Tiểu luận môn biểu diễn tri thức và suy luận Chuẩn đoán bệnh thông thường

ĐẠI HỌC QUỐC GIA THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH ĐẠI HỌC CƠNG NGHỆ THƠNG TIN Bài thu hoạch mơn: Biểu diễn tri thức suy luận Giảng viên hướng dẫn: PGS TS Đỗ Văn Nhơn Học viên: Hà Siu Mã số học viên: CH1301051 Lớp: Cao học Khóa TP.HCM, Tháng 03 - 2014 MỤC LỤC Lời nói đầu Chế tạo cỗ máy thông minh người (thậm chí thơng minh người) ước mơ cháy bỏng loài người từ hàng ngàn năm Hẳn nhớ đến nhà khoa học Alan Turing đóng góp to lớn ơng lĩnh vực trí tuệ nhân tạo Năng lực máy tính ngày mạnh mẽ điều kiện thuận lợi cho việc phát triển trí tuệ nhân tạo Điều cho phép chương trình máy tính áp dụng thuật giải trí tuệ nhân tạo có khả phản ứng nhanh hiệu trước Sự kiện máy tính Deep Blue đánh bại kiện tướng cờ vua giới Kasparov minh chứng hùng hồn cho bước tiến dài công nghiên cứu trí tuệ nhân tạo Tuy đánh bại Kasparov Deep Blue cỗ máy biết đánh cờ! Nó chí khơng có trí thơng minh sơ đẳng đứa bé lên ba nhận diện người thân, khả quan sát nhận biết giới, tình cảm thương, ghét, Ngành Cơng nghệ tri thức hay Trí tuệ nhân tạo có bước tiến đáng kể, trí tuệ nhân tạo thực có phim khoa học giả tưởng Hollywood Vậy nghiên cứu trí tuệ nhân tạo? Điều tương tự ước mơ chế tạo vàng nhà giả kim thuật thời Trung Cổ, chưa thành cơng q trình nghiên cứu làm sáng tỏ nhiều vấn đề Nhận thức hiểu khả quan sát, học hỏi, hiểu biết kinh nghiệm giới xung quanh Quá trình nhận thức giúp người có tri thức Suy luận khả vận dụng tri thức sẵn có để phản ứng với tình hay vấn đề - tốn gặp phải sống Nhận thức suy luận để từ đưa phản ứng thích hợp ba hành vi nói đặc trưng cho trí tuệ người Do đó, khơng có ngạc nhiên muốn tạo máy tính thơng minh, ta cần phải trang bị cho khả Cả ba khả cần đến yếu tố tri thức Xây dựng trí tuệ nhân tạo tìm cách biểu diễn tri thức, tìm cách vận dụng tri thức để giải vấn đề tìm cách bổ sung tri thức cách "phát hiện" tri thức từ thông tin sẵn có (máy học) Trong thu hoạch em xin khái quát sơ lược phương pháp biểu diễn tri thức trình bày phương pháp cụ thể để ứng dụng vào chương trình Hệ chuyên gia nhỏ Hệ chuyên gia, gọi hệ thống dựa tri thức, chương trình máy tính chứa số tri thức đặc thù nhiều chuyên gia người chủ đề cụ thể Các chương trình thuộc loại phát triển từ thập niên 1960 1970, trở thành ứng dụng thương mại từ thập niên 1980 Dạng phổ biến hệ chuyên gia chương trình gồm tập luật phân tích thơng tin (thường cung cấp người sử dụng hệ thống) lớp vấn đề cụ thể, đưa phân tích vấn đề đó, tùy theo thiết kế chương trình mà đưa lời khuyên trình tự hành động cần thực để giải vấn đề Đây hệ thống sử dụng khả lập luận để đạt tới kết luận Nhiều hệ chuyên gia thiết kế xây dựng để phục vụ lĩnh vực kế tốn, y học, điều khiển tiến trình (process control), dịch vụ tư vấn tài (financial service), tài nguyên người (human resources),… Trong năm gần đây, khái niệm chẩn đoán chữa bệnh từ xa đưa Năm 2012, hàng loạt dự án hệ thống chẩn đoán bệnh từ xa đưa vào hoạt động Thành phố Hồ Chí Minh bao gồm Bệnh viện Từ Dũ, Bệnh viện Nhi đồng Bệnh viện chấn thương chỉnh hình bệnh viện yêu cầu hỗ trợ bao gồm: Bệnh viện Đa khoa tỉnh Gia Lai, Bệnh viện Đa khoa Nguyễn Đình Chiểu (tỉnh Bến Tre), Bệnh viện Đa khoa tỉnh An Giang Bệnh viện Đa khoa khu vực Củ Chi (TP.HCM) Việc kết hợp chẩn đoán điều trị giúp tuyến sở bước nâng cao trình độ khả chuyên môn để xử lý ca bệnh khó, phức tạp, đặc biệt với ca bệnh mà chuyển viện gây nguy hiểm cho bệnh nhân Vận hành thành cơng hệ thống góp phần điều trị ca bệnh khó tuyến y tế sở hạn chế số ca bệnh nặng chuyển viện lên tuyến góp phần giảm chi phí điều trị cho bệnh nhân giảm tải cho bệnh viện TP.HCM Bài thu hoạch em xin trình bày ba phần sau đây: Chương 1: Khái quát biểu diễn tri thức Chương 2: Giới thiệu Hệ chuyên gia Chương 3: Xây dựng Hệ chuyên gia chẩn đốn bệnh thơng thường ngơn ngữ Prolog Với kiến thức y học hạn chế em nên mục tiêu thu hoạch nhằm mục đích học tập tìm hiểu cơng nghệ tri thức phương pháp biểu diễn tri thức, mang tính chất minh họa giới hạn dùng cho cá nhân gặp phải bệnh thơng thường khơng nguy hiểm đến tính mạng Em xin chân thành cảm ơn PGS