NHẬP MÔN TRÍ TUỆ NHÂN TẠO VẬN DỤNG SUY DIỄN TIẾN XÂY DỰNG HỆ THỐNG CHẨN ĐOÁN BỆNH

TRƯỜNG ĐẠI HỌC ĐIỆN LỰC KHOA CÔNG NGHỆ THÔNG TIN BÁO CÁO CHUYÊN ĐỀ HỌC PHẦN NHẬP MÔN TRÍ TUỆ NHÂN TẠO ĐỀ TÀI VẬN DỤNG SUY DIỄN TIẾN XÂY DỰNG HỆ THỐNG CHẨN ĐOÁN BỆNH SINH VIÊN THỰC HIỆN GIẢNG VIÊN HƯỚN.

TRƯỜNG ĐẠI HỌC ĐIỆN LỰC

KHOA CÔNG NGHỆ THÔNG TIN

BÁO CÁO CHUYÊN ĐỀ HỌC PHẦN NHẬP MÔN TRÍ TUỆ NHÂN TẠO

ĐỀ TÀI:

VẬN DỤNG SUY DIỄN TIẾN XÂY DỰNG HỆ THỐNG CHẨN

ĐOÁN BỆNH

Hà nội, năm 2023 Phiếu chấm điểm

CHƯƠNG I: GIỚI THIỆU VỀ TRÍ TUỆ NHÂN TẠO – ARTIFICIAL

INTELLIGENCE 1

1.1 Trí tuệ nhân tạo là gì? 1

1.2 Lịch sử của trí tuệ nhân tạo 2

1.3 Các loại trí tuệ nhân tạo 3

1.3.1 Công nghệ AI phản ứng 3

1.3.2 Công nghệ AI với bộ nhớ hạn chế 3

1.3.3 Lý thuyết về trí tuệ nhân tạo 3

1.3.4 Tự nhận thức 3

1.4 Ưu và nhược điểm của trí tuệ nhân tạo 4

1.4.1 Ưu điểm 4

1.4.2 Nhược điểm 4

1.5 Các ứng dụng của trí tuệ nhân tạo 4

CHƯƠNG II: BIỂU DIỄN TRI THỨC BẰNG LUẬT SINH 6

2.1 Thuật toán sử dụng 6

2.2 Khái niệm suy diễn tiến 6

2.3 Cách thức hoạt động của thuật toán suy diễn tiến 7

2.4 Ưu và nhược điểm của thuật toán suy diễn tiến 7

2.5 Xây dựng cơ sở dữ liệu của bài toán 8

2.6 Các luật (Modun suy diễn) 9

CHƯƠNG III: XÂY DỰNG CHƯƠNG TRÌNH 10

3.1 Thiết kế chương trình 10

3.2 Đối tượng sử dụng 10

3.3 Phương pháp sử dụng phần mềm 10

3.4 Xây dựng chương trình 10

3.4.1 Code suy diễn tiến 10

3.4.2 Giao diện chương trình khi chưa chọn thông tin 14

3.4.3 Giao diện chương trình khi được thực thi 14

CHƯƠNG IV: KẾT LUẬN 15

Với lòng biết ơn sâu sắc nhất, em xin gửi đến thầy cô ở Khoa Công NghệThông Tin - Trường Đại Học Điện Lực đã truyền đạt vốn kiến thức quý báu cho

em trong suốt thời gian học tập tại trường Và đặc biệt, trong kỳ này, em được tiếpcận với môn học rất hữu ích đối với sinh viên ngành Công Nghệ Thông Tin Đó là

môn: “Nhập môn trí tuệ nhân tạo”.

Em xin chân thành cảm ơn cô Vũ Văn Định đã tận tâm hướng dẫn em qua

từng buổi học trên lớp cũng như những buổi nói chuyện, thảo luận về môn học.Trong thời gian được học tập và thực hành dưới sự hướng dẫn của cô, em khôngnhững thu được rất nhiều kiến thức bổ ích, mà còn được truyền sự say mê và thích

thú đối với bộ môn “Nhập môn trí tuệ nhân tạo” Nếu không có những lời hướng

dẫn, dạy bảo của cô thì em nghĩ báo cáo này rất khó có thể hoàn thành được

Mặc dù đã rất cố gắng hoàn thiện báo cáo với tất cả sự nỗ lực Tuy nhiên, dothời gian có hạn mà đây lại là bước đầu tiên đi vào thực tế, và vốn kiến thức còn

hạn chế, nhiều bỡ ngỡ, nên báo cáo “Vận dụng suy diễn tiến xây dựng hệ thống

chẩn đoán bệnh” chắc chắn sẽ không thể tránh khỏi những thiếu sót Em rất mong

nhận được sự quan tâm, thông cảm và những đóng góp quý báu của các thầy cô đểbáo cáo này được hoàn thiện hơn

Em xin trân trọng cảm ơn quý thầy cô giáo!

