GIẢI QUYẾT VẤN ĐỀ DỰA TRÊN TRI THỨC (KNOWLEDGE – BASED PROBLEM SOLVING)

Trong phần II, chúng ta đã khảo sát nhiều bài toán được giải quyết theo tiếp cận xem bài toán TTNT là sự kết hợp của biểu diễn bài toán và giải thuật tìm kiếm một lời giải trong không gian các trạng thái của bài toán. Tiếp cận giải quyết vấn đề này còn được gọi là phương pháp giải quyết vấn đề yếu (weak problem solving methods), vì các phương pháp này chủ yếu là muốn cài đặt một chiến lược tổng quát để giải quyết cho mọi bài toán như chúng ta thấy từ chương 2...
Nội dung trích xuất từ tài liệu:
GIẢI QUYẾT VẤN ĐỀ DỰA TRÊN TRI THỨC (KNOWLEDGE – BASED PROBLEM SOLVING) Phần III: Giải quyết vấn đề dựa trên tri thức PHẦN III GIẢI QUYẾT VẤN ĐỀ DỰA TRÊN TRI THỨC (KNOWLEDGE – BASED PROBLEM SOLVING)Trong phần II, chúng ta đã khảo sát nhiều bài toán được giải quyết theo tiếp cận xembài toán TTNT là sự kết hợp của biểu diễn bài toán và giải thuật tìm kiếm một lời giảitrong không gian các trạng thái của bài toán. Tiếp cận giải quyết vấn đề này còn đượcgọi là phương pháp giải quyết vấn đề yếu (weak problem solving methods), vì cácphương pháp này chủ yếu là muốn cài đặt một chiến lược tổng quát để giải quyết chomọi bài toán như chúng ta thấy từ chương 2 đến chương 5, cụ thể là các phương phápduyệt đồ thị không gian tìm kiếm tổng quát cho mọi bài toán. Các phương pháp nàychỉ có thể phân tích hình thức cú pháp của các trạng thái để giải quyết bài toán, chứchúng không thể sử dụng tri thức lý thuyết hay thực nghiệm về một vấn đề nào đó màcon người đang có.Nhưng thật không may là trong thực tế, không có bất kỳ một chiến lược hay kinhnghiệm (heuristic) nào có thể áp dụng một cách thành công cho tất cả các bài toán.Mà thông thường khi giải quyết một vấn đề trong một lĩnh vực nào đó, thì chúng ta sửdụng rất nhiều tri thức về lĩnh vực đó. Chẳng hạn như các bác sĩ có thể chẩn đoánbệnh cho ta vì bên cạnh khả năng giải quyết vấn đề tổng quát, họ còn có một kiếnthức rất rộng về y học. Các kiến trúc sư có thể thiết kế nhà vì họ biết nhiều về kiếntrúc. Những phương pháp giải quyết vấn đề thực tế này được gọi là phương pháp giảiquyết vấn đề mạnh (strong problem solving methods), vì chúng sử dụng các tri thứctường minh về lĩnh vực của vấn đề.Trong chương 6 chúng ta sẽ thảo luận về các hệ thống dựa trên luật (rule – basedsystems) và xem xét các vấn đề liên quan đến việc thu thập, định dạng và sửa lỗi chomột cơ sở tri thức. Bên cạnh suy luận dựa trên luật, chương này cũng trình bày haitiếp cận suy luận dựa trên tri thức khác đó là suy luận dựa trên mô hình (model –based reasoning) và suy luận dựa trên tình huống (case – based reasoning).Chương 7 sẽ trình bày một số kỹ thuật giải quyết vấn đề suy luận trong các trườnghợp có tính mờ và không chắc chắn như luật Bayes, yếu tố chắc chắn Stanford(Stanford Certainty Factor), và suy luận mờ (fuzzy reasoning).Võ Huỳnh Trâm – Trần Ngân Bình 95Giáo Trình Trí Tuệ Nhân Tạo CHƯƠNG VI: HỆ CHUYÊN GIA (EXPERT SYSTEMS - ES)Nội dung chính : Trong chương này, chúng ta sẽ thảo luận một số phương pháp giảiquyết vấn đề tri thức chuyên sâu dựa trên các mô hình hệ chuyên gia (Expert System).Trước hết, các bước trong một quy trình công nghệ tri thức sẽ được trình bày và phântích cùng với những khó khăn trong quá trình tích lũy tri thức. Nội dung tiếp theo củachương giới thiệu kiến trúc của ba dạng hệ chuyên gia thường được xây dựng: hệchuyên gia dựa trên luật, hệ chuyên gia dựa trên mô hình và hệ chuyên gia dựa trêntình huống với sự so sánh những ưu điểm và hạn chế trong từng dạng kiến trúc.Mục tiêu cần đạt : Sau chương này, sinh viên cần : Hiểu hệ chuyên gia (HCG) và các lĩnh vực phù hợp với HCG. Biết quy trình công nghệ tri thức và các khó khăn của quá trình tích lũy tri thức Hiểu kiến trúc, nguyên tắc hoạt động, ưu khuyết điểm của HCG dựa trên luật Biết hệ chuyên gia R1/XCON Biết HCG dựa trên mô hình và HCG dựa trên tình huống.Kiến thức cơ bản : Cách thức điều khiển cài trong quá trình tìm kiếm theo kiến trúchệ sinh, phương pháp suy diễn tiến, suy diễn lùi, hệ luật, …Tài liệu tham khảo : [1] George F. Luger, William A. Stubblefield – Albuquerque – Artificial Intelligence – Wesley Publishing Company, Inc – 1997 (Chapter 6) [2] Bùi Xuân Toại – Trương Gia Việt (Biên dịch) – Trí tuệ nhân tạo – Các cấu trúc và chiến lược giải quyết vấn đề - NXB Thống kê, 2000 [3] Wikipedia – Bách khoa toàn thư mở - Hệ chuyên gia http://en.wikipedia.org/wiki/Expert_system [4] Hệ chuyên gia http://www.macs.hw.ac.uk/~alison/ai3notes/chapter2_5.html [5] Hệ chuyên gia MYCIN http://www.cs.cf.ac.uk/Dave/AI1/mycin.html96 Võ Huỳnh Trâm – Trần Ngân Bình Chương 6: Hệ chuyên giaI GIỚI THIỆU:Trong cuộc sống, sở dĩ các chuyên gia có thể giải quyết vấn đề ở một mức độ cao vìhọ có rất nhiều tri thức về lĩnh vực họ hoạt động. Thực tế hiển nhiên và đơn giản nàychính là cơ sở nền tảng cho việc thiết kế các máy giải quyết vấn đề dựa trên tri thứcmà ta thường gọi là hệ chuyên gia. Một hệ chuyên gia sử dụng tri thức của một lĩnhvực cụ thể để cung cấp việc giải quyết vấn đề với “chất lượng chuyên gia” trong lĩnhvực đó.Thông thường, các nhà thiết kế HCG thu thập tri thức này, bao gồm lý thuyết đến cảcá ...