Vượt ra ngoài Triết học: Cách Ontology thúc đẩy Trí tuệ nhân tạo, Blockchain và Khoa học hiện đại

Câu hỏi “Cái gì tồn tại?” đã thu hút các nhà tư duy suốt hơn hai thiên niên kỷ. Từ các Hình Thức của Plato đến các hệ thống trí tuệ nhân tạo ngày nay, ngành ontology đã định hình cách nhân loại hiểu về thực tại—và ngày càng định hướng cách chúng ta xây dựng thế giới số. Nhưng ontology không chỉ là một khái niệm triết học trừu tượng. Đến năm 2026, ontology đã trở thành một khung thực tiễn hỗ trợ mọi thứ từ khả năng trao đổi dữ liệu y tế đến hệ thống danh tính phi tập trung và các công cụ đề xuất thông minh. Khám phá này làm rõ lý do tại sao hiểu về ontology lại quan trọng đối với các nhà nghiên cứu, kỹ thuật viên và bất kỳ ai muốn nắm bắt cách tổ chức kiến thức trong cả thế giới vật chất lẫn kỹ thuật số.

Câu hỏi muôn thuở: Ontology thực sự có nghĩa là gì?

Về bản chất, ontology đặt ra những câu hỏi tưởng chừng đơn giản nhưng lại vô cùng khó khăn: “Cái gì đang tồn tại?” và “Những thứ nào là thực?” Từ này xuất phát từ gốc Hy Lạp—“onto” (tồn tại, hiện hữu) kết hợp với “-logy” (nghiên cứu)—dù khái niệm này đã tồn tại qua nhiều thế kỷ trong các cuộc điều tra triết học.

Trong môi trường học thuật, ontology đề cập đến việc nghiên cứu có hệ thống về sự tồn tại và các loại phân loại mà mọi vật đều thuộc về. Các nhà triết học trong lĩnh vực này tập trung vào việc xác định các thực thể, nhóm chúng theo các đặc tính chung, và vẽ ra các mối quan hệ—như quan hệ nhân quả, phân cấp, cấu thành—liên kết chúng lại với nhau. Các phân loại nền tảng được xem xét bao gồm đối tượng, thuộc tính, sự kiện và mối quan hệ.

Hãy xem ontology như một hệ thống quản lý tổng thể về thực tại. Nếu bạn thiết kế một thế giới trong trò chơi điện tử, bạn sẽ tạo ra một danh sách toàn diện: nhân vật có các thuộc tính nhất định, họ thực hiện các hành động (sự kiện), tương tác với các đối tượng, và các mối quan hệ này được quy định bởi các quy tắc. Ontology chính xác là thực hiện chức năng này để hiểu về thực tại—cả vũ trụ vật lý mà các triết gia đã suy ngẫm hàng thế kỷ, lẫn các không gian thông tin kỹ thuật số mới nổi gần đây.

Sự khác biệt giữa ontology và môn triết học liên quan là metaphysics (siêu hình học) là tinh tế nhưng quan trọng. Trong khi siêu hình học bàn về các câu hỏi rộng hơn về nguyên nhân, thời gian và bản chất của vũ trụ, ontology tập trung vào nhiệm vụ cụ thể: xác định những gì tồn tại và xây dựng các phân loại để chúng ta phân chia sự tồn tại đó.

Từ các văn bản cổ đại đến kiến trúc số: Theo dấu tiến trình của ontology

Hiểu về dòng chảy trí tuệ của ontology giúp ta hiểu rõ các ứng dụng hiện đại của nó. Aristotle đã xây dựng một trong những khung ontology có ảnh hưởng lớn nhất lịch sử, phân loại thực tại thành các chất (thực thể nền tảng), phẩm chất (thuộc tính) và quan hệ (kết nối). Hệ thống này đã ảnh hưởng sâu rộng đến thần học trung cổ, nơi Thomas Aquinas và Duns Scotus tích hợp tư duy ontology vào các lập luận thần học về Chúa, bản chất và sự tồn tại.