LỜI NÓI ĐẦU

Hiện nay sức khoẻ là một trong những vấn đề được quan tâm hàng đầu Trênthực tế có rất nhiều người bỏ bê sức khoẻ của mình hiện tại để hối hận về sau này

Vì vậy vấn đề sức khoẻ đang là vấn đề rất được quan tâm Khi sức khoẻđược chăm sóc tử tế, chúng ta sẽ cảm thấy khoẻ mạnh yêu đời hơn Nhằm giảiquyết vấn đề trên và để củng cố kiến thức môn nhập môn trí tuệ nhân tạo nhómchúng em đã chọn đề tài: “Chẩn đoán bệnh bằng trí tuệ nhân tạo” Đề tài nhằm hỗtrợ mọi người có thể chẩn đoán bệnh dựa trên những triệu chứng được đưa ra nhắmtìm ra phương hướng khám chữa bệnh phù hợp

CHƯƠNG I: GIỚI THIỆU VỀ TRÍ TUỆ NHÂN TẠO –

ARTIFICIAL INTELLIGENCE

1.1 Trí tuệ nhân tạo là gì?

Trí tuệ nhân tạo tiếng anh là Artificial intelligence - viết tắt là AI Đây làmột ngành thuộc lĩnh vực khoa học máy tính Được hình thành do con người lậptrình trí tuệ nhân tạo với mục tiêu giúp máy tính có thể tự động hóa các hành vithông minh như con người

Trí tuệ nhân tạo khác với việc lập trình logic trong các ngôn ngữ lập trình là

ở việc ứng dụng các hệ thống học máy (machine learning) để mô phỏng trí tuệ củacon người trong các xử lý mà con người làm tốt hơn máy tính

Cụ thể, trí tuệ nhân tạo giúp máy tính có được những trí tuệ của con ngườinhư: biết suy nghĩ và lập luận để giải quyết vấn đề, biết giao tiếp do hiểu ngônngữ, tiếng nói, biết học và tự thích nghi, …

Tuy rằng trí thông minh nhân tạo có nghĩa rộng như là trí thông minh trongcác tác phẩm khoa học viễn tưởng, nó là một trong những ngành trọng yếu của tinhọc Trí thông minh nhân tạo liên quan đến cách cư xử, sự học hỏi và khả năngthích ứng thông minh của máy móc

Ngay từ khi chiếc máy tính điện tử đầu tiên ra đời, các nhà khoa học máytính đã hướng đến phát hiển hệ thống máy tính (gồm cả phần cứng và phần mềm)sao cho nó có khả năng thông minh như loài người Mặc dù cho đến nay, theo quanniệm của người viết, ước mơ này vẫn còn xa mới thành hiện thực, tuy vậy nhữngthành tựu đạt được cũng không hề nhỏ: chúng ta đã làm được các hệ thống (phầnmềm chơi cờ vua chạy trên siêu máy tinh GeneBlue) có thể thắng được vua cờ thếgiới; chúng ta đã làm được các phần mềm có thể chứng minh được các bài toánhình học; v.v Hay nói cách khác, trong một số lĩnh vực, máy tính có thể thực hiệntốt hơn hoặc tương đương con người (tất nhiên không phải tất cả các lĩnh vực) Đóchính là các hệ thống thông minh

Có nhiều cách tiếp cận để làm ra trí thông minh của máy (hay là trí tuệ nhântạo), chẳng hạn là nghiên cứu cách bộ não người sản sinh ra trí thông minh của loàingười nhưthế nào rồi ta bắt chước nguyên lý đó, nhưng cũng có những cách khác

sử dụng nguyên lý hoàn toàn khác với cách sản sinh ra trí thông minh của loàingười mà vẫn làm ra cái máy thông minh như hoặc hơn người; cũng giống nhưmáy bay hiện nay bay tốt hơn con chim do nó có cơ chế bay không phải là giốngnhư cơ chế bay của con chim

