МОДЕЛЬ ПОЯСНЕННЯ В ІНТЕЛЕКТУАЛЬНІЙ СИСТЕМІ НА ЛОКАЛЬНОМУ, ГРУПОВОМУ ТА ГЛОБАЛЬНОМУ РІВНЯХ ДЕТАЛІЗАЦІЇ

Анотація

Предметом дослідження є процеси формування пояснень в інтелектуальних інформаційних системах. В сучасних інтелектуальних системах використовуються методи машинного навчання. Процес отримання рішення, сформованих на основі таких методів, є зазвичай непрозорим для користувача. Внаслідок такої непрозорості користувач може не довіряти тим рішенням, які запропонувала інтелектуальна система. Це знижує ефективність її використання. Для підвищення прозорості рішень використовуються пояснення. Пояснення представляється знаннями щодо причин формування результату в інтелектуальній системі, а також щодо причин окремих дій у процесі формування результату. Також пояснення може містити знання щодо впливу окремих функцій на отриманих інтелектуальною системою результат. Тому пояснення доцільно формувати на різних рівнях деталізації з тим, щоб показати як узагальнені причини та впливи на отримане рішення, так і причини вибору окремих проміжних дій. Мета роботи полягає в розробці узагальненої моделі пояснення з урахуванням станів та рівнів деталізації процесу прийняття рішення в інтелектуальній системі для побудови пояснень на основі відомих даних щодо послідовності станів та властивостей цих станів. Для досягнення мети вирішуються такі задачі: структуризація властивостей пояснень; визначення можливостей підходів до побудови пояснень на основі станів та структури процесу формування рішення, а також на основі вхідних даних; побудова моделі пояснення. Висновки. Запропоновано узагальнену модель пояснення в інтелектуальній системі для локального, групового та глобального рівнів деталізації процесу прийняття рішення .Модель представляється упорядкованою послідовністю зважених залежностей між подіями або станами процесу прийняття рішення. Модель орієнтовано на представлення можливості в рамках глобального пояснення виділити локальне пояснення та представити ланцюжок групових пояснень між подіями отримання вхідних даних та результуючого рішення. У практичному плані запропонована модель призначена для побудови пояснень з використанням підходів на основі спрощення процесу функціонування інтелектуальної системи та на основі виділення впливу окремих функцій та дій на кінцевий результат. Додаткові можливості моделі пов’язані із деталізацією подій процесу прийняття рішення з виділення окремих змінних, які характеризують стан цього процесу, що дає можливість формувати пояснення на основі використання відомих концепцій та понять у предметній області.