Tiểu Luận Công Nghệ Tri Thức ĐẠI HỌC ĐÀ NẴNG TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA TIỂU LUẬN CÔNG NGHỆ TRI THỨC Giáo viên hướng dẫn: PGS.TS PHAN HUY KHÁNH Học viên thực hiện: HOÀNG PHI CƯỜNG PHẠM QUỐC CƯỜNG TRẦN VĂN KHÁNH Lớp: Khoa học máy tính – Khóa 11 Niên khóa: 2009 - 2011 Đà Nẵng, 03 - 2010 Nhóm: Phi Cường – Quốc Cường – Văn Khánh Trang Tiểu Luận Công Nghệ Tri Thức MỞ ĐẦU Chế tạo cỗ máy thông minh người (thậm chí thơng minh người) ước mơ cháy bỏng loài người từ hàng ngàn năm Hẳn nhớ đến nhà khoa học Alan Turing đóng góp to lớn ơng lĩnh vực trí tuệ nhân tạo Năng lực máy tính ngày mạnh mẽ điều kiện thuận lợi cho trí tuệ nhân tạo Điều cho phép chương trình máy tính áp dụng thuật giải trí tuệ nhân tạo có khả phản ứng nhanh hiệu trước Sự kiện máy tính Deep Blue đánh bại kiện tướng cờ vua giới Casparov minh chứng hùng hồn cho bước tiến dài cơng nghiên cứu trí tuệ nhân tạo Tuy đánh bại Casparov Deep Blue cỗ máy biết đánh cờ ! Nó chí khơng có trí thơng minh sơ đẳng đứa bé biết lên ba nhận diện người thân, khả quan sát nhận biết giới, tình cảm thương, ghét, Ngành trí tuệ nhân tạo có bước tiến đáng kể, trí tuệ nhân tạo thực có phim khoa học giả tưởng Vậy nghiên cứu trí tuệ nhân tạo? Điều tương tự ước mơ chế tạo vàng nhà giả kim thuật thời Trung Cổ, chưa thành cơng trình nghiên cứu làm sáng tỏ nhiều vấn đề Mặc dù mục tiêu tối thượng ngành TTNT xây dựng máy có lực tư tương tự người khả tất sản phẩm TTNT khiêm tốn so với mục tiêu đề Tuy vậy, ngành khoa học mẻ tiến ngày tỏ ngày hữu dụng số cơng việc địi hỏi trí thơng minh người Hình ảnh sau giúp bạn hình dung tình hình ngành trí tuệ nhân tạo Nhóm: Phi Cường – Quốc Cường – Văn Khánh Trang Tiểu Luận Công Nghệ Tri Thức Mục tiêu ngành khoa học trí tuệ nhân tạo tạo máy tính có khả nhận thức, suy luận phản ứng Nhận thức hiểu khả quan sát, học hỏi, hiểu biết kinh nghiệm giới xung quanh Quá trình nhận thức giúp người có tri thức Suy luận khả vận dụng tri thức sẵn có để phản ứng với tình hay vấn đề - toán gặp phải sống Nhận thức suy luận để từ đưa phản ứng thích hợp ba hành vi nói đặc trưng cho trí tuệ người (Dĩ nhiên cịn yếu tố tình cảm Nhưng không đề cập đến đây!) Do đó, khơng có ngạc nhiên muốn tạo máy tính thơng minh, ta cần phải trang bị cho khả Cả ba khả cần đến yếu tố tri thức Xây dựng trí tuệ nhân tạo tìm cách biểu diễn tri thức, tìm cách vận dụng tri thức để giải vấn đề tìm cách bổ sung tri thức cách "phát hiện" tri thức từ thơng tin sẵn có (máy học) Tuy nhiên, phạm vi có hạn đề tài này, nhóm chúng tơi đề cập đến vấn đề nhỏ lý thuyết biểu diễn tri thức ( Knowledge representation) Nhóm: Phi Cường – Quốc Cường – Văn Khánh Trang Tiểu Luận Công Nghệ Tri Thức PHẦN I: THÔNG TIN, DỮ LIỆU VÀ TRI THỨC Tri thức khái niệm trừu tượng Do đó, không cố gắng đưa định nghĩa hình thức xác Thay vào đó, cảm nhận khái niệm "tri thức" cách so sánh với hai khái niệm khác thông tin liệu Nhà bác học tiếng Karan Sing nói "Chúng ta ngập chìm biển thơng tin lại khát tri