Như vậy, trí tuệ nhân tạo ở đây là nói đến khả năng của máy khi thực hiệncác công việc mà con người thường phải xử lý; và khi dáng vẻ ứng xử hoặc kếtquả thực hiện của máy là tốt hơn hoặc tương đương với con người thì ta gọi đó là

1

máy thông minh hay máy đó có trí thông minh Hay nói cách khác, đánh giá sựthông minh của máy không phải dựa trên nguyên lý nó thực hiện nhiệm vụ đó cógiống cách con người thực hiện hay không mà dựa trên kết quả hoặc dáng vẻ ứng

xử bên ngoài của nó có giống với kết quả hoặc dáng vẻ ứng xử của con người haykhông

Các nhiệm vụ của con người thường xuyên phải thực hiện là: giải bài toán(tìm kiếm, chứng minh, lập luận), học, giao tiếp, thể hiện cảm xúc, thích nghi vớimôi trường xung quanh, v.v., và dựa trên kết quả thực hiện các nhiệm vụ đó đểkết luận rằng một AI đó có là thông minh hay không Môn học Trí tuệ nhân tạonhằm cung cấp các phương pháp luận để làm ra hệ thống có khả năng thực hiệncác nhiệm vụ đó: giải toán, học, giao tiếp, v.v bất kể cách nó làm có như conngười hay không mà là kết quả đạt được hoặc dáng vẻ bên ngoài như con người

1.2 Lịch sử của trí tuệ nhân tạo

Vào năm 1943, Warren McCulioch và Walter Pitts bắt đầu thực hiện nghiêncứu ba cơ sở lý thuyết cơ bản: triết học cơ bản và chức năng của các noron thầnkinh; phân tích các mệnh đề logic; và lý thuyết dự đoán của Turing Các tác giả đãnghiên cứu đề xuât mô hình noron nhân tạo, mỗi noron đặc trưng bởi hai trạngthái “bật”, “tắt” và phát hiện mạng noron có khả năng học

Thuật ngữ “Trí tuệ nhân tạo” (Artificial Intelligence - AI) được thiết lập bởiJohn McCarthy tại Hội thảo đầu tiên về chủ đề này vào mùa hè năm 1956 Đồngthời, ông cũng đề xuất ngôn ngữ lập trình Lisp – một trong những ngôn ngữ lậptrình hàm tiêu biểu, được sử dụng trong lĩnh vực AI Sau đó, Alan Turing đưa ra

"Turing test" như là một phương pháp kiểm chứng hành vi thông minh

Thập kỷ 60, 70 Joel Moses viết chương trình Macsyma - chương trình toánhọc sử dụng cơ sở tri thức đầu tiên thành công Marvin Minsky và SeymourPapert đưa ra các chứng minh đầu tiên về giới hạn của các mạng nơ-ron đơn giản.Ngôn ngữ lập trình logic Prolog ra đời và được phát triển bởi AlAIn Colmerauer.Ted Shortliffe xây dựng thành công một số hệ chuyên gia đầu tiên trợ giúp chẩnđoán trong y học, các hệ thống này sử dụng ngôn ngữ luật để biểu diễn tri thức vàsuy diễn

Vào đầu những năm 1980, những nghiên cứu thành công liên quan đến AInhư các hộ chuyên gia (expert systems) – một dạng của chương trình AI mô phỏngtri thức và các kỹ năng phân tích của một hoặc nhiều chuyên gia con người

Vào những năm 1990 và đầu thế kỷ 21, AI đã đạt được những thành tựu to lớnnhất, AI được áp dụng trong logic, khai phá dữ liệu, chẩn đoán y học và nhiều lĩnhvực ứng dụng khác trong công nghiệp Sự thành công dựa vào nhiều yếu tố: tăng khả

2

năng tính toán của máy tính, tập trung giải quyết các bài toán con cụ thể, xây dựngcác mối quan hệ giữa AI và các lĩnh vực khác giải quyết các bài toán tương tự, vàmột sự chuyển giao mới của các nhà nghiên cứu cho các phương pháp toán học vữngchắc và chuẩn khoa học chính xác.

