TÌM HIỂU VỀ HỆ CHUYÊN GIA VÀ BIỂU DIỄN TRI THỨC TRONG HỆ CHUYÊN GIA

Đặc trưng cơ bản của Hệ Chuyên Gia• Hiệu quả cao: khả năng trả lời với mức độ tinh thông bằng hoặc cao hơn so với chuyên gia con người trong cùng lĩnh vực; • Thời gian trả lời thỏa đáng:

TÌM HIỂU VỀ HỆ CHUYÊN GIA VÀ BIỂU DIỄN TRI THỨC

TRONG HỆ CHUYÊN GIA

Giáo viên hướng dẫn: PGS TS Đỗ Văn Nhơn

Sinh viên thực hiện : Lê Văn Đào

Mssv: CH1101071

BÀI THU HOẠCH CHUYÊN ĐỀ:

Giới thiệu Hệ chuyên gia – Expert System

• Theo E Feigenbaum: “Hệ chuyên gia 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 các chuyên gia mới giải quyết được”

• Là 1 hệ thống tin học có thể mô phỏng năng lực ra quyết định và khả năng của 1 chuyên gia

• Là một trong những lĩnh vực ứng dụng của Trí tuệ nhân tạo

Hệ chuyên gia

• Sử dụng tri thức của các chuyên gia để giải quyết các vấn đề (bài toán) khác nhau thuộc mọi lĩnh vực

• Các thuật ngữ expert system, knowledge-based

system và knowledge-based expert system thường có nghĩa như nhau

Máy suy diễn (inference engine)

Hệ thống giao tiếp với người dùng (user interface)

Hệ chuyên gia

• Hoạt động:

– Người dùng cung cấp các sự kiện (facts) là những

gì đã biết, có thật hay những thông tin hữu ích cho HCG;

– Máy suy diễn dựa trên các tri thức trong cơ sở tri

thức để suy diễn (suy luận) và đưa ra câu trả lời

cho người dùng qua hệ thống giao tiếp;

– Người dùng nhận được câu trả lời là những lời

khuyên hay gợi ý đúng đắn

Hệ chuyên gia

• Mỗi Hệ Chuyên Gia chỉ hoạt động trong một lĩnh vực

vấn đề (problem domain): y học, tài chính, khoa học

hay công nghệ

• Tri thức chuyên gia để giải quyết 1 vấn đề đặc trưng

được gọi là lĩnh vực tri thức (knowledge domain).

• Ví dụ: Hệ Chuyên Gia về lĩnh vực y học để phát hiện

các căn bệnh lây nhiễm có lĩnh vực tri thức về một số căn bệnh lây nhiễm, triệu chứng và cách chữa trị

chúng

Hệ chuyên gia

• Quan hệ giữa lĩnh vực vấn đề và lĩnh vực tri thức

Lĩnh vực vấn đề (problem domain)

Lĩnh vực tri thức (knowledge domain)

Đặc trưng cơ bản của Hệ Chuyên Gia

• Hiệu quả cao: khả năng trả lời với mức độ tinh thông bằng hoặc cao hơn so với chuyên gia con người trong cùng lĩnh vực;

• Thời gian trả lời thỏa đáng: Thời gian trả lời bằng

hoặc nhanh hơn chuyên gia con người để đi đến

cùng 1 quyết định – là 1 hệ thời gian thực;

• Độ tin cậy cao: Không xảy ra sự cố hoặc giảm sút độ tin cậy khi sử dụng;

• Dễ hiểu: Giải thích các bước suy luận 1 cách dễ hiểu

và nhất quán

Ưu điểm của Hệ Chuyên Gia

• Ngày càng phổ cập: được phát triển không ngừng với hiệu quả sử dụng không thể phủ nhận;

• Giá thành hạ;

• Giảm rủi ro: giúp con người tránh được môi trường rủi ro, nguy hiểm;

• Tính sẵn sàng: có thể hoạt động bất cứ lúc nào;

• Đa lĩnh vực: về nhiều lĩnh vực khác nhau;

• Tin cậy: luôn đảm bảo độ tin cậy khi khai thác;

• Khả năng giải thích: có thể diễn giải các câu trả lời 1 cách rõ ràng và chi tiết;

• Trả lời nhanh: trả lời thời gian thực, khách quan;

• Tính ổn định, suy luận lôgic và đầy đủ;

• Như một người hướng dẫn thông minh;

• Có thể truy cập như một cơ sở dữ liệu thông minh.

