Giáo trình Trí tuệ nhân tạo Chương MỞ ĐẦU Tổng quan khoa học Trớ tuệ nhõn tạo Trong Cơng Nghệ Thơng Tin, Trí Tuệ Nhân Tạo (Artificial Intelligence) ngành mới, phát triển mạnh mẽ đem lại nhiều kết to lớn Con người thường tự cho mỡnh sinh vật thụng minh vỡ khả trí tuệ đóng vai trũ quan trong sống Trong văn học cú cõu chuyện đề cao trí thơng minh người Trớ Tuệ Nhõn Tạo hỡnh thành từ năm 1956 Tuy nhiên, việc nghiên cứu trí tuệ cú từ lõu Trờn 2000 năm trước, nhà triết học tỡm hiểu cỏch thức nhỡn nhận, học tập, nhớ suy lý Việc đời máy tính điện tử vào năm 50 kỷ 20 sinh khuynh hướng đưa lĩnh vực nghiên cứu trí tuệ vấn đề lý thuyết thực nghiệm trờn mỏy 1.1 Đối tượng mục tiêu nghiên cứu trí tuệ nhân tạo Trớ tuệ nhõn tạo nghiờn cứu cỏch hành xử thụng minh (intelligent behaviour) với mục tiờu xõy dựng lý thuyết đầy đủ thơng minh để giải thích hoạt động thơng minh sinh vật áp dụng hiểu biết vào máy móc nói chung, nhằm phục vụ cho người - Về mặt kỹ thuật: Tạo máy thông minh để giải vấn đề thực tế dùng kỹ thuật AI - Khoa học: Phát triển khái niệm thuật ngữ để hiểu cỏc hành xử thụng minh sinh vật 1.2 Vai trũ Trớ Tuệ Nhõn Tạo Trí tuệ nhân tạo bao quát nhiều lĩnh vực nghiên cứu hẹp Nó nghiên cứu từ lĩnh vực tổng quát máy nhận biết, suy luận logic, đến toán chơi cờ, chứng minh định lý Thường thỡ cỏc nhà khoa học cỏc lĩnh vực khỏc tỡm đến với trí tuệ nhân tạo kỹ thuật hệ thống hoá tự động hoá xử lý tri thức phương pháp thuộc lĩnh vực mang tính người Trớ tuệ nhõn tạo nghiờn cứu kỹ thuật làm cho mỏy tớnh cú thể “suy nghĩ cỏch thụng minh” mụ quỏ trỡnh suy nghĩ người đưa định, lời giải Trên sở đó, thiết kế chương trỡnh cho mỏy tớnh để giải toán Sự đời phát triển Trí tuệ nhân tạo tạo bước nhảy vọt chất kỹ thuật kỹ nghệ xử lý thụng tin Trớ tuệ nhõn tạo chớnh sở công nghệ xử lý thông tin mới, độc lập với công nghệ xử lý thông tin truyền thống dựa văn giấy tờ Điều thể qua mặt sau: - Nhờ cụng cụ hỡnh thức hoỏ (cỏc mụ hinh logic ngụn ngữ, logic mờ, ), cỏc tri thức thủ tục tri thức mụ tả cú thể biểu diễn máy Do trỡnh giải toỏn tiến hành hữu hiệu - Mụ hỡnh logic ngụn ngữ mở rộng khả ứng dụng máy tính lĩnh vực đũi hỏi tri thức chuyờn gia trỡnh độ cao, khó như: y học, sinh học, địa lý, tự động hóa - Một số phần mềm trí tuệ nhân tạo thể tính thích nghi tính mềm dẻo lớp toán thuộc nhiều lĩnh vực khác - Khi mỏy tính trang bị phần mềm trí tuệ nhân tạo ghép mạng cho phép giải toán cỡ lớn phân tán 1.3 Cỏc kỹ thuật Trớ tuệ nhõn tạo Cú nhiều kỹ thuật nghiờn cứu, phỏt triển ngành khoa học Trớ tuệ nhõn tạo Tuy vậy, cỏc kỹ thuật Trớ tuệ nhõn tạo thường phức tạp cài đặt cụ thể, lý cỏc kỹ thuật thiờn xử lý cỏc ký hiệu tượng trưng đũi hỏi phải sử dụng tri thức chuyờn mụn thuộc nhiều lĩnh vực khỏc Do vậy, kỹ thuật Trí tuệ nhân tạo hướng tới khai thác tri thức lĩnh vực quan tâm mó hoỏ mỏy cho đạt mức độ tổng quát; dễ hiểu, dễ diễn đạt thông qua