Ứng dụng hệ chuyên gia vào chấn đoán một số sự cố đơn giản của máy tính

Khoá luận tốt nghiệp Lời nói đầu Trong các năm qua, công nghệ thông tin đã và đang có nhiều ứng dụng trong nhiều ngành kinh tế quốc dân. Việc sử dụng và thiết kế cơ sở dữ liệu cũng nh làm quen với các phần mềm xử lý dữ liệu đã dần trở nên quen thuộc. Tuy nhiên, việc xử lý tri thức - một dạng dữ liệu đặc biệt bằng các công cụ của công nghệ thông tin thì cha đợc áp dụng rộng rãi . Công nghệ tri thức đang thực sự thách thức đối với những chuyên viên về công nghệ thông tin và các cán bộ ngành khác. Hệ chuyên gia là điển hình của việc xử lý tri thức theo công nghệ tri thức. Hệ chuyên gia trớc đây đợc nhắc đến nhiều trong lĩnh vực của trí tuệ nhân tạo, hay trong các ứng dụng về tri thức . Ngày nay với ý nghĩa và tầm ứng dụng quan trọng của nó ngời ta quan tâm tới xây dựng hệ chuyên gia nhiều hơn và đang ngày càng phát triển. Tuy nhiên, việc nghiên cứu về đề tài này trong trờng Đại học Vinh cha nhiều. Do đó, chúng tôi đã lựa chọn đề tài ứng dụng hệ chuyên gia vào chẩn đoán bệnh đơn giản của máy tính cho khoá luận tốt nghiệp cuối khoá nhằm góp phần làm rõ hơn về vấn đề này. Đề tài này bao gồm 5 chơng với cấu trúc nh sau: Chơng 1 - Giới thiệu về hệ chuyên gia Chơng này giới thiệu về nguồn gốc, lịch sử phát triển của hệ chuyên gia. Hệ chuyên gia là một ứng dụng đặc biệt của Trí tuệ nhân tạo. Trí tuệ nhân tạo là điển hình của mô hình máy tính thông minh. Chơng 2 - Các đặc tính chính của hệ chuyên gia Chơng này giới thiệu về cấu trúc, các đặc tính và các quá trình tạo lập hệ chuyên gia Chơng 3 - Biểu diễn tri thức Giới thiệu về các loại tri thức và cách biểu diễn tri thức trong hệ chuyên gia Chơng 4 - Xử lý tri thức 1 Khoá luận tốt nghiệp Giới thiệu các bớc xử lý tri thức và các kỹ thuật suy diễn tri thức trong hệ chuyên gia Chơng 5 - Xây dựng mô phỏng hệ chuyên gia chẩn đoán bệnh đơn giản của máy tính Giới thiệu về chơng trình Phần Kết luận. Khoá luận đã cố gắng đa ra một cái nhìn tổng quan về hệ chuyên gia và ứng dụng của nó. Song do thời gian và trình độ chuyên môn còn hạn chế nên khoá luận chắc chắn còn nhiều thiếu sót. Rất mong sự góp ý của các thầy cô, bạn bè để chúng tôi hoàn thiện khoá luận này tốt hơn. Để hoàn thành đề tài này, tôi xin chân thành bày tỏ lòng biết ơn sâu sắc tới thầy giáo - thạc sĩ Nguyễn Quang Ninh, ngời đã tận tình hớng dẫn tôi hoàn thành đề tài này. Cũng nhân đây cho tôi đợc gửi lời cảm ơn đến tất cả các thầy giáo, cô giáo và bạn bè đã ủng hộ giúp đỡ tôi trong suốt quá trình hoàn thành đề tài này. Vinh, ngày 15 tháng 5 năm 2005 Ngời thực hiện Nguyễn Thị Tú Anh 2 Khoá luận tốt nghiệp Chơng 1: Giới thiệu về Hệ chuyên gia 1.1 Về các máy thông minh: Lịch sử phát triển của xã hội gắn liền với sự phát triển của công cụ sản xuất. Ngày nay máy móc trợ giúp con ngời cả công việc thờng ngày cũng nh công việc sản xuất lâu dài và máy móc đóng góp nhiều trong việc tăng năng suất. Khi con ngời càng có trí tuệ thì họ càng đòi hỏi các thiết bị tự động hơn và có khả năng xử lí tình huống và thu nhận kiến thức nh ngời. Nhiều tổ chức đã dùng thiết bị và phần mềm trong việc ra quyết định hoặc trong