знання). Онтологія — про буття; епістемологія — про пізнання. Спершу потрібно зрозуміти, що існує, щоб визначити, як це знати.

Чому мені варто цікавитися онтологією?
Ясність у онтології формує все: від валідності досліджень до надійності технологій. Якщо ви створюєте AI, досліджуєте дані або керуєте складною інформацією, ваші приховані або явні онтологічні припущення визначають питання, які ви ставите, методи, які використовуєте, і чи будуть ваші висновки коректними. Виявлення і усунення невідповідностей — запорука уникнення помилок.

Чи може онтологія бути хибною?
Так і ні. В межах конкретної сфери і цілей онтологія може бути більш або менш адекватною. Медична онтологія може бути чудовою для організації пацієнтських записів, але недостатньою для фундаментальних досліджень. Онтологія — не «хибна», а більш або менш підходяща для цілей. Однак вона може містити хибні припущення про те, що існує або як речі пов’язані.

Який зв’язок між філософською онтологією і обчислювальною онтологією?
Обидві ставлять питання про класифікацію і структуру реальності. Філософська онтологія — концептуальна, а обчислювальна — формальна і явна, щоб забезпечити машинне мислення. Проєкт Ontology у блокчейні — приклад цієї зв’язку: використання структурованих категорій для встановлення довірчих зв’язків у децентралізованих системах.

Як онтологія застосовується у блокчейні і Web3?
Блокчейн базується на спільних уявленнях про те, що існує цифрово — ідентичності, токени, дозволи, стан. Онтології роблять ці угоди явними і перевірюваними. Проєкти, як Ontology (ONT), структурують ці елементи формально, забезпечуючи взаємодію і довіру у децентралізованих системах без центральних органів.

Висновок

Від категорій Аристотеля до графів знань, що живлять пошукові системи, від філософських дискусій про універсали до систем ідентифікації у блокчейні — онтологія дає основу для розуміння того, що існує і як речі пов’язані. У епоху штучного інтелекту, обробки даних і децентралізованих систем онтологія перетворюється з академічної абстракції у практичну необхідність.

Глибше усвідомлення — онтологія завжди мала значення; тепер вона стала видимою. Коли ви організовуєте інформацію, класифікуєте сутності або аналізуєте зв’язки — ви маєте справу з онтологічними припущеннями. Зробити їх явними — чи то філософ, дослідник чи інженер — означає покращити мислення, уникнути помилок і сприяти справжнім інноваціям.

У міру того, як технології дедалі більше впливають на людський досвід і прийняття рішень, забезпечення того, щоб наші системи базувалися на чітких, точних і етично обґрунтованих онтологіях, стане однією з головних задач нашого часу. Адже відповідь на питання «Що існує?» і спосіб, яким ми його даємо, визначають наше майбутнє.