Методология производства жизнеспособных систем доверительного искусственного интеллекта

Е. А. Шалфеева

Методология производства жизнеспособных систем доверительного искусственного интеллекта

Е. А. Шалфеева

Аннотация

Представлены методы создания интеллектуальных систем, в которых для доверия пользователей обеспечиваются требуемый уровень знаний, объяснение решений и механизмы эволюционирования. На основе анализа исследования методов решения интеллектуальных задач предложен систематический подход к их автоматизации и установлен принципиально важный набор компонентов инфраструктуры для построения интеллектуальных систем. Установлены формальные характеристики задач интеллектуальной деятельности, используемые в процессе решения модели знаний, способы их обработки. Новая технология создания интеллектуальных систем акцентируется на декларативном представлении знаний, их прозрачном использовании и непрерывной адаптации к развитию предметной области. Для этого в работе поставлены и решены следующие задачи. 1. Классификация и спецификация задач интеллектуальной деятельности и анализ методов их решения. 2. Развитие онтологического подхода к формированию баз декларативных знаний для классов интеллектуальных задач для повышения повторной используемости готовых решений. 3. Разработка модели жизнеспособной системы с декларативными базами знаний и инструментами их эволюционирования. 4. Разработка методов оценивания и повышения качества баз знаний. 5. Разработка метода конструирования онтологических решателей с повторной используемостью готовых решений. 6. Разработка технологии производства, сопровождения и развития компонентов таких систем при поддержке облачного комплекса инструментальных средств. Поставленные задачи решались с использованием системного анализа, теории информации, теории графов и семантических сетей, онтологического инжиниринга, а также объектно-ориентированного программирования и облачных технологий.

Ключевые слова

задача интеллектуальной деятельности; декларативная база знаний; интеллектуальная система; объяснительный искусственный интеллект; жизнеспособная система; повторное использование

Полный текст:

PDF

Литература

Breivold H. P., Crnkovic I., Eriksson P. J. “Analyzing software evolvability” // Computer Software and Applications, 2008. COMPSAC'08. 32nd Annual IEEE International. IEEE. 2008. Pp. 327-330.

Izurieta C., Bieman J. M. “A multiple case study of design pattern decay, grime, and rot in evolving software systems” // Software Quality Journal.-2013. Vol. 21, № 2, pp. 289-323.

Горшков С. В. Онтологическое моделирование предприятий: методы и технологии. Екатеринбург: Изд-во Урал. ун та, 2019. [[ Gorshkov S.V. Ontological Modeling of Enterprises: Methods and Technologies. Ekaterinburg: Ural University Publishing House, 2019. (In Russian). ]]

Islam M., Katiyar V. “Development of a software maintenance cost estimation model: 4th GL perspective” // International Journal of Technical Research and Applications. 2014.Vol. 2, Issue 6, pp. 65-68.

Musen M. “The Protégé Project: a look back and a look forward” // AI Matters. 2015. Jun; No. 1 (4), pp. 4-12.

Müller L., Gangadharaiah R. et. al. "An open access medical knowledge base for community driven diagnostic decision support system development" // BMC Medical Informatics and Decision Making, 2019. vol.19pp. 1-7.

Уотермен Д. Руководство по экспертным системам: Пер. с англ. М.: Мир, 1989. [[ Waterman D. Guide to Expert Systems: Trans. from English Mjscow: Mir, 1989. (In Russian). ]]

Хейес-Рот Ф., Уотермен Д., Ленат Д. Построение экспертных систем. М.: Мир, 1987. [[ Hayes-Roth F., Waterman D., Lenat D. Construction of Expert Systems. Moscow: Mir, 1987. (In Russian). ]]

Clancey W. J. “Heuristic classification” // Artificial Intelligence. 1985, No. 27, pp . 289-350.

