Lĩnh vực trí tuệ nhân tạo nói chung và hệ chuyên gia nói riêng gópphần tạo ra các hệ thống có khả năng trí tuệ của con người, có được tri thức tiêntiến của các hệ chuyên gia để giải quyế
GIỚI THIỆU VỀ HỆ CHUYÊN GIA
Định nghĩa
Hệ chuyên gia là ứng dụng máy tính giúp giải quyết các vấn đề cụ thể, như chẩn đoán cho con người và hệ thống Ngoài ra, hệ thống này còn được sử dụng để chơi cờ, phát triển dự án tài chính, quản lý hệ thống thời gian thực và áp dụng trong nhiều lĩnh vực chuyên môn khác nhau.
Hiện nay, nhiều hệ chuyên gia được phát triển với sản phẩm gọi là ES Shell Shell là phần mềm chứa giao diện người dùng và định dạng tri thức trong các hệ cơ sở tri thức và động cơ suy diễn Các kỹ sư sử dụng shell phù hợp để xây dựng hệ thống cho lĩnh vực chuyên môn của họ, thiết kế giao tiếp, định dạng tri thức và mã hóa chúng để thực hiện trong động cơ suy diễn.
Tùy thuộc vào kích thước của dự án, kỹ sư chuyên môn và kỹ sư hệ thống có thể đảm nhận cùng một vai trò Trong quá trình xây dựng một hệ thống thông thường, cần thực hiện nhiều bước quan trọng như thiết kế định dạng tri thức và mã hóa tri thức chuyên môn, tất cả đều liên quan chặt chẽ với nhau như một thể thống nhất.
Xây dựng một hệ chuyên gia gặp phải thách thức lớn trong việc khai thác thông tin, đặc biệt là quá trình mã hóa tri thức chuyên môn vào định dạng luật Đây là một công việc khó khăn và tẻ nhạt, nhưng mục tiêu của chúng ta là cung cấp kỹ thuật cần thiết cho kỹ sư chuyên môn và kỹ sư hệ thống để thiết kế các hệ thống mềm dẻo Sự khác biệt giữa động cơ suy diễn và hệ cơ sở tri thức trong quá trình thiết kế cần được hiểu rõ để xây dựng và sử dụng hiệu quả.
Vai trò
Để thấy vai trò của hệ chuyên gia có thể liệt kê theo chủng loại vấn đề sau đây:
Hệ thống điều khiển đóng vai trò quan trọng trong việc quản lý hành vi của các quy trình, như sản xuất hoặc điều trị bệnh nhân Các hệ chuyên gia trong lĩnh vực này thu thập dữ liệu và thao tác của hệ thống, từ đó phân tích và diễn giải để hiểu rõ trạng thái hiện tại cũng như dự đoán các xu hướng tương lai.
Hệ thống thiết kế đóng vai trò quan trọng trong việc xây dựng các đối tượng tuân thủ các ràng buộc cụ thể, chẳng hạn như thiết kế hệ thống máy tính với yêu cầu về cấu hình bộ nhớ và tốc độ Các hệ thống này thường thực hiện các bước công việc theo một quy trình nhất định, đảm bảo tuân thủ các ràng buộc riêng biệt.
+ Chuẩn đoán: Các hệ thống chuẩn đoán chỉ ra các chức năng trong hệ thống hay phát hiện lỗi dựa trên quan sát thông tin.
Các hệ thống diễn giải có khả năng hiển thị các tình huống bất ngờ dựa trên thông tin sẵn có Chúng thường rút ra thông tin từ dữ liệu máy dò, thiết bị hoặc kết quả thí nghiệm, giúp người dùng hiểu rõ hơn về những điều không lường trước được.
+ Giám sát: Các hệ thống giám sát so sánh thông tin quan sát về hành vi của hệ thống với trạng thái hệ thống được coi là gay cấn.
Các hệ thống giám sát diễn giải tín hiệu thu từ dò sóng và so sánh thông tin với trạng thái đã biết Khi phát hiện điều kiện khẩn cấp, hệ thống sẽ kích hoạt một nhiệm vụ tương ứng.
Các hệ thống lập kế hoạch giúp xác định các hành động cần thực hiện để đạt được mục tiêu trong các ràng buộc nhất định Ví dụ, chúng có thể lập kế hoạch cho các nhiệm vụ mà robot cần thực hiện để hoàn thành một chức năng cụ thể.
Dự đoán thời tiết là quá trình sử dụng hệ thống dự báo để xác định các kết quả từ các tình huống khác nhau Những hệ thống này dựa vào thông tin hiện có và các mô hình bài toán để dự báo các sự kiện tương lai.
Đặc trưng của hệ chuyên gia
Có 4 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 là yếu tố quan trọng, yêu cầu thời gian phản hồi hợp lý, ít nhất bằng hoặc nhanh hơn so với chuyên gia để đạt được quyết định cuối cùng Hệ thống chuyên gia hoạt động như một hệ thống thời gian thực, đảm bảo hiệu suất và độ chính xác trong quá trình ra quyết định.
+Độ tin cậy cao (good reliability) Không thể xảy ra sự cố hoặc giảm sút độ tin cậy khi sử dụng.
Hệ chuyên gia cung cấp giải thích rõ ràng và dễ hiểu về các bước suy luận, giúp người dùng nắm bắt thông tin một cách nhất quán, khác biệt hoàn toàn với những câu trả lời bí ẩn từ các hộp đen.
Ưu điểm và nhược điểm
- 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 hiếm.
-Tính thường trực (Permanance): Bất kể lúc nào cũng có thể khai thác sử dụng, trong khi con người có thế mệt mỏi, nghỉ ngơi hay vắng mặt.
-Đa lĩnh vực (multiple expertise) : chuyên gia về nhiều lĩnh vục khác nhau và được khai thác đồng thời bất kế 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.
The ability to provide fast responses ensures real-time, objective answers, while maintaining a steady, unemotional demeanor guarantees consistent and comprehensive replies at all times, regardless of the situation.
-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).’
Hệ chuyên gia thường chỉ nắm bắt kiến thức bề mặt, dẫn đến việc những nhiệm vụ đơn giản có thể trở nên phức tạp và tiêu tốn nhiều tài nguyên tính toán.
Hệ này cần các chuyên gia về tri thức để nhập dữ liệu, và việc thu thập dữ liệu là điều không hề dễ dàng.
Hệ chuyên gia có thể chọn cách giải quyết vấn đề không hiệu quả hoặc không phù hợp.
Hiện nay, các vấn đề đạo đức liên quan đến việc sử dụng trí tuệ nhân tạo (AI) đang được quan tâm rất nhiều.
Hệ chuyên gia hoạt động trong một lĩnh vực kiến thức hạn chế và không thể tự hiểu sâu hoặc kết nối các khái niệm cho đến khi nhận được sự can thiệp từ một chuyên gia.
Các thành phần của hệ chuyên gia
Hệ thống chuyên gia hoạt động thông qua sự phối hợp của nhiều thành phần, bắt đầu từ việc người dùng nhập dữ liệu hoặc câu hỏi qua giao diện người sử dụng, là điểm giao tiếp chính Sau khi tiếp nhận thông tin, bộ suy diễn sẽ đối chiếu với quy tắc và thông tin trong cơ sở tri thức, nơi lưu trữ kiến thức chuyên môn và luật lệ Bộ suy diễn sử dụng bộ nhớ làm việc để tạm thời lưu trữ dữ liệu và xây dựng một lịch công việc, danh sách các quy tắc ưu tiên thực hiện Quá trình này tiếp tục cho đến khi hệ thống đạt được mục tiêu hoặc không còn quy tắc phù hợp nào.
Hệ thống chuyên gia cung cấp khả năng giải thích, giúp người dùng hiểu rõ lý do đằng sau các quyết định, từ đó đảm bảo tính minh bạch Bên cạnh đó, hệ thống còn có khả năng thu nhận tri thức mới, cho phép tự động cập nhật và mở rộng cơ sở tri thức, giúp xử lý các tình huống phức tạp trong tương lai Nhờ vậy, hệ thống không chỉ giải quyết vấn đề dựa trên kiến thức hiện có mà còn liên tục học hỏi, nâng cao trí tuệ qua từng lần sử dụng.
User Interface (Giao diện người dùng):
Giao diện người dùng đóng vai trò quan trọng trong việc kết nối người dùng không chuyên với hệ thống chuyên gia, phục vụ như điểm đầu vào để người dùng đặt câu hỏi và nhận kết quả Để đảm bảo trải nghiệm tốt nhất, giao diện cần được thiết kế đơn giản, thân thiện, giúp người dùng dễ dàng nhập dữ liệu và nhận phản hồi mà không cần có kiến thức chuyên sâu.
Vai trò: Thành phần này là cầu nối giữa người dùng và hệ thống.
Nó cho phép người dùng gửi thông tin đến hệ thống chuyên gia để nhận lời khuyên hoặc giải pháp phù hợp Thêm vào đó, thông qua mô-đun giải thích, người dùng có thể hiểu rõ hơn về cách mà hệ thống đưa ra kết luận, từ đó nắm bắt được lý do đằng sau các giải pháp được đề xuất.
Inference Engine (Bộ suy luận):
Bộ suy luận là thành phần quan trọng nhất của hệ thống chuyên gia, chịu trách nhiệm thực hiện quá trình suy luận logic Khi nhận được truy vấn từ người dùng, bộ suy luận sẽ phân tích và suy diễn dựa trên các quy tắc và tri thức trong cơ sở tri thức (Knowledge Base) Nó hoạt động như một "bộ não" của hệ thống, thực hiện các phép suy luận thông qua hai phương pháp chính.
+ Forward Chaining (Suy diễn tiến) Định nghĩa:
Forward chaining là một phương pháp suy luận dựa trên các dữ kiện có sẵn, bắt đầu từ thông tin đầu vào (facts) và áp dụng các quy tắc để rút ra kết luận.
Quá trình "If-Then" là một phương pháp logic giúp đi đến kết luận bằng cách liên tục áp dụng các quy tắc Quy trình này tiếp tục diễn ra cho đến khi không còn quy tắc nào có thể áp dụng hoặc khi đạt được kết luận mong muốn.
Forward chaining là phương pháp bắt đầu từ các dữ kiện hiện có và từng bước áp dụng các quy tắc để phát hiện thông tin mới hoặc đưa ra kết luận Quá trình này tiếp tục cho đến khi đạt được mục tiêu hoặc khi tất cả các quy tắc đã được kiểm tra mà không tìm ra kết luận.
The forward chaining algorithm processes a set of facts and a knowledge base to derive new facts It begins by initializing the derived facts with the existing facts and setting a flag to indicate if new facts have been found The algorithm iterates through the knowledge base rules, checking if all conditions (symptoms) of each rule are met within the derived facts If a new fact (conclusion) can be derived that is not already present, it is added to the list of derived facts, and the flag is updated to continue the process This cycle repeats until no new facts can be derived, effectively applying the rules to expand the knowledge base.
# Cơ sở tri thức và facts knowledge_base = [
{"if": ["sốt", "đau đầu"], "then": "Cảm cúm"},
{"if": ["cảm cúm"], "then": "Uống thuốc giảm sốt"},
# Suy luận conclusions = forward_chaining(facts, knowledge_base) print(f"Kết luận: {conclusions}")
+ Backward Chaining (Suy diễn lùi) Định nghĩa:
Backward chaining là phương pháp suy luận bắt đầu từ một mục tiêu và làm việc ngược lại để kiểm tra các điều kiện cần thiết cho việc đạt được mục tiêu đó Quá trình này diễn ra cho đến khi thu thập đủ dữ kiện để chứng minh tính đúng đắn của mục tiêu, hoặc xác định rằng không thể chứng minh được.
Backward chaining là phương pháp bắt đầu từ kết luận hoặc giả thuyết cần kiểm tra Hệ thống xác định các quy tắc có thể dẫn đến kết luận đó và kiểm tra các điều kiện liên quan Nếu điều kiện chưa được thỏa mãn, hệ thống sẽ tiếp tục tìm kiếm các quy tắc khác cho đến khi đạt được hoặc không đạt được mục tiêu.
Backward chaining is a logical reasoning method used in artificial intelligence It checks if a goal can be achieved based on known facts and a set of rules The algorithm starts by verifying if the goal is already a known fact If not, it examines the knowledge base for rules that could lead to the goal For each applicable rule, it recursively checks if all conditions (symptoms) are satisfied When a rule is successfully applied, it outputs the rule used, demonstrating how the goal is reached If the goal cannot be achieved, the function returns false.
# Cơ sở tri thức và giả thuyết knowledge_base = [
{"if": ["sốt", "đau đầu"], "then": "Cảm cúm"},
{"if": ["cảm cúm"], "then": "Uống thuốc giảm sốt"},
] goal = "Uống thuốc giảm sốt" known_facts = ["sốt", "đau đầu"]
# Suy luận if backward_chaining(goal, knowledge_base, known_facts): print(f"Mục tiêu '{goal}' đạt được.") else: print(f"Mục tiêu '{goal}' không đạt được.")
Inference Engine là bộ phận chính trong hệ thống chuyên gia, chuyển đổi các truy vấn của người dùng thành quyết định hoặc lời khuyên dựa trên tri thức hiện có Nó có vai trò quan trọng trong việc xử lý thông tin và cung cấp kết quả có giá trị từ dữ liệu đầu vào cùng với tri thức trong Knowledge Base.
Working agenda (Lịch làm việc):
Lịch làm việc trong hệ thống chuyên gia bao gồm danh sách quy tắc ưu tiên mà máy suy diễn sử dụng trong quá trình suy luận Các quy tắc này được xây dựng dựa trên mẫu và thông tin thực tế trong bộ nhớ làm việc Máy suy diễn liên tục cập nhật danh sách quy tắc khi phát hiện điều kiện khớp với sự kiện hiện tại Khi điều kiện của một quy tắc được thỏa mãn, quy tắc đó sẽ được kích hoạt, dẫn đến việc bổ sung thông tin mới vào bộ nhớ làm việc và thay đổi lịch làm việc hiện tại.
Quá trình suy luận thường bao gồm các giai đoạn:
1 Giải quyết xung đột: Máy suy diễn chọn quy tắc có độ ưu tiên cao nhất từ danh sách.
2 Thực thi: Quy tắc được chọn sẽ được thực hiện, và các hành động của nó sẽ được áp dụng (ví dụ: thêm thông tin mới vào bộ nhớ làm việc).
Các luật áp dụng trong hệ chuyên gia
1.6.1 Luật “Nếu thì ”(IF-THEN Rules)
Luật "Nếu thì " (If-Then Rules) là một khái niệm cốt lõi trong hệ chuyên gia, giúp thể hiện mối quan hệ giữa các điều kiện và kết quả một cách rõ ràng và logic.
