Отзыв ведущей организации (Исследование и разработка системы аргументации на основе пересматриваемых рассуждений для задачи обобщения)

«УТВИ ЖДАЮ» Директор ФГБУН «Институт проблем равления им. В. А. Трапезникова РАН АН, д.ф.-м.н. С.Н. Васильев. ентября 2015 г. ОТЗЫВ ВЕДУЩКЙ ОРГАНИЗАЦИИ на диссертацию Моросина Олега Леонидовича «Исследование и разработка системы аргументации на основе пересматриваемых рассуждений для задачи обобщения», представленную на соискание ученой степени кандидата технических наук по специальности 05.13.17— Теоретические основы информатики (технические науки).

Актуальность темы. В диссертационной работе исследуются методы моделирования правдоподобных рассуждений с применением аргументации и их применение в машинном обучении, Современные базы знаний и базы данных часто содержат неточную и противоречивую информацию, что приводит к невозможности применения классических методов логического вывода для их обработки. Одним из перспективных методов обработки противоречий является аргументация, которая, в отличие от классического логического вывода, предполагает, что возможны доводы «за» и «против» некоторой гипотезы. Однако большинство работ, как российских, так и зарубежных ученых по теории аргументации носят чисто теоретический характер, что затрудняет применение аргументации на практике.

В данной работе автор делает основной упор на разработку методов и алгоритмов, необходимых для практического применения системы аргументации в различных интеллектуальных системах. Востребованность в практических системах, позволяющих обрабатывать зашумленные и противоречивые базы данных определяет актуальность темы настоящего исследования. Структура и содержание диссертации. На отзыв представлена диссертационная работа (150 страниц) и автореферат (20 страниц).

Диссертационная работа состоит из введения, четырех глав, заключения, списка литературы 178 наименований) и приложения. Во введении обоснована актуальность темы, определены предмет и объект исследования, сформулированы цель и задачи исследования, определены методы исследования, сформулирована научная новизна, теоретическая и практическая значимость полученных результатов, приводится краткий обзор содержания диссертационной работы. В первой главе рассматриваются основные понятия и определения теории аргументации, а именно понятие аргументации, аргумента, графа аргументов, конфликта и др. Рассматриваются основные подходы к формализации теории аргументации — абстрактные системы аргументации, системы, основанные на многозначных логиках и системы пересматриваемой аргументации.

Приводится анализ данных формализмов с точки зрения практической реализации, в результате которого автор выбирает подход, основанный на пересматриваемых рассуждениях в качестве наиболее перспективного для практической реализации. Рассматриваются основные свойства системы аргументации, основанной на пересматриваемых рассуждениях и формулируются основные проблемы, которые возникают при практической реализации системы такого типа, а именно: поддержка логики предикатов первого порядка (ЛППП), механизм монотонного вывода, количественная оценка достоверности аргументов, способы обнаружения конфликтов и др. Вторая глава содержит описание основных теоретических результатов.

Одной из важных подзадач при реализации системы аргументации является механизм получения новых аргументов из уже имеющихся (механизм монотонного вывода). Приведено описание и обоснование выбора аппарата натуральной дедукции в качестве такого механизма. Предлагаются алгоритмы монотонного вывода с помощью натуральной дедукции для ЛППП, адаптированные для применения в системе аргументации. Определяются основные понятия пересматриваемого вывода — обоснование и поражение аргументов. Рассматриваются особые случаи поражения аргументов: множественное поражение, самопоражение и поражение собственного базиса. Предлагаются методы применения пересматриваемого вывода для ЛППП с применением механизма унификации. Предложены алгоритмы поиска конфликтов, применения правил пересматриваемого вывода для ЛППП.

Приведена оценка вычислительной сложности предложенных алгоритмов. В конце второй главы рассматривается проблема количественной оценки достоверности аргументов. Классические системы аргументации позволяют давать лишь качественную оценку поражения аргументов. Для решения этой проблемы автором предложен подход на основе степеней обоснования аргументов, что значительно расширяет область применения разработанной системы аргументации. Методы и алгоритмы, изложенные в главе 2, проиллюстрированы примерами. Третья глава посвящена применению разработанной системы аргументации для улучшения классификационных моделей, получаемых при решении задачи обобщения. Задача обобщения является одной из важных задач в области машинного обучения. Под решением задачи обобщения подразумевается получение обобщенного описания понятия (модели) на основе обучающего множества, содержавшего примеры и контрмеры данного понятия.

Автор рассматривает один из распространенных методов решения данной задачи — метод индуктивного формирования понятий. Предложен метод применения разработанной системы аргументации для улучшения качества решений, получаемых методами индуктивного формирования понятий. Рассматривается вопрос о применимости предложенного подхода в случае зашумленных исходных данных. Приводится формализация проблемы индуктивного формирования понятий в терминах аргументации.

Приведен алгоритм индуктивного формирования понятий с применением аргументации, который позволяет находить конфликтующие классификационные правила, снижающие качество классификационных моделей. В четвертой главе приводится описание разработанного в ходе выполнения диссертационного исследования программного средства. Рассматриваются основные свойства и характеристики разработанной системы, приводится структура системы и описание входящих в нее компонент, описывается формат входных и выходных данных. Приведены результаты компьютерных экспериментов на наборах данных, взятых из репозитория !ЗС! Калифорнийского университета.

Эксперименты показали эффективность применения преддоженных методов и алгоритмов аргументации в машинном обучении. Проведенный анализ экспериментов позволил определить классы задач, для которых применение аргументации особенно оправдано, Кроме того, в 4-й главе приведено описание процесса внедрения разработанного программного средства в систему управления интернет- магазинами. В конце главы 4 приводится несколько примеров применения разработанной системы к реальным ситуациям. В заключении диссертации приведены основные результаты, полученные в работе. В приложение вынесены полученные автором акты об использовании результатов диссертационного исследования и свидетельство о государственной регистрации программы.

Научная новизна исследований. В работе получены следующие новые научные результаты. 1. Впервые предложены алгоритмы применения пересматриваемого вывода и поиска конфликтов для логики предикатов первого порядка. 2. Разработаны оригинальные алгоритмы для вычисления количественной оценки достоверности аргументов с помощью механизма степеней обоснования. 3. Разработан метод улучшения качества решений, получаемых методами индуктивного формирования понятий за счет применения аргументации. Реализован алгоритм формирования бесконфликтного множества классификационных правил на основе предложенного метода.

Теоретическая значимость полученных результатов заключается в развитии теории аргументации и демонстрации возможности ее эффективного применения в задаче индуктивного формирования понятий. Практическая значимость полученных результатов заключается в создании законченного программного средства "Система аргументации на основе пересматриваемых рассуждений", на которое выдано свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ №201561095б от 21.01.2015г. Данное программное средство было успешно внедрено в 000 «Зеленый квадрат» для управления комплексными, многофакторными скидками в системах управления интернет-магазинами.

Результаты работы применяются в учебном процессе в ФГБОУ ВО «НИУ «МЭИ» при изучении дисциплины "Математическая логика". Кроме того, результаты использовались в научно-исследовательских работах, проводимых на кафедре прикладной математики ФГБОУ ВО «НИУ «МЭИ» по проектам, поддержанным грантами РФФИ, по государственному заданию Министерства образования и науки РФ и по программе У.М.Н.И.К. Рекомендации по использованию результатов и выводов диссертации.