NHẬP MÔN TRÍ TUỆ NHÂN TẠO VẬN DỤNG SUY DIỄN TIẾN XÂY DỰNG HỆ THỐNG CHẨN ĐOÁN BỆNH

TRƯỜNG ĐẠI HỌC ĐIỆN LỰC KHOA CÔNG NGHỆ THÔNG TIN BÁO CÁO CHUYÊN ĐỀ HỌC PHẦN NHẬP MÔN TRÍ TUỆ NHÂN TẠO ĐỀ TÀI VẬN DỤNG SUY DIỄN TIẾN XÂY DỰNG HỆ THỐNG CHẨN ĐOÁN BỆNH SINH VIÊN THỰC HIỆN GIẢNG VIÊN HƯỚN.

TRƯỜNG ĐẠI HỌC ĐIỆN LỰC KHOA CÔNG NGHỆ THÔNG TIN BÁO CÁO CHUN ĐỀ HỌC PHẦN NHẬP MƠN TRÍ TUỆ NHÂN TẠO ĐỀ TÀI: VẬN DỤNG SUY DIỄN TIẾN XÂY DỰNG HỆ THỐNG CHẨN ĐOÁN BỆNH SINH VIÊN THỰC HIỆN : GIẢNG VIÊN HƯỚNG DẪN : NGHÀNH : CÔNG NGHỆ THÔNG TIN CHUYÊN NGHÀNH : CÔNG NGHỆ PHẦN MỀM LỚP : Hà nội, năm 2023 Phiếu chấm điểm ST T HỌ VÀ TÊN SINH VIÊN Nguyễn Việt Long Hồng Mạnh Bình Họ tên giảng viên Giảng viên chấm 1: NỘI DUNG THỰC HIỆN Chữ ký Giảng viên chấm 2: MỤC LỤC ĐIỂM CHỮ KÝ Ghi LỜI CẢM ƠN Thực tế khơng có thành cơng mà không gắn liền với học tập thực hành Kèm theo hỗ trợ, giúp đỡ từ giảng viên hướng dẫn tìm tịi, học hỏi thân Trong suốt q trình học tập giảng đường Đại học đến nay, em nhận nhiều quan tâm, giúp đỡ thầy cơ, bạn bè Với lịng biết ơn sâu sắc nhất, em xin gửi đến thầy cô Khoa Công Nghệ Thông Tin - Trường Đại Học Điện Lực truyền đạt vốn kiến thức quý báu cho em suốt thời gian học tập trường Và đặc biệt, kỳ này, em tiếp cận với mơn học hữu ích sinh viên ngành Cơng Nghệ Thơng Tin Đó mơn: “Nhập mơn trí tuệ nhân tạo” Em xin chân thành cảm ơn cô Vũ Văn Định tận tâm hướng dẫn em qua buổi học lớp buổi nói chuyện, thảo luận môn học Trong thời gian học tập thực hành hướng dẫn cô, em thu nhiều kiến thức bổ ích, mà cịn truyền say mê thích thú mơn “Nhập mơn trí tuệ nhân tạo” Nếu khơng có lời hướng dẫn, dạy bảo em nghĩ báo cáo khó hồn thành Mặc dù cố gắng hoàn thiện báo cáo với tất nỗ lực Tuy nhiên, thời gian có hạn mà lại bước vào thực tế, vốn kiến thức hạn chế, nhiều bỡ ngỡ, nên báo cáo “Vận dụng suy diễn tiến xây dựng hệ thống chẩn đốn bệnh” chắn khơng thể tránh khỏi thiếu sót Em mong nhận quan tâm, thơng cảm đóng góp q báu thầy cô để báo cáo hoàn thiện Em xin trân trọng cảm ơn quý thầy giáo! LỜI NĨI ĐẦU Hiện sức khoẻ vấn đề quan tâm hàng đầu Trên thực tế có nhiều người bỏ bê sức khoẻ để hối hận sau Vì vấn đề sức khoẻ vấn đề quan tâm Khi sức khoẻ chăm sóc tử tế, cảm thấy khoẻ mạnh yêu đời Nhằm giải vấn đề để củng cố kiến thức mơn nhập mơn trí tuệ nhân tạo nhóm chúng em chọn đề tài: “Chẩn đốn bệnh trí tuệ nhân tạo” Đề tài nhằm hỗ trợ người chẩn đốn bệnh dựa triệu chứng đưa nhắm tìm phương hướng khám chữa bệnh phù hợp CHƯƠNG I: GIỚI THIỆU VỀ TRÍ TUỆ NHÂN TẠO – ARTIFICIAL INTELLIGENCE 1.1 Trí tuệ nhân tạo gì? Trí tuệ nhân tạo tiếng anh Artificial intelligence - viết tắt AI Đây ngành thuộc lĩnh vực khoa học máy tính Được hình thành người lập trình trí tuệ nhân tạo với mục tiêu giúp máy tính tự động hóa hành vi thơng minh người Trí tuệ nhân tạo khác với việc lập trình logic ngơn ngữ lập trình việc ứng dụng hệ thống