Tez No	İndirme	Tez Künye	Durumu
765576		A computational ontological model for machine-understandable data in artificial intelligence / Yapay zekada makine-anlayabilir veri için berimsel bir ontolojik model Yazar:DİLEK YARGAN Danışman: DOÇ. DR. AZİZ FEVZİ ZAMBAK Yer Bilgisi: Orta Doğu Teknik Üniversitesi / Sosyal Bilimler Enstitüsü / Sistematik Felsefe ve Mantık Ana Bilim Dalı Konu:Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control ; Dokümantasyon ve Enformasyon = Documentation and Information ; Felsefe = Philosophy Dizin:	Onaylandı Doktora İngilizce 2022 407 s.
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.
Big Data is believed to be one of the most important phenomena of the century due to its transformative effects and those undeniable effects of the data deluge in the fields of industry, science, and the Web -the fundamental wheels upon which today's world makes progress- are, however, hardly transformative. If Big Data is to lead to revolutions in these fields, the machine must be autonomous, that is, to perform higher-order cognitive skills, such as making decisions, inferences, and recommendations. The condition for an autonomous machine is its ability to understand and process Big Data. So, this work aims to determine the foundations for machine-understandability and accordingly determine the conditions for an autonomous machine. In this respect, this work proposes a machine ontology, Ontology 4.0, which represents phenomena in terms of their semantic properties in a relation-based fashion and processes semantic properties according to their types. Adapted from trope and type theories, this ontology forms the basis for machine-understandability. However, due to computational limitations from type theories, the semantic properties are discussed to be represented with nonextensional ontological objects, viz., urtropes, which turn out to be the building blocks of Ontology 4.0. Category theory is adapted as a formalization tool to implement this structure in the machine. Consequently, providing basis for machine-understandability, Ontology 4.0 is a machine ontology that harmonizes urtrope and modified category theory.