КОНТРФАКТУАЛЬНАЯ ТЕМПОРАЛЬНАЯ МОДЕЛЬ ПРИЧИННО-СЛЕДСТВЕННЫХ СВЯЗЕЙ ДЛЯ ПОСТРОЕНИЯ ОБЪЯСНЕНИЙ В ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫХ СИСТЕМАХ

Jazyk: ukrajinština
Rok vydání: 2021
Předmět:
Zdroj: Вісник Національного технічного університету «ХПІ». Серія: Системний аналiз, управління та iнформацiйнi технологiї; № 2 (6) (2021); 41-46
Вестник Национального технического университета "ХПИ". Серия: Системный анализ, управление и информационные технологии; № 2 (6) (2021); 41-46
Bulletin of National Technical University "KhPI". Series: System Analysis, Control and Information Technologies; No. 2 (6) (2021); 41-46
ISSN: 2079-0023
2410-2857
Popis: The subject of the research is the processes of constructing explanations based on causal relationships between states or actions of an intellectualsystem. An explanation is knowledge about the sequence of causes and effects that determine the process and result of an intelligent informationsystem. 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 offunctioning of an intelligent system in order to ensure the identification of causal dependencies based on the analysis of the logs of the behavior ofsuch a system. To achieve the stated goals, the following tasks are solved: determination of the temporal properties of the counterfactual description ofcause-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 theformation of the current decision. Conclusions. The structuring of the temporal properties of causal links for pairs of events that occur sequentially intime 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 causalrelationships is proposed, which determines deterministic causal relationships for pairs of consecutive events and pairs of events between which thereare other events, which determines the transitivity property of such dependencies and, accordingly, creates conditions for describing the sequence ofcauses and effects as part of the explanation in intelligent system with a given degree of detail The model provides the ability to determine cause-andeffect relationships, between which there are intermediate events that do not affect the final result of the intelligent information system.
Предметом исследования являются процессы построения объяснений на основе причинно-следственных связей между состояниями илидействиями интеллектуальной системы. Объяснение представляет собой знания о последовательности причин и следствий, определяющихпроцесс и результат работы интеллектуальной информационной системы. Цель работы состоит в разработке контрфактуальнойтемпоральной модели причинно-следственных связей в составе разъяснения процесса функционирования интеллектуальной системы с тем,чтобы обеспечить выявление каузальных зависимостей на основе анализа журналов поведения такой системы. Для достижениясформулированных целей решаются следующие задачи: определение темпоральных свойств контрфактуального описания причинноследственных связей между действиями или состояниями интеллектуальной информационной системы; разработка темпоральной моделикаузальных связей, учитывающей как факты возникновения событий в интеллектуальной системе, так и возможность возникновениясобытий, не влияющих на формирование текущего решения. Выводы. Выполнена структуризация темпоральных свойств каузальных связейдля пар событий, которые возникают последовательно во времени или имеют промежуточные события. Такие связи представленыальтернативными причинно-следственными отношениями с использованием темпоральных операторов «Next» и «Future», что позволяетреализовать контрфактуальный подход к представлению причинности. Предложена контрфактуальная темпоральная модель причинноследственных связей, которая определяет детерминированные каузальные связи для пар последовательных событий и пар событий, междукоторыми есть другие события, что определяет свойство транзитивности таких зависимостей и, соответственно, создает условия дляописания последовательности причин и следствий в составе объяснения в интеллектуальной системе с заданной степенью детализацииМодель обеспечивает возможность определения причинно-следственных связей, между которыми есть промежуточные события, невлияющие на конечный результат работы интеллектуальной информационной системы.
Предметом дослідження є процеси побудови пояснень на основі причинно-наслідкових зв'язків між станами або діями інтелектуальноїсистеми. Пояснення представляє собою знання про послідовність причин та наслідків, які визначають процес та результат роботиінтелектуальної інформаційної системи. Мета роботи полягає в розробці контрфактуальної темпоральної моделі причинно-наслідковихзв'язків у складі пояснення процесу функціонування інтелектуальної системи з тим, щоб забезпечити виявлення каузальних залежностей наоснові аналізу журналів поведінки такої системи. Для досягнення сформульованої мети вирішуються такі задачі: визначення темпоральнихвластивостей 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 можливістьвиникнення подій, що не впливають на формування поточного рішення. Висновки. Виконано структуризацію темпоральних властивостейкаузальних зв'язків для пар подій, які виникають послідовно в часі, або мають проміжні події. Такі зв'язки представлено альтернативнимипричинно-наслідковими зв'язками з використанням темпоральних операторів «Next» та «Future», що дає можливість реалізуватиконтрфактуальний підхід до представлення причинності. Запропоновано контрфактуальну темпоральну модель причинно-наслідковихзв'язків, яка визначає детерміновані каузальні зв'язки для пар послідовних подій та пар подій, між якими є інші події, що визначаєвластивість транзитивності таких залежностей і, відповідно, створює умови для опису послідовності причин та наслідків у складі поясненняв інтелектуальній системі з заданим ступенем деталізації. Модель забезпечує можливість визначення причинно-наслідкових зв'язків, міжякими є проміжні події, які не впливають на кінцевий результат роботи інтелектуальної інформаційної системи.
Databáze: OpenAIRE
Externí odkaz: