giao trinh tri tue nhan tao nguyen thi lan giao

LỜI NÓI ĐẦU Trong năm qua, nhiều tài liệu ngành công nghệ thông tin đƣợc giới thiệu nhiều cho cán nghiên cứu, ứng dụng sinh viên bậc đại học Tuy nhiên giáo trình ngành học chƣa đáp ứng dƣợc nhu cầu sinh viên trƣờng đại học, đặc biệt sinh viên khu vực miền Trung Vì vậy, chúng tơi biên soạn giáo trình “Trí tuệ nhân tạo”, mơn sở chun ngành chƣơng trình đào tạo Cử nhân Tin học, ngồi mục đích xây dựng nhiều giáo trình khung chƣơng trình đào tạo, mà cịn giúp cho sinh viên có tài liệu học tập phù hợp với hoàn cảnh thực tế Đại học Huế Trong sách này, sinh viên đƣợc làm quen với số kiến thức phƣơng pháp tìm kiếm lời giải phƣơng pháp xử lý tri thức Ngoài ra, sách giới thiệu số chƣơng trình cài đặt, nhằm giúp sinh viên hiểu cách tƣờng tận giải thuật, đồng thời tin tƣởng giải thuật áp dung thực tế cài đặt đƣợc máy tính cách dễ dàng Các nội dung trình bày sách đƣợc giảng cho sinh viên ngành Công nghệ Thông tin Đại học Huế năm vừa qua Cuốn sách đời dƣới giúp đỡ mặt vật chất nhƣ tinh thần Đại học Huế, Trƣờng Đại học Khoa học đặc biệt Ban chủ nhiệm Khoa Công nghệ Thông tin đồng nghiệp thuộc Bộ mơn Khoa học Máy tính Chúng tơi xin gửi tới họ lòng biết ơn Xin chân thành cám ơn bạn bè cổ cũ gíup cho sách sớm đƣợc hoàn thành Mặc dù cố gắng, nhiên sách không tránh khỏi thiếu sót Chúng tơi mong đƣợc góp ý độc giả, đặc biệt đồng nghiệp sinh viên để sách ngày hoàn thiện Huế, tháng năm 2004 Tác giả MỤC LỤC Chƣơng Mở đầu Tổng quan Khoa học Trí ruệ nhân tạo Lịch sử phát triển Trí tuệ nhân tạo Một số vấn đề Trí tuệ nhân tạo quan tâm Các khái niêm 2 10 Chƣơng Biểu diễn tốn khơng gian trạng thái Đặt vấn đề Mơ tả trạng thái Tốn tử chuyển trạng thái Không gian trạng thái tốn Biểu diễn khơng gian trạng thái dƣới dạng đồ thị Bài tập 12 12 12 14 17 18 21 Chƣơng Các phƣơng pháp tìm kiếm lời giải khơng gian trạng thái Phƣơng pháp tìm kiếm theo chiều rộng Phƣơng pháp tìm kiếm theo chiều sâu Phƣơng pháp tìm kiếm sâu dần Phƣơng pháp tìm kiếm tốt Tìm kiếm đƣờng có giá thành cực tiểu - Thuật tốn AT Tìm kiếm cực tiểu sử dụng hàm đánh giá - Thuật tốn A* Phƣơng pháp tìm kiếm leo đồi Phƣơng pháp sinh thử Phƣơng pháp thoả mãn ràng buộc 10 Cài đặt số giải thuật 11 Bài tập 23 23 30 34 36 39 43 46 49 51 53 72 Chƣơng Phân rã tốn – Tìm kiếm lời giải đồ thị Và/Hoặc Đặt vấn đề Đồ thị Và/Hoặc Các phƣơng pháp tìm kiếm lời giải đồ thị Và/Hoặc Cây tìm kiếm đấu thủ 90 90 92 94 104 Chƣơng Biểu diễn toán logic phƣơng pháp chứng minh Biểu diễn vấn đề hờ logic hình thức Một số giải thuật chứng minh 107 108 130 3 Ví dụ tập 138 Chƣơng Tri thức phƣơng pháp suy diễn Tri thức liệu Các dạng mô tả tri thức Suy diễn luật sản xuất 148 148 149 152 Tài liệu tham khảo 163 Chƣơng MỞ ĐẦU Tổng quan khoa học Trí tuệ nhân tạo Trong Cơng Nghệ Thơng Tin, Trí Tuệ Nhân Tạo (Artificial Intelligence) ngành mới, nhƣng phát triển mạnh mẽ đem lại nhiều kết to lớn Con ngƣời thƣờng tự cho sinh vật thơng minh khả trí tuệ đóng vai trị quan trong sống Trong văn học có câu chuyện đề cao trí thơng minh ngƣời Trí Tuệ Nhân Tạo hình thành