Bài giảng Trí tuệ nhân tạo: Chương 4 - PGS.TS. Lê Thanh Hương

Bài giảng "Trí tuệ nhân tạo - Chương 4: Tri thức và suy diễn" cung cấp cho người học các kiến thức: Tri thức là gì, phân loại tri thức, suy diễn đối với logic mệnh đề, suy diễn lùi,... Mời các bạn cùng tham khảo nội dung chi tiết.
Nội dung trích xuất từ tài liệu:
Bài giảng Trí tuệ nhân tạo: Chương 4 - PGS.TS. Lê Thanh Hương4.1. Tri thức là gì?• Dữ liệu và Tri thức: là những dạng khác nhaucủa thông tin nên khó phân biệt rạch ròiChương 4Tri thức và suy diễnTri thứcLê Thanh HươngKhoa CNTT - ĐHBK HN1Dữ liệu- ký hiệu tượng trưng- tản mạn- cấu trúc phức hợp- số- có cấu trúc- cấu trúc đơn giản- VD: Đông y:- hâm hấp sốt- mạch nhanh/chậm- VD: Tây y:- t0 390- mạch 75Lê Thanh Hương – Khoa CNTT - ĐHBKHN2Phân loại tri thứcPhân loại tri thứcb. Tri thức thủ tục: how?a Tri thức mô tả: what?a.– Modus Ponens– Modus TollensTri thức cũ về tình huống --------→ Tri thức mới về t/huống– về tình huống (GT + KL): sự kiện– về lĩnh vực: luật nếu … thìHiểu biết về lĩnh vựcModus PonensModus TollensA, A →BA →B, ¬BB¬A• Ví dụ: Trán rộng →Thông minhBình: trán rộng ⇒ Bình thông minhLê Thanh Hương – Khoa CNTT - ĐHBKHN3Lê Thanh Hương – Khoa CNTT - ĐHBKHN41Ví dụ 1: Chứng minh bài toán hình họcPhân loại tri thứcGT, KL, hình vẽ + Định lý, tính chất• Mô tả?Áp dụng định lý đường trung bình vào tam giác ABC ta có• Thủ tục?• Điều khiển? Nghĩ → SD tiến, lùi; Viết → SD tiếnc Tri thức điều khiển: heuristicc.X– Chọn hướng suy diễn: tiến, lùi, hỗn hợp– Chọn luật áp dụng: đảm bảo đủ, khôngthừa, có cấu trúc, ngắn gọn– Vẽ hình phụCho X = 600, Y = 600. CM XY = XZ, XY = YZMô tả:• Sự kiện: Bnhau(XY,UV) Bang(X,Y) Banggoc(X,a)• Luật:60Bnhau(XY,UV) ⇒ bnhau(UV,XY)YBnhau(XY,UV) ⇒ bnhau(XY,VU)Bang(Y,Z) ⇒ bnhau(XY,XZ)Bnhau(XY,UV) ∧ bnhau(UV,ST) ⇒ bnhau(XY,ST)???Ban đầu: banggoc(X,60), banggoc(Y,60)Đích: bnhau(XY,XZ), bnhau(XY,YZ)–––––••Lê Thanh Hương – Khoa CNTT - ĐHBKHN605Lê Thanh Hương – Khoa CNTT - ĐHBKHNZ6Tom và HarryVí dụ 2Tri thức mô tả:• Giả thiết dưới dạng phép And• HHarry là 1 con thỏH (HHare(Harry))• Tom là 1 con rùaTortoise(Tom)• Thỏ chạy nhanh hơn rùaHarry ( Hare) ∧ Tortoise (Tom)• LuậtHare( Harry ) ∧ Tortoise(Tom) → Outruns( Harry, Tom)∀x, yHare( x) ∧ Tortoise( y ) → Outruns( x, y )• Kết luậnO tOutruns( HarryH, TomT )• Harry chạy nhanh hơn Tom?Tri thức thủ tục?Tri thức điều khiển?Lê Thanh Hương – Khoa CNTT - ĐHBKHN7Lê Thanh Hương – Khoa CNTT - ĐHBKHN82Bản chất tri thức chuyên giaBiểu diễn tri thứcLàm sao để chuyển tri thức từ chuyên gia conngườiời vàoà máyá Æ kỹ sư xửử lý trit i thứcthứtin họcch/gia đầu ngànhlập trình viênlĩnh vựcchuyên môngiỏiε2 ∼ 0ksư xử lý tri thứckhákháCó nhiều cách biểu diễn tri thức.GT, KL → sự kiện → mệnh đề, vị từ → đỉnhR → luật → mệnh đề, vị từ, sản xuất → cung ngữ nghĩa1.2.33.4.5.