Xây dựng hệ thống trợ giúp chẩn đoán sơ bộ đột quỵ tại cộng đồng (LV01189)

- Chính vì lý do này sẽ dẫn đến những bất cập như sau: - Đối các bệnh viện tuyến trung ương: thường xuyên quá tải, có những bệnh viện bệnh nhân phải nằm 2 thậm chí 3,4 người một giường n

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC SƯ PHẠM HÀ NỘI 2

BÙI VĂN HÀO

XÂY DỰNG HỆ THỐNG TRỢ GIÚP CHẨN ĐOÁN SƠ BỘ ĐỘT QUỲ TẠI CỘNG ĐỒNG

Chuyên ngành :í luận văn học

LUẬN VĂN THẠC SĨ KHOA HỌC MÁY TÍNH

Người hướng dẫn khoa học

TS Nguyễn Thị Kiều Anh

HÀ NỘI – 2015

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC SƯ PHẠM HÀ NỘI 2

BÙI VĂN HÀO

XÂY DỰNG HỆ THỐNG TRỢ GIÚP CHẨN ĐOÁN SƠ BỘ ĐỘT QUỲ TẠI CỘNG ĐỒNG

Chuyên ngành : Khoa học máy tính

Mã số : 60 48 01 01

LUẬN VĂN THẠC SĨ KHOA HỌC MÁY TÍNH

Người hướng dẫn khoa học GS.TS Vũ Đức Thi

HÀ NỘI – 2015

Tôi bày tỏ lòng biết ơn sâu sắc tới GS TS Vũ Đức Thi người thầy đã

hết lòng dạy dỗ, dìu dắt, trực tiếp hướng dẫn và luôn tạo mọi điều kiện thuận lợi giúp tôi hoàn thành luận văn

Tôi chân cảm ơn khoa thần kinh bệnh viện Bạch Mai, Trung tâm Tim mạch Bệnh viên E, khoa thần kinh bệnh viện Việt Đứcvà các chuyên gia về bệnh đột quỳ đã nhiệt tình cung cấp thông tin giúp đỡ tôi hiểu biết về bệnh đột quỳ

Tôi chân thành cảm ơnLãnh đạo Văn phòng Bộ Y tế, lãnh đạo phòng Công nghệ thông tin, tập thể phòng công nghệ thông tin đã tạo điều kiện giúp

đỡ tôi trong quá trình học tập

Đặc biệt tôi chân thành cảm ơn gia đình, bạn bè và đồng nghiệp đã cổ

vũ, động viên giúp đỡ tôi trong suốt thời gian qua

2

Lời cam đoan

Tôi xin cam đoan rằng đề tài nghiên cứu của tôi dưới sự hướng dẫn chỉ

bảo của thầy GS TS.Vũ Đức Thi Những tài liệu về hệ chuyên gia, số liệu và

qua quá trình nghiên cứu tìm hiểu kết quả trong luận văn này là trung thực và không trùng lặp với các đề tài khác Tôi cũng xin cam đoan rằng mọi sự giúp đỡ cho việc thực hiện luận văn này đã được cảm ơn và các thông tin trích dẫn trong luận văn đã được chỉ rõ nguồn gốc

Tác giả

Bùi Văn Hào

3

MỤC LỤC

Lời mở đầu 1

Lời cam đoan 2

MỞ ĐẦU 6

1 Tính cấp thiết của đề tài 6

2 Mục đích nghiên cứu 8

3 Nhiệm vụ nghiên cứu 8

4 Đối tượng và phạm vi nghiên cứu 9

5 Giả thuyết khoa học 9

6 Phương pháp nghiên cứu 9

CHƯƠNG 1 10

TỔNG QUAN 10

1.1 Một số thành tựu trong chẩn đoán bệnh 10

1.1.1 Những nghiên cứu ở Nước ngoài 10

1.1.2 Những nghiên cứu ở Việt Nam 10

1.2 Hệ chuyên gia 11

1.2.1 Khái niệm 11

1.2.2 Cấu trúc của một hệ chuyên gia 12

1.2.2.1 Cơ sở tri thức 12

1.2.2.2 Môtơ suy luận 13

1.2.2.3 Phương tiện giải thích 13

1.2.2.4 Giao diện 14

1.2.2.5 Phạm vi ứng dụng của hệ chuyên gia 14

1.2.3 Các đặc tính của hệ chuyên gia 15

1.2.3.1 Tách các tri thức ra khỏi điều khiển 15

1.2.3.2 Tri thức chuyên gia 16

1.2.3.3 Tập trung nguồn chuyên gia 16

1.2.3.4 Lập luận may rủi 16

1.2.3.5 Lập luận không chính xác 17

4

1.2.4 Các giai đoạn xây dựng một hệ chuyên gia 17

1.2.5 Phạm vi ứng dụng hệ chuyên gia 18

1.3 Các phương pháp biểu diễn tri thức 19

1.3.1 Khái niệm 19

1.3.2 Các loại tri thức 19

1.3.3 Các kỹ thuật biểu diễn tri thức 20

1.3.3.1 Bộ ba Đối tượng – Thuộc tính – Giá trị 20

1.3.3.2 Các luật dẫn 22

1.3.3.2 Mạng ngữ nghĩa 29

1.3.3.4 Frame 31

1.3.3.5 Logic 36

1.3.3.6 Lược đồ 46

3.3.4 Các luật trong hệ chuyên gia 48

3.3.4.1 Các hệ thống dựa trên luật 48

3.3.4.2 Mô hình giải bài toán mang tính người 54

CHƯƠNG 2 56

SƠ LƯỢC BỆNH HỌC VỀ ĐỘT QUỲ 56

2.1 Khái niệm, định nghĩa, các triệu chứng của đột quỳ 56

2.1.1 Khái niệm 56

2.1.2 Định nghĩa 56

2.1.3 Triệu chứng: 57

2.1.3.1.Các tiền triệu xảy ra đột ngột thuộc về thần kinh 57

2.1.3.2.Diễn tiến 60

2.1.3.3.Tiền sử/ yếu tố thuận lợi: 60

2.2 Nguyên nhân dẫn đến bệnh đột quỳ 60

2.2.1 Nguyên nhân và các yếu tố nguy cơ 60

2.2.1.1.Các yếu tố không thể tác động thay đổi được gồm 60

2.2.1.2 Di truyền: 61

2.2.2 Cơ chế sinh bệnh 62

2.2.3 Chẩn đoán sơ bộ 62

2.2.3.1 Chẩn đoán xác định 62

5

2.2.3.2 Chẩn đoán phân biệt lâm sàng đột quỳ chảy máu và nhồi máu não 63

CHƯƠNG 3 65

XÂY DỰNG HỆ THỐNG TRỢ GIÚP 65

CHẨN ĐOÁNSƠ BỘ ĐỘT QUỲ TẠI CỘNG ĐỒNG 65

3.1 Khái niệm 65

3.2 Thông tin đầu vào 66

3.2.1 Danh sách các chuyên gia 66

3.2.3 Danh mục dấu hiệu, triệu chứng 67

3.3 Thông tin đầu ra 67

3.4 Yêu cầu của hệ thống 67

3.4.1 Đối với chuyên gia y tế 67

3.4.2 Đối với lựa chọn bệnh án 68

3.5 Tổ chức dữ liệu và sơ đồ thiết kế hệ thống 68

3.5.1 Hình thức biểu diễn dữ liệu 68

3.5.2 Phương án tổ chức dữ liệu 68

3.6 Thuật toán 69

3.7 Kết quả cụ thể 70

KẾT LUẬN 72

Tài liệu tham khảo 75

6

MỞ ĐẦU 1.Tính cấp thiết của đề tài

- Hiện nay, hệ thống khám - chữa bệnh của ngành y tế Việt Nam có tới hơn 1400 bệnh viện trong toàn quốc, được phân chia theo nhiều tuyến (trung ương - địa phương; tỉnh - huyện) bao gồm nhiều chuyên ngành khác nhau (nội; ngoại; sản; nhi; đông y, …) nhằm đáp ứng nhu cầu khám, chữa bệnh và chăm sóc sức khỏe người dân ngay từ tuyến cơ sở Tuy nhiên do rất nhiều lý

do mà công tác chăm sóc, quản lý người bệnh ở tuyến cơ sở chưa đáp ứng được yêu cầu mà Bộ Y tế đặt ra Đây là một lý do chính mà người bệnh với mọi cách đã ―đổ dồn‖ về các bệnh viện lớn và đặc biệt tuyến trung ương để khám chữa bệnh

- Chính vì lý do này sẽ dẫn đến những bất cập như sau:

- Đối các bệnh viện tuyến trung ương: thường xuyên quá tải, có những bệnh viện bệnh nhân phải nằm 2 thậm chí 3,4 người một giường như Viện Tim mạch quốc gia, bệnh viện Phụ sản Trung ương… đi đôi với việc này là với định biên bị ―bó cứng‖ khiến mỗi thầy thuốc sẽ phải tăng cường cường độ làm việc của mình thậm chí lên gấp đôi, gấp ba công suất làm việc của bản thân làm cho người thầy thuốc không đủ sức khoẻ và sự minh mẫn cần thiết

để khám những ca bệnh sau, dẫn đến sai sót chuyên môn là một điều không thể tránh khỏi

- Đối với tuyến y tế cơ sở: trình độ chuyên môn chưa đáp ứng được lại càng ngày mai một đi, kinh nghiệm thực tiễn lâm sàng đã bó hẹp dần dẫn đến chẩn đoán chậm, sai Có những sai sót mới chỉ dừng lại ở lãng phí thời gian, tiền của như không bệnh lại chẩn đoán thành bệnh; nhưng nguy hiểm hơn là

có bệnh này nặng lại chẩn đoán nhẹ hơn hoặc nhầm bệnh khác khiến bệnh

thêm trầm trọng, thậm chí dẫn đến tử vong

7

- Đối với cộng đồng: hiện nay khi đời sống được nâng lên, mức thu nhập người dân ngày càng tăng thì nhu cầu hiểu biết kiến thức y học để tự phòng tránh, chăm sóc và bảo vệ sức khoẻ của người dân và cộng đồng đã được nâng lên rõ rệt Người dân có thể nâng cao kiến thức, hiểu biết của mình thông qua tư vấn sức khoẻ, các buổi truyền thông giáo dục sức khoẻ, tra cứu trên mạng, Do vậy nếu có những công cụ, phần mềm hỗ trợ để người dân tự có thể tra cứu, kiểm định thì cũng góp phần bảo vệ sức khoẻ nhân dân, phòng ngừa nguy

cơ cao,

- Đặc biệt nhưđột quỳ là một cấp cứu tim mạch rất nguy hiểm, theo Tổ chức Y tế thế giới (WHO), bệnh tim mạch và đột quỳ là kẻ giết người khủng khiếp nhất hiện nay trên thế giới, vượt qua căn bệnh tả, HIV/AIDS, sốt xuất huyết và bệnh lao Theo thống kê của một số bệnh viện, số người trẻ bị đột quỳ vào viện cũng tăng từ 20% đến 30% so với vài năm trước đây Đột quỳ đòi hỏi phải được thường xuyên truyền thông, phổ biến kiến thức để mọi người có thể sơ bộ định hướng chẩn đoán; đến các cơ sở y tế; cấp cứu thật khẩn trương và kịp thời, nếu không người bệnh có thể tử vong hoặc dẫn đến việc điều trị khó khăn, thậm chí để lại di chứng nặng nề cho người bệnh

- Đồng thời đối với người thầy thuốc tuyến cơ sở hoặc không phải chuyên khoa cũng cần phải có kiến thức và phương tiện trợ giúp để đưa ra định hướng chẩn đoán sơ bộ: ―có‖ hoặc ―không‖ đột quỳ trên một người bệnh

có những dấu hiệu hay triệu chứng chỉ điểm

- Để từng bước khắc phục những bất cập, Bộ Y tế đã đưa ra những giải pháp tổng thể cả về mặt chính sách cũng như nhân lực, tài chính, chuyên môn,

kỹ thuật, nâng cao chất lượng chuyên môn tuyến dưới (đề án 1816); trong đó việc ứng dụng công nghệ thông tin trong quản lý bệnh viện cũng được đặt ra, tuy nhiên mới chỉ dừng lại ở bước điện tử hoá khâu giấy tờ chứ chưa quan tâm hỗ trợ khâu chẩn đoán sơ bộ nhanh tại cộng đồng

8

- Xuất phát từ vấn đề này, qua nghiên cứu chúng tôi nhận thấy nếu sử dụng hệ chuyên gia hỗ trợ cho chẩn đoán sơ bộ đột quỳ tại cộng đồng sẽ giúp cho tuyến y tế xã phường, thậm chí y tế tuyến huyện ở vùng sâu, xa, đặc biệt khó khăn có những định hướng chẩn đoán sơ bộ ban đầu kịp thời với độ chính xác cao; điều này sẽ nhằm giảm thiểu sai sót đáng tiếc và phục vụ y học thường thức cho đông đảo nhân dân tự tìm hiểu, chăm sóc, bảo vệ và nâng cao sức khoẻ của mình

2 Mục đích nghiên cứu

Tìm hiểu các phương pháp biểu diễn tri thức, các kỹ thuật suy diễn thường sử dụng trong hệ chuyên giađể cuối cùng xây dựng nên một chương trình hệ chuyên gia ứng dụng trong y tế; trợ giúp phát hiện sớm, phòng ngừa bệnh tại các tuyến tuyến y tế xã phường, thậm chí y tế tuyến huyện ở vùng sâu, xa, đặc biệt khó khăn có những định hướng chẩn đoán sơ bộ ban đầu kịp thời với độ chính xác cao

3 Nhiệm vụ nghiên cứu

Luận văn tập trung nghiên cứu và giải quyết vào ba vấn đề chính như sau :