Lĩnh vực ứng dụng

• Chuẩn đoán: lập luận dựa trên các sự kiện quan sát được;

• Hướng dẫn: dạy học thông minh để sinh viên có thể hỏi các câu hỏi vì sao (why?), như thế nào (how?) và cái gì xảy ra nếu (what if?) giống như hỏi thầy giáo;

• Giải thích: giải thích các dữ liệu thu nhận được;

• Theo dõi kiểm tra: So sánh dữ liệu thu được với dữ liệu

chuyên môn để đánh giá hiệu quả;

• Lập kế hoạch: lập kế hoạch sản xuất theo yêu cầu;

• Dự đoán: dự đoán hậu quả nếu một tình huống xảy ra;

• Chữa trị: Đưa ra cách giải quyết một vấn đề;

• Điều khiển: điều khiển 1 quá trình bao gồm: diễn giải, chuẩn đoán, kiểm tra, lập kế hoạch, dự đoán và chữa trị.

Kiến trúc tổng quát

• Các thành phần cơ bản

Máy suy diễn

Lịch công việc Bộ nhớ làm việc

Bộ giải thích Bộ thu nhận tri thức

Giao diện người dùng

Cơ sở tri thức (các luật)

Cơ sở tri thức (các luật)

Kiến trúc tổng quát

• Cơ sở tri thức: gồm các phần tử (đơn vị) tri thức,

thường là các luật, được tổ chức như 1 CSDL

• Máy suy diễn: suy luận dựa trên luật; xem xét những luật nào thỏa mãn các sự kiện, các đối tượng; chọn luật có ưu tiên cao nhất

• Lịch công việc (agenda): danh sách các luật ưu tiên

do máy suy diễn tạo ra thỏa mãn các sự kiện, đối

tượng có mặt trong bộ nhớ làm việc

• Giao diện người dùng: là nơi người dùng và Hệ

chuyên gia trao đổi với nhau

Biểu diễn tri thức

• Bằng nhiều cách khác nhau:

– Các luật sinh (sản xuất)

– Lôgic

– Mạng ngữ nghĩa

– Ngôn ngữ nhân tạo

– Bộ ba Đối tượng-Thuộc tính-Giá trị (O-A-V: Attribute-Value)

Object-– Frame …

Biểu diễn tri thức bằng luật sinh

• Hầu hết Hệ Chuyên Gia hiện nay dùng luật sinh biểu diễn tri thức, do:

– Tính đơn thể: các luật có tính độc lập, có thể mở rộng một cách dễ dàng;

– Khả năng giải thích: cách biểu diễn dùng các luật IF THEN, cho phép dễ dàng giải thích cách suy luận;– Tương tự quá trình nhận thức của con người trong giải quyết vấn đề

Biểu diễn tri thức bằng luật sinh

• Dạng 1: IF <điều kiện> THEN <hành động>

• Dạng 2: IF <điều kiện> THEN <kết luận> DO <hành

động>

• Luật có thể có tên, phần <điều kiện> còn gọi là vế trái của luật, tiền đề, mẫu so khớp; phần sau THEN là

phần kết luận hay hệ quả

• Ví dụ: Các luật giao thông:

– IF <đèn đỏ sáng> THEN dừng

– IF đèn xanh sáng THEN đi

Biểu diễn tri thức bằng lôgic

• Lôgic vị từ:

