Rozdělit (expertní systém) - Split Up (expert system)

Rozdělit je inteligentní systém podpory rozhodování, která činí předpovědi o rozdělení manželského majetku po rozvodu v Austrálii. Je navržen tak, aby pomáhal soudci, registrátoři Family Court of Australia, mediátoři a právníci.Split Up funguje jako hybridní systém kombinující uvažování založené na pravidlech s nervová síť teorie.^[1]Pravidlo založené na uvažování funguje v rámci přísných parametrů ve formě:

KDYŽ pak .^[2]^{:196, 202}

Neuronové sítě se naopak považují za vhodnější pro generování rozhodnutí v nejistých doménách, protože je lze naučit vážit faktory zvažované osobami s rozhodovací pravomocí z údajů o případech. Přesto však neposkytují vysvětlení pro závěry, k nimž dospějí .Split_up, s cílem překonat tuto chybu, používá struktury argumentů navržené Toulmin jako základ pro reprezentace, ze kterých vysvětlení lze generovat.^[3]^:186

aplikace

V australském rodinném právu soudce při určování rozdělení majetku:

identifikovat majetek manželství zahrnutý do společného fondu
určit, jaké procento společného fondu obdrží každá strana
určit konečnou objednávku majetku v souladu s rozhodnutími přijatými v 1. a 2.

Split_Up implementuje kroky 1 a 2: stanovení společného fondu a předpověď procentního rozdělení.

Společné stanovení fondu

Protože stanovení manželského majetku je založeno na pravidlech, je implementováno pomocí řízené grafy.^[4]^:269

Procentní rozdělení mezi strany je však diskreční v tom smyslu, že soudce má široký prostor pro uvážení příspěvků každé strany do manželství podle § 79 odst. Zákon o rodinném právu z roku 1975 Obecně lze příspěvky považovat za finanční nebo nefinanční. Strana, která může prokázat větší příspěvek do manželského vztahu, obdrží větší část majetku. Soud může dále posoudit finanční zdroje a budoucí potřeby každé strany podle § 75 odst. 2 Zákon o rodinném právu z roku 1975. Tyto potřeby mohou zahrnovat faktory, jako je neschopnost získat zaměstnání, pokračující péče o dítě mladší 18 let nebo léčebné výdaje.

To znamená, že různí soudci mohou a dospějí k různým závěrům založeným na stejných faktech, protože každý soudce přiřadí každému faktoru různé relevantní váhy. Split_up určuje procentuální rozdělení pomocí kombinace uvažování založeného na pravidlech a neuronové sítě.

Stanovení procentního rozdělení

Aby bylo možné určit, jak soudci váží různé faktory, bylo k vytvoření databáze obsahující 94 relevantních faktorů pro stanovení procentního rozdělení použito 103 písemných rozsudků běžných případů.^[4]^:273

Faktory relevantní pro stanovení procentního rozdělení jsou:

-Minulé příspěvky manžela ve vztahu k příspěvkům manželky

-Budoucí potřeby manžela ve vztahu k potřebám manželky

-Bohatství manželství

Faktory relevantní pro stanovení minulých příspěvků jsou

-Relativní přímé a nepřímé příspěvky obou stran

-Délka manželství

-Relativní příspěvky obou stran k roli v domácnosti.

Hierarchie poskytuje strukturu, která se používá k rozložení úkolu predikce výsledku na 35 dílčích úkolů. Výstupy úkolů dále v hierarchii se používají jako vstupy do dílčích úkolů výše v hierarchii. Každý dílčí úkol je považován za samostatné a menší cvičení pro dolování dat. Dvacet jedna pevných oblouků představuje závěry prováděné pomocí sad pravidel. Například úroveň bohatství manželství je určena pravidlem, které používá hodnotu společného fondu.

Čtrnáct přerušovaných oblouků naopak vytváří závěry prováděné s použitím neuronové sítě.Ty dostávají své jméno ze skutečnosti, že se podobají a nervový systém v mozek. Skládají se z mnoha samočinně se upravujících zpracovatelských prvků spolupracujících v hustě propojené síti. Každý zpracovatelský prvek generuje jeden výstup, který se přenáší do druhého zpracovatelského prvku. Výstupní signál procesního prvku závisí na vstupu do procesního prvku, tj. Každý vstup je brán z váhového faktoru, který určuje míru vlivu, který bude mít vstup na výstup. Síla váhových faktorů se upravuje autonomně pomocí zpracovatelský prvek při zpracování dat.^[2]^:196

V Split_Up je neurální síť a statistický technika pro učení vah každého z příslušných atributů použitých při stanovení procentuálního rozdělení manželského majetku.

Proto jsou vstupy do neuronové sítě příspěvky, budoucí potřeby a bohatstvía výstup předpokládané procentní rozdělení.