- Nếu (premise/condition): Mô tả một điều kiện cụ thể
- Thì (consequence/action): Đưa ra kết quả hoặc hành động được thực hiện nếu điều kiện trên đúng. Đặc điểm:
- Logic rõ ràng: Các luật này dễ hiểu và có thể được kiểm tra
- Dễ dàng mở rộng: Người phát triển có thể thêm nhiều luật mới vào hệ thống mà không cần thay đổi cấu trúc hiện tại
- Khả năng lập luận: Hệ thống có thể sử dụng các luật này để suy luận ra thông tin mới từ các dữ liệu đầu vào.
Ví dụ : Nếu bệnh nhân có sốt và ho, thì có khả năng bị cúm.
1.6.2 Luật lựa chọn (Decision Rules)
Luật lựa chọn (Decision Rules) là các quy tắc hoặc hướng dẫn quan trọng được áp dụng để đưa ra quyết định trong nhiều hệ thống và mô hình, bao gồm cả hệ chuyên gia Những luật này thường dựa vào các yếu tố đầu vào, giúp xác định hành động hoặc lựa chọn tối ưu trong các tình huống cụ thể.
- Nếu (condition): Mô tả điều kiện hoặc tình huống
- Thì chọn (decision): Đưa ra lựa chọn hoặc hành động cụ thể. Đặc điểm:
- Căn cứ vào dữ liệu: Quyết định được đưa ra dựa trên dữ liệu và thông tin hiện có
- Rõ ràng và có thể kiểm chứng: Các luật lựa chọn cần phải dễ hiểu và có thể được kiểm tra để đảm bảo tính chính xác.
- Có thể được điều chỉnh: Dễ dàng cập nhật hoặc thay đổi khi có thông tin mới hoặc khi môi trường thay đổi.
Ví dụ:nếu đi ăn mà quán a mất 50k,quán b mất 80k mà có thể cả 2 quán đều tệ thì chọn quán a để giảm thiểu rủi ro
1.6.3 Luật suy diễn (Inference Rules)
Luật suy diễn (Inference Rules) là các quy tắc logic được sử dụng để rút ra kết luận từ các tiền đề hoặc thông tin đã có.
Các loại luật suy diễn phổ biến
Ví dụ: Nếu trời mưa, thì đất ướt Trời mưa Kết luận: Đất ướt Luật Modus Tollens:
Ví dụ: Nếu trời mưa, thì đất ướt Đất không ướt Kết luận: Trời không mưa
Ví dụ: Tất cả con mèo là động vật Tất cả động vật đều sống Kết luận: Tất cả con mèo đều sống
Ví dụ: Hoặc trời mưa hoặc trời nắng Trời không mưa Kết luận: Trời nắng.
1.6.4 Luật kiểm tra (Validation Rules)
Luật kiểm tra trong hệ chuyên gia là các quy tắc được thiết lập nhằm xác định tính hợp lệ và độ chính xác của dữ liệu mà hệ thống xử lý.
- Tên luật: Xác định rõ ràng tên của luật kiểm tra.
- Điều kiện: Đưa ra các điều kiện cần kiểm tra
- Hành động: Xác định hành động cần thực hiện khi điều kiện thỏa mãn. Đặc điểm:
- Định nghĩa rõ ràng: Các điều kiện được xác định cụ thể, giúp người dùng dễ hiểu và dễ thực hiện.
- Tính chính xác: Đảm bảo rằng dữ liệu nhập vào đáp ứng các tiêu chí cụ thể, giảm thiểu lỗi và thông tin không hợp lệ.
- Thời gian thực: Thường được áp dụng ngay khi dữ liệu được nhập, cho phép người dùng nhận phản hồi ngay lập tức.
- Tính tùy biến: Có thể được điều chỉnh theo yêu cầu của từng ngành nghề hoặc ứng dụng cụ thể.
- Thông báo rõ ràng: Cung cấp thông điệp dễ hiểu cho người dùng khi dữ liệu không hợp lệ, giúp họ biết cách sửa chữa.
- Tăng cường bảo mật: Giúp ngăn chặn các loại dữ liệu độc hại hoặc không hợp lệ xâm nhập vào hệ thống.
Ví dụ: Nếu bệnh nhân không có tiền sử dị ứng thuốc, thì có thể kê đơn thuốc
1.6.5 Luật ưu tiên (Priority Rules)
Luật ưu tiên trong hệ chuyên gia đóng vai trò quan trọng trong việc xác định thứ tự ưu tiên của các quy tắc và quyết định trong quá trình suy diễn Việc áp dụng các luật này giúp tối ưu hóa quá trình ra quyết định, đảm bảo rằng các quy tắc quan trọng hơn được thực hiện trước, từ đó nâng cao hiệu quả và độ chính xác của hệ thống.
- Tên luật: Xác định tên quy tắc ưu tiên.
- Điều kiện: Đưa ra các điều kiện cần kiểm tra để áp dụng luật.
- Hành động: Xác định hành động cần thực hiện nếu điều kiện được thỏa mãn.
- Mức độ ưu tiên: Đánh giá độ ưu tiên của luật (cao, trung bình, thấp). Đặc điểm:
- Xác định thứ tự thực hiện: Giúp xác định quy tắc nào sẽ được áp dụng trước khi có nhiều quy tắc cùng một lúc.
Giảm thiểu mâu thuẫn là một yếu tố quan trọng trong việc áp dụng các quy tắc Khi gặp phải các quy tắc có thể xung đột, luật ưu tiên sẽ giúp giải quyết vấn đề này bằng cách xác định quy tắc nào có độ ưu tiên cao hơn, từ đó đảm bảo sự nhất quán và hiệu quả trong việc thực thi các quy định.
- Tăng cường hiệu quả: Bằng cách áp dụng quy tắc ưu tiên, hệ thống có thể đưa ra quyết định nhanh chóng và chính xác hơn.
Các quy tắc có thể được phân loại thành ba mức độ ưu tiên: cao, trung bình và thấp, dựa trên tầm quan trọng của chúng trong từng bối cảnh cụ thể.
Luật ưu tiên có khả năng thay đổi linh hoạt, cho phép điều chỉnh dựa trên ngữ cảnh hoặc nhu cầu của người dùng, từ đó giúp hệ thống thích ứng hiệu quả với các tình huống đa dạng.
Ví dụ: Nếu bệnh nhân có dấu hiệu sốc, thì cần xử lý khẩn cấp trước khi kiểm tra các triệu chứng khác.
1.6.6 Luật ngăn chặn (Preventive Rules)
Luật ngăn chặn trong hệ chuyên gia được xây dựng nhằm mục đích ngăn chặn các tình huống không mong muốn và lỗi xảy ra trước khi chúng phát sinh.
- Tên luật: Xác định rõ tên của luật ngăn chặn.
- Điều kiện: Đưa ra các điều kiện hoặc tình huống cần được kiểm tra để xác định khả năng xảy ra vấn đề.
- Hành động: Xác định các hành động cần thực hiện để ngăn chặn tình huống không mong muốn.
- Mô tả: Cung cấp mô tả chi tiết về mục tiêu của luật. Đặc điểm:
- Ngăn chặn trước: Thiết kế để phòng ngừa các tình huống không mong muốn xảy ra, giúp giảm thiểu rủi ro.
- Điều kiện rõ ràng: Các điều kiện cần kiểm tra được xác định cụ thể, giúp dễ dàng nhận diện tình huống cần phòng ngừa.
- Hành động tức thì: Thực hiện các hành động ngay lập tức khi điều kiện được thỏa mãn, giúp người dùng kịp thời điều chỉnh.
- Tăng cường độ tin cậy: Giúp cải thiện tính chính xác và độ tin cậy của dữ liệu, thông tin trong hệ thống.
- Giảm thiểu sai sót: Bằng cách ngăn chặn lỗi ngay từ đầu, luật này giúp tiết kiệm thời gian và chi phí sửa chữa sau này.
- Định hướng người dùng: Cung cấp thông báo và hướng dẫn rõ ràng cho người dùng, giúp họ hiểu cách thực hiện đúng.
Ví dụ: Nếu dự báo thời tiết có bão, thì nên thông báo cho người dân chuẩn bị trước.
1.6.7 Luật phát hiện (Detection Rules)
Luật phát hiện trong hệ chuyên gia đóng vai trò quan trọng trong việc xác định và phát hiện các tình huống, vấn đề hoặc sự kiện cụ thể trong dữ liệu.
- Tên luật: Xác định tên rõ ràng của luật phát hiện.
- Điều kiện: Các điều kiện cần kiểm tra để xác định sự tồn tại của vấn đề hoặc tình huống (ví dụ: triệu chứng, dấu hiệu).
- Hành động: Các hành động cần thực hiện khi điều kiện được thỏa mãn (ví dụ: thông báo cho người dùng, ghi nhận sự kiện).
- Mô tả: Cung cấp mô tả chi tiết về mục tiêu của luật và ý nghĩa của việc phát hiện. Đặc điểm:
- Chính xác cao: Được thiết kế để xác định chính xác các tình huống hoặc vấn đề, giảm thiểu nguy cơ phát hiện sai.
- Phản ứng nhanh: Cho phép phát hiện và thông báo kịp thời về các sự kiện hoặc vấn đề, giúp người dùng hoặc hệ thống phản ứng nhanh chóng.
- Tính động: Có khả năng hoạt động trong thời gian thực, phát hiện các vấn đề ngay khi dữ liệu được cập nhật.
- Đơn giản và rõ ràng: Điều kiện và hành động được trình bày rõ ràng, giúp người dùng dễ hiểu và dễ thực hiện.
- Tính linh hoạt: Có thể dễ dàng điều chỉnh để phù hợp với các tình huống khác nhau hoặc thay đổi trong yêu cầu.
- Hỗ trợ quyết định: Cung cấp thông tin cần thiết để người dùng hoặc hệ thống đưa ra quyết định kịp thời và chính xác.
-Ghi nhận và báo cáo: Có khả năng ghi nhận các sự kiện phát hiện được và cung cấp báo cáo để phân tích sau này.
Ví dụ: Nếu mức đường huyết của bệnh nhân trên 180 mg/dL, thì có thể xác định bệnh nhân đang bị tiểu đường.
Quy trình thu nhận tri thức
1 Xác định tri thức cần thiết: Giai đoạn đầu tiên là phân tích vấn đề và xác định loại tri thức cần thiết cho hệ thống (quy tắc, dữ liệu định lượng, hoặc kinh nghiệm thực tiễn).
2 Khai thác tri thức từ chuyên gia: Kỹ sư tri thức làm việc chặt chẽ với chuyên gia trong lĩnh vực để thu thập thông tin qua phỏng vấn, quan sát, và phân tích các tài liệu Những tri thức này có thể ở dạng quy tắc IF-THEN, mô hình, hoặc các thủ thuật chuyên môn (heuristics).
3 Mã hóa tri thức: Sau khi thu thập, tri thức được chuyển đổi thành định dạng có thể sử dụng bởi hệ chuyên gia, chẳng hạn như các quy tắc sản xuất, mạng bayes, hoặc cây quyết định.
4 Kiểm tra và xác minh tri thức: Hệ thống được kiểm tra để đảm bảo các quy tắc và thông tin được mã hóa đúng và không có lỗi logic Sự tham gia của chuyên gia là cần thiết để đánh giá độ chính xác của hệ thống.
5 Bảo trì và cập nhật tri thức: Vì tri thức có thể thay đổi theo thời gian, hệ thống phải cho phép cập nhật liên tục để duy trì hiệu quả.
Các hệ chuyên gia nổi tiếng
Mục đích: Chẩn đoán và điều trị bệnh nhiễm trùng máu.
MYCIN là một hệ thống chuyên chẩn đoán bệnh nhiễm trùng và đề xuất phương pháp điều trị, được phát triển tại Đại học Stanford vào những năm 1970 Hệ thống này sử dụng thông tin y tế để đưa ra các giải pháp điều trị hiệu quả.
Đóng góp: Nổi tiếng với khả năng chẩn đoán chính xác, MYCIN đặt nền tảng cho các hệ chuyên gia trong lĩnh vực y tế.
1.7.2 DENDRAL - Lĩnh vực Hóa học
Mục đích: Phân tích cấu trúc phân tử từ dữ liệu phổ khối lượng.
DENDRAL là một hệ chuyên gia tiên phong trong việc ứng dụng trí tuệ nhân tạo vào khoa học, giúp các nhà hóa học xác định cấu trúc của các hợp chất hữu cơ thông qua phân tích dữ liệu khối phổ.
Đóng góp: Đẩy nhanh quá trình phân tích hóa học và tìm kiếm các hợp chất mới.
1.7.3 XCON (R1) - Lĩnh vực Công nghệ thông tin
Mục đích: Tự động cấu hình hệ thống máy tính.
Đặc điểm: Được phát triển bởi Digital Equipment Corporation,
XCON tự động hóa quá trình cấu hình các hệ thống máy tính phức tạp, giảm thiểu sai sót và nâng cao hiệu quả sản xuất.
Đóng góp: Được ứng dụng rộng rãi trong ngành công nghiệp máy tính, đặc biệt là trong quá trình lắp ráp hệ thống.
1.7.4 PROSPECTOR - Lĩnh vực Địa chất
Mục đích: Dự đoán và tìm kiếm các mỏ khoáng sản.
PROSPECTOR là một hệ thống chuyên gia nổi bật trong lĩnh vực tài nguyên khoáng sản, hỗ trợ các nhà địa chất trong việc tìm kiếm và xác định vị trí của các mỏ khoáng sản tiềm năng dựa trên dữ liệu địa chất.
Đóng góp: Giúp phát hiện các mỏ tài nguyên lớn, nổi bật là mỏ molybdenum ở Washington.
1.7.5 SMH.PAL - Lĩnh vực Giáo dục
Mục đích: Hỗ trợ giáo viên xác định các biện pháp can thiệp hành vi cho học sinh có vấn đề về hành vi.
SMH.PAL áp dụng công nghệ hệ thống chuyên gia để phân tích hành vi của học sinh, kết nối với các nghiên cứu về phương pháp điều trị hành vi Hệ thống này cung cấp mô tả chi tiết về các biện pháp can thiệp và ghi chú cụ thể cho từng trường hợp, giúp giáo viên nhanh chóng tìm ra các can thiệp hiệu quả.
Hệ thống này cung cấp quyền truy cập ngay lập tức vào một cơ sở dữ liệu phong phú với hàng trăm biện pháp can thiệp chất lượng cao, giúp giáo viên và chuyên gia dễ dàng tìm kiếm tài liệu cũng như phương pháp điều trị phù hợp nhất cho từng học sinh.
PHÂN TÍCH BÀI TOÁN
Trong thị trường đồng hồ ngày càng phong phú, việc lựa chọn một chiếc đồng hồ phù hợp trở nên phức tạp do nhiều yếu tố như giá cả, tính năng, phong cách, độ bền và mục đích sử dụng Người tiêu dùng thường gặp khó khăn trong việc so sánh và quyết định mua sắm Để giải quyết vấn đề này, phát triển một hệ thống tư vấn mua đồng hồ dựa trên trí tuệ nhân tạo là cần thiết Hệ thống này sẽ phân tích các tiêu chí cá nhân và đưa ra gợi ý lựa chọn, giúp tiết kiệm thời gian và tăng độ chính xác trong quyết định mua hàng.