học máy (machine learning) để mơ trí tuệ người xử lý mà người làm tốt máy tính Cụ thể, trí tuệ nhân tạo giúp máy tính có trí tuệ người như: biết suy nghĩ lập luận để giải vấn đề, biết giao tiếp hiểu ngơn ngữ, tiếng nói, biết học tự thích nghi, … Tuy trí thơng minh nhân tạo có nghĩa rộng trí thơng minh tác phẩm khoa học viễn tưởng, ngành trọng yếu tin học Trí thơng minh nhân tạo liên quan đến cách cư xử, học hỏi khả thích ứng thơng minh máy móc Ngay từ máy tính điện tử đời, nhà khoa học máy tính hướng đến phát hiển hệ thống máy tính (gồm phần cứng phần mềm) cho có khả thơng minh lồi người Mặc dù nay, theo quan niệm người viết, ước mơ xa thành thực, thành tựu đạt không nhỏ: làm hệ thống (phần mềm chơi cờ vua chạy siêu máy tinh GeneBlue) thắng vua cờ giới; làm phần mềm chứng minh tốn hình học; v.v Hay nói cách khác, số lĩnh vực, máy tính thực tốt tương đương người (tất nhiên khơng phải tất lĩnh vực) Đó hệ thống thơng minh Có nhiều cách tiếp cận để làm trí thơng minh máy (hay trí tuệ nhân tạo), chẳng hạn nghiên cứu cách não người sản sinh trí thơng minh loài người nhưthế ta bắt chước nguyên lý đó, có cách khác sử dụng nguyên lý hoàn toàn khác với cách sản sinh trí thơng minh lồi người mà làm máy thông minh người; giống máy bay bay tốt chim có chế bay khơng phải giống chế bay chim Như vậy, trí tuệ nhân tạo nói đến khả máy thực công việc mà người thường phải xử lý; dáng vẻ ứng xử kết thực máy tốt tương đương với người ta gọi máy thơng minh hay máy có trí thơng minh Hay nói cách khác, đánh giá thông minh máy dựa nguyên lý thực nhiệm vụ có giống cách người thực hay không mà dựa kết dáng vẻ ứng xử bên ngồi có giống với kết dáng vẻ ứng xử người hay không Các nhiệm vụ người thường xun phải thực là: giải tốn (tìm kiếm, chứng minh, lập luận), học, giao tiếp, thể cảm xúc, thích nghi với mơi trường xung quanh, v.v., dựa kết thực nhiệm vụ để kết luận AI có thơng minh hay khơng Mơn học Trí tuệ nhân tạo nhằm cung cấp phương pháp luận để làm hệ thống có khả thực nhiệm vụ đó: giải tốn, học, giao tiếp, v.v cách làm có người hay khơng mà kết đạt dáng vẻ bên người 1.2 Lịch sử trí tuệ nhân tạo Vào năm 1943, Warren McCulioch Walter Pitts bắt đầu thực nghiên cứu ba sở lý thuyết bản: triết học chức noron thần kinh; phân tích mệnh đề logic; lý thuyết dự đoán Turing Các tác giả nghiên cứu đề xt mơ hình noron nhân tạo, noron đặc trưng hai trạng thái “bật”, “tắt” phát mạng noron có khả học Thuật ngữ “Trí tuệ nhân tạo” (Artificial Intelligence - AI) thiết lập John McCarthy Hội thảo chủ đề vào mùa hè năm 1956 Đồng thời, ông đề xuất ngôn ngữ lập trình Lisp – ngơn ngữ lập trình hàm tiêu biểu, sử dụng lĩnh vực AI Sau đó, Alan Turing đưa "Turing test" phương pháp kiểm chứng hành vi thông minh Thập kỷ 60, 70 Joel Moses viết chương trình Macsyma - chương trình tốn học sử dụng sở tri thức thành công Marvin Minsky