TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA KHOA CƠNG NGHỆ THÔNG TIN GIÁO TRÌNH HỆ CHUYÊN GIA.PGS.TS PHAN HUY KHÁNH

ĐẠI HỌC ĐÀ NẴNG TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA KHOA CƠNG NGHỆ THƠNG TIN GIÁO TRÌNH HỆ CHUN GIA PGS.TS PHAN HUY KHÁNH ĐÀ NẴNG 9-2004 Mục lục CHƯƠNG Mở ĐầU I GIớI THIệU Hệ CHUYÊN GIA I.1 Hệ chuyên gia ? I.2 Đặc trưng ưu điểm hệ chuyên gia .9 I.3 Sự phát triển công nghệ hệ chuyên gia I.4 Các lĩnh vực ứng dụng hệ chuyên gia 10 II KIếN TRÚC TổNG QUÁT CủA CÁC Hệ CHUYÊN GIA 12 II.1 Những thành phần hệ chuyên gia .12 II.2 Một số mơ hình kiến trúc hệ chun gia .14 a Mơ hình J L Ermine 14 b Mơ hình C Ernest 14 c Mơ hình E V Popov 15 II.3 Biểu diễn tri thức hệ chuyên gia 15 II.3.1 Biểu diễn tri thức luật sản xuất 15 II.3.2 Bộ sinh hệ chuyên gia 17 II.3.3 «Soạn thảo kết hợp» luật 18 II.3.4 Các phương pháp biểu diễn tri thức khác 19 a Biểu diễn tri thức nhờ mệnh đề logic 19 b Biểu diễn tri thức nhờ mạng ngữ nghĩa 20 c Biểu diễn tri thức nhờ ngôn ngữ nhân tạo 21 II.4 Kỹ thuật suy luận hệ chuyên gia 21 II.4.1 Phương pháp suy diễn tiến 22 II.4.2 Phương pháp suy diễn lùi .22 II.4.3 Các hệ thống sản xuất (production systems) 23 a Các hệ thống sản xuất Post 23 b Các thuật toán Markov 24 c Thuật toán mạng lưới (rete algorithm) 25 III THIếT Kế Hệ CHUYÊN GIA .25 III.1 Thuật toán tổng quát 25 III.2 Các bước phát triển hệ chuyên gia 26 a Quản lý dự án (Project Management) 26 b Tiếp nhận tri thức 28 c Vấn đề phân phối (The Delivery Problem) 28 d Bảo trì phát triển 28 III.3 Sai sót trình phát triển hệ chuyên gia 29 BÀI TậP CHƯƠNG 31 BIểU DIễN TRI THứC NHờ LOGIC Vị Từ BậC MộT 33 I NGÔN NGữ Vị Từ BậC MộT .33 I.1 Các khái niệm .33 I.1.1 Cú pháp ngôn ngữ vị từ bậc 33 I.1.2 Các luật suy diễn (inference rule) 35 I.1.3 Ngữ nghĩa ngôn ngữ vị từ bậc 36 a Diễn giải (Interpretation) 36 Mục lục b Giá trị công thức theo diễn giải 37 I.2 Các tính chất 38 I.2.1 Tính hợp thức / khơng hợp thức, tính qn / khơng qn 38 I.2.2 Tính khơng định tính nửa định 39 I.2.3 Công thức tương đương 39 I.2.4 Hậu logic 40 I.3 Quan hệ định lý hậu logic 40 I.3.1 Nhóm luật suy diễn «đúng đắn» (sound) 40 I.3.2 Nhóm luật suy diễn «đầy đủ» 40 I.3.3 Vì cần «đúng đắn» hay «đầy đủ» ? 41 II PHÉP HợP GIảI 41 II.1 Biến đổi mệnh đề 41 II.1.1 Dạng chuẩn trước công thức chỉnh 41 a Loại bỏ phép nối → ↔ 41 b Ghép phép nối ¬ với nguyên tử liên quan 41 c Phân biệt biến 41 d Dịch chuyển dấu lượng tử 42 II.1.2 Chuyển qua “dạng mệnh đề” công thức chỉnh 42 a Loại dấu lượng tử tồn 42 b Loại bỏ tất dấu lượng tử 43 c Chuyển qua «dạng chuẩn hội» 43 d Loại bỏ tất dấu phép toán logic 44 e Phân biệt biến mệnh đề 44 II.1.3 Quan hệ CTC dạng mệnh đề chúng 44 II.1.4 Phép hợp giải mệnh đề cụ thể 46 II.2 Phép hợp (unification) 46 II.2.1 Khái niêm 