Ontology: Từ Triết Học Cổ Đại đến AI và Blockchain

Điều gì thực sự tồn tại trong thế giới của chúng ta? Câu hỏi này đã ám ảnh các nhà triết học suốt hơn hai thiên niên kỷ, nhưng vẫn còn giữ nguyên tính thời sự đối với các nhà lãnh đạo công nghệ ngày nay. Ontology—nghiên cứu hệ thống về những gì là thực, cách phân loại các thứ và mối quan hệ giữa chúng—ảnh hưởng đến mọi thứ từ nghiên cứu học thuật đến các hệ thống trí tuệ nhân tạo. Khi chúng ta tiến bước trong một bối cảnh kỹ thuật số ngày càng phức tạp, việc hiểu rõ về ontology trở nên thiết yếu cho bất kỳ ai xây dựng công nghệ, thực hiện nghiên cứu hoặc cố gắng hiểu các đổi mới hiện đại.

Nền tảng: Ontology thực sự là gì?

Về bản chất, ontology đặt ra một câu hỏi tưởng chừng đơn giản: “Cái gì tồn tại?” Tuy nhiên, để trả lời câu hỏi này đòi hỏi phải suy nghĩ triết học nghiêm túc. Khác với những suy đoán thoáng qua, ontology là một nhánh triết học có kỷ luật, quan tâm đến bản chất của sự tồn tại. Nó điều tra các câu hỏi nền tảng như “Thực thể là gì?” và “Làm thế nào để phân biệt các loại vật thể khác nhau?”

Từ ngôn ngữ cổ Hy Lạp—“onto” (tồn tại) kết hợp với “logy” (nghiên cứu)—từ này bắt nguồn từ thời kỳ cổ đại. Mặc dù thuật ngữ này chính thức nổi bật trong các tác phẩm triết học từ thế kỷ 17, đặc biệt qua các nhà triết học như Christian Wolff, các câu hỏi nền tảng của nó đã xuất hiện từ Plato và Aristotle, những người tranh luận về việc các dạng trừu tượng hay các vật thể vật lý mới là thực tại chân chính.

Trong thực tế, ontology tạo ra một khung để tổ chức thực tại. Hãy nghĩ nó như một hệ thống kiểm kê tổng thể, ghi chép tất cả những gì tồn tại trong một lĩnh vực nhất định—dù đó là thế giới vật chất, hạ tầng dữ liệu của một công ty hay vũ trụ của một trò chơi điện tử. Nó xác định điều gì thuộc về thế giới đó và làm thế nào các yếu tố khác nhau liên kết và liên hệ với nhau.

Kiến trúc cốt lõi của tư duy ontological

Ontology thường vận hành dựa trên một số câu hỏi chính:

• Sự tồn tại và Tồn tại: Điều gì có nghĩa là một thứ tồn tại? Sự tồn tại có cần hình thức vật lý hay các khái niệm trừu tượng như “công lý” hay “số hai” cũng có thể nói là tồn tại?
• Phân loại: Làm thế nào để chúng ta phân loại các thực thể? Điều gì phân biệt một “cây” với một “rừng”, hay một “hành động” đơn lẻ với một “quá trình”?
• Mối quan hệ: Các thực thể khác nhau liên kết với nhau như thế nào? Causality (nguyên nhân), hierarchy (cấp bậc), và liên kết (liên hệ) hoạt động ra sao trong các phạm trù này?
• Chung nhất (universals) so với cá thể (particulars): Các thuộc tính trừu tượng như “đỏ” có tồn tại độc lập không, hay chỉ các vật thể đỏ cụ thể mới có thực?

Những câu hỏi này không chỉ mang tính học thuật mà còn có ý nghĩa thực tiễn trong việc thiết kế cơ sở dữ liệu, xây dựng hệ thống AI, và tiến hành nghiên cứu khoa học.

Quá trình phát triển lịch sử: Tư duy ontological đã tiến hóa như thế nào?

Hành trình tri thức của ontology cho thấy cách tư duy con người đã đấu tranh với câu hỏi về sự tồn tại qua nhiều thế kỷ.

Nền tảng cổ đại bắt đầu với lý thuyết hình thức của Plato, cho rằng các vật thể trừu tượng phi vật lý (ý tưởng) đại diện cho thực tại chính xác nhất. Aristotle phản bác quan điểm này, cho rằng các thực thể cụ thể, cá nhân mới là nền tảng của thực tại. Phân loại của ông gồm các thực thể, phẩm chất, và mối quan hệ, trở thành nền tảng cho tư duy ontological phương Tây suốt gần hai nghìn năm.

Tinh chỉnh trung cổ có sự góp mặt của các triết gia như Thomas Aquinas và Duns Scotus, họ tích hợp các khung ontological vào hệ thống thần học. Họ tranh luận về việc sự tồn tại của Chúa có ảnh hưởng đến mọi thực thể khác như thế nào, và bản chất thần linh liên hệ ra sao với sáng tạo trần thế—những câu hỏi thúc đẩy phân tích ontological ngày càng tinh vi hơn.

Chuyển hướng hiện đại bắt đầu từ thời Khai sáng. Immanuel Kant đã thay đổi cuộc trò chuyện bằng cách đặt câu hỏi về khả năng con người thực sự biết gì về thực tại, so với những gì chỉ là cấu trúc của nhận thức của chúng ta. Thay vì giả định rằng chúng ta có thể truy cập trực tiếp vào chân lý ontological, Kant đề xuất rằng các phạm trù hiểu biết của chúng ta có thể chính là hình thái của những gì chúng ta cảm nhận là “thực”.

Phát triển đương đại từ thế kỷ 20 trở đi, ontology phân nhánh thành các lĩnh vực chuyên biệt. Các triết gia phân tích phân tích tính chất và các đối tượng trừu tượng một cách chính xác logic. Trong khi đó, ontology còn sống lại trong lĩnh vực công nghệ thông tin, nơi nó không còn chỉ là một lĩnh vực triết học nữa mà còn trở thành một công cụ thực tiễn để tổ chức kiến thức số.

Những tranh cãi lớn: Các cuộc tranh luận căn bản trong ontology

Tư duy ontological chưa bao giờ là đồng nhất. Có nhiều mâu thuẫn tồn tại dai dẳng trong lĩnh vực này:

Chủ nghĩa hiện thực (Realism) so với Chủ nghĩa xây dựng (Constructivism)

Câu hỏi cốt lõi là: Các phạm trù có tồn tại độc lập với tâm trí con người không?

Chủ nghĩa hiện thực khẳng định rằng các thực thể như “cây”, “số”, hay “công lý” có thực tại không phụ thuộc vào ý thức con người. Khi chúng ta khám phá ra những thứ này, chúng ta đang phát hiện ra những chân lý đã tồn tại dù không có ai nhận thức về chúng.

Chủ nghĩa phản hiện thực và Chủ nghĩa xây dựng phản bác rằng nhiều phạm trù là do con người tạo ra—là các thỏa thuận xã hội hoặc dựa trên các dự báo tâm lý, chứ không phải đặc điểm của thực tại khách quan. Ví dụ, giá trị của tiền chỉ có ý nghĩa vì xã hội đồng thuận, và cách phân loại sinh vật cũng phản ánh các nguyên tắc tổ chức của con người hơn là phân chia tự nhiên.

Sự khác biệt này ảnh hưởng sâu sắc đến phương pháp nghiên cứu. Nếu bạn tin rằng tầng lớp xã hội là thực thể khách quan (chủ nghĩa hiện thực), bạn sẽ thiết kế khảo sát định lượng để đo lường nó. Nếu bạn xem tầng lớp xã hội là một khung xây dựng (chủ nghĩa xây dựng), bạn sẽ tiến hành phỏng vấn để khám phá cách mọi người hiểu và trải nghiệm về tầng lớp qua cuộc sống của họ.

