Но и эти типы в языках (а хоть и программирования, моделирования, представления знаний (онтологизирования). А я бы ещё предложил и типы в коннективистских структурах, типа нейронных сетей. "Линейщина", как там ласково называют любые переходы к недискретной математике -- от quantitative type theory https://bentnib.org/quantitative-type-theory.html до собственно дифференцируемых типов в дифференцируемых программах по линии рассуждений "дифференцируемое всё. от чёрно-белой модели мира к рябенькой" -- https://ailev.livejournal.com/1464563.html.
Больше типов богу типов!
Но мой вопрос, поднятый в "Типы языков программирования как foundational ontololgy" https://ailev.livejournal.com/1485657.html и далее развёрнутый в "Foundational ontologies -- типы в языках программирования против БД" https://ailev.livejournal.com/1486211.html про state of the art систему типов как foundation ontology пока остаётся неотвеченным: разные системы типов разбираются сами по себе, чаще всего без обсуждения того, как они хороши в качестве foundation ontology (то есть хороши вместо объектов из ООП, табличек из реляционной алгебры, триплов из логики первого порядка и т.д.).
Я вообще уподобил эти системы типов CISC и RISC архитектурам процессоров. Простые системы типов точно так же побеждают "по очкам", как RISC процессоры в процессорной архитектуре.
Ну, и дальше -- как делать DDD с этими complex type systems или reduced type systems, это ж современная форма онтологической работы. Моделировать в языке программирования и API, или сразу делать концепутальную модель данных для базы данных и как её потом транслировать в физическую модель данных для конкретной базы данных и/или языка программирования. И как там быть с программированием/моделированием/онтологизированием-в-большом (см., например, материалы по ссылкам в https://ailev.livejournal.com/1391038.html).
Сейчас всё больше и больше людей занимаются по факту онтологией, но не знают об этом. Ну, типа "говорят прозой", но не знают слова "проза". Фишка в том, что ещё непонятно, где знание прирастает быстрее — у самих computational ontologists или в этих смежных областях.
Вот люди из NLP с deep learning пришли, и почти вся допотопная вычислительная лингвистика пошла лесом ))) С классическими compotational ontologists вполне может быть подобная история.
Так что я бы про онтологию как практику привязки моделей к жизни говорил, а вот про онтологов — уже с большой осторожностью. Люди, занимающиеся DDD занимаются онтологией, хотя и кулибинствуют вовсю. И люди, делающие классификаторы с нейронками, тоже занимаются онтологией, и тоже кулибинствуют. А ещё есть классические формальные философы (которые с формулами, но без языков программирования — типа "математики в её связи с миром"), так они тоже занимаются онтологией — типа David Lewis с его possible worlds. Онтология при этом, конечно, должна сильно поменяться, когда ей занимаются все, кому не лень. Она и меняется.
Кому интересно -- разговаривают об этом вот тут (https://t.me/typeslife).
Для меня это важно в связи с SysMoLan (например, https://ailev.livejournal.com/1449992.html -- про онтологический статус объектов SysMoLan, про систему его типов) и в связи с планирующимся курсом вычислительного мышления, где нужно будет говорить про state-of-the-art в типах -- https://ailev.livejournal.com/1477090.html
UPDATE: меня очень волнует набор типов из моего учебника системного мышления, гармонизированный с IEC81346. К этому модель HQDM будет поближе, но всё одно нужно разрабатывать эту upper ontology отдельно — инженерная и менеджерская жизнь-то с этим системным мышлением чуток поменялась. И это нужно в upper ontology учесть.
Ну, и какую систему типов, сиречь foundational ontology мне для этой концептуальной/методлогической работы выбрать?
Вот это мой вопрос!