thức" Câu nói làm bật khác biệt lượng lẫn chất hai khái niệm thông tin tri thức Trong ngữ cảnh ngành khoa học máy tính, người ta quan niệm liệu số, chữ cái, hình ảnh, âm mà máy tính tiếp nhận xử lý Bản thân liệu thường khơng có ý nghĩa người Cịn thơng tin tất mà người cảm nhận cách trực tiếp thông qua giác quan (khứu giác, vị giác, thính giác, xúc giác, thị giác giác quan thứ 6) gián tiếp thông qua phương tiện kỹ thuật tivi, radio, cassette, Thông tin người có ý nghĩa định Với phương tiện máy tính (mà cụ thể thiết bị đầu ra), người tiếp thu phần liệu có ý nghĩa Nếu so lượng, liệu thường nhiều thông tin Cũng quan niệm thơng tin quan hệ liệu Các liệu xếp theo thứ tự tập hợp lại theo quan hệ chứa đựng thơng tin Nếu quan hệ cách rõ ràng tri thức Chẳng hạn : Nhóm: Phi Cường – Quốc Cường – Văn Khánh Trang Tiểu Luận Cơng Nghệ Tri Thức + Trong tốn học : Bản thân số riêng lẻ 1, 1, 3, 5, 2, 7, 11, liệu Tuy nhiên, đặt chúng lại với theo trật tự chúng bắt đầu có mối liên hệ Dữ liệu : 1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34, Mối liên hệ biểu diễn cơng thức sau : Un = Un-1 + Un-2 Công thức nêu tri thức + Trong vật lý : Bản sau cho biết số đo điện trở (R), điện (U) cường độ dòng điện (I) mạch điện I U R 10 2.5 20 12 7.3 14.6 Bản thân số cột khơng có ý nghĩa ta tách rời Nhưng đặt kế nhau, chúng cho thấy có liên hệ Và mối liên hệ diễn tả công thức đơn giản sau : Công thức tri thức Nhóm: Phi Cường – Quốc Cường – Văn Khánh Trang Tiểu Luận Công Nghệ Tri Thức + Trong sống hàng ngày : Hằng ngày, người nông dân quan sát thấy tượng nắng, mưa, râm chuồn chuồn bay Rất nhiều lần quan sát, họ có nhận xét sau : Chuồn chuồn bay thấp mưa, bay cao nắng, bay vừa râm Lời nhận xét tri thức Có quan điểm cho mối liên hệ tường minh (có thể chứng minh được) liệu xem tri thức Còn mối quan hệ khơng tường minh khơng cơng nhận Ở đây, ta quan niệm rằng, mối liên hệ liệu xem tri thức, vì, mối liên hệ thực tồn Điểm khác biệt chưa phát mà thơi Rõ ràng "dù trái đất xoay quanh mặt trời" dù tri thức có Galilê phát hay không! Như vậy, so với liệu tri thức có số lượng nhiều Thuật ngữ khơng đơn giản dấu nhỏ bình thường mà kết tinh đọng lại Hãy hình dung liệu điểm mặt phẳng tri thức phương trình đường cong nối tất điểm lại Chỉ cần phương trình đường cong ta biểu diễn vơ số điểm! Cũng vậy, cần có kinh nghiệm, nhận xét từ hàng đống số liệu thống kê, khơng, ngập chìm biển thơng tin nhà bác học Karan Sing cảnh báo! Người ta thường phân loại tri thức làm dạng sau : Nhóm: Phi Cường – Quốc Cường – Văn Khánh Trang Tiểu Luận Công Nghệ Tri Thức +Tri thức kiện : khẳng định kiện, khái niệm (trong phạm vi xác định) Các định luật vật lý, toán học, thường xếp vào loại (Chẳng hạn : mặt trời mọc hướng đông, tam giác có góc 600, ) + Tri thức thủ tục : thường dùng để diễn tả phương pháp, bước cần tiến hành, tr�nh từ hay ngắn gọn cách giải vấn đề Thuật toán, thuật giải dạng tri thức thủ tục +Tri thức mô tả : cho biết đối tượng, kiện, vấn đề, khái niệm, thấy, cảm