Tom là cha của Mary FATHER(Tom,Mary)

Tất cả mọi người đều

Biểu diễn tri thức bằng lôgic

• Cho tri thức sau:

– Marc tóc vàng; Jean tóc nâu

– Pierre là cha của Jean; Marc là cha của Pierre

– Marc là con của George

– Nếu Y là con của X thì X là cha của Y

– Nếu X là cha của Z, Z là cha của Y, thì X là ông của Y

• Được biểu diễn bằng cơ sở tri thức:

– BLOND(marc) (1) BROWN(jean) (2)

– FATHER(pierre,jean) (3) FATHER(marc,pierre) (4)

– SON(marc,george) (5)

– SON(Y,X)  FATHER(X,Y) (6)

– FATHER(X,Z), FATHER(Z,Y)  GRANDFATHER(X,Y) (7)

– (1),(2),(3),(4),(5) là sự kiện (fact); (6),(7) là luật (rule).

Biểu diễn tri thức bằng mạng ngữ nghĩa

• Sử dụng đồ thị gồm các nút (node) và các cung (arc) nối các nút Nút thể hiện các đối tượng, thuộc tính của đối tượng và giá trị thuộc tính; cung thể hiện mối quan hệ giữa các nút.

• Tri thức “Sẻ là một loài chim; chim có cánh và biết bay” được biểu diễn bằng mạng ngữ nghĩa sau:

Biểu diễn tri thức bằng ngôn ngữ nhân tạo

• Hiện nay các Hệ Chuyên Gia đối thoại với người sử dụng bằng ngôn ngữ tự nhiên không nhiều

• Các Hệ Chuyên Gia thường dùng 1 ngôn ngữ nhân tạo để biểu diễn tri thức

Kỹ thuật suy luận trong Hệ Chuyên Gia

• Suy diễn tiến (forward chaining): lập luận từ các sự kiện, sự việc và dựa trên các luật để rút ra kết luận Ví dụ:

– Có luật: Nếu trời mưa  Lấy áo mưa và sự kiện Trời mưa, kết luận Lấy

áo mưa

• Suy diễn lùi (backward chaining): Từ một giải thuyết (như là kết luận), hệ thống đưa ra trả lời là các sự kiện cơ sở đưa đến giả thuyết này Ví dụ: Nếu có sự kiện 1 người cầm áo mưa đi vào nhà và quần áo hơi bị ướt, Hệ Chuyên Gia có thể kết luận

là trời mưa Để củng cố giả thuyết này HCG sẽ hỏi “Có phải

trời mưa không?”.

• Phối hợp (mixed chaining)

• Rút gọn vấn đề (problem reduction)

• Quay lui (backtracking) …

Biểu diễn tri thức bằng lôgic vị từ cấp 1

(First-order predicate language)

• Bảng ký hiệu:

– Hằng (constant) bằng chữ thường, ví dụ: tom, blue;

– Biến (variable) bằng chữ hoa, ví dụ: X, Y;

– Các vị từ (predicate) bằng chữ hoa, ví dụ: MAN, FATHER, P; – Bậc-số đối của 1 vị từ Ví dụ: ISRAINING, MAN(tom),

FATHER(tom,mary), BETWEEN(X,Y,Z) lần lượt có bậc là 0, 1, 2,

3 Khi bậc là 0 (ISRAINING) thì vị từ còn được gọi là mệnh đề (proposition).

– Hàm viết dùng chữ thường: f(X), successor(M,N) có bậc là 1

và 2.

– ∀ : lượng tử với mọi; ∃ : lượng tử tồn tại

Biểu diễn tri thức bằng lôgic vị từ cấp 1

• Term:

– Các hằng và biến là term

– Nếu f là 1 hàm và t1, …, tn là term, thì f(t1,…,tn) là 1 term.

• Atom là biểu thức P(t1, …,tn), với P là vị từ, t1,…,tn là term Ví dụ: MAN(tom), FATHER(tom,mary), P(f(X),blue) là các atom.

