E sa dirtelo
La conoscenza della vostra organizzazione vive in molte forme: in documenti e conversazioni, in tabelle e transazioni, nei dati e nell'esperienza delle persone. Isagog la rende esplicita, verificabile e utilizzabile da assistenti e applicazioni di intelligenza artificiale, con una visione, un metodo e una piattaforma.
La ricerca testuale, anche per similarità semantica, trova solo passaggi pertinenti. Un grafo RDF invece collega entità, fatti, fonti e relazioni; l'ontologia esplicita le regole con cui derivare nuove conoscenze.
Esempio illustrativo su una ontologia di un museo di arte contemporanea.
Quali opere di artisti italiani nati dopo il 1980 posso vedere nella mostra «La luce della migrazione»?
Due opere sulle cinque in mostra: «Rotta di terra» (2021) di Nadia Ferri e «Attraverso» (2019) di Marco Sabbatini.
Individua la mostra a partire dal titolo.
ExhibitiontitleRaccogli le opere esposte in quella mostra.
exhibited_inexhibit_artworksDa ogni opera risali al suo autore, quando è un artista.
authored_byArtistTieni gli autori italiani nati dopo il 1980.
nationalitybirth_date«Opere» non è stato cercato una classe alla volta: un dipinto e un'opera video rientrano perché le loro classi sono sottoclassi di Artwork.
ArtworkPaintingVideoArtworkIl collettivo non ha un tipo Artist dichiarato o derivabile, quindi non soddisfa la condizione positiva della query. Questo non prova una negazione.
ArtistPersonCollectivePaintingNadia Ferri — italiana, 1988VideoArtworkMarco Sabbatini — italiano, 1985InstallationCollettivo Mareo — il tipo Artist non è dichiarato né derivabile dai dati disponibiliPaintingGiulio Neri — italiano, 1979: fuori per data di nascitaPaintingHélène Roux — francese, 1962: fuori per nazionalità e data di nascitaArtworkPaintingVideoArtwork“Opera creativa, che può essere materiale, immateriale o performativa”
Painting e VideoArtwork sono sottoclassi di Artwork: la domanda dice «opere», e il sistema le raccoglie per sussunzione, senza che nessuno abbia elencato le classi da cercare.
ArtistPersonCollective“Un individuo umano”
Artist è sottoclasse di Person. Il tipo Collective, da solo, non permette di derivare Artist. La query non include quel risultato, ma l'assenza del tipo non equivale a una negazione: servirebbe un assioma ulteriore.
La domanda combina relazioni e filtri sul grafo con la sussunzione delle classi. Il collettivo non soddisfa la condizione positiva Artist; non viene derivato che sia una non-Person.
Istanze illustrative su schema reale: la mostra, le opere e le sale sono inventate; le classi e le proprietà attraversate — Exhibition, Painting, Installation, VideoArtwork, Hall, exhibited_in, located_in, adjacent_to — sono quelle dell'ontologia MAXXI (v2.8) e della top ontology Isagog che essa importa.
Esempio illustrativo sullo schema di un archivio storico giornalistico.
Cosa sappiamo del progetto Parco Nord?
Recuperiamo cinque fatti con provenienza esplicita: un redattore, un modello di IA, DBpedia, Wikipedia e una descrizione legata al momento dell'articolo.
Coordinato dall'assessorato al Verde pubblico
HumanDescriptorAvviato nel 2019
AIDescriptorSituato nel quartiere Nord
DBPediaDescriptorDescritto nella voce Wikipedia del quartiere
WikipediaDescriptorIn fase di realizzazione (al momento di questo articolo)
ContextualDescriptorHumanDescriptor“Descrittore di entità creato da annotatori umani”
AIDescriptor“Descrittore di entità generato da sistemi di IA”
DBPediaDescriptor“Descrittore di entità che riferisce risorse DBpedia”
WikipediaDescriptor“Descrittore di entità che riferisce articoli Wikipedia”
ContextualDescriptor“Descrizione di un'entità indicizzata temporalmente, così come caratterizzata al momento di una specifica menzione”
Istanza illustrativa su schema reale: il caso è inventato; le classi dei descrittori — HumanDescriptor, AIDescriptor, DBPediaDescriptor, WikipediaDescriptor, ContextualDescriptor — sono quelle della ontologia di un archivio giornalistico.
Caso sintetico e pseudonimizzato; affermazioni e fonti dal grafo clinico.
È allergico alla penicillina?
Dipende da quando lo si chiede: riferita ma mai testata da febbraio ad aprile, poi esclusa (de-labellata) a settembre 2025.
ReportedL1, riga 22Reazione cutanea a penicillina in età pediatrica, riferita
riferito, non verificato
NegatedL1, riga 22Test allergologico mai eseguito
esplicitamente negato nella fonte
ReportedL2, riga 41Allergia riferita a penicillina
riferito, non verificato
RuledOutL3, riga 44Allergia a penicillina esclusa (de-labellazione)
escluso; supera le valutazioni precedenti
L'affermazione di settembre supera esplicitamente quelle precedenti tramite la relazione supersedes: non basta scegliere il testo più simile o più recente.
L3: RuledOutsupersedesL1: Reported, L2: Reported
Negated registra un fatto esplicitamente negato; RuledOut una valutazione esclusa. Un fatto mancante resta ignoto e un sospetto resta aperto: non diventano falsi per assenza di conferma.
AllergyStatementReportedriferito, non verificato
“Riferita dal paziente reazione cutanea a penicillina in età pediatrica; episodio non documentato”
Riferita dal paziente; l'episodio non è documentato.
ProcedureStatementNegatedesplicitamente negato nella fonte
“mai sottoposto a test allergologico”
Nessun test allergologico è mai stato eseguito.
AllergyStatementReportedriferito, non verificato
“In considerazione dell'allergia riferita a penicillina”
L'etichetta non verificata comincia a orientare le scelte terapeutiche.
AllergyStatementRuledOutescluso; supera le valutazioni precedenti
“Il paziente è stato de-labellato: può assumere beta-lattamici penicillinici. La segnalazione di allergia riportata nelle precedenti lettere di dimissione è pertanto da considerarsi superata.”
La valutazione specialistica supera le due segnalazioni precedenti.
Dati reali (sintetici, pseudonimizzati): il caso clinico è sintetico per costruzione, ma le affermazioni, le citazioni e i riferimenti a documento e riga provengono dal grafo di conoscenza.
Fondatore e CEO — già Director of Center for Advanced Studies IBM Italy
Guido ha guidato per anni la ricerca IBM in Italia su linguaggio, logica e rappresentazione della conoscenza. Oggi insegna Intelligenza Artificiale all'Università Marconi, e porta in Isagog la stessa idea che ha guidato la sua ricerca: un'intelligenza artificiale che ragiona su basi esplicite, non solo su correlazioni statistiche.
Co-fondatore — già Executive Health and Research IBM, Medical doctor
Bob applica l'intelligenza artificiale alla pratica clinica da quarant'anni. Un'esperienza maturata dove un errore ha conseguenze reali — ed è la ragione per cui, in Isagog, la tracciabilità delle risposte non è un dettaglio tecnico ma un requisito.
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