1.3 Các loại trí tuệ nhân tạo

1.3.2 Công nghệ AI với bộ nhớ hạn chế

Các hệ thống AI này có thể sử dụng những kinh nghiệm trong quá khứ đểđưa ra các quyết định trong tương lAI Một số chức năng ra quyết định này có mặttrong các loại thiết bị không người lái như xe, máy bay drone hoặc tàu ngầm

Kết hợp các cảm biến môi trường xung quanh công nghệ AI này có thể dựđoán được tình huống và đưa ra những bước hành động tối ưu cho thiết bị Sau đóchúng sẽ được sử dụng để đưa ra hành động trong bước tiếp theo

Ví dụ như đối với xe không người lái, nhiều cảm biến được trang bị xungquanh xe và ở đầu xe để tính toán khoảng cách với các xe phía trước, công nghệ

Al sẽ dự đoán khả năng xảy ra va chạm, từ đó điều chỉnh tốc độ xe phù hợp để giữ

an toàn cho xe

1.3.3 Lý thuyết về trí tuệ nhân tạo

Công nghệ AI này có thể học hỏi cũng như tự suy nghĩ, sau đó áp dụngnhững gì học được để thực hiện một việc cụ thể Hiện nay, công nghệ AI này vẫnchưa trở thành một phương án khả thi

1.3.4 Tự nhận thức

Lúc này cả hệ thống AI có ý thức về bản thân, có ý thức và hành xử nhưcon người Chúng thậm chí còn có cảm xúc và hiểu được cảm xúc của nhữngngười khác Tất nhiên, loại công nghệ AI này vẫn chưa khả thi

3

1.4 Ưu và nhược điểm của trí tuệ nhân tạo

là một ưu điểm lớn của công nghệ AI hiện nay

Thông thưởng khi xử lý một lượng dữ liệu lớn, con người chúng ta khó cóthể chính xác hoàn toàn Tuy nhiên điều này có thể thực hiện được bởi công nghệtrí tuệ nhân tạo Ngay cả những nhà khoa học cũng cảm thấy khó khăn khi giảiquyết số lượng dữ liệu lớn AI sử dụng học máy để có thể lấy những dữ liệu đó vànhanh chóng biến nó thành thông tin có thể thực hiện được Đây cũng chính là lờigiải đáp cho ưu điểm của công nghệ AI là gì

1.4.2 Nhược điểm

Bên cạnh ưu điểm tốt thì công nghệ AI cũng có những nhược điểm riêngbiệt Việc sử dụng AI là tốn kém rất nhiều khi xử lý một lượng lớn dữ liệu mà lậptrình AI yêu cầu Khả năng giải thích sẽ một trở ngại trong việc sử dụng AI trongcác lĩnh vực hoạt động theo các yêu cầu phải tuân thủ quy định nghiêm ngặt Đâychính là lời đáp cho câu hỏi nhược điểm của công nghệ AI là gì? Vì công nghệnày còn mới lạ và vô cùng phát triển, nên không phải tại quốc gia nào cũng có thể

áp dụng sử dụng

Một số ví dụ về hạn chế của AI như sau: Các tổ chức tài chính, khi quyếtđịnh từ chối cấp tín dụng được đưa ra bởi AI Bởi điều này sẽ khó có thể đưa ranhững giải thích rõ ràng Các lý do không cấp tín dụng cho khách hàng đều do trítuệ nhân tạo đề ra Nên sẽ thật sự khó khăn nếu như thuyết phục khách hàng dựatrên công nghệ này

1.5 Các ứng dụng của trí tuệ nhân tạo

- Lập luận, suy diễn tự động Khái niệm lập luận (reasoning), và (reference)được sử dụng rất phổ biến trong lĩnh vực AI Lập luận là suy suy diễn dienlogic, dùng để chỉ một tiến trình rút ra kết luận (tri thức mới) từ những giảthiết đã cho (được biểu diễn dưới dạng cơ sở tri thức) Như vậy, để thựchiện lập luận người ta cần có các phương pháp lưu trữ cơ sở tri thức và cácthủ tục lập luận trên cơ sở tri thức đó