• Công thức chỉnh (well-formed formula): (CTC)

– Các atom là các CTC

– Nếu G và H là các CTC, thì: ¬ G, G ∧ H, G ∨ H, G → H, G ↔ H cũng là

các CTC được tạo thành từ G và H dùng các phép toán nối lôgic.

– Nếu G là 1 CTC và X là biến, thì (∀ X)G và ( ∃X)G cũng là CTC

• ( ∃ X)G – tồn tại 1 giá trị của X để G đúng

• ( ∀ X)G – với mọi giá trị của X, G đúng

Biểu diễn tri thức bằng lôgic vị từ cấp 1

• Ví dụ về các CTC:

– CTC: ( ∀ X)( ∃ Y)((P(X,Y) ∧ Q(X,Y))  R(X)), ¬ (P(a)P(b))

¬ P(b).

– Không phải là CTC: ¬ f(a), f(P(a))

• Biến tự do – không được lượng tử hóa ví dụ P(X) và

• Gọi là lôgic vị từ cấp 1 vì không có các lượng tử cho vị

cao hơn higher-order)

Biểu diễn tri thức bằng lôgic vị từ cấp 1

• Tri thức: “Mọi con người đều sẽ chết” được biểu

• Có những tri thức phát biểu bằng ngôn ngữ tự nhiên nhưng không biểu diễn được bằng lôgic vị từ cấp 1 như: “Hai vật giống nhau thì chúng có cùng mọi tính chất”, biểu diễn bằng lôgic vị từ cấp cao hơn

Các luật suy diễn

• Luật suy diễn: từ 1 hoặc nhiều Công thức chỉnh có thể suy dẫn đến các Công thức chỉnh khác.

• Modus ponens: từ G và GH, suy ra H

Bài toán suy diễn

• Bài toán: Cho trước một tập cố định các CTC, bằng cách áp dụng 1 số hữu hạn lần các luật suy diễn có thể suy được một CTC đã cho hay không?

• Các CTC ban đầu gọi là các tiên đề (axiom), các CTC được suy

ra là các định lý (theorem), dãy các áp dụng của các luật suy diễn từ các tiên đề dẫn đến định lý là một phép chứng minh (proving) của định lý.

• Kỹ thuật hợp giải vấn đề (problem resolution) như tìm kiếm trong không gian trạng thái có thể xem như việc tìm kiếm một chứng minh cho định lý đã cho: Tập hợp các tiên đề ban đầu

là trạng thái đầu, các luật suy diễn là các phép chuyển trạng thái và trạng thái đích là tập hợp các CTC trong đó có chứa

định lý cần chứng minh.

Ngữ nghĩa (semantics) của lôgic vị từ

• Một diễn giải (interpretation) của 1 CTC G, ký hiệu I,

được xác định như sau:

– Chọn 1 miền diễn giải (interpretation domain) ký hiệu D ≠ ∅

– Gán cho mỗi hằng trong G một phần tử trong D

– Gán cho mỗi mệnh đề (vị từ bậc 0) một phần tử của tập giá trị chân lý {true,false} (ký hiệu {T,F})

– Gán cho mỗi vị từ bậc n một ánh xạ từ D n lên {T,F}: P(X1,

…,Xn): D n  {T,F}

– Gán cho mỗi hàm bậc n một ánh xạ từ D n lên D: f(X1,

…,X n ): D n  D

Ngữ nghĩa (semantics) của lôgic vị từ

• Ví dụ: Cho các miền diễn giải D1, D2, D3 và các CTC:

• Một diễn giải là không đầy đủ nếu các phép gán cần thiết chỉ được mô tả một phần

Ngữ nghĩa (semantics) của lôgic vị từ

• Giá trị của một công thức G theo một diễn giải I:

– Nếu G là một atom, với mỗi phép lựa chọn C các giá trị trong D cho các biến của G, ta nhận được giá trị T hoặc F theo cách đ/n I Ví dụ:

T(f(X),a) nhận giá trị T với X=4.

– Nếu G ở dạng ( ∀ X)G’, thì giá trị của G theo I là T nếu giá trị của G’ theo

I cho mọi giá trị của biến X (trong D) là T, ngược lại là F Ví dụ: Giá trị của G 1 theo I 1 là F.

– Nếu G ở dạng ( ∃ X)G’, giá trị của G theo I là T nếu giá trị của G’ theo I đối với ít nhất 1 giá trị của biến X là T, ngược lại là F Ví dụ: ( ∃ Y)Q(X,Y) theo I 2 là T, G 2 theo I 2 là F.

– Giá trị của các công thức dùng các phép kết nối ¬ , ∨ , ∧ như thông

thường.

– Giá trị của các công thức dùng các phép kết nối →↔ như sau: G H =

¬ G ∨ H; G ↔ H là T nếu G=H, ngược lại là F.

Các tính chất của lôgic vị từ cấp 1

• Nếu G là T theo I, ta nói I là model của G

• G là valid (tautology-hằng đúng) nếu với mọi diễn giải

I, G đều là T, ngược lại G là non-valid

• G là inconsistent (contradiction) nếu với mọi diễn

giải, G đều là F, ngược lại G là consistent

• Ví dụ: G1 = (∀X)(P(X) ∨ ¬Q(X)) là consistent vì với I1: D={1}, P(1)=T, Q(1)=T, thì G là T; nhưng G là non-valid

vì với I2: D={1}, P(1)=F, Q(1)=T, thì G là F

• G2 = (∀X)(P(X) ∨ ¬P(X)) là valid

Các tính chất của lôgic vị từ cấp 1

• Tính quyết định được và tính nửa quyết định được:

– Không tìm được 1 thuật toán tổng quát để quyết định xem với 1 số hữu hạn các phép toán có thể xác định 1 công thức bất kỳ là valid hay không Như vậy, lôgic vị từ cấp 1 là indecidability

– Có thể xây dựng các thuật toán tổng quát để xác định validability của một họ các CTC Vì vậy, lôgic

vị từ cấp 1 được gọi là half-decidability

Các tính chất của lôgic vị từ cấp 1

• Hai công thức G và H là tương đương nếu và chỉ nếu

• Luật thay tên biến:

– ( ∀ X)G(X) tương đương ( ∀ Y)G(Y)

– ( ∃ X)G(X) tương đương ( ∃ Y)G(Y)

• ¬ (( ∀ X)G(X)) = ( ∃ X)( ¬ G(X))

• ¬ (( ∃ X)G(X)) = ( ∀ X)( ¬ G(X))

• ( ∀ X)(G(X) ∧ H(X)) = (( ∀ X)G(X)) ∧ (( ∀ X)H(X))

• ( ∃ X)(G(X) ∧ H(X)) = (( ∃ X)G(X)) ∧ (( ∃ X)H(X))

Hệ quả lôgic (logical consequence)

• Công thức G được gọi là hệ quả lôgic (HQLG) từ các công thức

H 1 , …, H n nếu mọi model của H 1 , …, H n đều là model của G.

– P(a) là hệ quả lôgic của ( ∀ X)P(X)

• G là HQLG của H 1 , …, H n iff H 1 ∧ … ∧ H n → G là hằng đúng:

– =>: Nếu G là HQLG của H 1 , …, H n => theo đ/n, I là model của H 1 , …, H n

thì I cũng là model của G:

• Nếu I là model của H 1 , …, H n , và G thì ¬ (H 1 ∧ … ∧ H n ) ∨ G là T theo I.

• Nếu I không là model của H 1 , …, H n => ¬ (H 1 ∧ … ∧ H n ) là T theo I => ¬ (H 1 ∧ …

∧ H n ) ∨ G là T theo I.

• Vậy, ∀ I thì ¬ (H 1 ∧ … ∧ H n ) ∨ G là T, nghĩa là H 1 ∧ … ∧ H n → G là hằng đúng.

– <=: Nếu H 1 ∧ … ∧ H n → G là hằng đúng, c/m: G là HQLG của H 1 , …, H n

(bài tập).

Hệ quả lôgic

• G là Hệ quả logic của H1, …, Hn iff (H1∧ …∧ Hn) ∧(¬G)

là không nhất quán (inconsistent): bài tập

<=> ¬(H1∧ …∧ Hn)∨G là hằng đúng <=> (H1∧ …∧ Hn)

Định lý và Hệ quả logic

• Tính đúng đắn: Nếu các theorem, nhận được bằng cách áp dụng một nhóm các luật suy diễn đã cho từ một tập tiên đề bất kỳ nào đó, là Hệ quả logic của

chúng thì các luật suy diễn là đúng đắn Ví dụ:

– Modus ponens và luật Cụ thể hóa

• Tính đầy đủ: Một nhóm các luật suy diễn là đầy đủ nếu với bất kỳ tập các CTC nào đó, mọi Hệ quả logic của chúng đều được suy diễn từ chúng như những định lý, nghĩa là sau khi áp dụng 1 số hữu hạn lần các luật suy diễn của nhóm

Hợp giải (Resolution)

• Là một luật suy diễn áp dụng vào 1 tập các CTC hoặc 1 tập các mệnh đề.

• Dạng chuẩn trước (prenex normal form) của 1 CTC có được bằng cách áp

– Đổi tên biến:

• ( ∀ X)G(X) tương đương ( ∀ Y)G(Y)

• ( ∃ X)G(X) tương đương ( ∃ Y)G(Y)

– Dịch chuyển các dấu lượng tử

– Các phép biến đổi trên cho một CTC mới tương đương với CTC đã cho

Chuyển qua dạng mệnh đề

• Từ dạng chuẩn trước G’ của CTC G, ta có thể tạo

ra dạng mệnh đề G’’ của G bằng 5 bước biến đổi sau đây

– Loại bỏ ∃ : Từ ( ∃ X)G(X), G(X) chỉ có các lượng tử ∀ đối với các biến Y1, …, Yn, loại bỏ lượng tử ∃ X và thay thế mỗi vị trí của X trong G(X) bằng 1 hàm f(Y1,…, Yn), chứa tất cả các biến với lượng tử ∀ nằm bên trái lượng tử ∃ trong công thức.Hàm f được gọi là hàm Skolem (Skolem function).

– Khi ko có lượng tử ∀ nằm bên trái lượng tử ∃ trong công

thức, hàm Skolem không có tham biến và được gọi là 1 hằng Skolem (Skolem constant).

– Ví dụ: ( ∃ X)P(X) trở thành P(a); ( ∀ X)( ∃ Y)FOLLOW(Y,X) thành ( ∀ X)FOLLOW(f(X),X)

Chuyển qua dạng mệnh đề

• Chuyển qua dạng chuẩn hội: dùng các luật kết hợp và phân phối để chuyển công thức đã cho thành phép

– Ví dụ: ( ¬ P(X) ∧ Q(X,a)) ∨ ¬ R(Y,f(X),b) thành ( ¬ P(X) ∨

¬ R(Y,f(X),b)) ∧ (Q(X,a)) ∨ ¬ R(Y,f(X),b))

• Loại bỏ tất cả các phép hội: Các công thức được

liên kết bởi phép hội được tách làm tập các công thức

– Ví dụ: ( ¬ P(X) ∨ ¬ R(Y,f(X),b)) ∧ (Q(X,a)) ∨ ¬ R(Y,f(X),b)) thành

¬ P(X) ∨ ¬ R(Y,f(X),b) và Q(X,a)) ∨ ¬ R(Y,f(X),b)