HỆ CHUYÊN GIA NHẬN DẠNG ĐỘNG VẬT

LỜI MỞ ĐẦU Hệ chuyên gia là một trong những lĩnh vực của trí tuệ nhân tạo được nghiên cứu và phát triển từ giữa thập niên 60, góp phần tạo ra các hệ thống có khả năng trí tuệ của con người, giải quyết các vấn đề dựa trên một tập luật phân tích thông tin và đưa lời khuyên về trình tự các hành động cần thực hiện để giải quyết vấn đề. Nhiều hệ chuyên gia đã được thiết kế và xây dựng để phục vụ trong nhiều lĩnh vực giáo dục, y học, kế toán, điều khiển tiến trình (process control), dịch vụ tư vấn tài chính (financial service), tài nguyên con người (human resources), ..... đem lại những lợi ích tích cực. Bài thu hoạch này sẽ trình bày tổng quan về hệ chuyên gia, cách biểu diễn tri thức bằng luật dẫn trong một hệ chuyên gia, từ đó xây dựng ứng dụng hệ nhận dạng động vật sử dụng hệ luật dẫn để biểu diễn tri thức. Mục đích của ứng dụng này là để phục vụ trong công tác giảng dạy môn khoa học cho học sinh tiểu học.

MỤC LỤC:

LỜI MỞ ĐẦU

Hệ chuyên gia là một trong những lĩnh vực của trí tuệ nhân tạo được nghiêncứu và phát triển từ giữa thập niên 60, góp phần tạo ra các hệ thống có khả năng trítuệ của con người, giải quyết các vấn đề dựa trên một tập luật phân tích thông tin vàđưa lời khuyên về trình tự các hành động cần thực hiện để giải quyết vấn đề

Nhiều hệ chuyên gia đã được thiết kế và xây dựng để phục vụ trong nhiềulĩnh vực giáo dục, y học, kế toán, điều khiển tiến trình (process control), dịch vụ tưvấn tài chính (financial service), tài nguyên con người (human resources), đemlại những lợi ích tích cực

Bài thu hoạch này sẽ trình bày tổng quan về hệ chuyên gia, cách biểu diễntri thức bằng luật dẫn trong một hệ chuyên gia, từ đó xây dựng ứng dụng hệ nhậndạng động vật sử dụng hệ luật dẫn để biểu diễn tri thức Mục đích của ứng dụng này

là để phục vụ trong công tác giảng dạy môn khoa học cho học sinh tiểu học

CHƯƠNG 1 : KHÁI QUÁT VỀ HỆ CHUYÊN GIA VÀ BIỂU DIỄN TRI THỨC1.1 Hệ chuyên gia

1.1.1 Khái niệm cơ bản

Hệ chuyên gia là một chương trình máy tính mô hình hóa khả năng giải quyếtvấn đề của các chuyên gia, sử dụng các tri thức và các thủ tục suy diễn để giải quyếtcác bài toán khó khăn đòi hỏi chuyên gia mới giải quyết được, làm việc giống nhưmột chuyên gia thực thụ và cung cấp các ý kiến dựa trên kinh nghiệm của chuyêngia con người đã được đưa vào Hệ chuyên gia

Ví dụ: hệ chuyên gia trong y học: với mục đích trợ giúp các bác sĩ trong việcchuẩn đoán bệnh và điều trị, hệ chuyên gia chẩn đoán hỏng hóc đường dây điệnthoại,…

1.1.2 Cấu trúc Hệ chuyên gia

Hệ chuyên gia làm việc như một chuyên gia thực thụ và có thể cung cấp các ýkiến tư vấn hỏng hóc dựa trên kinh nghiệm của chuyên gia đã được đưa vào hệchuyên gia Hệ chuyên gia có các thành phần cơ bản sau:

(1) Bộ giao tiếp ngôn ngữ tự nhiên

(2) Động cơ suy diển

(3) Cơ sở tri thức

(4) Cơ chế giải thích WHY-HOW

(5) Bộ nhớ làm việc

(6) Tiếp nhận tri thức

Bộ phận giải thích sẽ trả lời hai câu hỏi là WHY và HOW, câu hỏi WHYnhằm mục đích cung cấp các lý lẻ để thuyết phục người sử dụng đi theo con đườngsuy diễn của hệ chuyên gia Câu hỏi HOW nhằm cung cấp các giải thích về conđường mà hệ chuyên gia sử dụng để mang lại kết quả.