- Biểu diễn tri thức: Muốn máy tính có thể lưu trữ và xử lý tri thức thì cần có

4

các phương pháp biểu diễn tri thức Các phương pháp biểu diễn tri thức ởđây bao gồm các ngôn ngữ biểu diễn và các kỹ thuật xử lý tri thức Mộtngôn ngữ biểu diễn tri thức được đánh giả là “tốt” nếu nó có tính biểu đạtcao và các tính hiệu quả của thuật toán lập luận trên ngôn ngữ đó Tinh biểuđạt của ngôn ngữ thể hiện khả năng biểu diễn một phạm vi rộng lớn cácthông tin trong một miền ứng dụng Tính hiệu quả của các thuật toán lậpluận thể hiện chi phí về thời gian và không gian dành cho việc lập luận Tuynhiên, hai yếu tố này dường như đối nghịch nhau, tức là nếu ngôn ngữ cótính biểu đạt cao thì thuật toán lập luận trên đó sẽ có độ phức tạp lớn (tínhhiệu quả thấp)và ngược lại (ngôn ngữ đơn giản, có tính biểu đạt thấp thủthuật toán lập luận trên đó sẽ có hiệu quả cao) Do đó, một thách thức lớntrong lĩnh vực AI là xây dựng các ngôn ngữ biểu diễn tri thức mà có thể cânbằng hai yếu tố này, tức là ngôn ngữ có tính biểu đạt đủ tốt (tùy theo từngứng dụng) và có thể lập luận hiệu quả

- Lập kế hoạch: khả năng suy ra các mục đích cần đạt được đối với cácnhiệm vụ đưa ra, và xác định dãy các hành động cần thực hiện để đạt đượcmục đích đó Học máy: là một lĩnh vực nghiên cứu của AI đang được pháttriển mạnh mẽ và có nhiều ứng dụng trong các lĩnh vực khác nhau như khaiphá dữ liệu, khám phá tri thức

- Xử lý ngôn ngữ tự nhiên: là một nhánh của AI, tập trung vào các ứng dụngtrên ngôn ngữ của con người Các ứng dụng trong nhận dạng tiếng nói,nhận dạng chữ viết, dịch tự động, tìm kiếm thông tin,

- Phát hiện và ngăn chặn các rủi ro: AI giúp con người dự báo trước các rủi

ro và mối nguy hại tiềm ẩn và hạn chế các thiệt hại đem lại Các rủi ro được

AI nhận biết như: Thảm họa thiên nhiên, động đất, sóng thần, núi lửa, dịchbệnh hay có mối nguy hại trong sản xuất kinh doanh

- Nền tảng máy học (Machine Learning): Cung cấp các thuật toán, API, bộcông cụ phát triển và huấn luyện, dữ liệu cũng như các công nghệ điện toán

để thiết kế, huấn luyện và triển khai các mô hình máy học vào trong cácứng dụng, tiến trình và máy móc

- Nền tảng Deep Learning: là một lĩnh vực đặc biệt trong máy học (machinelearning), deep learning là chương trình chạy trên một mạng thần kinh nhântạo, có khả năng huấn luyện máy tính học một lượng rất lớn dữ liệu

- Nhận diện giọng nói: Chuyển đổi lời nói của con người sang dạng mà cácứng dụng máy tính có thể hiểu được Điều này tương tự như việc bạn có thểnói và giao tiếp với máy móc như 1 con người thực thụ

5

- Sinh trác hoc: Công nghệ này cho phép tương tác tự nhiên giữa con người

và máy móc, bao gồm cả việc nhận diện hình ảnh, dấu vân tay, giọng nói

CHƯƠNG II: BIỂU DIỄN TRI THỨC BẰNG LUẬT SINH

2.1 Thuật toán sử dụng

- Sử dụng thuật toán suy diễn tiến

- Ý tưởng thuật toán: Suy diễn bắt đầu từ tập sự kiện đã biết, rút ra những

sự kiện mới và cứ như vậy cho đến khi có được sự kiện cần chứng minh hoặckhông có luật nào sinh ra các sự kiện mới (tập sự kiện đúng là cực đại)

2.2 Khái niệm suy diễn tiến

Suy diễn tiến là quá trình suy luận xuất phát từ một số sự kiện ban đầu, xácđịnh các sự kiện có thể được "sinh" ra từ sự kiện này Trong phương pháp nàyngười sử dụng cung cấp các sự kiện cho hệ chuyên gia để hệ thống (máy suy diễn)tìm cách rút ra các kết luận có thể Kết luận được xem là các thuộc tính có thểđược gán giá trị Trong số những kết luận này có thể có những kết luận đượcngười sử dụng quan tâm, một số khác không nói lên điều gì, một số khác có thểvắng mặt

Là quá trình suy diễn bắt đầu từ tập sự kiện đã biết, rút ra những sự kiệnmới và cứ như vậy cho đến khi có được sự kiện cần chứng minh hoặc không cóluật nào sinh ra các sự kiện mới (tập sự kiện đúng là cực đại)

Ví dụ: Cho 1 cơ sở tri thức sau: