ĐẠI HỌC ĐÀ NẴNG TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA    BÁO CÁO MÔN HỌC CÔNG NGHỆ TRI THỨC ĐỀ TÀI : QUẢN TRỊ TRI THỨC VÀ BẢN CHẤT ĐỘNG CỦA TRI THỨC Giáo viên giảng dạy: PGS TS.PHAN HUY KHÁNH Học viên thực hiện: Lê Hữu Liêm Trương Văn Hiệu Lê Vũ Ngọc Anh Lớp : Cao học KHMT Khóa 11 Đà Nẵng, 04/2010 Công nghệ tri thức GVHD: Phan Huy Khánh MỤC LỤC  LỜI MỞ ĐẦU 1 PHẦN I: LÝ THUYẾT 2 PHẦN II: BÀI TẬP 18 LỜI MỞ ĐẦU  Công nghệ tri thức là một công nghệ tiên tiến đã và đang làm thay đổi có tính cách mạng trong rất nhiều lĩnh vực, đặc biệt là trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo, giao tiếp hệ thống, xử lý ký hiệu, tính toán hình thức. Để có thể tiếp cận Công nghệ tri thức, chúng ta cần có những tri thức cơ bản kỹ thuật lập trình hàm và logic. Vận dụng những tri thức đã thu nhận trong quá trình học tập, tìm hiểu và nghiên cứu về môn Công nghệ tri thức, được sự phân công và hướng dẫn của thầy giáo PGS.TS. Phan Huy Khánh, chúng tôi đã mạnh dạn chọn đề tài này để làm đề tài tiểu luận cho môn học. Tiểu luận đề cập đến các vấn đề lý thuyết cơ bản về quản trị tri thức và bản chất động của tri thức. và xây dựng hệ chuyên gia hướng dẫn thi tuyển sinh. Xin chân thành cảm ơn thầy giáo PGS.TS. Phan Huy Khánh đã tận tình giảng dạy và hướng dẫn để chúng em hoàn thành đề tài này. Chúng em cũng xin chân thành cảm ơn các bạn trong lớp đã động viên và chia sẻ kinh nghiệm trong học tập nghiên cứu và giúp đỡ trong quá trình làm đề tài. Tuy nhiên vì thời gian cũng như tri thức còn hạn chế, nên đề tài không tránh khỏi những thiếu sót nhất định. Rất mong nhận được mọi sự đóng góp ý kiến từ quý thầy cô và bạn bè. Học viên thực hiện HVTH: Lê Hữu Liêm - Trương Văn Hiệu - Lê Vũ Ngọc Anh 1 Công nghệ tri thức GVHD: Phan Huy Khánh PHẦN I: LÝ THUYẾT ĐỀ TÀI: QUẢN TRỊ TRI THỨC VÀ BẢN CHẤT ĐỘNG CỦA TRI THỨC CHƯƠNG 1: GIỚI THIỆU TRI THỨC VÀ HỆ CHUYÊN GIA 1.1. Tri thức: 1.1.Khái niệm tri thức: Khái niệm “Tri thức” (Knowledge) được hiểu là sự hiểu biết về một lĩnh vực nào đó. 1.1.2.Phân loại tri thức: Tri thức được phân thành các loại sau:  Tri thức thủ tục (Procedural knowledge): mô tả cách gì (How) để giải quyết vấn đề, nó cung cấp định hướng cho cách thực hiện một cái gì đó.  Tri thức mô tả (Declarative knowledge): miêu tả cái gì (What) được biết về vấn đề. Nó bao gồm các mệnh đề đơn giản đúng hoặc sai, một dãy các mệnh đề mô tả chi tiết một đối tượng hay một khái niệm nào đó.  Siêu tri thức (Meta knowledge): là tri thức giúp hệ thống lấy ra các tri thức thích hợp. Nó còn gọi là tri thức về tri thức (Knowledge about knowledge).  Tri thức Heuristic (Heuristic knowledge): dẫn đường cho tiến trình lập luận. Tri thức này còn gọi là tri thức bóng (Shallow knowledge). Nó dựa vào kinh nghiệm và tri thức có được nhờ giải quyết những vấn đề trước đó.  