từ năm 1956 Tuy nhiên, việc nghiên cứu trí tuệ có từ lâu Trên 2000 năm trƣớc, nhà triết học tìm hiểu cách thức nhìn nhận, học tập, nhớ suy lý Việc đời máy tính điện tử vào năm 50 kỷ 20 sinh khuynh hƣớng đƣa lĩnh vực nghiên cứu trí tuệ vấn đề lý thuyết thực nghiệm máy 1.1 Đối tƣợng mục tiêu nghiên cứu trí tuệ nhân tạo Trí tuệ nhân tạo nghiên cứu cách hành xử thông minh (intelligent behaviour) với mục tiêu xây dựng lý thuyết đầy đủ thơng minh để giải thích đƣợc hoạt động thơng minh sinh vật áp dụng đƣợc hiểu biết vào máy móc nói chung, nhằm phục vụ cho ngƣời - Về mặt kỹ thuật: Tạo máy thông minh để giải vấn đề thực tế dùng kỹ thuật AI - Khoa học: Phát triển khái niệm thuật ngữ để hiểu đƣợc hành xử thông minh sinh vật 1.2 Vai trị Trí Tuệ Nhân Tạo Trí tuệ nhân tạo bao quát nhiều lĩnh vực nghiên cứu hẹp Nó nghiên cứu từ lĩnh vực tổng quát nhƣ máy nhận biết, suy luận logic, đến toán nhƣ chơi cờ, chứng minh định lý Thƣờng nhà khoa học lĩnh vực khác tìm đến với trí tuệ nhân tạo kỹ thuật hệ thống hoá tự động hoá xử lý tri thức nhƣ phƣơng pháp thuộc lĩnh vực mang tính ngƣời Trí tuệ nhân tạo nghiên cứu kỹ thuật làm cho máy tính “suy nghĩ cách thơng minh” mơ trình suy nghĩ ngƣời đƣa định, lời giải Trên sở đó, thiết kế chƣơng trình cho máy tính để giải toán Sự đời phát triển Trí tuệ nhân tạo tạo bƣớc nhảy vọt chất kỹ thuật kỹ nghệ xử lý thơng tin Trí tuệ nhân tạo sở công nghệ xử lý thông tin mới, độc lập với công nghệ xử lý thông tin truyền thống dựa văn giấy tờ Điều đƣợc thể qua mặt sau: - Nhờ công cụ hình thức hố (các mơ hinh logic ngơn ngữ, logic mờ, ), tri thức thủ tục tri thức mơ tả biểu diễn đƣợc máy Do q trình giải tốn đƣợc tiến hành hữu hiệu - Mơ hình logic ngơn ngữ mở rộng khả ứng dụng máy tính lĩnh vực địi hỏi tri thức chun gia trình độ cao, khó nhƣ: y học, sinh học, địa lý, tự động hóa - Một số phần mềm trí tuệ nhân tạo thể tính thích nghi tính mềm dẻo lớp toán thuộc nhiều lĩnh vực khác - Khi máy tính đƣợc trang bị phần mềm trí tuệ nhân tạo ghép mạng cho phép giải toán cỡ lớn phân tán 1.3 Các kỹ thuật Trí tuệ nhân tạo Có nhiều kỹ thuật nghiên cứu, phát triển ngành khoa học Trí tuệ nhân tạo Tuy vậy, kỹ thuật Trí tuệ nhân tạo thƣờng phức tạp cài đặt cụ thể, lý kỹ thuật thiên xử lý ký hiệu tƣợng trƣng địi hỏi phải sử dụng tri thức chun mơn thuộc nhiều lĩnh vực khác Do vậy, kỹ thuật Trí tuệ nhân tạo hƣớng tới khai thác tri thức lĩnh vực quan tâm đƣợc mã hoá máy cho đạt đƣợc mức độ tổng quát; dễ hiểu, dễ diễn đạt thông qua ngôn ngữ chuyên môn gần gũi với ngôn ngữ tự nhiên; dễ sửa đổi, hiệu chỉnh, dễ sử dụng, khai thác nhằm thu hẹp khả cần xét để tới lời giải cuối Các kỹ thuật Trí tuệ nhân tạo bao gồm : - Lý thuyết giải tốn suy diễn thơng minh: Lý thuyết giải tốn cho phép viết chƣơng trình giải câu đố, chơi trị chơi thơng qua suy luận mang tính ngƣời; hệ thống chứng minh định lý Ngồi hệ thống hỏi đáp thơng minh cho phép lƣu trữ xử lý khối lƣợng lớn thơng tin - Lý thuyết tìm kiếm may rủi: Lý thuyết bao gồm phƣơng pháp kỹ thuật tìm kiếm với hỗ trợ thơng tin phụ để giải tốn cách có hiệu - Các ngơn ngữ Trí tuệ nhân tạo: Để xử lý tri thức ngƣời ta không sử dụng ngơn ngữ lập trình dùng cho xử lý liệu số, mà cần có ngơn ngữ khác Các ngôn ngữ chuyên dụng cho phép lƣu trữ xử lý thông tin ký hiệu Một số ngôn ngữ đƣợc nhiều ngƣời biết đến IPL.V,LISP, PROLOG - Lý thuyết thể tri thức hệ chuyên gia: Trí tuệ nhân tạo khoa học thể sử dụng tri thức Mạng ngữ nghĩa, lƣợc đồ, logic vị từ, khung phƣơng pháp thể tri thức thông dụng Việc gắn liền cách thể sử dụng tri thức sở hình thành hệ chuyên gia - Lý thuyết nhận dạng xử lý tiếng nói: Giai đoạn phát triển đầu Trí tuệ nhân tạo gắn với lý thuyết nhận dạng Các phƣơng pháp nhận dạng gồm: nhận dạng hình học, nhận dạng dùng tâm lý học, nhận dạng theo phƣơng pháp hàm thế, dùng máy nhận dạng ứng dụng phƣơng pháp việc nhận dạng chữ viết, âm - Ngƣời máy: Cuối năm 70, ngƣời máy công nghiệp đạt đƣợc nhiều tiến Ngƣời máy có phận cảm nhận chế hoạt động đƣợc nối ghép theo điều khiển thơng minh Khoa học học Trí tuệ nhân tạo đƣợc tích hợp khoa học ngƣời máy - Tâm lý học xử lý thông tin : Các kết nghiên cứu tâm lý học giúp Trí tuệ nhân tạo xây dựng chế trả lời theo hành vi, có ý thức; giúp cho việc thực suy diễn mang tính ngƣời - Ngoài ra, xử lý danh sách, kỹ thuật đệ quy, kỹ thuật quay lui xử lý cú pháp hình thức kỹ thuật tin học truyền thống có liên quan trực tiếp đến Trí tuệ nhân tạo Lịch sử phát triển Trí Tuệ Nhân Tạo Lịch sử Trí tuệ nhân tạo cho thấy ngành khoa học có nhiều kết đáng ghi nhận Theo mốc phát triển, ngƣời ta thấy Trí tuệ nhân tạo đƣợc sinh từ năm 50 với kiện sau:  Turing đƣợc coi ngƣời khai sinh ngành Trí tuệ nhân tạo phát ơng máy tính lƣu trữ chƣơng trình liệu  Tháng 8/1956 J.Mc Carthy, M Minsky, A Newell, Shannon Simon ,… đƣa khái niêm “trí tuệ nhân tạo”  Vào khoảng năm 1960 Đại học MIT (Massachussets Institure of Technology) ngôn ngữ LISP đời, phù hợp với nhu cầu xử lý đặc trƣng trí tuệ nhân tạo - ngơn ngữ lập trình dùng cho trí tuệ nhân tạo  Thuật ngữ Trí tuệ nhân tạo đƣợc dùng vào năm 1961 MIT  Những năm 60 giai đoạn lạc quan cao độ khả làm cho máy tính biết suy nghĩ Trong giai đoạn ngƣời ta đƣợc chứng kiến máy chơi cờ chƣơng trình chứng minh định lý tự động Cụ thể: 1961: Chƣơng trình tính tích phân bất định 1963: Các chƣơng trình Heuristics: Chƣơng trình chứng minh định lý hình học khơng gian có tên “tƣơng tự”, chƣơng trình chơi cờ Samuel 1964: Chƣơng trình giải phƣơng trình đại số sơ cấp, chƣơng trình trợ giúp ELIZA (có khả làm việc giống nhƣ chuyên gia phân tich tâm lý) 1966: Chƣơng trình phân tích tổng hợp tiếng nói 1968: Chƣơng trình điều khiển ngƣời máy (Robot) theo đồ án “Mát – tay”, chƣơng trình học nói  Vào năm 60, giới hạn khả thiết bị, nhớ đặc biệt yếu tố thời gian thực nên có khó khăn việc tổng qt hố kết cụ thể vào chƣơng trình mềm dẻo thơng minh  Vào năm 70, máy tính với nhớ lớn tốc độ tính tốn nhanh nhƣng phƣơng pháp tiếp cận Trí tuệ nhân tạo cũ thất bại (do bùng nổ tổ hợp q trình tìm kiếm lời giải tốn đặt ra)  Vào cuối năm 70 vài kết nhƣ xử lý ngôn ngữ tự nhiên, biểu diễn tri thức giải vấn đề Những kết tạo điều kiện cho sản phẩm thƣơng