việc tổ chức huy động tri thức của chuyên gia. Chính việc nghiên cứu về máy nh thế cũng giúp con ngời hiểu rõ về cách lập luận của họ. Có nhiều quan điểm về vai trò giữa ngời và máy nhng ngời ta không thể phủ nhận vai trò trợ giúp hữu hiệu của máy, đặc biệt là máy thông minh. Các máy thông minh có khả năng: -Khả năng học -Khả năng mô phỏng các hành vi sáng tạo của con ngời, nghĩa là có thể giải quyết một bài toán sáng tạo nào đó giống nh một chuyên gia khi giải chính bài toán đó, cho dù có nhiều cách giải (chẳng hạn chơng trình chơi cờ) -Khả năng trừu tợng hoá, tổng quát hoá và suy diễn. -Khả năng tự giải thích hành vi. -Khả năng thích nghi với tình huống mới, trong đó gồm có khả năng thu nạp tri thức và dữ liệu. -Khả năng xử lý các biểu diễn hình thức nh các ký hiệu tợng trng danh sách. -Khả năng sử dụng các tri thức heuristics. -Khả năng xử lý các thông tin không đầy đủ, không chính xác . Ngày nay với việc đợc trang bị phơng tiện thể hiện tri thức, các phơng tiện tìm kiếm và các ngôn ngữ xử lý ký hiệu. Ngời ta nhằm vào việc phát triển ch- ơng trình diễn tả hành vi thông minh. 3 Khoá luận tốt nghiệp 1.2. Khoa học trí tuệ nhân tạo (Artificial Intelligence): Khoa học trí tuệ nhân tạo hớng tới việc xây dựng các máy tính thông minh giúp ích cho việc khám phá các quy luật hoạt động sáng tạo và khả năng trí tuệ của con ngời. 1.2.1. Lịch sử phát triển của trí tuệ nhân tạo : Ngày nay chúng ta thờng gặp những thuật ngữ mới nh: máy tính thông minh, trí tuệ nhân tạo, hệ chuyên gia . Sự phát triển mạnh mẽ của công nghệ thông tin đã mở đờng cho việc xây dựng và áp dụng vào thực tế hàng loạt các hệ thống chơng trình có khả năng thông minh. Trớc đây, khi nói đến trí tuệ nhân tạo ngời ta thờng quan tâm đến việc tạo lập các máy có khả năng suy nghĩ, thậm chí trong một số phạm vi nào đó, có thể cạnh tranh hoặc vợt quá khả năng bộ não con ngời. Mặc dầu mô hình tơng tự các máy thông minh đã đa ra hàng trăm năm trớc đây, song chỉ đến năm 1930 khi Allen Turing công bố những kết quả quan trọng đầu tiên, ngời ta mới nghiên cứu vấn đề trí tuệ nhân tạo một cách nghiêm túc. Phát hiện của Turing cho rằng chơng trình có thể lu trữ trong bộ nhớ để sau đó thực hiện trên cơ sở các phép toán cơ bản thao tác với các đại lợng 0 và 1, đã tạo nên nền tảng của những máy tính hiện đại. Việc lu trữ chơng trình trong máy cho phép thay đổi chức năng của nó một cách nhanh chóng và dễ dàng thông qua việc nạp một chơng trình mới khác vào bộ nhớ. Theo một nghĩa nào đó, khả năng này làm cho máy có khả năng học và suy nghĩ. Đây chính là những biểu hiện quan trọng đầu tiên của những máy tính đợc trang bị trí tuệ nhân tạo. Những năm 60 có thể xem là một mốc quan trọng trong quá trình xây dựng các máy có khả năng suy nghĩ. Có thể kể đến các chơng trình nh: - Năm 1961chơng trình tính tích phân bất định. - Năm 1963 chơng trình chơi cờ của Samuel - Năm 1964 chơng trình giải phơng trình đại số sơ cấp, chơng trình trợ giúp ELIZA. - Năm 1965 chơng trình phân tích và tổng hợp tiếng nói . - Năm 1968 chơng trình điều khiển ngời máy, chơng trình học nói. 4 Khoá luận tốt nghiệp Chơng trình ELIZA của Joseph Weizenbaum - 1964 có