Финн В. К. Об интеллектуальном анализе данных // Новости искусственного интеллекта, № 3, 2004. С. 3-18. [[ Finn V. K. “About intelligent data analysis” // News of Artificial Intelligence, No. 3, 2004, pp. 3-18. (In Russian). ]]

Воронцов К. В. Математические методы обучения по прецедентам. 2012. URL: http://www.machinelearning.ru/wiki/index.php?title=Машинное_обучение_(курс _лекций,_К.В.Воронцов). [[ Vorontsov K.V. Mathematical Teaching Methods Based on Precedents. 2012. (In Russian). ]]

Финн В. К. Индуктивные методы Д. С. Милля в системах искусственного интеллекта // Искусственный интеллект и принятие решений. 2010. № 3. С. 3-21. [[ Finn V. K. “Inductive methods of D.S. Mill in artificial intelligence systems” // Artificial Intelligence and Decision Making. 2010. No. 3, pp. 3-21. (In Russian). ]]

Шахмаметова Г. Р., Христодуло А. Д., Береговая С. П. Анализ эндокринологических данных на основе моделей классификации // Системная инженерия и информационные технологии. 2022. Т. 4, № 2 (9). С. 30-36. [[ Shakhmametova G. R., Christodulo A. D., Beregovaya S. P. “Analysis of endocrinological data based on classification models” // System Engineering and Information Technologies. 2022. Vol. 4, No. 2 (9), pp. 30-36. (In Russian). ]]

Юсупова Н. И., Нургаянова О. С., Зулкарнеев Р. Х. Формализация этапов риск-анализа в СППР с учетом оценок клинических рисков при бронхолегочных заболеваниях // Системная инженерия и информационные технологии. 2023. Т. 5, № 1 (10). С. 11-24. [[ Yusupova N. I., Nurgayanova O. S., Zulkarneev R. Kh. “Formalization of the stages of risk analysis in DSS taking into account assessments of clinical risks for bronchopulmonary diseases” // System Engineering and Information Technologies. 2023. Vol. 5, No. 1 (10), pp. 11-24. (In Russian). ]]

Брекоткин В. Е. и др. Информационная технология подбора компонентов сложных технических систем на основе интеллектуального анализа их желаемых и фактических характеристик из распределенных баз данных // Системная инженерия и информационные технологии. 2022. Т. 4, № 2 (9). С. 13-23. [[ Brekotkin V. E. et al. “Information technology for selecting components of complex technical systems based on intelligent analysis of their desired and actual characteristics from distributed databases” // System Engineering and Information Technologies. 2022. Vol. 4, No. 2 (9), pp. 13-23. (In Russian). ]]

Усманова А. Р., Валиахметова Ю. И. Особенности метода поиска с запретами для задачи упаковки // Системная инженерия и информационные технологии. 2022. Т. 4, № 2 (9). С. 37-42. [[ Usmanova A. R., Valiakhmetova Yu. I. “Features of the tabu search method for the packaging problem” // System Engineering and Information Technologies. 2022. Vol. 4, No. 2 (9), pp. 37 42. (In Russian). ]]

Тельнов Ю. Ф. Интеллектуальные информационные системы. М.: МЭСИ, 2004. [[ Telnov Yu. F. Intelligent Information Systems. Moscow: MESI, 2004. (In Russian). ]]

Джексон П. Введение в экспертные системы. М.: Вильямс, 2001. [[ Jackson P. Introduction to Expert Systems. Moscow: Williams, 2001. (In Russian). ]]

Павлов С. Н. Системы искусственного интеллекта: учеб. пособие. В 2-х частях. Ч. 1. Томск: Эль Контент, 2011. [[ Pavlov S. N. Artificial Intelligence Systems: textbook. In 2 parts. Part 1. Tomsk: El Content, 2011. (In Russian). ]]

Клещев А. С., Шалфеева Е. А. Постановки практически полезных задач интеллектуальной деятельности // Дальневост. матем. журн. 2016. № 16(1). C. 44-61. [[ Kleshchev A. S., Shalfeeva E. A. “Statements of practically useful problems of intellectual activity” // Far East. Math. Magazine. 2016. No. 16 (1), pp. 44-61. (In Russian). ]]