ngôn ngữ chuyên môn gần gũi với ngôn ngữ tự nhiên; dễ sửa đổi, hiệu chỉnh, dễ sử dụng, khai thác nhằm thu hẹp khả cần xét để tới lời giải cuối Các kỹ thuật Trí tuệ nhân tạo bao gồm : - Lý thuyết giải toỏn suy diễn thụng minh: Lý thuyết giải toỏn cho phộp viết cỏc chương trỡnh giải cõu đố, chơi trũ chơi thông qua suy luận mang tính người; hệ thống chứng minh định lý Ngồi hệ thống hỏi đáp thơng minh cũn cho phộp lưu trữ xử lý khối lượng lớn thông tin - Lý thuyết tỡm kiếm may rủi: Lý thuyết bao gồm cỏc phương pháp kỹ thuật tỡm kiếm với hỗ trợ thụng tin phụ để giải toỏn cỏch cú hiệu - Cỏc ngụn ngữ Trớ tuệ nhõn tạo: Để xử lý tri thức người ta không sử dụng ngôn ngữ lập trỡnh dựng cho cỏc xử lý liệu số, mà cần cú ngụn ngữ khỏc Cỏc ngụn ngữ chuyờn dụng cho phộp lưu trữ xử lý thụng tin ký hiệu Một số ngôn ngữ nhiều người biết đến IPL.V,LISP, PROLOG - Lý thuyết thể tri thức hệ chuyờn gia: Trí tuệ nhân tạo khoa học thể sử dụng tri thức Mạng ngữ nghĩa, lược đồ, logic vị từ, khung phương pháp thể tri thức thông dụng Việc gắn liền cách thể sử dụng tri thức sở hỡnh thành hệ chuyờn gia - Lý thuyết nhận dạng xử lý tiếng núi: Giai đoạn phát triển đầu Trí tuệ nhân tạo gắn với lý thuyết nhận dạng Các phương pháp nhận dạng gồm: nhận dạng hỡnh học, nhận dạng dựng tõm lý học, nhận dạng theo phương pháp hàm thế, dùng máy nhận dạng ứng dụng phương pháp việc nhận dạng chữ viết, âm - Người máy: Cuối năm 70, người máy cơng nghiệp đạt nhiều tiến Người máy có phận cảm nhận chế hoạt động nối ghép theo điều khiển thơng minh Khoa học học Trí tuệ nhân tạo tích hợp khoa học người máy - Tõm lý học xử lý thụng tin : Cỏc kết nghiờn cứu tõm lý học giỳp Trớ tuệ nhân tạo xây dựng chế trả lời theo hành vi, có ý thức; nú giỳp cho việc thực cỏc suy diễn mang tớnh người - Ngoài ra, xử lý danh sách, kỹ thuật đệ quy, kỹ thuật quay lui xử lý cỳ phỏp hỡnh thức kỹ thuật tin học truyền thống có liên quan trực tiếp đến Trí tuệ nhân tạo Lịch sử phỏt triển Trớ Tuệ Nhõn Tạo Lịch sử Trí tuệ nhân tạo cho thấy ngành khoa học có nhiều kết đáng ghi nhận Theo mốc phát triển, người ta thấy Trí tuệ nhân tạo sinh từ năm 50 với kiện sau:  Turing coi người khai sinh ngành Trí tuệ nhân tạo phát ơng máy tính lưu trữ chương trỡnh liệu  Tháng 8/1956 J.Mc Carthy, M Minsky, A Newell, Shannon Simon ,… đưa khái niêm “trí tuệ nhõn tạo”  Vào khoảng năm 1960 Đại học MIT (Massachussets Institure of Technology) ngôn ngữ LISP đời, phù hợp với nhu cầu xử lý đặc trưng trí tuệ nhân tạo - ngơn ngữ lập trỡnh dùng cho trí tuệ nhân tạo  Thuật ngữ Trớ tuệ nhân tạo dùng vào năm 1961 MIT  Những năm 60 giai đoạn lạc quan cao độ khả làm cho máy tính biết suy nghĩ Trong giai đoạn người ta chứng kiến máy chơi cờ chương trỡnh chứng minh định lý tự động Cụ thể: 1961: Chương trỡnh tớnh tớch phõn bất định 1963: Các chương trỡnh Heuristics: Chương trỡnh chứng minh cỏc định lý hỡnh học khụng gian