Thời kỳ hiện đại, ontology trở thành một ngành học chính thức. Nhà triết học Đức Christian Wolff vào thế kỷ 17 đã nâng ontology từ một lĩnh vực điều tra rời rạc thành một lĩnh vực triết học có hệ thống. Sau đó, Immanuel Kant đã cách mạng hóa lĩnh vực này bằng cách đặt câu hỏi không chỉ về sự tồn tại, mà còn về cách trí óc con người cấu trúc trải nghiệm—cho rằng các phân loại của chúng ta về hiểu biết hình thành những gì chúng ta có thể biết về thực tại. Nhìn nhận của Kant đã dự báo vai trò của ontology trong việc tổ chức thông tin kỹ thuật số.

Thế kỷ 20 chứng kiến sự chuyển đổi của ontology từ suy nghĩ triết học thuần túy thành một mối quan tâm kỹ thuật. Các nhà triết học phân tích bắt đầu tranh luận về bản chất chính xác của thuộc tính, điều kiện tồn tại, và mối quan hệ giữa ngôn ngữ và thực tại. Tuy nhiên, bước ngoặt lớn nhất đến từ cuộc cách mạng số. Khi khoa học máy tính ra đời, các nhà nghiên cứu nhận ra rằng máy móc cần các biểu diễn kiến thức rõ ràng, chính xác. Ontology—nghệ thuật ánh xạ những gì tồn tại và cách các thứ liên quan—trở thành yếu tố không thể thiếu trong các hệ thống tính toán.

Trận chiến: Các tranh luận chính trong ontology định hình hệ thống tri thức

Ontology vẫn là một lĩnh vực tranh luận sôi nổi. Tranh luận nền tảng đặt ra giữa các chủ nghĩa thực tế (realists) và chống thực tế (anti-realists) hoặc chủ nghĩa xây dựng (constructivists). Các chủ nghĩa thực tế cho rằng các phân loại như “cây”, “công lý” hay “số” tồn tại độc lập—chúng có thực dù không ai suy nghĩ về chúng. Trong khi đó, các chủ nghĩa chống thực tế và xây dựng cho rằng các phân loại này là các cấu trúc tâm lý hoặc xã hội, chỉ có ý nghĩa trong các khung hiểu biết của con người.

Tranh luận tưởng chừng trừu tượng này có ảnh hưởng thực tế. Ví dụ, trong ontology y học: “bệnh” là một hiện tượng khách quan có thực hay chỉ là một phân loại do con người đặt ra để mô tả biến thể sinh học? Câu trả lời này ảnh hưởng đến cách các nhà nghiên cứu thực hiện các nghiên cứu dịch tễ học và cách các hệ thống y tế tổ chức thông tin bệnh nhân.

Một tranh cãi khác liên quan đến khái niệm phổ quát (universals) và cá thể (particulars). “Màu đỏ” có tồn tại như một đặc tính phổ quát, hay chỉ các vật thể đỏ riêng lẻ—như quả cherry này, hoàng hôn kia—mới thực sự tồn tại như các cá thể? Câu hỏi này có ảnh hưởng sâu rộng đến cách các nhà khoa học dữ liệu xây dựng các đồ thị tri thức và cách trí tuệ nhân tạo học phân loại thế giới.

Trong lĩnh vực ontology, các nhánh chuyên biệt đã hình thành. Formal ontology sử dụng logic để khảo sát các phân loại chung nhất của sự tồn tại. Applied ontology tập trung vào các lĩnh vực cụ thể—y học, kỹ thuật, tài chính—nơi các thuật ngữ chính xác và các mối quan hệ rõ ràng giữa các khái niệm trở thành yếu tố then chốt. Social ontology khám phá một lĩnh vực hấp dẫn: các thực thể phụ thuộc hoàn toàn vào các thực hành xã hội và thỏa thuận tập thể, như tiền tệ, luật pháp hoặc thị trường chứng khoán.

Xây dựng bản đồ thực tại: ontology trong cơ sở dữ liệu, AI và đồ thị tri thức

Trong bối cảnh công nghệ ngày nay, ontology đã chuyển từ các hội thảo triết học sang hạ tầng của các hệ thống số. Trong khoa học thông tin, ontology là một đặc tả chính thức về các khái niệm và mối quan hệ trong một lĩnh vực. Nó như một bản vẽ sơ đồ: xác định các thực thể, thuộc tính của chúng, và các liên kết liên quan.