khả năng làm việc nh một hệ chuyên gia phân tích tâm lý. Tuy nhiên, những công trình này có nhiều hạn chế do giới hạn của các thiết bị, bộ nhớ và đặc biệt là yếu tố thời gian thực hiện. Chính những yếu tố này không cho phép tổng quát hoá những thành công bớc đầu đạt đợc trong các hệ chơng trình trí tuệ nhân tạo đã xây dựng . Cho đến cuối những năm 70 một số nghiên cứu cơ bản trong các lĩnh vực nh xử lý ngôn ngữ tự nhiên, biểu diễn tri thức, lý thuyết giải quyết vấn đề đã đem lại diện mạo mới cho trí tuệ nhân tạo. Thị trờng tin học đã bắt đầu đón nhận những sản phẩm trí tuệ nhân tạo ứng dụng đầu tiên mang tính thơng mại. Đó là các hệ chuyên gia đã đợc đem áp dụng trong các lĩnh vực khác nhau. Một trong những hệ chuyên gia đầu tiên và đợc sử dụng thành công trong thực tế là hệ chuyên gia Mycin, đợc thiết kế cài đặt tại trờng đại học tổng hợp Stanford. Giai đoạn từ 1981 trở đi, ngời ta nhận thấy rõ nét các chuyên gia về trí tuệ nhân tạo đang dần chuyển các kết quả nghiên cứu từ phòng thí nghiệm sang cài đặt ứng dụng cụ thể. Những năm 90 thị trờng các sản phẩm dân dụng đã có khá nhiều sản phẩm ở trình độ cao nh máy giặt, máy ảnh . sử dụng trí tuệ nhân tạo. Bên cạnh sự xuất hiện của các hệ chuyên gia trên thị trờng, những năm gần đây các ứng dụng công nghiệp và quản lý xã hội, quản lý kinh tế đòi hỏi sự ra đời của các hệ thống xử lý tri thức, dữ liệu tích hợp trong đó phải kể đến các hệ hỗ trợ quyết định dựa trên tri thức công nghệ thông tin ngày càng phát triển mạnh mẽ. 1.2.2. Những tiền đề cơ bản của trí tuệ nhân tạo: Những tiền đề ban đầu cho sự ra đời của trí tuệ nhân tạo là những lý thuyết sâu sắc của các chuyên gia về: logic hình thức, tâm lý học nhận thức (Cognitive Psychology) và điều khiển học (Cybernetics). Những tiến bộ trong kỹ thuật vi điện tử đã tạo nên tiền đề vật chất có tính chất quyết định, làm thay đổi toàn bộ sự phát triển và ứng dụng các kỹ thuật trí tuệ nhân tạo. 5 Khoá luận tốt nghiệp Những tiền đề hình thành và các hớng nghiên cứu, ứng dụng cơ bản của trí tuệ nhân tạo 1.2.3. Các thành phần trong hệ thống trí tuệ nhân tạo: Một hệ thống trí tuệ nhân tạo gồm hai thành phần cơ bản: - Các phơng pháp biểu diễn vấn đề, các phơng pháp biểu diễn tri thức - Các phơng pháp tìm kiếm trong không gian bài toán, các chiến lợc suy diễn Hai thành phần này tơng hỗ với nhau rất chặt chẽ. Việc lựa chọn một ph- ơng pháp biểu diễn tri thức sẽ quyết định phơng pháp giải quyết vấn đề tơng ứng có thể áp dụng đợc. 6 Tâm lý học nhận thức Lôgic hình thức Xử lý danh sách Các hệ xử lý Ký hiệu Điều khiển học Các kỹ thuật và môi trường lập trình nâng cao Trí tuệ nhân tạo Artificial Intelligen -ce Lôgic hình thức Người máy Hệ chuyên gia Kỹ thuật vi điện tử hiện đại Lôgic hình thức Khoá luận tốt nghiệp Có thể phân chia các hệ thống trí tuệ nhân tạo nh sau: 1. Các hệ tìm kiếm thông tin, các hệ thống hỏi đáp thông minh cho phép hội thoại giữa những ngời sử dụng đầu cuối không chuyên tin với cơ sở dữ liệu thông qua ngôn ngữ chuyên ngành gần với ngôn ngữ tự nhiên. 