Анализ методов онтолого-ориентированного нейро-символического интеллекта при коллаборативной поддержке принятия решений

Нейросетевой подход к ИИ, получивший особенно широкое распространение в последнее десятилетие, обладает двумя существенными ограничениями – обучение моделей, как правило, требует очень большого количества образцов (не всегда доступных), а получающиеся модели не являются хорошо интерпретируемыми, что может снижать доверие к ним. Использование символьных знаний как основы коллаборативных процессов с одной стороны и распространение нейросетевого ИИ с другой, обусловливают необходимость синтеза нейросетевой и символьной парадигм применительно к созданию коллаборативных систем поддержки принятия решений. В статье представлены результаты аналитического обзора в области онтолого-ориентированного нейро-символического интеллекта применительно к решению задач обмена знаниями при коллаборативной поддержке принятия решений. А именно, в ходе обзора делается попытка ответить на два вопроса: 1. как символьные знания, представленные в виде онтологии, могут быть использованы для улучшения ИИ-агентов, действующих на основе нейронных сетей (передача знаний от человека к ИИ-агентам); 2. как символьные знания, представленные в виде онтологии, могут быть использованы для интерпретации решений, принимаемых ИИ-агентами и объяснения этих решений (передача знаний от ИИ-агента к человеку). В результате проведенного обзора сформулированы рекомендации по выбору методов внедрения символьных знаний в нейросетевые модели, а также выделены перспективные направления онтолого-ориентированных методов объяснения нейронных сетей.