Tài liệu Mô hình hệ chuyên gia và xây dựng chương trình ứng dụng

LỜI CẢM ƠN Lời đầu tiên, em xin chân thành cảm ơn TS. Trịnh Đình Vinh, trường Đại học sư phạm Hà Nội 2 đã trực tiếp hướng dẫn và chỉ bảo tận tình cho em hoàn thành khóa luận này. Em cũng xin gửi lời cảm ơn tới các thầy, cô giáo trong khoa Công nghệ Thông tin, trường Đại học sư phạm Hà Nội 2, những người đã giúp đỡ, tạo điều kiện cho em trong suốt quá trình học tập và nghiên cứu. Cuối cùng, em xin bày tỏ lòng biết ơn tới gia đình và bạn bè đã giúp đỡ, động viên em rất nhiều trong suốt quá trình học tập để em có thể thực hiện tốt khóa luận này. Em chân thành gửi lời cảm ơn sâu sắc đến thầy, cô giáo và các bạn! Hà Nội, tháng 5 năm 2013 Sinh viên Lại Văn Hiệp LỜI CAM ĐOAN Tên em là: LẠI VĂN HIỆP Sinh viên lớp: K35 – Tin học, khoa Công nghệ Thông tin, trường Đại học sư phạm Hà Nội 2. Em xin cam đoan: 1. Đề tài: “Mô hình hệ chuyên gia và xây dụng chương trình ứng dụng” là sự nghiên cứu của riêng em, dưới sự hướng dẫn của thầy giáo TS. Trịnh Đình Vinh. 2. Khóa luận hoàn toàn không sao chép của tác giả nào khác. Nếu sai em xin hoàn toàn chịu trách nhiệm. Hà Nội, tháng 5 năm 2013 Người cam đoan Lại Văn Hiệp MỤC LỤC BẢNG CÁC TỪ VIẾT TẮT DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ MỞ ĐẦU ....................................................................................................... 1 Chương 1: CƠ SỞ LÝ THUYẾT ................................................................... 5 1.1. Trí tuệ nhân tạo................................................................................ 5 1.1.1. Giới thiệu chung về trí tuệ nhân tạo ...................................... 5 1.1.2. Lịch sử phát triển .................................................................. 6 1.1.3. Các ứng dụng của trí tuệ nhân tạo ......................................... 9 1.2. Cơ sở tri thức ................................................................................... 9 1.2.1. Phân biệt tri thức và dữ liệu .................................................. 9 1.2.2. Phân loại tri thức ................................................................. 11 1.2.3. Các cấp độ tri thức .............................................................. 12 1.2.4. Các phương pháp biểu diễn tri thức .................................... 13 Chương 2: MÔ HÌNH HỆ CHUYÊN GIA ................................................... 22 2.1. Hệ chuyên gia là gì? ...................................................................... 22 2.2. Đặc trưng và ưu điểm của hệ chuyên gia ....................................... 23 2.3. Phạm vi ứng dụng của hệ chuyên gia ............................................ 24 2.4. Kiến trúc của hệ chuyên gia ........................................................... 25 2.5. Một số mô hình kiến trúc hệ chuyên gia ........................................ 26 2.5.1. Mô hình kiểu mẫu .............................................................. 26 2.5.2. Mô hình J.L.Ermine ............................................................ 28 2.5.3. Mô hình C.Ernest ................................................................ 28 2.5.4. Mô hình E.V.Popov ............................................................ 29 2.6. Mô tơ suy diễn ............................................................................... 29 2.6.1. Cơ chế suy diễn .................................................................. 29 2.6.2. Cơ chế điều khiển ............................................................... 33 Chương 3: XÂY DỰNG CHƯƠNG TRÌNH ỨNG DỤNG .......................... 36 3.1. Phát biểu bài toán .......................................................................... 36 3.2. Nhân tướng học ............................................................................. 36 3.2.1. Giới thiệu ............................................................................ 36 3.2.2. Những nét cơ bản về cá tính biểu hiện qua khuôn mặt ........ 37 3.2.3. Cá tính biểu hiện qua vầng trán ........................................... 38 3.2.4. Cá tính biểu hiện qua cặp mắt ............................................. 39 3.2.5. Cá tính biểu hiện qua hình dáng mũi ................................... 39 3.2.6. Cá tính biểu hiện qua hình dáng miệng ............................... 40 3.2.7. Cá tính biểu hiện qua đôi tai ............................................... 41 3.2.8. Một số khuôn mặt thường thấy ........................................... 41 3.3. Giải quyết bài toán......................................................................... 42 3.3.1. Cơ sở tri thức ...................................................................... 43 3.3.2. Cơ sở dữ liệu ...................................................................... 44 3.4. Giao diện chương trình .................................................................. 48 KẾT LUẬN VÀ PHƯƠNG HƯỚNG PHÁT TRIỂN ................................... 52 TÀI LIỆU THAM KHẢO ............................................................................ 54 BẢNG CÁC TỪ VIẾT TẮT Từ viết tắt Giải thích CNTT Công nghệ Thông tin WTO Tổ chức thương mại Thế giới TTNT Trí tuệ nhân tạo DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ Hình 1.1: Đồ thị thể hiện tri thức “Sẻ là một loài chim có cánh biết bay” ..... 16 Hình 1.2: Đồ thị thể hiện “Chim là một loài động vật đẻ trứng” và “Cánh cụt là loài chim biết lặn” .................................................................................... 16 Hình 1.3: Mô tả dưới dạng ngữ nghĩa ........................................................... 21 Hình 2.1: Hoạt động của hệ chuyên gia ........................................................ 22 Hình 2.2: Kiến trúc của một hệ chuyên gia tiêu biểu. .................................. 25 Hình 2.3: Mô hình kiểu mẫu ......................................................................... 26 Hình 2.4: Mô hình J.L.Ermine ...................................................................... 28 Hình 2.5: Mô hình C.Ernest.......................................................................... 28 Hình 2.6: Mô hình E.V.Popov ...................................................................... 29 Hình 3.1: Ràng buộc trong cơ sở dữ liệu ...................................................... 44 Hình 3.2: Bảng thông tin về các bộ phận trên khuôn mặt ............................. 45 Hình 3.3: Bảng các đặc điểm của từng bộ phận trên khuôn mặt người. ........ 45 Hình 3.4: Bảng các tính cách có thể có của con người. ................................. 46 Hình 3.5: Bảng thông tin về các mối quan hệ có thể có giữa các tính cách. .. 46 Hình 3.6: Bảng mối quan hệ giữa các đặc điểm của từng bộ phận trên khuôn mặt với tính cách của con người. .................................................................. 47 Hình 3.7: Bảng mối quan hệ giữa các tính cách. ........................................... 47 Hình 3.8: Giao diện chính ............................................................................ 48 Hình 3.9: Form phỏng đoán.......................................................................... 49 Hình 3.10: Nút đăng nhập form cập nhật cơ sở dữ liệu ................................. 49 Hình 3.11: Form cập nhật cơ sở dữ liệu ........................................................ 50 Hình 3.12: Form thiết lập các mối quan hệ giữa đặc điểm nhận dạng và tính cách .............................................................................................................. 50 Hình 3.13: Form thiết lập các mối quan hệ giữa hai tính cách chuẩn ............ 51 MỞ ĐẦU 1. Lý do chọn đề tài Cùng với các thành tựu khoa học của nhân loại, ngành CNTT ngày càng phát triển mạnh mẽ. Ở các nước phát triển, các hệ thống lưu trữ, xử lý thông tin đã được xây dựng và sử dụng rất hiệu quả. Một trong những ứng dụng mới mẻ của CNTT là đưa hệ chuyên gia vào trong việc lưu trữ, xử lý tri thức, hỗ trợ ra quyết định được ứng dụng trong các dây chuyền sản xuất, khai thác độc hại và nguy hiểm. Ở nước ta, máy tính đã được các cơ quan, doanh nghiệp quan tâm trang bị trong những năm gần đây, tuy nhiên chủ yếu dùng soạn thảo văn bản và các ứng dụng khác nhưng còn hạn chế. Tuy nhiên, với tốc độ phát triển và công nghiệp hóa toàn cầu như hiện nay, vấn đề sử dụng những chiếc máy có khả năng lưu trữ tri thức, xử lý thông tin, trợ giúp ra quyết định như chuyên gia đã trở thành nhu cầu bức thiết. Việc áp dụng các thành tựu của CNTT vào xây dựng những chiếc máy có khả năng lưu trữ và hỗ trợ ra quyết định như chuyên gia, thay vì phải đào tạo và thuê nhiều chuyên gia xử lý các tri thức với tốc độ xử lý thông tin thấp, chi phí cao giúp tiết kiệm rất nhiều thời gian, chi phí và công sức của con người. Trong “Nhân tướng học” cũng vậy. Từ khi đất nước mở cửa, văn hóa Việt Nam giao lưu, hội nhập rộng rãi với thế giới, “Nhân tướng học” là một bộ phận đã thâm nhập và đi sâu vào cuộc sống, xã hội, con người Việt Nam. Mỗi người đều có một khuôn mặt, nhưng khuôn mặt của mỗi người hoàn toàn không giống nhau. Từ những khuôn mặt khác biệt này, chúng ta có thể phát hiện được rất nhiều điều bí mật. Dựa theo quan điểm dân gian, phần trán đại diện cho trí lực của con người, phần mũi đại diện cho ý chí, còn phần miệng lại thể hiện tâm tư tình cảm của con người. 1 Nhìn mặt đoán tính cách vốn là kinh nghiệm có từ lâu đời, đến nay nó vẫn được sử dụng như một “môn nghệ thuật” với những kỹ năng và mức độ khác nhau. Nhân tướng học còn tiên đoán luôn cả vận mệnh, dám khẳng định cả sự thành bại, thịnh suy, xét cả quá khứ lẫn tương lai, chứ không dừng lại ở một giai đoạn nào. Câu hỏi đặt ra là “làm thế nào để xem được vận mệnh, nhìn được những gì sắp xảy ra trong tương lai dựa vào biểu hiện trên khuôn mặt. Từ đó ta biết được cần phát huy những gì và loại bỏ những gì, với thời gian sớm nhất, tốc độ nhanh nhất, độ an toàn cao, chi phí thấp,…”. Sau một thời gian tìm hiểu, nghiên cứu cùng với những kiến thức mà tôi đã được các thầy, cô giáo trong khoa CNTT trường Đại học sư phạm Hà Nội 2 trang bị, đặc biệt là được sự đồng ý của giảng viên hướng dẫn, thầy Trịnh Đình Vinh em đã chọn đề tài: “Mô hình hệ chuyên gia và xây dựng chương trình ứng dụng”. 2. Mục đích nghiên cứu - Nghiên cứu và xây dựng chương trình nhằm giúp cho việc lưu trữ các thông tin tri thức chuyên gia lâu dài. - Hỗ trợ ra quyết định hay giải quyết vấn đề. - Tăng tốc độ xử lý thông tin. - Giảm chi phí. 3. Nhiệm vụ nghiên cứu - Tìm hiểu hệ chuyên gia và tri thức chuyên gia về nhân tướng học. - Ứng dụng hệ chuyên gia xây dựng chương trình: Cho phép người sử dụng nêu ra các đặc tả của các bộ phận trên khuôn mặt như: Mắt, mũi, miệng, trán, tai… Thông qua các đặc tả đó, chương trình sẽ nêu lên dự đoán về tính cách của người có khuôn mặt như vậy. 2 4. Đối tượng nghiên cứu Đối tượng nghiên cứu của khóa luận là mô hình hệ chuyên gia và tính cách có thể có của con người thông qua đặc tả khuôn mặt. 5. Phạm vi nghiên cứu Nói tới nhân tướng học là nói tới một lĩnh vực vô cùng rộng lớn, vì vậy trong khuôn khổ khóa luận chỉ tìm hiểu đến một phần của khoa nhân tướng học, đó là tìm hiểu cá tính biểu hiện trên khuôn mặt. 6. Ý nghĩa thực tiễn của đề tài Có thể thay thế chuyên gia, giúp cho việc đoán nhận tính cách con người một cách đơn giản, dễ dàng hơn, không cần hay hạn chế sự phụ thuộc vào chuyên gia. Có thể xem được vận mệnh, nhìn được những gì sắp xảy ra trong tương lai dựa vào biểu hiện trên khuôn mặt. Từ đó ta biết được cần phát huy những gì và loại bỏ những gì, với thời gian sớm nhất, tốc độ nhanh nhất, độ an toàn cao, chi phí thấp, … 7. Phương pháp nghiên cứu - Phương pháp nghiên cứu lý luận Nghiên cứu qua việc đọc sách, báo và các tài liệu liên quan nhằm xây dựng cơ sở lý thuyết của đề tài và các biện pháp cần thiết để giải quyết các vấn đề của đề tài. - Phương pháp chuyên gia Tham khảo ý kiến của các chuyên gia để có thể thiết kế chương trình phù hợp với yêu cầu thực tiễn. Nội dung xử lý nhanh đáp ứng được yêu cầu ngày càng cao của người sử dụng. - Phương pháp thực nghiệm Thông qua quan sát thực tế, yêu cầu của cơ sở, những lý luận được nghiên cứu và kết quả đạt được qua những phương pháp trên. 3 8. Cấu trúc khóa luận Ngoài phần mở đầu, kết luận và phương hướng phát triển thì cấu trúc khóa luận gồm có các phần sau: Chương 1: Cơ sở lý thuyết – Chương này trình bày một số kiến thức cơ sở về trí tuệ nhân tạo, cơ sở tri thức. Chương 2: Mô hình hệ chuyên gia – Chương này trình bày kiến thức tổng quan về hệ chuyên gia. Chương 3: Xây dựng chương trình ứng dụng – Chương này trình bày những kiến thức tổng quan về nhân tướng học và xây dựng chương trình ứng dụng. 9. Kết quả đạt được. Từ những mục đích và nhiệm vụ đề ra ban đầu, khóa luận đã đạt được những kết quả sau: - Tìm hiểu được mô hình hệ chuyên gia và xây dựng chương trình ứng dụng, cụ thể hơn là chương trình đoán nhận tính cách thông qua đặc tả khuôn mặt. - Hệ thống giúp cho việc lưu trữ tri thức chuyên gia lâu dài, hỗ trợ chuyên gia ra quyết định với tốc độ xử lý thông tin cao. Người dùng có thể nêu ra các đặc tả khuôn mặt và dễ dàng đoán nhận tính người có khuôn mặt tương ứng. 4 Chương 1: CƠ SỞ LÝ THUYẾT 1.1. Trí tuệ nhân tạo 1.1.1. Giới thiệu chung về trí tuệ nhân tạo - Trí tuệ nhân tạo (AI: Artificial Intelligence) có thể được định nghĩa như một ngành của khoa học máy tính liên quan đến việc tự động hóa các hành vi thông minh. AI là một bộ phận của khoa học máy tính và do đó nó phải được đặt trên những nguyên lý, lý thuyết vững chắc, có khả năng ứng dụng được của lĩnh vực này. Những nguyên lý này bao gồm các cấu trúc dữ liệu dùng cho biểu diễn tri thức, các thuật toán cần thiết để áp dụng những tri thức đó, cùng các ngôn ngữ và kỹ thuật lập trình dùng cho việc cài đặt chúng. - Tuy nhiên định nghĩa trên phải chấp nhận một thực tế - trí tuệ tự nó là một khái niệm không được định nghĩa một cách rõ ràng. Mặc dù hầu hết chúng ta đều có thể nhận ra các hành vi thông minh khi nhìn thấy chúng nhưng rất khó có thể đưa ra một định nghĩa về trí tuệ. Vì thế mà vấn đề định nghĩa TTNT tự nó trở thành một sự định nghĩa trí tuệ: Đó có phải là một năng lực duy nhất hay chỉ là tên dùng gọi một tập hợp những khả năng khác nhau và không liên quan gì đến nhau? Thế nào là khả năng sáng tạo? Thế nào là trực giác? - Có thể kết luận ngay về tính trí tuệ từ việc quan sát