Tổng quan về hệ chuyên gia - mở đầu

Tài liệu này dành cho sinh viên, giáo viên khối ngành công nghệ thông tin tham khảo và có những bài học bổ ích hơn, bổ trợ cho việc tìm kiếm tài liệu, giáo án, giáo trình, bài giảng các môn học khối ngành công nghệ thông tin

ch ng tr ình máy tính thông minh s d ng tri th c

(knowledge) và các th t c suy lu n (inference procedures)

đ gi i nh ng bài toán t n t ng đ ng đ i khó kh n đòi h kh n đòi h i nh ng

chuyên gia m i gi i đ i đ c »

u H chuyên gia là m t h th ng tin h c có th mô ph ng

(emulates) n ng l c quy t đo t đo án (decision) và hành đ nh đ ng

(making abilily) c a m t chuyên gia (con ng i)

u M t h chuyên gia s d ng tri th c c a m t l nh v c c th

đ cung c p vi c gi i quy t v n đ n đ v i “ch t l ng chuyên gia” trong l nh v c đ c đ ó.

What is an Expert System?

\ Expert System:

A computer program that:

u Attempts to code the knowledge of human experts

in the form of heuristics (i.E A rule of thumb)

u Emulates the decision-making ability of a human expert

in a restricted domain

u Edward Feigenbaum: “An intelligent computer program that

uses knowledge and inference procedures to solve problems that are difficult enough to require significant human expertise

for their solutions”

\ A computer program which:

u Encapsulates knowledge from some domain, normally obtained from a human expert in that domain

Khái ni m chuyên gia trong cu c s ng

\ Trong cu c s ng, các chuyên gia có th gi i quy t v n đn đ m t m c

đ cao vì h có r t nhi u tri th c v l nh v c h ho t đt đ ng

\ Nh ng tri th c này bao g m lý thuy t đt đ n c các kinh nghi m, k x o,

ph ng ph

ph ng pháp làm t t, chi n l c heuristic đã tc heuristic đã tích l y đy đ c c a các

chuyên gia con ng i qua quá trình làm vi c c a h trong m t l nh v c chuyên môn

\ T tri th c này, ng i ta c g ng cài đi đ t chúng vào h th ng đng đ h

th ng có th mô ph ng theo cách th c các chuyên gia làm vi c

\ Tuy nhiên, không gi ng v i con ng i, các chc ch ng trng trình hi n t i không

t h c l y kinh nghi m :

u Tri th c ph i đi đ c l y t con ng i

u c mã hóa trong m t ngôn ng hình th c đ đ khai thác

\ ây là nhi m v chính mà các nhà thi t k HCG ph i đ ng đ i đ ng đ u

\ HCG, còn g i là h th ng d a tri tr c, là m t ch ng trình máy tính ch a m t s tri th c đ c thù c a m t ho c

\ Các ch ng trình thu c lo i này đã đ c phát tri n t các

th p k 1960 và 1970, và tr thành ng d ng th ng m i

t th p k 1980

\ Nhi u HCG đã đ c thi t k và xây d ng đ ph c v các

l nh v c k toán, y h c, đi u khi n ti n trình ( process

control ), d ch v t v n tài chính ( finalcial service ), tài

nguyên con ng i ( human resources ), v.v

\ HCG s d ng các tri th c c a nh ng chuyên gia đ ng chuyên gia đ gi i

quy t các v n đ n đ (bài toán) khác nhau thu c m i l nh v c

\ Là m t h th ng s d ng các kh n ng l p lu n đ n đ đ đ t t i các k t lu n

\ Các thu t ng có cùng ngh a :

u H chuyên gia

u H th ng d a trên tri th c (knowledge−based system)

u HCG d a trên tri th c (knowledge−based expert system)

L p v n đ n đ c a HCG_1

1 Di n gi i (interpretation)

a ra k t lu n hay mô t d hi u t nh ng t p h p d li u thô

2 D đo đo án (prediction)

a ra nh ng h u qu có th x y ra khi cho tr c m t tình hu ng

3 Ch n đo n đo án (diagnosis)

Xác đc đ nh nguyên nhân c a nh ng s c trong các tình hu ng ph c t p

d a trên các tri u ch ng có th quan sát đt đ c

4 Thi t k (design)

tìm ra c u hình cho các thành ph n h th ng, đ đáp ng đng đ c các m c tiêu trong khi v n th a mãn m t t p h p các ràng bu c v thi t k

5 L p k ho ch (planning)

Tìm ra m t chu i các hành đnh đ ng đng đ đ đ t đt đ c m t t p h p các m c tiêu, khi đ đ c cho tr c các đic đi u ki n kh i đi đ u và nh ng ràng bu c trong th i gian ch y (run-time)

