HeChuyenGia

Mục lục 5
II.3. Làm việc với OPS5 111
II.3.1. Hoạt động của máy suy diễn 111
II.3.2. Tập xung đột và cách giải quyết xung đột 112
a. Chiến lược giải quyết xung đột LEX 112
b. Chiến lược giải quyết xung đột MEA 113
c. Lựa chọn chiến lược giải quyết xung đột 113
II.3.3. Lệnh và phép toán của OPS5 114
a. Một số lệnh OPS5 114
b. Các phép toán của OPS5 114
c. Yếu tố chắc chắn 114
II.4. Đánh giá và phát triển của OPS5 115
II.4.1. Đánh giá 115
II.4.2. Phát triển của ngôn ngữ OPS5 115
PHụ LụC A 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


PGS. TS. Phan Huy Khánh biên soạn 7

CHƯƠNG 1
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. Giới thiệu hệ chuyên gia
I.1. Hệ chuyên gia là gì ?
Theo E. Feigenbaum : «Hệ chuyên gia (Expert System) là một chương trình máy tính
thông minh sử dụng tri thức (knowledge) và các thủ tục suy luận (inference procedures) để
giải những bài toán tương đối khó khăn đòi hỏi những chuyên gia mới giải được».
Hệ chuyên gia là một hệ thống tin học có thể mô phỏng (emulates) năng lực quyết đoán
(decision) và hành động (making abilily) của một chuyên gia (con người). Hệ chuyên gia là một
trong những lĩnh vực ứng dụng của trí tuệ nhân tạo
(Artificial Intelligence) như hình dưới
đây.

Hình 1.1. Một số lĩnh vực ứng dụng của trí tuệ nhân tạo
Hệ chuyên gia sử dụng các tri thức của những chuyên gia để giải quyết các vấn đề (bài
toán) khác nhau thuộc mọi lĩnh vực.
Tri thức (knowledge) trong hệ chuyên gia phản ánh sự tinh thông được tích tụ từ sách vở,
tạp chí, từ các chuyên gia hay các nhà bác học. Các thuật ngữ hệ chuyên gia, hệ thống dựa
trên tri thức (knowledge
−based system) hay hệ chuyên gia dựa trên tri thức
(knowledge−based expert system) thường có cùng nghĩa.
Một hệ chuyên gia gồm ba thành phần chính là cơ sở tri thức (knowledge base), máy suy
diễn hay môtơ suy diễn (inference engine), và hệ thống giao tiếp với người sử dụng (user
Artificial Intelligence
Robotic
Speech Vision
Artificial Natural
Neural Systems Language
Expert System Understanding

Lĩnh vực vấn đề
(Problem Domain)

Lĩnh vực tri thức
(Knowledge Domain)


interface). Cơ sở tri thức chứa các tri thức để từ đó, máy suy diễn tạo ra câu trả lời cho người
sử dụng qua hệ thống giao tiếp.
Người sử dụng (user) cung cấp sự kiện (facts) là những gì đã biết, đã có thật hay những
thông tin có ích cho hệ chuyên gia, và nhận được những câu trả lời là những lời khuyên hay
những gợi ý đúng đắn (expertise).
Hoạt động của một hệ
chuyên gia dựa trên tri thức được minh họa như sau :

Hình 1.2. Hoạt động của hệ chuyên gia
Mỗi hệ chuyên gia chỉ đặc trưng cho một lĩnh vực vấn đề (problem domain) nào đó, như y
học, tài chính, khoa học hay công nghệ, v.v , mà không phải cho bất cứ một lĩnh vực vấn đề
nào.
Tri thức chuyên gia để giải quyết một vấn đề đặc trưng được gọi là lĩnh vực tri thức
(knowledge domain).

Hình 1.3. Quan hệ giữa lĩnh vực vấn đề và lĩnh vực tri thức
Ví dụ : hệ chuyên gia về lĩnh vực y học để phát hiện các căn bệnh lây nhiễm sẽ có nhiều
tri thức về một số triệu chứng lây bệnh, lĩnh vực tri thức y học bao gồm các căn bệnh, triệu
chứng và chữa trị.
Chú ý rằng lĩnh vực tri thức hoàn toàn nằm trong lĩnh vực v
ấn đề. Phần bên ngoài lĩnh
vực tri thức nói lên rằng không phải là tri thức cho tất cả mọi vấn đề.
Tùy theo yêu cầu người sử dụng mà có nhiều cách nhìn nhận khác nhau về một hệ chuyên
gia.
Loại người sử dụng Vấn đề đặt ra
Người quản trị Tôi có thể dùng nó để làm gì ?
Kỹ thuật viên Làm cách nào để tôi vận hành nó tốt nhất ?
Người sử dụng
(User)
Cơ sở tri thức
(Knowledge Base)
Máy suy diễn
(Inference Engine)
Hệ
thống
giao
tiếp
(User
interface)
Mở đầu 9
Nhà nghiên cứu Làm sao để tôi có thể mở rộng nó ?
Người sử dụng cuối Nó sẽ giúp tôi cái gì đây ?
Nó có rắc rối và tốn kém không ?
Nó có đáng tin cậy không ?
I.2. Đặc trưng và ưu điểm của hệ chuyên gia
Có bốn đặc trưng cơ bản của một hệ chuyên gia :
•
Hiệu quả cao (high performance). Khả năng trả lời với mức độ tinh thông bằng hoặc
cao hơn so với chuyên gia (người) trong cùng lĩnh vực.
•
Thời gian trả lời thoả đáng (adequate response time). Thời gian trả lời hợp lý, bằng
hoặc nhanh hơn so với chuyên gia (người) để đi đến cùng một quyết định. Hệ chuyên
gia là một hệ thống thời gian thực (real time system).
•
Độ tin cậy cao (good reliability). Không thể xảy ra sự cố hoặc giảm sút độ tin cậy khi
sử dụng.
•
Dễ hiểu (understandable). Hệ chuyên gia giải thích các bước suy luận một cách dễ hiểu
và nhất quán, không giống như cách trả lời bí ẩn của các hộp đen (black box).
Những ưu điểm của hệ chuyên gia :
•
Phổ cập (increased availability). Là sản phẩm chuyên gia, được phát triển không
ngừng với hiệu quả sử dụng không thể phủ nhận.
•
Giảm giá thành (reduced cost).
•
Giảm rủi ro (reduced dangers). Giúp con người tránh được trong các môi trường rủi ro,
nguy hiểm.
•
Tính thường trực (Permanance). Bất kể lúc nào cũng có thể khai thác sử dụng,
trong khi con người có thể mệt mỏi, nghỉ ngơi hay vắng mặt.
•
Đa lĩnh vực (multiple expertise). chuyên gia về nhiều lĩnh vực khác nhau và được khai
thác đồng thời bất kể thời gian sử dụng.
•
Độ tin cậy (increased relialility). Luôn đảm bảo độ tin cậy khi khai thác.
•
Khả năng giảng giải (explanation). Câu trả lời với mức độ tinh thông được giảng giải
rõ ràng chi tiết, dễ hiểu.
•
Khả năng trả lời (fast reponse). Trả lời theo thời gian thực, khách quan.
•
Tính ổn định, suy luận có lý và đầy đủ mọi lúc mọi nơi (steady, une motional, and
complete response at all times).
•
Trợ giúp thông minh như một người hướng dẫn (intelligent -tutor).
•
Có thể truy cập như là một cơ sở dữ liệu thông minh (intelligent database).
I.3. Sự phát triển của công nghệ hệ chuyên gia
Sau đây là một số sự kiện quan trọng trong lịch sử phát triển của công nghệ hệ chuyên gia
(expert system technology).
Năm Các sự kiện
1943 Dịch vụ bưu điện ; mô hình Neuron của (Mc Culloch and Pitts Model)
1954 Thuật toán Markov (Markov Algorithm) điều khiển thực thi các luật
1956 Hội thảo Dartmouth ; lý luận logic ; tìm kiếm nghiệm suy (heuristic search) ; thống
nhất thuật ngữ trí tuệ nhân tạo (AI: Artificial Intelligence)
1957 Rosenblatt phát minh khả năng nhận thức ; Newell, Shaw và Simon đề xuất giải bài
toán tổng quát (GPS: General Problem Solver)
1958 Mc Carthy đề xuất ngôn ngữ trí tuệ nhân tạo LISA (LISA AI language)
1962 Nguyên lý Rosenblatt’s về chức năng thần kinh trong nhận thức (Rosenblatt’s
Principles of Neurodynamicdynamics on Perceptions)
1965 Phương pháp hợp giải Robinson. Ưng dụng logic mờ (fuzzy logic) trong suy luận về
các đối tượng mờ (fuzzy object) của Zadeh. Xây dựng hệ chuyên gia đầu tiên về nha
khoa DENDRAL (Feigenbaum , Buchanan , et.al)
1968 Mạng ngữ nghĩa (semantic nets), mô hình bộ nhớ kết hợp (associative memory model)
của Quillian
1969 Hệ chuyên gia về Toán học MACSYMA (Martin and Moses)
1970 Ưng dụng ngôn ngữ PROLOG (Colmerauer, Roussell, et, al.)
1971 Hệ chuyên gia HEARSAY I về nhận dạng tiếng nói (speech recognition).
Xây dựng các luật giải bài toán con người (Human Problem Solving popularizes rules
(Newell and Simon)
1973 Hệ chuyên gia MYCIN về chẩn trị y học (Shortliffe, et,al.)
1975 Lý thuyết khung (frames), biểu diễn tri thức (knowledge representation) (Minsky)
1976
Toán nhân tạo (AM: Artificial Mathematician) (Lenat). Lý thuyết Dempster−Shafer
về tính hiển nhiên của lập luận không chắc chắn (Dempster−Shafer theory of
Evidence for reason under uncertainty). Ứng dụng hệ chuyên gia PROSPECTOR
trong khai thác hầm mỏ (Duda, Har)
1977 Sử dụng ngôn ngữ chuyên gia OPS (OPS expert system shell) trong hệ chuyên gia
XCON/R1 (Forgy)
1978 Hệ chuyên gia XCON/R1 (McDermott, DEC) để bảo trì hệ thống máy tính DEC
(DEC computer systems)
1979 Thuật toán mạng về so khớp nhanh (rete algorithm for fast pattern matching) của
Forgy ; thương mại hoá các ứng dụng về trí tuệ nhân tạo
1980 Ký hiệu học (symbolics), xây dựng các máy LISP (LISP machines) từ LMI.
1982 Hệ chuyên gia về Toán học (SMP math expert system) ;
mạng nơ-ron Hopfield (Hopfield Neural Net) ;
Dự án xây dựng máy tính thông minh thế hệ 5 ở Nhật bản
(Japanese Fifth Generation Project to develop intelligent computers)
1983 Bộ công cụ phục vụ hệ chuyên gia KEE
(KEE expert system tool) (intelli Corp)
1985 Bộ công cụ phục vụ hệ chuyên gia CLIPS
(CLIPS expert system tool (NASA)
I.4. Các lĩnh vực ứng dụng của hệ chuyên gia
Cho đến nay, hàng trăm hệ chuyên gia đã được xây dựng và đã được báo cáo thường
xuyên trong các tạp chí, sách, báo và hội thảo khoa học. Ngoài ra còn các hệ chuyên gia được
sử dụng trong các công ty, các tổ chức quân sự mà không được công bố vì lý do bảo mật.
Bảng dưới đây liệt kê một số lĩnh vực ứng dụng diện rộng của các hệ chuyên gia.
Lĩnh vực Ứng dụng diện rộng
Cấu hình
(Configuration)
Tập hợp thích đáng những thành phần của một hệ thống theo
cách riêng
Chẩn đoán (Diagnosis) Lập luận dựa trên những chứng cứ quan sát được
Truyền đạt Dạy học kiểu thông minh sao cho sinh viên có thể hỏi
Mở đầu 11
(Instruction) vì sao (why?), như thế nào (how?) và cái gì nếu (what if?) giống
như hỏi một người thầy giáo
Giải thích
(Interpretation)
Giải thích những dữ liệu thu nhận được
Kiểm tra (Monitoring)
So sánh dữ liệu thu lượm được với dữ liệu chuyên môn để đánh
giá hiệu quả
Lập kế hoạch
(Planning)
Lập kế hoạch sản xuất theo yêu cầu
Dự đoán (Prognosis) Dự đoán hậu quả từ một tình huống xảy ra
Chữa trị (Remedy) Chỉ định cách thụ lý một vấn đề
Điều khiển (Control)
Điều khiển một quá trình, đòi hỏi diễn giải, chẩn đoán, kiểm tra,
lập kế hoạch, dự đoán và chữa trị
Sau đây là một số hệ chuyên gia (xem thêm phần phụ lục C cuối giáo trình) :
Bảng 1 Ngành hoá học (Chemistry)
CRYSALIS Interpret a protein’n 3-D structure
DENDRAL Interpret molecular structure
TQMSTUNE Remedy Triple Quadruple Mass Spectrometer (keep it tuned)
CLONER Design new biological molecules
MOLGEN Design gene - cloning experiments
SECS Design complex organic molecules
SPEX Plan molecular biology experiments
Bảng 2 Ngành điện tử (Electronics)
ACE Diagnosis telephone network faults
IN -ATE Diagnosis oscilloscope faults
NDS Diagnosis national communication net
EURISKO Design 3-D micro-electronics
PALLADIO Design and test new VLSI cicuits
REDESIGN Redesign digital circuits to new
CADHELP Instruct for computer aided design
SOPHIE Instruct circuit fault diagnosis
Bảng 3 Ngành địa chất (Geology)
DIPMETER Interpret dipmeter logs
LITHO Interpret oil well log data
MUD Diagnosis / remedy drilling problems
PROSPECTOR Interpret geologic data for minerals
Bảng 4 Công nghệ (Engineering)
REACTOR Diagnosis / remedy reactor accidents
DELTA Diagnosis / remedy GE locomotives
STEAMER Instruct operation - steam power-plant

Bảng 5 Ngành y học (Medicine)
PUFF Diagnosis lung disease
VM Monitors intensive - care patients
ABEL Diagnosis acid - base / electrolytes
AI/COAG Dianosis blood disease
AI/ RHEUM Diagnosis rheumatoid disease
CADUCEUS Diagnosis internal medicine disease
ANNA Monitor digitalis therapy
BLUE BOX Diagnosis / remedy depression
MYCIN Diagnosis / remedy bacterial infections
ONCOCIN Remedy / manage chemotherapy patient
ATTENDING Instruct in anesthetic manegement
GUIDON Instruct in bacterial infections
Bảng 6 Máy tính điện tử (Computer systems)
PTRANS Prognosis for managing DEC computers
BDS Diagnosis bad parts in switching net
XCON Configune DEC computer systems
XSEL Configure DEC computer sales order
XSITE Configure customer site for DEC computers
YES/MVS Monitor / control IBM MVS opeating system
TIMM Diagnosis DEC computer

II. Kiến trúc tổng quát của các hệ chuyên gia
II.1. Những thành phần cơ bản của một hệ chuyên gia
Một hệ chuyên gia kiểu mẫu gồm bảy thành phần cơ bản như sau :

Hình 1.4. Những thành phần cơ bản của một hệ chuyên gia
•
Cơ sở tri thức (knowledge base). Gồm các phần tử (hay đơn vị) tri thức, thông thường
được gọi là luật (rule), được tổ chức như một cơ sở dữ liệu.
•
Máy duy diễn (inference engine). Công cụ (chương trình, hay bộ xử lý) tạo ra sự suy
luận bằng cách quyết định xem những luật nào sẽ làm thỏa mãn các sự kiện, các đối
tượng. , chọn ưu tiên các luật thỏa mãn, thực hiện các luật có tính ưu tiên cao nhất.
•
Lịch công việc (agenda).

