Báo cáo tiểu luận công nghệ tri thức đề tài nghiên cứu công nghệ tri thức và hệ chuyên gia vào bài toán dự đoán các rối loạn tâm thần

Trang 3 LỜI NÓI ĐẦUHệ chuyên gia là một trong những lĩnh vực của trí tuệ nhân tạo đượcnghiên cứu và phát triển từ giữa thập niên 60, góp phần tạo ra các hệ thống cókhả năng trí tuệ của c

lOMoARcPSD|39222638 TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHIỆP HÀ NỘI KHOA CÔNG NGHỆ THÔNG TIN ======***====== BÁO CÁO TIỂU LUẬN CÔNG NGHỆ TRI THỨC ĐỀ TÀI: Nghiên cứu Công nghệ tri thức và Hệ chuyên gia vào bài toán dự đoán các rối loạn tâm thần Giảng viên: TS Nguyễn Thị Mỹ Bình Nhóm: 3 Thành viên: Nguyễn Hữu Hoàng Vũ Văn Hôm Hà Nội 2022 Downloaded by MON MON (monmon2@gmail.com) lOMoARcPSD|39222638 2 LỜI CẢM ƠN Lời đầu tiên, chúng tôi xin được gửi lời cảm ơn chân thành đến TS Nguyễn Thị Mỹ Bình Trong quá trình học tập và tìm hiểu môn Công nghệ tri thưc, chúng tôi đã nhận được sự quan tâm giúp đỡ, hướng dẫn rất tận tình, tâm huyết của thầy Cô đã giúp chúng tôi tích luỹ thêm nhiều kiến thức Thông qua bài tiểu luận này chúng tôi xin trình bày lại cách áp dụng kiến thức của Cô vào một bài toán thực tế Có lẽ kiến thức là vô hạn mà sự tiếp nhận kiến thức của bản thân mỗi người luôn tồn tại những hạn chế nhất định Do đó, trong quá trình hoàn thành bài tiểu luận, chắc chắn không tránh khỏi những thiếu sót Bản thân chúng tôi rất mong nhận được những góp ý đến từ thầy để bài tiểu luận được hoàn thiện hơn Kính chúc Cô sức khoẻ, hạnh phúc thành công trên con đường nghiên cứu cũng như sự nghiệp giảng dạy Downloaded by MON MON (monmon2@gmail.com) lOMoARcPSD|39222638 3 LỜI NÓI ĐẦU Hệ chuyên gia là một trong những lĩnh vực của trí tuệ nhân tạo được nghiên cứu và phát triển từ giữa thập niên 60, góp phần tạo ra các hệ thống có khả năng trí tuệ của con người, giải quyết các vấn đề dựa trên một tập luật phân tích thông tin và đưa lời khuyên về trình tự các hành động cần thực hiện để giải quyết vấn đề Nhiều hệ chuyên gia đã được thiết kế và xây dựng để phục vụ trong nhiều lĩnh vực giáo dục, y học, kế toán, điều khiển tiến trình (process control), dịch vụ tư vấn tài chính (financial service), tài nguyên con người (human resources), đem lại những lợi ích tích cực Bài thu hoạch này sẽ trình bày tổng quan về hệ chuyên gia, cách biểu diễn tri thức bằng luật dẫn trong một hệ chuyên gia, từ đó xây dựng ứng dụng giải quyết bài toán… Downloaded by MON MON (monmon2@gmail.com) lOMoARcPSD|39222638 4 MỤC LỤC LỜI CẢM ƠN i LỜI NÓI ĐẦU ii MỤC LỤC .iii MỤC LỤC BẢNG BIỂU .iv CHƯƠNG 1 PHÁT BIỂU BÀI TOÁN 1 1.1 Lý do lựa chọn đề tài 1 1.2 Mục tiêu nghiên cứu 1 CHƯƠNG 2 CƠ SỞ LÝ THUYẾT 2 2.1 Các khái niệm về đặc trưng cơ bản của số liệu 2 2.1.1 Các đặc trưng về sự tập trung của tập số liệu 2 2.1.2 Các tham số đặc trưng cho sự phân tán của tập số liệu .6 2.2 Mô hình hồi quy 8 2.2.1 Mô hình hồi quy đơn biến 8 2.2.2 Mô hình hồi quy đa biến 10 CHƯƠNG 3 PHÂN TÍCH DỮ LIỆU CÂY TRỒNG HÀNG NĂM BẰNG MÔ HÌNH HỒI QUY TUYẾN TÍNH 14 3.1 Chọn phương pháp phân tích dữ liệu 14 3.2 Phân tích hồi quy tuyến tính đơn biến, đa biến 17 3.2.1 Phân tích hồi quy tuyến tính đơn biến .17 3.2.2 Phân tích hồi quy tuyến tính đa biến .19 CHƯƠNG 4 KẾT QUẢ THỰC NGHIỆM VỚI PHẦN MỀM EXCEL 21 4.1 Dữ liệu thu thập 21 4.2 Phương pháp phân tích đặc trưng .22 Downloaded by MON MON (monmon2@gmail.com) lOMoARcPSD|39222638 5 4.3 Phân tích hồi quy tuyến tính đơn biến, đa biến 24 4.3.1 Phân tích hồi quy đơn biến 24 4.3.2 Phân tích hồi quy đa biến 24 KẾT LUẬN 26 TÀI LIỆU THAM KHẢO .27 MỤC LỤC BẢNG BIỂU Downloaded by MON MON (monmon2@gmail.com) lOMoARcPSD|39222638 6 CHƯƠNG 1 PHÁT BIỂU BÀI TOÁN 1.1 Lý do lựa chọn đề tài Ngày nay, trí tuệ nhân tạo đang được áp dụng hỗ trợ chẩn đoán một số bệnh và nguy cơ sức khỏe Các nhà nghiên cứu gần đây thấy rằng học máy có thể giúp dự đoán sự khởi phát của rối loạn tâm thần, một chứng rối loạn tâm thần suy nhược có thể làm tổn thương tâm lý cá nhân và khả năng tư duy, cảm nhận của một người Không có cách chữa trị rối loạn tâm thần nhưng việc phát hiện và can thiệp sớm có thể làm chậm sự suy giảm chức năng nhận thức và sự khởi phát rối loạn tâm thần được đặc trưng qua những thay đổi tư duy, nhận thức và giao tiếp Việc phát hiện ra những thay đổi này có thể gặp khó khăn vì chúng thường không rõ ràng, khó nhận biết Chính bởi những lý do trên mà đề tài “Nghiên cứu Công nghệ tri thức và Hệ chuyên gia vào bài toán dự đoán các rối loạn tâm thần” là có tính thực tiễn 1.2 Mục đích nghiên cứu Đề tài nhằm tổng hợp và nghiên cứu các kiến thức về Hệ chuyên gia Đưa ra ý tưởng, cơ chế hoạt động của Hệ chuyên gia và ứng dụng trong các bài toán điển hình cụ thể Đồng thời cũng thực hiện mô phỏng bài toán thử nghiệm, đo đạc thống kê và đánh giá kết quả thử nghiệm 1.3 Phạm vi nghiên cứu Đề tài tập trung nghiên cứu về lý thuyết và cài đặt thử nghiệm vấn đề đưa ra 1.4 Đối tượng nghiên cứu Đối tượng của đề tài nghiên cứu là Hệ chuyên gia Cụ thể là sử dụng bài toán dự đoán các rối loạn tâm thần để cài đặt thực nghiệm 1.5 Phương pháp nghiên cứu Phương pháp nghiên cứu tài liệu Downloaded by MON MON (monmon2@gmail.com) lOMoARcPSD|39222638 7 - Thu thập dữ liệu và đánh giá các công trình khoa học trong và ngoài nước đã công bố liên quan đến đề tài nghiên cứu - Áp dụng kiến thức toán học xác suất Phương pháp thực nghiệm Tiến hành thực nghiệm để đánh giá hiệu năng của giải thuật đề xuất Downloaded by MON MON (monmon2@gmail.com) lOMoARcPSD|39222638 8 CHƯƠNG 2 CHƯƠNG 3 TỔNG QUAN VỀ CÔNG NGHỆ TRI THỨC VÀ HỆ CHUYÊN GIA I Công nghệ tri thức Công nghệ tri thức (Knowledge Engineer - KE) liên quan đến việc xây dựng, duy trì và phát triển hệ thống dựa trên tri thức Nó liên quan đến Công nghệ Phần mềm và nhiều lĩnh vực của khoa học máy tính như: trí tuệ nhân tạo (AI), cơ sở dữ liệu, khai thác dữ liệu, hệ chuyên gia (ES), hệ hỗ trợ quyết định, hệ thống định vị toàn cầu GPS, logic toán và liên quan mật thiết đến khoa học công nghệ kinh nghiệm và kinh nghiệm xã hội – là những tri thức được sinh ra bởi sự kết hợp kinh nghiệm và xã hội (chủ yếu do con người) và được xây dựng lại theo sự hiểu biết của ta về cách con người lập luận và logic sự kiện Các hoạt động khác