Các đồ thị tri thức minh họa nguyên tắc này rõ nét. Các công cụ tìm kiếm duy trì các ontology khổng lồ để ánh xạ các mối quan hệ giữa con người, địa điểm, sản phẩm và khái niệm. Khi bạn tìm kiếm thông tin, các ontology nền tảng này giúp hệ thống hiểu ngữ cảnh và cung cấp kết quả phù hợp. Các từ điển chuẩn như Schema.org cung cấp các khung ontological chung, cho phép các trang web khác nhau chú thích nội dung một cách nhất quán. Trong lĩnh vực y tế, các ontology chính thức như SNOMED CT và MeSH tổ chức thuật ngữ y học theo cấu trúc phân cấp chính xác—rất quan trọng để hồ sơ bệnh nhân có thể tìm kiếm, so sánh và tích hợp xuyên hệ thống chăm sóc sức khỏe.

Trong phát triển trí tuệ nhân tạo, ontology là yếu tố không thể thiếu. Các hệ thống AI cần các biểu diễn có cấu trúc của lĩnh vực mà chúng hoạt động. Một trợ lý AI trong y học cần một ontology xác định các bệnh, triệu chứng, phương pháp điều trị và các mối liên hệ của chúng. Nếu không có cấu trúc kiến thức chính thức này, hệ thống không thể lý luận hiệu quả hoặc duy trì tính nhất quán trong các quyết định.

Các công cụ thực hành giúp xây dựng ontology trong các bối cảnh kỹ thuật. Protégé, một trình chỉnh sửa ontology mã nguồn mở phát triển tại Stanford, cho phép các nhà nghiên cứu và kỹ sư thiết kế, trực quan hóa và xác thực ontology. Ngôn ngữ Ontology Web (OWL) cung cấp cú pháp chính thức để biểu đạt các khái niệm ontology theo dạng máy đọc được. Những công cụ này giúp phổ cập việc phát triển ontology, đưa nó ra khỏi các cuộc thảo luận triết học và vào quy trình làm việc của các nhóm kỹ thuật.

Các lớp tin cậy và danh tính số: Tại sao các dự án blockchain đặt tên theo ontology

Dự án blockchain Ontology (ONT) thể hiện một sự hội tụ thú vị: việc đặt tên phản ánh sự phù hợp sâu sắc giữa các nguyên lý triết học và kiến trúc công nghệ. Giống như ontology triết học đặt câu hỏi “cái gì tồn tại?”, dự án blockchain Ontology cấu trúc các thực thể số—danh tính, quyền hạn, tài sản, và các mối quan hệ tin cậy.

Là một “lớp tin cậy” cho Web3, Ontology triển khai các giải pháp danh tính phi tập trung nhằm giải quyết một thách thức lớn của Web3. Trong các hệ sinh thái phi tập trung không có trung tâm quản lý, làm thế nào các thành viên xác minh danh tính của nhau? Các hệ thống danh tính truyền thống (hộ chiếu, giấy phép lái xe) dựa vào các trung tâm xác nhận. Các hệ thống danh tính gốc blockchain phải phân phối quyền này trong khi vẫn duy trì độ tin cậy dựa trên mã hóa.

Ở đây, ontology trở thành hạ tầng thực tế. Giao thức Ontology thiết lập các đặc tả chính thức về cách cấu trúc danh tính số, các tuyên bố mà chúng có thể đưa ra về chính mình, và cách các bên khác xác minh các tuyên bố đó. Nó đặt ra—và trả lời—những câu hỏi căn bản: Điều gì tạo thành một tuyên bố danh tính hợp lệ? Các loại giấy tờ danh tính khác nhau liên hệ như thế nào theo thứ tự phân cấp? Các mối quan hệ nào thiết lập lòng tin giữa các bên chưa quen biết?

Cách tư duy kiến trúc này không chỉ giới hạn trong danh tính. Các giao thức ontology còn làm rõ các mối quan hệ giữa các tài sản số, quyền hạn, và loại dữ liệu khác nhau. Chúng cho phép khả năng tương tác giữa các hệ thống blockchain có thể nói các ngôn ngữ không tương thích. Trong ý nghĩa này, dự án Ontology thể hiện sâu sắc nguyên lý của ontology triết học: cách chúng ta cấu trúc và phân loại thực tại về cơ bản định hình cách chúng ta tương tác với nó.

