2 research outputs found
Programski jezici za semantiÄke wiki sustave koji potiÄu autopoiesis
Wiki sustavi, progresivna tehnologija kojoj u njezinim poÄecima neki poznati struÄnjaci nisu predvidjeli svijetlu buduÄnost, danas su u Å”irokoj upotrebi. Sustavi koji svakom pridoÅ”lici omoguÄavaju da na njima ostavi traga, razvijaju se autopoietiÄno u sve impresivnije i impresivnije repozitorije znanja. Možda najpoznatiji primjer takvog sustava, Wikipedia, otvorena enciklopedija Interneta u vrijeme pisanja ovog teksta u svojoj engleskoj inaÄici broji preko 2.2 milijuna Älanaka, koje su ljudi Å”irom svijeta postavili na sustav, a postoje inaÄice za gotovo sve svjetske jezike. Ipak, Äini se da su wiki sustavi doÅ”li do svoje granice rasta. Sve je ÄeÅ”Äe i ÄeÅ”Äe sluÄaj da se na razliÄitim sustavima pokuÅ”avaju definirati pravila ponaÅ”anja, pravila organiziranja znanja, pravila dodavanja metapodataka primarno u svrhu jednostavnijega pretraživanja i izvoÄenja zakljuÄaka iz ovih ogromnih repozitorija (uglavnom) tekstualnih podataka. Napori poput semantiÄkih wiki sustava, koji u tradicionalne (obiÄne) wiki sustave pokuÅ”avaju dodati semantiÄku komponentu Äini se u potpunosti zanemaruju jedan od osnovnih razloga nevjerojatnog uspjeha ove vrste sustava. Wiki sustavi su jednostavni za koriÅ”tenje i stoga ih koristi Å”irok spektar ljudi. Korisnici imaju vrlo razliÄita shvaÄanja tehnologije koja variraju od vrhunskih struÄnjaka za informacijsku tehnologiju do laika. Dakako, da distribucija korisnika naginje onima manje viÄnim informacijskim tehnologijama. Upravo zbog toga uvoÄenje naprednih koncepata poput semantiÄkih tehnologija uvelike ograniÄava primjenjivost takvih sustava jer od obiÄnih korisnika traži relativno dobro poznavanje takvih tehnologija. Kao Å”to je prethodno napomenuto, wiki sustavi razvijaju se autopoietiÄno, za razliku od tradicionalnih alopoietiÄnih (tehniÄkih) informacijskih tehnologija. Autopoiesis oÄitava se upravo u Äinjenici da korisnici svojim sudjelovanjem na sustavu stvaraju taj sustav, Å”ire ga, unaprijeÄuju ga novim i novima sadržajima, pravilima i definicijama. Postavlja se pitanje je li moguÄe koncept semantiÄkog weba "ugraditi" u wiki sustave, a da se pri tome zadrži njihova poÄetna jednostavnost? Jedna druga vrsta suvremenih Web 2.0 sustava na koje želimo ovdje ukazati su sustavi za druÅ”tveno oznaÄavanje (engl. social tagging). Oni su danas sve ÄeÅ”Äe u upotrebi, a koriste upravo organizaciji znanja pojedinog korisnika (engl. personal information management - PIM; personal knowledge management - PKM). Takvi sustavi svojim korisnicima omoguÄavaju da postavljaju oznake (engl. tag) na bilo koji sadržaj na koji nailaze na webu. Impresivni su takvi sustavi iz perspektive pretraživanja. Naime dok poznate tražilice pretražuju web naprednim algoritmima, sustavi za druÅ”tveno oznaÄavanje koriste jednostavno oznake koje su postavili korisnici. Sustavi za druÅ”tveno oznaÄavanje Äesto pronalaze relevantnije podatke od naprednih tražilica jer dolazi to tzv. Delfi efekta prema kojem je prosjeÄno miÅ”ljenje nekog podskupa ljudi bolji prediktor od miÅ”ljenja jedne nasumice odabrane osobe. JoÅ” jedno pitanje koje ovdje valja postaviti jest pitanje suvremenih organizacija i posebice njihovih informacijskih sustava. Suvremene organizacije danas su otvorene, adaptibilne, heterarhijske i virtualne. Je li moguÄe iskoristiti suvremene informacijske tehnologije kako bi se podržale potrebe suvremenih organizacija za adaptibilnoÅ”Äu, otvorenoÅ”Äu, heterarhiji i virtualnoÅ”Äu? U ovom Äemo radu pokuÅ”alo se, pa makar djelomiÄno, odgovoriti i na to pitanje, na koje suvremeni (rigidni, alopoietski postavljeni) informacijski sustavi ne daju odgovor. Web usluge (engl. web services) danas su naÄin na koji je putem mreže moguÄe koristiti usluge raznih organizacija. SemantiÄkim opisom takvih usluga pokuÅ”ava se omoguÄiti automatizirano raÄunalno koriÅ”tenje takvih usluga. Je li integracijom ove tehnologije i gore navedenih moguÄe podržati potrebe suvremenih organizacija? U ovom radu krenulo se pristupom objektno-orijentiranog semantiÄkog modeliranja te su tako dobivena saznanja stavljena u autopoietiÄni kontekst. Osnovni ciljevi bili su: (1) da sustav autopoietiÄno generira formalizirano znanje nad kojim se može raÄunalno rezonirati, (2) od prosjeÄnog korisnika oÄekuje se nikakvo ili minimalno poznavanje semantiÄkih tehnologija, (3) sustav se treba autopoietiÄno razvijati kako na podruÄju vlastitog sadržaja tako i na podruÄju vlastite funkcionalnosti (za razliku od tradicionalnih wiki sustava koji se razvijaju u pravilu iskljuÄivo na podruÄju sadržaja). Pretpostavljeno je da je svijet kojeg korisnici na sustavu opisuju jedan skup objekata koji su u meÄusobnim relacijama i raznim interakcijama. Može se reÄi da je "osnovna jedinica" sustava