Темпорально-каузальні методи побудови пояснень в системах штучного інтелекту - Чалий, Сергій Федорович; Лещинський, Володимир Олександрович (Автоматизовані системи управління та прилади автоматики, 2024)
Предметом дослідження є процес побудови пояснень в системах штучного інтелекту. Метою є розробка темпорально-каузального підходу до побудови пояснень в системах штучного інтелекту з тим, щоб представити пояснення як щодо процесу прийняття рішення, так і щодо отриманого рішення та зробити їх прозорими та зрозумілими для вирішення практичних завдань користувачів. Задачі: структуризація рівнів представлення пояснень з урахуванням темпорального й каузального аспектів; розробка узагальненого методу побудови пояснень з використанням темпоральних та каузальних залежностей; розробка методу уточнення пояснень з використанням темпоральних залежностей. Виконано структуризацію представлення пояснення у темпоральному на каузальному аспектах на локальному, проміжному та глобальному рівнях. Наукова новизна отриманих результатів полягає в такому. Запропоновано темпорально-каузальний метод побудови пояснень, що містить етапи побудови темпоральних та каузальних залежностей на локальному, проміжному та глобальному рівнях представлення пояснень. Метод дає можливість на основі темпоральних залежностей сформувати пояснення у формі каузальних залежностей, які визначають дії процесу та значення вхідних змінних як причини отриманого рішення, що створює умови для підвищення рівня довіри користувачів. Розроблено метод побудови пояснень на глобальному рівні представлення на основі упорядкованості вхідних даних. Метод містить етапи побудови темпоральних правил, визначення ваг правил на основі ваг антецедента та консеквента, побудови каузальних правил, побудови пояснення як сукупності зважених каузальних правил, що дає можливість врахувати структуру вхідних даних при побудові пояснення.