No se puede cuantificar la importancia de la ontología para la IA, pero sin duda, la ontología es una gran herramienta para resolver muchos problemas importantes en la IA.
Dado que la IA se trata de encontrar relaciones entre variables de entrada y usarlas en la resolución de problemas, tener una lista completa de las conexiones entre entidades que la computadora puede encontrar como variables de entrada realmente ayuda a hacer conexiones inteligentes.
Pero vincular la ontología a la IA a menudo resulta ser un problema en sí mismo. La sobrecarga de cómputo puede ser antieconómica, lo que se agrava si la organización de la ontología no es adecuada o si se utiliza una estrategia de organización complicada. También a menudo los árboles de ontología pueden crecer hasta un gran número de nodos que hacen que sea imposible que el programa se ejecute en tiempo real.
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Dicho esto, se están realizando muchas investigaciones sobre cómo aplicar con éxito las ontologías existentes a los nuevos ámbitos del aprendizaje automático.
Leer:
1. Cyc: personas que intentan hacer exactamente lo mismo.
2. Aprendizaje de idiomas interminable: un proyecto interesante sobre el desarrollo de relaciones semánticas a partir de datos adquiridos de Internet.
3. BabelNet: sobre una aplicación de la vida real de las ideas discutidas anteriormente.
3. Características similares a las de Haar: sobre cómo se utilizan las relaciones predefinidas entre la estructura de la cara en el reconocimiento facial.