TS Đỗ Văn Nhơn có giảng súc tích sâu sắc để tạo cảm hứng cho đời thu hoạch CHƯƠNG 1: KHÁI QUÁT VỀ BIỂU DIỄN TRI THỨC 1.1 Mở đầu Trí tuệ nhân tạo (hay AI: Artificial Intelligence), nỗ lực tìm hiểu yếu tố trí tuệ Khơng giống triết học tâm lý học, hai khoa học liên quan đến trí tuệ, cịn AI cố gắng thiết lập yếu tố trí tuệ tìm biết chúng Lý khác để nghiên cứu AI để tạo thực thể thơng minh giúp ích cho AI có nhiều sản phẩm quan trọng đáng lưu ý, chí từ lúc sản phẩm hình thành Mặc dù khơng dự báo tương lai, rõ ràng máy tính điện tử với độ thơng minh định có ảnh hưởng lớn tới sống ngày tương lai phát triển văn minh nhân loại Chế tạo cỗ máy thông minh người (thậm chí thơng minh người) ước mơ cháy bỏng loài người từ hàng ngàn năm Năng lực máy tính ngày mạnh mẽ điều kiện thuận lợi cho trí tuệ nhân tạo Điều cho phép chương trình máy tính áp dụng thuật giải trí tuệ nhân tạo có khả phản ứng nhanh hiệu trước Mặc dù mục tiêu tối thượng ngành Trí tuệ nhân tạo xây dựng máy có lực tư tương tự người khả tất sản phẩm Trí tuệ nhân tạo cịn khiêm tốn so với mục tiêu đề Tuy vậy, ngành khoa học mẻ tiến ngày tỏ ngày hữu dụng số cơng việc địi hỏi trí thơng minh người Xây dựng trí tuệ nhân tạo tìm cách biểu diễn tri thức, tìm cách vận dụng tri thức để giải vấn đề tìm cách bổ sung tri thức cách "phát hiện" tri thức từ thơng tin sẵn có (máy học) 1.2 Tri thức Tri thức kết trình nhận thức, học tập lập luận Người ta thường phân loại tri thức làm dạng sau:  Tri thức kiện: khẳng định kiện, khái niệm (trong phạm vi xác định)  Tri thức thủ tục: thường dùng để diễn tả phương pháp, bước cần tiến hành, tính từ hay ngắn gọn cách giải vấn đề Thuật toán, thuật giải dạng tri thức thủ tục  Tri thức mô tả: cho biết đối tượng, kiện, vấn đề, khái niệm, thấy, cảm nhận, cấu tạo (một bàn thường có chân, người có tay, mắt, )  Tri thức Heuristic: dạng tri thức cảm tính Các tri thức thuộc loại thường có dạng ước lượng, đốn, thường hình thành thơng qua kinh nghiệm 1.3 Biểu diễn tri thức Biểu diễn tri thức cách thể tri thức máy dạng cho tốn giải tốt Biểu diễn tri thức máy phải: + Thể tất thông tin cần thiết + Cho phép tri thức suy diễn từ tập kiện luật suy diễn + Cho phép biểu diễn nguyên lý tổng quát tình đặc trưng + Bắt lấy ý nghĩa ngữ nghĩa phức tạp + Cho phép lý giải mức tri thức cao 1.4 Các phương pháp biểu diễn tri thức máy tính Con người sống mơi trường nhận thức giới nhờ giác quan (tai, mắt giác quan khác), sử dụng tri thức tích lũy nhờ khả lập luận, suy diễn, người đưa hành động hợp lý cho công việc mà người làm Một mục tiêu Trí tuệ nhân tạo ứng dụng thiết kế Agent thông minh (intelligent agent) có khả người Chúng ta hiểu Agent thơng minh nhận thức mơi trường thông qua cảm nhận (sensors) đưa hành động hợp lý đáp ứng lại môi trường thông qua phận hành động (effectors) Các robots, softbot (software robot), hệ chuyên gia, ví dụ Agent thông minh Các Agent thông minh cần phải có tri thức giới thực đưa định đắn Cơ sở tri thức tập hợp tri thức biểu diễn dạng Mỗi nhận thơng tin đưa vào, Agent cần có khả suy diễn để đưa câu trả lời, đưa hành động hợp lý Nhiệm vụ thực suy diễn-thành phần khác hệ tri thức Như vậy, hệ tri thức bao hàm sở tri thức trang bị thủ tục suy diễn Mỗi tiếp nhận kiện từ môi trường, thủ tục suy diễn thực trình liên kết kiện với tri thức sở tri thức để rút câu trả lời, hành động hợp lý mà Agent cần thực Khi thiết kế Agent giải vấn đề sở tri thức chứa tri thức đối tượng cụ thể Để máy tính sử dụng, xử lý tri thức, cần biểu diễn tri thức dạng thuận tiện Đó mục tiêu biểu diễn tri thức 1.4.1 Logic mệnh đề Đây có lẽ kiểu biểu diễn tri thức đơn giản gần gũi Mệnh đề khẳng định, phát biểu mà giá trị là sai Giá trị mệnh đề không phụ thuộc vào thân mệnh đề Có mệnh đề mà giá trị ln sai bất chấp thời gian có mệnh đề mà giá trị lại phụ thuộc vào thời gian, khơng gian nhiều yếu tố khách quan khác Chẳng hạn mệnh đề : "Con người nhảy cao 5m với chân trần" trái đất , cịn hành tinh có lực hấp dẫn yếu sai Ta ký hiệu mệnh đề chữ Latin a, b, c, Có phép nối để tạo mệnh đề từ mệnh đề sở phép hội ¬ (), giao () phủ định ( ) Bên cạnh thao tác tính giá trị mệnh đề phức từ giá trị mệnh đề con, có