mại Trí tuệ nhân tạo đời Hệ chuyên gia, đƣợc đem áp dụng lĩnh vực khác (Hệ chuyên gia phần mềm máy tính chứa thơng tin tri thức lĩnh vực cụ thể đó, có khả giải yêu cầu ngƣời sử dụng mức độ đó, trình độ nhƣ chuyên gia ngƣời có kinh nghiệm lâu năm)  Một kiện quan trọng vào năm 70 đời ngôn ngữ Prolog, tƣơng tự LISP nhƣng có sở liệu kèm  Vào năm 80, thị trƣờng sản phẩm dân dụng có nhiều sản phẩm trình cao nhƣ: máy giặt, máy ảnh, sử dụng Trí tuệ nhân tạo Các hệ thống nhận dạng xử lý ảnh, tiếng nói  Những năm 90, nghiên cứu nhằm vào cài đặt thành phần thông minh hệ thống thông tin, gọi chung cài đặt trí tuệ nhân tạo, làm rõ ngành khoa học Trí tuệ nhân tạo tiến hành nghiên cứu mới, đặc biệt nghiên cứu chế suy lý, Trí tuệ nhân tạo phân tạo, mơ hình tƣơng tác Những đặc trƣng Trí tuệ nhân tạo  Trí tuệ nhân tạo xử lý thông tin theo trật tự ký hiệu Các thông tin gồm: khái niệm, luật, đối tƣợng ? dùng cho suy lý Khái niệm Trí tuệ nhân tạo thể hiện, suy lý, nhận biết, việc học hệ thống sở tri thức  Phƣơng pháp may rủi hay đƣợc dùng Trí tuệ nhân tạo Phƣơng pháp cho phép giải hai lớp tốn khó Thứ tốn chƣa có thuật giải ( tốn nhận biết, định) Thứ hai toán có thuật giải nhƣng độ phức tạp lớn ( chẳng hạn tốn chơi cờ)  Trí tuệ nhân tạo xét đến thông tin không đầy đủ, không xác, mâu thuẫn Tuy vậy, kết Trí tuệ nhân tạo cụ thể  Việc tƣơng tác ngƣời- máy đôi với nhận biết tự động cần thiết Trí tuệ nhân tạo Các tốn nhận dạng ví dụ u cầu  Trí tuệ nhân tạo liên quan đến nhiều lĩnh vực, nhƣ kỹ thuật mới, logic học, khoa học nhận biết, ngôn ngữ học, khoa học tổ chức, thần kinh học Trí tuệ nhân tạo cịn nằm lĩnh vực nghiên cứu nâng cao, đề án nghiên cứu quan trọng 10 Một số vấn đề Trí tuệ Nhân tạo quan tâm Những vấn đề chung Khoa học Trí tuệ nhân tạo liên quan đến cảm giác, tri giác trình tƣ thơng qua hành vi, giao tiếp Nó có định hƣớng nghiên cứu, ứng dụng sau: 1- Tìm nghiên cứu thủ tục giúp ngƣời tiến hành hoạt động sáng tạo Công việc sáng tạo đƣợc thực mơ hình theo cấu trúc, chức sử dụng công nghệ thông tin 2- Dùng ngôn ngữ tự nhiên Trƣớc hết ngôn ngữ đƣợc dùng để thể tri thức, tiếp thu chuyển hố sang dạng xử lý đƣợc 3- Hình thức hố khía cạnh, hành vi liên quan đến Trí tuệ nhân tạo Do xây dựng tốn mang tính ngƣời thơng minh Các hoạt động lớn Trí tuệ nhân tạo bao gồm: chứng minh định lý, xử lý ngôn ngữ tự nhiên, hiểu tiếng nói, phân tích ảnh hình, ngƣời máy hệ chuyên gia Về cài đặt hệ thống, khuynh hƣớng Trí tuệ nhân tạo cài đặt hệ Trí tuệ nhân tạo hệ thống khác, đặc biệt hệ thống tin học Những vấn đề chƣa đƣợc giải Trí tuệ nhân tạo Những thành tựu nghiên cứu ứng dụng kỹ thuật Trí tuệ nhân tạo khẳng định tính thực tiễn dự án xây dựng máy tính có khả suy nghĩ Tuy số phạm vi, máy tính cịn thua xa so với hoạt động hệ thần kinh ngƣời: Sự khác hoạt động máy tính não ngƣời, điều thể ƣu máy tính so với não ngƣời khả tính tốn lớn (nhất chƣơng trình xử lý liệu lớn) Xử lý song song: công nghệ điện tử đại cho phép xây dựng đa xử lý, song máy tính hoạt động song song nhƣ não ngƣời đƣợc 11 Các dạng mô tả tri thức (các phƣơng pháp