một hành vi hay không hay cần phải có biểu hiện của một cơ chế nào đó nằm bên trong? Tất cả những câu hỏi này vẫn chưa được trả lời và chúng đã nêu ra những vấn đề cần có phương pháp luận để giải quyết. - Trí tuệ nhân tạo (Artificial Intelligence – AI) là thuật ngữ do McCathy đưa ra tại hội thảo Dartmount năm 1956 dùng để chỉ cho một ngành khoa học mới trong lĩnh vực khoa học máy tính. - Nghiên cứu những vấn đề liên quan đến tư duy của con người, TTNT kế thừa nhiều ý tưởng, quan điểm, kỹ thuật từ nhiều ngành khoa học khác như Triết học, Toán học, Tâm lý học, … 5 - Qui tắc suy diễn “modus ponens” (tam đoạn luận) được sử dụng trong suy luận hình thức ngày nay đã được Aristotle đưa ra từ vài nghìn năm trước - Descartes cũng là nhân vật trung tâm trong sự phát triển các khái niệm hiện đại về tư duy và tinh thần với câu nói nổi tiếng “Tôi tư duy nghĩa là tôi tồn tại”. - Các ngành logic, lý thuyết đồ thị, xác suất của toán học đóng góp rất nhiều cho TTNT. - Logic kinh điển Boole, logic vị từ Frege là những cơ sở quan trọng để biểu diễn tri thức. - Lý thuyết đồ thị cung cấp công cụ để mô hình một vấn đề, tìm kiếm lời giải, phân tích tính chính xác, tính hiệu quả của các chiến lược tìm kiếm lời giải. 1.1.2. Lịch sử phát triển Những năm gần đây, khá nhiều sách, báo, công trình nghiên cứu khoa học đề cập đến các kỹ thuật tính toán, người ta hay nhắc đến nhiều thuật ngữ như: Máy tính thông minh, máy tính thế hệ V, hệ chuyên gia, mạng ngữ nghĩa, ... Các ngôn ngữ lập trình như LISP, PROLOG mở đường cho việc áp dụng hàng loạt các hệ thống chương trình có khả năng “thông minh”. Trước đây, mỗi khi nói đến trí tuệ nhân tạo (TTNT) người ta thường quan tâm đến việc tạo lập các máy tính có khả năng “suy nghĩ”, thậm chí trong một số phạm vi hẹp nào đó, có thể cạnh tranh hoặc vượt quá khả năng của bộ não con người. Những hy vọng này trong một thời gian dài đã ảnh hưởng rất nhiều đến các nghiên cứu trong phòng thí nghiệm. Mặc dù những mô hình tương tự các máy tính thông minh đã được đưa ra hàng nhiều năm trước, nhưng chỉ từ khi Alan Turing công bố những kết quả nghiên cứu quan trọng đầu tiên, người ta mới bắt đầu thực sự nghiên cứu đến các vấn đề TTNT một cách nghiêm túc. Phát hiện của Turing cho rằng chương trình có thể được lưu trữ trong bộ nhớ để sau đó được thực hiện trên cơ sở các phép toán cơ bản 6 thao tác với các bit 0, 1. Điều này đã tạo nên nền tảng của những máy tính hiện đại. Việc lưu trữ chương trình trong máy cho phép thay đổi chức năng của nó một cách nhanh chóng và dễ dàng thông qua việc nạp một chương trình mới vào bộ nhớ. Theo một nghĩa nào đó, khả năng này làm cho máy tính có khả năng học và suy nghĩ. Đó cũng chính là một trong những biểu hiện quan trọng đầu tiên của những máy tính được trang bị TTNT. Năm 1956, chương trình dẫn xuất kết luận trong hệ hình thức đã được công bố. Tiếp theo đó, năm 1959 chương trình chứng minh các định lý hình học phẳng và chương trình giải quyết bài toán vạn năng (GPS - General Problem Solving) đã được đưa ra. Tuy vậy chỉ cho đến khoảng năm 1960 khi McCathy ở MIT (Massachussets Institute of Technology) đưa ra ngôn ngữ lập trình đầu tiên dùng cho trí tuệ nhân tạo LISP (list processing), các nghiên cứu về TTNT mới bắt đầu phát triển mạnh mẽ. Thuật ngữ TTNT do Marvin Minsky một chuyên gia nổi tiếng cũng ở MIT đưa ra năm 1961 trong bài báo “Steps Forwards To Artificial Intelligence”. Những năm 60 có thể xem là một mốc quan trọng trong quá trình xây dựng các máy có khả năng suy nghĩ. Các chương trình chơi cờ và các chương trình chứng minh định lý toán học đầu tiên