Tiền tuyến nghiên cứu: Các giả định ontological thúc đẩy phương pháp luận

Trong nghiên cứu học thuật, đặc biệt trong các khoa học xã hội, nhận thức rõ về ontology là điều tối quan trọng. Trước khi các nhà nghiên cứu chọn phương pháp và thiết kế nghiên cứu, họ phải đối mặt với các câu hỏi ontological: Những giả định nào nằm dưới nền tảng cho câu hỏi về thế giới tôi đang nghiên cứu?

Các nhà nghiên cứu theo chủ nghĩa khách quan hoặc chủ nghĩa duy vật tin rằng thực tại tồn tại độc lập với nhận thức của con người. Các hiện tượng xã hội, từ mô hình tuyển dụng đến tỷ lệ tội phạm, được xem như các sự kiện khách quan có thể đo lường qua các phương pháp định lượng. Quan điểm ontological này thường dẫn đến các khảo sát quy mô lớn, các thí nghiệm kiểm soát, và phân tích thống kê.

Ngược lại, các nhà nghiên cứu theo chủ nghĩa diễn giải hoặc chủ nghĩa xây dựng xem thực tại xã hội là do con người tạo ra qua tương tác, diễn giải và ý nghĩa. Ontology này hợp lý cho các phương pháp định tính—phỏng vấn sâu, quan sát dân tộc học, phân tích câu chuyện—nhằm hiểu cách người tham gia xây dựng ý nghĩa.

Không có cách tiếp cận nào là “đúng” tuyệt đối; nhưng rõ ràng về ontological giúp đảm bảo tính nhất quán phương pháp luận. Một nhà nghiên cứu y tế về thái độ tiêm chủng phải quyết định: Liệu hành vi do dự tiêm vaccine có phải là hiện tượng khách quan với nguyên nhân cố định (chủ nghĩa khách quan), hay phản ánh các ý nghĩa đa dạng, phụ thuộc vào ngữ cảnh mà người ta gắn vào can thiệp y tế (chủ nghĩa xây dựng)? Lựa chọn ontological này sẽ ảnh hưởng đến thiết kế nghiên cứu, chiến lược lấy mẫu, phân tích dữ liệu và diễn giải kết quả.

Ontology, Epistemology và Phương pháp luận: Làm rõ khung lý thuyết

Thường xuyên có sự nhầm lẫn khi mọi người đồng nhất ba khái niệm: ontology, epistemology và methodology.

Ontology trả lời câu hỏi nền tảng: Cái gì tồn tại? Nó liên quan đến bản chất của thực tại. Ví dụ: Các tầng lớp xã hội là các cấu trúc khách quan hay chỉ là các cấu trúc do con người tạo ra?

Epistemology theo sau: Làm thế nào chúng ta biết được cái gì tồn tại? Nó liên quan đến tiêu chuẩn của kiến thức hợp lệ và các con đường đáng tin cậy để đạt tới chân lý. Ví dụ: Dữ liệu phỏng vấn về trải nghiệm tầng lớp xã hội có thể được coi là kiến thức hợp lệ, hay chỉ dữ liệu thống kê?

Methodology là bước cuối: Các công cụ và thủ tục cụ thể nào sẽ được sử dụng? Ví dụ: Chúng ta sẽ tiến hành khảo sát, phỏng vấn, nhóm thảo luận hay quan sát?

Quy trình này có ý nghĩa quan trọng. Nếu không rõ về ontology, các giả định epistemological sẽ dễ bị mơ hồ, dẫn đến lựa chọn phương pháp không phù hợp. Ngược lại, rõ ràng về giả định ontological giúp xây dựng lý luận epistemological vững chắc và chọn lựa phương pháp phù hợp, chặt chẽ.

Kiến trúc thực tế: Thực thi ontology trong hệ thống thực

Khi các tổ chức hoặc nhóm phát triển xây dựng ontology lĩnh vực để phục vụ mục đích thực tiễn, họ theo quy trình có hệ thống. Đầu tiên, họ liệt kê các thực thể liên quan—trong y học, đó là bệnh, triệu chứng, thuốc, thủ thuật. Thứ hai, họ xác định các mối quan hệ: “bệnh A gây ra triệu chứng B”, “thuốc C điều trị bệnh A”, “thủ thuật D cần thiết thiết bị E”.

