Побудова пояснень в інтелектуальних системах на основі формування каузальних залежностей

Abstract

Розглянуто задачі побудови пояснень в інтелектуальних інформаційних системах, представлених у вигляді «чорного ящику». Розроблено узагальнену каузальну модель пояснення, яка об'єднує темпоральну, причинно-наслідкову та цільову складові. Модель забезпечує побудову багатоаспектного пояснення, що може бути використано не лише після реалізації рішення, а й до початку його імплементації. Запропоновано узагальнений каузальний метод формування пояснення на основі побудови та уточнення каузальних залежностей між вхідними даними та результатом інтелектуальної системи. Метод орієнтований на автоматизацію побудови та уточнення пояснень як для розробників, так і для кінцевих користувачів.