objekt. Svaki objekt potencijalno ima svoje relacije s drugim objektima i niz metoda kojima reagira na podražaje (poruke) od drugih objekata. Relacije se ponekad u kontekstu objektno-orijentiranog pristupa nazivaju i atributima radi jednostavnosti implementacije iako je rijeÄ o relaciji sadržavanja. U radu je takoÄer primjenjen takav pristup radi jednostavnosti te se atributima smatraju objekti koji su jednostavni znakovni nizovi dok Äe svi ostali objekti biti vezani relacijama. Podskupove skupa svih objekata nazivamo ekstenzijom nekog koncepta ukoliko postoji jasna intenzija (definicija, pravilo) koncepta po kojem jednoznaÄno možemo svaki objekt klasificirati bilo kao Älana ekstenzije koncepta, bilo kao Älana komplementarnog skupa ekstenziji. Koncepti se joÅ” nazivaju tipovima ili klasama te Äemo ta tri naziva u daljnjem razmatranju smatrati sinonimima. Možemo reÄi da se svaki koncept sastoji od svoje intenzije (definicije), ekstenzije (skupa svih objekata na koje je koncept primjenjiv) i svog simbola (oznakom kojom oznaÄavamo taj specifiÄni koncept). Ako se promotri wiki sustav iz perspektive semantiÄkog modeliranja može se reÄi da postoje tri osnovna koncepta na kojima je moguÄe temeljiti razmatranje, a to su: (1) stranica, (2) osoba i (3) wiki sustav (koji ukljuÄuje sam sustav, sve njegove Älanke odnosno stranice i korisnike). Uvedena je sljedeÄa pretpostavku: neka je svaki objekt tipa stranica generiÄki objekt (u kontekstu modeliranja znanja Äesto oznaÄen simbolom Thing). Neka sada svaki korisnik sustava može oznaÄavati stranice na sustavu postavljajuÄi oznake u obliku ureÄenih parova atribut:vrijednost. Na taj naÄin korisnici specijaliziraju svaki generiÄki objekt u neku (novu) klasu objekata. TakoÄer, neka. atribut i vrijednost mogu biti i neka od kljuÄnih rijeÄi poput class, inherits, relation, rule i sl. poznatih iz objektno-orijentiranih programskih jezika. Na taj naÄin korisnik potencijalno može joÅ” uže specijalizirati svoje miÅ”ljenje (znanje) o stranici (objektu). Na taj je naÄin podržano dodavanje atributa pojedinom objektu kao i njegovo odreÄivanje koje se tiÄe klase u koju pripada. Primjerice ako neki korisnik na neku stranicu postavi oznaku class:avion to znaÄi da taj korisnik tu stranicu viÅ”e ne smatra Älankom veÄ opisnikom objekta, tipa. "avion". TakoÄer, svaki korisnik može i potvrditi postojeÄu oznaku Äime se vjerodostojnost oznake poveÄava. Wiki sustavi po svojoj standardnoj sintaksi omoguÄavaju povezivanje svake stranice s drugim stranicama kako na samom sustavu tako i izvan njega, putem hiperveza. Možemo reÄi da je ovdje rijeÄ o relacijama s drugim objektima. Pretpostavlja se dakle da svaki korisnik može na svaku stranicu dodavati hiperveze na druge stranice u obliku relacija. : naziv_objekta pri Äemu može biti rijeÄ o stranicama na samom sustavu (koje su onda tipa stranica ili nekog specijaliziranijeg tipa) ili eksternim stranicama (pri Äemu uvodimo tip external resource). Neka, takoÄer svaki korisnik može potvrditi vezu kao i kod atributa odnosno oznaÄavanja Äime se vjerodostojnost relacije poveÄava. Pretpostavlja se nadalje da svaki korisnik može svakoj stranici nadodati web uslugu ili neku drugu vrstu skriptne ekstenzije koja proÅ”iruje funkcionalnost stranice te takve dodatke nazivamo metodama. Neka je svaka takva metoda semantiÄki opisana pomoÄu standardnog obrasca i svog opisnika (primjerice engl. WSDL - Web Service Definition Language). Svaka se metoda, kao i u prethodna dva sluÄaja može potvrditi od drugih korisnika, Äime se poveÄava njezina vjerodostojnost. ZakljuÄno možemo reÄi da smo ovako koncipiranim sustavom u stanju podržati dinamiÄno kreiranje klasa, objekata, njihovih atributa, metoda i relacija. Konkretno, moglo bi se reÄi daje rijeÄ o dinamiÄki kreiranoj ontologiji, dakle formalizaciji odreÄene aplikacijske domene. Pozabavimo se sada vjerodostojnoÅ”Äu (istinitoÅ”Äu) informacija koje korisnici pospremaju u sustav. Kako bi to uÄinili potrebno je prethodno opisati koncept organizacije ribarske mreže kao i moguÄnosti podržavanja takvog koncepta informacijskom tehnologijom. RijeÄ je o konceptu koji pokuÅ”ava iskoristiti najbolje od dvaju poznatih koncepata iz organizacijske teorije, hijerarhije i heterarhije odnosno mrežne strukture. Ako promatramo ribarsku mrežu na obali ona se Äini potpuno heterarhijskom, svi su Ävorovi istovjetni i na jednakoj razini. No primimo li jedan Ävor i uzdignemo ga dinamiÄki oko njega nastaje hijerarhija pri Äemu je odabrani Ävor na vrhu. Primimo li drugi nastaje druga itd. Na taj naÄin dinamiÄki možemo stvarati nove i uniÅ”tavati stare hijerarhije. Postavlja se pitanje kako podržati takav koncept informacijskom tehnologijom. Pretpostavimo da imamo sustav na kojem se vodi niz projekata neke organizacije (ili opÄenito nekog socijalnog sustava) pri Äemu svaki projekt ima svoj vlastiti autopoietiÄni semantiÄki wiki sustav. Moglo bi se reÄi da svaki projekt definira svojevrsnu aplikacijsku domenu. Sama funkcionalnost tog sustava u ovom trenutku nam nije bitna, nego nam je bitan mehanizam kojim Äemo pronaÄi najadakvatniju osobu za pojedini projekt koja se svojim znanjima i sposobnostima istiÄe te time postaje voÄa. Kako bi objasnili taj mehanizam potrebno je objasniti PageRank algoritam kojeg koristi poznata tražilica Google pri rangiranju stranica koje se pretražuju. Algoritam analizira web stranice brojeÄi ulazne i izlazne veze svake stranice. Svaka veza koju neka stranica ima prema nekoj drugoj stranici smatra se glasom potpore te stranice za stranicu na koju pokazuje. Sve se stranice inicijalno postavljaju na odreÄeni rank koji je jednak 1/N pri Äemu je N broj stranica koje se analiziraju. Ako neka stranica kojim sluÄajem pokazuje na viÅ”e stranica tada se njezin glas dijeli tako da svaka stranica dobiva n-ti dio njezinoga glasa (ako je n broj stranica na koje stranica pokazuje). Sada se do odreÄene preciznosti analizira tako postavljena mreža stranica zbrajanjem ulaznih veza svake stranice i prosljeÄivanjem novih vrijednosti na druge stranice. Na taj naÄin dobije se rank za svaku stranicu, ta Å”to je on veÄi to ta stranica ima veÄu "potporu" drugih stranica. Taj se rank može nazvati i vjerojatnoÅ”Äu kojom Äe neki korisnik nasumice obilazeÄi stranice u zadanoj mreži odabrati upravo zadanu stranicu. Page rank mreža ustvari predstavlja Markovljev lanac u kojem su stranice stanja, a tranzicije (koje su sve jednako vjerojatne) veze izmeÄu tih stranica. Postavimo sad taj algoritam u kontekst jedne socijalne mreže, dakle mreže ljudi, odnosno konkretno mreže Älanova nekog projekta ili aplikacijske domene. Dajemo svim Älanovima projekta moguÄnost da glasuju za druge korisnike za koje smatraju da su najadekvatniji za voÄu projekta. Ako sada glasove promatramo kao veze na druge stranice tada primjenom PageRank algoritma dinamiÄki dobivamo hijerarhiju Älanova na odreÄenom projektu. UviÅ”estruÄavanjem ovog algoritma (stoga i viÅ”e razliÄitih projekata) u stvari podržavamo koncept ribarske mreže. PageRank algoritam ima joÅ” jednu zanimljivu odliku koju Äemo primijeniti u daljnjem izlaganju. Naime, zbroj svih rankova svih Ävorova u mreži je jednak 1 Å”to je dakako korisno u kontekstu teorije vjerojatnosti. Vratimo se sada na istinitost pojedinih informacija u autopoietiÄnom semantiÄkom wikiju. Pretpostavimo da je svaka oznaka koju neki korisnik postavi ponderirana njegovim rankom. Ovakav je ponder opravdan jer rank na neki naÄin iskazuje uvjerenje drugih Älanova da Äe dotiÄni Älan uÄiniti pravu stvar, Å”to lako možemo povezati s definicijom znanja: "Znanje je istinito vjerovanje". Oznake se akumuliraju, dakle svaka se oznaka može postaviti i viÅ”e puta od razliÄitih Älanova. Zbrajanjem pondera dobivamo vjerojatnost koja iskazuje uvjerenje Älanova projekta da je informacija toÄna. Sada kad imamo brojÄani iznos vjerojatnosti možemo i logiÄki formalizirati znanje u tako dinamiÄki kreiranoj ontologiji. Jasno je da ontologiju možemo opisati nekim od jezika, za ontologije (npr. F-Logika - engl. frame logic, f-logic, Deskripcijska Logika - engl. description logic) pri Äemu se na ovom mjestu odluÄujemo za logiku temeljenu na okvirima odnosno F-Logiku. Potrebno je za odabrani jezik izvesti shemu anotacije vjerojatnosti Å”to Äe biti uÄinjeno u radu. No, Å”to je u sluÄaju ako zakljuÄke želimo izvoditi iz viÅ”e razliÄitih ontologija, Å”to je opravdano pitanje. Naime, ako kao Å”to smo pretpostavili imamo niz projekata na kojima se dinamiÄki stvaraju ontologije tada je visoka vjerojatnost da Äe nam ponekad biti potrebno znanje iz viÅ”e razliÄitih podruÄja. Primjerice, recimo da se jedan projekt bavi vinima, drugi receptima i treÄi gastronomskom ponudom nekog podruÄja. Vrlo jednostavno može se dogoditi da netko postavi upit "U kojem restoranu mogu popiti vino koje najbolje ide uz odreÄenu vrstu ribe, a da pri tome ne platim viÅ”e od 200 kn?" Agent koji pokuÅ”ava odgovoriti na to pitanje mora prvo pronaÄi nazive recepata koji sadrže tu odreÄenu vrstu ribe, zatim mora pronaÄi vina koja idu uz navedene recepte i na kraju pretražiti restorane koji neku od kombinacija imaju u svojoj gastronomskoj ponudi uz odgovarajuÄu cijenu. Za spajanje razliÄitih izvora znanja postoji princip amalgamacije izvora znanja. U radu bi se taj koncept pokuÅ”ao primijeniti na ovako naÄinjen sustav ponderiranjem vjerojatnosti pojedinih izraza s izvedenicom broja Älanova na pojedinom projektu. U ovom radu izvedena je formalizacija koja povezuje wiki sustave, semantiÄki web, mrežne usluge, druÅ”tveno oznaÄavavanje i socijalne mreže. Uz to opisan je i jedan jezik iz koji je nazvan Niklas (prema poznatom Niklasu Luhmanu koji je prvi uveo pojam autopoiesisa u druÅ”tvene znanosti). Konkretno, istražene su moguÄnosti primjene dobro formaliziranih koncepata iz semantiÄkog weba i semantiÄkih mrežnih usluga u autopoietiÄnom kontekstu wiki sustava uz pripomoÄ druÅ”tvenog oznaÄavanja i socijalnih mreža kao Å”to je prethodno opisano. Prvo su objaÅ”njeni i formalizirani jezici za (obiÄne) wiki sustave. U tom kontekstu bilo je potrebno opisati niz formalizacija sintakse koje se u takvim jezicima koriste poput hiperveza, slika i raznih drugih dodataka, poglavlja, formatiranja teksta, tablica, varijabli i predložaka. Nakon formalizacije jezika za wiki sustave opisani su jezici za semantiÄke wiki sustave koji su odreÄeno proÅ”irenje prethodno opisanih jezika. U tu svrhu bilo je potrebno opisati i formalizirati sintaksu i konkretno koncepte poput atributa i relacija, konverzija, semantiÄkih predložaka i mrežnih usluga. Pri tome se koristila logika, temeljena na okvirima (F-logika) kao jezik za formalizaciju. Na kraju su semantiÄki wiki sustavi stavljeni u autopoietiÄni kontekst. Bilo je potrebno izvesti anotaciju vjerojatnosti na prethodno definirane jezike obzirom na socijalnu mrežu kao i amalgamacijsku shemu kako bi se omoguÄila integracija izvora znanja. Na kraju je prikazan niz primjera moguÄih autopoietiÄnih aplikacija kako bi se poduprla teza o korisnosti prethodno izvedene formalizacije. Najvažniji primjer jest konstrukcija autopoietiÄnog sustava za sigurnost osobnih raÄunala. Osnovna ideja je izgraditi autopoietiÄni semantiÄki wiki sustav o osnovnim prijetnjama osobnim raÄunalima (poznatih pogreÅ”aka) te ih povezati s potrebnim zakrpama. Na taj naÄin bi se omoguÄila svojevrsna baza znanja o prijetnjama i rjeÅ”enjima te time i razvoj aplikacija za koriÅ”tenje takve baze. Uz navedeni prikazani su i sustav za autopoietiÄnu znanstvenu konferenciju ili Äasopis te autopoietiÄni sustav za upravljanje znanjem u organizaciji. Glavni cilj ovog istraživanja bio je na jednom mjestu ukazati na teoriju i primjenu autopoiesisa u informacijskim znanostima s posebnim naglaskom na korisnost drukÄijeg pristupa semantiÄkim wiki sustavima. Htjelo se pokazati da su wiki sustavi u naÄelu autopoietiÄni zbog svoje jednostavnosti koriÅ”tenja od strane druÅ”tvenog sustava koji ih okružuje, a ta se jednostavnost gubi uvoÄenjem kompleksnih semantiÄkih tehnologija. Svojevrsnim skrivanjem semantiÄkih tehnologija u pozadinu sustava te uvoÄenjem drugih druÅ”tvenih tehnologija poput druÅ”tvenog oznaÄavanja i druÅ”tvenih mreža pokuÅ”ao se dokinuti taj jaz izmeÄu semantiÄkih tehnologija i wiki sustava. Hipoteze ovog istraživanja, koje su u radu i potvrÄene, bile su sljedeÄe: HIPOTEZA 1. Na temelju formalizacije jezika, za wiki sustave i jezika za semantiÄke wiki sustave te uvoÄenja koncepta organizacije ribarske mreže moguÄe je izvesti anotacijsku shemu vjerojatnosti u takve jezike po uzoru na druge logiÄke programske jezike. Anotacijska shema izvedena je uz pomoÄ sintaske logike temeljene na okvirima. HIPOTEZA 2. Na temelju sheme za anotaciju vjerojatnosti u jezike za semantiÄke wiki sustave te na temelju uvoÄenja analize druÅ”tvenih mreža u wiki sustave i semantiÄke wiki sustave moguÄe je izvesti amalgamacijsku shemu za takve jezike po uzoru na druge logiÄke programske jezike. Amalgamaeijska shema izvedena je uz pomoÄ integracije druÅ”tvenih mreža. HIPOTEZA 3. Na temelju sheme za anotaciju vjerojatnosti i sheme za amalgamaciju moguÄe je izvesti novu vrstu jezika za autopoietiÄne semantiÄke wiki sustave. Pri tome je formalizirana sintaksa i semantika novog jezika koji je svojevrsna kombinacija anotirane i amalgamirane logike temeljene na okvirima i prikaznih jezika za wiki sustave. Iz navedenog jasno je da se znanstveni doprinos ovog rada sastoji od eksplicitne formalizacije (obiÄnih) wiki sustava, formalizacije jezika za semantiÄke wiki sustave, uvoÄenja semantiÄkih mrežnih usluga u semantiÄke wiki sustave te uvoÄenja objektno orijentiranog pristupa u formalizaciju jezika za semantiÄke wiki sustave. Osnovni doprinos ogledava se u razvoju novog jezika za autopoietiÄne semantiÄke wiki sustave uvoÄenjem koncepata dobivenih iz druÅ”tvenog oznaÄavanja i analizom socijalnih mreža odnosno konkretno uvoÄenjem anotacije tako dobivenih vjerojatnosti i odgovarajuÄe amalgamacijske sheme te na kraju primjene koncepta autopoiesisa u kontekstu informacijskih sustava. Uz navedeno opisana je jedna implementacija takvog jezika utjelovljena u jeziku niKlas. Iz druÅ”tvene perspektive otvara se Äitav niz moguÄnosti za razvoj novih vrsta aplikacija temeljenih na podržavanju autopoiesisa druÅ”tvenog sustava. Naime, krajnji proizvod tj. aplikacija TAOPIS koja podržava autopoietiÄne semantiÄke wiki sustave razvija se prema naÄelima paradigme otvorenog koda i dana je zajednici na besplatno koriÅ”tenje
