Trong chương trước, ta đã xem xét cách biểu diễn tri thức bằng lô gic cũng như một số
phương pháp suy diễn lô gic đểđưa ra quyết định. Mặc dù các hệ thống lô gic cho phép biểu diễn tri thức một cách rõ ràng và tường minh, việc sử dụng lô gic đòi hỏi tri thức phải được cung cấp một cách đầy đủ, chính xác, không mẫu thuẫn. Nếu yêu cầu này không thỏa mãn, các hệ thống suy diễn dựa trên tri thức vị từ hoặc lô gic mệnh đề không thể sử dụng được.
Trên thực tế, các thông tin, tri thức hay mô hình về thế giới xung quanh thường không đầy
đủ, không rõ ràng, không chính xác, có thể mâu thuẫn với nhau. Có thể liệt kê một số nguyên nhân gây ra sự không rõ ràng, không chắc chắn như dưới đây.
- Do thông tin có chứa đựng yếu tố ngẫu nhiên, yếu tố xác suất. Ví dụ khi chơi các trò chơi liên quan tới xác suất như chơi bài, chơi cá ngựa.
- Do không có hiểu biết đầy đủ về vấn đề đang xét. Ví dụ khi xây dựng hệ thống chẩn
đoán bệnh trong y học, do y học hiện đại chưa hiểu biết hoàn toàn chính xác về cơ chế
bên trong của nhiều loại bệnh, việc xây dựng quy tắc suy diễn dựa trên kiến thức như
vậy sẽ không chắc chắn, không chính xác.
- Do số các yếu tố liên quan đến quá lớn, không thể xem xét hết. Ví dụ khi chẩn đoán bệnh, bác sĩ có thể phải chấn đoán trong khi không có đầy đủ thiết bịđể làm mọi loại xét nghiệm cần thiết.
- Do sai số khi ta lấy thông tin từ môi trường. Ví dụ trong trường hợp các thiết bịđo có thể có sai số.
Như vậy, trên thực tế, nhiều bài toán đòi hỏi suy diễn, ra quyết định trong khi chưa có đầy
đủ thông tin hay thông tin không rõ ràng, không chắc chắn. Vấn đề này thường được gọi là suy diễn trong điều kiện không rõ ràng (reasoning under uncertainty) và không thể giải quyết được bằng suy diễn lô gic truyền thống.
Để suy diễn trong điều kiện không rõ ràng, nhiều cách tiếp cận khác nhau đã được nghiên cứu phát triển, trong đó phải kểđến:
- Cách tiếp cận dựa trên lô gic đa trị: thay vì chỉ cho phép đưa ra kết luận “đúng” hoặc “sai” như lô gic truyền thống, lô gic đa trị cho phép sử dụng nhiều giá trị hơn, ví dụ giá trị “không đúng không sai”.
- Lô gic mờ (fuzzy logic): thay vì hai giá trị “đúng” hoặc “sai”, biểu thức lô gic mờ có thể
nhận giá trị “đúng” với một giá trị hàm thuộc nằm trong khoảng [0,1], thể hiện mức độ đúng của biểu thức đó.
- Lý thuyết khả năng (possibility theory): các sự kiện hoặc công thức được gán một số thể
hiện khả năng xẩy ra sự kiện đó.
- Suy diễn xác suất: kết quả suy diễn trả về xác suất một sự kiện hay công thức nào đó là
Trong chương này, ta sẽ xem xét phương pháp suy diễn xác suất cho trường hợp suy diễn có yếu tố không rõ ràng.