Побудова пояснень в інтелектуальних системах на основі формування каузальних залежностей

Анотація

Розглядається процес побудови пояснень в інтелектуальних інформаційних системах. Розроблено каузальний підхід до формування пояснень в таких системах, який створює умови для автоматизованого уточнення пояснень з тим, щоб зробити їх зрозумілими для користувачів з урахуванням їхніх цілей та потреб. Пояснення будується з використанням показників можливості та необхідності, що дає можливість врахувати невизначеність щодо проміжних даних інтелектуальної системи, представленої у вигляді «чорного ящика».  В рамках запропонованого підходу виконано структуризацію задач побудови пояснень в системах пояснювального штучного інтелекту, розроблено каузальну модель пояснення в інтелектуальній інформаційній системі, розроблено метод побудови пояснень в інтелектуальній інформаційній системі з використанням каузальних залежностей. Отримано такі нові наукові результати. Запропоновано узагальнену каузальну модель пояснення, яка об'єднує темпоральну, причинно-наслідкову та цільову складові. Модель забезпечує побудову багатоаспектного пояснення, що може бути використано не лише після реалізації рішення, а й до початку його імплементації. Запропоновано узагальнений метод побудови пояснення на основі каузальних залежностей, що містить етапи формування темпорального, причинно-наслідкового та цільового опису пояснення. Метод забезпечує можливість автоматизованої побудови та ітеративного уточнення пояснень.