biểu diễn tri thức) (Để máy tính sử dụng đƣợc tri thức, xử lý đƣợc tri thức, cần phải biểu diễn tri thức dƣới dạng thuận tiện cho máy tính Đó mục tiêu biểu diễn tri thức) Sau nhiều cố gắng, nhà TTNT phát triển số cách biểu diễn (thể hiện) tri thức có hiệu máy 2.1 Biểu diễn tri thức logic Nhƣ ta nghiên cứu phần trƣớc, ta biểu diễn toán biểu thức logic (logic mệnh đề, logic vị từ) 2.2 Biểu diễn tri thức mạng ngữ nghĩa Phƣơng pháp biểu diễn tri thức cách dùng đồ thị G = (V, E) gồm tập đỉnh V tập cung E Trong đỉnh ứng với đối tƣợng, khái niệm hay kiện cụ thể, cung thể quan hệ đối tƣợng Có cung nối hai đối tƣợng a đối tƣợng b, ký hiệu a b có quan hệ hai đối tƣợng a, b Có loại quan hệ đặc biệt - "a b" nghĩa đối tƣợng a thuộc vào tập đối tƣợng đƣợc biểu diễn khái niệm b tập đối tƣợng biểu diễn khái niệm a tập tập đối tƣợng biểu diễn khái niệm b (quan hệ is-a) Ví dụ Yến chim - Ngƣợc lại với quan hệ "là" quan hệ "bao gồm" Khi có " a b" (hoặc "b bao gồm a"), thông tin đối tƣợng đƣợc cho b truyền lại cho a (nghĩa a đƣợc thừa hƣởng b có) 153 VÍ DỤ cánh Yến is-a Chim is-a Con vật hoạt động is-a Cánh cụt thở có is-a Chíp chíp Khơng khí bay hoạt động Ƣu điểm: - Cho phép biểu diễn cách trực quan kiện mối liên hệ chúng - Tính mơ đun cao theo nghĩa tri thức đƣợc thêm vào hoàn toàn độc lập với tri thức cũ - Có thể áp dụng số chế suy diễn mạng: chế truyền thừa hƣởng thông tin đối tƣợng, chế "cháy" mạng Nhƣợc điểm: - Khơng có phƣơng pháp suy diễn chung cho loại mạng ngữ nghĩa - Khó kiểm sốt q trình cập nhật tri thức để dẫn đến mâu thuẫn sở tri thức 2.3 Biểu diễn tri thức khung (Frame) Khung thực chất tổng quát hoá cấu trúc ghi Pascal tƣơng tự nhƣ cấu trúc đối tƣợng C ++ Một khung đƣợc mô tả cấu trúc: - Tên khung: Định danh đối tƣợng mô tả - Các khe (slot): khe lƣu trữ thơng tin, n\miền giá trị, thuộc tính chiều mũi tên đến khung khác 154 VÍ DỤ xÉT KHUNG (FRAME) MÔ TẢ TẬP HỌC SINH HOCSINH Frame HOCSINH IS-A: PART-OF: NGUOI-DI-HOC A KIND OF: (HOCSINHCOSO, HOCSINHTRUNGHOC) Cân nặng: 10-60kg Chiều cao: 80-170cm Cấu trúc frame cho ta "khung liệu" để khoanh vùng đối tƣợng học sinh Trƣờng hợp gặp ngƣời cao 175cm, nặng 45kg ta khẳng định khơng phải học sinh khơng thỗ mãn ràng buộc có Ngồi ra, đặc trƣng quan trọng frame khả thừa kế thơng tin khe có tên đối tƣợng bậc Ví dụ Trong frame HOCSINHCOSO, HOCSINHTRUNGHOC có khe chiều cao với giá trị mơ tả miền, sau thừa kế thơng tin mức Frame HOCSINH, khe cần phải lấy giá trị khoảng 80-170cm 2.4 Biểu diễn tri thức luật sản xuất Phƣơng pháp biểu diễn tri thức nhờ logic (logic mệnh đề logic vị từ) trực quan song phù hợp khơng có nhiều luật suy diễn Một tri thức đƣợc thể câu Horn dạng chuẩn: p1  p2   pn  q (Các câu Horn dạng đƣợc gọi luật if- then đƣợc biểu diễn nhƣ sau: if P1 and and Pm then Q) Một câu Horn dạng tổng quát: p1  p2   pn  q1  q2   qm 155 Lƣu ý: Nếu có luật dạng: p  p2   pn  q1  q2   qm tƣơng đƣơng với m luật sau: p1  p2   pn   q2   qm  q1 p1  p2   pn   q1   q3  qm  q2 p1  p2   pn   q1  qm-1  qm Tuy nhiên ta xét câu Horn dạng chuẩn (m=1) - Nếu n=0, m=1: câu Horn có