2.3 SUY LUẬN TIẾN LÙI
2.3.3.2 Lên lịch các đích
Suy luận lùi đơn giản chỉ có một đích cần chứng minh. Mỗi hệ thống suy luận lùi có ít nhất một đích để bắt đầu. Tuy nhiên nhiều ứng dụng cần một xâu các đích theo dãy đã sắp thứ tự. Cái này gọi là lịch các đích.
Vậy lịch các đích là một xâu các đích tuân theo thứ tự mô tả trước.
Lịch các đích có thể chỉ là liệt kê thứ tự một hoặc 2. Hệ thống sẽ thực hiện các đích theo thứ tự xuất hiện trong lịch. Người ta dùng lịch các đích loại này khi về bản chất, bài toán được trình bày theo quá trình tuần tự.
Người ta có thể chỉ thị cho hệ thống cái cần làm khi đích được chứng minh. Chẳng hạn như quyết định để hệ thống tiếp tục chứng minh các đích khác hay dừng lại. Cũng có thể đưa ra lịch phức tạp để hệ thống biết phải làm gì khi đích đúng / sai.
Việc dùng lịch các đích được dùng nhiều trong trường hợp người dùng muốn có nhiều thông tin về vấn đề đang xét. Tuỳ theo mức độ thông tin đã đạt được mà họ có thể suy luận tiếp.
2.3.3.3 Các đích do người dùng đặt ra
Khi thiết kế lịch các đích, cần xác định thứ tự hệ thống tìm đích. Danh sách có thứ tự này là cứng nhắc, ngăn cản hệ thống dùng được các điểm mạnh của thông tin về bài toán trong quá trình giải vấn đề.
Ví dụ:
Giả sử cần chẩn đoán sai sót trong hệ thống chuyển mạch truyền thông lớn, gồm 10 modun khác nhau, người ta có thể xếp lịch các modun kế tiếp. Do chẳng có lý do gì đảm bảo modun này dễ hỏng hơn modun kia, khi xảy ra sự cố người ta có thể kiểm tra lần lượt như trong mô hình dưới đây.
Hình 2.3 Các bước xác định lỗi trong mười module
Nhưng nếu có khói bốc lên tại modun thứ 10, kỹ thuật viên cầu cứu hệ thống. Hệ thống kiểm tra lần lượt từ modun thứ 1 đến modun thứ 9 thì modun thứ 10 đã tiêu tan.
Để tránh loại trục trặc này, hệ thống được thiết kế với người dùng thông minh. “Thông minh” có nghĩa người sử dụng có thông tin hướng dẫn hệ thống làm việc. Cách đơn giản là cho phép người dùng truy nhập đến thực đơn kiểm tra các modun để chọn ngay modun có vấn đề. Nếu người dùng chẳng có thông tin nào, hệ thống thực hiện theo lịch đã vạch ra. Người ta có thể dùng ý tưởng này khi hệ thống có nhiều đích con.
2.3.3.4 Các đích do luật tạo ra
Đối với một vài ứng dụng, khi thực hiện các luật sinh ra các đích mới. Tiếp cận này cho phép hệ thống thích nghi với việc tìm kiếm tuỳ theo kết quả tìm. Ta xét ví dụ sau:
Ví dụ:
Cần chọn bóng bán dẫn của bộ khuếch đại công suất. Về kỹ thuật người ta dùng bộ phận giảm nhiệt khi công suất quá ngưỡng nào đó. Bộ hạ nhiệt làm toả nhiệt bán dẫn để bán dẫn làm việc lâu dài. Do bộ hạ nhiệt không nhất thiết phải có, người ta dùng các luật sau để thay đổi đích của hệ thống:
IF Đầu ra của bộ khuếch đại quá 10W
Xác định sai trong module thứ nhất Xác định sai trong module thứ hai
THEN Cần dùng bán dẫn công suất cao
AND Tạo đích mới để thiết kế toả nhiệt bán dẫn
Việc cho phép hệ thống điều khiển thao tác dựa trên các thông tin tìm được là một khía cạnh quan trọng trong hệ chuyên gia. Một cách cho phép làm điều này là dùng luật thay đổi đích hệ thống. Loại luật đặc biệt như vậy gọi là luật meta
2.3.3.5 Cơ chế giải thích trong suy luận lùi
Quá trình suy diễn lùi là quá trình đối thoại giữa người dùng và hệ chuyên gia. Đó là khi hệ chuyên gia cần nhập dữ liệu cho các sự kiện yêu cầu. ở đây người ta có quyền đặt ra những câu hỏi nghi vấn như Tại sao? Why phải cung cấp số liệu này? Hoặc khi đã tìm ra kết luận và xuất kết luận cho người dùng, họ cũng có thể đặt nghi vấn như làm Thế nào? How mà có kết quả như vậy.