Hình 1 Các thành phần của hệ chuyên gia

1.2 Vấn đề biểu diễn tri thức

1.2.1 Khái niệm biểu diễn tri thức

Biểu diễn tri thức là cách thể hiện tri thức trong máy dưới dạng sao cho bài toán có thể được giải tốt nhất Biểu diễn tri thức trong máy phải :

+ Thể hiện được tất cả các thông tin cần thiết

+ Cho phép tri thức mới được suy diễn từ tập các sự kiện và luật suy diễn + Cho phép biểu diễn các nguyên lý tổng quát cũng như các tình huống đặc trưng

+ Bắt lấy được ý nghĩa ngữ nghĩa phức tạp

+ Cho phép lý giải ở mức tri thức cao hơn

1.2.2 Các loại tri thức

Dựa vào cách thức con người giải quyết vấn đề, các nhà nghiên cứu đã xâydựng các kỹ thuật để biểu diễn các dạng tri thức khác nhau trên máy tính Để giảiquyết vấn đề, chúng ta chỉ chọn dạng biễu diễn nào thích hợp nhất Sau đây là cácdạng biểu diễn tri thức thường gặp

• Tri thức thủ tục mô tả cách thức giải quyết một vấn đề Loại tri thức này

đưa ra giải pháp để thực hiện một công việc nào đó Các dạng tri thức thủ tụctiêu biểu thường là các luật, chiến lược, lịch trình, và thủ tục

• Tri thức khai báo cho biết một vấn đề được thấy như thế nào Loại tri thức

này bao gồm các phát biểu đơn giản, dưới dạng các khẳng định logic đúnghoặc sai Tri thức khai báo cũng có thề là một danh sách các khẳng địnhnhằm mô tả đầy đủ hơn về đối tượng hay một khái niệm khái niệm nào đó

• Siêu tri thức mô tả tri thức về tri thức Loại tri thức này giúp lựa chọn tri

thức thích hợp nhất trong số các tri thức khi giải quyết một vấn đề Cácchuyên gia sử dụng tri thức này để điều chỉnh hiệu quả giải quyết vấn đềbằng cách hướng các lập luận về miền tri thức có khả năng hơn cả

• 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 bảm đảm hoàn toànchính xác về kết quả giải quyết vấn đề Các chuyên thường dùng các tri thức

khoa học như sự kiện, luật, … sau đó chuyển chúng thành các tri thứcheuristic 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 theo quan điểm của chuyên gia, bao gồm khái niệm,khái niệm con, và các đối tượng; diễn tả chức năng và mối liên hệ giữa cáctri thức dựa theo cấu trúc xác định

1.2.3 Biểu diễn tri thức bằng luật dẫn

"NẾU điều kiện xảy ra THÌ hành động sẽ được thi hành".

Chẳng hạn : NẾU đèn giao thông là đỏ THÌ bạn không được đi thẳng, NẾUmáy tính đã mở mà không khởi động được THÌ kiểm tra nguồn điện, v.v…

Một cách tổng quát luật dẫn có dạng như sau:

P1 ∧ P2 ∧ ∧ Pn  Q

Tùy vào các vấn đề đang quan tâm mà luật sinh có những ngữ nghĩa hay cấutạo khác nhau :

• Trong logic vị từ : P1, P2, , Pn, Q là những biểu thức logic

• Trong ngôn ngữ lập trình, mỗi một luật sinh là một câu lệnh

IF (P1 AND P2 AND AND Pn) THEN Q.

Để biểu diễn một tập luật dẫn, người ta phải chỉ rõ hai thành phần chính sau:

(1) Tập các sự kiện F (Facts):

F = { f1, f2, fn } (2) Tập các quy tắc R (Rules) áp dụng trên các sự kiện dạng như sau :

f1 ^ f2 ^ ^ fi  q

Trong đó, các fi, q đều thuộc F

1.2.3.2 Cơ chế suy luận trên các luật sinh

Suy diễn tiến : là quá trình suy luận xuất phát từ một số sự kiện ban đầu, xác

định các sự kiện có thể được "sinh" ra từ sự kiện này

Suy diễn lùi : là quá trình suy luận ngược xuất phát từ một số sự kiện ban

đầu, ta tìm kiếm các sự kiện đã "sinh" ra sự kiện này Một ví dụ thường gặp trongthực tế là xuất phát từ các tình trạng của máy tính, chẩn đoán xem máy tính đã bịhỏng hóc ở đâu

Ví dụ: Trình bày một vận dụng của phương pháp hệ luật dẫn trong việc biểudiễn tri thức cho một hệ cơ sở tri thức ứng dụng “Chẩn đoán các vấn đề gây ra lỗi

để sửa chửa máy tính”

• Không sử dụng được máy tính.

