Контрфактуальна темпоральна модель причинно-наслідкових зв'язків для побудови пояснень в інтелектуальних системах - Чалий, Сергій Федорович; Лещинський, Володимир Олександрович; Лещинська, Ірина Олександрівна (Національний технічний університет "Харківський політехнічний інститут", 2021)
Предметом 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.

The subject of the research is the processes of constructing explanations based on causal relationships between states or actions of an intellectual system. An explanation is knowledge about the sequence of causes and effects that determine the process and result of an intelligent information system. The aim of the work is to develop a counterfactual temporal model of cause-and-effect relationships as part of an explanation of the process of functioning of an intelligent system in order to ensure the identification of causal dependencies based on the analysis of the logs of the behavior of such a system. To achieve the stated goals, the following tasks are solved: determination of the temporal properties of the counterfactual description of cause-and-effect relationships between actions or states of an intelligent information system; development of a temporal model of causal connections, taking into account both the facts of occurrence of events in the intellectual system, and the possibility of occurrence of events that do not affect the formation of the current decision. Conclusions. The structuring of the temporal properties of causal links for pairs of events that occur sequentially in time or have intermediate events is performed. Such relationships are represented by alternative causal relationships using the temporal operators "Next" and "Future", which allows realizing a counterfactual approach to the representation of causality. A counterfactual temporal model of causal relationships is proposed, which determines deterministic causal relationships for pairs of consecutive events and pairs of events between which there are other events, which determines the transitivity property of such dependencies and, accordingly, creates conditions for describing the sequence of causes and effects as part of the explanation in intelligent system with a given degree of detail The model provides the ability to determine cause-and-effect relationships, between which there are intermediate events that do not affect the final result of the intelligent information system.
Counterfactual temporal model of causal relationships for constructing explanations in intelligent systems
Keywords: темпоральні правила; каузальність; temporal rules; causality