của KE đặc biệt cho sự phát triển của hệ thống dựa trên tri thức như: - Đánh giá vấn đề - Phát triển cấu trúc của hệ thống dựa trên tri thức - Biến tri thức có cấu trúc thành cơ sở tri thức - Thu thập và xây dựng thông tin, tri thức và suy diễn đặc trưng liên quan nhau - Kiểm nghiệm và xác định tính hợp lệ của tri thức chen vào - Tích hợp và duy trì hệ thống - Xem xét lại và đánh giá hệ thống Downloaded by MON MON (monmon2@gmail.com) lOMoARcPSD|39222638 9 Trong thực tế, KE không chỉ gần với các hoạt động trên mà nó còn mang dáng vẻ nghệ thuật hơn là công nghệ Các giai đoạn chồng chéo, việc xử lý có thể bị lặp và nhiều nhiệm vụ khó khăn có thể xuất hiện Gần đây siêu KE nổi lên như một dạng hệ thống mới tiến tới với việc phát triển của lý thuyết trí tuệ và tri thức hợp nhất 1 Nguyên lý KE Từ giữa những năm 1980, KE đã phát triển một số nguyên lý, phương pháp, công cụ mà chúng đã cải thiện đáng kể quá trình thu nhận và sắp xếp tri thức Vài nguyên lý chính được tóm tắt như sau: - KE thừa nhận rằng có những loại tri thức khác nhau, thực trạng tiếp cận và kỹ thuật được dùng cho tri thức được yêu cầu - KE thừa nhận rằng có những loại chuyên gia và ý kiến chuyên gia mà các phương pháp nên chọn một cách gần đúng - KE thừa nhận rằng có những cách biểu diễn tri thức khác nhau mà có thể hỗ trợ việc thu thập, xác định tính hợp lệ và sử dụng lại tri thức - KE thừa nhận rằng có những cách sử dụng tri thức do quá trình thu nhận tri thức được dẫn dắt bởi mục đích của dự án - KE dùng các phương pháp đã được xây dựng để tăng hiệu quả của quá trình thu thập 2 Cách nhìn KE Có 2 cách nhìn chính về KE: - Cách nhìn chuyển đổi: Đây là cách nhìn truyền thống Theo cách này, những kỹ thuật của KE được áp dụng để chuyển tri thức của con người thành hệ trí tuệ nhân tạo Downloaded by MON MON (monmon2@gmail.com) lOMoARcPSD|39222638 10 - Cách nhìn mô hình hóa: Đây là cách nhìn luân phiên Theo cách này, KE cố gắng mô hình hóa tri thức và những kỹ thuật giải quyết vấn đề của miền chuyên gia thành hệ trí tuệ nhân tạo 3 Tổng quan về các xu hướng trong Công nghệ Tri thức Một số các xu hướng trong Công nghệ Tri thức trong vài năm qua được thảo luận trong văn bản này Dưới đây là một tổng quan ngắn gọn của bài báo "Công nghệ Tri thức: Nguyên tắc và phương pháp" tác giả của Rudi Studer, V Richard Benjamins và Dieter Fensel Theo cách nhìn chuyển đổi các kiến thức của con người cần thiết để giải quyết một vấn đề được chuyển giao và triển khai thực hiện vào cơ sở tri thức Tuy nhiên điều này giả định rằng kiến thức cụ thể là đã có trong con người để giải quyết một vấn đề Đây là một trong những lý do cho một sự thay đổi mô hình hướng tới cách nhìn mô hình hóa Sự thay đổi này được so sánh với một sự thay đổi từ các hệ thống chuyên gia đầu tiên thế hệ này sang hệ thống chuyên gia thế hệ thứ hai Cách nhìn mô hình hóa là một điểm gần gần đúng của thực tế và nhận thức giải quyết vấn đề như một tiến trình động, tuần hoàn, không ngừng phụ thuộc vào kiến thức có được và diễn giải được thực hiện bởi hệ thống Điều này cũng tương tự như cách một chuyên gia giải