An ambient semantic intelligence model for scientific research

Abstract

Bilimsel merak insanoğlunun bilimsel ve felsefi başarılarının büyük kısmının ardında yatan kilit bir güdülenmedir. Kuramımız içerisinde bilim ve felsefenin olağan konularına dair potansiyel olarak herşeyi içkin bir güdülenme ile anlamlandırma arzusu şeklinde tanımlanmıştır. Bir tezat olarak, bilimsel merak kavramının kendisi bilim ve felsefe tarihi içerisinde en az çalışılmış alanlardan birisidir. 'Dikkat ekonomisi' çağında en büyük sorun bilginin yeterince elverişli olmaması değil çok bol olmasıdır ve bundan ötürü etkili bilgi-filtreleme sistemlerine olan ihtiyaç daha da göze çarpar hale gelmiştir. Bu nedenle, insan merakına etkili biçimde uyum sağlayan bilgi sistemlerinin tasarımı üzerine çalışma yapmak oldukça önemli bir araştırma alanı haline gelmektedir. Bizim çalışmamız öncelikle bilimsel merakı artıracak ve bilimsel araştırmaya destek olacak berimsel bir model için gerekli zemini sağlayacak bir bilimsel merak kuramı inşa etmektedir. Kuram öncelikle bilimsel merak kavramının sınırlarını belirlemekte ve farklı araştırma alanlarından gelen içgörüleri ve verileri birleşik bir çerçeve içerisinde özlü ve bağdaşık olarak bir araya getirmektedir. İnsan merakının farklı bilgi parçaları, diğer bir değişle içerik taşıyan kaynaklar, arasındaki yönünü belirleyen temel güçler bilimsel merakın bilişsel dinamikleri olarak betimlenmiştir. Kökleri insan kişiliğinde olan bu dinamikler (1) genişleme dinamiği, (2) tamamlama dinamiği, (3) açımlama dinamiği, (4) mükemmelleştirme dinamiği ve (5) ilgi dinamiğidir. Herbir dinamikten gelen etkiler vektör uzayı örneksemesine uygun olarak etkileşmekte ve insan merakının nihai hareketini belirlemektedir. Bu hareketler bilimsel merakın zaman kısıtı karşısında seçim yapma örüntüleri olarak formüle edilmekte ve tanımlanan örüntüler bireylerin merak davranış çizgilerini analiz etmek için kullanılmaktadır. İnsan merakı teknolojik çevresiyle ortamında biliş fikrine uygun olarak güçlü biçimde etkileşmektedir. Çalışma, kütüphanenin içine yerleşik bilimsel araştırmacı imgesini kullanarak, insan merakı ve elverişli dışsal kaynaklar arasındaki eşleşmeyi ve etkileşimi netleştirmektedir. Bu türden bir perspektif merakın birleşik kuramından ne tür bir teknoloji tasarımının bilimsel merakı artıracağı ve bilimsel araştırmayı destekleyeceği sorusuna yumuşak bir geçiş sağlamaktadır. Bu adımdan sonra mevcut teknolojiler analiz edilmekte ve bilimsel araştırma için çevreleyen anlamsal zeka kavramı tanıtılmaktadır. Çevreleyen sistemler yüksek düzeyde uyum sağlayıcı, kişiselleşmiş ve bağlamın farkında sistemlerdir. Anlamsal zeka ise ontoloji tabanlı anlam sistemlerini etkili biçimde temsil edebilir, anlamsal karşılıklı işlerliği mümkün kılar ve anlamsal boşlukları akıl yürütücülerle doldurabilir. Çevreleyen anlamsal zeka bu özellikleri bir araya getirir ve ontoloji tabanlı anlamsal bilgiyi işleyebilen ve insan merak davranış çizgilerine uyum sağlayabilen sistemleri mümkün kılar ki bu da sonuç olarak insan merakını artırır ve bilimsel merakı benzersiz biçimde destekler. Bu tez aynı zamanda bu türden bir tasarımı uygulayan bir oyuncak modeli de içermekte ve modelin hem sorunlarını hem de Bilişsel Bilim alanı için önemini tartışmaktadır.

Scientific curiosity is the key motivation behind most of the scientific and philosophical achievements of human kind. It is defined in our theory as an intrinsically motivated desire to make sense of potentially everything that are proper subjects of science and philosophy. Paradoxically, the concept of scientific curiosity itself is one of the least studied subjects in the history of science and philosophy. In an age of 'attention economy' where the biggest problem is not the unavailability of information but its overabundance, the need for effective information-filtering systems becomes more conspicuous. Therefore, studying the design of information systems that effectively adapt to human curiosity is a highly significant area of research. Our study first constructs a theory of scientific curiosity which provides a grounding for an effective computational model that aims at augmenting scientific curiosity and aiding scientific research. The theory initially delineates the concept of 'scientific curiosity' and constructs a unified framework within which various insights and data coming form a variety of research areas come together in a concise and coherent way. The basic forces that influence the direction of human curiosity among alternative items of information, i.e. content-bearing resources, are described as the cognitive dynamics of scientific curiosity. Those dynamics, which are rooted in human personality, are (1) expansion dynamics, (2) completion dynamics, (3) explication dynamics, (4) perfection dynamics and (5) interest dynamics. The influences coming from each dynamics interact in analogy to a vector space and such interactions determine the final motion of human curiosity. Those motions are formulated as patterns of selections made by scientific curiosity in the face of time constraint and the identified patterns are used for analyzing the curiosity traits of individuals. Human curiosity interacts strongly with the technological environment in line with the idea of extended cognition. With the image of a scientific researcher embedded into a library, the study clarifies the coupling of and interaction between human curiosity and the available external resources. This perspective allows for a smooth transition from a unified theory of curiosity to the question of what types of technology designs can best augment scientific curiosity and aid scientific research. After this step the available technologies are analyzed and the concept of ambient semantic intelligence for scientific research is introduced. Ambient systems are highly adaptive, personalized and context-aware systems, whereas semantic intelligence has the capabilities of representing ontology-based meaning-systems effectively, enabling semantic interoperability and filling semantic gaps via reasoners. Ambient semantic intelligence combines those features and enables systems that process ontology-based semantic information and adapt to human curiosity traits, which in turn augments human curiosity and aids scientific research in a unique way. The thesis includes a toy model that implements such a design and discusses its problems as well as significance for the future of Cognitive Science.