2. Các hệ thống suy diễn-tính toán, cho phép giải quyết những bài toán phức tạp dựa trên các mô hình toán học và tri thức chuyên gia. 3. Các hệ chuyên gia, cho phép sử dụng các tri thức chuyên gia trong các lĩnh vực tri thức tản mạn. 1.2.4. Các lĩnh vực nghiên cứu và ứng dụng cơ bản của trí tuệ nhân tạo: Các lĩnh vực nghiên cứu và ứng dụng quan trọng trong trí tuệ nhân tạo theo 4 hớng cơ bản: Hớng thứ nhất: Mô hình hoá trên máy tính những chức năng khác nhau trong quá trình sáng tạo: Các trò chơi, chứng minh tự động các định lý, tổng hợp tự động các chơng trình, phân tích và tổng hợp các tác phẩm nghệ thuật . Hớng thứ hai: Nâng cao khả năng trí tuệ bên ngoài của máy tính, bao gồm các nghiên cứu cơ bản và ứng dụng, gắn liền với các giao tiếp, hội thoại phù hợp sử dụng các kỹ thuật suy diễn và tìm kiếm. Hớng thứ ba: Nâng cao khả năng trí tuệ bên trong của máy tính trên cơ sở chế tạo các máy tính thế hệ mới, với kiến trúc vật lý mới, dựa trên các nguyên lý của trí tuệ nhân tạo. Hớng thứ t: chế tạo ngời máy thông minh, có khả năng thực hiện các thao tác phức tạp và có thể suy nghĩ và hành động để đạt tới mục đích đặt ra. 1.3. Hệ chuyên gia: 1.3.1. Khái niệm: Hệ chuyên gia là một hệ thống máy tính chứa các thông tin, tri thức và các quá trình suy luận về một lĩnh vực cụ thể nào đó để giải quyết các vấn đề khó hoặc hóc búa đòi hỏi sự tinh thông đầy đủ của các chuyên gia con ngời đối với các giải pháp của họ. Nói cách khác hệ chuyên gia là một chơng trình máy tính 7 Khoá luận tốt nghiệp đợc thiết kế để mô hình hoá khả năng giải quyết vấn đề của các chuyên gia con ngời giỏi nhất trong lĩnh vực đợc quan tâm. 1.3.2. Các tiêu chuẩn xây dựng hệ chuyên gia: Các lĩnh vực thích hợp với một hệ chuyên gia phụ thuộc vào một số nhân tố sau: -Vấn đề có thể giải quyết một cách hiệu quả bằng chơng trình thông thờng hay không? Nếu có thì một hệ chuyên gia không phải là lựa chọn tốt nhất. Hệ chuyên gia thích hợp với các vấn đề phi cấu trúc và lập luận để hy vọng có thể đa ra giải pháp tốt. -Vấn đề thuộc lĩnh vực chẩn đoán, giải thích, dự báo. -Vấn đề giải quyết theo hớng suy luận hình thức -Giới hạn của lĩnh vực là hoàn toàn xác định -Có thực sự cần thiết và mong muốn xây dựng hệ chuyên gia hay không? -Có những nhà chuyên gia giỏi trong lĩnh vực đang nghiên cứu -Chuyên gia có thể giải thích đợc tri thức để kỹ s tri thức có thể hiểu đợc hay không. 1.3.3. Lý do và ý nghĩa thực tiễn của việc xây dựng hệ chuyên gia : Hệ chuyên gia phục vụ nhiều cho con ngời trong lĩnh vực công nghệ thông tin. Những nguyên nhân khiến ngời ta đầu t vào xây dựng hệ chuyên gia có thể kể là: - Hệ chuyên gia có thể hoạt động nh một chuyên gia trong việc truy tìm thông tin từ nhiều nguồn, từ nhiều chuyên gia. - Hệ chuyên gia giữ lâu dài các tri thức chuyên gia, ngay cả khi chuyên gia mất đi. - Hệ chuyên gia cho kết quả bền vững, không bị cảm tính và thất thờng nh con ngời. - Tốc độ của hệ chuyên gia tỏ ra u việt, nhất là khi xử lý nhiều vấn đề cùng lúc. - Công của chuyên gia là cao và có xu hớng tăng lên, trong khi giá hệ chuyên gia giảm. 8 Khoá luận tốt nghiệp Nhân tố so sánh Chuyên gia Hệ chuyên gia Thời gian sẵn sàng Trong giờ làm việc Suốt ngày Địa điểm Một địa phơng Tại bất kỳ đâu Độ an toàn Không thay thế đợc Linh hoạt thay thế đợc