chế suy diễn sau : + Modus Ponens: Nếu mệnh đề A mệnh đề A B giá trị B + Modus Tollens : Nếu mệnh đề A B mệnh đề B sai giá trị A sai 1.4.2 Logic vị từ Biểu diễn tri thức mệnh đề gặp phải trở ngại ta can thiệp vào cấu trúc mệnh đề Hay nói cách khác mệnh đề khơng có cấu trúc Điều làm hạn chế nhiều thao tác suy luận Do đó, người ta đưa vào khái niệm vị từ lượng từ ( - với mọi, - tồn tại) để tăng cường tính cấu trúc mệnh đề Trong logic vị từ, mệnh đề cấu tạo hai thành phần đối tượng tri thức mối liên hệ chúng (gọi vị từ) Các mệnh đề biểu diễn dạng: Vị từ (, , …, ) Như để biểu diễn vị trái cây, mệnh đề viết thành: Cam có vị Ngọt Vị (Cam, Ngọt) Cam có màu Xanh Màu (Cam, Xanh) Với vị từ, ta biểu diễn tri thức dạng mệnh đề tổng quát mệnh đề mà giá trị xác định thông qua đối tượng tri thức cấu tạo nên Chẳng hạn tri thức : "A bố B B anh em người A" biểu diễn dạng vị từ sau : Bố (A, B) = Tồn Z cho : Bố (A, Z) (Anh(Z, B) Anh(B,Z)) Trong trường hợp này, mệnh đề Bố(A,B) mệnh đề tổng quát Như ta có mệnh đề sở : a) Bố ("An", "Bình") có giá trị (An bố Bình) b) Anh("Tú", "Bình") có giá trị (Tú anh Bình) mệnh đề c) Bố ("An", "Tú") có giá trị (An bố Tú) Rõ ràng sử dụng logic mệnh đề thơng thường ta khơng thể tìm ¬ mối liên hệ c) a); b) phép nối mệnh đề , Từ đó, ta khơng thể tính giá trị mệnh đề c) Sở dĩ ta khơng thể thể tường minh tri thức "(A bố B) có Z cho (A bố Z) (Z anh em C)" dạng mệnh đề thông thường Chính đặc trưng vị từ cho phép thể tri thức dạng tổng quát Thêm số ví dụ để thấy rõ khả vị từ: Câu cách ngôn "Khơng có vật lớn khơng có vật bé nhất!" biểu diễn dạng vị từ sau: LớnHơn(x , y) = x > y NhỏHơn(x , y) = x < y x, y : LớnHơn(y , x) x, y : NhỏHơn(y , x) Câu châm ngơn "Gần mực đen, gần đèn sáng" hiểu "chơi với bạn xấu ta thành người xấu" biểu diễn vị từ sau: NgườiXấu (x) = y : Bạn(x , y) NgườiXấu(y) 1.4.3 Biểu diễn tri thức sử dụng luật dẫn xuất (luật sinh) a Khái niệm Phương pháp biểu diễn tri thức luật sinh phát minh Newell Simon lúc hai ông cố gắng xây dựng hệ giải toán tổng quát Đây kiểu biểu diễn tri thức có cấu trúc Ý tưởng tri thức cấu trúc cặp điều kiện – hành động : "NẾU điều kiện xảy THÌ hành động thi hành" Ngày nay, luật sinh trở nên phổ biến áp dụng rộng rãi nhiều hệ thống trí tuệ nhân tạo khác Luật sinh công cụ mô tả để giải vấn đề thực tế thay cho kiểu phân tích vấn đề truyền thống Trong trường hợp này, luật dùng dẫn (tuy khơng hồn chỉnh) hữu ích để trợ giúp cho định trình tìm kiếm, từ làm giảm khơng gian tìm kiếm Một cách tổng quát luật sinh có dạng sau: P1 P2 Pn Q Tùy vào vấn đề quan tâm mà luật sinh có ngữ nghĩa hay cấu tạo khác nhau: Trong logic vị từ: P1, P2, , Pn, Q biểu thức logic Trong ngôn ngữ lập trình, luật sinh câu lệnh IF (P1 AND P2 AND AND Pn) THEN Q Để biễu diễn tập luật sinh, người ta thường phải rõ hai thành phần sau: (1) Tập kiện F(Facts) F = { f1, f2, fn } (2) Tập quy tắc R (Rules) áp dụng kiện dạng sau : f1 ^ f2 ^ ^ fi q Trong đó, fi , q thuộc F Cơ chế suy luận luật sinh:  Suy diễn tiến: trình suy luận xuất phát từ số kiện ban đầu, xác định kiện "sinh" từ kiện  Suy diễn lùi: trình suy luận ngược xuất phát từ số kiện ban đầu, ta tìm kiếm kiện "sinh" kiện Một ví dụ thường gặp thực tế xuất phát từ tình trạng máy tính, chẩn đốn xem máy tính bị hỏng hóc đâu b Ưu điểm nhược điểm biểu diễn tri thức luật  Ưu điểm: Biểu diễn tri thức luật đặc biệt hữu hiệu tình hệ thống cần đưa hành động dựa vào kiện quan sát Nó có ưu điểm yếu sau đây: o Các luật dễ hiểu nên dễ dàng dùng để trao đổi với người dùng (vì dạng tự nhiên ngơn ngữ) o Có thể dễ dàng xây dựng chế suy luận giải thích từ luật o Việc hiệu chỉnh bảo trì hệ thống tương đối dễ dàng o Có thể cải tiến dễ dàng để tích hợp luật mờ o Các luật thường phụ thuộc vào  Nhược điểm: o Các tri thức phức tạp đơi lúc địi hỏi q nhiều (hàng ngàn) luật sinh Điều làm nảy sinh nhiều vấn đề liên quan đến tốc độ lẫn quản trị hệ thống o Thống kê cho thấy, người xây dựng hệ thống trí tuệ nhân tạo thích sử dụng luật sinh tất phương pháp khác (dễ hiểu, dễ cài đặt) nên họ thường tìm cách để biểu diễn tri thức luật sinh cho dù có phương pháp khác thích hợp hơn! Đây nhược điểm mang tính chủ quan người o Cơ sở tri thức luật sinh lớn làm giới hạn khả tìm kiếm chương trình điều khiển Nhiều hệ thống gặp khó khăn việc đánh giá hệ dựa luật sinh gặp khó khăn suy luận luật sinh 1.4.4 Biểu diễn tri thức sử dụng mạng ngữ nghĩa a Khái niệm Mạng ngữ nghĩa phương pháp biểu diễn tri thức phương pháp dễ hiểu Phương pháp biểu diễn tri thức dạng đồ thị, đỉnh đối tượng (khái niệm) cung cho biết mối quan hệ đối tượng (khái niệm) Chẳng hạn: khái niệm chích chịe, chim, hót, cánh, tổ có số mối quan hệ sau: o Chích chịe lồi chim o Chim biết hót o Chim có cánh o Chim sống tổ o Các mối quan hệ biểu diễn trực quan đồ thị sau: Do mạng ngữ nghĩa loại đồ thị thừa hưởng tất mặt mạnh cơng cụ Nghĩa ta dùng thuật toán đồ thị mạng ngữ nghĩa thuật tốn tìm liên thơng, tìm đường ngắn nhất,… để thực chế suy luận Điểm đặc biệt mạng ngữ nghĩa so với đồ thị thơng thường việc gán ý nghĩa (có, làm, là, biết, ) cho cung Trong đồ thị tiêu chuẩn, việc có cung nối hai đỉnh cho biết có liên hệ hai đỉnh tất cung đồ thị biểu diễn cho loại liên hệ Trong mạng ngữ nghĩa, cung nối hai đỉnh cho biết hai khái niệm tương ứng có liên hệ Việc gán ngữ nghĩa vào cung đồ thị giúp giảm bớt số lượng đồ thị cần phải dùng để biễu diễn mối liên hệ khái niệm Chẳng hạn ví dụ trên, sử dụng đồ thị thơng thường, ta phải dùng đến loại đồ thị cho mối liên hệ: đồ thị để biểu diễn mối liên hệ "là", đồ thị cho mối liên hệ "làm", cho "biết" cho "có" Một điểm thú vị mạng ngữ nghĩa tính kế thừa Bởi từ khái niệm, mạng ngữ nghĩa hàm ý phân cấp (như mối liên hệ "là") nên có nhiều đỉnh mạng có thuộc tính đỉnh khác Chẳng hạn theo mạng ngữ nghĩa trên, ta dễ dàng trả lời "có" cho câu hỏi: "Chích chịe có làm tổ khơng?" Ta khẳng định điều đỉnh "chích chịe" có liên kết "là" với đỉnh "chim" đỉnh "chim" lại liên kết "biết" với đỉnh "làm tổ" nên suy đỉnh "chích chịe" có liên kết loại "biết" với đỉnh "làm tổ" (Nếu để ý, nhận kiểu "suy luận" mà ta vừa thực bắt nguồn từ thuật tốn "loang" hay "tìm liên thơng" đồ thị!) Chính đặc tính kế thừa mạng ngữ nghĩa cho phép ta thực nhiều phép suy diễn từ thông tin sẵn có mạng Tuy mạng ngữ nghĩa kiểu biểu diễn trực quan người đưa vào máy tính, đối tượng mối liên hệ chúng thường biểu diễn dạng phát biểu động từ (như vị từ) Hơn nữa, thao tác tìm kiếm mạng ngữ nghĩa thường khó khăn (đặc biệt mạng có kích thước lớn) Do đó, mơ hình mạng ngữ nghĩa dùng chủ yếu để phân tích vấn đề Sau đó, chuyển đổi sang dạng luật frame để thi hành mạng ngữ nghĩa dùng kết hợp với số phương pháp biểu diễn khác b Ưu nhược điểm mạng ngữ nghĩa  Ưu điểm: o Mạng ngữ nghĩa linh động, ta dễ dàng thêm vào mạng đỉnh cung để bổ sung tri thức cần thiết o Mạng ngữ nghĩa có tính trực quan cao nên dễ hiểu o Mạng ngữ nghĩa cho phép đỉnh thừa kế tính chất từ đỉnh khác thơng qua cung loại "là", từ đó, tạo liên kết "ngầm" đỉnh liên kết trực tiếp với o Mạng ngữ nghĩa hoạt động tự nhiên theo cách thức người ghi nhận thông tin  Nhược điểm: o Cho đến nay, chưa có chuẩn quy định giới hạn cho đỉnh cung mạng Nghĩa gán ghép khái niệm cho đỉnh cung! o Tính thừa kế (là ưu điểm) mạng dẫn đến nguy mâu thuẫn tri thức Chẳng hạn, bổ sung thêm nút "Gà" vào mạng ta kết luận "Gà" biết "bay"! Sở dĩ có điều có khơng rõ ràng ngữ nghĩa gán cho nút mạng Hầu biểu diễn tri thức dạng thủ tục mạng ngữ nghĩa khái niệm thời gian trình tự khơng thể tường minh mạng ngữ nghĩa 1.4.5 Biểu diễn tri thức khung (frame) a Khái niệm Frame cấu trúc liệu chứa đựng tất tri thức liên quan đến đối tượng cụ thể Frames có liên hệ chặt chẽ đến khái niệm hướng đối tượng (thực frame nguồn gốc lập trình hướng đối tượng) Ngược lại với phương pháp biểu diễn tri thức đề cập đến, frame "đóng gói" tồn đối tượng, tình vấn đề phức tạp thành thực thể có cấu trúc Một frame bao hàm khối lượng tương đối lớn tri thức đối tượng, kiện, vị trí, tình yếu tố khác Do đó, frame giúp ta mô tả chi tiết đối tượng Frame thường dùng để biểu diễn tri thức "chuẩn" tri thức xây dựng dựa kinh nghiệm đặc điểm hiểu biết cặn kẽ Bộ não người "lưu trữ" nhiều tri thức chung mà cần, "lấy ra" để vận dụng vấn đề cần phải giải Frame cơng cụ thích hợp để biểu diễn kiểu tri thức b Cấu trúc khung Mỗi