• Điện vào máy tính "có" hay "không"

Như vậy là để xác định được nguyên nhân gây ra hỏng hóc là do ổ cứnghỏng hay cáp màn hình lỏng, hệ thống phải lần lượt đi vào các nhánh để kiểm tracác điều kiện như điện vào máy "có", âm thanh ổ cứng "không".Tại một bước, nếugiá trị cần xác định không thể được suy ra từ bất kỳ một luật nào, hệ thống sẽ yêucầu người dùng trực tiếp nhập vào Chẳng hạn như để biết máy tính có điện không,

hệ thống sẽ hiện ra màn hình câu hỏi "Bạn kiểm tra xem có điện vào máy tính

không (kiểm tra đèn nguồn)? (C/K)" Để thực hiện được cơ chế suy luận lùi, người

ta thường sử dụng ngăn xếp (để ghi nhận lại những nhánh chưa kiểm tra)

1.2.3.3 Ưu điểm và nhược điểm của biểu diễn tri thức bằng luật dẫn

Ưu điểm:

Biểu diễn tri thức bằng luật đặc biệt hữu hiệu trong những tình huống hệthống cần đưa ra những hành động dựa vào những sự kiện có thể quan sát được Nó

có những ưu điểm chính yếu sau đây:

• Các luật rất dễ hiểu nên có thể dễ dàng dùng để trao đổi với người dùng(vì nó là một trong những dạng tự nhiên của ngôn ngữ)

• Có thể dễ dàng xây dựng được cơ chế suy luận và giải thích từ các luật

• Việc hiệu chỉnh và bảo trì hệ thống là tương đối dễ dàng

• Có thể cải tiến dễ dàng để tích hợp các luật mờ

• Các luật thường ít phụ thuộc vào nhau

Nhược điểm:

• Các tri thức phức tạp đôi lúc đòi hỏi quá nhiều (hàng ngàn) luật sinh.Điều này sẽ làm nảy sinh nhiều vấn đề liên quan đến tốc độ lẫn quản trị

hệ thống

• Thống kê cho thấy, người xây dựng hệ thống trí tuệ nhân tạo thích sửdụng luật sinh hơn tất cả phương pháp khác (dễ hiểu, dễ cài đặt) nên họthường tìm mọi cách để biểu diễn tri thức bằng luật sinh cho dù cóphương pháp khác thích hợp hơn! Đây là nhược điểm mang tính chủ quancủa con người

• Cơ sở tri thức luật sinh lớn sẽ làm giới hạn khả năng tìm kiếm củachương trình điều khiển Nhiều hệ thống gặp khó khăn trong việc đánhgiá các hệ dựa trên luật sinh cũng như gặp khó khăn khi suy luận trên luậtsinh

Dạng biểu diễn tri thức cổ điển nhất trong máy tính là logic, với hai dạng phổbiến là logic mệnh đề và logic vị từ Cả hai kỹ thuật này đều dùng ký hiệu để thểhiện tri thức và các toán tử áp lên các ký hiệu để suy luận logic Logic đã cung cấpcho các nhà nghiên cứu một công cụ hình thức để biểu diễn và suy luận tri thức Emxin nói chi tiết về logic vị từ

Logic vị từ là sự mở rộng của logic mệnh đề nhằm cung cấp một cách biểudiễn rõ hơn về tri thức Logic vị từ dùng ký hiệu để biểu diễn tri thức

Logic vị từ, cũng giống như logic mệnh đề, dùng các ký hiệu để thể hiện trithức Những ký hiệu này gồm hằng số, vị từ, biến và hàm

Hằng số: Các hằng số dùng để đặt tên các đối tượng đặc biệt hay thuộc

tính Nhìn chung, các hằng số được ký hiệu bằng chữ viết thường, chẳng hạn

an, bình, nhiệt độ Hằng số an có thể được dùng để thể hiện đối tượng An,

một người đang xét

Vị từ: Một mệnh đề hay sự kiện trong logic vị từ được chia thành 2 phần

là vị từ và tham số Tham số thể hiện một hay nhiều đối tượng của mệnh đề;

còn mệnh đề dùng để khẳng định về đối tượng Chẳng hạn mệnh đề "Namthích Mai" viết theo vị từ sẽ có dạng:

thích(nam, mai)Với cách thể hiện này, người ta dùng từ đầu tiên, tức "thích", làm vị từ Vị từcho biết quan hệ giữa các đối số đặt trong ngoặc Đối số là các ký hiệu thaycho các đối tượng của bài toán Theo quy ước chuẩn, người ta dùng các chữthường để thể hiện các đối số.