Seymour Papert đưa chứng minh giới hạn mạng nơ-ron đơn giản Ngơn ngữ lập trình logic Prolog đời phát triển AlAIn Colmerauer Ted Shortliffe xây dựng thành công số hệ chuyên gia trợ giúp chẩn đoán y học, hệ thống sử dụng ngôn ngữ luật để biểu diễn tri thức suy diễn Vào đầu năm 1980, nghiên cứu thành công liên quan đến AI hộ chuyên gia (expert systems) – dạng chương trình AI mơ tri thức kỹ phân tích nhiều chuyên gia người Vào năm 1990 đầu kỷ 21, AI đạt thành tựu to lớn nhất, AI áp dụng logic, khai phá liệu, chẩn đoán y học nhiều lĩnh vực ứng dụng khác công nghiệp Sự thành công dựa vào nhiều yếu tố: tăng khả tính tốn máy tính, tập trung giải toán cụ thể, xây dựng mối quan hệ AI lĩnh vực khác giải toán tương tự, chuyển giao nhà nghiên cứu cho phương pháp toán học vững chuẩn khoa học xác 1.3 Các loại trí tuệ nhân tạo 1.3.1 Công nghệ AI phản ứng Công nghệ AI phản ứng có khả phân tích động thái khả thi đối thủ, từ đó, đưa giải pháp tối ưu Một ví dụ Deep Blue, chương trình tự động chơi cờ vua IBM đánh bại kì thủ giới Garry Kasparov vào năm 1990 Công nghệ AI Deep Blue xác định nước cờ dự đoán bước Nó khơng có ký ức khơng thể sử dụng kinh nghiệm khứ để tiếp tục huấn luyện tương lAI 1.3.2 Công nghệ AI với nhớ hạn chế Các hệ thống AI sử dụng kinh nghiệm khứ để đưa định tương lAI Một số chức định có mặt loại thiết bị không người lái xe, máy bay drone tàu ngầm Kết hợp cảm biến môi trường xung quanh cơng nghệ AI dự đốn tình đưa bước hành động tối ưu cho thiết bị Sau chúng sử dụng để đưa hành động bước Ví dụ xe khơng người lái, nhiều cảm biến trang bị xung quanh xe đầu xe để tính tốn khoảng cách với xe phía trước, cơng nghệ Al dự đốn khả xảy va chạm, từ điều chỉnh tốc độ xe phù hợp để giữ an toàn cho xe 1.3.3 Lý thuyết trí tuệ nhân tạo Cơng nghệ AI học hỏi tự suy nghĩ, sau áp dụng học để thực việc cụ thể Hiện nay, công nghệ AI chưa trở thành phương án khả thi 1.3.4 Tự nhận thức Lúc hệ thống AI có ý thức thân, có ý thức hành xử người Chúng chí cịn có cảm xúc hiểu cảm xúc người khác Tất nhiên, loại công nghệ AI chưa khả thi 1.4 Ưu nhược điểm trí tuệ nhân tạo 1.4.1 Ưu điểm Cơng nghệ AI nghiên cứu phát triển sâu rộng Đặc biệt nước phát triển, điều thực nhiều Trí tuệ nhân tạo xử lý khối lượng lớn công việc Với liệu lớn hơn, rắc rối công nghệ AI đưa dự đốn xác người Điều ưu điểm lớn công nghệ AI Thông thưởng xử lý lượng liệu lớn, người khó xác hồn tồn Tuy nhiên điều thực cơng nghệ trí tuệ nhân tạo Ngay nhà khoa học cảm thấy khó khăn giải số lượng liệu lớn AI sử dụng học máy để lấy liệu nhanh chóng biến thành thơng tin thực Đây lời giải đáp cho ưu điểm cơng nghệ AI 1.4.2 Nhược điểm Bên cạnh ưu điểm tốt cơng nghệ AI có nhược điểm riêng biệt Việc sử dụng AI tốn nhiều xử lý lượng lớn liệu mà lập trình AI u cầu Khả giải thích trở ngại việc sử dụng AI lĩnh vực hoạt động theo yêu cầu phải tuân thủ quy định nghiêm ngặt Đây lời đáp cho câu hỏi nhược điểm công nghệ AI gì? Vì cơng nghệ cịn lạ vô phát triển, nên quốc gia áp dụng sử dụng Một số ví dụ hạn chế AI sau: Các tổ chức tài chính, định từ chối cấp tín dụng đưa AI Bởi điều khó đưa giải thích rõ ràng Các lý khơng cấp tín dụng cho khách hàng trí tuệ nhân tạo đề Nên thật khó khăn thuyết phục khách hàng dựa công nghệ 1.5 Các ứng dụng trí tuệ nhân tạo - Lập luận, suy diễn tự động Khái niệm lập luận (reasoning), (reference) sử dụng phổ biến lĩnh vực AI Lập luận suy suy diễn dien logic, dùng để tiến trình rút kết luận (tri thức mới) từ giả thiết cho (được biểu diễn dạng sở tri thức) Như vậy, để thực lập luận người ta cần có phương pháp lưu trữ sở tri thức thủ tục lập luận sở tri thức - Biểu diễn tri thức: Muốn máy tính lưu trữ xử lý tri thức cần có phương pháp biểu diễn tri thức Các phương pháp biểu diễn tri thức bao gồm ngôn ngữ biểu diễn kỹ thuật xử lý tri thức Một ngôn ngữ biểu diễn tri thức đánh giả “tốt” có tính biểu đạt cao tính hiệu thuật tốn lập luận ngơn ngữ Tinh biểu đạt ngơn ngữ thể khả biểu diễn phạm vi rộng lớn thơng tin miền ứng dụng Tính hiệu thuật tốn lập luận thể chi phí thời gian không gian dành cho việc lập luận Tuy nhiên, hai yếu tố dường đối nghịch nhau, tức ngơn ngữ có tính biểu đạt cao thuật tốn lập luận có độ phức tạp lớn (tính hiệu thấp)và ngược lại (ngơn ngữ đơn giản, có tính biểu đạt thấp thủ thuật tốn lập luận có hiệu cao) Do đó, thách thức lớn lĩnh vực AI xây dựng ngôn ngữ biểu diễn tri thức mà cân hai yếu tố này, tức ngơn ngữ có tính biểu đạt đủ tốt (tùy theo ứng dụng) lập luận hiệu - Lập kế hoạch: khả suy mục đích cần đạt nhiệm vụ đưa ra, xác định dãy hành động cần thực để đạt mục đích Học máy: lĩnh vực nghiên cứu AI phát triển mạnh mẽ có nhiều ứng dụng lĩnh vực khác khai phá liệu, khám phá tri thức - Xử lý ngôn ngữ tự nhiên: nhánh AI, tập trung vào ứng dụng ngôn ngữ người Các ứng dụng nhận dạng tiếng nói, nhận dạng chữ viết, dịch tự động, tìm kiếm thơng tin, - Phát ngăn chặn rủi ro: AI giúp người dự báo trước rủi ro mối nguy hại tiềm ẩn hạn chế thiệt hại đem lại Các rủi ro AI nhận biết như: Thảm họa thiên nhiên, động đất, sóng thần, núi lửa, dịch bệnh hay có mối nguy hại sản xuất kinh doanh - Nền tảng máy học (Machine Learning): Cung cấp thuật tốn, API, cơng cụ phát triển huấn luyện, liệu công nghệ điện toán để thiết kế, huấn luyện triển khai mơ hình máy học vào ứng dụng, tiến trình máy móc - Nền tảng Deep Learning: lĩnh vực đặc biệt máy học (machine learning), deep learning chương trình chạy mạng thần kinh nhân tạo, có khả huấn luyện máy tính học lượng lớn liệu - Nhận diện giọng nói: Chuyển đổi lời nói người sang dạng mà ứng dụng máy tính hiểu Điều tương tự việc bạn nói giao tiếp với máy móc người thực thụ - Sinh trác hoc: Công nghệ cho phép tương tác tự nhiên người 10 máy móc, bao gồm việc nhận diện hình ảnh, dấu