Có hai giải pháp cho vấn đề đồng hồ: xây dựng cơ sở dữ liệu về các loại đồng hồ và phát triển hệ chuyên gia chẩn đoán nhu cầu mua sắm Trong bối cảnh hiện tại, phương án xây dựng hệ chuyên gia được coi là phù hợp hơn, vì nó giúp tiết kiệm thời gian và công sức cho người dùng Để thực hiện điều này, cần có kho tri thức và công cụ lập trình chuyên dụng, trong khi nguồn thông tin phong phú trên Internet đã đáp ứng yêu cầu về dữ liệu Ngoài ra, nhiều ngôn ngữ lập trình sẵn có cũng hỗ trợ việc phát triển chương trình trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo.
Đồng hồ không chỉ là công cụ xem giờ mà còn là phụ kiện thời trang quan trọng, vì vậy việc chọn lựa đồng hồ phù hợp với nhu cầu cá nhân là cần thiết Người tiêu dùng cần có kiến thức về các hãng đồng hồ và tính năng của chúng, nhưng không phải ai cũng nhớ hết mọi thông tin, dẫn đến việc cần đến sự tư vấn từ chuyên gia Để giải quyết vấn đề này, nhóm chúng tôi phát triển phần mềm “Phần mềm tư vấn mua đồng hồ” với nhiều tính năng, thiết kế đơn giản, dễ sử dụng và đẹp mắt, nhằm thay thế chuyên gia tư vấn trong lĩnh vực đồng hồ Chúng tôi đã nghiên cứu kỹ lưỡng để đáp ứng nhu cầu người dùng trong từng trường hợp cụ thể.
Thu thập tri thức là bước quan trọng mở đầu cho mỗi bài toán, đặc biệt đối với bài toán tư vấn ra quyết định.
Các tri thức cụ thể của bài toán tư vấn việc làm.
+Dựa trên các dữ liệu về các dòng đồng hồ
+Khả năng nhận biết và phân loại các đồng hồ…….
Cách thức thu thập thông tin:
+Dựa trên tìm kiếm thông tin: trên internet về các mẫu mã từng dòng đồng hồ +Dựa trên các cửa hàng đồng hồ
+Dựa trên thống kê để đưa ra các tri thức.
Trong bài toán cụ thể tư vấn mua đồng hồ tính theo phương pháp biểu diễn tri thức bằng luật là một phương pháp biểu diễn hợp lý.
L2 Loại đồng hồ điện tử
C1 Chất liệu của đồng hồ : Thép không gỉ
C2 Chất liệu của đồng hồ : Titan
C3 Chất liệu của đồng hồ : Vàng (Vàng 18k, Vàng 14k)
C4 Chất liệu của đồng hồ : Sapphire
C5 Chất liệu của đồng hồ : Nhựa
C6 Chất liệu của đồng hồ : Gốm
C7 Chất liệu của đồng hồ : Carbon
C8 Chất liệu của đồng hồ : Silicone
C9 Chất liệu của đồng hồ : Thủy tinh
KL1:Bạn nên mua Casio F-91WM-3A(hãng Casio),loại đồng hồ điện tử,giá 623.000d,chất liệu nhựa,màu đen
KL2:Bạn nên mua CASIO AQ-230GA-5AMQY(hãng Casio),loại đồng hồ điện tử,giá 1.756.000d,chất liệu nhựa,màu khác
KL3:Bạn nên mua G-SHOCK GM-700P-6A(hãng Casio),loại đồng hồ cơ,giá 1.973.600,chất liệu titan,màu trắng
KL4:Bạn nên mua CASIO EDIFICE EFR(hãng Casio),loại đồng hồ cơ,giá 1.810.000d,chất liệu thép không gỉ,màu vàng
KL5:Bạn nên mua G-SHOCK GST-B500GD-9A(hãng Casio),loại đồng hồ cơ,giá 1.620.000d,Chất liệu vàng,màu vàng
KL6:Bạn nên mua Rolex Oyster Perpetual(hãng Rolex),loại đồng hồ điện tử,giá 238.000.000d.chất liệu thép không gỉ.màu bạc
KL7:Bạn nên mua Rolex Datejust(hãng Rolex),loại đồng hồ điện tử,giá 335.000.000d,chất liệu vàng,màu trắng
KL8:Bạn nên mua Rolex GMT Master II(hãng Rolex),loại đồng hồ điện tử,giá 545.000.000d,chất liệu thép không gỉ,màu đen
KL9:Bạn nên mua Rolex Cosmograph Daytona(hãng Rolex),loại đồng hồ điện tử,giá 1.050.000.000d,chất liệu vàng,màu đen
KL10:Bạn nên mua Rolex DAYTONA(hãng Rolex),loại đồng hồ điện tử,giá 1.518.000.000d chất liệu vàng,màu vàng
KL11:Bạn nên mua Sport Men's Analog-Digital(hãng Nike),loại đồng hồ điện tử,giá 1,288,000d,chất liệu nhựa,màu khác