1 Tìm hiểu sơ bộ bệnh học đột quỳ

2 Tìm hiểu, nghiên cứu hệ chuyên gia, phân tích, đánh giá ưu, khuyết điểm của các phương pháp biểu diễn tri thức, các cơ chế suy luận trong hệ chuyên gia

3 Xây dựng Hệ thống trợ giúp chẩn đoán sơ bộ đột quỳ tại cộng đồng Phân tích, đánh giá ưu khuyết của các phương pháp biểu điễn tri thức và xây dựng một chương trình ứng dụng vào trong thực tế của việc chẩn đoán bệnh về đột quỳ

9

4 Đối tượng và phạm vi nghiên cứu

Đối tượng nghiên cứu:

Các bệnh án, dấu hiệu, triệu chứng bệnh đột quỳ;

Lý thuyết hệ chuyên gia

Phạm vi nghiên cứu

Chúng tôi sử dụng phương pháp lược đồ về để biểu diễn tri thức cách

xây dựng một chương trình ứng dụng trong việc Hệ trợ giúp thấy thuốc chẩn

đoán sơ bộ bệnh đột quỳ tại cộng đồng

5 Giả thuyết khoa học

Chúng tôi nhận thấy việc lựa chọn đi sâu vào nghiên cứu đề tài ― Xây dựng hệ thống trợ giúp chẩn đoán sơ bộ đột quỳ tại cộng đồng‖ là mang tính cấp thiết, khả thi cao trong giai đoạn hiện nay và trong tương lai

6 Phương pháp nghiên cứu

Nghiên cứu các cơ sở khoa học của hệ chuyên gia: Các phương pháp biểu diễn tri thức thường dùng trong hệ chuyên gia và nghiên cứu tiếp cận

―đối với CNTT‖ từ đó xây dựng một chương trình ứng dụng trong thực tế

10

CHƯƠNG 1 TỔNG QUAN 1.1.Một số thành tựu trong chẩn đoán bệnh

1.1.1.Những nghiên cứu ở Nước ngoài

Trên thế giới, các hệ chuyên gia đã xuất hiện khá sớm và nó đã đi sâu vào trong đời sống xã hội MYCIN là hệ chuyên gia thành công đầu tiên trên thế giới Nó được xây dựng tại trường tổng hợp Stanford (Mỹ) vào giữa những năm bảy mươi nhằm giúp cho các thầy thuốc chẩn đoán các loại bệnh

do vi khuẩn Vấn đề chẩn bệnh thực chất là quá trình so sánh các triệu chứng của bệnh nhân với các triệu chứng của từng loại bệnh để tìm ra loại bệnh thích ứng Vấn đề ở chỗ các thầy thuốc khó lòng chẩn đoán được nhanh và đúng tất

cả các loại bệnh MYCIN thỏa mãn được các yêu cầu đó bằng các kết luận đáng tin cậy

Một ví dụ khác là hệ chuyên gia hiện đã đứng vững trên thị trường trong nhiều năm trước đây là PROSPECTOR, do Richard Duds, Peter Hard,

và Rene Roboh xây dựng PROSPECTOR là một hệ chuyên gia trong lĩnh vực địa chất Chương trình này có nhiều dạng khác nhau, trong đó có các chương trình phát triển hiện mỏ dầu, khí đốt tự nhiên, và khí heli

1.1.2 Những nghiên cứu ở Việt Nam

Ở nước ta, một số tác giả đã ứng dụng hệ chuyên gia trong lĩnh vực y học như chẩn đoán bệnh Thần kinh, chẩn đoán bệnh phổi… Tuy nhiên, tính phổ cập của hệ chuyên gia này không lớn

Do vậy những người làm công nghệ thông tin, những nhà quản lý và những người làmchuyên môn cần phải kết hợp chặt chẽ với nhau tạo ra những sản phẩm tin học có giá trị thực tiễn thúc đẩy đời sống xã hội

11

Xuất phát từ những lợi ích to lớn của hệ chuyên gia và từ nhu cầu của thực tế đời sống, chúng tôi đã chọn đề tài theo hướng làm ra một sản phẩm cụ thể để ứng dụng vào thực tế đời sống

Ở Việt Nam hiện nay, nền y học đã rất phát triển theo hướng hiện đại Chúng ta đã có khá nhiều các chuyên gia giỏi đầu ngành với trình độ Quốc tế Tuy nhiên vẫn còn nhiều bất cập về trình độ của đội ngũ y, bác sĩ ở các bệnh viện, trung tâm y tế, trạm y tế ở các tuyền tỉnh huyện, xã

Chúng tôi vẫn thường đặt ra câu hỏi:

Làm thê nào để sử dụng được một cách rộng rãi các tri thức y học của các chuyên gia trong tất cả các bệnh viện?

Làm thế nào để nâng cao trình độ chuyên môn của độ ngũ thầy thuốc ở các tuyến tỉnh huyện, xã nghèo nhất là những nơi vùng sâu, vùng xa?

Có nhiều cách làm khác nhau để tìm câu trả lời cho những câu hỏi trên Cách giải quyết của chúng tôi là xây dựng một chương trình ―Xây dựng hệ thống trợ giúp chẩn đoán sơ bộ bệnh đột quỳ tại cộng đồng‖ Trên cơ sở các triệu chứng thực tế của bệnh nhân Thông qua chương trình bác sĩ có thể ― nhờ‖ các chuyên gia nổi tiếng trong lĩnh vực đột quỳ chẩn đoán Từ kết luận chẩn đoán của các chuyên gia và dựa trên những nhận định của mình, bác sĩ khám bệnh trực tiếp có thể đưa ra nhanh được một kết luận tốt về hiện trạng bệnh tật của bệnh nhân

1.2.Hệ chuyên gia

1.2.1 Khái niệm

Hệ chuyên gia là một chương trình máy tính biểu diễn và lập luận luật dựa trên tri thức trong một chủ đề thuộc một lĩnh vực cụ thể nào đó, với cách nhằm giải quyết vẫn đề hoặc đưa ra những lời khuyên

12

1.2.2 Cấu trúc của một hệ chuyên gia

Trong lĩnh vực chuyên gia, các chuyên gia chú trọng vào các tri thức của vấn đề Loại tri thức này được gọi là tri thức lĩnh vực, được chuyên gia lưu trong bộ nhớ vĩnh cửu LTM (long term memory)

Lúc cho lời khuyên, chuyên gia cần thu thập các sự kiện về lĩnh vực, lưu nó trong bộ nhớ tạm thời STM ( short term memory) Chuyên gia lập luận

về vấn đề bằng cách kết hợp các sự kiện STM với tri thức LTM Dùng quá trình này, chuyên gia suy luận thông tin mới về vấn đề và đi đến kết luận

Giải vấn đề của chuyên gia Giải vấn đề của hệ chuyên gia

Hình 1.1: So sánh về việc giải vấn đề giữa chuyên gia và hệ chuyên gia

Người dùng (Các sự kiện các kết luận)

Mô tơ suy luận

Cơ sở tri thức (các tri thức về lĩnh

vực)

Bộ nhớ làm việc (các

sự suy luận các kết

luận)

13

1.2.2.2 Môtơ suy luận

Hệ chuyên gia mô hình hóa quá trình lập luận của con người trong khối môtơ suy luận, hay thường được gọi là môtơ suy diễn

Môtơ suy luận (inference engine): Qúa trình trong hệ chuyện gia cho phép khớp các sự kiện trong bộ nhớ làm việc với các tri thức về lĩnh vực trong cơ sở tri thức, để rút ra kết luận về vấn đề

Môtơ suy luận làm việc dựa trên các sự kiện trong bộ nhớ làm việc và tri thức về lĩnh vực trong cơ sở tri thức để rút ra thông tin mới Vậy nó tìm các luật để khớp phần giả thiết của luật với thông tin và trong bộ nhớ Khi phát hiện thấy khớp, kết luận của thông tin này là mới

1.2.2.3 Phương tiện giải thích

Là khả năng giải thích cho các suy luận trong hệ chuyên gia Phương tiện giải thích dùng giải thích cho người dùng tại sao nó yêu cầu câu hỏi và đi đến kết luận

Phương tiện này tạo điều kiện thuận lợi cho cả người phát triển hệ thống lẫn người dùng Người phát triển có thể dùng nó để phát hiện chỗ sai trong tri thức của hệ thống, khi đó người dùng dễ dàng hiểu lập luận của hệ thống

Giải thích về cách suy luận: Giải bài toán trong hệ chuyên gia không giống như trong chương trình bình thường Chúng khác nhau ở chỗ hệ thống chuyên gia làm việc trên vấn đề không có cấu trúc giống nhau, trong khi bài toán trong chương trình cổ điển đã có các bước giải, tức bài toán có cấu trúc hoàn toàn được xác định Việc giải thích ―thế nào‖ của hệ chuyên gia sẽ khiến người dùng tin tưởng thêm vào khuyến cáo của hệ thống, và cũng là cách để nâng cao độ tin cậy của kết luận

Giải thích tại sao: Một hệ chuyên gia có thể giải thích tại sao nó đặt ra một câu hỏi Khi tham vấn chuyên gia, sự tương tác quan trọng ở chỗ nó giúp

14

chuyên gia cởi mở, thân thiện, có tác dụng gợi mở tri thức chuyên gia Người

ta cũng có thể hỏi chuyên gia ―tại sao‖ về các xét đoán, suy luận…khi thấy thuận tiện Câu trả lời có tác dụng làm người dùng thoải mái thêm và có thể biết được điều mà chuyên gia đang cho là quan trọng

1.2.2.4 Giao diện

Tương tác giữa hệ chuyên gia và người dùng thường được thiết kế theo kiểu như ngôn ngữ tự nhiên Yêu cầu cơ bản về thiết kế là trả lời được các câu hỏi Để đạt được độ tin cậy cao về các ý kiến chuyên gia, cũng như đạt được

uy tín cao từ phía người dùng, việc thiết kế câu hỏi cũng cần được lưu ý Các giao diện như; đồ họa, thực đơn, biểu tượng hay tự xác định…là các loại được dùng

Hình 1.2: Các thành phần của một hệ chuyên gia

1.2.2.5 Phạm vi ứng dụng của hệ chuyên gia

- Người ta cần chuyên gia cả ngoài giờ hay tại những nơi xa, nguy hiểm

Chuyên gia

Giao diện vơi chuyên gia

Thu thập tri thức

Quan sát

Giao diện người dùng

Các hệ thống khác

Cơ sở tri thức lĩnh vực

Bộ nhớ làm việc Người dùng

- Hỗ trợ chuyên gia trong công việc nhỏ để nâng cao năng suất

- Hỗ trợ chuyên gia trong công việc phức tạp để quản lý sự phức tạp một cách hiệu quả

- Dùng lại các tri thức chuyên gia khi không còn nhớ được.[2]

1.2.3 Các đặc tính của hệ chuyên gia

1.2.3.1 Tách các tri thức ra khỏi điều khiển

Cơ sở tri thức và mô tơ suy luận là khối tách rời Một khối chứa các tri thức về chuyên gia lĩnh vực, khối kia là cơ chế giải vẫn đề độc lập với khối cơ

sở tri thức Việc phân tách các tri thức của hệ thống với điều khiển là khía cạnh có giá trị trong hệ chuyên gia Đó cũng là điển khác biệt của hệ chuyên gia với chương trình bình thường

Các chương trình máy tính bình thường nhập các tri thức của chương trình cùng với thao tác điếu khiển trên tri thức đó Điều náy không đảm bảo tính độc lập giữa việc mã hóa các tri thức và việc xử lý các tri thức đó Do vậy

mà khó xem xét các tri thức ở dạng mã hóa và rất khó để hiểu được đang dùng tri thức nào và cách dùng ra sao

Do trong hệ chuyên gia đã tách hai khối tri thức và xử lý, các nhiệm vụ bảo trì và thay đổi dễ được thực hiện Người ta dễ dàng thay đổi một phần tri thức cũng như thêm bất kỳ tri thức nào tại bất cứ nơi đâu trong cơ sở tri thức Nếu cần thay đổi điều khiển, người tathay đổi thuật toán trong môtơ suy luận

16

1.2.3.2 Tri thức chuyên gia

Điểm quan trọng trong hệ chuyên gia là thu thập được các tri thức của

hệ chuyên gia Tri thức này bao gồm tri thức về lĩnh vực và kỹ năng giải vấn

đề Các tri thức thu được từ nhiều chuyên gia không nhất thiết là các ý tưởng sáng chói hay độc đáo, mà đặc biệt, sâu về lĩnh vực

Thuật ngữ ―chuyên gia‖ mô tả người có kỹ năng về giải đúng vấn đề và giải vấn đề theo cách hiệu quả Họ có thể thể hiện khả năng lập luận và khả năng này là quá khó đối với những người trong cùng lĩnh vực Các chuyên gia

là người sở hữu các tri thức chuyên gia lĩnh vực

1.2.3.3 Tập trung nguồn chuyên gia

Hầu hết các chuyên gia có kỹ năng giải vấn đề trong lĩnh vực liên quan đến nguồn tri thức chuyên gia Tuy nhiên, ngoài lĩnh vực này, các chuyên gia

có thể không có khả năng giải vấn đề Con người thường cũng như vậy Chẳng hạn không thể dùng hệ chuyên gia ngành y để trợ giúp sửa máy tính được

Một khó khăn chung đối với các nhà thiết kế hay phát triển hệ thống là thu thập các tri thức chuyên gia để giải các vấn đề khó, phức tạp Một trong những phương pháp đề xuất là trực tiếp làm việc với tri thức chuyên sâu về vấn đề và làm việc với bài toán được xác định tốt

1.2.3.4 Lập luận may rủi

Các chuyên gia tinh tường trong việc dùng kinh nghiệm để giải đúng và hiệu quả bài toán đang xét Qua kinh nghiệm đã dùng, họ hiểu vấn đề một cách thực tế và giữ dưới dạng may rủi Các may rủi điển hình dò chuyên gia dùng khi giải vấn đề có thể thể hiện trọng một số ví dụ sau:

* Trong mùa hè, người ta thường uống nhiều nước

* Nếu gặp bệnh có tính di truyền, nên kiểm tra lịch sử bệnh của bệnh nhân

17

* Với vấn đề hỏng xe ô tô, kiểm tra điện trước tiên

May rủi thường dùng trong hệ chuyên gia để giúp người ta đi nhanh đến giải pháp Trong hệ chuyên gia, chiến lược lập luận này không giống như các thủ tục chính xác của chương trình bình thường Chương trình xử lý dữ liệu theo luật bài toán, những hệ chuyên gia thường dùng các kỹ thuật lập luận may rủi

1.2.3.5 Lập luận không chính xác

Hệ chuyên gia được coi là thành công trong ứng dụng cần đến lập luận không chính xác Những loại ứng dụng này đặc trưng bằng thông tin không chắc chắn, nhập nhằng hay không sẵn sàng, đặc trưng bằng tri thức lĩnh vực

so việc suy luận một cách không chính xác cung cấp Thực tế thường xảy ra như vậy, chẳng hạn bác sĩ khám bệnh nhân vào cấp cứu trong hoàn cảnh không có nhiều thông tin về bệnh nhân

1.2.4 Các giai đoạn xây dựng một hệ chuyên gia

Trên bình diện rộng, việc xây dựng một hệ chuyên gia sẽ phụ thuộc vào tài nguyên được cung cấp Tuy nhiên cũng giống như bất kỳ một dự án nào khác, việc phát triển hệ cũng phụ thuộc vào quá trình xây dựng được tổ chức

và gây ấn tƣợng với cấp quản lý trên

Kiểm tra nội bộ hệ chuyên gia trên các bài toán thực do các chuyên gia và kĩ sƣ tri thức tiến hành

Hệ thống đƣợc cho các user chọn lọc test chứ không phải do các chuyên gia và kĩ

sƣ tri thức test

Test và hợp pháp hóa – tài liệu cho user – Đào tạo – hỗ trợ nhanh cho user

Sửa lỗi Nâng cấp hệ thống

Hình 1.3: Các giai đoạn xây dựng hệ chuyên gia[2]

 Thiết kế: Xây dựng các đối tƣợng theo các ràng buộc

 Chẩn đoán:Chức năng trong hệ thống hay phát hiện lỗi dựa trên các quan sát thông tin

 Giảng dạy: Giúp giáo dục sinh viên trong một vài môn học

 Diễn giải: Cho phép hiểu tình huống từ các thông tin sẵn có

 Giám sát: Hành vi của hệ thống với các trạng thái hệ thống đƣợc coi là gây cấn

 Lập kế hoạch: Tạo các hành động đạt đƣợc theo các ràng buộc

 Dự toán: Dự báo để biết kết quả và các tình huống gây ra

 Chuẩn trị: Khuyến cáo các giải pháp đối với các chức năng sai, rồi kết hợp với việc lập kế hoạch để có cách điều trị phù hợp

20

Tri thức khai báo: Cho biết một vấn đề được thấy như thế nào, tri thức này bao gồm các phát biểu đơn giản dưới dạng khẳng định logic đúng hoặc sai Tri thức khai báo cũng có thể là một danh sách các khẳng định nhằm mô

tả đầy đủ hơn về một đối tượng hay một khái niệm nào đó

Siêu tri thức: Là mô tả tri thức về tri thức giúp lựa chọn tri thức thích hợp nhất trong số các tri thức khi giải quyết một vấn đề Các chuyên gia sử dụng tri thức này để điều chỉnh hiệu quả giải quyết vấn đề bằng các hướng, các lập luận về miền tri thức có khả năng hơn

Tri thức heuristic: Mô tả các ―mẹo‖ để dẫn dắt tiến trình lập luận Tri thức heuristic còn được gọi là tri thức nông cạn do không bảo đảm hoàn toàn chính xác về kết quả giải quyết vấn đề Các chuyên gia thường dùng các tri thức khoa học như sự kiện, luật,…sau đó chuyển chúng thành các tri thức heuristic để thuận tiện hơn trong việc giải quyết một số bài toán

Tri thức có cấu trúc:Mô tả tri thức theo cấu trúc Loại tri thức này mô tả mô hình tổng quan hệ thống quan điểm của hệ chuyên gia, bao gồm khái niệm, khái niệm con, các đối tượng, diễn tả chức năng và mối liên hệ dựa theo cấu trúc xác định

1.3.3 Các kỹ thuật biểu diễn tri thức

Phần này các kỹ thuật phổ biến nhất để biểu diễn tri thức, bao gồm

o Bộ ba Đối tượng – Thuộc tính – Gía trị

Ví dụ:

OAV được dùng đặc biệt rộng rãi để biểu diễn những sự kiện và mẫu

để sánh hợp các sự kiện Mạng ngữ nghĩa cho những hệ như vậy là một hệ bao gồm các nút đối tượng, nút thuộc tính và nút giá trị được liên kết bởi HAS – A và IS – A Nếu hệ chỉ gồm một loại đối tượng và thừa kế không cần thiết thì việc biểu diễn trở nên đơn giản hơn, chỉ gồm các cặp thuộc tính – giá trị

Trong các sự kiện O – A – V, một đối tượng có thể có nhiều thuộc tính với các kiểu giá trị khác nhau Hơn nữa một thuộc tính cũng có thể có một hay nhiều giá trị Chúng được gọi là sự kiện đơn trị (single – valued) hoặc đa trị (multi – valued) Điều này cho phép các hệ tri thức linh động trong việc biểu diễn các tri thức cần thiết

Các sự kiện không phải lúc nào cũng bảo đảm là đúng hay sai với độ chắc chắn hoàn toàn Vì thế khi xem xét các sự kiện, người ta còn sử dụng khái niệm là độ tin cậy Phương pháp truyền thống để quản lý thông tin không chắc chắn là sử dụng nhân tố chắc chắn CF (certainly factor) Khi đó trong sự kiện O – A – V sẽ có thêm một giá trị xác định độ tin cậy của nó là CF

22

Ngoài ra, khi các sự kiện mang tính ―nhập nhằng‖, việc biểu diễn tri thức cần đưa ra một kỹ thuật, gọi là logic mờ (do Zadeh đưa ra năm 1965) Các thuật ngữ nhập nhằng được thể hiện trong việc lượng hóa tập mờ

Về mặt logic, cấu trúc của luật kết nối một hay nhiều giả thiết, hay cái

có trước trong câu IF, với một hay nhiều kết luận, hay được gọi là kết quả trong câu THEN

Ví dụ: IF Màu của quả bóng là xanhTHEN Tôi thích quả bóng

Nói chung phần giả thiết của một luật có thể gồm nhiều giả thiết nhỏ gắn với nhau thông qua các phép logic AND (và) hay OR (hoặc) hay cả hai Luật cũng có thể dùng câu ELSE (ngược lại thì) dùng cho suy luận khi giả thiết bị sai

Trong hệ thống dựa trên các luật người ta thu thập các tri thức lĩnh vực trong một tập và lưu trữ chúng trong một tri thức của hệ thống Hệ thống dùng các luật này cùng với các thông tin trong bộ nhớ để giải bài toán Khi câu IF của luật khớp với thông tin trong bộ nhớ, hệ thống thực hiện các hoạt động

mô tả trong câu THEN của luật Lúc này luật được xem như đã thực hiện, hay chưa; câu THEN được bổ sung vào bộ nhớ Mệnh đề mới này cũng có thể làm cho các luật khác thực hiện

Ví dụ:

23

Ban đầu cơ sở tri thức có hai luật và bộ nhớ rỗng Khi nhân đƣợc trả lời

―đỏ’ cho câu hỏi ―xe màu gì?‖, bộ suy diễn của hệ chuyên gia dựa trên luật sẽ thực hiện các luật và rút ra đƣợc thông tin mới ―sẽ mua xe‖

Hình 1.4: Ví dụ cho suy diễn dựa trên luật

Hỏi: xe màu gì?

Trả lời: đỏ Việc xử lý các luật trong hệ thống dựa trên các luật đƣợc quản lý bằng một module gọi là bộ suy diễn

a Khai thác một thủ tục

Ngoài việc sản sinh các thông tin mới thông qua các sự kiện trong câu THEN một luật có thể thực hiện hành động Hành động trong luật có thể là tính toán đơn giản, nhƣ là:

IF Cần đến diện tích hình chữ nhật THEN Diện tích = Chiều dài x Chiều rộng

Để thực hiện các thao tác phức tạp hơn, nhiều hệ chuyên gia truy nhập các thủ tục bên ngoài hệ thống

IF thích THEN sẽ mua

IF xe đỏ THEN sẽ thích

IF thích THEN sẽ mua

IF xe đỏ THEN sẽ thích

IF thích THEN sẽ mua

và bảng tính, hay thay đổi các thông tin nhờ chức năng hỗ trợ quyết định của

hệ thống xử lý luật

b Các dạng khác nhau của luật

Các luật thể hiện tri thức có thể được phân loại theo loại tri thức Và như vậy có các lớp luật liên quan đến các tri thức gồm:

 Tri thức quan hệ: IF Acquy hỏng THEN không khởi động ô tô được

 Tri thức khuyến cáo: IF không khởi động ô tô được THEN đi bộ

 Tri thức hướng dẫn: IF ô tô không khởi động được AND xăng dầu tốt THEN Kiểm tra hệ thống điện

 Tri thức chiến lược: IF ô tô không khởi động được THEN trước tiên kiểm tra hệ thống xăng dầu, rồi kiểm tra hệ thống điện

 Tri thức diễn giải

 Tri thức chẩn đoán

 Tri thức thiết kế

c Dùng biến trong luật

Sử dụng các biến trong luật nhằm phù hợp với các ứng dụng thực hiện cùng một số thao tác trên tập các đối tượng tương tự nhau Thông thường với mỗi phát biểu về tri thức liên quan đến nhiều sự kiện, người ta dùng nhiều luật, Nếu viết một luật đơn cho mỗi đối tượng thì số lượng các luật sẽ rất

25

nhiều, như vậy không hiệu quả và hệ thống khó quản lý các luật tương tự nhau

Ví dụ:

Luật sau cho biết Hùng có thể nghỉ ngơi hay không

IF Hùng là công chức AND tuổi của Hùng quá 60 THEN Hùng có thể nghỉ ngơi

Khi hệ thống muốn kiểm tra với các cá nhân khác không phải là Hùng thì người ta cần sử dụng các luật tương tự như luật này Do vậy không kinh tế Thậm chí độ tuổi nghỉ ngơi của con người cần được linh động trong khoảng

từ 55 tuổi đến 60 tuổi Có thể dùng ngôn ngữ lập trình để tạo ra một luật để luật này có thể khớp với dải giá trị rộng hơn Các luật này dùng biến để khớp với các mệnh đề tương tự

bộ nhớ có thông tin về (tên, nghề nghiệp, tuổi) của nhiều đối tượng như trong

Hình 1.5: Một phần nội dung trong bộ nhớ cho biết tuổi của các cá nhân

Hoa, công chức, 44

Hoa, công chức, 64

Huệ, giáo viên, 32

Đào, thương gia, 54

26

Giả thiết đầu tiên gắn tên một các nhân viên cho biết X, nếu người ấy là công chức Giả thiết thứ hai kiểm tra xem người có tên gán cho biến X đó có quá 60 tuổi không Nếu khớp cả hai giả thiết, kết luận rằng người này có thể nghỉ và đưa thông tin vào bộ nhớ

Việc khớp luật có sử dụng biến cho phép xử lý thông tin một cách hiệu quả Người ta có thể viết luật này thay cho nhiều luật, thuận tiện cho việc mã hóa và bảo trì cơ sở luật Luật trên có được tri thức chuyên gia ―Nếu công chức quá tuổi 60, thì họ có thể nghỉ ngơi‖

về tri thức chuyên gia trong quan hệ này, người ta dùng nhân tố chắc chắn Chẳng hạn, luật trên có thể được viết lại với giá trị CF là 0,8:

IF Lạm phát cao THEN Lạm phát, CF=0,8

Ví dụ này mới chỉ giới thiếu sơ lược về luật với sự không chắc chắn

Nó cũng như các luật bình thường, ngoại trừ kết luật được khẳng định với mức độ tin cậy

e Các luật meta

Khi giải vấn đề, các chuyên gia cũng cần cả các tri thức lĩnh vực lẫn tri thức hướng dẫn sử dụng các tri thức lĩnh vực Tri thức lĩnh vực đặc trưng cho

27

lĩnh vực; tri thức hướng dẫn đặc trưng cho việc sử dụng tri thức Tri thức hướng dẫn dùng tri thức lĩnh vực để xác định cách giải vấn đề tốt nhất Loại tri thức này gọi là tri thức meta

Như vậy, tri thức meta là tri thức về cách sử dụng và điều khiển tri thức lĩnh vực Tri thức meta thường được thể hiện trong hệ thống dựa trên luật thông qua luật meta để chúng có thể truy cập trực tiếp Luật meta là luật mô tả cách thức dùng các luật khác

Luật meta đưa ra chiến lược dùng các luật về lĩnh vực chuyên dụng, thay vì đưa ra thông tin mới

Ví dụ: IF Ô tô khởi động được AND hệ thống điện hoạt động bình thường

THEN Dùng các luật liên quan đến hệ thống xăng dầu Luật meta chẩn đoán về ô tô này hướng việc sửa chữa ô tô về hệ thống xăng dầu, nếu không phát hiện được gì trong hệ thống điện Luật meta hướng dẫn tri thức hệ thống rẽ nhánh về một phần của công việc, cũng như làm tăng hiệu quả của hệ thống bằng cách hướng dẫn hệ thống suy luận tại nhánh có khả năng giải vấn đề

f Tập các luật

Các tri thức chuyên giá được tích lũy thành các luật để giải các vấn đề Tập các luật dùng cho vấn đề này nhưng không dùng được cho vấn đề khác Tập các luật phản ánh kinh nghiệm, khéo léo của chuyên gia về lĩnh vực Việc chọn lựa tập luật nào cũng thể hiện trình độ của chuyên gia

