Giáo trình môn Trí tuệ nhân tạo

ình giải bài toán để có các kết luận của hệ, tại sao hệ lại cần đến một vài mảnh thông tin đặc biệt… Bộ máy suy diễn: Có chức năng kết hợp các sự kiện bài toán với cơ sở tri thức của bài toán để suy diễn ra các sự kiện mới cho bài toán. Cứ như thế liên tục suy diễn các sự kiện mới hơn cho đến khi đạt đến lời giải của bài toán Dữ liệu chuyên môn: hay bộ phận thu thập dữ liệu, tương tự vùng nhớ ngắn hạn của người chuyên gia, hệ chuyên gia phải có khả năng thu thập các sự kiện, các kết luận và các thông tin liên quan khác về bài toán Hệ chuyên gia được phát triển dựa trên các ngôn ngữ lập trình Lisp, Prolog, và gần đây phổ biến là ngôn ngữ lập trình C cũng được sử dụng. Hệ chuyên gia nhận dạng và chẩn đoán sự cố Xây dựng một trạm bơm nước gồm có nhiều khối, mỗi khối gồm một máy bơm và một động cơ. Áp suất bình thường của các đường ống là: Đường ống T1 có áp suất bình thường 50 psi Đường ống T2 có áp suất bình thường 100 psi Đường ống T3 có áp suất bình thường 150 psi Đường ống T4 có áp suất bình thường 200 psi Khối 1 Khối 2 Khối 3 Bơm 1 Motor 1 Bơm 2 Bơm 3 Motor 2 Motor 3 Bơm 1 Bơm 2 Bơm 3 T1 T2 T3 T4 Hình 3.3: Sơ đồ trạm bơm nước Chỉ số làm việc bình thường của các motor là 1. Yêu cầu: Xây dựng một hệ chuyên gia để phát hiện sự cố, nhận dạng sự cố và chẩn đoán sự cố xảy ra trên trạm. Một hệ chuyên gia được xây dựng dựa trên các kinh nghiệm chuyên gia: Phát hiện sự cố: Để phát hiện sự cố trên trạm, cơ sở luật được thiết kế dựa trên các thông tin: Áp suất thấp so với áp suất bình thường của các đường ống Chỉ số làm việc thấp so với chỉ số làm việc bình thường của các motor. Cơ sở luật được xây dựng như sau: Luật 1: nếu (áp suất T1<50) thì (áp suất T1 là thấp) và (sự cố đã được phát hiện trên trạm) Luật 2: nếu (áp suất T1>=50) thì (áp suất T1 là bình thường) Luật 3: nếu (áp suất T2<100) thì (áp suất T2 là thấp) và (sự cố đã được phát hiện trên trạm) Luật 4: nếu (áp suất T2>=100) thì (áp suất T2 là bình thường) Luật 5: nếu (áp suất T3<150) thì (áp suất T3 là thấp) và (sự cố đã được phát hiện trên trạm) Luật 6: nếu (áp suất T3>=150) thì (áp suất T3 là bình thường) Luật 7: nếu (chỉ số motor 1<1) thì (chỉ số motor 1 hiện có là thấp) Luật 8: nếu (chỉ số motor 1>=1) thì (chỉ số motor 1 hiện có là bình thường) Luật 9: nếu (chỉ số motor 2<1) thì (chỉ số motor 2 hiện có là thấp) Luật 10: nếu (chỉ số motor 2>=1) thì (chỉ số motor 2 hiện có là bình thường) Luật 11: nếu (chỉ số motor 3<1) thì (chỉ số motor 3 hiện có là thấp) Luật 12: nếu (chỉ số motor 3>=1) thì (chỉ số motor 3 hiện có là bình thường) 2. Nhận dạng sự cố: Mỗi trạm có nhiều khối, do đó sự cố có thể xảy ra ở khối 1, khối 2, hoặc khối 3. Để nhận dạng chính xác khối có sự cố, cơ sở luật được thiết kế dựa trên các thông tin là Áp suất vào của khối là bình thường nhưng áp suất ra của khối là thấp. Từ đó ta xây dựng cơ sở luật như sau: Luật 13: Nếu (áp suất T1 là bình thường) và (áp suất T2 là