Xây dựng hệ chuyên gia tư vấn mua Điện thoại di Động

Khi nền công ngh ngày càng phát triệ ển mạnh, con người không thể thiếu được các thông tin truy n thông, vi c s hề ệ ở ữu một chiếc điện thoại thông minh là điều không th thiể ếu, xu t h

TƯ VẤN MUA ĐIỆN THOẠI DI ĐỘNG

: ĐỖ SƠN TÙNG

: LÊ DUY MINH

Giảng viên hướng

dẫn

Hà Nội, tháng 11 năm 2024

MỤC L C Ụ

LỜI MỞ ĐẦU 2

CHƯƠNG 1 : TỔNG QUAN V HỆ CHUYÊN GIA 3

1.1 Giới thiệu về Hệ chuyên gia 3

1.1.1 Khái niệm về Hệ chuyên gia 3

1.1.2 Lịch sử của Hệ chuyên gia 5

1.2 Đặc trưng và ưu điểm của hệ chuyên gia 6

1.3 Các thành phần của Hệ chuyên gia 9

1.4 Các ật áp dụng trong Hệ chuyên gia lu 11

1.4.1 Luật suy diễn (Deductive Rules) 12

1.4.2 Luật suy diễn theo hướng ngược (Inductive Rules) 12

1.4.3 Luật điều khiển (Control Rules) 12

1.4.4 Luật suy diễn bất định (Uncertainty Rules) 13

1.4.5 Luật suy diễn mờ (Fuzzy Logic Rules) 13

1.5 Các hệ chuyên gia nổi tiếng tiêu biểu trong 5 lĩnh vực 13

1.5.1 Lĩnh vực Y tế 13

1.5.2 Lĩnh vực Tài chính 14

1.5.3 Lĩnh vực Công nghiệp và sản xuất 14

1.5.4 Lĩnh vực Hàng không 14

1.5.5 Lĩnh vực Pháp lý 15

DANH M C HÌNH Ụ ẢNH

Hình 1.1: Một số lĩnh vực ứng d ng cụ ủa trí tu nhân tệ ạo 3

Hình 1.2: Hoạt động c a h chuyên gia ủ ệ 4

Hình 1.3 : Những thành phần cơ bản của m t h chuyên gia ộ ệ 9

Hình 1.4 : Quan h ệ giữa máy suy diễn và cơ sở tri thức 11

LỜI M Ở ĐẦ U

Trong thời đại số hóa ngày nay, s phát triự ển nhanh chóng c a công ủnghệ di động đã tạo ra m t bộ ức tranh đa dạng và phong phú v các sề ản phẩm điện tho i trên th ạ ị trường Người tiêu dùng không ch ỉđối diện v i sớ ự

l a chự ọn vô cùng đa dạng mà còn phải đối m t v i s ặ ớ ự phức t p trong viạ ệc

so sánh và ch n lọ ựa giữa hàng trăm sản phẩm khác nhau

Khi nền công ngh ngày càng phát triệ ển mạnh, con người không thể thiếu được các thông tin truy n thông, vi c s hề ệ ở ữu một chiếc điện thoại thông minh là điều không th thiể ếu, xu t hiện nhiều các dòng điện thoại ấkhông ch ỉ là để giải trí mà v i ớ thời đại 4.0 chúng ta còn dùng điện thoại để làm việc, livestream,…thời đại mà đa phần là trao đổi mua bán qua hình thức online là ch yủ ếu Chính vì tính thi t yế ếu c a nó nên nhóm em chủ ọn thực hiện đề tài “Xây dựng hệ chuyên gia tư vấn mua điện thoại di động” , th c hiự ện tìm hiểu những thuật toán suy di n và xây d ng nhễ ự ững phần mềm để tư vấn mua điện tho i ạ nhằm tư vấn cho những người s dử ụng những chiếc điện thoại phù hơn với giá tiền cũng như nhu cầu sử dụng Nhóm chúng em đã cố g ng hoàn thành, ắ nhưng do có nhiều hạn chế về kiến thức và kinh nghiệm tìm hiểu thực t nên bài báo cáo còn nhiế ều sai sót em rất mong nhận được sự giúp đỡ và góp ý c a thủ ầy cô để bài báo cáo của nhóm được hoàn thiện hơn