Na každém oblouku je statistická váha. Pomocí zpět propagace neuronová síť se učí potřebný vzor k rozpoznání predikce. Procvičuje se tím, že se opakovaně vystavuje příkladům problému a učí se významu (váhám) vstupu uzly.^[2]^:196

Neuronová síť používaná Split_up se říká, že generalizuje dobře, pokud je výstup sítě správný (nebo téměř správný) pro příklady, které nejsou vidět během tréninku, což jej klasifikuje jako inteligentní systém.^[4]^:274

Struktura argumentu Toulmin

Protože způsob, jakým se tyto váhy učí, je primárně statistický, znalost domény právních pravidel a zásad není modelováno přímo. Vysvětlení právního závěru v doméně, která je stejně diskreční jako určování rozdělení majetku po rozvodu, je však přinejmenším stejně důležitá jako dosažený závěr. Tvůrci Split_Up proto použili Toulmin Argument struktur, aby poskytla nezávislé vysvětlení dosažených závěrů.^[3]^:189

Fungují na základě toho, že každý argument vytváří tvrzení založené na některých datech. Tvrzení argumentu je tvrzením argumentu. Jelikož znalost údajů a tvrzení nemusí nutně znamenat, že tvrzení vyplývá z údajů, je nutný mechanismus k ospravedlnění tvrzení ve světle údajů. Odůvodnění je známé jako zatykač. Podpora argumentu podporuje platnost zatykače. V právní oblasti se obvykle jedná o odkaz na zákon nebo precedens.

Tady, a nervová síť (nebo pravidla), vyvodí závěr z údajů argumentu a údaje, záruka a podpora se reprodukují, aby vygenerovaly vysvětlení.

Je však pozoruhodné, že příkaz k argumentu je reprodukován jako vysvětlení bez ohledu na použité hodnoty deklarace. Tento nedostatek citlivosti vůči nárokům musí překonat různí uživatelé, tj. Soudce, zástupci pro manželku a zástupci pro manžela, přičemž každý z nich je vyzván k použití systému k přípravě svých případů, ale nespoléhat se výhradně na jeho výsledek.

Reference

^ Stranieri, A. a Zeleznikow, J., Split_Up: Použití reprezentace znalostí založené na argumentech ke splnění očekávání různých uživatelů pro diskreční rozhodování, s. 1 Výzkum ukázal, že samotné uvažování založené na pravidlech není v oblastech volného uvážení ideální zákona.
^ ^A ^b ^C Stranieri, A. a Zeleznikow, J., Split Up: Inteligentní systém na podporu rozhodování, který poskytuje rady ohledně rozdělení majetku po rozvodu, International Journal of Law and Information Technology, svazek 6. č. 2, 1998, 190–213.
^ ^A ^b Stranieri, A. a Zeleznikow, J. (1995) Systém rozdělení: integrace neuronových sítí a uvažování založené na pravidlech v legální oblasti.
^ ^A ^b ^C Nolan, J. R. a Zeleznikow, J., Používání soft computingu k budování inteligentních systémů pro podporu rozhodování v nejistých doménách v reálném světě, Decision Support Systems, 31 (2001) 263–285.

externí odkazy

http://www.aaai.org/Papers/IAAI/1998/IAAI98-020.pdf
http://www.buscalegis.ufsc.br/revistas/files/journals/2/articles/6675/public/6675-6674-1-PB.pdf
http://ijlit.oxfordjournals.org/cgi/content/abstract/6/2/190
Zeleznikow, John; Nolan, James R. (2001). "Použití soft computingu k vybudování skutečných inteligentních systémů na podporu rozhodování v nejistých doménách". Systémy podpory rozhodování. 31 (2): 263–285. doi:10.1016 / S0167-9236 (00) 00135-4.
http://www.computer.org/portal/web/csdl/doi/10.1109/HICSS.1998.653106
http://portal.acm.org/citation.cfm?id=323706.323799
Stranieri, A. a Zeleznikow, J. 2005. Discovery Knowledge from Legal Databases, Springer Law and Philosophy Library, Volume 69, Dordrecht, Nizozemsko, ISBN 1-4020-3036-3.
Stranieri, A., Zeleznikow, J., Gawler, M. a Lewis, B. 1999. Hybridní-neurální přístup k automatizaci právního uvažování v oblasti diskreční oblasti rodinného práva v Austrálii. Umělá inteligence a právo 7 (2-3): 153-183.
Zeleznikow, J. 2004. Projekt rozdělení: Indukce, kontext a objevování znalostí v právu. Zákon, pravděpodobnost a riziko, 3: 147-168.

[1] Stranieri, A. a Zeleznikow, J., Split_Up: Použití reprezentace znalostí založené na argumentech ke splnění očekávání různých uživatelů pro diskreční rozhodování, s. 1 Výzkum ukázal, že samotné uvažování založené na pravidlech není v oblastech volného uvážení ideální zákona.

[Stranieri_1998-2] A ^b ^C Stranieri, A. a Zeleznikow, J., Split Up: Inteligentní systém na podporu rozhodování, který poskytuje rady ohledně rozdělení majetku po rozvodu, International Journal of Law and Information Technology, svazek 6. č. 2, 1998, 190–213.

[Stranieri_1995-3] A ^b Stranieri, A. a Zeleznikow, J. (1995) Systém rozdělení: integrace neuronových sítí a uvažování založené na pravidlech v legální oblasti.

[Nolan-4] A ^b ^C Nolan, J. R. a Zeleznikow, J., Používání soft computingu k budování inteligentních systémů pro podporu rozhodování v nejistých doménách v reálném světě, Decision Support Systems, 31 (2001) 263–285.

[1]

[2]

[3]

[4]