Tiếp theo, họ biểu đạt các đặc tả này một cách chính thức bằng các ngôn ngữ như OWL hoặc các khung ontology chuyên dụng. Cuối cùng, họ kiểm thử xem ontology có phản ánh chính xác kiến thức lĩnh vực và hỗ trợ các nhiệm vụ suy luận mà hệ thống cần thực hiện.

Quá trình xây dựng không chỉ mang tính kỹ thuật; nó đòi hỏi kiến thức sâu về lĩnh vực. Một ontology tài chính hiệu quả cần các chuyên gia tài chính làm rõ chính xác các khái niệm như “tài sản”, “nợ phải trả”, “lợi nhuận” và “rủi ro”. Một ontology y sinh hiệu quả đòi hỏi sự hợp tác giữa các nhà sinh học, bác sĩ lâm sàng và nhà khoa học dữ liệu.

Điều này giải thích tại sao các ontology thường là điểm nghẽn trong nhiều dự án AI và tích hợp dữ liệu. Việc xây dựng ontology vội vàng mà không hiểu rõ các khái niệm nền tảng sẽ dẫn đến các hệ thống sai lệch, gây ra lỗi trong dự đoán, quyết định và suy luận tự động.

Tại sao ontology lại quan trọng: Từ lý thuyết đến chuyển đổi thực tiễn

Câu hỏi tưởng chừng trừu tượng—“Cái gì tồn tại?”—lại vang vọng trong mọi lĩnh vực của công việc tri thức và phát triển công nghệ đương đại. Hiểu về ontology mang lại lợi thế quan trọng dù bạn đang thiết kế hệ thống AI, tiến hành nghiên cứu, xây dựng nền tảng quản lý kiến thức hay kiến trúc hệ thống blockchain.

Đối với các kỹ thuật viên, tư duy rõ ràng về ontology giúp tránh những hiểu lầm đắt giá giữa các nhóm. Khi kỹ sư, chuyên gia lĩnh vực và các bên liên quan đều vận hành dựa trên các ontology rõ ràng, chung chia, việc tích hợp thành công và duy trì hệ thống trở nên dễ dàng hơn. Đối với các nhà nghiên cứu, sự rõ ràng về ontological đảm bảo tính nhất quán phương pháp luận và kết luận hợp lệ. Đối với các tổ chức quản lý thông tin phức tạp, các ontology chính thức giúp dữ liệu được tích hợp nhất quán và khả năng tương tác cao hơn.

Trong tương lai, khi trí tuệ nhân tạo ngày càng đóng vai trò trung tâm trong quyết định y tế, tài chính, công lý hình sự và quản trị, tầm quan trọng của ontology chính xác càng trở nên rõ ràng. Các hệ thống AI không chỉ xử lý dữ liệu; chúng còn lý luận về những gì tồn tại trong lĩnh vực của chúng và cách các thứ liên quan đến nhau. Nếu các nền tảng ontological này sai lệch, không phù hợp với hiểu biết của con người hoặc mang định kiến, các hệ thống xây dựng dựa trên đó sẽ phát sinh lỗi quy mô lớn.

Ngược lại, khi các nhóm phát triển đầu tư vào việc xây dựng ontology đúng đắn—tham gia các chuyên gia lĩnh vực, thể hiện đa dạng các quan điểm, duy trì khả năng giải thích rõ ràng về cách các danh mục và mối quan hệ được định nghĩa—công nghệ trở nên đáng tin cậy hơn, phù hợp hơn với các giá trị nhân văn, và có khả năng hỗ trợ tiến bộ thực sự.

Các câu hỏi thường gặp

Ontology là gì đơn giản nhất?
Ontology là một danh mục có hệ thống về những gì tồn tại và cách các thứ liên quan đến nhau. Nó trả lời câu hỏi “Có gì đó không?” bằng cách thiết lập các phân loại và mối liên hệ. Hãy nghĩ về nó như một cấu trúc tổ chức nền tảng của thực tại—dù là vật lý, xã hội hay kỹ thuật số.