dạng  q: gọi kiện (fact) q - Nếu n>0, m=1: câu Horn có dạng: p  p2   pn  q: gọi luật (rule) Trong hệ chuyên gia, sở tri thức gồm phần: tập kiện (facts) tập luật (rules) VÍ DỤ 1) Ta có luật kinh nghiệm dự báo thời tiết: "Chuồn chuồn bay thấp mƣa, bay cao nắng, bay vừa râm" a: chuồn chuồn bay thấp, b: chuồn chuồn bay cao, c: chuồn chuồn bay vừa d: trời mƣa, e: trời nắng, f: trời râm lúc ta có luật sau: ad b e c f 2) Nhiều định lý tốn học biểu diễn luật, ví dụ: Nếu tam giác có góc 600 tam giác có hai cạnh tam giác tam giác Suy diễn luật sản xuất 3.1 Khái niệm Suy diễn trình suy luận dựa vào quy luật cho, thiết lập thông tin từ thông tin biết Suy diễn sử dụng tập kiện làm tiên đề 156 Các phƣơng pháp suy diễn chuyển từ giả thiết kết luận cách thêm vào giả thiết kiện đƣợc khẳng định đúng, dựa phƣơng thức: - Modus ponens: A, AB B nghĩa A AB B - Modus tollens B, AB A nghĩa B sai biết AB A sai Trong trình suy diễn, ta cần quan tâm đến vấn đề sau: - Xây dựng tập luật, câu hỏi đƣợc chọn để ngƣời sử dụng trả lời - Chọn trình tìm kiếm nhƣ - Thơng tin nhận đƣợc có ảnh hƣởng đến q trình tìm kiếm khơng 3.2 Bài tốn Cho tập kiện F= {f1, f2, ,fn} tập luật R= {r1, r2, ,rm} Chứng minh tập kết luận G 3.3 Các phƣơng pháp suy diễn Quá trình suy diễn hệ luật sản xuất bao gồm phƣơng pháp bản: suy diễn tiến suy diễn lùi a) Suy diễn tiến (lập luận tiến - forward chaining forward reasoning) (Tƣ tƣởng suy diễn tiến áp dụng luật suy diễn Modus Ponens tổng quát) Là trình suy diễn tập kiện biết, rút kiện nhƣ có đƣợc kiện cần chứng minh khơng có luật sinh kiện (tập kiện cực đại) - Phƣơng pháp GỌi T tập kiện thời điểm xét (khởi tạo tập T=F: tập kiện ban đầu ) 157 Xét luật ri có dạng: p1  p2   pn  q p jT  j  1, n nghĩa left (ri) T T= T+ right (ri) trình lặp lại G T khơng có luật sinh thêm kiện - Giải thuật Procedure suydientien; Begin T:= F; S:= loc(R, T); { S: tập luật có dạng p  p2   pn  q cho p jT  j  1, n } While G  T and S Begin r := get(S); T:= T + right(r); R:=R \ {r}; S:= loc(R,T); End; If G  T then write (“thành công”) Else write (“không thành cơng”); End; Ví dụ 1) Cho trƣớc tập kiện F={a,b} Sử dụng luật: r1: a  c r2: b  d r3: c  e r4: a  d  e 158 r5: b  c  f r6: e  f  g cần suy g r T S R a, b r1, r2, r3 r1, r2, r3, r4, r5, r6 r1 a, b, c r2, r3, r5 r2, r6 r2 a, b, c, d r3, r4, r5 r3, , r6 r3 a, b, c, d, e r4, r5 r4, r5, r6 r4 a, b, c, d, e r5 r5, r6 r5 a, b, c, d, e, f r6 r6 r6 a b, c, d, e, f, g gT nên toán đƣợc chứng minh (g: true) Chú ý - Quá trình suy diễn tiến trình xem xét luật, với luật ta xét phần điều kiện (ở vế trái) tới phần kết luận (ở vế phải) mà tất đièu kiện luật thỗ mãn ta suy kiện phần kết luận Chính lẽ mà có tên suy diễn tiến - Trong bƣớc thủ tục, ngƣời ta xét luật tập luật So sánh điều kiện (ở vế trái) tập luật với kiện sở kiện, tất điều kiện luật đƣợc thỗ mãn kiện phần kết luận đƣợc xem kiện đƣợc suy kiện kiện (khơng có nhớ làm việc) đƣợc đƣa vào nhớ làm việc Quá trình lặp lại khơng có luật sinh kiện 159 - Quá trình suy diễn tiến không định hƣớng tới giải vấn đề cả, khơng hƣớng tới tìm câu trả lời