2023
Постійне посилання на розділhttps://repository.kpi.kharkov.ua/handle/KhPI-Press/63222
Переглянути
1 результатів
Результати пошуку
Документ Концептуальна ментальна модель пояснення в системі штучного інтелекту(Національний технічний університет "Харківський політехнічний інститут", 2023) Чалий, Сергій Федорович; Лещинська, Ірина ОлександрівнаПредметом дослідження є процеси формування пояснень щодо отриманих в системах штучного інтелекту рішень. Для вирішення проблеми непрозорості прийняття рішень в таких системах користувачі мають отримати пояснення щодо отриманих рішень. Пояснення дозволяє довіряти цим рішенням та забезпечити їх використання на практиці. Мета роботи полягає у розробці концептуальної ментальної моделі пояснення для визначення базових залежностей, що визначають зв’язок між вхідними даними, а також діями з отримання результату в інтелектуальній системі, та її кінцевим рішенням. Для досягнення мети вирішуються такі задачі: структуризація підходів до побудови ментальних моделей пояснень; побудова концептуальної ментальної моделі пояснення на основі об’єднаного представлення знань користувача.. Висновки. Виконано структуризацію підходів до побудови ментальних моделей пояснень в інтелектуальних системах. Ментальні моделі призначені для відображення сприйняття пояснення користувачем. Виділено каузальний, статистичний, семантичний та концептуальний підходи до побудови ментальних моделей пояснення. Показано, що концептуальна модель задає узагальнені схеми та принципи щодо процесу функціонування інтелектуальної системи. Її подальша деталізація виконується на основі каузального підходу у випадку побудови пояснення для процесів, статистичного підходу при побудові пояснення щодо результату роботи системи, а також семантичного при узгодженні пояснення із базовими знаннями користувача. Запропоновано трирівневу концептуальну ментальну модель пояснення, що містить рівні концепції щодо базових принципів функціонування системи штучного інтелекту, пояснення, що деталізує цю концепцію у прийнятному та зрозумілому для користувача вигляді, а також базових знань про предметну область, які є основою для формування пояснення. У практичному аспекті запропонована модель створює умови для побудови та упорядкування множини узгоджених пояснень, які описують процес та результат роботи інтелектуальної системи з урахуванням можливості їх сприйняття користувачем.