thấp) thì (sự cố xảy ra ở khối 1) Luật 14: Nếu (áp suất T2 là bình thường) và (áp suất T3 là thấp) thì (sự cố xảy ra ở khối 2) Luật 15: Nếu (áp suất T3 là bình thường) và (áp suất T4 là thấp) thì (sự cố xảy ra ở khối 3) 3. Chẩn đoán sự cố: Sau khi nhận dạng được chính xác khối có sự cố, vấn đề tiếp theo là ta phải xác định thành phần nào (motor, máy bơm, hay đường ống) trong khối có sự cố? Nếu chỉ số làm việc của motor<1 thì sự cố xảy ra bởi motor, mặt khác sự cố gây ra bởi máy bơm hay đường ống. Nếu áp suất giữa hai khối không thay đổi có nghĩa là máy bơm không hoạt động thì sự cố gây ra bởi máy bơm. Nếu áp suất vào của khối nhỏ hơn áp suất ra của khối thì sự cố gây ra bởi đường ống bị rỉ nứt. Cơ sở luật được xây dựng như sau để chẩn đoán thành phần trong khối có sự cố: Luật 16: Nếu (khối 1 có sự cố) và (chỉ số motor 1 hiện có là thấp) thì (sự cố được chẩn đoán là motor 1) Luật 17: Nếu (khối 2 có sự cố) và (chỉ số motor 2 hiện có là thấp) thì (sự cố được chẩn đoán là motor 2) Luật 18: Nếu (khối 3 có sự cố) và (chỉ số motor 3 hiện có là thấp) thì (sự cố được chẩn đoán là motor 3) Luật 19: Nếu (khối 1 có sự cố) và (chỉ số motor 1 hiện có là bình thường) và (áp suất T1=áp suất T2) thì (sự cố được chẩn đoán là máy bơm 1) Luật 20: Nếu (khối 2 có sự cố) và (chỉ số motor 2 hiện có là bình thường) và (áp suất T2=áp suất T3) thì (sự cố được chẩn đoán là máy bơm 2) Luật 21: Nếu (khối 3 có sự cố) và (chỉ số motor 3 hiện có là bình thường) và (áp suất T3=áp suất T4) thì (sự cố được chẩn đoán là máy bơm 3) Luật 22: Nếu (khối 1 có sự cố) và (chỉ số motor 1 hiện có là bình thường) và (áp suất T1 < áp suất T2) thì (sự cố được chẩn đoán là đường ống T2) Luật 23: Nếu (khối 2 có sự cố) và (chỉ số motor 2 hiện có là bình thường) và (áp suất T2 < áp suất T3) thì (sự cố được chẩn đoán là đường ống T3) Luật 24: Nếu (khối 3 có sự cố) và (chỉ số motor 3 hiện có là bình thường) và (áp suất T3 < áp suất T4) thì (sự cố được chẩn đoán là đường ống T4) Hệ chuyên gia phát hiện, nhận dạng và chẩn đoán sự cố theo yêu cầu của vấn đề bài toán trạm bơm nước sẽ làm việc theo cách sau: Đầu tiên ta giả sử dữ liệu ban đầu trong bộ nhớ làm việc được cho là: + Áp suất T1 = 60 + Áp suất T2 = 100 + Áp suất T3 = 100 + Chỉ số motor 1 = 1 + Chỉ số motor 2 = 1 + Chỉ số motor 3 = 1 Bộ máy suy diễn kết hợp các sự kiện hiện có trong bộ nhớ làm việc với cơ sở luật: luật 2, luật 4, luật 5, luật 8, luật 10, luật 12 sẽ cho ra các sự kiện mới trong bộ nhớ làm việc kế theo đó là: + Áp suất T1 là bình thường + Áp suất T2 là bình thường + Áp suất T3 là thấp + Chỉ số motor 1 hiện có là bình thường + Chỉ số motor 2 hiện có là bình thường + Chỉ số motor 3 hiện có là bình thường Cùng với các sự kiện mới này, luật 5 cho biết đã phát hiện có sự cố trên trạm, nhưng chưa biết cụ thể khối nào có sự cố. Luật 14 nhận dạng khối có sự cố là khối 2 Luật 20 chẩn đoán sự cố là máy bơm 2. CÁC PHƯƠNG PHÁP BIỂU DIỄN TRI THỨC Cách thể hiện việc mô