cú tờn “tương tự”, chương trỡnh chơi cờ Samuel 1964: Chương trỡnh giải phương trỡnh đại số sơ cấp, chương trỡnh trợ giỳp ELIZA (cú khả làm việc giống chuyên gia phân tich tâm lý) 1966: Chương trỡnh phõn tớch tổng hợp tiếng núi 1968: Chương trỡnh điều khiển người máy (Robot) theo đồ án “Mát – tay”, chương trỡnh học núi  Vào năm 60, giới hạn khả thiết bị, nhớ đặc biệt yếu tố thời gian thực nên có khó khăn việc tổng qt hố kết cụ thể vào chương trỡnh mềm dẻo thụng minh  Vào năm 70, máy tính với nhớ lớn tốc độ tính tốn nhanh phương pháp tiếp cận Trí tuệ nhân tạo cũ thất bại (do bùng nổ tổ hợp trỡnh tỡm kiếm lời giải cỏc toỏn đặt ra)  Vào cuối năm 70 vài kết xử lý ngụn ngữ tự nhiờn, biểu diễn tri thức giải vấn đề Những kết đó tạo điều kiện cho sản phẩm thương mại Trí tuệ nhân tạo đời Hệ chuyên gia, đem áp dụng lĩnh vực khác (Hệ chuyên gia phần mềm máy tính chứa thơng tin tri thức lĩnh vực cụ thể đó, có khả giải yêu cầu người sử dụng mức độ đó, trỡnh độ chuyên gia người có kinh nghiệm lâu năm)  Một kiện quan trọng vào năm 70 đời ngôn ngữ Prolog, tương tự LISP có sở liệu kèm  Vào năm 80, thị trường sản phẩm dân dụng cú khỏ nhiều sản phẩm trỡnh đô cao như: máy giặt, máy ảnh, sử dụng Trí tuệ nhân tạo Các hệ thống nhận dạng xử lý ảnh, tiếng núi  Những năm 90, nghiên cứu nhằm vào cài đặt thành phần thông minh hệ thống thông tin, gọi chung cài đặt trí tuệ nhân tạo, làm rừ ngành khoa học Trí tuệ nhân tạo tiến hành nghiên cứu mới, đặc biệt nghiên cứu chế suy lý, Trớ tuệ nhõn tạo phõn tạo, cỏc mụ hỡnh tương tác Những đặc trưng Trí tuệ nhân tạo  Trí tuệ nhân tạo xử lý thông tin theo trật tự ký hiệu Các thông tin gồm: khái niệm, luật, đối tượng ? dùng cho suy lý Khỏi niệm Trí tuệ nhân tạo thể hiện, suy lý, nhận biết, việc học hệ thống sở tri thức  Phương pháp may rủi hay dùng Trí tuệ nhân tạo Phương pháp cho phép giải hai lớp tốn khó Thứ tốn chưa có thuật giải ( tốn nhận biết, định) Thứ hai toán cú thuật giải độ phức tạp lớn ( chẳng hạn tốn chơi cờ)  Trí tuệ nhân tạo xét đến thông tin không đầy đủ, không xác, mâu thuẫn Tuy vậy, kết Trí tuệ nhân tạo cụ thể  Việc tương tác người- máy đôi với nhận biết tự động cần thiết Trí tuệ nhân tạo Các tốn nhận dạng ví dụ u cầu  Trí tuệ nhân tạo liên quan đến nhiều lĩnh vực, kỹ thuật mới, logic học, khoa học nhận biết, ngôn ngữ học, khoa học tổ chức, thần kinh học Trớ tuệ nhõn tạo cũn nằm cỏc lĩnh vực nghiờn cứu nõng cao, cỏc đề án nghiên cứu quan trọng Một số vấn đề Trí tuệ Nhân tạo quan tâm Những vấn đề chung Khoa học Trí tuệ nhân tạo liên quan đến cảm giác, tri giác trỡnh tư thơng qua hành vi, giao tiếp Nó có định hướng nghiên cứu, ứng dụng sau: 1- Tỡm nghiờn cứu cỏc thủ tục giỳp người tiến hành hoạt động sáng tạo Công việc sáng tạo thực mô hỡnh theo cấu trỳc, chức sử dụng công nghệ thông tin 2- Dùng ngôn ngữ tự nhiên Trước hết ngôn ngữ dùng để thể tri thức, tiếp thu chuyển hố sang dạng xử lý 3- Hỡnh thức hoỏ cỏc khớa cạnh, cỏc hành vi liờn quan đến Trí tuệ nhân tạo Do xây dựng tốn mang tính người thơng minh Các hoạt động lớn Trí tuệ nhân tạo bao gồm: chứng minh định lý, xử lý ngôn ngữ tự nhiờn, hiểu tiếng núi, phõn tớch ảnh hỡnh, người máy hệ chuyên gia Về cài đặt hệ thống, khuynh hướng Trí tuệ nhân tạo cài đặt hệ Trí tuệ nhân tạo hệ thống khác, đặc biệt hệ thống tin học Những vấn đề chưa giải Trí tuệ nhân tạo Những thành tựu nghiên cứu ứng dụng kỹ thuật Trí tuệ nhân tạo khẳng định tính thực tiễn dự án xây dựng máy tính có khả suy nghĩ Tuy số phạm vi, mỏy tớnh cũn thua xa so với hoạt động hệ thần kinh người: Sự khác hoạt động máy tính nóo người, điều thể ưu máy tính so với nóo người vỡ khả tính tốn lớn (nhất chương trỡnh xử lý liệu lớn) Xử lý song song: công nghệ điện tử đại cho phép xây dựng đa xử lý, song máy tính khơng thể hoạt động song song nóo người Khả diễn giải: người xem xét vấn đề theo phương pháp khác nhau, từ diễn giải theo cách dễ hiểu Ngược lại, linh hoạt mơ hệ thống Trí tuệ nhân tạo Lụgic rời rạc tớnh liờn tục: thách đố lớn với hệ thống Trí tuệ nhân tạo khả kết hợp phương pháp xử lý thụng tin mụi trường liên tục với thao tác xử lý thụng tin rời rạc Khả học: máy tính có nhiều tính cao khơng thể mơ hồn tồn khả học giống nóo người Khả tự tổ chức: nay, người ta chưa thể tạo lập hệ thống Trí tuệ nhân tạo có khả tự tổ chức, tự điều khiển hoạt động để thích nghi với mơi trường Những vấn đề đặt tương lai Trí tuệ nhân tạo Trong tương lai, nghiên cứu ứng dụng Trí tuệ nhân tạo tập trung vào vấn đề lớn sau: Nghiên cứu thử nghiệm mạng Neuron, hệ thống Trí tuệ nhân tạo mơ chức hoạt động nóo với khả học, tự tổ chức, tự thích nghi, tổng qt hố, xử lý song song, có khả diễn giải, xử lý thông tin liờn tục rời rạc Nghiên cứu tạo lập hệ thống có giao tiếp thân thiện người máy sở nghiên cứu nhận thức máy, thu thập xử lý tri thức, xử lý thụng tin hỡnh ảnh, tiếng núi Nghiên cứu phương pháp biểu diễn tri thức phương pháp suy diễn thông minh, phương pháp giải vấn đề toán phụ thuộc không gian, thời gian Ngày nay, giới chuyển mỡnh nghiờn cứu Trớ tuệ nhõn tạo Chắc chắn mỏy tớnh với trớ tuệ người tác động mạnh đến sống xó hội 10 Các khái niệm bản: Trí tuệ người (Human Intelligence): Cho đến có hai khái niệm trí tuệ người chấp nhận sử dụng nhiều nhất, là:  Khái niệm trí tuệ theo quan điểm Turing “Trớ tuệ gỡ cú thể đánh giá thông qua trắc nghiệm thơng minh”  Khái niệm trí tuệ đưa tụ điển bách khoa tồn thư: “Trí tuệ khả năng: Phản ứng cỏch thớch hợp tỡnh thụng qua hiệu chỉnh hành vi cỏch thớch đáng Hiểu rừ mối liờn hệ qua lại cỏc kiện giới bờn nhằm đưa hành động phù hợp đạt tới mục đích Những nghiờn cứu cỏc chuyờn gia tõm lý học nhận thức quỏ trỡnh hoạt động trí tuệ người bao gồm thao tác bản: 1- Xác định tập đích (goals) 2- Thu thập kiện (facts) luật suy diễn (inference rules) để đạt đích đặt 3- Thu gọn (pruning) quỏ trỡnh suy luận nhằm xỏc định tập suy diễn sử dụng 4- Áp dụng chế suy diễn cụ thể (inference mechanisms) để đưa kiện ban đầu đến đích Trớ tuệ mỏy: khơng có định nghĩa tổng quat, nêu đặc trưng chính: 1- Khả học 2- Khả mơ hành vi người 3- Khả trừu tượng hoá, tổng quát hoá suy diễn 4- Khả tự giải thích hành vi 5- Khả thích nghi tỡnh kể thu nạp tri thức liệu 11 Vớ Dụ cỏnh Yến is-a Chim is-a Cỏnh c t hoạt động thở cú is-a Chớp chớp Khụng khớ is-a Con vật hoạt động bay Ưu điểm: - Cho phộp biểu diễn cỏch trực quan cỏc kiện cỏc mối liờn hệ chỳng - Tớnh mụ đun cao theo nghĩa cỏc tri thức thờm vào hoàn toàn độc lập với cỏc tri thức cũ - Cú thể ỏp dụng số chế suy diễn trờn mạng: chế truyền thừa hưởng thụng tin cỏc đối tượng, chế "chỏy" trờn mạng Nhược điểm: - Khụng cú phương phỏp suy diễn chung cho loại mạng ngữ nghĩa - Khú kiểm soỏt quỏ trỡnh cập nhật tri thức để dẫn đến mõu thuẫn sở tri thức 2.3 Biểu diễn tri thức khung (Frame) Khung thực chất tổng quỏt hoỏ cấu trỳc ghi Pascal tương tự cấu trỳc đối tượng C++ Một khung mụ tả cấu trỳc: - Tờn khung: Định danh đối tượng mụ tả - Cỏc khe (slot): trờn khe lưu trữ cỏc thụng tin, n\miền giỏ trị, thuộc tớnh chiều mũi tờn đến cỏc khung khỏc 163 xộT KHUNG (FRAME) Mụ Tả TậP HọC SINH HOCSINH Vớ Dụ Frame HOCSINH IS-A: PART-OF: NGUOI-DI-HOC A KIND OF: (HOCSINHCOSO, HOCSINHTRUNGHOC) Cõn nặng: 10-60kg Chiều cao: 80-170cm Cấu trỳc frame cho ta "khung liệu" để khoanh vựng cỏc đối tượng học sinh Trường hợp gặp người cao 175cm, nặng 45kg thỡ ta cú thể khẳng định đú khụng phải học sinh vỡ khụng th cỏc ràng buộc cú Ngồi ra, đặc trưng quan trọng frame khả thừa kế cỏc thụng tin cỏc khe cú cựng tờn đối tượng bậc trờn Vớ dụ Trong frame HOCSINHCOSO, HOCSINHTRUNGHOC cú khe chiều cao với giỏ trị mụ tả miền, thỡ sau thừa kế thụng tin mức trờn Frame HOCSINH, khe cần phải lấy cỏc giỏ trị khoảng 80-170cm 2.4 Biểu diễn tri thức cỏc luật sản xuất Phương phỏp biểu diễn tri thức nhờ logic (logic mệnh đề logic vị từ) khỏ trực quan song phự hợp khụng cú quỏ nhiều luật suy diễn Một tri thức thể cõu Horn dạng chuẩn: p1  p2   pn  q (Cỏc cõu Horn dạng cũn gọi luật if- then biểu diễn sau: if P1 and and Pm then Q) Một cõu Horn dạng tổng quỏt: p  p2   p n  q1  q2   qm 164 Lưu ý: Nếu cú luật dạng: p1  p   pn  q1  q2   qm thỡ tương đương với m luật sau: p1  p2   pn   q2   qm  q1 p1  p2   pn   q1   q3  qm  q2 p1  p2   pn   q1  qm-1  q m Tuy nhiờn ta xột cõu Horn dạng chuẩn (m=1) - Nếu n=0, m=1: cõu Horn cú dạng  q: gọi kiện (fact) q - Nếu n>0, m=1: cõu Horn cú dạng: p1  p   pn  q: gọi luật (rule) Trong cỏc hệ chuyờn gia, sở tri thức gồm phần: tập cỏc kiện (facts) tập luật (rules) Vớ Dụ 1) Ta cú cỏc luật kinh nghiệm dự bỏo thời tiết: "Chuồn chuồn bay thấp thỡ mưa, bay cao thỡ nắng, bay vừa thỡ rõm" a: chuồn chuồn bay thấp, b: chuồn chuồn bay cao, c: chuồn chuồn bay vừa d: trời mưa, e: trời nắng, f: trời rõm lỳc đú ta cú cỏc luật sau: ad be cf 2) Nhiều định lý toán học biểu diễn luật, ví dụ: Nếu tam giỏc cú gúc 600 tam giỏc cú hai cạnh thỡ tam giác tam giác Suy diễn trờn luật sản xuất 3.1 Khỏi niệm 165 Suy diễn quỏ trỡnh suy luận dựa vào cỏc quy luật cho, thiết lập thơng tin từ thơng tin biết Suy diễn sử dụng tập kiện làm tiên đề Các phương pháp suy diễn chuyển từ giả thiết kết luận cách thêm vào giả thiết kiện khẳng định đúng, dựa phương thức: - Modus ponens: A, AB B nghĩa A AB thỡ B - Modus tollens B, AB A nghĩa B sai biết AB thỡ A sai Trong quỏ trỡnh suy diễn, ta cần quan tõm đến vấn đề sau: - Xây dựng tập luật, câu hỏi chọn để người sử dụng trả lời - Chọn quỏ trỡnh tỡm kiếm - Thơng tin nhận có ảnh hưởng đến trỡnh tỡm kiếm khụng 3.2 Bài toỏn Cho tập kiện F= {f1, f2, ,fn} tập luật R= {r1, r2, ,rm} Chứng minh tập kết luận G 3.3 Các phương pháp suy diễn Quỏ trỡnh suy diễn hệ luật sản xuất bao gồm phương pháp bản: suy diễn tiến suy diễn lùi a) Suy diễn tiến (lập luận tiến - forward chaining forward reasoning) (Tư tưởng suy diễn tiến ỏp dụng luật suy diễn Modus Ponens tổng quỏt) Là quỏ trỡnh suy diễn tập kiện biết, rỳt kiện có kiện cần chứng minh khơng có luật sinh kiện (tập kiện cực đại) 166 - Phương pháp Gọi T tập kiện thời điểm xét (khởi tạo tập T=F: tập kiện ban đầu ) Xột cỏc luật ri cú dạng: p1  p2   pn  q pjT  j  1, n nghĩa left (ri) T thỡ T= T+ right (ri) quỏ trỡnh lặp lại G T khụng cú luật sinh thờm kiện - Giải thuật Procedure suydientien; Begin T:= F; S:= loc(R, T); { S: tập luật cú dạng p1  p2   p n  q cho pjT  j  1, n } While G  T and S Begin r := get(S); T:= T + right(r); R:=R \ {r}; S:= loc(R,T); End; If G  T then write (“thành cụng”) Else write (“khụng thành cụng”); End; Vớ dụ 1) Cho trước tập kiện F={a,b} Sử dụng cỏc luật: r1: a  c 167 r2: b  d r3: c  e r4: a  d  e r5: b  c  f r6: e  f  g cần suy g r T S R a, b r1, r2, r3 r1, r2, r3, r4, r5, r6 r1 a, b, c r2, r3, r5 r2, r6 r2 a, b, c, d r3, r4, r5 r3, , r6 r3 a, b, c, d, e r4, r5 r4, r5, r6 r4 a, b, c, d, e r5 r5, r6 r5 a, b, c, d, e, f r6 r6 r6 a b, c, d, e, f, g gT nên toán chứng minh (g: true) Chỳ ý - Quỏ trỡnh suy diễn tiến quỏ trỡnh xem xột cỏc luật, với luật ta xột phần điều kiện (ở vế trái) tới phần kết luận (ở vế phải) mà tất đièu kiện luật thoó thỡ ta suy kiện phần kết luận Chớnh vỡ lẽ mà có tên suy diễn tiến - Trong bước thủ tục, người ta xét luật tập luật So sánh điều kiện (ở vế trái) tập luật với kiện sở kiện, tất điều kiện luật thoó thỡ kiện phần kết luận xem kiện suy kiện kiện (khơng có nhớ làm việc) thỡ nú đưa vào nhớ làm việc 168 Quỏ trỡnh trờn lặp lại khơng có luật sinh kiện - Quỏ trỡnh suy diễn tiến khụng định hướng tới giải vấn đề cả, không hướng tới tỡm cõu trả lời cho cõu hỏi Suy diễn tiến quỏ trỡnh suy cỏc kiện từ cỏc kiện cú nhớ làm việc b) Suy diễn lựi (lập luận lựi - backward