frame mô tả đối tượng (object) Một frame bao gồm thành phần slot facet Một slot thuộc tính đặc tả đối tượng biểu diễn frame Ví dụ: frame mơ tả xe hơi, có hai slot trọng lượng loại máy Mỗi slot chứa nhiều facet Các facet (đôi lúc gọi slot "con") đặc tả số thông tin thủ tục liên quan đến thuộc tính mơ tả slot Facet có nhiều loại khác nhau, sau số facet thường gặp  Value (giá trị): cho biết giá trị thuộc tính (như xanh, đỏ, tím, vàng slot màu xe)  Default (giá trị mặc định): hệ thống tự động sử dụng giá trị facet slot rỗng (nghĩa khơng có đặc tả nào) Chẳng hạn frame xe, xét slot số lượng bánh Slot có giá trị Nghĩa là, mặc định xe có bánh  Range (miền giá trị): (tương tự kiểu biến), cho biết giá trị slot nhận loại giá trị (như số nguyên, số thực, chữ cái, )  If added: mô tả hành động thi hành giá trị slot thêm vào (hoặc hiệu chỉnh) Thủ tục thường viết dạng script  If needed: sử dụng slot khơng có giá trị Facet mơ tả hàm để tính giá trị slot c Tính kế thừa Trong thực tế, hệ thống trí tuệ nhân tạo thường sử dụng nhiều frame liên kết với theo cách Một điểm thú vị frame tính phân cấp Đặc tính cho phép kế thừa tính chất frame Hình sau cho thấy cấu trúc phân cấp loại hình hình học Gốc tương ứng với mức độ trừu tượng cao Các frame nằm (khơng có frame nào) gọi Những frame nằm mức thấp thừa kế tất tính chất frame cao Các frame cha cung cấp mô tả tổng quát thực thể Frame có cấp cao mức độ tổng quát cao Thông thường, frame cha bao gồm định nghĩa thuộc tính Cịn frame chứa đựng giá trị thực thuộc tính 10 ES dựa luật biểu diễn tri thức dạng luật if… then Cách tiếp cận thích hợp với kiến trúc hình 13, kỹ thuật cổ điển sử dụng rộng rãi dùng cho biểu diễn tri thức lĩnh vực ES Hình 5: Kiến trúc hệ chuyên gia tiêu biểu Nếu xem kiến trúc ES hình 13 hệ sinh sở tri thức tập hợp luật sinh (if… then) Dữ liệu cho trường hợp cụ thể giữ nhớ làm việc Động suy diễn thực chu trình nhận dạng – hành động (recognize-act) hệ sinh Cơ chế điều khiển hướng từ liệu hay hướng từ mục tiêu Đối với ES, tiếp cận hướng từ mục tiêu tạo điều kiện cho q trình giải thích Vì hệ hướng từ mục tiêu, việc suy luận theo đuổi mục tiêu cụ thể đó, mục tiêu bị chia thành nhiều mục tiêu Kết việc tìm kiếm ln ln hướng dẫn thông qua phân cấp mục tiêu mục tiêu Trong tìm kiếm hướng từ liệu không tồn điều này, kết q trình tìm kiếm thường dài dịng khơng tập trung Để có ví dụ cụ thể giải vấn đề theo hướng từ mục tiêu, ta xét ES nhỏ dùng để chẩn đoán trục trặc xe hơi, gọi tắt ES “Chẩn đoán xe hơi”: 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 môtơ khởi động Luật IF cịn xăng bình chứa nhiên liệu AND cịn xăng chế hịa khí THEN động nhận xăng Trong chế độ điều khiển hướng từ mục tiêu, mục tiêu cao “trục trặc X” đưa vào nhớ làm việc hình 14: 17 Hình 6: Hệ sinh thời điểm ban đầu lần chẩn đốn Có luật đối sánh (match) với biểu thức nhớ làm việc: luật 1, Nếu ta chọn luật ưu tiên theo số thứ tự nó, luật thực hiện, X gắn kết (bound) với giá trị bugi tiền đề (vế trái) luật đặt vào nhớ làm việc hình 15 Hình 7: Hệ sinh sau luật thực Để chứng minh mục tiêu động nhận xăng luật thực , tiền đề luật đặt vào nhớ làm việc hình 16 Hình 8: Hệ sinh sau thực luật Tại thời điểm này, có ba mục nhớ làm việc (các mục in nghiêng hình 16) khơng đối sánh với kết luận luật Trong tình này, ES truy vấn trực tiếp người dùng mục tiêu Nếu người dùng xác nhận ba mục tiêu đúng, ES xác định cách thành công trục trặc xe bugi Trong trình tìm lời giải này, hệ thống kiểm tra nhánh trái đồ thị Và/Hoặc hình 17 18 Hình 9: Đồ thị Và/Hoặc tìm kiếm ví dụ chẩn đốn xe ôtô i Ưu điểm ES dựa luật Khả sử dụng trực tiếp tri thức thực nghiệm chuyên gia Tính module luật làm cho việc xây dựng bảo trì luật dễ dàng Có thể thực tốt lĩnh vực hạn hẹp Có tiện ích giải thích tốt Các luật ánh xạ cách tự nhiên vào khơng gian tìm kiếm trạng thái Dễ dàng theo dõi chuỗi luật sửa lỗi Sự tách biệt tri thức điều khiển giúp đơn giản hóa q trình phát triển ES ii Hạn chế ES dựa luật Các luật đạt từ chuyên gia mang tính heuristic cao Chẳng hạn lĩnh vực y học, luật “If sốt-cao Then bị-nhiễm-trùng” kết hợp trực tiếp triệu chứng quan sát chẩn đoán, mà hiểu biết lý thuyết sâu lĩnh vực chuyên ngành (như chế phản ứng thể để chống lại vi trùng chẳng hạn), luật “If sốt-cao Then cho-uống-Aspirin” tri thức giải vấn đề tức trình chữa bệnh Các luật heuristic “dễ vỡ”, khơng thể xử lý trường hợp ngồi dự kiến Vì luật tạo từ kinh nghiệm chuyên gia tình biết, nên gặp phải tình khơng với kinh nghiệm đó, luật khơng giải Có khả giải thích khơng chứng minh ES dựa luật giải thích kết luận suy luận từ luật nào, không chứng minh kết luận 19 Các tri thức thường phụ thuộc vào cơng việc Q trình thu thập tri thức phức tạp khó khăn, tri thức có khơng thể sử dụng lại cho cơng việc khác Khó bảo trì sở luật lớn b Hệ chuyên gia dựa tình (case–based reasoning - CBR) Các luật heuristic mơ hình lý thuyết hai kiểu thông tin mà chuyên gia người sử dụng để giải vấn đề Một chiến lược mạnh khác mà chuyên gia sử dụng lập luận từ tình huống, ví dụ toán khứ lời giải chúng Ví dụ 1: Một luật sư chọn tình luật xảy khứ tương tự với tình thân chủ gợi ý cho phương pháp thuyết phục tòa hợp lý để bênh vực cho thân chủ Ví dụ 2: Các nhà lập trình máy tính sử dụng lại mã họ, sửa chữa chương trình cũ để thích nghi với tình có cấu trúc tương tự Ví dụ 3: Các kiến trúc sư sử dụng kiến thức họ tịa nhà tốt ưa thích q khứ để thiết kế tòa nhà mà người ta cảm thấy vừa ý thuận tiện… Tóm lại, lập luận từ tình có khả có tính chất tảng trí thơng minh người Và lập luận dựa tình phát triển theo tiếp cận Hệ chuyên gia dựa tình sử dụng sở liệu riêng biệt chứa giải pháp tình giải để dựa vào tìm kiếm giải pháp cho tình Các tình thường lưu lại tập hợp luật tình – hành động (situation – action) Các kiện mô tả tình luật đặc điểm bật tình ghi nhận Khi giải vấn đề, CBR phải: Truy vấn tình thích hợp từ nhớ (hay sở liệu) nó, dựa vào tương tự số đặc điểm bật Sửa đổi tình để áp dụng tình Áp dụng tình chuyển đổi vào tốn Lưu lại lời giải kết (thành công hay thất bại) i Ưu điểm ES dựa tình Đơn giản hóa việc tích lũy tri thức từ chuyên gia với việc lưu trữ cách trực tiếp tri thức có được, lời giải chuyên gia cho hàng loạt tốn Bằng cách tìm giải pháp tình tương tự có để đưa lời giải cho phép rút ngắn thời gian suy luận hệ thống Tuy nhiên, điều cần phải xem xét lại hệ thống có sở liệu tình lớn Thao tác lưu lại lời giải kết tạo khả tự học cho 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 tình huống, hay trình chọn đặc điểm bật (salient features) tình để so sánh đưa kết luận tính tương đương hai tình Đây khó khăn lớn tiếp cận Vì ta chọn đặc điểm bật dùng để so sánh hai tình khơng phù - 20 hợp, kết luận ta tính tương đương hai tình khơng xác, tình chọn khơng khơng cho lời giải thích 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 ii Hạn chế ES dựa tình Các tình tri thức sâu lĩnh vực tốn, khó giải thích đưa lời giải vậy, đưa lời giải sai không tốt Một sở chứa tình lớn phải xem xét tương xứng tính tốn lưu trữ Vì sở liệu lớn lên, thời gian cần để lấy tình thích hợp lớn lên Cuối chi phí cho việc tìm kiếm tình lớn thời gian cần thiết để rút lời giải cách suy luận từ luật từ mơ hình (hai tiếp cận trước) Khó đưa tiêu chuẩn đánh giá tương tự tình huống, xếp chúng 21 2.2 Kết luận Hệ chuyên gia chương trình ứng dụng khai thác sở tri thức thu nạp từ nguồn tri thức chuyên môn dựa việc sử dụng chế suy diễn để giải tốn tư vấn khó đạt trình độ cỡ chuyên gia lâu năm lành nghề Hiện hệ chuyên gia ứng dụng nhiều lĩnh vực khác công nghiệp, nông nghiệp, khoa học máy tính, thương mại, khí tượng, y học, quân sự, hóa học… Đặc biệt giai đoạn gần việc ứng dụng hệ chuyên gia vào lĩnh vực giáo dục đào tạo phát triển mạnh mẽ 22 CHƯƠNG 3: XÂY DỰNG HỆ CHUYÊN GIA CHẨN ĐỐN CÁC BỆNH THƠNG THƯỜNG BẰNG NGƠN NGỮ PROLOG 3.1 Giới thiệu đề tài 3.1.1 Tên đề tài Xây dựng hệ chuyên gia chẩn đoán bệnh thường gặp từ triệu chứng hướng dẫn sử dụng loại thuốc đặc trị 3.1.2 Mục đích đề tài Nhằm giúp cho người đốn bệnh từ triệu chứng thường gặp sống ngày, từ có biện pháp điều trị hợp lý tránh rủi ro mắc phải khơng chủ động phịng ngừa 3.1.3 Phát biểu tốn Bài toán hệ chuyên gia xây dựng nhằm đốn số bệnh thơng thường mà người thường gặp sống Với mong muốn phần tư vấn cho người sử dụng hệ thống biết bệnh mắc phải, số thuốc thơng thường sử dụng, chương trình đưa tên bệnh loại thuốc tương ứng với bệnh Người sử dụng cần trả lời sai câu hỏi triệu chứng hệ thống từ hệ thống đưa tên bệnh số loại thuốc cụ thể Ví dụ: người sử dụng hệ thống nhận câu trả lời bị cảm tất triệu chứng sau: nhức đầu, ho, sổ mũi, nóng sốt, trả lời Để làm yêu cầu hệ thống cần có sở tri thức triệu chứng, bệnh, loại thuốc thơng thường Trong chương trình đốn bệnh cho thơng thường mà người hay gặp Tương ứng với bệnh có triệu chứng loại thuốc điều trị tương ứng Sau kiện triệu chứng bệnh thuốc điều trị tương ứng: a Phát biểu bệnh (1) Một người bị bệnh cảm có triệu chứng bệnh cảm triệu chứng là: ho, nhức đầu, nóng sốt, sổ mũi (2) Một người bị viêm phế quản có triệu chứng bệnh viêm phế quản triệu chứng là: kéo dài, có đàm, gầy sút (3) Một người bị viêm phổi có triệu chứng bệnh viêm phổi triệu chứng là: thở nhanh, ho, có đàm, đàm có máu (4) Một người bị viêm mũi có triệu chứng bệnh viêm mũi triệu chứng là: hắt hơi, ngạt mũi, ngứa mũi, nhức đầu 23 (5) Một người bị đau có triệu chứng bệnh đau triệu chứng là: đau, nóng sốt (6) Một người bị viêm lợi có triệu chứng bệnh viêm lợi triệu chứng là: lợi sưng, nóng sốt (7) Một người bị đau bụng có triệu chứng bệnh đau bụng triệu chứng là: bụng đau, tiêu chảy b Phát biểu loại thuốc để điều trị triệu chứng tương ứng (1) Thuốc Naproxen, Aspirin, Ergotamin điều trị triệu chứng nhức đầu (2) Thuốc Xiro ho, Bổ phế điều trị triệu chứng ho (3) Thuốc Meclizin, Diazepam điều trị triệu chứng chóng mặt (4) Thuốc Telphilin, Ephendrin điều trị triệu chứng thở nhanh (5) Thuốc Xiro ho, Codien, Aspirin điều trị triệu chứng ho kéo dài (6) Thuốc Phenergan, Pismanal điều trị triệu chứng hắt (7) Thuốc kháng sinh như: Penixilin Sunphamit điều trị triệu chứng viêm nhiễm (8) Thuốc hạ sốt như: Penixilin Sunphamit điều trị triệu chứng nóng sốt (9) Các loại thuốc giảm đau điều trị chứng đau Có thể biểu diễn mối quan hệ triệu chứng thuốc bệnh cảm sau: SOMUI NHUCDAU THUOCSOMUI THUOCNHUCDAU Panadol HO THUOCHO Naproxem Paracetamol NONGSOT Xiro ho Aspirin Penixilin Bophe Ergotamin Hình 10: Cây biểu thị mối quan hệ triệu chứng cảm 24 THUOCNONGSOT Sunpamit 3.2 Phân tích thiết kế 3.2.1 Xây dựng vị từ Bảng 1: Danh sách vị từ STT Vị từ Giải thích TC_CAM(X) TC_BENH(X,Y) TC_VPQ(X) 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 X triệu chứng bệnh cảm X triệu chứng bệnh Y X triệu chứng bệnh viêm phế quản X triệu chứng bệnh viêm phổi X triệu chứng bệnh viêm mũi X triệu chứng bệnh đau X triệu chứng bệnh viêm lợi X triệu chứng bệnh đau bụng X thuốc trị triệu chứng ho X loại thuốc kháng sinh X loại thuốc giảm đau X loại thuốc hạ sốt X loại thuốc trị chứng tiêu chảy X loại thuốc bổ Bệnh X điều trị thuốc Y X triệu chứng viêm nhiễm X triệu chứng đau X loại thuốc trị chứng hắt X loại trị chứng thở nhanh TC_VIEMPHOI(X) TC_VIEMMUI(X) TC_DAURANG(X) TC_VIEMLOI(X) TC_DAUBUNG(X) THUOC_HO(X) THUOC_KHANGSINH(X) THUOC_GIAMDAU(X) THUOC_HASOT(X) THUOC_TIEUCHAY(X) THUOC_BO(X) DIEUTRI(X,Y) VIEM(X) DAU(X) THUOC_HATHOI(X) THUOC_THONHANH 3.2.2 Xây dựng logic vị từ bệnh (1) Bệnh cảm có biểu triệu chứng cảm ∀ → ∀ → X TC_CAM(X) TC_BENH(X, cam) (2) Bệnh viêm phế quản có biểu triệu chứng viêm phế quản X TC_VPQ(X) TC_BENH(X, viemphequan) (3) Bệnh viêm phổi có biểu triệu chứng viêm phổi ∀ → X TC_VIEMPHOI(X) TC_BENH(X, viemphoi) (4) Bệnh viêm mũi có biểu triệu chứng viêm mũi 25 → ∀ X TC_VIEMMUI(X) TC_BENH(X, viemmui) (5) Bệnh đau có biểu triệu chứng đau → ∀ X TC_DAURANG(X) TC_BENH(X, daurang) (6) Bệnh viêm lợi có biểu triệu chứng viêm lợi → ∀ X TC_VIEMLOI(X) TC_BENH(X, viemloi) (7) Bệnh đau bụng có biểu triệu chứng đau bụng ∀ → X TC_DAUBUNG(X) TC_BENH(X, daubung) 3.2.3 Xây dựng logic vị từ thuốc (1) Nếu bị ho điều trị loại thuốc trị ho → ∀ X THUOC_HO(X) DIEUTRI(ho, X) (2) Nếu bị viêm hiễm điều trị thuốc kháng sinh ∃ ∀ X , Y THUOC_KHANGSINH(X) (3) Nếu bị nóng sốt dùng thuốc hạ sốt ∧ → VIEM(Y) DIEUTRI(Y,X) → ∀ X THUOC_HASOT(X) DIEUTRI(nongsot, X) (4) Nếu bị tiêu chảy dùng thuốc trị tiêu chảy → ∀ X THUOC_TIEUCHAY(X) DIEUTRI(tieuchay, X) (5) Nếu bị đau dùng loại thuốc giảm đau ∃ ∀ X, Y THUOC_GIAMDAU(X) (6) Nếu bị suy nhược thể uống thuốc bổ ∧ → DAU(Y) DIEUTRI(Y, X) → ∀ X THUOC_BO(X) DIEUTRI(suynhuoc, X) (7) Nếu bị hắt dùng thuốc trị hắt → ∀ X THUOC_HATHOI(X) DIEUTRI(hathoi, X) (8) Nếu bị chúng thở nhanh dùng thuốc trị thở nhanh ∀ → X THUOC_THONHANH(X) DIEUTRI(thonhanh, X) 3.2.4 Biểu diễn luật kiện ngôn ngữ Prolog a Các kiện (1) Các kiện thuốc: thuoc_ho([xiro_ho,bo_phe]) 26 thuoc_somui([panadol,decolzen]) thuoc_hasot([a,b]) thuoc_thonhanh([teophylin,epledrin]) thuoc_tieuchay([dd_arezol,pecperin]) thuoc_giamdau([naproxen,aperin,ergotamin]) thuoc_bo([vitaminA,vitaminB]).%cho gay sut thuoc_khangsinh([penixilin,sunphamit]) thuoc_hathoi([phenergan,pismanal]) (2) Các kiện triệu chứng: tc_cam([somui,nongsot,ho,nhucdau]) tc_viemphoi([thonhanh,ho,codam,damcomau]) tc_viemphequan([gaysut,hokeodai,codam]) tc_viemmui([ngatmui,nguamui,hathoi]) tc_daurang([rangdau,nongsot]) tc_viemloi([loisung,nongsot]) tc_daubung([bungdau,tieuchay]) tc_dau(X):-X=bungdau;X=rangdau b Các luật bệnh (1) Bệnh cảm: tc_benh(X, cam):-tc_cam(X) (2) Bệnh viêm phế quản: tc_benh(X, viemphequan):-tc_vpq(X) (3) Bệnh viêm phổi: tc_benh(X, viemphoi):-tc_viemphoi(X) (4) Bệnh viêm mũi: tc_benh(X, viemmui):-tc_viemmui(X) (5) Bệnh đau răng: tc_benh(X, daurang):-tc_daurang(X) (6) Bệnh viêm lợi: tc_benh(X, viemloi):-tc_viemloi(X) (7) Bệnh đau bụng: tc_benh(X, daubung):-tc_daubung(X) c Các luật dùng thuốc điều trị cho triệu chứng (1) Điều trị ho: dieutri(ho, X) :- thuoc_ho(X) (2) Điều trị chứng viêm nhiễm: 27 dieutri(Y,X) :- thuoc_khangsinh(X),viem(Y) (3) Điều trị hạ sốt: dieutri(nongsot, X) :- thuoc_hasot(X) (4) Điều trị tiêu chảy: dieutri(tieuchay, X) :- thuoc_tieuchay(X) (5) Điều trị đau: dieutri(Y, X) :- thuoc_giamdau(X) (6) Điều trị chứng suy nhược: ∧ dau(Y) dieutri(suynhuoc, X):- thuoc_bo(X) (7) Điều trị chứng hắt hơi: dieutri(hathoi, X):-thuoc_hathoi(X) (8) Điều trị chứng thở nhanh: dieutri(thonhanh, X):-thuoc_thonhanh(X) 3.3 Một số kết đạt Để biết ta mắc chứng bệnh hỏi hệ thống sau: ?-chandoan.(Enter) Hệ thống hỏi ta triệu chứng, từ hệ thống đưa bệnh loại thuốc đặc trị cụ thể Minh họa chương trình (chẩn đốn bệnh cảm) 28 Hình 11: Minh họa chẩn đốn bệnh cảm 29 Minh họa chương trình (chẩn đốn đau răng) Hình 12: Minh họa chẩn đốn đau 3.4 Kết luận Bài toán hệ chuyên gia nhỏ chẩn đoán bệnh hướng dẫn sử dụng thuốc Chương trình chẩn đốn bệnh với triệu chứng cho trước Và với bệnh vừa chẩn đốn chương trình đưa số loại thuốc thông thường Tuy nhiên, để xây dựng hệ chuyên gia thực chương trình cần phải hoàn thiện nhiều Một số vấn đề mà chương trình chưa giải chương trình chẩn đốn số bệnh thông thường, thông tin triệu chứng loại thuốc chưa phong phú Nếu có thể, chương trình phát triển theo hướng chẩn đoán bệnh cho đối tượng khác nhau, lứa tuổi khác để việc chẩn đoán đưa bệnh cho người sử dụng xác hơn, cụ thể 30 Tài liệu tham khảo [1] GS TSKH Hồng Văn Kiếm, Bài giảng cao học “Cơng nghệ tri thức ứng dụng”, Lưu hành nội bộ, 2013 [2] PGS TS Đỗ Văn Nhơn, Bài giảng cao học “Biểu diễn tri thức suy luận”, Lưu hành nội bộ, 2013 [3] GS TSKH Hoàng Văn Kiếm, Giải tốn máy tính – Tập 1, Nhà xuất Giáo dục, 2005 [4] GS TSKH Hồng Văn Kiếm, Giải tốn máy tính – Tập 2, Nhà xuất Giáo dục, 2003 [5] GS TSKH Hoàng Văn Kiếm, Giải tốn máy tính – Tập 3, Nhà xuất Giáo dục, 2005 [6] University of Amsterdam, SWI prolog reference manual, 2013 [7] Nhiều tác giả, Bài thu hoạch môn Công nghệ tri thức ứng dụng khóa 7, Lưu hành nội bộ, 2011 – 2012 [8] Website tìm kiếm thơng tin: www.google.com.vn [9] Website bách khoa toàn thư mở: www.vi.wikipedia.org/wiki 31 ... tổng quát để tổ hợp tri thức phán đoán tri thức thực hành Máy suy diễn Tri thức 2.1.4 Biểu diễn tri thức hệ chuyên gia thực hành Có nhiều phương pháp biểu diễn tri thức máy Cơ thức Dùng luật sản... Các tri thức thuộc loại thường có dạng ước lượng, đốn, thường hình thành thơng qua kinh nghiệm 1.3 Biểu diễn tri thức Biểu diễn tri thức cách thể tri thức máy dạng cho tốn giải tốt Biểu diễn tri. .. cách biểu diễn tri thức, tìm cách vận dụng tri thức để giải vấn đề tìm cách bổ sung tri thức cách "phát hiện" tri thức từ thông tin sẵn có (máy học) 1.2 Tri thức Tri thức kết trình nhận thức,