tả các sự kiện, các quan hệ giữa các đối tượng trong miền của bài toán một cách đầy đủ, chính xác, rõ ràng làm sao cho máy có thể cho ta các lời giải thông minh được xem như là vấn đề biểu diễn tri thức. Tri thức được chia thành ba dạng, mỗi dạng có các phương pháp biểu diễn tri thức tương ứng. Tri thức mô tả : có các phương pháp biểu diễn tri thức như : - Biểu diễn tri thức nhờ logic vị từ : dùng cho các sự kiện đơn giản - Biểu diễn tri thức nhờ mạng ngữ nghĩa : mô tả các mối quan hệ giữa các đối tượng - Biểu diễn tri thức nhờ Frames : biểu diễn các thông tin tổng hợp Tri thức thủ tục : Được biểu diễn nhờ các luật sản xuất thể hiện dưới dạng if…then… Tri thức điều khiển : có các phương pháp biểu diễn như : - Các hàm đánh giá heuristics - Các luật đánh giá heuristic dạng if…then… Biểu diễn tri thức nhờ logic vị từ : Toán học logic xuất phát điểm từ tập hợp các câu đơn giản ghi nhận lại các sự kiện đã xảy ra trong một không gian và thời gian xác định nào đó. Tập các câu đơn giản này được gọi là các đề xuất. Có hai loại toán logic đó là logic đề xuất và logic vị từ. Logic đề xuất Gồm các ký hiệu đề xuất, các ký hiệu chân lý, và các phép toán logic. Ký hiệu đề xuất là các chữ cái in hoa A, B, C,…, được sử dụng để biểu diễn các đề xuất hoặc các câu đơn giản mà nội dung của chúng được xác định bằng các ký hiệu chân lý đúng sai. Ký hiệu chân lý đó là chữ cái T hoặc F được sử dụng để xác minh nội dung của một đề xuất đúng hoặc sai. Nếu đề xuất đúng thì giá trị chân lý của nó được xác minh là đúng biểu thị bằng ký hiệu chân lý T, ngược lại nếu đề xuất không tương thích thì giá trị chân lý của nó được xác minh là sai biểu thị bằng ký hiệu F. Phép toán logic gồm có phép toán liên từ và , phép toán giới từ hoặc , phép toán phủ định , phép toán kéo theo , và phép toán tương đương . Vd 3.1 : Cho đề xuất "Nhiệt độ xuống 00C vào ngày mai". Đề xuất này có thể được biểu diễn bằng một ký tự đề xuất A đó là : A ="Nhiệt độ xuống 00C vào ngày mai". Logic vị từ Logic vị từ là một phần của toán học logic, nó được mở rộng từ logic đề xuất. Trong logic vị từ cho phép ta xây dựng các vị từ để thực hiện các khả năng truy cập các thành phần của một đề xuất hoặc mô tả các mối quan hệ giữa các đề xuất hoặc thay thế nội dung của một đề xuất. Ngược lại trong logic đề xuất, các ký hiệu A, B, C,…, chỉ sử dụng để biểu diễn các đề xuất mà không có các khả năng trên. Vd 3.2 : Xem xét đề xuất "Nhiệt độ xuống 00C vào ngày mai" Trong logic đề xuất, ta có thể sử dụng chữ cái A để biểu diễn đề xuất này theo cách trên, tuy nhiên, trong logic vị từ nhiệt_độ để mô tả mối quan hệ giữa ngày và nhiệt độ như sau : nhiệt_độ(ngày mai, 00C). Một vị từ gồm : Tên vị từ (trong ví dụ là nhiệt độ) Các ký hiệu vị từ : có thể chứa các biến vị từ hoặc hằng vị từ, hàm vị từ, vị từ. Các ký hiệu chân lý logic T, F để xác minh các biểu thức của một vị từ đúng hoặc sai. Các phép toán logic : liên từ và, giới từ hoặc, phủ định, kéo theo, tương đương. Các vị từ định lượng : Đại lượng đứng trước biến vị từ để định lượng phạm vi cho biến.  : xác định đề xuất đúng cho tất cả mọi giá trị của biến.  : xác định đề xuất đúng cho một vài giá trị của biến. Vd 3.3 : Cho đề xuất "Nhiệt độ xuống 00C vào ngày T". Từ đề xuất này ta xây dựng một vị từ nhiệt _độ mô tả quan hệ giữa thời tiết và ngày là : nhiệt_độ(T, 00C) với tên vị từ : nhiệt_ độ ; biến vị từ : T ; hằng vị từ : 00C. Vd 3.4 : Cho đề xuất "Tất cả các người đàn ông cuối cùng cũng chết" Ta có thể biểu diễn đề xuất này bằng logic vị từ với vị từ định lượng như sau : X đàn_ông(X) à cuối_cùng_chết(X) / X có thể nhận tất cả các giá trị trong miền. Cho đề xuất "Chỉ một vài sinh viên thích làm bài tập" Đề xuất này có thể được biểu diễn bằng logic vị từ với vị từ định lượng  : X sinh_viên(X) à thích_làm_bài_tập(X) / X tiêu biểu một vài sinh viên trong miền thích làm bài tập. Biểu diễn tri thức nhờ logic vị từ Biểu diễn tri thức bằng logic vị từ cho phép ta có khả năng truy cập hoặc thay thế các thành phần của biểu diễn, và cũng cho phép ta suy diễn được các tri thức mới từ tri thức sẵn có thông qua các luật suy diễn. Vd 3.5 : Cho một sự kiện : "Nếu ngày mai nhiệt độ xuống 00C, Henry sẽ đi dạo biển". Sự kiện này có thể được biểu diễn nhờ logic vị từ như sau : nhiệt_độ(ngày mai, 00C) à đi_dạo(Henry, biển) Vd 3.6 : Cho tập các sự kiện : Tất cả các con chó là thú vật Kiki là một con chó Tất cả các thú vật sẽ chết Tập các sự kiện trên được biểu diễn bằng logic vị từ như sau : 1. X chó(X) à thú_vật(X) 2. chó(kiki) 3. X thú_vật(X) à chết(X) Muốn chứng minh "Kiki là một thú vật" và "Kiki sẽ chết" từ tập các sự kiện trên ta phải làm thế nào ? Sau khi chúng ta biểu diễn bằng logic vị từ các sự kiện trên chúng ta sử dụng phương pháp hợp giải để giải quyết vấn đề này Sử dụng phương pháp hợp giải trong logic vị từ Đây là một phương pháp dùng chứng minh các định lý trong logic đề xuất hoặc logic vị từ Là một phần trong việc tìm kiếm giải quyết bài toán trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo Hợp giải là phương pháp chứng minh phản đề. Các bước thực hiện chứng minh bằng hợp giải như sau : Bước 1 : chuyển đổi các tiên đề đã được biểu diễn bằng logic vị từ sang dạng mệnh đề có dạng tổng quát : a1a2a3…an, sử dụng các phép toán tương đương : A à B AB (P) P (AB) AB (AB) AB X P(X) X P(X) X P(X) X P(X) Các vị từ định lượng được đưa về đứng trước mệnh đề để loại bỏ trước khi tiến hành chứng minh Bước 2 : Muốn chứng minh tiên đề S, phải phủ định S và cộng nó vào cơ sở dữ liệu. Bước 3 : Chọn cặp mệnh đề cha trong cơ sở tri thức, một có chứa R và một mệnh đề cha khác có chứa R. Hợp giải hai mệnh đề này để sản xuất ra mệnh đề mới bằng cách khử bỏ cặp R và R từ hai mệnh đề cha, vì chúng mâu thuẫn với nhau, phần còn lại của hai mệnh đề cha được hợp nhau tạo thành một mệnh đề mới. Cộng mệnh đề mới này vào cơ sở tri thức. Bước 4 : Lặp lại thủ tục ở bước 3 cho đến khi mệnh