Chung nhất (universals) so với cá thể (particulars)

Một câu hỏi lâu dài khác liên quan đến các thực thể trừu tượng so với các vật thể cụ thể. Các “chung nhất” như “đỏ”, “đẹp”, hay “có hình tam giác” có thực sự tồn tại không? Hay chỉ các ví dụ cụ thể như quả táo đỏ này, hoàng hôn đẹp này, hay hình tam giác này mới có thực?

Câu hỏi tưởng chừng trừu tượng này lại có ảnh hưởng thực tế trong thiết kế cơ sở dữ liệu và hệ thống AI. Khi các kỹ sư xây dựng các đồ thị tri thức, họ phải quyết định: Liệu hệ thống có nên biểu diễn “bệnh” như một phạm trù trừu tượng hay chỉ ghi lại các trường hợp bệnh cụ thể? Câu trả lời này ảnh hưởng đến cách máy móc hiểu và xử lý thông tin.

Vai trò của ontology trong nghiên cứu và phương pháp luận

Đối với các nhà nghiên cứu và nhà phân tích dữ liệu, ontology không chỉ là một câu chuyện lịch sử. Nó định hình giả định nền tảng hướng dẫn toàn bộ dự án nghiên cứu.

Khi bắt đầu một nghiên cứu, các nhà nghiên cứu vận hành dựa trên các giả định ontological ngầm về những gì tồn tại trong lĩnh vực của họ. Những giả định này quyết định không chỉ câu hỏi nào được đặt ra, mà còn xác định bằng chứng nào là hợp lệ và kết luận nào là chấp nhận được.

Hai hướng tiếp cận nghiên cứu

Ontology khách quan (hoặc Positivist) giả định rằng thực tại tồn tại độc lập và có thể đo lường khách quan. Các nhà nghiên cứu theo hướng này thường dùng:

• Phương pháp định lượng (khảo sát, thí nghiệm, phân tích thống kê)
• Công cụ đo lường tiêu chuẩn
• Các quy trình có thể lặp lại
• Các quy luật và mẫu số chung

Ví dụ, nghiên cứu hiệu quả tiêm chủng sẽ thiết kế các thử nghiệm ngẫu nhiên có kiểm soát, đo lường các kết quả như tỷ lệ nhiễm bệnh, mức kháng thể.

Ontology xây dựng (hoặc Interpretivist) xem thực tại là do xã hội xây dựng qua quá trình diễn giải và tạo ý nghĩa. Phương pháp này nhấn mạnh:

• Phỏng vấn, nhóm thảo luận, phân tích văn bản
• Hiểu biết phong phú về bối cảnh
• Trải nghiệm và nhận thức chủ quan
• Các chân lý đa dạng, phù hợp với từng ngữ cảnh

Ví dụ, nghiên cứu về vaccine theo hướng này sẽ phỏng vấn người dân về niềm tin, nỗi sợ, cách họ hiểu về vaccine—nhận thức rằng “thực tại về tiêm chủng” còn bao gồm các yếu tố tâm lý và xã hội ngoài các kết quả lâm sàng.

Không phương pháp nào vượt trội hơn phương pháp kia; chúng trả lời các câu hỏi khác nhau. Việc xác định rõ quan điểm ontological từ đầu dự án giúp tránh nhầm lẫn phương pháp và đảm bảo công cụ nghiên cứu phù hợp với giả định cốt lõi của bạn.

Ontology, Epistemology và Phương pháp luận: Bộ ba nghiên cứu

Nhiều nhà nghiên cứu nhầm lẫn ba khái niệm này. Hiểu rõ sự khác biệt giúp làm rõ thiết kế nghiên cứu:

Ontology xác định “điều gì” đang được xem xét. Epistemology quyết định cách tiếp cận và xác thực. Phương pháp luận quy định các kỹ thuật cụ thể bạn sẽ sử dụng. Mỗi cấp độ dựa trên cấp độ trước, và sự không phù hợp giữa chúng sẽ làm giảm chất lượng nghiên cứu.