Ontology khác gì với epistemology?
Ontology nói về những gì tồn tại (bản chất của thực tại); epistemology nói về cách chúng ta biết được những gì tồn tại (kiến thức hợp lệ và chân lý). Ontology là về sự tồn tại; epistemology là về việc biết. Bạn cần hiểu rõ cái gì tồn tại trước khi xác định cách biết về nó.

Tại sao tôi cần quan tâm đến ontology?
Sự rõ ràng về ontological định hình mọi thứ từ tính hợp lệ của nghiên cứu đến độ tin cậy của công nghệ. Nếu bạn xây dựng hệ thống AI, tiến hành nghiên cứu hoặc làm việc với dữ liệu, giả định ontological của bạn quyết định câu hỏi bạn đặt ra, phương pháp phù hợp và liệu kết quả có bền vững hay không. Làm rõ giả định này giúp tránh các sai lầm đắt giá.

Ontology có thể sai không?
Có thể, và không. Trong phạm vi một lĩnh vực và mục đích cụ thể, ontology có thể phù hợp hoặc không phù hợp hơn. Một ontology y học có thể rất tốt để tổ chức hồ sơ bệnh nhân nhưng không phù hợp cho nghiên cứu cơ bản. Một ontology không nhất thiết là “sai”, mà là phù hợp hay không phù hợp với mục đích sử dụng. Tuy nhiên, các ontology có thể chứa đựng giả định sai về những gì tồn tại hoặc cách các thứ liên quan.

Mối liên hệ giữa triết học ontology và ontology tính toán là gì?
Cả hai đều đặt câu hỏi về cách phân loại và cấu trúc thực tại. Triết học ontology làm điều đó về mặt khái niệm; ontology tính toán làm điều đó một cách chính thức và rõ ràng để cho phép máy lý luận. Dự án blockchain Ontology là ví dụ về mối liên hệ này—sử dụng các phân loại có cấu trúc để thiết lập các mối quan hệ tin cậy trong các hệ thống phi tập trung.

Ontology áp dụng thế nào trong blockchain và Web3?
Các hệ thống blockchain hoạt động dựa trên các thỏa thuận chung về những gì tồn tại dưới dạng số—danh tính, token, quyền hạn, trạng thái. Ontology giúp các thỏa thuận này rõ ràng và có thể xác minh. Các dự án như Ontology (ONT) cấu trúc các yếu tố này một cách chính thức, cho phép khả năng tương tác và tin cậy trong các môi trường phi tập trung, nơi không có trung tâm để thực thi thỏa thuận.

Kết luận

Từ các phân loại của Aristotle đến các đồ thị tri thức hỗ trợ tìm kiếm, từ các tranh luận triết học về phổ quát đến các hệ thống danh tính blockchain, ontology cung cấp khung nền tảng thiết yếu để hiểu cái gì tồn tại và cách các thứ liên quan đến nhau. Trong kỷ nguyên trí tuệ nhân tạo, tích hợp dữ liệu và hệ thống phi tập trung, ontology không còn là khái niệm trừu tượng nữa mà trở thành một yếu tố thực tiễn thiết yếu.

Nhận thức sâu sắc hơn là ontology luôn quan trọng; nó chỉ vừa mới trở nên rõ ràng hơn. Mỗi lần bạn tổ chức thông tin, phân loại thực thể hoặc lý luận về các mối quan hệ, bạn đều đang tham gia vào các cam kết ontological. Khi làm rõ các cam kết này—dù là nhà triết học, nhà nghiên cứu hay kỹ sư—bạn sẽ nâng cao tư duy, tránh các sai sót và thúc đẩy đổi mới thực sự.

Trong bối cảnh công nghệ ngày càng trung gian hóa trải nghiệm và quyết định của con người, đảm bảo hệ thống dựa trên các ontology rõ ràng, chính xác và có đạo đức trở thành một trong những thách thức lớn nhất của thời đại chúng ta. Câu hỏi vẫn còn nguyên giá trị như từ thời Athens cổ đại: “Cái gì tồn tại?”—và cách chúng ta trả lời câu hỏi đó sẽ định hình tương lai mà chúng ta xây dựng.