T ch c ho t đ t đ ng c a HCG

\ M t h chuyên gia g m ba thành ph n chính :

u C s tri th c (knowledge base) n i ch a tri th c c a HCG

u Máy suy di n hay môt suy di n (inference engine)

u H th ng giao ti p v i ng i s d ng (user interface)

\ Khai thác HCG : Ng i s d ng (User) đ đ t câu h i

(truy v n) HCG b ng cách :

u Cung c p s ki n (facts) là nh ng gì đã bi đã bi t, đã c đã c ó th t hay

nh ng tri th c có ích (lu t-rules) cho h chuyên gia, và nh n

đ c nh ng câu tr l i

\ Ho t đ t đ ng c a HCG :

u Máy suy di n khai thác c s tri th c đ c đ t o ra câu tr l i là

nh ng l i khuyên hay nh ng g i ý đ i ý đ úng đ ng đ n (expertise) cho

ng i s d ng qua h th ng giao ti p

Knowledge Engineering in a Nutshell

HumanExpert

HumanExpert

KnowledgeEngineer

KnowledgeEngineer

Explicit

Knowledge

Dialog

KnowledgeRefinement

Knowledge base

(In ES)

Knowledge base

(In ES)

SE overviews

\ Relies on internally represented knowledge to perform tasks

\ Utilizes reasoning methods to derive appropriate new knowledge

\ Usually restricted to a specific problem domain

\ The term knowledge-based system is often used synonymously

\ Two distinctions from Decision Support System (DSS):

1 has the potential to extend the manager’s problem-solving

ability beyond his or her normal capabilities

2 the ability to explain how the solution was reached

Problem Domain

Knowledge Domain

c tr ng c a h chuyên gia

\ Có b n đ n đ c tr ng c b n c a m t h chuyên gia :

u Hi u qu cao (high performance) Kh n ng tr l i v i m c

đ tinh thông b ng ho c cao h n so v i chuyên gia (ng i) trong cùng l nh v c.

u Th i gian tr l i tho đ đ áng (adequate response time) Th i gian tr l i h p lý, b ng ho c nhanh h n so v i chuyên gia (ng i) đ đ đi đ đi đ n cùng m t quy t đ t đ nh H chuyên gia là m t

h th ng th i gian th c (real time system).

u tin c y cao (good reliability) Không th x y ra s c ho c

gi m sút đ t đ tin c y khi s d ng.

u D hi u (understandable) H chuyên gia gi i thích các b c suy lu n m t cách d hi u và nh t quán, không gi ng nh cách tr l i bí n c a các h p đen p đen (black box)

u đi

\ Nh ng u đi m c a h chuyên gia :

u Ph c p (increased availability) Là s n ph m chuyên gia, đ c phát tri n không ng ng v i hi u qu s d ng không th ph nh n

u Gi m giá thành (reduced cost)

u Gi m r i ro (reduced dangers) Giúp con ng i tránh đ c trong các môi tr ng r i ro, nguy hi m

u Tính th ng tr c (Permanance) B t k lúc nào c ng có th khai thác s d ng, trong khi con ng i có th m t m i, ngh ng i hay

v ng m t

u a l nh v c (multiple expertise) chuyên gia v nhi u l nh v c khác nhau và đ c khai thác đ ng th i b t k th i gian s d ng

u đi

\ Nh ng u đi m c a h chuyên gia :

u tin c y (increased relialility)

Luôn đ m b o đ tin c y khi khai thác

u Kh n ng gi ng gi i (explanation) Câu tr l i v i m c đ tinh

u Tr giúp thông minh nh m t ng i h ng d n (intelligent -tutor)

u Có th truy c p nh là m t c s d li u thông minh (intelligent database)

L ch s phát tri n c a HCG 1

N m Các s ki n

1943 D ch v b u đi n ; mô hình Neuron c a (Mc Culloch and Pitts Model)

1954 Thu t toán Markov (Markov Algorithm) đi u khi n th c thi các lu t

1956 H i th o Dartmouth ; lý lu n logic ; tìm ki m nghi m suy (heuristic search)

; th ng nh t thu t ng trí tu nhân t o (AI: Artificial Intelligence)

1957 Rosenblatt phát minh kh n ng nh n th c ; Newell, Shaw và Simon đ

xu t gi i bài toán t ng quát (GPS: General Problem Solver)

1958 Mc Carthy đ xu t ngôn ng trí tu nhân t o LISA (LISA AI language)

1962 Nguyên lý Rosenblatt’s v ch c n ng th n kinh trong nh n th c

(Rosenblatt’s Principles of Neurodynamicdynamics on Perceptions)

1965

Ph ng pháp h p gi i Robinson ng d ng logic m (fuzzy logic) trong suy

lu n v các đ i t ng m (fuzzy object) c a Zadeh Xây d ng h chuyên gia đ u tiên v nha khoa DENDRAL (Feigenbaum , Buchanan , et.al)

1968 M ng ng ngh a (semantic nets), mô hình b nh k t h p (associative

memory model) c a Quillian

L ch s phát tri n c a HCG 2

N m Các s ki n

1969 H chuyên gia v Toán h c MACSYMA (Martin and Moses)

1970 ng d ng ngôn ng PROLOG (Colmerauer, Roussell, et, al.)

1971

H chuyên gia HEARSAY I v nh n d ng ti ng nói (speech recognition)

Xây d ng các lu t gi i bài toán con ng i (Human Problem Solving

popularizes rules (Newell and Simon)

1973 H chuyên gia MYCIN v ch n tr y h c (Shortliffe, et,al.)

1975 Lý thuy t khung (frames), bi u di n tri th c (knowledge representation)

(Minsky)

1976

Toán nhân t o (AM: Artificial Mathematician) (Lenat) Lý thuy t

Dempster−Shafer v tính hi n nhiên c a l p lu n không ch c ch n

(Dempster−Shafer theory of Evidence for reason under uncertainty) ng

d ng h chuyên gia PROSPECTOR trong khai thác h m m (Duda, Har)

1977 S d ng ngôn ng chuyên gia OPS (OPS expert system shell) trong h

chuyên gia XCON/R1 (Forgy)

L ch s phát tri n c a HCG 3

N m Các s ki n

1978 H chuyên gia XCON/R1 (McDermott, DEC) đ b o trì h th ng máy tính

DEC (DEC computer systems)

1979 Thu t toán m ng v so kh p nhanh (rete algorithm for fast pattern

matching) c a Forgy ; th ng m i hoá các ng d ng v trí tu nhân t o

1980 Ký hi u h c (symbolics), xây d ng các máy LISP (LISP machines) t LMI

1982

H chuyên gia v Toán h c (SMP math expert system) ;

m ng n -ron Hopfield (Hopfield Neural Net) ;

D án xây d ng máy tính thông minh th h 5 Nh t b n

(Japanese Fifth Generation Project to develop intelligent computers)

1983 B công c ph c v h chuyên gia KEE

(KEE expert system tool) (intelli Corp)

1985 B công c ph c v h chuyên gia CLIPS

(CLIPS expert system tool (NASA)

Các l nh v c ng d ng c a h chuyên gia

\ Cho đ Cho đ n nay, hàng tr m h chuyên gia đã đ chuyên gia đã đ c xây d ng

và đã đ đã đ c báo cáo th ng xuyên trong các t p chí, sách, báo và h i th o khoa h c

\ Ngoài ra còn các h chuyên gia đ chuyên gia đ c s d ng trong các công ty, các t ch c quân s mà không đ không đ c công b vì lý

do b o m t

Ch n đoán (Diagnosis) L p lu n d a trên nh ng ch ng c quan sát đ c

Truy n đ t (Instruction) D y h c ki u thông minh sao cho sinh viên cóvì sao (why?), nh th nào (how?) và cái gì n u (what th h i

if?) gi ng nh h i m t ng i th y giáo

Gi i thích (Interpretation) Gi i thích nh ng d li u thu nh n đ c

Ki m tra (Monitoring) So sánh d li u thu l m đ c v i d li u chuyên

môn đ đánh giá hi u qu

L p k ho ch (Planning) L p k ho ch s n xu t theo yêu c u

D đoán (Prognosis) D đoán h u qu t m t tình hu ng x y ra

Ch a tr (Remedy) Ch đ nh cách th lý m t v n đ

i u khi n (Control) i u khi n m t quá trình, đòi h i di n gi i, ch n

đoán, ki m tra, l p k ho ch, d đoán và ch a tr

B ng 1 Ngành hoá h c (Chemistry)

CRYSALIS Interpret a protein’n 3-D structure

DENDRAL Interpret molecular structure

TQMSTUNE Remedy Triple Quadruple Mass Spectrometer (keep

it tuned)

MOLGEN Design gene - cloning experiments

B ng 2 Ngành đi n t (Electronics)

IN -ATE Diagnosis oscilloscope faults

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

B ng 3 Ngành đ a ch t (Geology)

DIPMETER Interpret dipmeter logs

LITHO Interpret oil well log data

MUD Diagnosis / remedy drilling problems

PROSPECTOR Interpret geologic data for minerals

B ng 4 Công ngh (Engineering)

REACTOR Diagnosis / remedy reactor accidents

DELTA Diagnosis / remedy GE locomotives

STEAMER Instruct operation - steam power-plant

B ng 5 Ngành y h c (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

B ng 6 Máy tính đi n t (Computer systems)

XSITE Configure customer site for DEC computers

YES/MVS Monitor / control IBM MVS opeating system

Example of ES

¬ the ES knows only what it has been explicitly “told”

¬ it doesn’t know what it doesn’t know

ES Design + Development

\ Which are the major steps in the Linear Model

of ES Development?

\ What do you have to take into account

when you plan an ES project?

\ What can you say about the delivery phase

of an ES project?

\ What kind of errors can occur

(during the development) of an ES?

ES Design + Development

\ Major basic steps in ES development

¬ Identification:

Determine problem and project requirements

¬ Conceptualization: Extract knowledge and construct a

conceptual model for solving problems using the knowledge

¬ Formalization: Map the conceptual model to available

representation and control paradigms

¬ Implementation: Construct/extend the implementation of the formalized model

¬ Testing: Evaluate the system

\ Software Engineering models

\ Project phases

\ Linear Model of ES Development

\ Sources of error in ES

The linear model of ES development life cycle

̌ C s tri th c (Knowledge Base)

̌ Máy duy di n (Inference Engine)

̌ Giao di n ng i s d ng (User Interface)

General Architecture of SE

Knowledge Base

Inference Engine End-User

Expertise Facts / Information

Expert System

Explanation Facility

Agenda

User

User interface

Expert and knowledge

Know-Development engine

World Model

Knowledge Base editor

Preceptors

Explanation Subsystem

Explanation Subsystem

D li u v n đ

c n gi i quy tTri th c m i

Mô hình C Ernest

C s tri th c

C s tri th c

Máy suy di n

Máy suy di n

Tri th c

C u trúc máy suy di n

C u trúc máy suy di n

S h utri th c

C stri th c

C stri th c

B nhlàm vi c

B nhlàm vi c

Tri th c và C s tri th c

\ Tri th c trong HCG :

u Ph n ánh s tinh thông đ tinh thông đ c tích t t sách v , t p chí,

t các chuyên gia hay các nhà bác h c

\ C s tri th c g m :

u Các ph n t (hay đ n v hay đ n v ) tri th c đ c đ c t ch c nh m t CSDL

u Tu theo ph theo ph ng ph ng ph áp phát tri n HCG mà các ph n t có đ đ c

tr ng, tính ch t khác nhau

u Ch ng h n trong các HCG d a theo lu t (Rules-Based ES) :

¬ M i ph n t tri th c là m t lu t

¬ C s tri th c nh v y còn đy còn đ c g i là b nh s n xu t (Production Memeory)

Phân lo i tri th c

\ Ng i ta th ng phân lo i tri th c theo nhi u cách

\ Theo phân lo i ch c n ng, có hai lo i tri th c :

u Tri th c phán đo n đo án (Assertion Knowledge) :

mô t các tình hu ng đã đng đã đ c thi t l p ho c s đ đ c thi t l p

u Tri th c th c hành (Operating Knowledge)

th hi n nh ng h u qu rút ra hay nh ng thao tác c n ph i hoàn thi n khi m t tình hu ng đã đng đã đ c thi t l p ho c s đ đ c thi t l p

trong l nh v c đang xc đang xét

Phân lo i tri th c theo bi u hi n

\ Theo phân lo i theo bi u hi n, c ng có hai lo i :

\ Tri th c hi n, rõ (explicit knowledge)

u Di n đ t b ng ngôn ng hình th c, d trao đ i gi a các cá nhân

u Có th bi u di n b ng các công th c khoa h c, các th t c t ng

minh, ho c nhi u cách khác

u Bao g m thông tin, d li u, sách báo, v n b n, tài li u đã đ c h

th ng b ng nhi u ph ng ti n

\ Tri th c ng m, n (tacit knowledge)

u Có đ c và n ch a trong kinh nghi m c a t ng cá nhân, mang tính

ch quan, bao g m nh ng hi u bi t riêng th u đáo, tr c giác, linh

c m, k n ng, …

u Khó trao đ i ho c chia s v i ng i khác

u Ch có th h c đ c t ng i khác nh quan h g n g i trong m t kho ng th i gian nào đó

Objects

ES Elements: Máy duy di n

\ Máy duy di n (inference engine) :

u Công c (ch ch ng tr ng tr ình, hay b x lý) t o ra s suy lu n b ng cách quy t đ t đ nh xem nh ng lu t nào s làm th a mãn các s

ki n, các đ c đ i t ng

u Ch n u tiên các lu t th a mãn

u Th c hi n các lu t có tính u tiên cao nh t