cho câu hỏi Suy diễn tiến trình suy kiện từ kiện có nhớ làm việc b) Suy diễn lùi (lập luận lùi - backward chaining backward reason) Là trình xuất phát từ kiện cần chứng minh thay vào kiện vế trái luật có vế phải kiện cần chứng minh Quá trình đƣợc thực đƣa kiện tập kiện tập kiện giả thiết (Nghĩa là: để đƣa kết luận b, ta thử tìm tất luật có dạng: a   an  b, để có b, phải đƣa kết luận a1, ,an Quá trình xác định tƣơng tự nhƣ b, đến lúc phát đƣợc có a i khơng dẫn xuất đƣợc từ giả thiết quay lui sang luật sản xuất khác sinh b có dạng b 1 bm  b Ngƣợc lại, dẫn xuất đƣợc giả thiết trình dẫn xuất b đúng) - Giải thuật GỌi T tập kiện cần chứng minh thời điểm xét (khởi tạo T= G, G tập kết luận) S(p) ={riR / right(ri) = p} ( tập luật R cho vế phải chứa p) Procedure suydienlui (g); Begin T:= {g}; If T F then write („g đƣợc chứng minh „) Else Begin p:=get(T); 160 If S(p) = {} then write („g không chứng minh đƣợc „) Else For ri S(p) Begin T:= T \ right(ri); T:= T + left(ri); For lT \ F suydienlui(l); End; End; Ví dụ 1) Cho tập kiện F={p, r}, tập luật R: r1) p  q r2) q  r  s Chứng minh s p r T S(p) s s r2 q, r r2 q r1 r, p r Nhận xét - Suy diễn tiến: Ƣu điểm: i) Làm việc tốt tốn có chất thu thập thông tin thấy điều cần suy diễn ii) Cho khối lƣợng lớn thông tin từ số thơng tin ban đầu Nó sinh nhiều thông tin 161 iii) Suy diễn tiến tiếp cận lý tƣởng loại toán cần giải nhiệm vụ nhƣ lập kế hoạch, điều hành, điều khiển diễn dịch Nhƣợc điểm: i) Không cảm nhận đƣợc cần vài thông tin quan trọng Hệ thống hỏi câu hỏi hỏi mà khơng biết câu đến kết luận đƣợc ii) Hệ thống hỏi câu hỏi khơng liên quan Có thể câu trả lời quan trọng nhƣng làm ngƣời dùng lúng túng phải trả lời câu chẳng dính đến chủ đề - Suy diễn lùi: Ƣu điểm: Phù hợp với toán đƣa giả thuyết liệu giả thuyết có hay i) khơng? ii) Tập trung vào đích cho Nó tạo loạt câu hỏi liên quan đến vấn đề xét, thuận tiện ngƣời dùng iii) Khi suy diễn điều từ thơng tin biết , tìm phần sở tri thức thích đáng tốn xét iv) Suy diễn lùi đƣợc đánh giá cao tốn nhƣ chẩn đốn, dự đốn tìm lỗi Nhƣợc điểm: Nhƣợc điểm loại suy diễn thƣờng dịng suy diễn thay phải dừng mà sang nhánh khác - Nhƣ vậy, dựa vào ƣu nhƣợc điềm loại suy diễn mà ta nên chọn kỹ thuật suy diễn để áp dụng vào toán Trƣớc tiên, ta xem xét chuyên gia giải nhƣ nào? Nếu cần thu thập liệu định suy diễn ta chọn suy diễn tiến cịn có giử thuyết cần chứng minh đích ta dùng suy diễn lùi 162 Ví dụ Một bác sĩ hiểu hàng trăm vấn đề xảy với cá nhân, nhƣng phải tìm hiểu trạng bệnh nhân, lúc cần suy diễn tiến Nguợc lại bác sĩ hầu nhƣ thấy đƣợc bệnh ( ví dụ nhƣ viêm họng) ơng ta dùng suy diễn lùi Bài tập Cho biểu thức logic mệnh đề sau: 1) ac 2) ab f 3) (d +b)f  i 4) h + a + f 5) fgh  i 6) (a + d + c ) 7) ad  gh Chứng minh bác bỏ mệnh đề i phƣơng pháp suy diễn tiến suy diễn lùi LỜI GIẢI - Biểu diễn biểu thức cho luật sản xuất (xác định tập luật, tập kiện ban đầu, tập kiện cần chứng minh) Quá trình biến đổi 3) (d+b)f  i  ((d+b)f )+i (d+b)+f+i  (db)+f+i  (d+f+i)(b+f+i)  (df i )(bf i) 4) h + a + f  (ha)+f   f 6) (a + d + c )  (ac)+d  ac  d 7) ad  gh )  (ad)+(gh) )  ((ad)+g) ((ad)+h)  (ad  g)(ad  h) TẬP SỰ KIỆN F={A, C}, TẬP SỰ KIỆN CẦN CHỨNG MINH G={I} Tập luật R: r1) ab f r2) (df i ) r3) (bf i ) r5) fgh  i r6) ac  d r7) ad  g 163 r4)  f r8) ad  h - Suy diễn tiến (tiến hành lập bảng sau) r T S R a, c r6 r1, r2, r3, r4, r5, r6, r7, r6 a, c, d r7, r8 r8 r7 a, c, d, g r8 r1, r5, r7, r8 r8 a, c, d, g, h r4 r1, r5, r8 r4 a, c, d, g, h, f r2, r5 r1, r5 r2 a, c, d, g, h, f, i r1, r2, r3,r5 (trong đó: r: luật xét, T: tập kiện thời điểm xét, S: tập luật có dạng mệnh đề vế trái thuộc T R tập luật thời điểm xét) Vì iT (là tập kiện đúng) Vậy i đƣợc chứng minh - Suy diễn lùi (tiến hành lập bảng sau) p r T S(p) i i r2 d, f r2, r3, r5 f r1 d, b r1, r2 d  b quay lui f r2 d, h r2 h r8 d r8 d r6  r6 Vậy i đƣợc chứng minh 164 Bài tập Cho sở tri thức đƣợc biểu diễn biểu thức logic sau 1) pt  a 5) p  t 2) qt  s 6) apq  c 3) pq  b 7)bc  t 4) b st 8) pq Biểu diễn tri thức cho dƣới dạng luật sản xuất dùng phƣơng pháp suy diễn tiến suy diễn lùi để chứng minh bác bỏ kiện s1 Bài tập Cho sở tri thức đƣợc biểu diễn biểu thức logic sau 1) (a+c)b  f 2) e +f + a 3) gfh  i 4) (e+ f)b  gi 5) (a+ e +c)abc Dùng phƣơng pháp suy diễn tiến suy diễn lùi để chứng minh bác bỏ kiện i1 Bài tập Cho sở tri thức đƣợc biểu diễn biểu thức logic sau 1) efh 2) a + g + d 3) h + c + d 4) af  bg 5) ke  d 6) (ef  a )(c+ e +f ) - Biểu diễn tri thức cho dƣới dạng luật sản xuất - Dùng phƣơng pháp suy diễn tiến để chứng minh kiện d1 Cho biết luật dƣ thừa vết suy diễn 165 Bài tập Trong lớp học, có nhóm học sinh gồm 10 bạn có tên lần lƣợt là: A, B, C, D, E, F, G, H, I J Giữa bạn học sinh có mối quan hệ gọi quan hệ ảnh hƣởng Ví dụ: ta viết AB>C có nghĩa hai bạn đồng thời thuyết phục bạn C tham gia hoạt động Giả sử ban đầu có bốn bạn E, F, H, I tham gia dự thi sản phẩm phần mềm nhà trƣòng tổ chức ta biết đƣợc rằng: 1) ACH>B 2) BH>ACD 3) ABCI>BDI 4) ADEI>BCG 5) CGI>AJE 6) H>BC Hãy dùng phƣơng pháp suy diễn tiến để chứng minh 10 bạn nhóm tham gia dự thi sản phẩm phần mềm 166 TÀI LIỆU THAM KHẢO Bạch Hƣng Khang, Hồng Kiếm Trí tuệ nhân tạo: Các phƣơng pháp ứng dụng Nhà xuất Khoa học Kỹ thuật, 1989 Đinh Mạnh Tƣờng Giáo trình Trí tuệ nhân tạo, Đại học Quốc gia Hà nội Nguyễn Thanh Thuỷ Trí tuệ nhân tạo: Các phƣơng pháp giải vấn đề kỹ thuật xử lý tri thức Nhà xuất Giáo dục, 1996 N Nilson Artificial Intelligence Ed McGrawhill, 1971 Patrick Henry Winston Artificial Intelligence Ed Addison Wesley, 1992 167 ... thể tri thức hệ chuyên gia: Trí tuệ nhân tạo khoa học thể sử dụng tri thức Mạng ngữ nghĩa, lƣợc đồ, logic vị từ, khung phƣơng pháp thể tri thức thông dụng Việc gắn liền cách thể sử dụng tri thức... tạo lập hệ thống có giao tiếp thân thi? ??n ngƣời máy sở nghiên cứu nhận thức máy, thu thập xử lý tri thức, xử lý thơng tin hình ảnh, tiếng nói Nghiên cứu phƣơng pháp biểu diễn tri thức phƣơng pháp... cứu, phát tri? ??n ngành khoa học Trí tuệ nhân tạo Tuy vậy, kỹ thuật Trí tuệ nhân tạo thƣờng phức tạp cài đặt cụ thể, lý kỹ thuật thi? ?n xử lý ký hiệu tƣợng trƣng đòi hỏi phải sử dụng tri thức chuyên