Programski jezici za semantiÄke wiki sustave koji potiÄu autopoiesis
Wiki sustavi, progresivna tehnologija kojoj u njezinim poÄecima neki poznati struÄnjaci nisu predvidjeli svijetlu buduÄnost, danas su u Å”irokoj upotrebi. Sustavi koji svakom pridoÅ”lici omoguÄavaju da na njima ostavi traga, razvijaju se autopoietiÄno u sve impresivnije i impresivnije repozitorije znanja. Možda najpoznatiji primjer takvog sustava, Wikipedia, otvorena enciklopedija Interneta u vrijeme pisanja ovog teksta u svojoj engleskoj inaÄici broji preko 2.2 milijuna Älanaka, koje su ljudi Å”irom svijeta postavili na sustav, a postoje inaÄice za gotovo sve svjetske jezike. Ipak, Äini se da su wiki sustavi doÅ”li do svoje granice rasta. Sve je ÄeÅ”Äe i ÄeÅ”Äe sluÄaj da se na razliÄitim sustavima pokuÅ”avaju definirati pravila ponaÅ”anja, pravila organiziranja znanja, pravila dodavanja metapodataka primarno u svrhu jednostavnijega pretraživanja i izvoÄenja zakljuÄaka iz ovih ogromnih repozitorija (uglavnom) tekstualnih podataka. Napori poput semantiÄkih wiki sustava, koji u tradicionalne (obiÄne) wiki sustave pokuÅ”avaju dodati semantiÄku komponentu Äini se u potpunosti zanemaruju jedan od osnovnih razloga nevjerojatnog uspjeha ove vrste sustava. Wiki sustavi su jednostavni za koriÅ”tenje i stoga ih koristi Å”irok spektar ljudi. Korisnici imaju vrlo razliÄita shvaÄanja tehnologije koja variraju od vrhunskih struÄnjaka za informacijsku tehnologiju do laika. Dakako, da distribucija korisnika naginje onima manje viÄnim informacijskim tehnologijama. Upravo zbog toga uvoÄenje naprednih koncepata poput semantiÄkih tehnologija uvelike ograniÄava primjenjivost takvih sustava jer od obiÄnih korisnika traži relativno dobro poznavanje takvih tehnologija. Kao Å”to je prethodno napomenuto, wiki sustavi razvijaju se autopoietiÄno, za razliku od tradicionalnih alopoietiÄnih (tehniÄkih) informacijskih tehnologija. Autopoiesis oÄitava se upravo u Äinjenici da korisnici svojim sudjelovanjem na sustavu stvaraju taj sustav, Å”ire ga, unaprijeÄuju ga novim i novima sadržajima, pravilima i definicijama. Postavlja se pitanje je li moguÄe koncept semantiÄkog weba "ugraditi" u wiki sustave, a da se pri tome zadrži njihova poÄetna jednostavnost? Jedna druga vrsta suvremenih Web 2.0 sustava na koje želimo ovdje ukazati su sustavi za druÅ”tveno oznaÄavanje (engl. social tagging). Oni su danas sve ÄeÅ”Äe u upotrebi, a koriste upravo organizaciji znanja pojedinog korisnika (engl. personal information management - PIM; personal knowledge management - PKM). Takvi sustavi svojim korisnicima omoguÄavaju da postavljaju oznake (engl. tag) na bilo koji sadržaj na koji nailaze na webu. Impresivni su takvi sustavi iz perspektive pretraživanja. Naime dok poznate tražilice pretražuju web naprednim algoritmima, sustavi za druÅ”tveno oznaÄavanje koriste jednostavno oznake koje su postavili korisnici. Sustavi za druÅ”tveno oznaÄavanje Äesto pronalaze relevantnije podatke od naprednih tražilica jer dolazi to tzv. Delfi efekta prema kojem je prosjeÄno miÅ”ljenje nekog podskupa ljudi bolji prediktor od miÅ”ljenja jedne nasumice odabrane osobe. JoÅ” jedno pitanje koje ovdje valja postaviti jest pitanje suvremenih organizacija i posebice njihovih informacijskih sustava. Suvremene organizacije danas su otvorene, adaptibilne, heterarhijske i virtualne. Je li moguÄe iskoristiti suvremene informacijske tehnologije kako bi se podržale potrebe suvremenih organizacija za adaptibilnoÅ”Äu, otvorenoÅ”Äu, heterarhiji i virtualnoÅ”Äu? U ovom Äemo radu pokuÅ”alo se, pa makar djelomiÄno, odgovoriti i na to pitanje, na koje suvremeni (rigidni, alopoietski postavljeni) informacijski sustavi ne daju odgovor. Web usluge (engl. web services) danas su naÄin na koji je putem mreže moguÄe koristiti usluge raznih organizacija. SemantiÄkim opisom takvih usluga pokuÅ”ava se omoguÄiti automatizirano raÄunalno koriÅ”tenje takvih usluga. Je li integracijom ove tehnologije i gore navedenih moguÄe podržati potrebe suvremenih organizacija? U ovom radu krenulo se pristupom objektno-orijentiranog semantiÄkog modeliranja te su tako dobivena saznanja stavljena u autopoietiÄni kontekst. Osnovni ciljevi bili su: (1) da sustav autopoietiÄno generira formalizirano znanje nad kojim se može raÄunalno rezonirati, (2) od prosjeÄnog korisnika oÄekuje se nikakvo ili minimalno poznavanje semantiÄkih tehnologija, (3) sustav se treba autopoietiÄno razvijati kako na podruÄju vlastitog sadržaja tako i na podruÄju vlastite funkcionalnosti (za razliku od tradicionalnih wiki sustava koji se razvijaju u pravilu iskljuÄivo na podruÄju sadržaja). Pretpostavljeno je da je svijet kojeg korisnici na sustavu opisuju jedan skup objekata koji su u meÄusobnim relacijama i raznim interakcijama. Može se reÄi da je "osnovna jedinica" sustava