МОЖЛИВІСНА МОДЕЛЬ КАУЗАЛЬНОГО ЗВ'ЯЗКУ ПО ВХІДНІЙ ЗМІННІЙ ДЛЯ ПОБУДОВИ ПОЯСНЕННЯ В ІНТЕЛЕКТУАЛЬНІЙ СИСТЕМІ

Abstract

Предметом вивчення в статті є процеси побудови пояснень для отриманих в інтелектуальній інформаційній системі рішень. Метою побудова моделі причинно-наслідкових зав'язків для побудови пояснень в умовах невизначеності щодо станів інтелектуальної інформаційної системи, якщо остання представляється у вигляді чорного ящика. Завдання: структуризація пояснення з урахуванням особливостей когнітивної діяльності людини; формування необхідної та достатньої умови щодо каузальної залежності як складової пояснення з використанням теорії можливостей; розробка можливісної моделі каузальної залежності для одної вхідної змінної, яка враховує невизначеність щодо станів інтелектуальної системи. Використовуваними підходами є: підходи до побудови пояснень у когнітивній діяльності людини, підходи до побудови пояснень у пояснювальному штучному інтелекті. Отримані наступні результати. Структуровано пояснення як елемент когнітивної діяльності людини. Показано, що пояснення може бути представлено в двох аспектах: концептуальному, шляхом порівняння вхідної інформації із існуючою системою знань людини; тлумачному, шляхом порівнянні властивостей вхідних об'єктів. Запропоновано можливісні необхідна та достатня умови для каузальної залежності на базі однієї вхідної змінної, що лежить в основі пояснення. Запропоновано модель можливісної каузальної залежності для побудови пояснення в інтелектуальній системі. Висновки. Наукова новизна отриманих результатів полягає в наступному. Запропоновано модель можливісної каузальної залежності між вхідною змінною та результатом роботи інтелектуальної системи, що поєднує необхідну умову каузальності у вигляді рівня довіри до впливу вхідної змінної на результат та достатню умову каузальності у вигляді максимальної можливості впливу значення вхідної змінної на результат інтелектуальної системи. Модель дає можливість сформувати каузально-орієнтоване пояснення на основі зв'язку вхідної змінної і отриманого результату в умовах неповноти знань модель щодо стану інтелектуальної системи.