nhận, cấu tạo (một bàn thường có chân, người có tay, mắt, ) +Tri thức Heuristic : dạng tri thức cảm tính Các tri thức thuộc loại thường có dạng ước lượng, đốn thường hình thành thơng qua kinh nghiệm Trên thực tế, có trí tuệ mà khơng cần đến tri thức (liệu có đại kiện tướng cờ vua mà đánh cờ cờ quan trọng không?) Tuy tri thức không định thông minh (người biết nhiều định lý toán chưa giải tốn giỏi hơn!) yếu tố cấu thành trí thơng minh Chính vậy, muốn xây dựng trí thơng minh nhân tạo, ta cần phải có yếu tố Từ đặt vấn đề phương pháp đưa tri thức vào máy tính gọi biểu diễn tri thức - Knowledge representation Nhóm: Phi Cường – Quốc Cường – Văn Khánh Trang Tiểu Luận Công Nghệ Tri Thức PHẦN II: BIỂU DIỄN TRI THỨC( KNOWLEDGE REPRESENTATION) Tri thức hệ chuyên gia biểu diễn theo nhiều cách khác Thông thường người ta sử dụng cách sau : • Biểu diễn tri thức luật sản xuất • Biểu diễn tri thức nhờ mệnh đề logic • Biểu diễn tri thức nhờ mạng ngữ nghĩa • Biểu diễn tri thức nhờ ngơn ngữ nhân tạo Ngồi ra, người ta sử dụng cách biểu diễn tri thức nhờ kiện không chắn, nhờ ba : đối tượng, thuộc tính giá trị (O-A-V: Object-AttributeValue), nhờ khung( frame), v.v Tuỳ theo hệ chuyên gia, người ta sử dụng cách đồng thời nhiều cách I Biểu diễn tri thức luật sản xuất Hiện nay, hầu hết hệ chuyên gia hệ thống dựa luật, bới lý sau : • Bản chất đơn thể (modular nature) Có thể đóng gói tri thức mở rộng hệ chuyên gia • cách dễ dàng • Khả diễn giải dễ dàng (explanation facilities) Dễ dàng dùng luật để diễn giải vấn đề nhờ tiền đề đặc tả xác yếu tố vận dụng luật, từ rút kết • Tương tự trình nhận thức người Dựa cơng trình Newell Simon, luật xây dựng từ cách người giải vấn đề Cách biểu diễn luật nhờ IF THEN đơn giản cho phép giải thích dễ dàng cấu trúc tri thức cần trích lọc Luật kiểu sản xuất nghiên cứu từ năm 1940 Trong hệ thống dựa luật, công cụ suy luận xác định luật tiên đề thỏa mãn việc Các luật sản xuất thường viết dạng IF THEN Có hai dạng : IF < điều kiện > THEN < hành động > IF < điều kiện > THEN < kết luận > DO < hành động > Nhóm: Phi Cường – Quốc Cường – Văn Khánh Trang Tiểu Luận Công Nghệ Tri Thức Tuỳ theo hệ chuyên gia cụ thể mà luật đặt tên Chẳng hạn luật có dạng Rule: tên Sau phần tên phần IF luật Phần IF THEN phần trái luật (LHS: Left - Hand -Side), có nội dung gọi theo nhiều tên khác nhau, tiền đề (antecedent), điều kiện (conditional part), mẫu so khớp (pattern part), Phần sau THEN kết luận hay hậu (consequent) Một số hệ chuyên gia có thêm phần hành động (action) gọi phần phải luật (RHS: Right - Hand -Side) Ví dụ : Rule: Đèn đỏ IF Đèn đỏ sáng THEN Dừng Rule: Đèn-xanh IF Đèn xanh sáng THEN Đi Trong ví dụ trên, Đèn đỏ sáng Đèn xanh sáng điều kiện, hay khuôn mẫu Sau số ví dụ khác : Rule: Điều trị sốt IF Bệnh nhân sốt THEN cho uống thuốc Aspirin Hệ thống chẩn đốn xe máy (OPS5) IF Máy xe khơng nổ khởi động THEN Dự đoán: Xe bị panne sức nén Pittong, bạc xéc-măng lòng xy lanh sai tiêu chuẩn, dễ tạo thành khe hở nhỏ làm cho pittong khơng cịn kín nên hồ khí khơng nén lên đầy đủ Xử lý : nên điều chỉnh thay pittong, bạc xéc-măng lòng xy lanh cho tiêu chuẩn IF máy xe nổ không ổn định, OR máy xe nổ lại tắt, AND bugi khơ THEN Dự đốn : Xe bị nghẹt xăng Xử lý : nên xúc rửa bình xăng khố xăng xe Nhóm: Phi Cường – Quốc Cường – Văn Khánh Trang Tiểu Luận Công Nghệ Tri Thức MYCIN hệ thống chẩn đoán bệnh viêm màng não tượng có vi khuẩn bất thường máu (nhiễm trùng) IF Tại vị trí vết thương có máu, AND Chưa biết chắn quan bị tổn thương, AND Chất nhuộm màu âm tính, AND Vi khuẩn có dạng hình que, AND Bệnh nhân bị sốt cao THEN Cơ quan có triệu chứng (0.4) nhiễm trùng II Biểu diễn tri thức nhờ mệnh đề logic Người ta sử dụng ký hiệu để thể tri thức phép tốn lơgic tác động lên ký hiệu để thể suy luận lôgic Kỹ thuật chủ yếu thường sử dụng lôgic vị từ( predicate logic) II Cú pháp ngôn ngữ vị từ bậc Trong ngôn ngữ vị từ bậc (firstorder predicate language), cách sử dụng bảng ký hiệu đặc biệt, người ta đưa vào khái niệm hạng (term), nguyên tử (atom), trực kiện (literal) công thức chỉnh (wellformed formula) để xây dựng biểu thức (correct expressions) II 1 Bảng ký hiệu Bảng ký hiệu để xây dựng biểu thức gồm : • Các dấu phân cách (separator signs) dấu phẩy ( , ), dấu mở ngoặc ( ( ) dấu đóng ngoặc ( ) ) • Các (constant) có dạng chuỗi sử dụng chữ in thường a z Ví dụ : a, block • Các biến (variable) có dạng chuỗi sử dụng chữ in hoa A Z Ví dụ : X, NAME • Các vị từ (predicate) viết tương tự biến, chuỗi sử dụng chữ in hoa A Z Ví dụ : ISRAINING, ON(table), P(X, blue), BETWEEN(X, Y, Z) Khi cần thao tác vị từ đó, cần phải ghi rõ bậc (arite) hay số đối(argument) vị từ Bậc số nguyên dương Ví dụ, ứng dụng đó, bậc vị tự ISRAINING, ON, P BETWEEN 0, 1, Nhóm: Phi Cường – Quốc Cường – Văn Khánh Trang 10 Tiểu Luận Công Nghệ Tri Thức Khi bậc có giá trị cố định 0, vị từ gọi mệnh đề (proposition) Chẳng hạn ISRAINING, EMPTY mệnh đề • Các hàm (function), có cách viết tương tự hằng, sử dụng chữ in thường a z Mỗi hàm có bậc (hay số lượng đối) cố định, số nguyên dương Ví dụ f(X), weight(elephan), successor(M, N) hàm có bậc 1, 1, Người ta quy ước hàm bậc khơng (nil) Ví dụ a, elephan, block • Các phép nối logic (logical connector) ¬, ∧, ∨, → ↔ tương ứng với phép phủ định, và, hoặc, kéo theo kéo theo lẫn • Dấu ∃ lượng tử tồn (existential quantifier) ∀ lượng tử toàn thể (universal quantifier) II Hạng (term) Hạng tạo thành từ hai luật sau : • Các biến hạng • Nếu f hàm có bậc n ≥ t1, , tn hạng, hàm f (t1, , tn) hạng Ví dụ : Các hàm successor(X, Y) hay weight(b) hay successor(b, wight(Z)) hạng, P(X, blue) khơng phải hạng P vị từ hay weight(P(b)) hạng P(b) khơng phải hạng (khơng thể làm đối cho hàm) II Nguyên tử (atom) Nguyên tử tạo thành từ hai luật sau : • Các mệnh đề (vị từ bậc 0) nguyên tử • Nếu P vị từ bậc n (n ≥ 1) t1, , tn hạng, P(t1, , tn) nguyên tử Ví dụ : P(X, blue), EMPTY, BETWEEN(table, X, sill(window)) nguyên tử Còn successor (X, Y), sill (window) ây khơng phải ngun tử II Các công thức chỉnh Các công thức chỉnh (viết tắt CTC) tạo thành từ ba luật sau : • Các nguyên tử CTC • Nếu G H biểu diễn CTC, (¬G), (G ∧ H), (G ∨ H), (G → H) (G ↔ H) CTC tạo thành từ phép nối lơgich G H Nhóm: Phi Cường – Quốc Cường – Văn Khánh Trang 11 Tiểu Luận Cơng Nghệ Tri Thức • Nếu G CTC X biến, (∃X)G (∀X)G CTC (∃X)G đọc tồn biến X cho G thoả mãn (∀X)G đọc với biến X G thoả mãn Ví dụ : Các cơng thức sau chỉnh : (∃X) (∀Y) ((P(X, Y) Q(X, Y) → R(X)) ((¬(P(a) → P(b))) → ¬P(b)) cịn (¬(f(a)) : phủ định hàm, f (P(a)) : hàm có đối vị từ, khơng phải CTC Chú ý : • Một CTC gọi trực kiện (literal) hay trị ngun tử hay có dạng (¬G), với G nguyên tử • Trong CTC, trước sau ký tự nối, ký tự phân cách, hằng, biến, hàm, vị từ, người ta đặt tùy ý dấu cách (space hay blank) Từ sau ta quy ước rằng, cơng thức, có biến lượng tử hóa, tức biến xuất theo sau ký hiệu ∃ hay ∀ từ trở đi, tất vị trí đứng sau biến lượng tử hóa Một CTC chứa biến khơng lượng tử hóa, chúng gọi biến tự (free variable) Ví dụ : P(X) (∃Y) Q(X, Y) CTC có chứa biến tự X • Logic vị từ gọi «bậc một» (firstorder) định nghĩa CTC không chứa lượng tử cho vị từ hay cho hàm Ví dụ : (∀P)P(a) (∀f) (∀f) (∀X) P(f (X), b) CTC logic vị từ bậc một, mà có bậc cao (higher-order) II Biểu diễn sử dụng tri thức( knowledge) Thực tế, CTC dùng để diễn tả nghĩa Ví dụ CTC : (∀X) (MAN(X) → M (X)) thể câu «tất người chết» cách quy ước MAN(X) có nghĩa «X người» M (X) có nghĩa «X chết» Khơng phải luôn dễ dàng dùng CTC để biểu diễn tri thức diễn tả theo ngôn ngữ tự nhiên (natural language) Chẳng hạn, để diễn tả «nếu hai vật chúng có tính chất», người ta viết : (∀P) (∀X) (∀Y) (EQUAL(X, Y) → (P(X) ↔ P(Y))) Nhưng biểu thức logic vị từ bậc có lượng tử ∀ áp dụng cho ký tự vị từ P II Các luật suy diễn (inference rule) Nhóm: Phi Cường – Quốc Cường – Văn Khánh Trang 12 Tiểu Luận Công Nghệ Tri Thức Một luật suy diễn cách biểu diễn cho từ nhiều CTC, suy dẫn (derive) thành CTC khác Chẳng hạn luật suy diễn sau : • Luật suy diễn modus ponens : Từ hai CTC G (G → H), suy dẫn CTC H (ở quy ước tên G, H phải thay CTC mà chúng biểu diễn) • Luật suy diễn modus tollens : Từ CTC (¬H) (G → H), ta suy dẫn (¬G) Người ta viết quy ước hai luật suy diễn sau : G→H G ∴H modus ponens ¬H G→H ∴¬G modus tollens • Luật suy diễn chuyên dụng (universal specialization), từ CTC có dạng : (∀X) G(X) từ bất kỳ, chẳng hạn «a», suy dẫn thành CTC : G(a) nghĩa vị trí X G thay a Cho trước tập hợp cố định luật suy diễn, người ta xem xét họ tốn sau : Từ tập hợp CTC chọn, cách áp dụng số hữu hạn lần luật suy diễn, nhận CTC cho trước hay không ? Các CTC chọn lúc đầu gọi tiên đề (axiom) Các CTC nhận cách áp dụng luật suy diễn gọi định lý (theorem) Một dãy áp dụng luật suy diễn từ tiên đề dẫn đến định lý phép chứng minh (proving) định lý Một số kỹ thuật hợp giải vấn đề (problem resolution) thuộc lĩnh vực «Trí tuệ nhân tạo» tìm kiếm khơng gian trạng thái, xem việc tìm kiếm chứng minh cho định lý cho Theo nghĩa không gian trạng thái, tập hợp tiên đề xem trạng thái đầu, luật suy diễn đóng vai trị phép chuyển trạng thái, trạng thái đích tập hợp CTC có chứa định lý cần chứng minh II Ngữ nghĩa ngôn ngữ vị từ bậc Sau đây, ta nghiên cứu cách sử dụng CTC để biểu diễn suy luận giá trị chân (truth value) tri thức có để tìm giá trị chân tri thức khác Nhóm: Phi Cường – Quốc Cường – Văn Khánh Trang 13 Tiểu Luận Công Nghệ Tri Thức II Diễn giải (Interpretation) Một diễn giải CTC G, ký hiệu I, xác định từ năm bước sau đây: • Chọn miền diễn giải (interpretation domaim) ký hiệu D với D ≠ ∅, nghĩa tập hợp khác rỗng phần tử • Gán (assignation) cho G phần tử D • Gán cho mệnh đề (hay vị từ có bậc 0) phần tử tập hợp giá trị {true, false} Để đơn giản ta ký hiệu F trị false T trị true • Gán cho vị từ bậc n (n ≥ 1) ánh xạ từ Dn lên { T, F } : P( X1, Xn ) : Dn → { T, F } • Gán cho hàm bậc n (n ≥ 1) ánh xạ từ Dn lên D : P( X1, Xn ) : Dn → D Người ta nói có diễn giải I từ G lên D : I G ↓→ D, D ≠ ∅ II Giá trị công thức theo diễn giải Cho diễn giải I miền D cho cơng thức G • Nếu G mệnh đề, đó, giá trị gán cho G định nghĩa I gọi giá trị G theo I • Nếu G trực kiện mà mệnh đề, đó, với phép lựa chọn C giá trị D cho biến G (nếu tồn tại), ta nhận giá trị true hay false theo cách định nghĩa I Giá trị gọi giá trị G theo I lựa chọn C giá trị biến Chẳng hạn, công thức G3 diễn giải theo I3, nguyên tử T(f(X), a) nhận giá trị T X gán phần tử D 3, nhận giá trị T X nhận giá trị khác (giả sử 5) D3 • Nếu G có dạng (X)G’, ta định nghĩa giá trị G theo I T (true) giá trị G’ theo I cho giá trị biến X (trong D) T, không F (false) Chẳng hạn, giá trị G1 diễn giải theo I F • Nếu G có dạng (X)G’, ta định nghĩa giá trị G theo I T (true) giá trị G’ theo I giá trị biến X (trong D) T, không F (false) Chẳng hạn, giá trị Q(X, Y) diễn giải theo I T gán cho X cho Y Từ suy giá trị (∃Y)Q(X, Y) theo I2, X nhận giá trị 1, T Ngược lại, giá trị G2 theo I2 F Nhóm: Phi Cường – Quốc Cường – Văn Khánh Trang 14 Tiểu Luận Cơng Nghệ Tri Thức • Nếu G có dạng (¬G’), người ta định nghĩa giá trị ¬ G’ theo I, giá trị G’ theo I định nghĩa, theo bảng sau: Giá trị G’ theo I Giá trị (¬G’) theo I (giả sử G) T F F T Nếu G có dạng (G’ ∨ G’’), (G’ ∧ G’’), (G’ → G’’), (G’ ↔ G’’), người ta định nghĩa giá trị G theo I, giá trị G’ G’’ theo I định nghĩa, theo bảng chân lý (truth table) tương ứng sau : G’ G’’ (G’ ∨ G’’) F F F F T T T F T T T T G’ G’’ (G’ ∧ G’’) F F F F T F T F F T T T G’ F F T T G’’ F T F T (G’ → G’’) T T F T G’ F F T T G’’ F T F T (G’ ↔ G’’) T F F T Chẳng hạn, giá trị G3 theo I3 T Khi công thức G T theo diễn giải I, người ta nói diễn giải I mơ hình G Chú ý giá trị công thức theo diễn giải cho định nghĩa theo cách qua lại tương hỗ tất biến lượng tử hoá II 3 Các ví dụ minh hoạ cách thể phát biểu( cột bên trái) dạng vị từ( cột bên phải) : Nhóm: Phi Cường – Quốc Cường – Văn Khánh Trang 15 Tiểu Luận Công Nghệ Tri Thức Phát biểu Tom đàn ông Tom cha Mary Tất người chết Vị từ MAN(tom) FATHER(tom, mary) MAN(X) → MORTAL(X) với