Грибова В. В., Шалфеева Е. А.Модель управления качеством баз знаний с оцениванием // Знания–Онтологии–Теории (ЗОНТ-2019). Материалы VII Международный конференции. 2019. С. 138-147. [[ Gribova V. V., Shalfeeva E. A. “Model of quality management of knowledge bases with assessment” // Knowledge–Ontologies–Theories (ZONT-2019). Proceedings of the VII International Conference. 2019, pp. 138-147. (In Russian). ]]

Грибова В. В., Шалфеева Е. А. Онтология диагностики процессов // Онтология проектирования. 2019. Т. 9, № 4(34). С. 449 461. [[ Gribova V. V., Shalfeeva E. A. “Ontology of process diagnostics” // Design Ontology. 2019. Vol. 9, No. 4(34), pp. 449 461. (In Russian). ]]

Грибова В. В., Петряева М. В., Окунь Д. Б., Шалфеева Е. А. Онтология медицинской диагностики для интеллектуальных систем поддержки принятия решений // Онтология проектирования. 2018. Т. 8, № 1 (27). С. 58-73. [[ Gribova V. V., Petryaeva M. V., Okun D. B., Shalfeeva E. A. “Ontology of medical diagnostics for intelligent decision support systems” // Design Ontology. 2018. Vol. 8, No. 1 (27), pp. 58-73. (In Russian). ]]

Грибова В. В., Клещев А. С., Крылов Д. А., Москаленко Ф. М., Тимченко В. А., Шалфеева Е. А. Базовая технология разработки интеллектуальных сервисов на облачной платформе IACPaaS. Часть 1. Разработка базы знаний и решателя задач // Программная инженерия. 2015. № 12. С. 3-11. [[ Gribova V. V., Kleshchev A. S., Krylov D. A., Moskalenko F. M., Timchenko V. A., Shalfeeva E. A. “Basic technology for developing intelligent services on the IACPaaS cloud platform. Part 1. Development of a knowledge base and problem solver” // Software Engineering. 2015. No. 12, pp. 3-11. (In Russian). ]]

Грибова В. В., Клещев А. С., Москаленко Ф. М., Тимченко В. А., Федорищев Л. А., Шалфеева Е.А. Облачная платформа IACPaaS для разработки оболочек интеллектуальных сервисов: состояние и перспективы развития // Программные продукты и системы. 2018. Т. 31. № 3. С.521-526.12. [[ Gribova V. V., Kleshchev A. S., Moskalenko F. M., Timchenko V. A., Fedorishchev L. A., Shalfeeva E. A. “Cloud platform IACPaaS for the development of shells for intelligent services: status and development prospects” // Software Products and Systems. 2018. Vol. 31, No. 3,pp. 521-526. (In Russian). ]]

Грибова В. В., Шалфеева Е. А. Комплекс средств поддержки процессов разработки и сопровождения решателей для систем с онтологическими базами знаний // Информационные и математические технологии в науке и управлении, 2020. № 4(20). С. 34 43. [[ Gribova V. V., Shalfeeva E. A. “A set of tools to support the development and maintenance of solvers for systems with ontological knowledge bases” // Information and Mathematical Technologies in Science and Management, 2020. No. 4(20), pp. 34 43. (In Russian). ]]

Грибова В. В., Петряева М. В., Шалфеева Е. А. Облачный сервис поддержки принятия диагностических решений в гастроэнтерологии // Врач и информационные технологии. 2019. № 3. С. 65-71. [[ Gribova V. V., Petryaeva M. V., Shalfeeva E. A. “Cloud service for supporting diagnostic decision-making in gastroenterology” // Doctor and Information Technologies. 2019. No. 3, pp. 65 71. (In Russian). ]]

Ссылки

На текущий момент ссылки отсутствуют.