Научные статьи \ Общие вопросы науки и культуры \ Информационные технологии. Вычислительная техника. Обработка данных \ Человеко-машинное взаимодействие. Человеко-машинный интерфейс. Пользовательский интерфейс. Операционная среда пользователя

Онтология паттернов человеко-машинного сотрудничества для поддержки принятия решений

Онтология паттернов человеко-машинного сотрудничества для поддержки принятия решений

Автор: Смирнов А.В., Левашова Т.В.

Журнал: Онтология проектирования @ontology-of-designing

Рубрика: Методы и технологии принятия решений

Статья в выпуске: 3 (53) т.14, 2024 года.

Бесплатный доступ

В процессе сотрудничества человека и машины часто возникают повторяющиеся проблемы, что мотивировало обращение к паттернам сотрудничества, которые содержат готовые схемы решения для многократно возникающих однотипных проблем. Целью исследований является разработка моделей, способствующих организации человеко-машинного сотрудничества при поддержке принятия решений на основе паттернов сотрудничества. В работе использованы методы концептуального, онтологического и сценарного моделирования. По описаниям паттернов сотрудничества, обнаруженным в различных проблемных областях, построены концептуальные модели, представляющие пять видов паттернов: организационные паттерны, когнитивные паттерны, паттерны информационного взаимодействия, паттерны процесса и паттерны совместной инженерии. Разработаны онтологическая модель паттерна сотрудничества и онтология паттернов человеко-машинного сотрудничества, объединяющая различные виды таких паттернов. Разработанные модели являются новым результатом, позволяющим унифицировать существующие подходы к описанию паттернов сотрудничества. Предложен вариант сценария, показывающий возможность использования разработанной онтологии для поддержки принятия решений. Разработанные модели для организации человеко-машинных коллективов и их деятельности могут способствовать повышению качества решений за счёт использования паттернов решений для однотипных проблем и обеспечению эффективного сотрудничества человека и машины.

Еще

Паттерн сотрудничества, человеко-машинное сотрудничество, онтологическая модель, концептуальная модель, поддержка принятия решений

Короткий адрес: https://sciup.org/170206320

IDR: 170206320   |   УДК: 004.5,   |   DOI: 10.18287/2223-9537-2024-14-3-421-439

Ontology of human-machine collaboration patterns for decision support

In the process of human-machine collaboration, recurring problems often arise, prompting the use of collaboration patterns that offer ready-made solution schemes for similar recurring issues. The aim of the research is to develop models that facilitate the organization of human-machine collaboration while supporting decision-making based on collaboration patterns. The paper employs methods of conceptual, ontological, and scenario modeling. Based on the descriptions of collaboration patterns found in various problem areas, conceptual models were constructed representing five types of patterns: organizational patterns, cognitive patterns, information interaction patterns, process patterns, and joint engineering patterns. An ontological model of a collaboration pattern and an ontology of human-machine collaboration patterns were developed, integrating various types of such patterns. The developed models represent a new result that unifies existing approaches to the description of collaboration patterns. A scenario variant is proposed, demonstrating the possibility of using the developed ontology to support decision-making. The developed models for organizing human-machine teams and their activities can enhance the quality of decisions by using solution patterns for similar problems and ensuring effective cooperation between humans and machines.

Еще

Список литературы Онтология паттернов человеко-машинного сотрудничества для поддержки принятия решений