Biến: Các biến dùng để thể hiện các lớp tổng quát của các đối tượng hay

thuộc tính Biến được viết bằng các ký hiệu bắt đầu là chữ in hoa Như vậy,

có thể dùng vị từ có biến để thể hiện nhiều vị từ tương tự

Ví dụ:

Có hai mệnh đề tương tự "Nam thích Mai" và "Bắc thích Cúc" Hai

biến X, Y dùng trong mệnh đề thích(X, Y).

Các biến nhận giá trị sẽ được thể hiện qua X=Nam, Bắc; Y=Mai, Cúc.Trong phép toán vị từ người ta dùng biến như đối số của biểu thức vị

từ hay của hàm

Hàm: Logic vị từ cũng cho phép dùng ký hiệu để biểu diễn hàm Hàm mô

tả một ánh xạ từ các thực thể hay một tập hợp đến một phần tử duy nhất củatập hợp khác Ví dụ, các hàm sau đây được định nghĩa nhằm trả về một giátrị xác định:

cha(sơn) = Nam mẹ(sơn) = Mai

Phép toán: Logic vị từ cũng dùng các phép toán như logic mệnh đề

Ví dụ:

thích(X,Y) AND thích(Z,Y) -> thích(X,Z)

CHƯƠNG 2 :

HỆ CHUYÊN GIA NHẬN DẠNG ĐỘNG VẬT

2.1 Giới thiệu chương trình

Hệ nhận dạng một số động vật trong bài thu hoạch này sử dụng cơ sở tri thứcngười dùng dựa trên các sự kiện người dùng đưa vào thông qua các phiên hỏi đáp

Hệ chuyên gia sẽ sử dụng một động cơ suy diễn thích hợp để kết hợp các sự kiện người dùng đưa vào đó với các luật đã được xây dựng sẵn để tìm được mục tiêu là câu trả lời thích hợp

Chương trình demo được thực hiện dựa theo một chương trình trước đây của chính tác giả bài thu hoạch tại [5]

Mục đích của chương trình demo này là để cài đặt, thử nghiệm một hệ chuyên gia dùng mô hình hệ luật dẫn Từ đó có thể phát triển thêm nữa đế có thể ứng dụng được trong lĩnh vực giáo dục

2.2 Thu thập tri thức

Phần này trình bày việc thu thập tri thức về một số loại động vật Tri thức được thu thập có trong phạm vi khoa học thường thức, tổng hợp theo các sách giáo khoa về sinh họccác cấp và kiến thức về sinh học phổ biến

Cơ sở tri thức của hệ nhận dạng động vật có thể được thể hiện một cách tổng quát thông qua sơ đồ sau:

2.1 Hình - Cơ sở tri thức hệ nhận dạng động vật 2.3 Xây dựng cơ sở tri thức dựa trên luật

2.3.1 Mô tả tri thức dữ liệu bằng tập luật

Dưới đây là mô tả một số dữ liệu nhận dạng động vật dạng luật dẫn dựa trên cơ sở tri thức

ở trên

r1: đv có xương sống ^ máu nóng -> thú

r2: đv có xương sống ^ máu lạnh hoặc biến nhiệt -> bò sát hoặc cá

r3: bò sát hoặc cá ^ luôn sống dưới nước -> loài cá

r4: bò sát hoặc cá ^ sống trên cạn hoặc dưới nước -> bò sát

r5: bò sát ^ da có vảy -> bộ có vảy

r6: bò sát ^ không có vảy -> đv lưỡng cư

r7: đv lưỡng cư ^ biết nhảy -> con ếch

r8: đv lưỡng cư ^ không biết nhảy -> con kỳ nhông

r9: bộ có vảy ^ vảy tròn -> con rùa

r10: bộ có vảy ^ vảy cứng -> họ thằn lằn

r11: họ thằn lằn ^ có chân -> con cá sấu

r12: họ thằn lằn ^ không có chân -> con rắn

r13: thú ^ bú sữa -> thú có vú

r14: thú ^ không bú sữa -> con chim/chim cánh cụt

r15: thú có vú ^ ăn thịt -> đv ăn thịt/săn mồi

r16: thú có vú ^ không ăn thịt -> đv ăn cỏ/đv khác

r17: đv ăn thịt/săn mồi ^ biết bay -> con rơi

r18: đv ăn thịt/săn mồi ^ không biết bay -> đv ăn thịt không biết bay

r19: linh trưởng ^ đuôi có thể cầm nắm -> con khỉ

r20: linh trưởng ^ không có đuôi cầm nắm -> phân họ vượn người

r21: đv ăn thịt không biết bay ^ ngón cái đối diện -> linh trưởng

r22: đv ăn thịt không biết bay ^ không có ngón cái đối diện -> đv ăn thịt 4 chân/đv biểnr23: đv ăn cỏ/đv khác ^ móng guốc -> thú móng guốc

r24: đv ăn cỏ/đv khác ^ không có móng guốc -> loài ăn cỏ/gặm nhấm/cá nuôi con bằng sữar25: thú móng guốc ^ có 2 móng -> bộ guốc chẵn

r26: thú móng guốc ^ có 1 móng -> bộ guốc lẻ

r27: bộ guốc chẵn ^ có sừng -> đv ăn cỏ có sừng

r28: bộ guốc chẵn ^ không sừng -> đv ăn cỏ không sừng

r29: đv ăn cỏ có sừng ^ 1 sừng -> con hà mã

r30: đv ăn cỏ có sừng ^ nhiều sừng -> họ trâu bò

r31: họ trâu bò ^ lông xốp -> con cừu

r32: họ trâu bò ^ không có lông xốp -> đv nhai lại

r33: họ vượn ^ cánh tay mạnh -> con đười ươi/khỉ đột

r34: họ vượn ^ không có cánh tay mạnh -> con baboon

r35: phân họ vượn người ^ gần như không lông -> con người

r36: phân họ vượn người ^ nhiều lông -> họ vượn

r37: loài cá ^ có nhiều xương -> cá

r38: loài cá ^ ít xương -> cá mập/cá đuối

r39: đv gặm nhấm ^ có tai to -> con thỏ

r40: đv gặm nhấm ^ không có tai to -> không biết

r41: loài ăn cỏ/gặm nhấm/cá nuôi con bằng sữa ^ sống dưới nước -> cá nuôi con bằng sữar42: loài ăn cỏ/gặm nhấm/cá nuôi con bằng sữa ^ sống trên cạn -> loài ăn cỏ/gặm nhấmr43: thú săn mồi lớn ^ sống trên cạn -> gấu/hổ/sư tử

r44: thú săn mồi lớn ^ sống dưới nước -> con mooc

r45: đv ăn thịt 4 chân/đv biển ^ kích thước lớn -> thú săn mồi lớn

r46: đv ăn thịt 4 chân/đv biển ^ kích thước nhỏ -> thú săn mồi nhỏ

r47: thú săn mồi nhỏ ^ có đuôi mỏng -> con mèo

r48: thú săn mồi nhỏ ^ không có đuôi mỏng -> con chó(sói,cáo)

r49: đv nhai lại ^ thuần hóa -> con bò(trâu)

r50: đv nhai lại ^ hoang dã -> con hươu(nai,linh dương)

r51: bộ guốc lẻ ^ móng có lớp bảo vệ -> con tê giác

r52: bộ guốc lẻ ^ móng không có lớp bảo vệ -> con ngựa

r53: đv ăn cỏ không có sừng ^ sống ở xa mạc -> con lạc đà

r54: đv ăn cỏ không có sừng ^ sống trong rừng -> con hươu cao cổ

r55: loài ăn cỏ/gặm nhấm ^ có răng cửa lớn -> đv gặm nhấm

r56 : loài ăn cỏ/gặm nhấm ^khong có răng của lớn -> họ chuột/gấu túi/voi

r57: họ chuột/gấu túi/voi ^ có túi -> con kangoroo/gấu koala

r58: họ chuột/gấu túi/voi ^ không có túi -> chuột chù(chuột chũi,voi)

r59: cá nuôi còn bằng sữa ^ có giá trị thương mại -> cá voi

r60: cá nuôi còn bằng sữa ^ không có giá trị thương mại -> cá heo

2.3.2 Biểu diễn tri thức trong chương trình

Tri thức của hệ nhận dạng động vật gồm tập các sự kiện (gồm các đặc điểm