quy ước MAN(X) có nghĩa «X người» MORTAL(X) có nghĩa «X chết» MAN MORTAL gọi vị từ biến X Các vị từ thường có chứa hằng, biến hay hàm Người ta gọi vị từ khơng chứa biến (có thể chứa hằng) mệnh đề (preposition) Mỗi vị từ kiện (fact) hay luật Luật vị từ gồm hai vế trái phải nối dấu mũi tên (→) Các vị từ cịn lại (khơng chứa mũi tên) gọi kiện Trong ví dụ đây, MAN FATHER mệnh đề kiện Còn MAN(X) → MORTAL(X) luật Ví dụ : Từ tri thức sau : Marc có tóc vàng hoe, cịn Jean có tóc màu nâu Pierre cha Jean Marc cha Pierre Jean cha René Marc Georges Giả sử X, Y Z người đó, Y X X cha Y Nếu X cha Z Z cha Y X ơng Y ta biểu diễn thành kiện luật sau : BLOND (marc) BROWN (jean) FATHER (pierre, jean) FATHER (marc, pierre) FATHER (jean, rené) SON (marc, georges) FATHER (X, Y) ← SON (Y, X) GRANDFATHER (X, Y) ← FATHER (X, Z), FATHER (Z, Y) Người ta gọi tập hợp kiện luật sở tri thức III Biểu diễn tri thức nhờ mạng ngữ nghĩa Trong phương pháp này, người ta sử dụng đồ thị gồm nút (node) cung(arc) nối nút để biểu diễn tri thức Nút dùng để thể đối tượng, thuộc tính đối tượng giá trị thuộc tính Cịn cung dùng để thể quan hệ đối tượng Nhóm: Phi Cường – Quốc Cường – Văn Khánh Trang 16 Tiểu Luận Công Nghệ Tri Thức Các nút cung gắn nhãn Ví dụ để thể tri thức “sẻ lồi chim có cánh biết bay”, người ta vẽ đồ thị sau : cán h có sẻ Lồ i chi m biết bay Hình Biểu diễn tri thức nhờ mạng ngữ nghĩa Bằng cách thêm vào đồ thị nút cung mới, người ta mở rộng mạng ngữ nghĩa Các nút thêm thể đối tượng tương tự (với nút có đồ thị), tổng quát Chẳng hạn để thể “chim loài động vật đẻ trứng” “cánh cụt loài chim biết lặn“, người ta vẽ thêm sau : Một tính chất quan trọng mạng ngữ nghĩa tính thừa kế Khi sử dụng mạng ngữ nghĩa để biểu diễn tri thức, người ta phải xây dựng phép toán tương ứng có sẻ Lồ i chi mbiết cán h độn g vật đẻ trứn g bay Cán h cụt lặn biết Hình Mở rộng mạng ngữ nghĩa biểu diễn tri thức Nhóm: Phi Cường – Quốc Cường – Văn Khánh Trang 17 Tiểu Luận Công Nghệ Tri Thức IV Biểu diễn tri thức nhờ ngôn ngữ nhân tạo Nói chung, theo quan điểm người sử dụng, ngôn ngữ tự nhiên phương cách thuận tiện để giao tiếp với hệ chuyên gia, người quản trị hệ thống (tư cách chuyên gia), mà người sử dụng cuối Hiện có hệ chuyên gia có khả đối thoại ngôn ngữ tự nhiên (thông thường tiếng Anh) hạn chế lĩnh vực ứng dụng chun mơn hệ chun gia Hình thể đơn vị tri thức (luật) hệ chuyên gia MYCIN dùng để chẩn đoán bệnh virut Cột bên trái luật viết tiếng Anh, cột bên phải mã hoá nhân tạo luật Nếu 1) Màu thể gram dương (($AND (SAME CNTXT GRAM GRAM+) 2) Hình thái thể bị (SAME CNTXT MORPH COCCI) nhiễm trùng (SAME CNTXT DEVEL COLONY) 3) Kiểu phát triển thể (CONCLUDE CNTXT IDENT khuẩn lạc STAPHYLOCOCCUS MEASURE 0.7)) tồn khả (0.7) thể bị nhiễm khuẩn cầu chùm V Biểu diễn tri thức nhờ ba O-A-V Bộ ba O-A-V(Object- Attribute- Value) biểu diễn bao gồm ba thừnh phần chính: đối tượng, thuộc tính giá trị Has-a Object Is-a Attribut e Value Hình Biểu diễn tri thức nhờ ba O-A-V Ví dụ: OAV Table