Danh sách các luật ưu tiên do máy suy diễn tạo ra thoả mãn
các sự kiện, các đối tượng có mặt trong bộ nhớ làm việc.
Giao diện người sử dụng
Cơ sở tri thức
Các luật
Máy suy diễn
Lịch công việc
Khả năng giải thích
Bộ nhớ làm việc
Khả năng
thu nhận tri thức
Mở đầu 13
•
Bộ nhớ làm việc (working memory).

Cơ sở dữ liệu toàn cục chứa các sự kiện phục vụ
cho các luật.
•
Khả năng giải thích (explanation facility). Giải nghĩa cách lập luận của hệ thống cho
người sử dụng.
•
Khả năng thu nhận tri thức

(explanation facility). Cho phép người sử dụng bổ sung các
tri thức vào hệ thống một cách tự động thay vì tiếp nhận tri thức bằng cách mã hoá tri
thức một cách tường minh. Khả năng thu nhận tri thức là yếu tố mặc nhiên của nhiều
hệ chuyên gia.
•
Giao diện người sử dụng (user interface). Là nơi người sử dụng và hệ chuyên gia trao
đổi với nhau.
Cơ sở tri thức còn được gọi là bộ nhớ sản xuất (production memeory) trong hệ chuyên
gia. Trong một cơ sở tri thức, người ta thường phân biệt hai loại tri thức là tri thức phán đoán
(assertion knowledge) và tri thức thực hành (operating knowledge).
Các tri thức phán đoán mô tả các tình huống đã được thiết lập hoặc sẽ
được thiết lập. Các
tri thức thực hành thể hiện những hậu quả rút ra hay những thao tác cần phải hoàn thiện khi
một tình huống đã được thiết lập hoặc sẽ được thiết lập trong lĩnh vực đang xét. Các tri thức
thực hành thường được thể hiện bởi các biểu thức dễ hiểu và dễ triển khai thao tác đối với
người sử dụng.


Hình 1.5. Quan hệ gi
ữa máy suy diễn và cơ sở tri thức
Từ việc phân biệt hai loại tri thức, người ta nói máy suy diễn là công cụ triển khai các cơ chế
(hay kỹ thuật) tổng quát để tổ hợp các tri thức phán đoán và các tri thức thực hành. Hình trên đây
mô tả quan hệ hữu cơ giữa máy suy diễn và cơ sở tri thức.

Máy
suy diễn
Cơ sở tri thức

Tri thức phán đoán
Tri thức thực hành

II.2. Một số mô hình kiến trúc hệ chuyên gia
Có nhiều mô hình kiến trúc hệ chuyên gia theo các tác giả khác nhau. Sau đây là một số
mô hình.
a. Mô hình J. L. Ermine

Hình 1.6. Kiến trúc hệ chuyên gia theo J. L. Ermine
b. Mô hình C. Ernest

Hình 1.7. Kiến trúc hệ chuyên gia theo C. Ernest
Giao diện
Hệ thống
thu nhận
tri thức
Cơ sở tri thức

Bộ nhớ

làm việc

Người sử dụng
yêu cầu
Dữ liệu vấn đề
cần giải quyết
Tri thức mới
Cơ sở
tri thức

Máy
suy diễn
Tri thức

Cấu trúc
máy suy diễn

Chuyên
gi
a
Dữ liệu

•
Lời giải
•
Giải thích
•
Theo dõi

Người
sử
dụng

Xem chi tiết: HeChuyenGia