46 a Phép 47 b Bộ hợp (unifier) 47 c Thuật toán hợp 48 II.2.2 Hợp giải mệnh đề 50 II.2.3 Một cách trình bày khác phép hợp giải 51 II.3 Các tính chất tổng quát phép hợp giải 52 a Một luật đắn 52 b Tính hồn tồn phép hợp giải phép bác bỏ 52 III CÁC Hệ THốNG BÁC Bỏ BởI HợP GIảI 53 III.1 Thủ tục tổng quát bác bỏ hợp giải 53 III.2 Chiến lược hợp giải 54 III.2.1 Đồ thị định hướng, đồ thị tìm kiếm đồ thị bác bỏ 54 III.2.2 Chiến lược hợp giải bác bỏ theo chiều rộng 55 III.2.3 Chiến lược hợp giải bác bỏ với «tập hợp trợ giúp» 57 III.2.4 Chiến lược hợp giải bác bỏ dùng «khố» 58 III.2.5 Chiến lược hợp giải bác bỏ «tuyến tính» 59 III.2.6 Chiến lược bác bỏ hợp giải «tuyến tính theo đầu vào» 62 III.2.7 Chiến lược hợp giải «LUSH» 63 III.3 Ví dụ minh hoạ : tốn tìm người nói thật 64 BÀI TậP CHƯƠNG 69 MÁY SUY DIễN 71 I NGUYÊN LÝ HOạT ĐộNG CủA CÁC MÁY SUY DIễN 71 I.1 Giai đoạn đánh giá EVALUATION 72 a b c I.2 II II.1 II.2 II.3 II.4 II.5 Bước thu hẹp (RESTRICTION) 72 Bước so khớp (PATTERN−MATCHING) 73 Giải xung đột (CONFLICT-RESOLUTION) 73 Giai đoạn thực EXECUTION .73 MộT Số SƠ Đồ CƠ BảN Để XÂY DựNG MÁY SUY DIễN 74 Một ví dụ sở tri thức 74 Tìm luật nhờ suy diễn tiến với chế độ bắt buộc đơn điệu 76 a Sơ đồ PREDIAGRAM−1 : lấy kết luận luật 76 b Sơ đồ PREDIAGRAM : tạo sinh tích luỹ kiện theo chiều rộng 77 Tìm luật nhờ suy diễn lùi với chế độ thăm dò đơn điệu .79 a Sơ đồ BACKDIAGRAM −1 : sản sinh toán theo chiều sâu .79 b Một vài biến dạng BACKDIAGRAM−1 .81 c Sơ đồ BACKDIAGRAM −2 : tạo sinh toán theo chiều sâu trừ có luật kết luận 82 Tìm luật nhờ liên kết hỗn hợp, với chế độ thăm dị khơng đơn điệu 83 a Liên kết hỗn hợp 84 b Lập hay «tạo sinh kế hoạch» 84 c Không đơn điệu 85 d Khởi động ưu tiên theo độ sâu .86 e Giải thích sơ đồ MIXEDIAGRAM 88 f Một vài biến tấu đơn giản khác MIXEDIAGRAM .89 Sơ đồ máy sử dụng biến .90 a Hoạt động BACKDIAGRAM−3 90 b BACKDIAGRAM−3 : sơ đồ máy suy diễn kiểu Prolog 93 c Giải thích sơ đồ máy BACKDIAGRAM−3 94 BÀI TậP CHƯƠNG 95 Hệ CHUYÊN GIA MYCIN VÀ NGÔN NGữ OPS5 .97 I Hệ CHUYÊN GIA MYCIN 97 I.1 Giới thiệu MYCIN 97 I.2 Biểu diễn tri thức MYCIN 99 a Ngữ cảnh 99 b Các tham biến .99 c Độ tin cậy (Certain Factor) .100 d Biểu diễn luật .100 I.3 Kỹ thuật suy diễn MYCIN 101 a Thủ tục MONITOR 101 b Thủ tục FINDOUT .101 c Hệ thống giao tiếp MYCIN 101 II Hệ SảN XUấT OPS5 103 II.1 Giới thiệu OPS5 103 II.2 Các thành phần OPS5 104 II.2.1 Các đặc trưng ngôn ngữ .104 II.2.2 Kiểu liệu OPS5 105 II.2.3 Cơ sở luật (rb) 106 a Thành phần bên trái luật : left-member 107 b Thành phần bên phải luật right-member 108 II.2.4 Cơ sở kiện (fb) .109 II.2.5 Bộ nhớ làm việc 110 a Cấu trúc nhớ làm việc 110 b Khởi tạo nhớ làm việc 110 Mục lục II.3 II.3.1 II.3.2 a b c II.3.3 a b c II.4 II.4.1 II.4.2 PHụ LụC A Làm việc với OPS5 111 Hoạt động máy suy diễn 111 Tập xung đột cách giải xung đột 112 Chiến lược giải xung đột LEX 112 Chiến lược giải xung đột MEA 113 Lựa chọn chiến lược giải xung đột 113 Lệnh phép toán OPS5 114 Một số lệnh OPS5 114 Các phép toán OPS5 114 Yếu tố chắn 114 Đánh giá phát triển OPS5 115 Đánh giá 115 Phát triển ngôn ngữ OPS5 115 HƯớNG DẫN Sử DụNG OPS5 117 PHUÛ LUÛC B MÄÜT SÄÚ HÃÛ CHUYÃN GIA 123 PHUÛ LUÛC C THAM KHAÍO 133 TÀI LIệU THAM KHảO 135 TÀI LIệU THAM KHảO 150 CHƯƠNG Mở đầu « When I examine myself and my methods of thought, I come to the conclusion that the gift of fantasy has meant more to me than my talent for absorbing positive knowledge » Albert Einstein I I.1 Giới thiệu hệ chuyên gia Hệ chuyên gia ? Theo E Feigenbaum : «Hệ chun gia (Expert System) chương trình máy tính thơng minh sử dụng tri thức (knowledge) thủ tục suy luận (inference procedures) để giải toán tương đối khó khăn địi hỏi chun gia giải được» Hệ chuyên gia hệ thống tin học mơ (emulates) lực đốn (decision) hành động (making abilily) chuyên gia (con người) Hệ chuyên gia lĩnh vực ứng dụng trí tuệ nhân tạo (Artificial Intelligence) hình Artificial Intelligence Robotic Speech Artificial Neural Systems Expert System Vision Natural Language Understanding Hình 1.1 Một số lĩnh vực ứng dụng trí tuệ nhân tạo Hệ chuyên gia sử dụng tri thức chuyên gia để giải vấn đề (bài toán) khác thuộc lĩnh vực Tri thức (knowledge) hệ chuyên gia phản ánh tinh thơng tích tụ từ sách vở, tạp chí, từ chuyên gia hay nhà bác học Các thuật ngữ hệ chuyên gia, hệ thống dựa tri thức (knowledge−based system) hay hệ chuyên gia dựa tri thức (knowledge−based expert system) thường có nghĩa Một hệ chuyên gia gồm ba thành phần sở tri thức (knowledge base), máy suy diễn hay môtơ suy diễn (inference engine), hệ thống giao tiếp với người sử dụng (user PGS TS Phan Huy Khánh biên soạn interface) Cơ sở tri thức chứa tri thức để từ đó, máy suy diễn tạo câu trả lời cho người sử dụng qua hệ thống giao tiếp Người sử dụng (user) cung cấp kiện (facts) biết, có thật hay thơng tin có ích cho hệ chun gia, nhận câu trả lời lời khuyên hay gợi ý đắn (expertise) Hoạt động hệ chuyên gia dựa tri thức minh họa sau : Người sử dụng (User) Hệ thống giao tiếp (User interface) Cơ sở tri thức (Knowledge Base) Máy suy diễn (Inference Engine) Hình 1.2 Hoạt động hệ chuyên gia Mỗi hệ chuyên gia đặc trưng cho lĩnh vực vấn đề (problem domain) đó, y học, tài chính, khoa học hay công nghệ, v.v , mà cho lĩnh vực vấn đề Tri thức chuyên gia để giải vấn đề đặc trưng gọi lĩnh vực tri thức (knowledge domain) Lĩnh vực vấn đề (Problem Domain) Lĩnh vực tri thức (Knowledge Domain) Hình 1.3 Quan hệ lĩnh vực vấn đề lĩnh vực tri thức Ví dụ : hệ chuyên gia lĩnh vực y học để phát bệnh lây nhiễm có nhiều tri thức số triệu chứng lây bệnh, lĩnh vực tri thức y học bao gồm bệnh, triệu chứng chữa trị Chú ý lĩnh vực tri thức hoàn toàn nằm lĩnh vực vấn đề Phần bên lĩnh vực tri thức nói lên khơng phải tri thức cho tất vấn đề Tùy theo yêu cầu người sử dụng mà có nhiều cách nhìn nhận khác hệ chuyên gia Loại người sử dụng Vấn đề đặt Người quản trị Tơi dùng để làm ? Kỹ thuật viên Làm cách để tơi vận hành tốt ? Mở đầu Nhà nghiên cứu Làm để mở rộng ? Người sử dụng cuối Nó giúp tơi ? Nó có rắc rối tốn khơng ? Nó có đáng tin cậy không ? I.2 Đặc trưng ưu điểm hệ chuyên gia Có bốn đặc trưng hệ chuyên gia : • Hiệu cao (high performance) Khả trả lời với mức độ tinh thông cao so với chuyên gia (người) lĩnh vực • Thời gian trả lời thoả đáng (adequate response time) Thời gian trả lời hợp lý, nhanh so với chuyên gia (người) để đến định Hệ chuyên gia hệ thống thời gian thực (real time system) • Độ tin cậy cao (good reliability) Không thể xảy cố giảm sút độ tin cậy sử dụng Dễ hiểu (understandable) Hệ chuyên gia giải thích bước suy luận cách dễ hiểu quán, khơng giống cách trả lời bí ẩn hộp đen (black box) Những ưu điểm hệ chuyên gia : • • Phổ cập (increased availability) Là sản phẩm chuyên gia, phát triển không ngừng với hiệu sử dụng khơng thể phủ nhận • Giảm giá thành (reduced cost) Giảm rủi ro (reduced dangers) Giúp người tránh môi trường rủi ro, nguy hiểm Tính thường trực (Permanance) Bất kể lúc khai thác sử dụng, người mệt mỏi, nghỉ ngơi hay vắng mặt Đa lĩnh vực (multiple expertise) chuyên gia nhiều lĩnh vực khác khai thác đồng thời thời gian sử dụng Độ tin cậy (increased relialility) Luôn đảm bảo độ tin cậy khai thác Khả giảng giải (explanation) Câu trả lời với mức độ tinh thông giảng giải rõ ràng chi tiết, dễ hiểu Khả trả lời (fast reponse) Trả lời theo thời gian thực, khách quan Tính ổn định, suy luận có lý đầy đủ lúc nơi (steady, une motional, and complete response at all times) Trợ giúp thông minh người hướng dẫn (intelligent -tutor) Có thể truy cập sở liệu thông minh (intelligent database) • • • • • • • • • I.3 Sự phát triển công nghệ hệ chuyên gia Sau số kiện quan trọng lịch sử phát triển công nghệ hệ chuyên gia (expert system technology) Năm 1943 1954 1956 Các kiện Dịch vụ bưu điện ; mơ hình Neuron (Mc Culloch and Pitts Model) Thuật toán Markov (Markov Algorithm) điều khiển thực thi luật Hội thảo Dartmouth ; lý luận logic ; tìm kiếm nghiệm suy (heuristic search) ; thống 1957 1958 1962 1965 1968 1969 1970 1971 1973 1975 1976 1977 1978 1979 1980 1982 1983 1985 I.4 thuật ngữ trí tuệ nhân tạo (AI: Artificial Intelligence) Rosenblatt phát minh khả nhận thức ; Newell, Shaw Simon đề xuất giải toán tổng quát (GPS: General Problem Solver) Mc Carthy đề xuất ngôn ngữ trí tuệ nhân tạo LISA (LISA AI language) Nguyên lý Rosenblatt’s chức thần kinh nhận thức (Rosenblatt’s Principles of Neurodynamicdynamics on Perceptions) Phương pháp hợp giải Robinson Ưng dụng logic mờ (fuzzy logic) suy luận đối tượng mờ (fuzzy object) Zadeh Xây dựng hệ chuyên gia nha khoa DENDRAL (Feigenbaum , Buchanan , et.al) Mạng ngữ nghĩa (semantic nets), mơ hình nhớ kết hợp (associative memory model) Quillian Hệ chuyên gia Toán học MACSYMA (Martin and Moses) Ưng dụng ngôn ngữ PROLOG (Colmerauer, Roussell, et, al.) Hệ chuyên gia HEARSAY I nhận dạng tiếng nói (speech recognition) Xây dựng luật giải toán người (Human Problem Solving popularizes rules (Newell and Simon) Hệ chuyên gia MYCIN chẩn trị y học (Shortliffe, et,al.) Lý thuyết khung (frames), biểu diễn tri thức (knowledge representation) (Minsky) Toán nhân tạo (AM: Artificial Mathematician) (Lenat) Lý thuyết Dempster−Shafer tính hiển nhiên lập luận khơng chắn (Dempster−Shafer theory of Evidence for reason under uncertainty) Ứng dụng hệ chuyên gia PROSPECTOR khai thác hầm mỏ (Duda, Har) Sử dụng ngôn ngữ chuyên gia OPS (OPS expert system shell) hệ chuyên gia XCON/R1 (Forgy) Hệ chuyên gia XCON/R1 (McDermott, DEC) để bảo trì hệ thống máy tính DEC (DEC computer systems) Thuật tốn mạng so khớp nhanh (rete algorithm for fast pattern matching) Forgy ; thương mại hố ứng dụng trí tuệ nhân tạo Ký hiệu học (symbolics), xây dựng máy LISP (LISP machines) từ LMI Hệ chuyên gia Toán học (SMP math expert system) ; mạng nơ-ron Hopfield (Hopfield Neural Net) ; Dự án xây dựng máy tính thông minh hệ Nhật (Japanese Fifth Generation Project to develop intelligent computers) Bộ công cụ phục vụ hệ chuyên gia KEE (KEE expert system tool) (intelli Corp) Bộ công cụ phục vụ hệ chuyên gia CLIPS (CLIPS expert system tool (NASA) Các lĩnh vực ứng dụng hệ chuyên gia Cho đến nay, hàng trăm hệ chuyên gia xây dựng báo cáo thường xuyên tạp chí, sách, báo hội thảo khoa học Ngồi cịn hệ chun gia sử dụng công ty, tổ chức qn mà khơng cơng bố lý bảo mật Bảng liệt kê số lĩnh vực ứng dụng diện rộng hệ chuyên gia Lĩnh vực Cấu hình (Configuration) Chẩn đốn (Diagnosis) Truyền đạt Ứng dụng diện rộng Tập hợp thích đáng thành phần hệ thống theo cách riêng Lập luận dựa chứng quan sát Dạy học kiểu thơng minh cho sinh viên hỏi ... THIệU Hệ CHUYÊN GIA I.1 Hệ chuyên gia ? I.2 Đặc trưng ưu điểm hệ chuyên gia .9 I.3 Sự phát triển công nghệ hệ chuyên gia I.4 Các lĩnh vực ứng dụng hệ chuyên gia... Hoạt động hệ chuyên gia Mỗi hệ chuyên gia đặc trưng cho lĩnh vực vấn đề (problem domain) đó, y học, tài chính, khoa học hay cơng nghệ, v.v , mà khơng phải cho lĩnh vực vấn đề Tri thức chuyên gia... sinh, hệ hệ chuyên gia chứa từ hàng trăm đến hàng ngàn luật Bảng thống kê số luật số hệ chuyên gia : Hệ chuyên gia MYCIN PROSPECTOR R1/XCON LITHO SPHINX TOM Lĩnh vực Y học Địa chất Tin học Địa