Tồn tại Sẽ chết Sống mãi Hiệu suất Biến động Bền vững Tốc độ Thay đổi Luôn nhanh Chi phí Cao Chấp nhận đợc So sánh chuyên gia và hệ chuyên gia Một vài lý do để hệ chuyên gia đợc phát triển nhằm thay thế các chuyên gia là: - Ngời ta cần có chuyên gia ngay cả ngoài giờ hay tại những nơi xa, nguy hiểm. - Việc tự động hoá công việc trong dây chuyền cần đến chuyên gia, mà con ngời không đáp ứng đợc. - Cần tạo điều kiện để chuyên gia nghỉ ngơi và khi cần đến chuyên gia thì có thể thuê với giá cao. 1.3.4. Phạm vi ứng dụng của hệ chuyên gia: Hệ chuyên gia đợc thiết kế để làm việc nh một chuyên gia. Trong thực tế có các lớp bài toán sau đây có thể áp dụng kỹ thuật hệ chuyên gia: - Diễn giải: Các hệ thống diễn giải cho phép hiểu tình huống từ các thông tin sẵn có. Điển hình là thông tin đợc rút từ các dữ liệu của máy dò, thiết bị hay kết quả thí nghiệm . Các hệ thống này dịch các dữ liệu thô sang dạng kí hiệu tiện cho việc mô tả tình huống. Các hệ thống này thờng tiếp xúc với dữ liệu trong môi trờng có nhiễu, không đầy đủ, không hiện thực và cần đến lập luận không chính xác hay lập luận thống kê. Ví dụ: hệ FXAA năm 1988 là hệ chuyên gia trợ giúp tai nghe trong dịch vụ đổi tiền tại ngân hàng Manhattan. 9 Khoá luận tốt nghiệp - Dự đoán: Ngời ta dùng hệ thống dự báo để biết kết quả mà các tình huống gây ra. Các hệ thống này dự báo tơng lai theo thông tin đã có và theo mô hình về bài toán. Các hệ thống dự đoán cần trang bị khả năng lập luận về thời gian hay các sự kiện theo thời gian. Các mô hình mô phỏng thông minh thờng đợc ding trong các loại hệ thống này. Ví dụ: Hệ PLAN do Boulanger đa ra năm 1983 dùng để dự đoán tác hại của sâu đen đối với cây ngô. - Chẩn đoán: Các hệ thống chẩn đoán chỉ ra các chức năng trong hệ thống hay phát hiện lỗi dựa trên các quan sát thông tin. Hầu hết các hệ thống chẩn đoán có tri thức về điều kiện, nguyên nhân phát sinh lỗi. Chẳng hạn hệ thống chẩn đoán bệnh dựa trên triệu chứng của ngời bệnh hay hệ thống định vị nơi hỏng trong mạch điện. Ví dụ: hệ thống NEAT năm 1989 trợ giúp kỹ thuật viên tìm lỗi xử lí dữ liệu hay lỗi trên các thiết bị mạng truyền thông. NEAT cô lập, chẩn đoán và giải vấn đề do ngời dùng yêu cầu từ các trạm đầu cuối. Dựa trên cơ sở tri thức, hệ thống xác định cấu hình thiết bị đầu cuối đang hỏng. - Thiết kế: Hệ thống thiết kế có nhiệm vụ xây dựng các đối tợng theo các ràng buộc. Chẳng hạn ngời ta thiết kế hệ thống máy tính với đủ yêu cầu về cấu hình bộ nhớ, tốc độ .Các hệ thống này thờng thực hiện các bớc công việc, mỗi bớc công việc tuân theo các ràng buộc riêng. Những bớc này phụ thuộc lẫn nhau nên khó thay đổi riêng một bớc riêng lẻ. Do vậy loại hệ thống này thờng đợc xây dựng theo kỹ thuật suy diễn đơn điệu. Ví dụ: hệ thống PEACE của Dincbas năm 1980 dùng để hỗ trợ các kĩ s thiết kế mạch điện tử. - Lập kế hoạch: 10 . Giới thiệu về hệ chuyên gia Chơng này giới thiệu về nguồn gốc, lịch sử phát triển của hệ chuyên gia. Hệ chuyên gia là một ứng dụng đặc biệt của Trí tuệ nhân. trong hệ chuyên gia Chơng 5 - Xây dựng mô phỏng hệ chuyên gia chẩn đoán bệnh đơn giản của máy tính Giới thiệu về chơng trình Phần Kết luận. Khoá luận đã cố