quyết các vấn đề trong cuộc sống thực Việc sử dụng mô hình hóa Frameworks Sự phát triển của các ngôn ngữ đặc tả và phương pháp giải quyết vấn đề của các hệ thống dựa trên tri thức Vài năm qua các mô hình frameworks đã trở nên nổi bật trong Công nghệ Tri thức là COMMON KADS và Protégé- II.PROTÉGÉ-II là một khung mẫu chịu ảnh hưởng của các khái niệm về 'Ontology Downloaded by MON MON (monmon2@gmail.com) lOMoARcPSD|39222638 11 Sự ảnh hưởng của Ontology Bản thể học giúp xây dựng mô hình của một miền và xác định các điều khoản bên trong các miền và các mối quan hệ giữa chúng Có nhiều loại khác nhau của bản thể học bao gồm Domain bản thể học, Generic bản thể học, bản thể học ứng dụng và bản thể học representational Trong khi kiến thức phân loại, lưu trữ, truy lục và thông tin quản lý không chỉ hữu ích cho việc giải quyết vấn đề mà không cần trực tiếp về chuyên môn của con người mà còn dẫn đến những nỗ lực kiến thức quản lý "cho phép một tổ chức hoạt động có hiệu quả về lâu dài II HỆ CHUYÊN GIA (Expert systems - ES) 1 Giới thiệu hệ chuyên gia Theo E Feigenbaum : «Hệ chuyên gia (Expert System) là một chương trình máy tính thông minh sử dụng tri thức (knowledge) và các thủ tục suy luận (inference procedures) để giải những bài toán tương đối khó khăn đòi hỏi những chuyên gia mới giải được» Hệ chuyên gia là một hệ thống tin học có thể mô phỏng (emulates) năng lực quyết đoán (decision) và hành động (making abilily) của một chuyên gia (con người) Hệ chuyên gia là một trong những lĩnh vực ứng dụng của trí tuệ nhân tạo (Artificial Intelligence) như hình dưới đây Artificial Intelligence Robotic Speech Vision Artificial Neural Natural Systems Language Expert System Understanding Downloaded by MON MON (monmon2@gmail.com) lOMoARcPSD|39222638 12 Hình 1.1 Một số lĩnh vực ứng dụng của trí tuệ nhân tạo Hệ chuyên gia sử dụng các tri thức của những chuyên gia để giải quyết các vấn đề (bài toán) khác nhau thuộc mọi lĩnh vực Tri thức (knowledge) trong hệ chuyên gia phản ánh sự tinh thông được tích tụ từ sách vở, tạp chí, từ các chuyên gia hay các nhà bác học Các thuật ngữ hệ chuyên gia, hệ thống dựa trên tri thức (knowledgebased system) hay hệ chuyên gia dựa trên tri thức (knowledgebased expert system) thường có cùng nghĩa Một hệ chuyên gia gồm ba thành phần chính là cơ sở tri thức (knowledge base), máy suy diễn hay môtơ suy diễn (inference engine), và hệ thống giao tiếp với người sử dụng (user interface) Cơ sở tri thức chứa các tri thức để từ đó, máy suy diễn tạo ra câu trả lời cho người sử dụng qua hệ thống giao tiếp Người sử dụng (user) cung cấp sự kiện (facts) là những gì đã biết, đã có thật hay những thông tin có ích cho hệ chuyên gia, và nhận được những câu trả lời là những lời khuyên hay những gợi ý đúng đắn (expertise) Hoạt động của một hệ chuyên gia dựa trên tri thức được minh họa như sau : Người sử dụng Hệ thốống Cơ sở tri thức (Knowledge Base) (User) giao tiễốp Máy suy diễnễ (Inference Engine) (User interface) Hình 1.2 Hoạt động của hệ chuyên gia Downloaded by MON MON (monmon2@gmail.com) lOMoARcPSD|39222638 13 Mỗi hệ chuyên gia chỉ đặc trưng cho một lĩnh vực vấn đề (problem domain) nào đó, như y học, tài chính, khoa học hay công nghệ, v.v , mà không phải cho bất cứ một lĩnh vực vấn đề nào Tri thức chuyên gia để giải quyết một vấn đề đặc trưng được gọi là lĩnh vực tri thức (knowledge domain) Lĩnh vực vấốn đễề (Problem Domain) Lĩnh vực tri thức (Knowledge Domain) Hình 1.3 Quan hệ giữa lĩnh vực vấn đề và lĩnh vực tri thức Ví dụ : hệ chuyên gia về lĩnh vực y học để phát hiện các căn bệnh lây nhiễm sẽ có nhiều tri thức về một số triệu chứng lây bệnh, lĩnh vực tri thức y học bao gồm các căn bệnh, triệu chứng và chữa trị Chú ý rằng lĩnh vực tri thức hoàn toàn nằm trong lĩnh vực vấn đề Phần bên ngoài lĩnh vực tri thức nói lên rằng không phải là tri thức cho tất cả mọi vấn đề Tùy theo yêu cầu người sử dụng mà có nhiều cách nhìn nhận khác nhau về một hệ chuyên gia Loại người sử dụng Vấn đề đặt ra Người quNảnhàtrnịghiên cứu Tôi có thLể àdmùnsgaonóđểđểtôliàmcógthì ể? mở rộng nó ? Kỹ thuật viên Làm cách nào để tôi vận hành nó tốt nhất ? Downloaded by MON MON (monmon2@gmail.com) lOMoARcPSD|39222638 14 Người sử dụng cuối Nó sẽ giúp tôi cái gì đây ? Nó có rắc rối và tốn kém không ? Nó có đáng tin cậy không ? 2 Đặc trưng và ưu điểm của hệ chuyên gia Có bốn đặc trưng cơ bản của một hệ chuyên gia :  Hiệu quả cao (high performance) Khả năng trả lời với mức độ tinh thông bằng hoặc cao hơn so với chuyên gia (người) trong cùng lĩnh vực  Thời gian trả lời thoả đáng (adequate response time) Thời gian trả lời hợp lý, bằng hoặc nhanh hơn so với chuyên gia (người) để đi đến cùng một quyết định Hệ chuyên gia là một hệ thống thời gian thực (real time system)  Độ tin cậy cao (good reliability) Không thể xảy ra sự cố hoặc giảm sút độ tin cậy khi sử dụng  Dễ hiểu (understandable) Hệ chuyên gia giải thích các bước suy luận một cách dễ hiểu và nhất quán, không giống như cách trả lời bí ẩn của các hộp đen (black box) Những ưu điểm của hệ chuyên gia :  Phổ cập (increased availability) Là sản phẩm chuyên gia, được phát triển không ngừng với hiệu quả sử dụng không thể phủ nhận  Giảm giá thành (reduced cost)  Giảm rủi ro (reduced dangers) Giúp con người tránh được trong các môi trường rủi ro, nguy hiểm  Tính thường trực (Permanance) Bất kể lúc nào Downloaded by MON MON (monmon2@gmail.com) lOMoARcPSD|39222638 15 cũng có thể khai thác sử dụng, trong khi con người có thể mệt mỏi, nghỉ ngơi hay vắng mặt  Đa lĩnh vực (multiple expertise) chuyên gia về nhiều lĩnh vực khác nhau và được khai thác đồng thời bất kể thời gian sử dụng  Độ tin cậy (increased relialility) Luôn đảm bảo độ tin cậy khi khai thác  Khả năng giảng giải (explanation) Câu trả lời với mức độ tinh thông được giảng giải rõ ràng chi tiết, dễ hiểu  Khả năng trả lời (fast reponse) Trả lời theo thời gian thực, khách quan  Tính ổn định, suy luận có lý và đầy đủ mọi lúc mọi nơi (steady, une motional, and complete response at all times)  Trợ giúp thông minh như một người hướng dẫn (intelligent -tutor)  Có thể truy cập như là một cơ sở dữ liệu thông minh (intelligent database) Năm Các sự kiện 1943 Dịch vụ bưu điện ; mô hình Neuron của (Mc Culloch and Pitts Model) 1954 Thuật toán Markov (Markov Algorithm) điều khiển thực thi các luật 1956 Hội thảo Dartmouth ; lý luận logic ; tìm kiếm nghiệm suy (heuristic search) ; thống 3 Sự phát triển của công nghệ hệ chuyên gia Sau đây là một số sự kiện quan trọng trong lịch sử phát triển Downloaded by MON MON (monmon2@gmail.com) lOMoARcPSD|39222638 16 của công nghệ hệ chuyên gia (expert system technology) 1957 nhất thuật ngữ trí tuệ nhân tạo (AI: Artificial Intelligence) 1958 1962 Rosenblatt phát minh khả năng nhận thức ; Newell, Shaw và Simon đề xuất giải bài 1965 toán tổng quát (GPS: General Problem Solver) Mc Carthy đề xuất ngôn ngữ trí tuệ nhân tạo LISA (LISA AI language) 1968 1969 Nguyên lý Rosenblatt’s về chức năng thần kinh trong nhận thức (Rosenblatt’s 1970 1971 Principles of Neurodynamicdynamics on Perceptions) 1973 Phương pháp hợp giải Robinson Ưng dụng logic mờ (fuzzy logic) trong suy luận về 1975 1976 các đối tượng mờ (fuzzy object) của Zadeh Xây dựng hệ chuyên gia đầu tiên về nha khoa DENDRAL (Feigenbaum , Buchanan , et.al) 1977 Mạng ngữ nghĩa (semantic nets), mô hình bộ nhớ kết hợp (associative memory 1978 model) của Quillian 1979 Hệ chuyên gia về Toán học MACSYMA (Martin and Moses) 1980 1982 Ưng dụng ngôn ngữ PROLOG (Colmerauer, Roussell, et, al.) 1983 Hệ chuyên gia HEARSAY I về nhận dạng tiếng nói (speech recognition) 1985 Xây dựng các luật giải bài toán con người (Human Problem Solving popularizes rules (Newell and Simon) Hệ chuyên gia MYCIN về chẩn trị y học (Shortliffe, et,al.) Lý thuyết khung (frames), biểu diễn tri thức (knowledge representation) (Minsky) Toán nhân tạo (AM: Artificial Mathematician) (Lenat) Lý thuyết DempsterShafer về tính hiển nhiên của lập luận không chắc chắn (DempsterShafer theory of Evidence for reason under uncertainty) Ứng dụng hệ chuyên gia PROSPECTOR trong khai thác hầm mỏ (Duda, Har) Sử dụng ngôn ngữ chuyên gia OPS (OPS expert system shell) trong hệ chuyên gia XCON/R1 (Forgy) Hệ chuyên gia XCON/R1 (McDermott, DEC) để bảo trì hệ thống máy tính DEC (DEC computer systems) Thuật toán mạng về so khớp nhanh (rete algorithm for fast pattern matching) của Forgy ; thương mại hoá các ứng dụng về trí tuệ nhân tạo Ký hiệu học (symbolics), xây dựng các máy LISP (LISP machines) từ LMI Hệ chuyên gia về Toán học (SMP math expert system) ; mạng nơ-ron Hopfield (Hopfield Neural Net) ; Dự án xây dựng máy tính thông minh thế hệ 5 ở Nhật bản (Japanese Fifth Generation Project to develop intelligent computers) Bộ công cụ phục vụ hệ chuyên gia KEE (KEE expert system tool) (intelli Corp) Bộ công cụ phục vụ hệ chuyên gia CLIPS (CLIPS expert system tool (NASA) Downloaded by MON MON (monmon2@gmail.com) lOMoARcPSD|39222638 17 4 Các lĩnh vực ứng dụng của hệ chuyên gia Cho đến nay, hàng trăm hệ chuyên gia đã được xây dựng và đã được báo cáo thường xuyên trong các tạp chí, sách, báo và hội thảo khoa học Ngoài ra còn các hệ chuyên gia được sử dụng trong các công ty, các tổ chức quân sự mà không được công bố vì lý do bảo mật Bảng dưới đây liệt kê một số lĩnh vực ứng dụng diện rộng của các hệ chuyên gia Lĩnh vực Ứng dụng diện rộng Cấu hình Tập hợp thích đáng những thành phần của một hệ thống theo (Configuration) cách riêng Chẩn đoán (Diagnosis) Lập luận dựa trên những chứng cứ quan sát được Truyền đạt Dạy học kiểu thông minh sao cho sinh viên có thể hỏi (Instruction) vì sao (why?), như thế nào (how?) và cái gì nếu (what if?) giống như hỏi một người thầy giáo Giải thích Giải thích những dữ liệu thu nhận được (Interpretation) Kiểm tra (Monitoring) So sánh dữ liệu thu lượm được với dữ liệu chuyên môn để đánh giá hiệu quả Lập kế hoạch Lập kế hoạch sản xuất theo yêu cầu (Planning) Dự đoán (Prognosis) Dự đoán hậu quả từ một tình huống xảy ra Chữa trị (Remedy) Chỉ định cách thụ lý một vấn đề Điều khiển (Control) Điều khiển một quá trình, đòi hỏi diễn giải, chẩn đoán, kiểm tra, lập kế hoạch, dự đoán và chữa trị Sau đây là một số hệ chuyên gia : Bảng 1 Ngành hoá học (Chemistry) CRYSALIS Interpret a protein’n 3-D structure DENDRAL Interpret molecular structure TQMSTUNE Remedy Triple Quadruple Mass Spectrometer (keep it tuned) CLONER Design new biological molecules Downloaded by MON MON (monmon2@gmail.com) lOMoARcPSD|39222638 18 MOLGEN Design gene - cloning experiments SECS Design complex organic molecules SPEX Plan molecular biology experiments Bảng 2 Ngành điện tử (Electronics) ACE Diagnosis telephone network faults IN -ATE Diagnosis oscilloscope faults NDS Diagnosis national communication net EURISKO Design 3-D micro-electronics PALLADIO Design and test new VLSI cicuits REDESIGN Redesign digital circuits to new CADHELP Instruct for computer aided design SOPHIE Instruct circuit fault diagnosis Bảng 3 Ngành địa chất (Geology) DIPMETER Interpret dipmeter logs LITHO Interpret oil well log data MUD Diagnosis / remedy drilling problems PROSPECTOR Interpret geologic data for minerals Bảng 4 Công nghệ (Engineering) REACTOR Diagnosis / remedy reactor accidents DELTA Diagnosis / remedy GE locomotives STEAMER Instruct operation - steam power-plant Bảng 5 Ngành y học (Medicine) PUFF Diagnosis lung disease VM Monitors intensive - care patients ABEL Diagnosis acid - base / electrolytes AI/COAG Dianosis blood disease AI/ RHEUM Diagnosis rheumatoid disease CADUCEUS Diagnosis internal medicine disease ANNA Monitor digitalis therapy BLUE BOX Diagnosis / remedy depression MYCIN Diagnosis / remedy bacterial infections ONCOCIN Remedy / manage chemotherapy patient ATTENDING Instruct in anesthetic manegement GUIDON Instruct in bacterial infections Bảng 6 Máy tính điện tử (Computer systems) PTRANS Prognosis for managing DEC computers BDS Diagnosis bad parts in switching net XCON Configune DEC computer systems XSEL Configure DEC computer sales order XSITE Configure customer site for DEC computers YES/MV Monitor / control IBM MVS opeating system S TIMM Diagnosis DEC computer Downloaded by MON MON (monmon2@gmail.com) lOMoARcPSD|39222638 19 CHƯƠNG 4 KẾT QUẢ THỰC NGHIỆM Downloaded by MON MON (monmon2@gmail.com) lOMoARcPSD|39222638 20 KẾT LUẬN Downloaded by MON MON (monmon2@gmail.com)