Tuy nhiên chỉ riêng các luật không đủ để lập luận Do vậy cần đến chiến lược để biết khi nào áp dụng luật và áp dụng như thế nào.Ví dụ:

28

Hình 1.6: Tập các luật liên quan đến việc hỏng xe

Các giải pháp hướng dẫn sử dụng luật khi thiết kế hệ thống dựa trên luật là dùng cấu trúc modun để sắp xếp các luật về lĩnh vực Cấu trúc này cũng gợi ý cách giải quyết bài toán từ trên xuống, ở đó tập các luật được dùng chỉ khi phù hợp Hệ thống có thể chuyển điều khiển đến tập luật đã cho bằng cách dùng luật meta

Một số nhận xét về việc dùng các luật có cấu trúc modun như sau:

 Ưu điểm chính của thiết kế này là thể hiện được cách giải vấn đề phức tạp Nhìn chung con người có xu hướng chia vấn đề phức tạp ra các vấn đề nhỏ hơn, dễ quản lý hơn

 Ưu điểm khác của cấu trúc các luật theo modun là dễ phát triển và bảo trì hệ thống Khi phát triển hệ thống, người ta chỉ tập trung vào một modun Khi cần thiết người ta có thể thử và kiểm tra riêng từng modun theo cách độc lập Đối với việc quản lý toàn bộ cơ sở tri thức, việc thiết kế theo các modun tỏ ra thuận tiện

 Về kỹ thuật, tiếp cận này có ưu điểm dễ tích hợp các kỹ thuật thể hiện tri thức, chiến lược suy diễn khác nhau vào cùng một hệ thống

Chẩn đoán hỏng hóc

xe ô tô

Chẩn đoán hệ thống điện Chẩn đoán hệ thống xăng dầu

29

1.3.3.3 Mạng ngữ nghĩa

Mạng ngữ nghĩa là môt phương pháp biểu diễn tri thức dung đồ thị trong đó nút biểu diễn đối tượng và cùng biểu diễn quan hệ giũa các đối tượng Quan hệ là phần chính yếu trong mạng ngữ nghĩa Không có quan hệ, tri thức chỉ là tập hợp các sự kiện không liên quan với nhau Với quan hệ, tri thức trở thành một cấu trúc nối liền với các tri thức có liên quan

Có vài loại quan hệ được sử dụng trong hầu hết các tri thức Việc định nghĩa các quan hệ dùng chung trong các mạng ngữ nghĩa sẽ làm dễ dàng hơn trong việc dùng các mạng khác nhau

Có hai loại kết nối được sử dụng rộng rãi là IS-A và A-KIND-OF, thường được viết tắt là ISA và AKO

IS-A, viết tắt của ―is instance of ‖, dùng để chỉ rõ một đối tượng

AKO, viết tắt của ―a kind of ‖, dùng để kết nối các lớp với nhau AKO không dùng để kết nối các trường hợp cá biệt với nhau, đó là chức năng của ISA AKO kết nối một lớp với lớp cha Nói cách khác, AKO kết nối các lớp với nhau và ISA kết nối một trường hợp cá biết với một lớp Trong kết nối AKO, lớp được chỉ tới gọi là lớp cha (subclass) và lớp dẫn xuât gọi là lớp con (subclass) Các đối tượng của một lớp có nhiều thuộc tính Mỗi thuộc tính có một giá trị.Sự kết hợp của thuộc tính và giá trị gọi là đặc tính

Ví dụ: Một khí cầu nhỏ có các thuộc tính kích thước, trọng lượng, hình dạng, màu sắc, …Gía trị của thuộc tính hình dạng là ellip Nói cách khác, một khí cầu nhỏ có đặc tính là hình ellip

Khí cầu GoodYear là một khí cầu nhỏ và các khí cầu nhỏ có hình ellip, điều này dẫn đến GoodYear có hình ellip

30

Hình 1.7: Khí cầu GoodYear thể hiện trên mạng ngữ nghĩa

Sự lặp lại các đặc trưng của một nút theo nút cha gọi là thừa kế Nếu không có sự khai báo lại các giá trị của thuộc tính, mọi thành viên của một lớp sẽ thừa kế tất cả các đặc tính của những lớp cha

Người ta có thể mở rộng mạng ngữ nghĩa bằng cách thêm các nút và nối chúng vào đô thị Các nút mới ứng với các đối tượng bổ sung Thông thường có thể mở rộng mạng ngữ nghĩa theo ba cách:

1 Thêm một đối tượng tương tự

2 Thêm một đối tượng đặc biệt hơn

3 Thêm một đối tượng tổng quát hơn

Tuy nhiên việc thiếu những tên chuẩn cho các kết nối đã làm cho việc thiết kế mạng ngữ nghĩa trở nên khó khăn Ngoài ra một số vấn đề tương tự như vậy là tên của các nút Nếu một nút có tên là ―chair‖, nó biểu diễn:

31

- Người chủ tọa một cuộc họp

Hay một nghĩa nào khác?

Mạng ngữ nghĩa biểu diễn những tri thức định nghĩa được Nghĩa là các nút và các kết nối phải được định nghĩa chặt chẽ, rõ ràng

Một vấn đề khác là sự bùng nổ của việc duyệt các nút Đối với một câu hỏi có sự trả lời vô lý, hầu hết hoặc tất cả các nút được duyệt qua Ban đầu, mạng ngữ nghĩa mô phỏng con người kết hợp với bộ nhớ Trong não người có khoảng 1010 neuron và 1015 kết nối Với câu hỏi có bao nhiêu đội bóng trên Diêm vương tinh? Nếu tri thức biểu diễn bằng mạng ngữ nghĩa sẽ mất rất nhiều thời gian cho câu hỏi như vậy, vì phải duyệt qua 1015 kết nối

Mạng ngữ nghĩa là không thích hợp bởi vì nó không định nghĩa tri thức một cách hợp lý Một biểu diễn hợp lý phải có khả năng chỉ rõ một cái ghế đã biết, vài cái ghế, tất cả các ghế, không có ghế

Một vấn đề khác của mạng ngữ nghĩa là không có phương pháp nào để đưa các thông tin vào mạng để việc tìm kiếm có hiệu quả hơn Phương pháp tìm kiếm Heuristic đóng vai trò rất quan trọng trong việc giúp đỡ tìm kiếm lời giải, khác với thuật giải (Algorithm) là tìm đúng lời giải Trong Artificial Intelligence (AI), khó mà tìm thuật giải để tìm lời giải đúng hoặc là thuật giải Nếu có cũng không hiệu quả trong thực tế sử dụng

Một số các tiếp cận để tăng cường cho mạng ngữ nghĩa đã kết nối các thủ tục vào nút Các thủ tục sẽ được thực hiện khi nút được kích hoạt Tuy nhiên các hệ thống thu được đã có kết quả rất ít khi dùng mạng ngữ nghĩa trong việc biểu diễn ngôn ngữ tự nhiên

1.3.3.4 Frame

Một trong các kỹ thuật biểu diễn tri thức là dùng frame, phát triển từ khái niệm lược đồ Mỗi lược đồ được coi là khối tri thức điển hình về khái niệm hay đối tượng nào đó, và gồm cả tri thức thủ tục lẫn tri thức mô tả

32

Frames tạo ra những cấu trúc thuận tiện để biểu diễn các đối tƣợng trong một tình trạng nào đó Đặc biệt, Frame đƣợc dùng để mô phỏng tri thức cảm tính Trong khi mạng ngữ nghĩa dùng các mảng hai chiều để biểu diễn tri thức thì frame thêm một chiều thứ ba bằng cách cho phép các nút có một cấu trúc Những cấu trúc này có thể là một giá trị hay một frame khác

Đặc trƣng cơ bản của frame là biểu diễn đƣợc các tri thức có liên quan

Một frame lớp thể hiện các tính chất tổng quát của tập các đối tƣợng chung

Để mô tả một biểu diễn của frame lớp, ta dùng một dạng frame khác, gọi là frame thể hiện Khi tạo ra thể hiện của một lớp, frame này kế thừa tính

Thuộc tính 1 Giá trị

Thuộc tính 2 Giá trị

Thuộc tính 1

Giá trị

Thuộc tính

2

Giá trị

Hình 1.9: Nhiều mức của frame mô tả quan hệ phức tạp hơn

Ngoài các frame lớp đơn giản và cá thể hiện gần với nó người ta có thể tạo ra cấu trúc frame phức tạp Ví dụ, dùng cấu trúc phân cấp các frame để

mô tả thế giới loài chim Cấu trúc này tổ chức khái niệm về chim theo các mức trừu tượng khác nhau Frame ở mức cao mang thông tin chung về tất cả các loài chim Mức cuối cùng là frame thể hiện, ứng với đối tượng cụ thể

Frame khác với mạng ngữ nghĩa ở chỗ mạng hay dùng để biểu diễn tri thức rộng

Cũng như mạng ngữ nghĩa, không có các định nghĩa chuẩn cho các hệ thống frame cơ bản

Frame tương tự cấu trúc mẩu tin trong các ngôn ngữ cấp cao Ta hãy xét một ví dụ sau:

Trong sử dụng, các hệ chuyên gia xây dựng từ các frame thường dùng cho việc biểu diễn tri thức nhân quả vì các thông tin của nó được tổ chức theo nguyên nhân và hậu quả Ngược lại, các hệ chuyên gia, được xây dựng từ các quy tắc, dùng cho các tri thức không tổ chức được theo quan hệ nhận quả

Frame được thiết kế để biểu diễn một tri thức chung hay một trường hợp cá biệt Filler chứa những giá trị như tên slot, giá trị hay kiểu của slot Slot có thể chứa thủ tục kết nối với slot Có ba loại thủ tục như vậy:

IF – NEED: Là thủ tục thực hiện khi giá trị trong filler cần được sử dụng đã không được khởi động hoặc có giá trị mặc định không phù hợp Các giá trị mặc định thường dùng trong các tri thức về cảm giác, kinh nghiệm Đó cũng là tri thức về những trường hợp chung nhất, không được chỉ rõ

IF – ADD: Là thủ tục để them các giá trị vào Frame

IF – REMOVAL: Là thủ tục tháo bỏ các giá trị khỏi frame

Hệ thống các frame được thiết kế để các frame chung nhất ở những vị trí đầu tiên trong hệ thống Các trường hợp cá biệt được mô tả bởi các frame

mà các giá trị mặc nhiên được thay đổi hay được them các frame đặc biệt hơn Các frame cũng mô hình hóa thế giới thực bằng cách dùng ccas tri thức chung nhất về các đặc tính chủ yếu của đối tượng

35

Các frame còn được phân loại theo ứng dụng của chúng Situational Frame chứa các tri thức cần thiết về một tình thế được cho Action Frame chứa tri thức về các hành động phải làm về tình trạng được cho Sự kết hợp Situational Frame và Action Frame được dùng để mô tả các tri thức nhận quả

Tuy nhiên cũng có những khó khăn của Frame Phần lớn các hệ thống frame không hạn chế trong việc thay đổi hoặc hủy bỏ các slot

Ví dụ: frame mô tả con voi

Có những trường hợp đặc biệt như những con voi chỉ có 3 chân Điều

có ý nghĩa ở đây là frame con voi yêu cầu con voi có 4 chân Như vậy chúng

ta đang nói về frame con voi chứ không phải một định nghĩa con voi Dĩ nhiên, frame có thể được thay đổi để cho phép tạo ra con voi có 3, 2 hay không có chân nào Nhưng đó không phải là định nghĩa tốt Nếu có những con voi 3 chân khác màu vàng, thì liệu đó có còn là con voi? Thay vì xem frame như một định nghĩa, ta xem frame mô tả con voi điển hình, Tuy nhiên điều này lại dẫn đến một vấn đề khác do sự thừa kế Nếu ta diễn giải frame là một điển hình, rồi hệ thống frame lại cho rằng điển hình con voi là một động vật

có vú điển hình Mặc dù con voi là động vật có vú, nó không thể là động vật

có vú điển hình

Phần lớn các frame không tạo ra cách nào để định nghĩa các slot không thể thay đổi được Từ chỗ các slot có thể bị thay đổi, các đặc tính mà frame thừ kế có thể bị thay đổi hoặc hủy bỏ Điều này nghĩa là tất cả các frame thực

ra là các frame nguyên thủy bởi vì không có gì bảo đảm là các đặc tính là

36

chung nhất Mỗi frame đƣợc tạo thành từ các quy tác của riêng nó và nhƣ vậy mỗi frame là nguyên thủy Không có điều gì là chắc chắn trong một hệ thống khá lỏng lẻo nhƣ vậy và do đó nó không có khả năng tạo ra những mệnh đề nhƣ việc định nghĩa con voi

1.3.3.5 Logic

Dạng biểu diễn tri thức cổ điển nhất trong máy tính là logic, với hai dạng phổ hiến là logic vị từ Cả hai kỹ thuật này đều dùng kí hiệu để thể hiện tri thức và các toán tử áp lên các kí hiệu để suy luận logic

Nhiều bài toán sử dụng logic mệnh đề để thể hiện tri thức và giải vấn

đề Bài toán loại này đƣợc đƣa về bài toán xử lý các luật, mỗi phần giả thiết

và kết luận của luật có thể có nhiều mệnh đề

IF Xe không khởi đông đƣợc AND Khoảng cách từ nhà đến chỗ làm việc là xa THEN Sẽ trễ giờ làm