Trí thức cấu trúc (Structural knowledge): bao gồm các tập luật, đối tượng và quan hệ giữa các đối tượng. Loại tri thức này mô tả mô hình trí tuệ tổng quát của các chuyên gia con người. 1.1.3.Các kỹ thuật biểu diễn tri thức: Biểu diễn tri thức là phương pháp dùng để mã hoá tri thức trong cơ sở tri thức của hệ thống. Các phương pháp biểu diễn tri thức phổ biến: 1.1.3.1.Biểu diễn tri thức bằng bộ ba OAV (Object – Attribute – Value): HVTH: Lê Hữu Liêm - Trương Văn Hiệu - Lê Vũ Ngọc Anh 2 Công nghệ tri thức GVHD: Phan Huy Khánh Phương pháp biểu diễn này chỉ ra rằng “Đối tượng” với “Thuộc tính” đã cho có một “Giá trị” nào đó. Ví dụ: Với phát biểu “Quyển sách dày 150 trang” thì bộ ba OAV có dạng: (Quyển sách, Độ dày, 150 trang) Để mô tả độ tin cậy hay độ chắc chắn của sự kiện thì bộ ba OAV được mở rộng thành O – A – V – CF. Trong đó CF là chỉ số Độ chắc chắn (Certainty Factor) có giá trị từ -1 đến 1. Ví dụ: Với bộ: (Quyển sách, Độ dày, 150 trang, 0.8) thì phát biểu tương ứng sẽ là: Quyển sách gần như chắc chắn dày 150 trang. 1.1.3.2.Biểu diễn tri thức bằng luật sản xuất: Trong phương pháp này, tri thức được biểu diễn dưới dạng các luật có dạng: IF {Tập các giả thiết} THEN {Tập các kết luận} CF Giá trị CF cho biết độ chính xác của quan hệ giữa các sự kiện trong tập giả thiết và các sự kiện trong tập kết luận của luật. 1.1.3.3.Biểu diễn tri thức bằng mạng ngữ nghĩa: Phương pháp này biểu diễn tri thức sử dụng đồ thị gồm các nút và các cung. Trong đó, các nút biểu diễn các đối tượng và các cung biểu diễn mối quan hệ giữa chúng. Ví dụ: 1.1.3.4.Biểu diễn tri thức bằng Frame: Đây là phương pháp biểu diễn kết hợp của biểu diễn mô tả và biểu diễn thủ tục. Một Frame có khuôn dạng như sau: HVTH: Lê Hữu Liêm - Trương Văn Hiệu - Lê Vũ Ngọc Anh 3 Wave Alpha Xe máy 13 triệu VND 97 cm khối Là Dung tích xi lanh Giá thành Công nghệ tri thức GVHD: Phan Huy Khánh 1.1.3.5.Biểu diễn tri thức bằng Logic: Trong biểu diễn tri thức bằng Logic, dạng chuẩn phổ biến cho các luật suy dẫn là Dạng chuẩn Horn: Một luật suy dẫn ở dạng chuẩn Horn được biểu diễn như sau: p1∩…∩pn → q1U…Uqn Trường hợp 1: n = 0, m = 1; Luật có dạng: ٱ → q = F(t1,…,tk) Ở đây F(.) có thể màn ngữ nghĩa khác nhau tuỳ thuộc vào các trường hợp cụ thể. Trong trường hợp đơn giản nhất, F(t1,…,tk) biểu diễn một sự kiện là có một đối tượng với các giá trị thuộc tính t1,…,tk trong cơ sở dữ liệu. Ngược lại, nếu ti là biến thì biểu diễn F(t1,…,tk) tương ứng với một tập các sự kiện. Trường hợp 2: n ≥ 1, m = 0; Luật có dạng: p1∩…∩pn → ٱ D ạng biểu diễn này dùng để diễn đạt một khẳng định là các sự kiện p1,…,pn dẫn tới mâu thuẫn. Trường hợp 3: n ≥ 1, m = 1; Luật có dạng p1∩…∩pn → q Diễn giải như sau: Nếu như đã biết rằng các sự kiện p1,…,pn đúng (hay tồn tại) thì sự kiện q cũng đúng (hay tồn tại). Trường hợp 4: n ≥ 1, m > 1; Đây là dạng tổng quát nhất p1∩…∩pn → q1U…Uqn Luật ở dạng này tương đương với tập gồm m luật như sau: p1∩…∩pn∩ ¬q2∩…∩¬qm → q1 p1∩…∩pn∩ ¬q1∩ ¬q3∩…∩¬qm → q2 HVTH: Lê Hữu Liêm - Trương Văn Hiệu - Lê Vũ Ngọc Anh 4 Đối tượng 1 Đối tượng 2 Thuộc tính 1 Giá trị 1 Thuộc tính2 Giá trị 2 … … Tên Frame Lớp Thuộc tính Công nghệ tri thức GVHD: Phan Huy Khánh … p1∩…∩pn∩ ¬q1∩ … ∩¬qm-1→ qm Như vậy, một luật với m kết luận ở Trường hợp 4 có thể chuyển thành m luật ở Trường hợp 3. Logic mệnh đề (Propositional logic): Cơ sở tri thức của Logic mệnh đề gồm hai phần: Các sự kiện (Facts) Các luật (Rules) Các sự kiện được cho bởi các luật đặc biệt dạng: ٱ → q1; ٱ → q2; … ٱ → qk; Tập F= F(q1,…,qk) tạo nên phần giả thiết cho quá trình suy diễn Các luật ở dạng chuẩn Horn: p1∩…∩pn → q Logic vị từ (Predicate calculus): Cũng như Logic mệnh đề, cơ sở tri thức của Logic vị từ được cấu thành bởi hai phần: Tập các sự kiện F Tập các luật R Các sự kiện được cho bởi ٱ → qi(x, y, z, …), i = 1,…,k ở đây qi(x,y,z,…) là các hạng từ phụ thuộc vào các hạng thức x, y, z, … Trường hợp x, y, z là các biến, nếu chúng gắn với lượng từ “Tồn tại” thì phải thay chúng bởi một giá tri tượng trưng hoặc thực sự. Các luật có dạng p1(.)∩…∩pn(.) → q(.) Điều cần lưu ý là các biến tham gia trong pi và q đều phải gắn với lượng từ “Với mọi”. 1.2. Hệ chuyên gia: 1.2.1.Khái niệm về hệ chuyên gia: Hệ chuyên gia (Expert System) là chương trình máy tính được thiết kế để mô hình hoá khả năng giải quyết vấn đề của người chuyên gia. 1.2.2.Cấu trúc hệ chuyên gia: Một hệ chuyên gia thông thường bao gồm các yếu tố sau: 1.2.2.1.Cơ sở tri thức: Cơ sở tri thức như tên gọi là nơi lưu trữ tri thức của hệ chuyên gia. Sức mạnh và tính đúng đắn của hệ chuyên gia một phần khá lớn được quyết định từ cơ sở tri thức của nó. 1.2.2.2.Bộ nhớ làm việc: Bộ nhớ làm việc là thành phần trong hệ chuyên gia chứa các sự kiện của vấn đề đang xét: HVTH: Lê Hữu Liêm - Trương Văn Hiệu - Lê Vũ Ngọc Anh 5 Công nghệ tri thức GVHD: Phan Huy Khánh Các thông tin do người sử dụng nhập vào Các thông tin được hệ thống suy diễn ra 1.2.2.3.Môtơ suy diễn: Hệ chuyên gia mô hình hoá quá trình suy diễn của con người thông qua Môtơ suy diễn. Môtơ suy diễn là thành phần trong hệ chuyên gia làm nhiệm vụ khớp các sự kiện trong bộ nhớ làm việc với các tri thức về lĩnh vực trong cơ sở tri thức để rút ra kết luận. 1.2.2.4.Phương tiện giải thích: Phương tiện giải thích là thành phần trong hệ chuyên gia có nhiệm vụ giải thích cho người sử dụng quá trình đi đến một kết luận của hệ thống. Với phương tiện giải thích được thiết kế tốt, người sử dụng sẽ dễ dàng hiểu được lập luận của hệ thống. 1.2.2.5.Giao diện: Giao diện là thành phần đảm nhiệm quá trình tương tác giữa người sử dụng và hệ thống. Yêu cầu đặt ra đối với người thiết kế hệ chuyên gia là phải đảm bảo tương tác này càng gần như tương tác giữa con người với con người càng tốt. 1.2.3.Suy diễn trong hệ chuyên gia: Hai cơ chế suy diến được sử dụng trong các hệ chuyên gia là Suy diễn tiến và Suy diễn lùi: 1.2.3.1.Suy diễn tiến: Khái niệm: Suy diễn tiến là chiến lược suy diễn bắt đầu bằng tập hợp các Fact đã biết, tìm ra các Fact mới bằng cách sử dụng các luật có các giả thiết phù hợp với Fact. Quá trình này cứ tiếp diễn cho đến khi đạt được một trạng thái đích hoặc không còn luật nào có các giả thiết phù hợp với Fact để suy ra Fact mới. Ưu điểm của chiến lược suy diễn tiến: Hoạt động hiệu quả với các bài toán bắt đầu từ việc thu tập thông tin sau đó tìm ra các thông tin nào có thể suy diễn từ thông tin ban đầu này Cung cấp lượng thông tin khổng lồ từ một số ít thông tin ban đầu Nhược điểm của chiến lược suy diễn tiến: Không có cách nào để nhận biết một sự kiện quan trọng hơn các sự kiện khác. Hệ thống có thể mất rất nhiều thời gian vào các thông tin không cần thiết. Hệ thống có thể đưa ra kết luận không quan hệ nhiều đến vấn đề người dùng quan tâm 1.2.3.2.Suy diễn lùi: Khái niệm: Suy diễn lùi là chiến lược suy diễn cố gắng chứng minh một kết luận bằng cách thu thập các thông tin hỗ trợ. Ưu điểm của chiến lược suy diễn lùi: Hoạt động hiệu quả với các bài toán bắt đầu bằng cách đưa ra một kết luận, sau đó tìm cách chứng minh kết luận này là đúng. Suy diễn lùi chú trọng vào goal được đưa ra. Nó tạo ra hàng loạt các câu hỏi liên quan đến chủ đề này HVTH: Lê Hữu Liêm - Trương Văn Hiệu - Lê Vũ Ngọc Anh 6 Công nghệ tri thức GVHD: Phan Huy Khánh Hệ thống chỉ tìm kiếm trong một phần bộ nhớ làm việc thích hợp với vấn đề đang xem xét Suy diễn lùi thích hợp các bài toán chẩn đoán, gỡ rối. Nhược điểm của chiến lược suy diễn lùi: Hệ thống vẫn tiếp tục theo dòng suy diễn mặc dù nó có thể dừng lại hoặc chuyển sang hướng suy diễn khác 1.2.3.3.Chiến lược giải quyết đụng độ trong quá trình suy diễn: Trong quá trình suy diễn gặp trường hợp có nhiều hơn một luật có thể sử dụng để suy diễn thì hệ thống sẽ rơi vào tình trạng xung đột. Một số biện pháp giải quyết: Chọn luật đầu tiên phù hợp trong bộ nhớ làm việc Chọn luật có mức ưu tiên cao nhất Chọn luật có nhiều giả thiết nhất Chọn luật có các giả thiết là các sự kiện mới thêm vào trong bộ nhớ làm việc 1.2.4.Hệ chuyên gia mờ (Fuzzy Expert System): Trong thực tế cuộc sống ta thường gặp các sự kiện mờ, ví dụ như phát biểu sau: “Chiếc xe chạy nhanh”. Phát biểu này không rõ ràng vì đã sử dụng từ “nhanh” Các mệnh đề mờ kết hợp với nhau tạo nên các luật mờ. Để máy tính có thể xử lý các sự kiện và các luật mờ, Logic mờ ra đời nhằm cung cấp các phương pháp cho việc biểu diễn và suy diễn các thuật ngữ không rõ ràng. Các thuật ngữ không rõ ràng được biểu diễn trong các tập mờ. Ví dụ: Nếu chiếc xe chạy với tốc độ 40 km/h thì: Với tập Trung bình thì mức độ tin tưởng MV (Membership Value) = 1 Với hai tập Cao và Thấp thì MV = 0.25 HVTH: Lê Hữu Liêm - Trương Văn Hiệu - Lê Vũ Ngọc Anh 7 1 0.5 0 10 20 30 50 60 Tốc độ Thấp Trung bình Cao Công nghệ tri thức GVHD: Phan Huy Khánh CHƯƠNG 2: QUẢN TRỊ TRI THỨC VÀ BẢN CHẤT ĐỘNG CỦA TRI THỨC 2.1. Giới thiệu Quản trị tri thức: 2.1.1. Khái niệm: Quản trị tri thức hoặc tri thức đang được chia sẻ trong những tổ chức được dựa trên sự hiểu biết về sự sáng tạo tri thức và sự chuyển giao tri thức. KM là một nỗ lực nhằm làm lợi từ tri thức mà tri thức đó thuộc vào một tổ chức bằng cách sử dụng nó để hoàn thành nhiệm vụ của tổ chức. Mục đích của nhiều đề tài KM, sự chuyển giao tri thức ngụ ý hoặc tri thức rõ ràng sang những định dạng rõ ràng hoặc dễ tiếp cận là thử thách, gây nhiều tranh cãi và có khả năng đối với những vấn đề về quản trị đang phát triển liên tục. Bài báo này biện luận rằng quản trị trị thức hiệu quả trong nhiều ngữ cảnh phải được dựa vào sự hiểu biết về bản chất động của chính tri thức. Bài báo phê bình một vài tư tưởng hiện tại trong văn học KM và kết thúc bằng một quan điểm đối với những chương trình quản trị tri thức được xây dựng quanh tri thức như là một quá trình động. 2.1.2. Quá trình quản trị tri thức HVTH: Lê Hữu Liêm - Trương Văn Hiệu - Lê Vũ Ngọc Anh 8 Quản trị tri thức không là gì khác ngoài việc quản trị dòng thông tin, nắm lấy thông tin chính xác cho những người cần đến thông tin sao cho họ có thể hành động nhanh chóng với thông tin (Bill Gates). Công nghệ tri thức GVHD: Phan Huy Khánh 2.1.2. Hạ tầng cơ sở CNTT và quản trị tri thức 2.2. Quản trị tri thức và bản chất động của tri thức 2.2.1. Giới thiệu Tri thức đạt được bằng một trải nghiệm tương ứng. Quản trị tri thức mô tả cả thực tiễn kinh doanh và lĩnh vực nghiên cứu lí thuyết. Khát vọng chia sẻ tri thức là một điều rất tự nhiên đến nỗi nó dường như lạ lẫm mà quản trị tri thức nổi lên như là một điều được sáng chế bởi những tập đoàn. Rõ ràng, suy nghĩ về KM tập trung vào thương mại và công nghiệp và đó là nơi hầu hết những bài viết về chủ đề này được xuất bản, nhưng gần đây tài liệu quản trị tri thức bắt đầu vượt qua ra ngoài ranh giới và những nhà nghiên cứu trong nhiều môn học đã thể hiện sự quan tâm sâu sắc trong việc sáng tạo tri thức, và giá trị và sức mạnh của nó khi nó được chia sẻ trong toàn tổ chức. Bởi vì lý thuyết Quản trị tri thức vẫn đang phát triển đặc biệt nó phù HVTH: Lê Hữu Liêm - Trương Văn Hiệu - Lê Vũ Ngọc Anh 9