Trong cả hai trường hợp trên, để khẳng định niềm tin, hệ chuyên gia phải trả lời được cho người dùng các câu hỏi Why, How. Đó chính là cơ chế giải thích của hệ chuyên gia. Rõ ràng cơ chế giải thích phải được cài đặt song song với cơ chế suy diễn lùi.
2.3.4 Ƣu nhƣợc điểm của các kỹ thuật suy luận
Suy luận tiến và lùi là 2 kỹ thuật cơ bản trong hệ chuyên gia. Việc phân tích ưu nhược điểm của từng loại kỹ thuật nhằm sử dụng chúng phù hợp trong các ứng dụng [5][7,112].
2.3.4.1 Ưu điểm của suy luận tiến
- Ưu điểm chính của suy luận tiến là làm việc tốt khi bài toán về bản chất đi thu thập thông tin rồi thấy điều cần suy luận.
- Suy luận tiến cho ra khối lượng lớn các thông tin từ một số thông tin ban đầu. Nó sinh ra nhiều thông tin mới.
- Suy luận tiến là tiếp cận lý tưởng đối với loại bài toán cần giải quyết các nhiệm vụ, như lập kế hoạch, điều hành, điều khiển, và diễn dịch.
2.3.4.2 Nhược điểm của suy luận tiến
Nhược điểm chính của suy luận tiến là không cảm nhận được rằng chỉ một vài thông tin là quan trọng. Hệ thống các câu hỏi có thể hỏi mà không biết rằng chỉ một ít câu đã đi đến kết luận được.
Hệ thống có thể hỏi cả câu không liên quan. Có thể các câu trả lời cũng quan trọng, nhưng làm người dùng lúng túng khi phải trả lời câu chẳng dính đến chủ đề.
2.3.4.3 Ưu điểm của suy luận lùi
- Một trong các ưu điểm chính của suy luận lùi là phù hợp với bài toán đưa ra giả thuyết rồi xem liệu giả thuyết đó có đúng không.
- Suy luận lùi tập trung vào đích đã cho. Nó tạo ra một loạt các câu hỏi chỉ liên quan đến vấn đề đang xem xét, đến hoàn cảnh thuận tiện đối với người dùng.
- Khi suy luận lùi muốn suy luận cái gì từ các thông tin đã biết, nó chỉ tìm trên một phần của cơ sở tri thức thích đáng đối với bài toán đang xem xét.
- Suy luận lùi được đánh giá cao trong các bài toán giải quyết nhiệm vụ như là chuẩn đoán, dự đoán và tìm lỗi.
2.3.4.4 Nhược điểm của suy luận lùi
Nhược điểm cơ bản của loại suy luận này là nó thường theo đuổi một dòng suy luận, thay vì đúng ra phải dừng ở đó mà sang nhánh khác. Tuy nhiên người ta có thể dùng nhân tố tin cậy mà các luật meta để khắc phục hiện tượng này.
2.3.5 Chọn giữa suy luận tiến và suy luận lùi
Việc chọn loại suy luận nào có thể được quyết định dễ dàng sau khi đã biết tất cả ưu khuyết điểm của từng loại suy luận. Để quyết định người ta cần phải thấu hiểu vấn đề [5][7,114].
Người ta có thể xem cách các chuyên gia giải bài toán để lựa chọn phương pháp thích hợp. Chuyên gia thu thập thông tin để rồi dùng thông tin đó hướng dẫn việc suy luận.
Vấn đề phải xem xét một số kết luận có thể dùng được và các dữ liệu sẵn có. Chẳng hạn bác sĩ hiểu hàng trăm vấn đề có thể xảy ra đối với một cá nhân, nhưng vẫn phải tìm hiểu hiện trạng của bệnh nhân, lúc đó cần dùng suy luận tiến. Ngược lại, bác sĩ hầu như thấy được bệnh viêm họng thì ông ta cần dùng suy luận lùi.
Người ta cần kiểm tra vấn đề phải chứng minh đã được thực hiện trong quá khứ chưa. Thường thì người ta có thể dùng kinh nghiệm và kỹ thuật đã dùng đối với vấn đề mới.
Việc chọn một kỹ thuật có thể không phù hợp ngay. Tuy nhiên người ta có thể thay đổi kỹ thuật để được một suy luận tốt hơn.
Từ hai cách suy luận người ta có các nhận xét về việc lựa chọn một cách suy luận trong hai cách suy luận:
- Nên chọn cách nào để sẽ sản sinh ra nhiều trạng thái, vì dễ dàng đi từ nơi ít trạng thái đến nơi nhiều trạng thái
- Nên chọn trường hợp ít rẽ nhánh
- Nên chọn cách nào cho phép tiến hành hội thoại, trao đổi giữa người và máy; hội thoại càng mang tính người càng thuận lợi.
Có bài toán có thể áp dụng suy luận tiến hay suy luận lùi đều đi đến kết quả. Tuy nhiên cũng có thể dùng cả hai loại suy luận khi giải một bài toán. Việc dùng cả hai phương pháp suy luận đôi khi không gặp nhau ở trạng thái giữa như người ta nghĩ, mà có khi hai suy luận không đưa đến bất kỳ trạng thái chung nào.
Tóm lại, khi cần quyết định chọn kỹ thuật suy luận tiến hay lùi, cần lưu ý một số điểm sau:
- Chuyên gia giải nó ra sao?
- Nếu cần thu thập dữ liệu rồi mới quyết định suy luận cái gì, thì dùng suy luận tiến
- Đã có giả thuyết, cần chứng tỏ đích này thì dùng suy luận lùi
- Cần xem không gian bài toán có bao nhiêu kết luận, có bao nhiêu dữ liệu. - Có kết quả tương tự trong quá khứ chưa?
KẾT LUẬN CHƢƠNG HAI
Đây là chương quan trọng nhất trong luận văn. Chương này trình bày các loại lập luận trên tri thức và hai cách suy luận: suy luận tiến và suy luận lùi. Suy luận là trái tim của hệ chuyên gia. Việc chọn kiểu lập luận nào hay kết hợp nhiều phương pháp suy luận với nhau phụ thuộc vào dạng tri thức mà người ta thu thập được. Cách thể hiện tri thức đóng vai trò quan trọng trong thiết kế hệ chuyên gia.
Tuỳ theo lượng tri thức thu thập được, dựa trên cách thức chuyên gia giải quyết bài toán tương tự để lựa chọn kỹ thuật suy luận thích hợp.
CHƢƠNG 3 - THIẾT KẾ, XÂY DỰNG HỆ TRỢ GIÚP KIỂM TOÁN VIÊN PHÁT HIỆN CÁC KHU VỰC RỦI RO CỦA
BÁO CÁO TÀI CHÍNH TRONG QUÁ TRÌNH LẬP KẾ HOẠCH KIỂM TOÁN
3.1 ĐẶT VẤN ĐỀ
Trên thế giới hiện tại có 5 tổ chức kiểm toán lớn còn được gọi là BIG5, bao gồm có KPMG, PwC, Deloitte-Touch-Tohmatso, Ernst & Young, BDO… Hầu hết các công ty kiểm toán lớn của Việt Nam đều là thành viên của một trong năm tổ chức trên. Để kiểm toán báo cáo tài chính của khách hàng, các tổ chức kiểm toán xây dựng cho mình bộ các thủ tục kiểm tra (audit procedure) để phát hiện các sai sót. Số lượng các thủ tục kiểm tra trên một báo cáo tài chính từ vài trăm và có thể tới hàng nghìn. Một cách để phát hiện nhiều nhất có thể các sai sót đó là thực hiện tất cả các thủ tục kiểm tra, tuy nhiên đây là điều không thể vì các lý do sau [6]:
- Thời gian để làm tất cả các thủ tục kiểm tra mất khoảng nửa năm tới vài năm, như vậy là rất không hiệu quả vì thời gian công tác của một nhóm kiểm toán chỉ tính theo tuần.
- Ngay cả khi thực hiện tất cả các thủ tục kiểm tra thì cũng chưa chắc đã tìm ra hết được những sai sót hoặc các sai sót tìm ra không mang tính trọng yếu. Trong thực tế kiểm toán, các báo cáo tài chính được chia ra thành các khu vực rủi ro (risk area) mỗi khu vực rủi ro lại bao gồm nhiều khả năng rủi ro (possible risk) [6]. Mỗi khả năng rủi ro được gắn với một thủ tục kiểm tra thích hợp để xác định xem có xuất hiện sai sót thật sự hay không.
Nhiệm vụ của hệ thống chương trình là dựa trên những thông tin thu thập ban đầu khoanh vùng các khu vực rủi ro, đưa ra kết luận về một số khả năng rủi ro có tính trọng yếu và lập kế hoạch cho nhóm kiểm toán thực hiện các thủ tục kiểm tra trên các khả năng rủi ro. Những công việc chính mà hệ thống chương trình phải giải quyết như sau:
1. Xây dựng một danh mục từ điển các khu vực rủi ro, danh mục từ điển các khả năng rủi ro
2. Danh mục từ điển các đặc điểm xác định khu vực rủi ro, danh mục từ điển các đặc điểm xác định khả năng rủi ro và thủ tục kiểm tra tương ứng.
3. Thiết kế hệ thống chương trình trợ giúp kiểm toán viên đáp ứng các yêu cầu cơ bản sau:
- Dựa trên quá trình phỏng vấn, điều tra, rà soát sơ bộ trực tiếp đơn vị, kiểm toán viên có được một tập hợp các thông tin. Kiểm toán viên nhập trực tiếp các thông tin này vào máy tính và máy tính sẽ đưa ra kết luận phán đoán các khu vực rủi ro và khả năng rủi ro.
- Đưa ra các thủ tục kiểm tra tương ứng với các khả năng rủi ro - Quản lý quá trình kiểm toán
- Bổ sung các đặc điểm nhận dạng rủi ro, những dạng rủi ro mới của một báo cáo tài chính
- Bổ xung các luật xác định rủi ro của chuyên gia - Phân tích, tổng kết công tác kiểm toán hàng năm
Chương trình được cài đặt bằng ngôn ngữ lập trình Visual Basic. NET, và toàn bộ các dữ liệu đầu vào được xây dựng bằng hệ quản trị cơ sở dữ liệu Microsoft SQL 2003 Server.
3.2 PHÂN TÍCH THÔNG TIN ĐẦU VÀO
3.2.1 Danh sách các chuyên gia
Bảng chuyengia: chứa danh sách các chuyên gia
Tên trường Mô tả
ma Mã chuyên gia
ten Họ tên chuyên gia
hesouytin Hệ số uy tín của chuyên gia (1..100) coquan Tên cơ quan công tác
diachi_coquan Địa chỉ cơ quan công tác phone Số điện thoại của chuyên gia email Địa chỉ email của chuyên gia
is_expert Thực sự là chuyên gia hay chỉ là người sử dụng tentn Tên truy nhập vào chương trình
matkhau Mật khẩu truy nhập
Bảng 3.1 Cấu trúc thiết kế bảng chuyên gia
3.2.2 Danh mục các rủi ro
Bảng khuvuc_ruiro: chứa danh mục các khu vực rủi ro
Bảng khanang_ruiro: chứa danh mục các khả năng rủi ro, và thủ tục kiểm tra tương ứng.
3.2.3 Danh mục đặc điểm điều tra
Bảng: dacdiem_khuvuc: chứa các đặc điểm và các câu hỏi điều tra xác định khu vực rủi ro
Bảng: dacdiem_khanang: chứa các đặc điểm và các câu hỏi điều tra xác định khả năng rủi ro
3.2.4 Bảng các luật xác định rủi ro của chuyên gia
Bao gồm 2 bảng, bảng thứ nhất là luật xác định các khu vực rủi ro (luat_xacdinh_khuvuc), bảng thứ hai là luật xác định các khả năng rủi ro (luat_xacdinh_khanang).
Bảng luat_xacdinh_khuvuc có cấu trúc như sau:
Tên trường Mô tả
ma_chuyengia Mã chuyên gia (liên kết với bảng chuyengia) ma_khuvuc Mã khu vực rủi ro (liên kết với bảng khuvuc_ruiro) ma_dacdiem Mã đặc điểm (liên kết với bảng dacdiem_khuvuc) giatri Kết quả trả lời cụ thể của đặc điểm
mucdo Mức độ ảnh hưởng của đặc điểm tới sự xuất hiện khu vực rủi ro
Bảng 3.2 Cấu trúc thiết kế bảng luật xác định khu vực rủi ro
Ví dụ: Luật xác định khu vực rủi ro tài sản cố định vô hình (K1) của chuyên gia A1 có nội dung như sau:
ma_chuyengia ma_khuvuc ma_dacdiem giatri mucdo
A1 K1 K1T1 Có (nghiên cứu phát triển lớn) 9 A1 K1 K1T2 Có (tài sản lớn đã thanh lý) 4 A1 K1 K1T3 Nguyên tắc khấu hao đường thẳng (Nguyên tắc tính khấu hao) 8 … … … A1 K1 K1T10 Nhanh (Phương thức sử dụng để khấu hao) 1
Bảng 3.3 Ví dụ về dữ liệu trong bảng luật xác định khu vực rủi ro
Các mức độ (mucdo) nhận các giá trị từ 1 tới 10. Những con số này cho thấy mức độ ảnh hưởng của đặc điểm cụ thể tới sự xuất hiện khu vực rủi ro. Nếu mức độ càng lớn thì đặc điểm xuất hiện càng rõ ràng và góp phần quyết định chính xác khu vực rủi ro. Cùng một đặc điểm, ở cùng khu vực rủi ro, nhưng mỗi chuyên gia có thể cho các giá trị (kết quả trả lời cụ thể đối với một đặc điểm) và mức độ khác nhau, tuỳ thuộc vào nhận định của mỗi chuyên gia. Nếu đặc điểm nào không xuất hiện hoặc giá trị đặc điểm không trùng với nhận định của chuyên gia thì mức độ được gán là 0. Đối với mỗi chuyên gia thì các kết luận về giá trị và mức độ của một đặc