chaining backward reason) Là quỏ trỡnh xuất phỏt từ kiện cần chứng minh thay vào kiện vế trái luật có vế phải kiện cần chứng minh Quá trỡnh thực đưa kiện tập kiện tập kiện giả thiết (Nghĩa là: để đưa kết luận b, ta thử tỡm tất cỏc luật cú dạng: a1   an  b, để có b, phải đưa kết luận a1, ,an Quỏ trỡnh xỏc định tương tự b, đến lúc phát có khơng dẫn xuất từ giả thiết thỡ quay lui sang cỏc luật sản xuất khỏc sinh b cú dạng b1 bm  b Ngược lại, dẫn xuất giả thiết thỡ quỏ trỡnh dẫn xuất b đúng) - Giải thuật Gọi T tập kiện cần chứng minh thời điểm xét (khởi tạo T= G, G tập kết luận) S(p) ={riR / right(ri) = p} ( tập cỏc luật R cho vế phải chứa p) Procedure suydienlui (g); Begin T:= {g}; If T F then write (‘g chứng minh ‘) Else 169 Begin p:=get(T); If S(p) = {} then write (‘g không chứng minh ‘) Else For ri S(p) Begin T:= T \ right(ri); T:= T + left(ri); For lT \ F suydienlui(l); End; End; Vớ dụ 1) Cho tập kiện F={p, r}, tập luật R: r1) p  q r2) q  r  s Chứng minh s p r T S(p) s s r2 q, r r2 q r1 r, p r Nhận xột - Suy diễn tiến: Ưu điểm: i) Làm việc tốt tốn có chất thu thập thông tin thấy điều cần suy diễn 170 ii) Cho khối lượng lớn thông tin từ số thông tin ban đầu Nú sinh nhiều thụng tin iii) Suy diễn tiến tiếp cận lý tưởng loại toán cần giải nhiệm vụ lập kế hoạch, điều hành, điều khiển diễn dịch Nhược điểm: i) Không cảm nhận cần vài thụng tin quan trọng Hệ thống hỏi câu hỏi hỏi mà khơng biết câu đến kết luận ii) Hệ thống hỏi câu hỏi khơng liên quan Có thể câu trả lời quan trọng làm người dùng lúng túng phải trả lời câu chẳng dính đến chủ đề - Suy diễn lựi: Ưu điểm: Phù hợp với toán đưa giả thuyết liệu giả thuyết có hay i) khơng? ii) Tập trung vào đích cho Nú tạo loạt cõu hỏi liờn quan đến vấn đề xét, thuận tiện người dùng iii) Khi suy diễn điều gỡ từ thụng tin biết , nú tỡm trờn phần sở tri thức thích đáng toán xét iv) Suy diễn lùi đánh giá cao toán chẩn đoán, dự đoán tỡm lỗi Nhược điểm: Nhược điểm loại suy diễn thường dũng suy diễn thay vỡ phải dừng mà sang nhánh khác - Như vậy, dựa vào ưu nhược điềm loại suy diễn mà ta nên chọn kỹ thuật suy diễn để áp dụng vào toán Trước tiên, ta xem xét chuyên gia giải nào? Nếu cần thu thập liệu 171 định suy diễn gỡ thỡ ta chọn suy diễn tiến cũn cú giử thuyết cần chứng minh cỏi đích thỡ ta dựng suy diễn lựi Vớ dụ Một bác sĩ hiểu hàng trăm vấn đề xảy với cá nhân, phải tỡm hiểu trạng bệnh nhõn, lỳc cần suy diễn tiến Nguợc lại bác sĩ thấy bệnh ( ví dụ viêm họng) thỡ ụng ta dựng suy diễn lựi BÀI TậP CHO CỏC BIểU THứC LOGIC MệNH Đề ĐỳNG SAU: 1) ac 2) ab f 3) (d +b)f  i 4) h + a + f 5) fgh  i 6) (a + d + c ) 7) ad  gh Chứng minh bác bỏ mệnh đề i phương pháp suy diễn tiến suy diễn lùi LờI GIảI - Biểu diễn biểu thức cho luật sản xuất (xỏc định tập luật, tập kiện ban đầu, tập kiện cần chứng minh) Quỏ trỡnh biến đổi 3) (d+b)f  i  ((d+b)f )+i (d+b)+f+i  (db)+f+i  (d+f+i)(b+f+i)  (df i )(bf i) 4) h + a + f  (ha)+f   f 6) (a + d + c )  (ac)+d  ac  d 7) ad  gh )  (ad)+(gh) )  ((ad)+g) ((ad)+h)  (ad  g)(ad  h) TậP Sự KIệN F={A, C}, TậP Sự KIệN CầN CHứNG MINH G={I} Tập luật R: r1) ab f r5) fgh  i 172 r6) ac  d r2) (df i ) r3) (bf i ) r7) ad  g r4)  f r8) ad  h - Suy diễn tiến (tiến hành lập bảng sau) r T S R a, c r6 r1, r2, r3, r4, r5, r6, r7, r6 a, c, d r7, r8 r8 r7 a, c, d, g r8 r1, r5, r7, r8 r8 a, c, d, g, h r4 r1, r5, r8 r4 a, c, d, g, h, f r2, r5 r1, r5 r2 a, c, d, g, h, f, i r1, r2, r3,r5 (trong đó: r: luật xét, T: tập kiện thời điểm xét, S: tập luật có dạng mệnh đề vế trái thuộc T R tập luật thời điểm xét) Vỡ iT (là tập kiện đúng) Vậy i chứng minh - Suy diễn lựi (tiến hành lập bảng sau) p r T S(p) i i r2 d, f r2, r3, r5 f r1 d, b r1, r2 d  b quay lui f r2 d, h r2 h r8 d r8 d r6  r6 173 Vậy i chứng minh 174 BÀI TậP CHO CƠ Sở TRI THứC ĐƯợC BIểU DIễN BằNG CỏC BIểU THứC LOGIC ĐỳNG SAU 1) PT  A 5) P  T 2) QT  S 6) APQ  C 3) PQ  B 7)BC  T 4) B ST 8) PQ BIểU DIễN TRI THứC ĐÓ CHO DƯớI DạNG LUậT SảN XUấT VÀ DựNG PHƯƠNG PHỏP SUY DIễN TIếN VÀ SUY DIễN LựI Để CHứNG MINH HOặC BỏC Bỏ Sự KIệN S1 BÀI TậP CHO CƠ Sở TRI THứC ĐƯợC BIểU DIễN BằNG CỏC BIểU THứC LOGIC ĐỳNG SAU 1) (A+C)B  F 2) E +F + A 3) GFH  I 4) (E+ F)B  GI 5) (A+ E +C)ABC DựNG PHƯƠNG PHỏP SUY DIễN TIếN VÀ SUY DIễN LựI Để CHứNG MINH HOặC BỏC Bỏ Sự KIệN I1 BÀI TậP CHO CƠ Sở TRI THứC ĐƯợC BIểU DIễN BằNG CỏC BIểU THứC LOGIC ĐỳNG SAU 1) EFH 2) A + G + D 3) H + C + D 4) AF  BG 5) KE  D 6) (EF  A )(C+ E +F ) - BIểU DIễN TRI THứC ĐÓ CHO DƯớI DạNG LUậT SảN XUấT 175 - DựNG PHƯƠNG PHỏP SUY DIễN TIếN Để CHứNG MINH Sự KIệN D1 ĐỳNG CHO BIếT CỏC LUậT DƯ THừA TRONG VếT SUY DIễN BÀI TậP TRONG MộT LớP HọC, CÚ MộT NHÚM HọC SINH GồM 10 BạN CÚ TờN LầN LƯợT LÀ: A, B, C, D, E, F, G, H, I VÀ J GIữA CỏC BạN HọC SINH ĐÚ CÚ MốI QUAN Hệ GọI LÀ QUAN Hệ ảNH HƯởNG Vớ Dụ: NếU TA VIếT AB>C THỡ CÚ NGHĨA LÀ HAI BạN ĐồNG THờI CựNG THUYếT PHụC BạN C THAM GIA MộT HOạT ĐộNG NÀO ĐÚ GIả Sử BAN ĐầU CÚ BốN BạN E, F, H, I THAM GIA Dự THI SảN PHẩM PHầN MềM DO NHÀ TRƯŨNG Tổ CHứC VÀ TA CŨNG BIếT ĐƯợC RằNG: 1) ACH>B 2) BH>ACD 3) ABCI>BDI 4) ADEI>BCG 5) CGI>AJE 6) H>BC HÓY DựNG PHƯƠNG PHỏP SUY DIễN TIếN Để CHứNG MINH RằNG Cả 10 BạN TRONG NHÚM TRờN ĐềU THAM GIA Dự THI SảN PHẩM PHầN MềM 176 177 ... hướng Trí tuệ nhân tạo cài đặt hệ Trí tuệ nhân tạo hệ thống khác, đặc biệt hệ thống tin học Những vấn đề chưa giải Trí tuệ nhân tạo Những thành tựu nghiên cứu ứng dụng kỹ thuật Trí tuệ nhân tạo. .. khoa học Trí tuệ nhân tạo tiến hành nghiên cứu mới, đặc biệt nghiên cứu chế suy lý, Trớ tuệ nhõn tạo phõn tạo, cỏc mụ hỡnh tương tác Những đặc trưng Trí tuệ nhân tạo  Trí tuệ nhân tạo xử lý... tiếp đến Trí tuệ nhân tạo Lịch sử phỏt triển Trớ Tuệ Nhõn Tạo Lịch sử Trí tuệ nhân tạo cho thấy ngành khoa học có nhiều kết đáng ghi nhận Theo mốc phát triển, người ta thấy Trí tuệ nhân tạo sinh