CHƯƠNG 1 : TỔNG QUAN V H CHUYÊN GIA  Ệ

1.1 Giới thiệu về Hệ chuyên gia

Theo E.Feigenbaum: Hệ chuyên gia (Expert System) là một chương trình máy tính thông minh s d ng tri th c (knowledge) và các th t c suy ử ụ ứ ủ ụluận (inference procedures) để giải những bài toán tương đối khó khăn đòi hỏi nh ng chuyên gia m i giữ ớ ải được

Hệ chuyên gia là m t hộ ệ thống tin h c có th mô ph ng (emulates) ọ ể ỏnăng lực quyết đoán (decision) và hành động (making abilily) c a mủ ột chuyên gia (con người) Hệ chuyên gia là m t trong nhộ ững lĩnh vực ứng dụng c a trí tuủ ệ nhân tạo (Artificial Intelligence) như hình dưới đây

M t h chuyên gia g m ba thành phộ ệ ồ ần chính là cơ sở tri thức (knowledge base), máy suy diễn hay môtơ suy diễn (inference engine), và

hệ thống giao tiếp với ngườ ử dụng (user interface) Cơ sở tri thức chứa i s

các tri thức để t ừ đó, máy suy diễn tạo ra câu tr l i ả ờ cho người s d ng qua ử ụ

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 h chuyên gia, và nhệ ận được những câu tr l i là nh ng lả ờ ữ ời khuyên hay nh ng gữ ợi ý đúng đắn (expertise) Hoạt động c a m t h chuyên gia d a trên tri thủ ộ ệ ự ức được minh họa như sau :

Hình 1.2: Hoạt động của h chuyên gia ệ

M i h chuyên gia ch ỗ ệ ỉ đặc trưng cho một lĩnh vực vấn đề (problem domain) nào đó, như y học, tài chính, khoa h c hay công ngh , v.v , mà ọ ệkhông ph i cho b t c mả ấ ứ ột lĩnh vực vấn đề nào

Tri thức chuyên gia để giải quy t m t vế ộ ấn đề đặc trưng được gọi là lĩnh vực tri thức(knowledge domain)

Hệ chuyên gia v ề 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, tri u ệ chứng và chữa tr ị

Lĩnh vực tri thức hoàn toàn nằm trong lĩnh vực vấn đề Phần bên ngoài lĩnh vực tri thức nói lên rằng không ph i là tri thả ức cho t t c mấ ả ọi vấn đề

Tùy theo yêu cầu ngườ ử ụi s d ng mà có nhi u cách nhìn nh n khác ề ậnhau v mề ột hệ chuyên gia

• 1957 : Rosenblatt phát minh kh ả năng nhận thức ; Newell, Shaw và Simon đề xuất giải bài toán t ng quát (GPS: General Problem ổSolver)

• 1958 : Mc Carthy đề xuất ngôn ng trí tu nhân t o LISA (LISA AI ữ ệ ạlanguage)

• 1962 : Nguyên lý Rosenblatt’s về chức năng thần kinh trong nhận thức (Rosenblatt’s Principles of Neurodynamicdynamics on Perceptions)

• 1965 : Phương pháp hợp giải Robinson Ưng dụng logic m (fuzzy ờlogic) trong suy luận v ề các đối tượng m (fuzzy object) c a Zadeh ờ ủXây dựng hệ chuyên gia đầu tiên về nha khoa DENDRAL (Feigenbaum , Buchanan , et.al)

• 1968 M: ạng ngữ nghĩa (semantic nets), mô hình bộ nhớ kết hợp (associative memory model) c a Quillian ủ

• 1969 : Hệ chuyên gia v Toán hề ọc MACSYMA (Martin and Moses)

• 1970 : Ưng dụng ngôn ng PROLOG (Colmerauer, Roussell, et, al.) ữ

• 1971 H: ệ chuyên gia HEARSAY I v ề nhận d ng ti ng nói (speech ạ ếrecognition) Xây dựng các lu t giậ ải bài toán con người (Human Problem Solving popularizes rules (Newell and Simon)

• 1973 H: ệ chuyên gia MYCIN v ề chẩn tr y h c (Shortliffe, et,al.) ị ọ

• 1975 Lý thuy t khung (frames), bi u di n tri th c (knowledge : ế ể ễ ứrepresentation) (Minsky)