Object Attribute Value Nhóm: Phi Cường – Quốc Cường – Văn Khánh Trang 18 Tiểu Luận Công Nghệ Tri Thức Beluga Whale Beluga Whale Blue Whale Blue Whale Blue Whale Dorsal Fin No Tail Fin No Tail Fin Yes Dorsal Fin Yes Size Very Large Object Attribute Value profession warrior Obélix size Extra large Idéfix size petite Panoramix VI Astéris wisdom infinite Biểu diễn tri thức nhờ khung(Frames) Khi phạm vi toán mở rộng ra, số lượng nút số cung mạng tăng lên, mạng ngữ nghĩa trở nên phức tạp hơn, trường hợp sử dụng khung(frames) Khung bao gồm thuộc tính, giá trị đối tượng Hệ thống khung gồm nhóm khung có quan hệ với nhau, quan hệ giá trị thuộc tính frame giá trị frame khác Ta có mơ hình kiểu khung biểu diễn tri thức sau: Nhóm: Phi Cường – Quốc Cường – Văn Khánh Trang 19 Tiểu Luận Công Nghệ Tri Thức Frame Name: Object Class: Object Properties: Property 1Value 1Property 2Value 2………… Ví dụ: Mơ hình kiểu khung sau: Frame Name: Class: Bird Animal ColorUnknownEatsWormsNo._Wings2FliesTrueHungryUnknownActivityUnkn Properties: own PHẦN III: KẾT LUẬN Trong phần nghiên cứu đề tài này, thấy tri thức không định thơng minh yếu tố cấu thành trí thơng minh Chính vậy, muốn xây dựng trí thơng minh nhân tạo, ta cần phải có yếu tố Vấn đề đặt phương pháp đưa tri thức vào Nhóm: Phi Cường – Quốc Cường – Văn Khánh Trang 20 Tiểu Luận Công Nghệ Tri Thức máy tính tức biểu diễn tri thức - Knowledge representation Chúng tơi dừng lại mức độ tìm hiểu lý thuyết cách biểu diễn tri thức mà chúng tơi có điều kiện học Thầy PGS TS Phan Huy Khánh.Cụ thể xin trình bày phương pháp sau : Biểu diễn tri thức luật sản xuất, biểu diễn tri thức nhờ mệnh đề logic, biểu diễn tri thức nhờ mạng ngữ nghĩa, biểu diễn tri thức nhờ ngôn ngữ nhân tạo Song hạn chế mặt thời gian kiến thức nên tiểu luận trình bày cách chi tiết tất vấn đề liên quan Rất mong nhận đóng góp ý kiến để đề tài hoàn thiện Tài liệu tham khảo PGS TS Phan Huy Khánh- Giáo trình hệ chuyên gia, khoa CNTT trường ĐHBK Đại Học Đà Nẵng PGS TS Phan Huy Khánh- Bài giảng Cơng Nghệ Tri Thức Nhóm: Phi Cường – Quốc Cường – Văn Khánh Trang 21 Tiểu Luận Công Nghệ Tri Thức Nguyễn Thiện Thành - Trí tuệ nhân tạo Hệ chuyên gia, Đại học Quốc gia Tp.HCM Đinh Mạnh Tường, (2002), Trí tuệ nhân tạo, NXB Khoa học Kỹ thuật Website:http://en.wikipedia.org/wiki/Knowledge_representation Nhóm: Phi Cường – Quốc Cường – Văn Khánh Trang 22 ... thức, tìm cách vận dụng tri thức để giải vấn đề tìm cách bổ sung tri thức cách "phát hiện" tri thức từ thơng tin sẵn có (máy học) Tuy nhiên, phạm vi có hạn đề tài này, nhóm chúng tơi đề cập đến vấn. .. II: BIỂU DIỄN TRI THỨC( KNOWLEDGE REPRESENTATION) Tri thức hệ chuyên gia biểu diễn theo nhiều cách khác Thông thường người ta sử dụng cách sau : • Biểu diễn tri thức luật sản xuất • Biểu diễn tri. .. sau : Biểu diễn tri thức luật sản xuất, biểu diễn tri thức nhờ mệnh đề logic, biểu diễn tri thức nhờ mạng ngữ nghĩa, biểu diễn tri thức nhờ ngôn ngữ nhân tạo Song hạn chế mặt thời gian kiến thức