KL12:Bạn nên mua Watch for Men Diamond Business(hãng Nike),loại đồng hồ cơ,giá 1.650.000d,chất liệu thép không gỉ,màu trắng
KL13:Bạn nên mua Fossil Grant Men's Watch(hãng Nike),loại đồng hồ điện tử,giá 5.300.000d,chất liệu thép không gỉ,màu bạc
KL14:Bạn nên mua Stainless Steel Gunmetal(hãng Nike),loại đồng hồ cơ,giá 4.500.000d,chất liệu thép không gỉ,màu đen
KL15:Bạn nên mua Machine Men's Watch(hãng Nike),loại đồng hồ điện tử,giá 5.450.000d,chất liệu vàng,màu vàng
KL16:Bạn nên mua Apple Watch Series 9(hãng Apple),loại đồng hồ điện tử,giá 10.990.000d ,chất liệu thép không gỉ,màu đen
KL17:Bạn nên mua Apple Watch Ultra 2(hãng Apple),loại đồng hồ điện tử,giá 18.990.000d ,chất liệu titan,màu bạc
KL18:Bạn nên mua Apple Watch SE(hãng Apple) ,loại đồng hồ điện tử,giá 6.399.000d,chất liệu thép không gỉ,màu đen
KL19:Bạn nên mua Apple Watch Hermes(hãng Apple) ,loại đồng hồ điện tử,giá 19.990.000d ,chất liệu thép không gỉ,màu vàng
KL20:Bạn nên mua Apple Watch Nike(hãng Apple) ,loại đồng hồ điện tử,giá 9.990.000d ,chất liệu thép không gỉ,màu trắng
KL21:Bạn nên mua Samsung Galaxy Watch6(hãng Samsung) ,loại đồng hồ điện tử,giá 6.500.000d,chất liệu thép không gỉ,màu bạc
KL22:Bạn nên mua Samsung Galaxy Watch6 Classic(hãng Samsung) ,loại đồng hồ điện tử,giá 8.500.000d ,chất liệu thép không gỉ,màu đen
KL23:Bạn nên mua Samsung Galaxy Watch5 Pro(hãng Samsung) ,loại đồng hồ điện tử,giá 10.500.000d,chất liệu titan,màu đen
KL24:Bạn nên mua Samsung Galaxy Watch5(hãng Samsung) ,loại đồng hồ điện tử,giá 6.000.000d ,chất liệu thép không gỉ,màu trắng
KL25:Bạn nên mua SAMSUNG Galaxy Watch Utra (hãng Samsung) ,loại đồng hồ điện tử,giá 15.990.000d, chất liệu titan, màu trắng
KL26: Bạn nên mua Hublot Classic Fusion (hãng Hublot), loại đồng hồ cơ, giá 250.000.000đ, chất liệu gốm, màu đen.
KL27: Bạn nên mua đồng hồ Hublot Big Bang (hãng Hublot), loại đồng hồ cơ,giá 300.000.000đ, chất liệu gốm, màu bạc.
KL28: Bạn nên mua Richard Mille RM 07-01 (hãng Richard Mille), loại đồng hồ cơ, giá 1.800.000.000đ, chất liệu carbon, màu bạc.
KL29: Bạn nên mua đồng hồ Richard Mille RM 11-03 (hãng Richard Mille), loại đồng hồ cơ, giá 2.500.000.000đ, chất liệu carbon, màu đen
KL30: Bạn nên mua Swatch Big Bold Jelly (hãng Swatch), loại đồng hồ điện tử, giá 3.000.000đ, chất liệu silicone, màu vàng.
KL31: Bạn nên mua đồng hồ Swatch Originals (hãng Swatch), loại đồng hồ điện tử, giá 2.500.000đ, chất liệu silicone, màu đen.
KL32: Bạn nên mua Rado True Thinline (hãng Rado), loại đồng hồ cơ, giá 15.000.000đ, chất liệu thủy tinh, màu trắng
KL33: Bạn nên mua đồng hồ Rado Captain Cook (hãng Rado), loại đồng hồ cơ, giá 20.000.000đ, chất liệu thủy tinh, màu đen.
2.3.3.Các luật có thể xây dựng:
2.3.4 Sơ đồ kiến trúc hệ thống
Giao tiếp với người dùng là quá trình hiển thị câu hỏi và nhận phản hồi từ họ Ở giai đoạn suy diễn cuối cùng, hệ thống sẽ cung cấp thông tin về nguyên nhân gây hỏng máy.
Bộ suy diễn: Quy trình thực hiện:
- Nhận câu trả lời từ “giao tiếp người dùng”
- Truy xuất cơ sở tri thức
- Nhận thông tin cần xác nhận từ cơ sở tri thức
- Phát sinh câu hỏi, truyền tới giao tiếp người dùng
Cơ sở tri thức: Lưu các luật suy diễn
CHƯƠNG 3: THIẾT KẾ V XÂY DỰNG CHƯƠNG TRÌNH 3.1 Cài đặt
- Chạy trên hệ điều hành Windows.
- Trên nền Microsoft NET Framework 4.5
- Chương trình được viết bằng: C# winform.
3.2 Một số giao diện của chương trình
3.2.1 Form khởi chạy chương trình