slike bài giảng trí tuế nhân tao đại học cần thơ chương 6 hệ chuyên gia

Chương 6: Hệ chuyên Gia Giáo viên: Trần Ngân Bình Chương p.1 Nội Dung  Hệ chuyên gia (Expert System – ES) – Tổng quát hệ chuyên gia – Công nghệ tri thức  Hệ chuyên gia dựa luật (rule-based ES): hệ thống suy luận dựa luật  Hệ chuyên gia dựa mơ hình (model-based ES): hệ thống suy luận dựa mơ hình lý thuyết tri thức chun ngành  Hệ chuyên gia dựa trường hợp (case-based ES): hệ thống suy luận dựa ví dụ có Chương p.2 Hệ chun gia (HCG) = nhánh TTNT liên quan đến phát triển hệ thống dựa tri thức  = chương trình dựa tri thức, cung cấp giải pháp với “chất lượng chuyên gia” cho vấn đề lĩnh vực  HCG nói chung:  – Cung cấp theo dõi trình suy luận – Cho phép thay đổi sở tri thức cách dễ dàng – Suy luận cách heurisic, sử dụng tri thức để đưa lời giải Chương p.3 Kiến trúc HCG tiêu biểu Chương p.4 Các toán phù hợp với giải pháp HCG: Sự cần thiết giải pháp biện minh cho chi phí sức lực việc xây dựng HCG Tri thức chuyên môn không sẵn sàng nơi cần đến Vấn đề giải cách sử dụng kỹ thuật suy luận ký hiệu Vấn đề cấu trúc tốt khơng địi hỏi suy luận theo lẽ thường Vấn đề khơng giải cách sử dụng phương pháp tính tốn truyền thống Có sở hợp tác hiểu ý chuyên gia Vấn đề có kích cỡ quy mơ vừa phải Chương p.5 Qui trình cơng nghệ tri thức (knowledge Engineering)  Ba người liên quan: – Kỹ sư tri thức (knowledge engineer): chuyên gia ngôn ngữ biểu diễn TTNT – Chuyên gia (domain expert): người làm việc lĩnh vực chuyên môn hiểu phương pháp giải vấn đề lĩnh vực – Người sử dụng (end user): người xác định ràng buộc thiết kế chủ yếu  Q trình xây dựng HCG địi hỏi chu trình phát triển theo kiểu khơng truyền thống dựa mẫu ban đầu sửa lại chương trình với mức độ tăng dần => phương pháp lập trình thăm dị Chương p.6 Chương p.7 Figure 6.2 – Chu trình phảt triển theo kiểu thăm dị Mơ hình khái niệm & việc tích lũy tri thức  Các khó khăn việc tích lũy tri thức: – – – – Các kỹ người thường dựa thực nghiệm Tri thức người “biết làm nào” Tri thức người không theo thật Tri thức ln ln thay đổi Chương p.8 Ví dụ HCG dựa luật Luật IF động nhận xăng AND động khởi động THEN trục trặc bugi Luật IF động không khởi động AND đèn không sáng THEN trục trặc ắcquy dây cáp Luật IF động không khởi động AND đèn sáng THEN trục trặc mơtơ khởi động Luật IF cịn xăng bình chứa nhiên liệu AND cịn xăng chế hịa khí THEN động nhận xăng Chương p.9 Chương p.10 Figure 6.8 - Đồ thị Và/Hoặc tìm ví dụ chẩn đốn trục trặc xe Khả giải thích tính sáng cịn xăng bình chứa nhiên liệu? yes cịn xăng chế hịa khí? yes động khởi động khơng? why Nó suy luận được: động nhận xăng Vì động khởi động Thì kết luận: trục trặc bugi động nhận xăng nào? Điều có từ luật IF cịn xăng bình chứa nhiên liệu AND cịn xăng chế hịa khí THEN động nhận xăng Người dùng cho biết: cịn xăng bình chứa nhiên liệu Người dùng cho biết: xăng chế hịa khí Chương p.11 Hệ chun gia R1/XCON Mục đích: tạo cấu hình hệ thống VAX11/780 cơng ty DEC  Đầu vào: Đơn đặt hàng = danh sách thành phần cấu hình nên hệ thống  Đầu ra: Sơ đồ cấu hình  Kết quả: cấu hình 97% đơn đặt hàng DEC  Công việc tạo cấu hình R1/XCON xem hệ thống phân cấp công việc nhỏ với phụ thuộc thời gian (temporal dependency) mạnh Chương p.12 Kiến trúc XCON Database Thông tin thành phần Các mẫu vỏ máy Cơ sở luật Bộ nhớ làm việc Các luật ‘điều hành’ Các luật chuyển đổi theo tình Các ký hiệu thành phần Các cấu hình chưa hồn chỉnh Các ký hiệu tình OPS5 Động suy diễn Đặc biệt: chọn luật có điều kiện trùng khớp với yếu tố nhớ làm việc Chương p.13 Giới hạn HCG dựa luật      Các luật đạt từ chuyên gia mang tính heuristic cao (e.g kết hợp trực tiếp triệu chứng quan sát chẩn đoán) , mà thiếu hiểu biết lý thuyết sâu lĩnh vực chuyên ngành trình giải vấn đề Các luật heuristic “dễ vỡ”, xử lý trường hợp ngồi dự kiến Có khả giải thích khơng chứng minh Các tri thức thường phụ thuộc vào cơng việc Khó bảo trì sở luật lớn Tri thức bề Tri thức sâu Các luật heuristic Lý thuyết chuyên ngành + Tri thức giải vấn đề Chương p.14 HCG dựa mơ hình    = hệ thống mà phân tích trực tiếp mô tả chi tiết chức hệ thống vật lý Ứng dụng: mục đích giảng dạy (mơ hình thiết bị vật lý mạch điện), hệ thống tìm lỗi,… Một hệ thống chẩn đốn dựa mơ hình địi hỏi: – Mô tả thành phần thiết bị => khả mô chức thành phần – Mô tả cấu trúc bên thiết bị, thường thành phần liên kết bên chúng => khả mô tương tác thành phần – Sự quan sát việc thực thật thiết bị, ví dụ thơng số vào/ra => Sự xác định lỗi thơng qua việc giải thích khác biệt hành vi thật hành vi mong đợi thiết bị Chương p.15 Ví dụ: định vị nơi gây lỗi  Thực buớc: – Tạo giả thuyết – Kiểm tra giả thuyết – Loại dần giả thuyết Giới hạn: Chương trình hoạt động giả thuyết hệ thống vật lý có lỗi Chương p.16 Ưu điểm HCG dựa mơ hình Tạo khả sử dụng hiểu biết cấu trúc chức vấn đề để giải vấn đề  Vượt qua hạn chế HCG dựa luật, HCG có khuynh hướng mạnh, “khó vỡ”  Một số tri thức chuyển tải cho cơng việc khác  Có khả cung cấp lời giải thích rõ nguyên nhân gây lỗi  Chương p.17 Khuyết điểm HCG dựa mơ hình     Mơ hình mơ hình nghĩa trừu tượng hệ thống, mức độ chi tiết khơng (vd: tình trạng đầu vào liệu) Có giả thiết ngầm hiểu giới đóng =>những khơng nằm mơ hình có nghĩa khơng tồn Địi hỏi mơ hình lý thuyết rõ ràng => việc tích lũy tri thức gặp nhiều khó khăn, khó đạt mơ hình tốt, có khơng tồn Hệ thống tạo lớn chậm Tuy vậy, HCG dựa mơ hình bổ sung quan trọng vào gói phần mềm công nghệ tri thức, đặc biệt lĩnh vực chẩn đoán Chương p.18 HCG dựa trường hợp    HCG dựa trường hợp (Case-based Reasoning – CBR) sử dụng CSDL riêng biệt chứa giải pháp trường hợp giải quyết, để dựa vào tìm kiếm giải pháp cho trường hợp Phương pháp minh họa cách giải vấn đề chuyên gia nhiều lĩnh vực: luật sư, lập trình viên, kiến trúc sư, sử gia … Để giải vấn đề, CBR phải: Truy vấn trường hợp thích hợp từ nhớ nó, dựa vào tương tự số đặc điểm bật Sửa đổi trường hợp để áp dụng tính Áp dụng trường hợp chuyển đổi vào toán Lưu lại lời giải kết (thành cơng hay thất bại) Chương p.19 Ưu điểm HCG dựa trường hợp       Khả lưu trữ cách trực tiếp tri thức có => loại bỏ việc tích lũy tri thức từ chuyên gia Cho phép rút ngắn thời gian suy luận Tạo khả tự học hệ thống: giúp hệ thống tránh lỗi cũ tận dụng thành công khứ Việc phân tích tri thức lĩnh vực diễn lần, tìm kiếm biểu diễn hợp lý cho trường hợp Việc tích lũy tri thức lập trình tương đối đơn giản Các chiến lược xếp (index) thích hợp làm tăng sức mạnh phương pháp Chương p.20 Khuyết điểm HCG dựa trường hợp Các trường hợp tri thức sâu lĩnh vực tốn => khó giải thích đưa lời giải vậy, đưa lời giải sai không tốt  Một sở chứa trường hợp lớn phải xem xét tương xứng tính tốn lưu trữ  Khó đưa tiêu chuẩn đánh giá tương tự trường hợp, xếp chúng  Chương p.21 ...Nội Dung  Hệ chuyên gia (Expert System – ES) – Tổng quát hệ chuyên gia – Công nghệ tri thức  Hệ chuyên gia dựa luật (rule-based ES): hệ thống suy luận dựa luật  Hệ chun gia dựa mơ hình... (model-based ES): hệ thống suy luận dựa mô hình lý thuyết tri thức chuyên ngành  Hệ chuyên gia dựa trường hợp (case-based ES): hệ thống suy luận dựa ví dụ có Chương p.2 Hệ chuyên gia (HCG) = nhánh... hiểu ý chuyên gia Vấn đề có kích cỡ quy mơ vừa phải Chương p.5 Qui trình cơng nghệ tri thức (knowledge Engineering)  Ba người liên quan: – Kỹ sư tri thức (knowledge engineer): chuyên gia ngôn