objekt. Svaki objekt potencijalno ima svoje relacije s drugim objektima i niz metoda kojima reagira na podražaje (poruke) od drugih objekata. Relacije se ponekad u kontekstu objektno-orijentiranog pristupa nazivaju i atributima radi jednostavnosti implementacije iako je rijeÄ o relaciji sadržavanja. U radu je takoÄer primjenjen takav pristup radi jednostavnosti te se atributima smatraju objekti koji su jednostavni znakovni nizovi dok Äe svi ostali objekti biti vezani relacijama. Podskupove skupa svih objekata nazivamo ekstenzijom nekog koncepta ukoliko postoji jasna intenzija (definicija, pravilo) koncepta po kojem jednoznaÄno možemo svaki objekt klasificirati bilo kao Älana ekstenzije koncepta, bilo kao Älana komplementarnog skupa ekstenziji. Koncepti se joÅ” nazivaju tipovima ili klasama te Äemo ta tri naziva u daljnjem razmatranju smatrati sinonimima. Možemo reÄi da se svaki koncept sastoji od svoje intenzije (definicije), ekstenzije (skupa svih objekata na koje je koncept primjenjiv) i svog simbola (oznakom kojom oznaÄavamo taj specifiÄni koncept). Ako se promotri wiki sustav iz perspektive semantiÄkog modeliranja može se reÄi da postoje tri osnovna koncepta na kojima je moguÄe temeljiti razmatranje, a to su: (1) stranica, (2) osoba i (3) wiki sustav (koji ukljuÄuje sam sustav, sve njegove Älanke odnosno stranice i korisnike). Uvedena je sljedeÄa pretpostavku: neka je svaki objekt tipa stranica generiÄki objekt (u kontekstu modeliranja znanja Äesto oznaÄen simbolom Thing). Neka sada svaki korisnik sustava može oznaÄavati stranice na sustavu postavljajuÄi oznake u obliku ureÄenih parova atribut:vrijednost. Na taj naÄin korisnici specijaliziraju svaki generiÄki objekt u neku (novu) klasu objekata. TakoÄer, neka. atribut i vrijednost mogu biti i neka od kljuÄnih rijeÄi poput class, inherits, relation, rule i sl. poznatih iz objektno-orijentiranih programskih jezika. Na taj naÄin korisnik potencijalno može joÅ” uže specijalizirati svoje miÅ”ljenje (znanje) o stranici (objektu). Na taj je naÄin podržano dodavanje atributa pojedinom objektu kao i njegovo odreÄivanje koje se tiÄe klase u koju pripada. Primjerice ako neki korisnik na neku stranicu postavi oznaku class:avion to znaÄi da taj korisnik tu stranicu viÅ”e ne smatra Älankom veÄ opisnikom objekta, tipa. "avion". TakoÄer, svaki korisnik može i potvrditi postojeÄu oznaku Äime se vjerodostojnost oznake poveÄava. Wiki sustavi po svojoj standardnoj sintaksi omoguÄavaju povezivanje svake stranice s drugim stranicama kako na samom sustavu tako i izvan njega, putem hiperveza. Možemo reÄi da je ovdje rijeÄ o relacijama s drugim objektima. Pretpostavlja se dakle da svaki korisnik može na svaku stranicu dodavati hiperveze na druge stranice u obliku relacija. : naziv_objekta pri Äemu može biti rijeÄ o stranicama na samom sustavu (koje su onda tipa stranica ili nekog specijaliziranijeg tipa) ili eksternim stranicama (pri Äemu uvodimo tip external resource). Neka, takoÄer svaki korisnik može potvrditi vezu kao i kod atributa odnosno oznaÄavanja Äime se vjerodostojnost relacije poveÄava. Pretpostavlja se nadalje da svaki korisnik može svakoj stranici nadodati web uslugu ili neku drugu vrstu skriptne ekstenzije koja proÅ”iruje funkcionalnost stranice te takve dodatke nazivamo metodama. Neka je svaka takva metoda semantiÄki opisana pomoÄu standardnog obrasca i svog opisnika (primjerice engl. WSDL - Web Service Definition Language). Svaka se metoda, kao i u prethodna dva sluÄaja može potvrditi od drugih korisnika, Äime se poveÄava njezina vjerodostojnost. ZakljuÄno možemo reÄi da smo ovako koncipiranim sustavom u stanju podržati dinamiÄno kreiranje klasa, objekata, njihovih atributa, metoda i relacija. Konkretno, moglo bi se reÄi daje rijeÄ o dinamiÄki kreiranoj ontologiji, dakle formalizaciji odreÄene aplikacijske domene. Pozabavimo se sada vjerodostojnoÅ”Äu (istinitoÅ”Äu) informacija koje korisnici pospremaju u sustav. Kako bi to uÄinili potrebno je prethodno opisati koncept organizacije ribarske mreže kao i moguÄnosti podržavanja takvog koncepta informacijskom tehnologijom. RijeÄ je o konceptu koji pokuÅ”ava iskoristiti najbolje od dvaju poznatih koncepata iz organizacijske teorije, hijerarhije i heterarhije odnosno mrežne strukture. Ako promatramo ribarsku mrežu na obali ona se Äini potpuno heterarhijskom, svi su Ävorovi istovjetni i na jednakoj razini. No primimo li jedan Ävor i uzdignemo ga dinamiÄki oko njega nastaje hijerarhija pri Äemu je odabrani Ävor na vrhu. Primimo li drugi nastaje druga itd. Na taj naÄin dinamiÄki možemo stvarati nove i uniÅ”tavati stare hijerarhije. Postavlja se pitanje kako podržati takav koncept informacijskom tehnologijom. Pretpostavimo da imamo sustav na kojem se vodi niz projekata neke organizacije (ili opÄenito nekog socijalnog sustava) pri Äemu