ε1 ∼ 0giỏiLê Thanh Hương – Khoa CNTT - ĐHBKHN9Lê Thanh Hương – Khoa CNTT - ĐHBKHN10Ví dụBDTT = logic• Nếu trời đẹpẹp thì đi chơi.pq• Nếu đi chơi và có tiền và có thời gian thì đi Hồ Tây.qstu• Nếu đi Hồ Tây và có tiền và có thời gian thì đi Nhật Tân.ustv• Nếu đi Nhật Tân thì mời LâmLâm.vw• Nếu mời Lâm thì mời bạn Lâm.wx• BDTT = logic mệnh đề– Tri thức mô tả:• Các mệnh đề p, q, r, …• Các luật suy diễn (đưa về dạng chuẩn Horn)p1 ∧ p2 ∧ … ∧ pn ⇒ q– Tri thức thủ tục:ụ• modus ponens: {A, A →B} → {A,B}• modus tollens: {A →B, ¬B} → {¬A, ¬B}– Tri thức điều khiển: tiến, lùiLê Thanh Hương – Khoa CNTT - ĐHBKHNBDTT = logicBDTT = luật sản xuấtBDTT = mạng ngữ nghĩaBDTT = frameBDTT = bộ 3 Object – Attribute - Value11Lê Thanh Hương – Khoa CNTT - ĐHBKHN123BDTT = luật sản xuấtBDTT = mạng ngữ nghĩaCác luật sản xuất có dạng:• Nếu điều kiện 1.....và điều kiện m• thì kết luận 1 và … và kết luận n• Mạng ngữ nghĩa là một đồ thị định hướngG=(N,A), trong đó• Trong logic mệnh đề hay vị từ, đk1…đkm, kl1…kln lànhững biểu thức logic, còn cặp nếu…thì thì ⇔ dấu →• Trong nguyên tắc dịch– one → một– one → người ta– one → cái– N - tập các đối tượng, các sự kiện hay các kháiniệm cụ thể (đỉnh)– A - tập các mối liên hệ giữa các cặp đối tượng, sựkiện hay khái niệm (cung)– A = {(x,y) | x,y ∈ N} = ∪ {(x,y) | x Ri y}Ri là 1 quan hệ nào đó trên tập N• VD: Giải bài toán lượng giác: cho biết a,b,ma.Tìm hcLê Thanh Hương – Khoa CNTT - ĐHBKHN13BDTT = frame• Là 1 dẫn xuất của BDTT = mạng ngữ nghĩa, là cơ sởcủa phương pháp xử lý thông tin kiểu hướng đối tượng• Phương pháp BDTT = logic và mạng ngữ nghĩa mangđặc trưng mô tả• Phương pháp BDTT = luật sản xuất : thủ tục• Phương pháp BDTT = frame kết hợp mô tả và thủ tụcthực thểmạngngữ nghĩađỉnhframe (tri thứchướng đối tượng)đối tượng (object)quan hệcungphân cấp (hierachy)VD: …Lê Thanh Hương – Khoa CNTT - ĐHBKHNLê Thanh Hương – Khoa CNTT - ĐHBKHN14BDTT = bộ 3Object – Attribute - Value• VD:– (bồ câu, là, chim)– (bồ câu, biết, ăn)– (bồ câu, biết, bay)⇔ mạng ngữ nghĩa• Hạn chế: chỉ thể hiện được những quanhệ “=“, khó khăn khi biểu diễn ≥, ≤, …15Lê Thanh Hương – Khoa CNTT - ĐHBKHN164Các phương pháp chứng minhKỹ thuật CMSuy ...