vân tay, giọng nói CHƯƠNG II: BIỂU DIỄN TRI THỨC BẰNG LUẬT SINH 2.1 Thuật toán sử dụng - Sử dụng thuật toán suy diễn tiến - Ý tưởng thuật toán: Suy diễn tập kiện biết, rút kiện có kiện cần chứng minh khơng có luật sinh kiện (tập kiện cực đại) 2.2 Khái niệm suy diễn tiến Suy diễn tiến trình suy luận xuất phát từ số kiện ban đầu, xác định kiện "sinh" từ kiện Trong phương pháp người sử dụng cung cấp kiện cho hệ chuyên gia để hệ thống (máy suy diễn) tìm cách rút kết luận Kết luận xem thuộc tính gán giá trị Trong số kết luận có kết luận người sử dụng quan tâm, số khác khơng nói lên điều gì, số khác vắng mặt Là q trình suy diễn tập kiện biết, rút kiện có kiện cần chứng minh khơng có luật sinh kiện (tập kiện cực đại) Ví dụ: Cho sở tri thức sau: - Cơ sở kiện: H, K - Tập luật (quy tắc): + (R1): A  E + (R2): B  D + (R3): H  A + (R4): E ^ G  C + (R5): E ^ K  B + (R6): D ^ E ^ K  C + (R7): G ^ K ^ F  A + CMR: H ^ K G - Lời giải theo suy diễn tiến: + Sự kiện ban đầu : H, K 11 + Ta có: {H, K} + Từ (R3): H  A {A, H, K} + (R1): A  E {A, E, H, K} + (R5): E ^ K  B {A, B, E, H, K} + (R2): B  D {A, B, D, E, H, K} + (R6): D ^ E ^ K  C {A, B, C, D, E, H, K} 2.3 Cách thức hoạt động thuật tốn suy diễn tiến Hình 1: Cách thức hoạt động thuật toán suy diễn tiến 2.4 Ưu nhược điểm thuật toán suy diễn tiến * Ưu điểm: + Ưu điểm suy diễn tiến làm việc tốt toán chất thu thập thông tin thấy điều cần suy diễn + Suy diễn tiến cho khối lượng lớn thông tin từ số thông tin ban đầu Nó sinh nhiều thơng tin + Suy diễn tiến tiếp cận lý tưởng toán cần giải nhiệm vụ lập kế hoạch, điều hành điều khiển diễn dịch * Nhược điểm: + Nhược điểm suy diễn tiến khơng cảm nhận có thơng tin quan trọng Hệ thống hỏi câu hỏi mà khơng biết câu đến kết luận Hệ thống hỏi hỏi câu hỏi khơng liên quan Có thể câu hỏi không quan trọng + Không cảm nhận cần vài thông tin quan trọng Hệ thống hỏi câu hỏi hỏi mà khơng biết câu đến kết 12 luận 2.5 Xây dựng sở liệu toán Tạm thời xây dựng sở toán dựa triệu chứng mà hay mắc phải Ký hiệu Ý nghĩa P1 Ho P2 Ho khan P3 Chảy dịch mũi P4 Cổ họng ngứa ngáy khó chịu P5 Hơi thở khò khè P6 Nặng ngực P7 Khó thở P8 Mệt mỏi P9 Khàn giọng P10 Tức ngực P11 Đau thở sâu P12 Thở khọt khẹt S1 Ho đờm S2 Ho máu S3 Ho buồn nôn A1 Cảm cúm N1 Dị ứng N2 Hen suyễn (Hen phế quản) N3 Ho uống thuốc N4 Ho hút thuốc N5 Viêm phế quản N6 Cúm A N7 Phế cầu khuẩn N8 Bệnh ho gà 13 N9 Phổi tắc nghẽn mãn tính N10 Trào ngược dày thực quản N11 Bệnh ho gà N12 Lao N13 Viêm xoang N14 Viêm phổi N15 Ung thư phổi Bảng 1: Xây dựng sở liệu toán 2.6 Các luật (Modun suy diễn) Stt Luật A1^S1^P1N1 A1^S1^P2N2 A1^S2^P2N3 A1^S2^P3N4 A1^S2^P4N5 A1^S1^P5N6 A1^S2^P6N7 A1^S2^P7N8 A1^S1^P8N9 10 A1^S2^P9N10 11 A1^S2^P10N11 12 A1^S3^P10N12 13 A1^S3^P11N13 14 A1^S2^P11N14 15 A1^S1^P11N15 Bảng 2: Các luật CHƯƠNG III: XÂY DỰNG CHƯƠNG TRÌNH 14 3.1 Thiết kế chương trình