cũng được công bố trong khoảng thời gian này. Những bế tắc, hạn chế thành công của các công trình nghiên cứu TTNT trong những năm 60 chính là do giới hạn khả năng của các thiết bị, bộ nhớ và đặc biệt là yếu tố thời gian thực hiện. Chính những yếu tố này không cho phép tổng quát hóa những thành công bước đầu đạt được trong các hệ chương trình TTNT đã xây dựng. Tuy rằng vào giữa những năm 70, bộ nhớ máy tính và thời gian tính toán đã được nâng cao đáng kể về chất, song những cách tiếp cận khác nhau đến TTNT vẫn chưa đem tới những thành công thật sự do sự bùng nổ tổ hợp trong quá trình tìm kiếm lời giải cho các bài toán đặt ra. 7 Cuối những năm 70, một số nghiên cứu cơ bản trong các lĩnh vực như xử lý ngôn ngữ tự nhiên, biểu diễn tri thức, lý thuyết giải quyết vấn đề đã đem lại diện mạo mới cho TTNT. Thị trường tin học đã bắt đầu đón nhận những sản phẩm TTNT ứng dụng đầu tiên mang tính thương mại. Đó là các hệ chuyên gia được áp dụng trong các lĩnh vực khác nhau. Hệ chuyên gia là các phần mềm máy tính, chứa các thông tin và tri thức về một lĩnh vực cụ thể nào đó, có khả năng giải quyết những yêu cầu của người dùng ở một mức độ nào đó với trình độ như một chuyên gia có kinh nghiệm lâu năm. Một trong những hệ chuyên gia đầu tiên được sử dụng thành công trong thực tế là hệ MYCIN, được thiết kế và cài đặt tại trường Đại học Tổng hợp Stanford. Một sự kiện quan trọng trong sự phát triển của khoa học TTNT là sự ra đời của ngôn ngữ PROLOG, do Alain Calmerauer đưa ra năm 1972. Năm 1981, dự án của Nhật Bản xây dựng các máy tính thế hệ thứ V lấy ngôn ngữ PROLOG như là ngôn ngữ cơ sở đã làm thay đổi khá nhiều tình hình phát triển TTNT ở Mỹ cũng như châu Âu. Giai đoạn 1981 trở đi người ta cảm nhận khá rõ nét rằng các chuyên gia về TTNT đang dần chuyển các kết quả nghiên cứu từ phòng thí nghiệm sang cài đặt các ứng dụng cụ thể. Có thể nói đây cũng là giai đoạn cạnh tranh ráo riết của các công ty, các viện nghiên cứu hàng đầu nhằm đưa ra thị trường các sản phẩm phần mềm ứng dụng kỹ thuật TTNT. Cuối những năm 80, đầu những năm 90 thị trường các sản phẩm dân dụng đã có khá nhiều sản phẩm ở trình độ cao như máy giặt, máy ảnh, ... sử dụng TTNT. Các hệ thống nhận dạng và xử lý hình ảnh, tiếng nói đang ngày càng thúc đẩy sự phát triển kỹ thuật mạng Neuron. Sự xích lại của hai cách tiếp cận: Tiếp cận mờ trong lập luận xấp xỉ, kỹ thuật mạng Neuron đã và đang gây được sự quan tâm đặc biệt của các chuyên gia tin học. Bên cạnh sự xuất hiện của các hệ chuyên gia, các ứng dụng công nghiệp và quản lý xã hội, quản lý 8 kinh tế cũng đòi hỏi sự ra đời của các hệ thống xử lý tri thức - dữ liệu tích hợp. Thế giới đang chuyển mình trong những nghiên cứu về TTNT. Tuy vậy, câu hỏi liệu kỹ thuật TTNT có tạo nên những bước nhảy vọt trong công nghệ tin học, đặc biệt là trong công nghệ máy tính như người ta đã mong đợi hay không vẫn chưa có lời giải đáp thỏa đáng. 1.1.3. Các ứng dụng của trí tuệ nhân tạo Trí tuệ nhân tạo có những ứng dụng cơ bản sau: - Suy luận chứng minh định lý tự động. - Hệ chuyện gia. - Hiểu và mô hình hóa ngữ nghĩa ngôn ngữ tự nhiên. - Mô hình hóa hoạt động của con người. - Lập kế hoạch và robotics. - Các ngôn ngữ và môi trường cho TTNT. - Máy học. - Xử lý phân tán song song và tính toán kiểu nảy sinh. - Trò chơi. 1.2. Cơ sở tri thức 1.2.1. Phân biệt tri thức và dữ liệu Chúng ta có thể dựa vào một số đặc trưng sau để phân biệt quy ước tri thức và dữ liệu: - Khả năng tự giải thích nội dung: Dữ liệu đưa vào máy tính không tự giải thích nổi, đôi khi còn được mã hóa cho ngắn gọn để dễ cài đặt trong máy. Chỉ có người lập trình đó mới có thể hiểu được nội dung, ý nghĩa của dữ liệu, nhưng tri thức có thể tự giải thích nội dung của mình với người sử dụng bất kỳ. 9 - Tính cấu trúc: Một trong những đặc tính cơ bản của hoạt động nhận thức của con người đối với thế giới xung quanh là khả năng phân tích cấu trúc của các đối tượng. Tri thức được đưa vào máy cũng cần có khả năng tạo ra được một sự phân cấp giữa các khái niệm và mối quan hệ giữa chúng. - Tính liên hệ: Ngoài các quan hệ về cấu trúc trong mỗi tri thức (khái niệm, quá trình, hiện tượng, sự kiện) giữa các đơn vị tri thức còn có nhiều mối liên hệ khác (không gian, thời gian, nhân quả, …). Một số nghiên cứu đã chỉ ra số các liên hệ cơ bản giữa các sự kiện xấp xỉ 200 lần. Một cơ sở tri thức được kết hợp với số liên hệ cơ bản này có thể mô tả và biểu diễn được hầu hết mọi vấn đề mà chúng ta quan tâm. - Tính chủ động:  Dữ liệu có vai trò bị động vì nó phụ thuộc vào sự khai thác của chương trình cụ thể.  Trong xã hội loài người khi hoạt động bất kỳ ở đâu và ở trong lĩnh vực nào thì con người bao giờ cũng bị điều khiển bằng chính tri thức (vốn hiểu biết) của mình. Nhờ có tri thức mà con người đã hình thành mục tiêu và các hành vi để thực hiện mục tiêu đó. Quá trình này luôn đi kèm với sự bổ sung tri thức và khắc phục sự mâu thuẫn giữa các tri thức để đi đến hoàn thiện dần cơ sở tri thức trong mỗi người.  Đối với các tri thức biểu diễn trong máy cũng vậy, chúng chủ động hướng người sử dụng biết khai thác tri thức. Đó chính là quá trình kích hoạt tri thức được thể hiện trong các hệ chuyên gia, được xây dựng trên các cơ sở tri thức biểu diễn ở mức cao có khả năng tiếp nhận, tinh chế, tự hoàn thiện ngay trong quá trình hoạt động của hệ. Tính chủ động của tri thức còn thể hiện sinh động thông qua các ngôn ngữ lập trình trí tuệ nhân tạo như Lisp, Prolog…Ở đó không còn có sự phân biệt rõ ràng giữa dữ liệu và thủ tục. 10 1.2.2. Phân loại tri thức Tri thức tồn tại dưới hai dạng cơ bản: - Tri thức định lượng. - Tri thức định tính. Tri thức định lượng thường gắn với các loại kinh nghiệm khác nhau. Ở đây chúng ta xét về tri thức định tính. Tri thức định tính được chia thành 3 loại: - Tri thức mô tả. - Tri thức thủ tục. - Tri thức điều khiển. a) Tri thức mô tả Cho những thông tin về một sự kiện, hiện tượng hay quá trình mà không đưa ra được thông tin về cấu trúc bên trong cũng như phương pháp sử dụng bên trong của tri thức đó. Ví dụ: Khẳng định “Việt Nam là đất nước tươi đẹp”. Đây là một khẳng định bất biến, không phụ thuộc vào tình huống, không gian và thời gian. Các tri thức phụ thuộc không gian và thời gian đòi hỏi những mô hình biểu diễn đặc biệt, cho phép thể hiện các tương quan giữa các sự kiện, quá trình không gian và thời gian. Ngoài ra các tri thức mô tả còn cho phép miêu tả các mối liên hệ, các ràng buộc giữa các đối tượng, các sự kiện và các quá trình. Ví dụ: “Tôi muốn mua bút” miêu tả mối quan hệ giữa đối tượng “tôi” và “bút” thông qua quan hệ “muốn mua”. b) Tri thức thủ tục Cho ta những phương pháp cấu trúc tri thức, ghép nối và suy diễn các tri thức mới từ những tri thức đã có. Các tri thức loại này tạo nên cơ sở của kỹ nghệ xử lý tri thức. 11 Một số thủ tục tri thức cơ bản: - Tổng hợp tri thức: Suy diễn, quy diễn, quy nạp. - Học tự động: 2 cách suy diễn logic thường được sử dụng trong các hệ thống là:  Modus Ponens: A, A  B B Nghĩa là nếu A đúng, A suy ra B thì B cũng đúng  Modus Tollens:  B, A  B A Nghĩa là nếu B sai, A suy ra B thì A cũng sai c) Tri thức điều khiển Dùng để điều khiển, phối hợp các nguồn tri thức thủ tục và tri thức mô tả khác nhau. 1.2.3. Các cấp độ tri thức a) Tri thức động phụ thuộc vào tình huống không gian và thời gian Các tri thức mô tả, tri thức thủ tục, tri thức điều khiển không phụ thuộc vào yếu tố không gian, thời gian được gọi là tri thức tĩnh. Các tri thức loại này tạo nên phần lõi trong các cơ cấu trí thức. Nguồn các cơ cấu trí thức này thường phát sinh từ các tài liệu chuyên môn, các nguyên lý chung của khoa học. Ví dụ: “Nếu một đường thẳng vuông góc với một trong hai đường thẳng song song thì nó vuông góc với đường thẳng còn lại”. Tuy vậy, có những tri thức lại phụ thuộc vào yếu tố lịch sử, thông qua các tham số thời gian và không gian, có thể xuất hiện tường minh hoặc không tường minh trong các phát biểu. Chẳng hạn, phát biểu: “Việt Nam không phải là thành viên của tổ chức WTO” chỉ đúng ở thời điểm trước năm 2008, còn hiện nay Việt Nam đã gia nhập tổ chức WTO. Chính yếu tố đó, mà quá trình 12 suy diễn trong các cơ sở tri thức được phụ thuộc không gian, thời gian có thể giao hoán hay không giao hoán bộ phận, đơn điệu hay không đơn điệu. b) Tri thức bất định, tri thức không đầy đủ Trong nhiều trường hợp các tri thức có thể đúng hoặc sai. Tuy vậy, trong thực tế ta gặp phải các phát biểu không phải lúc nào cũng xác định được chúng đúng hay sai. Ví dụ: “Trời có thể mưa”, trong trường hợp này không thể quyết định 100% là trời mưa hay không mưa. Các tri thức không chính xác là các mệnh đề phát biểu mà giá trị chân lý của chúng không thể chỉ ra một cách chính xác, tương ứng với thang đo quy ước. Ví dụ: “Anh ta cao khoảng 1m70”. Cũng có thể xuất hiện các tri thức không đầy đủ trong các phát biểu, các mô tả. Ví dụ: “Thông thường nếu anh ta đi thì nói chung chị ấy cũng đi”, đây là phát biểu bất định, song chỉ có tác dụng nếu biết được một chút về sự kiện “anh ta có đến hay không”. Nói chung các tri thức bất định, không chính xác và không đầy đủ xuất hiện là do trong các phát biểu người ta sử dụng các yếu tố ngôn ngữ không rõ ràng như: Có thể, có lẽ, khoảng, nói chung, … Một trong những cách tiếp cận để xử lý các loại tri thức trên là sử dụng cách tiếp cận lý thuyết mờ. Các lý thuyết lập luận xấp xỉ đã và đang được quan tâm, nghiên cứu rất nhiều. 1.2.4. Các phương pháp biểu diễn tri thức a) Biểu diễn tri thức nhờ logic Dựa vào các khái niệm cơ bản về logic mệnh đề và logic vị từ, với một số bài toán, các trạng thái được mô tả qua các biểu thức logic. Khi đó bài toán được phát biểu lại dưới dạng: 13 A. Chứng minh: Từ GT 1  GT 2  …  GT m suy ra một trong các kết luận: KL1, …, KL n . Ở đây: GT i , KL j là các biểu thức logic (mệnh đề hoặc vị từ) B. Tìm phép gán  cho các biến tự do sao cho từ GT 1 , …, GT m suy ra một trong các kết luận KL1 , …, KL n . - Cơ sở tri thức bằng logic mệnh đề: Cơ sở tri thức gồm 2 phần:  Các sự kiện  Các luật Các sự kiện được cho bởi các luật đặc biệt dạng:   q1;   q2; …   qk ; Tập F = (p 1 ,…, p n ) tạo nên giả thiết cho quá trình suy diễn. Các luật ở dạng chuẩn Horn: p 1  ...  p n  q - Cơ sở tri thức biểu diễn bằng logic vị từ: Cơ sở tri thức được cấu tạo bởi 2 phần:  Tập các sự kiện F.  Tập các luật R. Các sự kiện được cho bởi   q i (x,y,z,…), I = 1, k ,ở đây q i (x,y,z,…) là các vị từ phụ thuộc vào các hạng thức x, y, z,… Các luật có dạng p 1  ...  p n  q(.). Logic vị từ cho phép biểu diễn hầu hết các khái niệm và các phát biểu định lý, định luật trong các bộ môn khoa học. Cách biểu diễn này khá trực quan và ưu điểm căn bản của nó là: Có một cơ sở lý thuyết vững chắc cho những thủ tục suy diễn nhằm tìm kiếm, sản sinh ra những tri thức mới, dựa trên các sự kiện và các luật đã cho. 14