Ontology ứng dụng: Từ triết học đến công nghệ

Cuộc cách mạng số đã biến ontology từ lĩnh vực triết học thuần túy thành một ngành kỹ thuật thực tiễn. Trong khoa học thông tin, ontology trở thành một đặc tả chính thức, có thể đọc được bằng máy, về cách biểu diễn kiến thức.

Cách hoạt động của các ontology ứng dụng

Trong hệ thống thông tin, một ontology xác định rõ ràng:

1. Thực thể: Các đối tượng, khái niệm, và mối quan hệ tồn tại trong lĩnh vực (ví dụ trong y tế: bệnh nhân, bác sĩ, bệnh, điều trị, triệu chứng)
2. Thuộc tính: Các đặc điểm mô tả các thực thể này (ví dụ bệnh nhân có tuổi, tiền sử bệnh, thuốc đang dùng)
3. Mối quan hệ: Các liên hệ giữa các thực thể (ví dụ “bác sĩ điều trị bệnh nhân”, “bệnh gây ra triệu chứng”)
4. Quy tắc và giới hạn: Các mối liên hệ hợp lệ (ví dụ “một triệu chứng phải liên quan đến ít nhất một bệnh”)

Cấu trúc chính thức này giúp máy móc xử lý, liên kết và suy luận về thông tin phức tạp một cách tự động.

Các ontology ứng dụng thực tế

Biểu đồ tri thức (Knowledge Graphs) dùng trong các công cụ tìm kiếm và hệ thống đề xuất, dựa trên ontology để ánh xạ hàng tỷ thực thể và mối quan hệ của chúng. Khi bạn tìm kiếm “Einstein”, hệ thống không chỉ trả về các tài liệu chứa từ này mà còn hiểu Einstein là nhà vật lý, liên kết ông với các khái niệm như thuyết tương đối, và đề xuất các thực thể liên quan như các nhà vật lý khác.

Ontology y tế như SNOMED CT hay MeSH chuẩn hóa thuật ngữ y học trên toàn cầu, giúp các bệnh viện và trung tâm nghiên cứu hiểu rõ chính xác các thuật ngữ như “nhồi máu cơ tim” có nghĩa là gì, từ đó đảm bảo chăm sóc bệnh nhân nhất quán và nghiên cứu chính xác.

Schema.org cung cấp một ontology chung cho dữ liệu web, giúp các công cụ tìm kiếm hiểu rõ nội dung các trang web chứa thông tin có cấu trúc. Khi một bài viết có đánh dấu Schema, các công cụ tìm kiếm có thể trích xuất và phân loại chính xác thông tin đó.

Các công cụ ontology kỹ thuật gồm:

• Protégé: Trình chỉnh sửa trực quan mã nguồn mở để xây dựng và trực quan hóa ontology
• OWL (Web Ontology Language): Ngôn ngữ chính thức để biểu diễn ontology mà máy móc có thể xử lý
• RDF (Resource Description Framework): Định dạng linh hoạt để biểu diễn các mối quan hệ ontological

Blockchain và Web3: Ontology trong lớp tin cậy số

Sự xuất hiện của công nghệ blockchain đã làm cho ontology trở nên có ý nghĩa mới bất ngờ. Dự án blockchain Ontology (ONT) là ví dụ điển hình, định vị mình như một “hạ tầng tin cậy” cho Web3.

Giống như triết lý ontology mô tả những gì tồn tại trong thực tại và cách các thứ liên hệ, blockchain-based ontology tạo ra một hạ tầng số tin cậy để xác định những thứ kỹ thuật số tồn tại—như danh tính, tài sản, quyền truy cập, và chứng chỉ—và cách chúng liên kết với nhau.

Ontology (ONT) giải quyết một thách thức lớn của Web3: Làm thế nào để thiết lập danh tính phi tập trung và đảm bảo tính toàn vẹn dữ liệu khi nhiều bên không tự nhiên tin tưởng lẫn nhau? Bằng cách tạo ra một khung ontological chính thức cho danh tính và biểu diễn tài sản kỹ thuật số, dự án này giúp:

• Danh tính phi tập trung: Chứng chỉ danh tính di động, do cá nhân kiểm soát
• Tương tác dữ liệu: Các hệ thống khác nhau có thể giao tiếp vì chúng chia sẻ một khung ontological thống nhất
• Hợp đồng thông minh: Các chương trình hoạt động dựa trên các thực thể và mối quan hệ đã được định nghĩa chính xác
• Tương thích chuỗi chéo: Các blockchain khác nhau có thể hiểu các cấu trúc ontological của nhau

Ứng dụng thực tế này cho thấy các khái niệm triết học trừu tượng có thể chuyển hóa thành công nghệ giải quyết các vấn đề cụ thể.

Ứng dụng hiện đại trong các lĩnh vực

Khung ontological định hình đổi mới trong nhiều ngành:

Doanh nghiệp và Tập đoàn sử dụng ontology đặc thù lĩnh vực để tích hợp dữ liệu xuyên bộ phận. Một ontology tài chính định nghĩa chính xác các thuật ngữ như “tài sản”, “nợ phải trả”, “doanh thu”, “chi phí”, giúp dữ liệu có cùng ý nghĩa dù xuất phát từ bộ phận nào. Việc chuẩn hóa này giúp tránh hiểu lầm tốn kém và thúc đẩy phân tích kinh doanh nâng cao.

Y tế và Di truyền học tận dụng các ontology y học để chuyển đổi các khám phá di truyền thành thực hành lâm sàng. Một ontology ung thư có thể liên kết các đột biến gen, biểu hiện protein, loại ung thư, và phương pháp điều trị—giúp bác sĩ xác định liệu pháp phù hợp cho từng bệnh nhân.

Thương mại điện tử và Hệ thống đề xuất dựa trên ontology. Khi Amazon đề xuất sản phẩm, hệ thống đã mã hóa một ontology về sản phẩm, đặc điểm, sở thích người dùng và mô hình mua hàng. Một ontology rõ ràng và toàn diện hơn sẽ giúp các đề xuất thông minh hơn.

Khoa học dữ liệu và Phát triển AI ngày càng bắt đầu với việc xây dựng ontology lĩnh vực. Trước khi tạo mô hình học máy, các nhà phân tích dữ liệu thường xây dựng một ontology để đảm bảo:

• Biểu diễn dữ liệu nhất quán từ nhiều nguồn
• Giảm thiểu mơ hồ trong kỹ thuật đặc trưng
• Tăng khả năng giải thích mô hình
• Dễ dàng tích hợp với các hệ thống khác

Xây dựng ontology lĩnh vực thường gồm các bước:

1. Xác định các thực thể chính: Những “đối tượng” chính trong lĩnh vực này là gì? (Ví dụ y tế: bệnh nhân, nhà cung cấp, bệnh, điều trị)
2. Định nghĩa thuộc tính: Các đặc điểm mô tả từng thực thể? (Bệnh nhân có tuổi, giới tính, tiền sử bệnh)
3. Xác định mối quan hệ: Các thực thể liên hệ như thế nào? (Bệnh nhân có bệnh; bệnh cần điều trị)
4. Xây dựng phân cấp: Các phân loại như thế nào? (Bệnh tim mạch → Tăng huyết áp, Bệnh mạch vành)
5. Ghi lại các quy tắc: Các giới hạn hoặc mối liên hệ hợp lệ? (Một người không thể là bác sĩ của chính mình; trẻ sơ sinh không có tiền sử bệnh 10 năm)
6. Triển khai và kiểm thử: Sử dụng các công cụ như Protégé để chính thức hóa ontology, rồi kiểm tra xem nó có phản ánh đúng kiến thức lĩnh vực không

💡 Thông điệp chiến lược: Các tổ chức xây dựng rõ ràng các ontology lĩnh vực sẽ có lợi thế cạnh tranh đáng kể. Khung ontological rõ ràng giúp giảm chi phí tích hợp, rút ngắn thời gian phát triển sản phẩm mới, và nâng cao khả năng giao tiếp giữa các nhóm.

Tại sao ontology ngày càng quan trọng hơn bao giờ hết?

Sự hội tụ của nhiều xu hướng khiến tư duy ontological trở nên thiết yếu hơn:

Bùng nổ dữ liệu: Các tổ chức quản lý lượng thông tin chưa từng có. Nếu không có khung ontological rõ ràng, việc tích hợp dữ liệu sẽ rối rắm. Ontology rõ ràng biến các dữ liệu riêng lẻ thành các tài sản kiến thức liên kết.

Trí tuệ nhân tạo và Học máy: Các hệ thống AI ngày càng tinh vi, đòi hỏi biểu diễn kiến thức lĩnh vực phong phú hơn. Các mô hình ngôn ngữ lớn đào tạo trên dữ liệu internet thực ra hoạt động dựa trên các ontology ngầm—và việc xây dựng ontology rõ ràng giúp nâng cao hiệu suất AI rõ rệt.

Hợp tác liên tổ chức: Trong y tế, chuỗi cung ứng, hay các liên minh nghiên cứu khoa học, nhiều tổ chức cần liên thông dữ liệu. Các ontology chung cung cấp ngôn ngữ chung giúp tích hợp thực sự thay vì chỉ trao đổi dữ liệu đơn thuần.

Yêu cầu pháp lý và tuân thủ: Các quy định y tế, tài chính, môi trường ngày càng yêu cầu chuẩn hóa chính xác thuật ngữ và cấu trúc dữ liệu—tức là yêu cầu rõ ràng về ontology.

Blockchain và hệ thống phi tập trung: Khi niềm tin trở nên phi tập trung, việc thống nhất về những gì tồn tại và cách các thứ liên hệ trở nên cực kỳ quan trọng. Ontology cung cấp khung tham chiếu chung cho các hệ thống không có trung tâm kiểm soát.

Các điểm chính cần ghi nhớ

• Ontology đặt ra câu hỏi: Cái gì tồn tại, và cách phân loại, liên hệ của chúng ra sao?
• Từ triết học cổ đại đến AI hiện đại: Các câu hỏi khái niệm vẫn giữ nguyên qua hàng thiên niên kỷ, dù ứng dụng đã thay đổi hoàn toàn
• Quan điểm triết học hình thành kết quả thực tiễn: Giả định của bạn về chủ nghĩa hiện thực hay chủ nghĩa xây dựng quyết định bạn dùng phương pháp nghiên cứu định lượng hay định tính
• Ontology ứng dụng đã trở thành kỹ năng kỹ thuật: Xây dựng ontology lĩnh vực rõ ràng là một thực hành quan trọng trong AI, khoa học dữ liệu, hệ thống doanh nghiệp và phát triển blockchain
• Nó liên ngành: Hiểu về ontology giúp các nhà nghiên cứu, nhà phát triển, và nhà sáng tạo làm rõ giả định và giao tiếp xuyên ranh giới truyền thống
• Tương lai dựa trên ontology: Khi hệ thống ngày càng phức tạp và cần liên thông quy mô lớn, sự rõ ràng về ontological trở thành lợi thế cạnh tranh

Ontology là một trong những truyền thống triết học lâu đời nhất của nhân loại, nay gặp gỡ những yêu cầu công nghệ mới nhất. Dù bạn đang xây dựng đồ thị tri thức, thiết kế hệ thống blockchain, thực hiện nghiên cứu xã hội hay phát triển ứng dụng AI, việc dành thời gian làm rõ khung ontological—những gì bạn tin là tồn tại và cách các thứ liên hệ—sẽ giúp tư duy của bạn sắc nét hơn và kết quả đạt được tốt hơn trong mọi lĩnh vực.