đề mới phát sinh là một mệnh đề rỗng lúc đó tiên đề đã được chứng minh xong. Vd 3.7 : Sử dụng cơ sở tri thức ở ví dụ 3.6, chứng minh "Kiki sẽ chết". Trước hết ta phải chuyển đổi tất cả các tiên đề sang dạng mệnh đề Tiếp theo, phủ định tiên đề "Kiki sẽ chết" thành "Kiki sẽ không chết". Tiên đề này được biểu diễn bằng logic vị từ chết(kiki). Cộng mệnh đề chết(kiki) vào cơ sở tri thức. 1. chó(X)thú_vật(X) 2. chó(kiki) 3. thú_vật(X)chết(X) 4. chết(kiki) Tiến trình thực hiện hợp giải như sau : chọn hai mệnh đề cha, một có chứa R và một có chứa R từ cơ sở tri thức, thực hiện như bước 3 tiến hành khử bỏ chúng, còn lại của hai mệnh đề cha hợp nhau tạo thành mệnh đề mới. Thực hiện lặp lại quy trình này (bước 4) cho đến khi xuất hiện một mệnh đề mới là rỗng được ký hiệu bằng . Theo dõi hình 3.4 minh hoạ bên dưới để nắm rõ phương pháp này. chó(X)thú_vật(X) thú_vật(X)chết(X) chó(X)chết(X) chó(kiki) kiki/X chết(kiki) chết(kiki) Hình 3.4 Biểu diễn tri thức nhờ mạng ngữ nghĩa Mạng ngữ nghĩa là một dạng đồ thị có hướng với tập các đỉnh được biểu thị bằng các elip chứa các thông tin mô tả đối tượng và tập các cạnh được biểu thị bằng các mũi tên được gọi là các cung, chứa các thông tin mô tả các mối quan hệ giữa các đối tượng Vd 3.8 : Xem xét tập các sự kiện về máy bay và chim : Titanic là tàu; Cá heo là cá ; Tàu có đuôi ; Cá mập là cá ; Tàu có động cơ ; Cá có đuôi ; Động cơ dùng nhiên liệu ; Cá có mang cá ; Động cơ có người lái ; Cá có mắt ; Tàu biết bơi (di chuyển được trên mặt nước) ; Cá biết bơi ; Sử dụng mạng ngữ nghĩa để biểu diễn các sự kiện trên như hình 3.5. Thông tin được biểu diễn nhờ mạng ngữ nghĩa cũng được xem như là một cấu trúc dữ liệu được mô tả bằng đồ thị. Đối tượng Biểu diễn đỉnh Biểu diễn cung (cạnh) Quan hệ Titanic Tàu Động cơ Bơi Đuôi Nhiên liệu Người lái Cá Mắt Mang Cá Mập Cá Heo Là Có Có Dùng Có Biết Là Là Có Có Biết Có Hình 3.5 Cách biểu diễn dùng mạng ngữ nghĩa như hình 3.5 giúp người lập trình có khả năng phân tích và thiết kế bộ các luật cho cơ sở tri thức sao cho đủ và có hiệu lực để xử lý mọi tình huống đặt ra trong một cơ sở dữ liệu. Chẳng hạn chúng ta có thể xây dựng bộ các luật nhận dạng các đối tượng là cá hay tàu : Luật 1 : Nếu thuộc tính của đối tượng có đuôi thì đối tượng bơi là cá hoặc tàu. Luật 2 : Nếu thuộc tính của đối tượng có mắt, mang, đuôi thì đối tượng là cá Luật 3 : Nếu thuộc tính của đối tượng có đuôi, và động cơ thì đối tượng là tàu Vd 3.9 : Xem xét thông tin về các hình đa giác được cho với tập các sự kiện như sau : Hình vuông là một hình thoi Tam giác đều là một tam giác cân Hình vuông là một hình chữ nhật Tam giác cân có thể là tam giác vuông Hình chữ nhật có thể là một hình thoi Tam giác vuông có thể là tam giác cân Hình thoi có thể là một hình chữ nhật Tam giác cân là một tam giác Hình thoi là một hình bình hành Tam giác vuông là một tam giác Hình chữ nhật là một hình bình hành Tam giác là một đa giác Hình bình hành là một hình thang