Mơi trường cài đặt chương trình: + Ngơn ngữ sử dụng: C# + Lý chọn ngôn ngữ: + C# ngôn ngữ an tồn Những ngơn ngữ cấp thấp C hay C++ thực trương trình có lỗi dẫn đến thiệt hại nghiêm trọng, C# tiến hành kiểm tra code trình biên dịch đưa lỗi đồng thời gửi đề xuất để sửa lỗi cho bạn + Ngôn ngữ sử dụng đơn giản Nếu bạn sử dụng quen ngôn ngữ C hay C++ chí Java việc dùng C Sharp giống + C# loại bỏ vài phức tạp ngôn ngữ Java c++, bao gồm việc loại bỏ macro, template, đa kế thừa lớp sở ảo + C # ngơn ngữ lập trình đa tảng Chúng ta xây dựng ứng dụng NET triển khai tảng Windows, Linux Mac + Môi trường ứng dung: Sử dụng hệ diều hành Windows 10 3.2 Đối tượng sử dụng Phần mềm dành cho cá nhân có đến khám bệnh lại ngại giao tiếp với bác sĩ y tá Chỉ cần nhập triệu chứng, máy tính đưa kết xác cho bạn nhắm tìm biện pháp điều trị hiệu 3.3 Phương pháp sử dụng phần mềm Người sử dụng cài đặt chương trình máy tính cá nhân máy tính để bàn Bắt đầu q trình tư vấn hệ thống đưa đề xuất cho người dùng lựa chọn, yếu tố phù hợp với thân Dựa lựa chọn chương trình trả kết tư vấn phù hợp hiển thị hình 3.4 Xây dựng chương trình 3.4.1 Code suy diễn tiến 15 C# “an toàn” làcấp ngơn Những ngữ ngơn ngữ thấp • Tạo phần mềm đa tảng 16 17 Hình 1: Code suy diễn 18 3.4.2 Giao diện chương trình chưa chọn thơng tin Hình 2: Giao diện chương trình chưa chọn thơng tin 3.4.3 Giao diện chương trình thực thi Hình 3: Giao diện chương trình chọn thơng tin 19 CHƯƠNG IV: KẾT LUẬN Thơng qua việc tìm hiểu nghiên cứu đề tài giúp chúng em có nhìn tồn diện việc ứng dụng trí tuệ nhân tạo vào giải vấn đề thực tế, cụ thể lĩnh vực chăm sóc sức khoẻ Đây vấn đề điển hình xã hội đại ngày Hi vọng nghiên cứu đánh giá chúng em góp phần bổ sung thêm hướng giải cho vấn đề chăm sóc sức khoẻ trí tuệ nhân tạo, góp phần vào việc cải thiện sức khoẻ cho người Do thời gian có hạn cộng với kiến thức cịn ỏi nên q trình thực đề tài khơng thể tránh khỏi sai sót khơng đáng có Kính mong thầy thẳng thắn góp ý, nghiêm khắc đánh giá để giúp chúng em hồn thiện đề tài hơn, ngồi cịn hiểu biết mơn Trí tuệ nhân tạo Chúng em xin chân thành cảm ơn 20 Danh mục tài liệu tham khảo: - Bài giảng nhập mơn trí tuệ nhân tạo – Vũ Văn Định - Wikipedia.com - suckhoe.24h.com - suckhoedoisong.vn 21 ... thức môn nhập mơn trí tuệ nhân tạo nhóm chúng em chọn đề tài: ? ?Chẩn đốn bệnh trí tuệ nhân tạo? ?? Đề tài nhằm hỗ trợ người chẩn đoán bệnh dựa triệu chứng đưa nhắm tìm phương hướng khám chữa bệnh. .. hướng khám chữa bệnh phù hợp CHƯƠNG I: GIỚI THIỆU VỀ TRÍ TUỆ NHÂN TẠO – ARTIFICIAL INTELLIGENCE 1.1 Trí tuệ nhân tạo gì? Trí tuệ nhân tạo tiếng anh Artificial intelligence - viết tắt AI Đây ngành... niệm suy diễn tiến Suy diễn tiến trình suy luận xuất phát từ số kiện ban đầu, xác định kiện "sinh" từ kiện Trong phương pháp người sử dụng cung cấp kiện cho hệ chuyên gia để hệ thống (máy suy diễn)