Hierarchical representation of causal relationships to detail explanations in intelligent systems

Abstract

Предметом вивчення в статті є процеси побудови пояснень в інтелектуальних системах на основі використання каузальних залежностей. Метою є розробка ієрархічного представлення каузальних зв'язків між діями інтелектуальної системи для формування пояснення щодо опису процесу роботи системи із заданим ступенем узагальнення або деталізації. Представлення ієрархії причинно-наслідкових зв'язків дає можливість сформувати пояснення на заданому рівні деталізації з використанням вхідних даних у вигляді темпорально упорядкованої послідовності подій, що відображають відомі дії інтелектуальної системи. Завдання: структуризація ієрархії причинно-наслідкових залежностей для відомих варіантів процесу прийняття рішення в інтелектуальній інформаційній системі з урахуванням темпоральної упорядкованості відповідних дій; розробка моделі багаторівневого представлення каузальних залежностей для опису для пояснень в інтелектуальній системі. Використовуваними підходами є: контрфактичний аналіз каузальності, який застосовується для опису альтернативних залежностей для можливих варіантів процесу прийняття рішення; лінійна темпоральна логіка, яка дає можливість відобразити темпоральний аспект каузальності. Отримані наступні результати. Виділено узагальнену ієрархію причинно-наслідкових залежностей для відомих варіантів процесу отримання рекомендацій в інтелектуальній інформаційній системі на основі темпоральної упорядкованості відповідних дій з прийняття рішення. Розроблено модель багаторівневого представлення каузальних залежностей для опису для пояснень в інтелектуальній системі із заданим ступенем деталізації. Висновки. Наукова новизна отриманих результатів полягає в наступному. Запропоновано модель ієрархічного представлення упорядкованих у часі причинно-наслідкових залежностей для опису пояснень щодо роботи інтелектуальної системи із заданим ступенем деталізації. На верхньому рівні ієрархії модель визначає узагальнений каузальний зв'язок між подією використання вхідних даних та подією отримання результату роботи системи. Даний зв'язок визначає поточну задачу, яку вирішує інтелектуальна інформаційна система. На нижньому рівні задаються причинно-наслідкові залежності між послідовними в часі подіями, між якими не існують інші події. На проміжних рівнях ієрархічного представлення визначаються каузальні залежності для пар подій, між якими є інші події. Розроблена модель створює умови для побудови пояснень із заданим ступенем деталізації дій процесу прийняття рішення в інтелектуальній системі. Також модель забезпечує можливість опису раннього та пізнього випередження для альтернативних послідовностей виконання процесу прийняття рішення шляхом опису каузальних залежностей для подій, між якими є інші події.