• 1976 Toán nhân t: ạo (AM: Artificial Mathematician) (Lenat) Lý thuyết Dempster−Shafer về tính hiển nhiên c a lủ ập lu n không chậ ắc chắn (Dempster−Shafer theory of Evidence for reason under uncertainty) Ứng d ng h chuyên gia PROSPECTOR trong khai ụ ệthác hầm m (Duda, Har) ỏ

• 1977 : S d ng ngôn ng chuyên gia OPS (OPS expert system shell) ử ụ ữtrong h chuyên gia XCON/R1 (Forgy) ệ

• 1978 : Hệ chuyên gia XCON/R1 (McDermott, DEC) để bảo trì hệ thống máy tính DEC (DEC computer systems)

• 1979 Thu t toán m ng v so kh p nhanh (rete algorithm for fast : ậ ạ ề ớpattern matching) của Forgy ; thương mại hoá các ng d ng v trí ứ ụ ềtuệ nhân tạo

• 1980 : Ký hiệu h c (symbolics), xây d ng các máy LISP (LISP ọ ựmachines) t LMI ừ

• 1982 : H chuyên gia v Toán h c (SMP math expert system) ; mệ ề ọ ạng nơ-ron Hopfield (Hopfield Neural Net) ; D án xây d ng máy tính ự ựthông minh th h ế ệ 5 ở Nhật bản (Japanese Fifth Generation Project

to develop intelligent computers)

• 1983 : B công c ộ ụ phục vụ h chuyên gia KEE (KEE expert system ệtool) (intelli Corp)

• 1985 B công c: ộ ụ phục vụ hệ chuyên gia CLIPS (CLIPS expert system tool (NASA)

Có bốn đặc trưng cơ bản c a m t hủ ộ ệ chuyên gia :

• Hiệu quả cao (high performance) : Khả năng trả lời với mức độtinh thông bằng hoặc cao hơn so ới chuyên gia (người) trong cùng lĩnh vvực

• Thời gian tr lả ời tho ả đáng (adequate response time) : Thời gian trả lời h p lý, b ng hoợ ằ ặc nhanh hơn so với chuyên gia (người) để đi đến cùng

một quyết định H chuyên gia là m t hệ ộ ệ thống th i gian th c (real time ờ ựsystem)

• Độ tin cậy cao (good reliability) : Không th x y ra s cể ả ự ố hoặc giảm sút độ tin cậy khi s dử ụng

• Dễ hiểu (understandable) : H chuyên gia giệ ải thích các bước suy luận m t cách d ộ ễ hiểu và nh t quán, không giấ ống như cách trả l i bí ờ ẩn của các hộp đen (black box)

Những ưu điểm c a h chuyên gia : ủ ệ

• Phổ cập (increased availability) : Là s n phả ẩm chuyên gia, được phát triển không ng ng v i hiừ ớ ệu qu s d ng không th ả ử ụ ể ph nhủ ận

• Giảm giá thành (reduced cost)

• Giảm rủi ro (reduced dangers) : Giúp con người tránh được trong các môi trường r i ro, nguy hiủ ểm

• Tính thường tr c (Permanance) : B t kự ấ ể lúc nào cũng có thể khai thác s dử ụng, trong khi con người có th mể ệt m i, ngh ỏ ỉ ngơi hay vắng mặt

• Đa lĩnh vực (multiple expertise) : chuyên gia v nhiề ều lĩnh vực khác nhau và được khai thác đồng th i b t k ờ ấ ể thời gian s d ng ử ụ

• Độ tin cậy (increased relialility) : Luôn đảm bảo độ tin cậy khi khai thác

• Khả năng giảng giải (explanation) : Câu trả lời v i mớ ức độ tinh thông được gi ng gi i rõ ràng chi ti t, d ả ả ế ễ hiểu

• Khả năng trả lời (fast reponse) : Tr lả ời theo th i gian th c, khách ờ ựquan

• Tính ổn định, suy luận có lý và đầy đủ m i lúc mọ ọi 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)

M c dù có nhặ ững ưu điểm như vậy, nhưng vẫn có những nhược điểm của hệ chuyên gia :

• Giới h n trong ph m vi tri th c : H chuyên gia hoạ ạ ứ ệ ạt động tốt nhất trong những lĩnh vực h p và cẹ ụ thể N u tri thế ức không được mã hóa rõ ràng ho c vặ ấn đề n m ngoài ph m vi mà h ằ ạ ệ thống được l p trình, h chuyên ậ ệgia có th không thể ể đưa ra các quyết định chính xác Không có kh ả năng

tư duy sáng tạo ho c ra quyặ ết định trong nh ng tình huữ ống không d ự đoán trước

• Khó khăn trong việc cập nh t tri thậ ức : H ệ chuyên gia thường không

có kh ả năng tự ọ h c và thích ng v i các kiứ ớ ến thức m i m t cách t ng ớ ộ ự độKhi có những thay đổi trong kiến thức chuyên môn, hệ thống phải được cập nh t th công, khiậ ủ ến nó tr nên l i th i nở ỗ ờ ếu không được duy trì thường xuyên

• Thi u tính linh ho t : Trong nhiế ạ ều trường h p, h chuyên gia không ợ ệthể điều chỉnh linh hoạt để phù hợp v i các tình hu ng không chuớ ố ẩn hoặc những tình huống có nhi u y u t ề ế ố chưa biết rõ ràng Điều này dẫn đến kết quả ra quyết định không hiệu qu ả hoặc không phù hợp Hệ chuyên gia dựa trên các quy tắc c ố định và có th ể thấ ạt b i khi g p các tình huặ ống có yếu tố sáng t o, tr c giác hoạ ự ặc suy luận vượt ra ngoài nh ng quy tữ ắc đã được mã hóa

• Phụ thu c vào chộ ất lượng tri thức chuyên gia : Hiệu qu của hệ ảchuyên gia ph thu c vào vi c tri thụ ộ ệ ức được mã hóa ban đầu có chính xác hay không Nếu tri thức ban đầu b sai sót hoị ặc không đầy đủ, h ệ thống có thể đưa ra những quyết định không đúng

• Không thể xử lý tình hu ng ngoài d ố ự đoán (các trường hợp m i) :ớ Các h chuyên gia không có khệ ả năng giải quy t nhế ững trường hợp hoàn toàn m i mà không có ki n thớ ế ức tương tự trước đó Điều này khiến hệ thống tr nên kém hi u qu trong vi c gi i quy t nh ng vở ệ ả ệ ả ế ữ ấn đề chưa từng gặp

• Thiếu khả năng học h i và cỏ ải thiện (Machine Learning hạn ch ) : ế

Hệ chuyên gia truyền thống không có kh ả năng tự h c h i và phát triọ ỏ ển như các hệ thống h c máy (machine learning) M t khi họ ộ ệ thống đã được lập trình xong, nó s ẽ hoạt động theo các quy t c cắ ố định mà không có kh ả năng cải tiến dựa trên kinh nghi m thệ ực t ế

• Thi u tính xã hế ội và nhân văn : Hệ chuyên gia không th thay thể ế hoàn toàn con người trong việc xử lý những tình hu ng yêu cố ầu s giao ựtiếp, cảm thông, hay quyết định dựa trên yếu t xã hố ội và nhân văn Trong một s ố trường h p, quyợ ết định c a h chuyên gia có th thi u s ủ ệ ể ế ự đồng cảm hoặc không phù h p v i b i c nh xã hợ ớ ố ả ội

M t h chuyên gia ki u m u g m b y thành phộ ệ ể ẫ ồ ả ần cơ bản như sau :

Hình 1.3: Những thành phần cơ bản c a m ủ ột hệ chuyên gia

• Cơ sở tri th c (knowledge base) G m các ph n t ứ ồ ầ ử (hay đơn vị) tri thức, thông thường được g i là luọ ật (rule), được tổ chức như một cơ sở dữ liệu

• Máy duy diễn (inference engine) Công cụ (chương trình, hay bộ

xử lý) tạo ra s suy lu n b ng cách quyự ậ ằ ết định xem nh ng luữ ật nào s làm ẽthỏa mãn các sự kiện, các đối tượng, chọn ưu tiên các luật th a mãn, thỏ ực hiện các luật có tính ưu tiên cao nhất

