DECLARATIVE-TEMPORAL APPROACH TO THE CONSTRUCTION OF EXPLANATIONS IN INTELLIGENT INFORMATION SYSTEMS

Abstract

Предметом дослідження є процеси побудови пояснень щодо запропонованих інтелектуальною інформаційною системою рішень. Пояснення подає в упорядкованому вигляді знання щодо результатів роботи інтелектуальної системи з урахування контексту його побудови. Мета полягає в розробці підходу до побудови опису знань для представлення пояснення, що забезпечує можливість тлумачення рішень інтелектуальної системи у онлайн-режимі, з використанням найбільш актуальних залежностей щодо стану предметної області та потреб користувача. Для досягнення поставленої мети вирішуються такі задачі: постановка узагальненої задачі формування пояснення та формулювання принципів її вирішення; визначення принципів побудови опису знань для пояснення; розробка підходу до побудови пояснення на основі інтеграції декларативного опису предметної області та темпорального опису процесу прийняття рішення. Запропоновано узагальнену постановку задачі формування пояснення у формі знаходження моделі тлумачення, що дає можливість мінімізувати неточність опису процесу отримання рішення відносно моделі процесу функціонування інтелектуальної системи в умовах обмежень на складність пояснення. Сформульовано принципи вирішення задачі побудови пояснення, які передбачають послідовне формування декларативного опису предметної області у вигляді відповідної онтології, а також опису процесу прийняття рішення в інтелектуальній системі на основі темпоральних правил, що дає можливість адаптувати пояснення на основі формального опису змін у предметній області. Запропоновано декларативно-темпоральний підхід до побудови пояснення в інтелектуальній інформаційній системі. Згідно даного підходу послідовно вирішуються задачі деталізації цілей пояснення в рамках визначеної концепції на основі використання онтології предметної області, формування пояснення з урахуванням структури інтелектуальної системи та взаємодії її складових, персоналізації пояснення у відповідності до вподобань користувача. Даний підхід дає можливість оперативно актуалізувати витлумачення, що створює умови для побудови пояснень в режимі онлайн.