svaki projekt ima svoj vlastiti autopoietiÄni semantiÄki wiki sustav. Moglo bi se reÄi da svaki projekt definira svojevrsnu aplikacijsku domenu. Sama funkcionalnost tog sustava u ovom trenutku nam nije bitna, nego nam je bitan mehanizam kojim Äemo pronaÄi najadakvatniju osobu za pojedini projekt koja se svojim znanjima i sposobnostima istiÄe te time postaje voÄa. Kako bi objasnili taj mehanizam potrebno je objasniti PageRank algoritam kojeg koristi poznata tražilica Google pri rangiranju stranica koje se pretražuju. Algoritam analizira web stranice brojeÄi ulazne i izlazne veze svake stranice. Svaka veza koju neka stranica ima prema nekoj drugoj stranici smatra se glasom potpore te stranice za stranicu na koju pokazuje. Sve se stranice inicijalno postavljaju na odreÄeni rank koji je jednak 1/N pri Äemu je N broj stranica koje se analiziraju. Ako neka stranica kojim sluÄajem pokazuje na viÅ”e stranica tada se njezin glas dijeli tako da svaka stranica dobiva n-ti dio njezinoga glasa (ako je n broj stranica na koje stranica pokazuje). Sada se do odreÄene preciznosti analizira tako postavljena mreža stranica zbrajanjem ulaznih veza svake stranice i prosljeÄivanjem novih vrijednosti na druge stranice. Na taj naÄin dobije se rank za svaku stranicu, ta Å”to je on veÄi to ta stranica ima veÄu "potporu" drugih stranica. Taj se rank može nazvati i vjerojatnoÅ”Äu kojom Äe neki korisnik nasumice obilazeÄi stranice u zadanoj mreži odabrati upravo zadanu stranicu. Page rank mreža ustvari predstavlja Markovljev lanac u kojem su stranice stanja, a tranzicije (koje su sve jednako vjerojatne) veze izmeÄu tih stranica. Postavimo sad taj algoritam u kontekst jedne socijalne mreže, dakle mreže ljudi, odnosno konkretno mreže Älanova nekog projekta ili aplikacijske domene. Dajemo svim Älanovima projekta moguÄnost da glasuju za druge korisnike za koje smatraju da su najadekvatniji za voÄu projekta. Ako sada glasove promatramo kao veze na druge stranice tada primjenom PageRank algoritma dinamiÄki dobivamo hijerarhiju Älanova na odreÄenom projektu. UviÅ”estruÄavanjem ovog algoritma (stoga i viÅ”e razliÄitih projekata) u stvari podržavamo koncept ribarske mreže. PageRank algoritam ima joÅ” jednu zanimljivu odliku koju Äemo primijeniti u daljnjem izlaganju. Naime, zbroj svih rankova svih Ävorova u mreži je jednak 1 Å”to je dakako korisno u kontekstu teorije vjerojatnosti. Vratimo se sada na istinitost pojedinih informacija u autopoietiÄnom semantiÄkom wikiju. Pretpostavimo da je svaka oznaka koju neki korisnik postavi ponderirana njegovim rankom. Ovakav je ponder opravdan jer rank na neki naÄin iskazuje uvjerenje drugih Älanova da Äe dotiÄni Älan uÄiniti pravu stvar, Å”to lako možemo povezati s definicijom znanja: "Znanje je istinito vjerovanje". Oznake se akumuliraju, dakle svaka se oznaka može postaviti i viÅ”e puta od razliÄitih Älanova. Zbrajanjem pondera dobivamo vjerojatnost koja iskazuje uvjerenje Älanova projekta da je informacija toÄna. Sada kad imamo brojÄani iznos vjerojatnosti možemo i logiÄki formalizirati znanje u tako dinamiÄki kreiranoj ontologiji. Jasno je da ontologiju možemo opisati nekim od jezika, za ontologije (npr. F-Logika - engl. frame logic, f-logic, Deskripcijska Logika - engl. description logic) pri Äemu se na ovom mjestu odluÄujemo za logiku temeljenu na okvirima odnosno F-Logiku. Potrebno je za odabrani jezik izvesti shemu anotacije vjerojatnosti Å”to Äe biti uÄinjeno u radu. No, Å”to je u sluÄaju ako zakljuÄke želimo izvoditi iz viÅ”e razliÄitih ontologija, Å”to je opravdano pitanje. Naime, ako kao Å”to smo pretpostavili imamo niz projekata na kojima se dinamiÄki stvaraju ontologije tada je visoka vjerojatnost da Äe nam ponekad biti potrebno znanje iz viÅ”e razliÄitih podruÄja. Primjerice, recimo da se jedan projekt bavi vinima, drugi receptima i treÄi gastronomskom ponudom nekog podruÄja. Vrlo jednostavno može se dogoditi da netko postavi upit "U kojem restoranu mogu popiti vino koje najbolje ide uz odreÄenu vrstu ribe, a da pri tome ne platim viÅ”e od 200 kn?" Agent koji pokuÅ”ava odgovoriti na to pitanje mora prvo pronaÄi nazive recepata koji sadrže tu odreÄenu vrstu ribe, zatim mora pronaÄi vina koja idu uz navedene recepte i na kraju pretražiti restorane koji neku od kombinacija imaju u svojoj gastronomskoj ponudi uz odgovarajuÄu cijenu. Za spajanje razliÄitih izvora znanja postoji princip amalgamacije izvora znanja. U radu bi se taj koncept pokuÅ”ao primijeniti na ovako naÄinjen sustav ponderiranjem vjerojatnosti pojedinih izraza s izvedenicom broja Älanova na pojedinom projektu. U ovom radu izvedena je formalizacija koja povezuje wiki sustave, semantiÄki web, mrežne usluge, druÅ”tveno oznaÄavavanje i socijalne mreže. Uz to opisan je i jedan jezik iz koji je nazvan Niklas (prema poznatom Niklasu Luhmanu koji je prvi uveo pojam autopoiesisa u druÅ”tvene znanosti). Konkretno, istražene su moguÄnosti primjene dobro formaliziranih koncepata iz semantiÄkog weba i semantiÄkih mrežnih usluga u autopoietiÄnom kontekstu wiki sustava uz pripomoÄ druÅ”tvenog oznaÄavanja i socijalnih mreža kao Å”to je prethodno opisano. Prvo su objaÅ”njeni i formalizirani jezici za (obiÄne) wiki sustave. U tom kontekstu bilo je potrebno opisati niz formalizacija sintakse koje se u takvim jezicima koriste poput hiperveza, slika i raznih drugih dodataka, poglavlja, formatiranja teksta, tablica, varijabli i predložaka. Nakon formalizacije jezika za wiki sustave opisani su jezici za semantiÄke wiki sustave koji su odreÄeno proÅ”irenje prethodno opisanih jezika. U tu svrhu bilo je potrebno opisati i formalizirati sintaksu i konkretno koncepte poput atributa i relacija, konverzija, semantiÄkih predložaka i mrežnih usluga. Pri tome se koristila logika, temeljena na okvirima (F-logika) kao jezik za formalizaciju. Na kraju su semantiÄki wiki sustavi stavljeni u autopoietiÄni kontekst. Bilo je potrebno izvesti anotaciju vjerojatnosti na prethodno definirane jezike obzirom na socijalnu mrežu kao i amalgamacijsku shemu kako bi se omoguÄila integracija izvora znanja. Na kraju je prikazan niz primjera moguÄih autopoietiÄnih aplikacija kako bi se poduprla teza o korisnosti prethodno izvedene formalizacije. Najvažniji primjer jest konstrukcija autopoietiÄnog sustava za sigurnost osobnih raÄunala. Osnovna ideja je izgraditi autopoietiÄni semantiÄki wiki sustav o osnovnim prijetnjama osobnim raÄunalima (poznatih pogreÅ”aka) te ih povezati s potrebnim zakrpama. Na taj naÄin bi se omoguÄila svojevrsna baza znanja o prijetnjama i rjeÅ”enjima te time i razvoj aplikacija za koriÅ”tenje takve baze. Uz navedeni prikazani su i sustav za autopoietiÄnu znanstvenu konferenciju ili Äasopis te autopoietiÄni sustav za upravljanje znanjem u organizaciji. Glavni cilj ovog istraživanja bio je na jednom mjestu ukazati na teoriju i primjenu autopoiesisa u informacijskim znanostima s posebnim naglaskom na korisnost drukÄijeg pristupa semantiÄkim wiki sustavima. Htjelo se pokazati da su wiki sustavi u naÄelu autopoietiÄni zbog svoje jednostavnosti koriÅ”tenja od strane druÅ”tvenog sustava koji ih okružuje, a ta se jednostavnost gubi uvoÄenjem kompleksnih semantiÄkih tehnologija. Svojevrsnim skrivanjem semantiÄkih tehnologija u pozadinu sustava te uvoÄenjem drugih druÅ”tvenih tehnologija poput druÅ”tvenog oznaÄavanja i druÅ”tvenih mreža pokuÅ”ao se dokinuti taj jaz izmeÄu semantiÄkih tehnologija i wiki sustava. Hipoteze ovog istraživanja, koje su u radu i potvrÄene, bile su sljedeÄe: HIPOTEZA 1. Na temelju formalizacije jezika, za wiki sustave i jezika za semantiÄke wiki sustave te uvoÄenja koncepta organizacije ribarske mreže moguÄe je izvesti anotacijsku shemu vjerojatnosti u takve jezike po uzoru na druge logiÄke programske jezike. Anotacijska shema izvedena je uz pomoÄ sintaske logike temeljene na okvirima. HIPOTEZA 2. Na temelju sheme za anotaciju vjerojatnosti u jezike za semantiÄke wiki sustave te na temelju uvoÄenja analize druÅ”tvenih mreža u wiki sustave i semantiÄke wiki sustave moguÄe je izvesti amalgamacijsku shemu za takve jezike po uzoru na druge logiÄke programske jezike. Amalgamaeijska shema izvedena je uz pomoÄ integracije druÅ”tvenih mreža. HIPOTEZA 3. Na temelju sheme za anotaciju vjerojatnosti i sheme za amalgamaciju moguÄe je izvesti novu vrstu jezika za autopoietiÄne semantiÄke wiki sustave. Pri tome je formalizirana sintaksa i semantika novog jezika koji je svojevrsna kombinacija anotirane i amalgamirane logike temeljene na okvirima i prikaznih jezika za wiki sustave. Iz navedenog jasno je da se znanstveni doprinos ovog rada sastoji od eksplicitne formalizacije (obiÄnih) wiki sustava, formalizacije jezika za semantiÄke wiki sustave, uvoÄenja semantiÄkih mrežnih usluga u semantiÄke wiki sustave te uvoÄenja objektno orijentiranog pristupa u formalizaciju jezika za semantiÄke wiki sustave. Osnovni doprinos ogledava se u razvoju novog jezika za autopoietiÄne semantiÄke wiki sustave uvoÄenjem koncepata dobivenih iz druÅ”tvenog oznaÄavanja i analizom socijalnih mreža odnosno konkretno uvoÄenjem anotacije tako dobivenih vjerojatnosti i odgovarajuÄe amalgamacijske sheme te na kraju primjene koncepta autopoiesisa u kontekstu informacijskih sustava. Uz navedeno opisana je jedna implementacija takvog jezika utjelovljena u jeziku niKlas. Iz druÅ”tvene perspektive otvara se Äitav niz moguÄnosti za razvoj novih vrsta aplikacija temeljenih na podržavanju autopoiesisa druÅ”tvenog sustava. Naime, krajnji proizvod tj. aplikacija TAOPIS koja podržava autopoietiÄne semantiÄke wiki sustave razvija se prema naÄelima paradigme otvorenog koda i dana je zajednici na besplatno koriÅ”tenje