• Lịch công việc (agenda) Danh sách các luật ưu tiên do máy suy diễn tạo ra thoả mãn các sự kiện, các đối tượng có mặt trong bộ nhớ làm việc

• Bộ nhớ làm việc (working memory) Cơ sở dữ liệu toàn c c chụ ứa các sự kiện ph c vụ ụ cho các luật

• Khả năng giải thích (explanation facility) Giải nghĩa cách lập luận của hệ thống cho người sử d ng ụ

• Khả năng thu nhận tri thức (explanation facility) Cho phép người

sử d ng b sung các tri th c vào hụ ổ ứ ệ thống m t cách tộ ự động thay vì tiếp nhận tri th c bứ ằng cách mã hoá tri th c mứ ột cách tường minh Khả năng thu nhận tri thức là y u tế ố mặc nhiên c a nhiủ ều h chuyên gia ệ

• Giao diện người s dử ụng (user interface) Là nơi người sử dụng và

hệ chuyên gia trao đổi với nhau

Tùy thu c vào cách tri n khai c a h ộ ể ủ ệ thống, giao diện người dùng có thể là một màn hình đơn giản dạng văn bản hoặc một màn hình có độ phân giải cao, được v bẽ ằng bitmap ph c tứ ạp Màn hình có độ phân giải cao này thường được sử dụng để mô phỏng m t bộ ảng điều khiển v i các núm vớ ặn

và màn hình hi n th ể ị

Cơ sở tri thức còn được g i là bọ ộ nhớ s n xu t (production memeory) ả ấtrong h chuyên gia Trong mệ ột cơ sở tri thức, người ta thường phân biệt hai lo i tri thạ ức là tri thức phán đoán (assertion knowledge) và tri thức thực hành (operating knowledge)

Ví dụ đơn giản như sau, xét vấn đề quyết định có băng qua đường hay không Các quy tắc sản xu t cho hai luấ ật này như sau, với các mũi tên

có nghĩa là hệ thống sẽ thực hiện các hành động ở bên phải của mũi tên nếu các điều kiện ở bên trái là đúng

• THEN : đi

M i quy tỗ ắc được xác định b i mở ột tên, tiếp theo là ph n IF cầ ủa quy

t c Ph n nắ ầ ằm giữa IF và THEN của quy tắc được g i b ng nhiọ ằ ều tên khác nhau bao g m tiồ ền đề, phần điều kiện, ph n mầ ẫu, hoặc bên trái (LHS) Điều kiện riêng l : ẻ

• Đèn xanh

được g i là m t ph n t ọ ộ ầ ử điều ki n ho c m t mệ ặ ộ ẫu

Các tri thức phán đoán mô tả các tình huống đã được thi t lế ập hoặc

sẽ được thiết lập Các tri th c thứ ực hành th ể hiện những h u qu rút ra hay ậ ảnhững thao tác c n phầ ải hoàn thi n khi mệ ột tình huống đã được thiết lập hoặc sẽ được thi t lế ập trong lĩnh vực đang xét Các tri thức thực hành thường được thể hiện b i các biểu th c dở ứ ễ hiểu và d triễ ển khai thao tác đối với người sử dụng

Hình 1.4: Quan h ệ giữa máy suy diễn và cơ sở tri thức

T ừ việc phân biệt hai lo i tri thạ ức, người ta nói máy suy di n là công ễ

cụ triển khai các cơ chế (hay k thu t) tỹ ậ ổng quát để tổ hợp các tri th c phán ứđoán và các tri thức thực hành Hình trên đây mô tả quan hệ hữu cơ giữa máy suy diễn và cơ sở tri thức

Trong h chuyên gia (Expert System), các lu t (rules) là thành phệ ậ ần cốt lõi giúp mô hình hóa ki n thế ức c a chuyên gia và suy lu n d a trên các ủ ậ ựthông tin đã biết Có hai lo i luạ ật chính được s d ng trong h chuyên gia: ử ụ ệ

luật suy diễn (deductive rules) và luật suy diễn theo hướng ngược

(inductive rules) Cách th c thứ ể hiện của các luật thường ở dạng THEN" (Nếu-Thì), tức là n u th a mãn mế ỏ ột điều kiện nào đó, thì sẽ đưa

"IF-ra m t kộ ết luận hoặc hành động tương ứng