  • Боргест Н.М. Стратегии интеллекта и его онтологии: попытка разобраться // Онтология проектирования. 2019. Т.9. №4. С.407-428. DOI: 10.18287/2223-9537-2019-9-4-407-428.
  • Семенова В.А., Смирнов С.В. Функциональное наполнение и архитектура программной лаборатории для онтологического анализа данных // Вестник Самарского государстенного технического университета. Сер. Технические науки. 2023. Т.31. №2. С.85-100. DOI: 10.14498/tech.2023.2.7.
  • Кудрявцев Д.В., Гаврилова Т.А., Смирнова М.М., Головачева К.С. Построение онтологии знаний потребителя в маркетинге: кросс-дисциплинарный подход // Искусственный интеллект и принятие решений. 2021. №3. С.19-32. DOI: 10.14357/20718594210302.
  • Боргест Н.М. Границы онтологии проектирования // Онтология проектирования. 2017. Т.7. №1. С.7-33. DOI: 10.18287/2223-9537-2017-7-1-7-33.
  • Смирнов С.В. Среда моделирования для построения инженерных теорий // Известия Самарского научного центра Российской академии наук. 1999. № 2. С.277-285. DOI: 10.18287/2223-9537-2017-7-1-7-33.
  • W3C Data activity building the web of data. Officical site. W3C, 2021. URL: https://www.w3.org/2001/sw/.
  • Грибова В.В., Пашкова С.В., Федорищев Л.А. Онтологии для разработки и генерации адаптивных пользовательских интефейсов редакторов баз знаний // Онтология проектирования. 2022. Т.12. №2. С.200-217. DOI: 10.18287/2223-9537-2022-12-2-200-217.
  • Загорулько Ю.А., Сидорова, Е.А., Загорулько Г.В., Ахмадеева И.Р., Серый А.С. Автоматизация разработки онтологий научных проблемых областей на основе паттернов онтологического проектиования // Онтология проектирования. 2021. Т.11. № 4. С.500-520. DOI: 10.18287/2223-9537-2021-11-4-500-520.
  • Хорошевский В.Ф. Проектирование систем программного обеспечения под управлением онтологий: модели, методы, реализации // Онтология проектирования. 2019. Т 9. №4. С 429-448. DOI: 10.18287/22239537-2019-9-4-429-448.
  • Соснин П.И., Маклаев В.А. Инструментальные средства для спецификации концептуализаций в проектировании авоматизацированных систем // Онтология проектирования. 2012. Вып. 3, № 1. С.39-52.
  • Смирнов А.В., Левашова Т.В. Паттерны человеко-машинного сотрудничества в системах поддержки принятия решений // Искусственный интеллект и принятие решений. 2024. № 2. С.3-17. DOI: 10.14357/20718594240201.
  • Eoyang G. Pattems of collaboration [Electronic resource]. Human Systems Dynamics Institute, 2018. https://www.hsdinstitute.org/resources/patterns-of-collaboration.html.
  • Schmeil A., Eppler M.J. Formalizing and promoting collaboration in 3D virtual environments - a blueprint for the creation of group interaction patterns // In: F. Lehmann-Grube, J. Sablatnig (eds.): Facets of Virtual Environments. FaVE 2009. Lecture Notes of the Institute for Computer Sciences, Social Informatics and Telecommunications Engineering, vol. 33. Berlin Heidelberg: Springer, 2010. P.121-134. DOI: 10.1007/978-3-642-11743-5_10.
  • Vreede G.J. De, Kolfschoten G.L., Briggs R.O. ThinkLets: a collaboration engineering pattern language // Int. J. Comput. Appl. Technol. 2006. Vol. 25(2/3). P. 140-154. DOI: 10.1504/IJCAT.2006.009064.
  • Deokar A.V., Kolfschoten G.L., de Vreede G.-J. Prescriptive workflow design for collaboration-intensive processes using the collaboration engineering approach // Glob. J. Flex. Syst. Manag. 2008. Vol.9(4). P.11-20. DOI: 10.1007/BF03396547.
  • Toniolo A. [et al.] Human-machine collaboration in intelligence analysis: An expert evaluation // Intell. Syst. with Appl. 2023. Vol.17. P.200151. DOI: 10.1016/j.iswa.2022.200151.
  • Barchetti U., Antonio C., Guido A.L., Mainetti L. Modelling collaboration processes through design patterns // Comput. Informatics. 2011. Vol.30(1). P.113-135.
  • de Moor A. Community memory activation with collaboration patterns // In: L. Stillman, G. Johanson (eds.): Proc. of the 3rd Prato Int. Community Informatics Conf. (CIRN 2006). Melbourne: Centre for Community Networking Research, 2006. 1 CD. File: 2006\prato2006\demoorfinal.zip.
  • Dorn C., Edwards G., Medvidovic N. Analyzing design tradeoffs in large-scale socio-technical systems through simulation of dynamic collaboration patterns // In: R. Meersman [et al.]: On the Move to Meaningful Internet Systems: OTM 2012. Lecture Notes in Computer Science, vol.7565. Berlin Heidelberg: Springer, 2012. P.362-379. DOI: 10.1007/978-3-642-33606-5_22.
  • Papageorgiou N., Verginadis Y., Apostolou D., Mentzas G. A collaboration pattern model for virtual organisations // In: L.M. Camarinha-Matos, I. Paraskakis, H. Afsarmanesh (eds.): Leveraging Knowledge for Innovation in Collaborative Networks. PRO-VE 2009. IFIP Advances in Information and Communication Technology, vol. 307. Berlin Heidelberg: Springer, 2009. P.61-68. DOI: 0.1007/978-3-642-04568-4_7.
  • Verginadis Y., Apostolou D., Papageorgiou N., Mentzas G. An architecture for collaboration patterns in agile event-driven environments // In: 2009 18th IEEE Int. Workshops on Enabling Technologies: Infrastructures for Collaborative Enterprises. IEEE, 2009. P.227-230. DOI: 10.1109/WETICE.2009.12.
  • Vo T. T., Coulette B., Tran H.N., Lbath R. Defining and using collaboration patterns for software process development // In: Proc. of the 3rd Int. Conf. on Model-Driven Engineering and Software Development (MODELSWARD 2015) - CMDD. SCITEPRESS - Science and and Technology Publications, 2015. P.557-564. DOI: 10.5220/0005338705570564.
  • van Diggelen J., Johnson M. Team Design Patterns // In: Proc. of the 7th Int. Conf. on Human-Agent Interaction. New York: ACM, 2019. P. 118-126. DOI: 10.1145/3349537.3351892.
  • Gottesdiener E. Decide How to Decide [Electronic resource] // Software Development Magazine. 2001. No. 1. https://www.ebgconsulting.com/Pubs/Articles/DecideHowToDecide-Gottesdiener.pdf.
  • Musen M.A. The Protégé project // AI Matters. 2015. Vol.1(4). P.4-12. DOI: 10.1145/2757001.2757003.
  • Simon H. The New Science of Decision-Making. New York: Harper and Row, 1960.
  • Simon H. Rational Decision Making in Business Organizations // Am. Econ. Assoc. 1979. Vol. 69(4). P.493-513.
  • Smirnov A., Ponomarev A., Levashova T., Shilov N. Conceptual framework of a human-machine collective intelligence environment for decision support // Proc. Bulg. Acad. Sci. 2022. Vol.75(1). P.102-109. DOI: 10.7546/CRABS.2022.01.12.
  • Фаянс А.М., Кнеллер В.Ю. Об онтологии видов задач и методов их решения // Онтология проектирования. 2020. Т. 10, №3(37). С. 273-295. DOI: 10.18287/2223-9537-2020-10-3-273-295.
Еще
QR-код для установки приложения SciUp Наведите камеру и скачайте бесплатное приложение SciUp