Вісник № 02. Системний аналіз, управління та інформаційні технології
Постійне посилання колекціїhttps://repository.kpi.kharkov.ua/handle/KhPI-Press/55880
Переглянути
Документ Контрфактуальна темпоральна модель причинно-наслідкових зв'язків для побудови пояснень в інтелектуальних системах(Національний технічний університет "Харківський політехнічний інститут", 2021) Чалий, Сергій Федорович; Лещинський, Володимир Олександрович; Лещинська, Ірина ОлександрівнаПредметом дослідження є процеси побудови пояснень на основі причинно-наслідкових зв'язків між станами або діями інтелектуальної системи. Пояснення представляє собою знання про послідовність причин та наслідків, які визначають процес та результат роботи інтелектуальної інформаційної системи. Мета роботи полягає в розробці контрфактуальної темпоральної моделі причинно-наслідкових зв'язків у складі пояснення процесу функціонування інтелектуальної системи з тим, щоб забезпечити виявлення каузальних залежностей на основі аналізу журналів поведінки такої системи. Для досягнення сформульованої мети вирішуються такі задачі: визначення темпоральних властивостей контрфактуального опису причинно-наслідкових зв'язків між діями або станами інтелектуальної інформаційної системи; розробка темпоральної моделі каузальних зв'язків, що враховує як факти виникнення подій в інтелектуальній системі, так і можливість виникнення подій, що не впливають на формування поточного рішення. Висновки. Виконано структуризацію темпоральних властивостей каузальних зв'язків для пар подій, які виникають послідовно в часі, або мають проміжні події. Такі зв'язки представлено альтернативними причинно-наслідковими зв'язками з використанням темпоральних операторів «Next» та «Future», що дає можливість реалізувати контрфактуальний підхід до представлення причинності. Запропоновано контрфактуальну темпоральну модель причинно-наслідкових зв'язків, яка визначає детерміновані каузальні зв'язки для пар послідовних подій та пар подій, між якими є інші події, що визначає властивість транзитивності таких залежностей і, відповідно, створює умови для опису послідовності причин та наслідків у складі пояснення в інтелектуальній системі з заданим ступенем деталізації. Модель забезпечує можливість визначення причинно-наслідкових зв'язків, між якими є проміжні події, які не впливають на кінцевий результат роботи інтелектуальної інформаційної системи.