Hình thang là một tứ giác Tứ giác là một đa giác Sử dụng mạng ngữ nghĩa ta có thể biểu diễn tập các sự kiện trên như sơ đồ hình 3.6 Các đỉnh của mạng là các đối tượng đa giác Các cung là các quan hệ giữa các đa giác Đa giác Tam giác đều Tam giác vuông Tam giác cân Hình vuông Chữ nhật Hình thoi Bình hành Hình thang Tam giác Tứ giác Là_một Là_một Là_một Là_một Là_một Là_một Là_một Là_một Là_một Là_một Là_một Có_thể_là Có_thể_là Có_thể_là Có_thể_là Hình 3.6 Biểu diễn tri thức nhờ frames Khung (frames) là sự mở rộng của mạng ngữ nghĩa, trong đó mỗi đỉnh của mạng là một cấu trúc dữ liệu hay còn gọi là một khung. Mỗi khung có nhiều thuộc tính (properties), mỗi thuộc tính có nhiều giá trị (value). Ứng với mỗi thuộc tính của khung là một Slot và mỗi Slot có tên riêng của nó đó là tên của thuộc tính. Cấu trúc tổng quát của một khung có dạng như sau : Frame Slot : Value: … Slot: Value: Thông tin chứa trong các slot có thể là thông tin nhận dạng khung, thông tin quan hệ giữa khung này với nhiều khung khác, thông tin mô tả các thành phần thích hợp của một khung, thông tin thủ tục, thông tin mặc định khung, thông tin bổ sung thành phần mới của khung. Phương pháp biểu diễn tri thức có cấu trúc nhờ khung được đánh giá là một phương pháp hữu hiệu bởi vì nó cung cấp một số tuỳ chọn và các kế thừa thích hợp như sau: Cho phép thay thế, truy cập đến mỗi thành phần của khung Cho phép xây dựng cấu trúc dữ liệu ở hệ phân cấp Cho phép các đối tượng ở cùng cấp có quyền sử dụng chung các thuộc tính ở cấp đó Cho phép thừa hưởng luật kế thừa trong hệ phân cấp (tính bắc cầu trong toán học) if A is_a B and B is_a C then A is_a C Vd 3.10: Xem xét ví dụ 3.9 (hình 3.6) cơ sở tri thức được biểu diễn bằng mạng ngữ nghĩa. Bây giờ ta sử dụng khung (frame) để biểu diễn thông tin về các hình đa giác: Frame: đa_giác Slot: hình_nhiều_cạnh_khép_kín Value: true Frame: tứ_giác Slot: là_một Value: đa_giác Slot: số_cạnh Value: 4 Frame: hình_thang Slot: là_một Value: tứ_giác Slot: số_cặp_cạnh_song_song Value: 1 Frame: hình_bình_hành Slot: là_một Value: hình_thang Slot: số_cặp_cạnh_song_song Value: 2 Frame: hình_thoi Slot: là_một Value: hình_bình_hành Slot: có_thể_là Value: hình_chữ_nhật Slot: số_cạnh_bằng_nhau Value: 4 Frame: hình_chữ_nhật Slot: là_một Value: hình_bình_hành Slot: có_thể_là Value: hình_thoi Slot: số_góc_vuông Value: 4 Frame: hình_vuông Slot: là_một Value: hình_thoi, chữ_nhật Frame: tam_giác Slot: là_một Value: đa_giác Slot: số_cạnh Value: 3 Frame: tam_giác_vuông Slot: là_một Value: tam_giác Slot: có_thể_là Value: tam_giác_cân Slot: số_góc_vuông Value: 1 Frame: tam_giác_cân Slot: là_một Value: tam_giác Slot: có_thể_là Value: tam_giác_vuông Slot: số_cạnh_bằng_nhau Value: 2 Frame: tam_giác_đều Slot: là_một Value: tam_giác_cân Slot: số_cạnh_bằng_nhau Value: 3 Ta có thể thiết kế luật thừa hưởng kế thừa trong hệ phân cấp của các hình đa giác : if A is_a B and B is_a C then A is_a C Nghĩa là, nếu cho A = hình vuông ; B = hình chữ nhật; C = hình bình hành; thì luật kế thừa trên sẽ cho ta kết luận: hình vuông là một hình bình hành. Vd 3.11: Xây dựng hệ chuyên gia giám sát và điều khiển nhờ khung Xét một ngôi nhà gồm 5 phòng: phòng khách, phòng ăn, phòng ngủ, phòng đọc sách, phòng sinh hoạt của gia đình. Mỗi phòng trang bị một điều hoà, một lò sưởi và một nhiệt kế. Nhiệt kế gồm 2 chế độ: air và heat. Chế độ của nhiệt kế sẽ quyết định on hay off máy điều hoà và lò sưởi: Nếu thiết lập chế độ cho nhiệt kế là air thì hệ thống điều khiển máy điều hoà là on hoặc off. Nếu nhiệt kế được thiết lập là heat thì hệ thống điều khiển lò sưởi on hoặc off Xây dựng 5 khung để tổ chức dữ liệu: khung nhà, khung phòng, khung nhiệt kế, khung máy điều hoà và khung lò sưởi. Khung nhà: có tên thuộc tính là phòng; các giá trị của nó là phòng khách, phòng ăn, phòng ngủ, phòng đọc sách, phòng sinh hoạt Khung phòng: có tên thuộc tính là lò sưởi, máy điều hoà, nhiệt kế và người; các giá trị tương ứng với các thuộc tính là tên các lò sưởi, tên các máy điều hoà, tên các nhiệt kế và có người hay không có người. Khung nhiệt kế: có tên các thuộc tính của nó là máy điều hoà, lò sưởi, chế độ nhiệt kế, nhiệt độ đặt, nhiệt độ môi trường và phòng. Khung máy điều hoà: có tên các thuộc tính đó là phòng, trạng thái, nhiệt kế. Khung lò sưởi: có tên các thuộc tính đó là phòng, trạng thái, nhiệt kế. frame: nhà slot: phòng value:… frame: phòng slot: lò sưởi value:… slot: máy điều hoà value:… slot: nhiệt kế value:… slot: người value: true/false frame: nhiệt kế slot: máy điều hoà value:… slot: lò sưởi value:… slot: chế độ nhiệt kế value: heat slot: nhiệt độ đặt value: 27 slot: nhiệt độ môi trường value: 21 slot: phòng value:… frame: máy điều hoà slot: phòng value:… slot: trạng thái value: off slot: nhiệt kế value:… frame: lò sưởi slot: phòng value:… slot: trạng thái value: off slot: nhiệt kế value:… Cơ sở luật điều khiển của hệ chuyên gia giám sát và điều khiển nhiệt độ môi trường trong các phòng được thiết kế để điều khiển các thiết bị lò sưởi và máy điều hoà đóng (off) hoặc mở (on) dựa trên dữ liệu của các cấu trúc khung gồm các luật: Luật 1: nếu (nhiệt độ môi trường < nhiệt độ đặt) và (trạng thái lò sưởi = off) và (chế độ của nhiệt kế = heat) và (phòng có người) thì (mở lò sưởi on) Luật 2: nếu (nhiệt độ môi trường < (nhiệt độ đặt – 5)) và (trạng thái lò sưởi = off) và (chế độ của nhiệt kế = heat) và (phòng không có người) thì (mở lò sưởi on) Luật 3: nếu (nhiệt độ môi trường >= nhiệt độ đặt) và (trạng thái lò sưởi = on) và (chế độ nhiệt kế = heat) và (phòng có người) thì (đóng lò sưởi off) Luật 4: nếu (nhiệt độ môi trường >= (nhiệt độ đặt – 5)) và (trạng thái lò sưởi = on) và (chế độ nhiệt kế = heat) và (phòng không có người) thì (đóng lò sưởi off) Luật 5: nếu (nhiệt độ môi trường > nhiệt độ đặt) và (trạng thái máy điều hoà = off) và (chế độ nhiệt kế = air) và (phòng có người) thì (mở máy điều hoà on) Luật 6: nếu (nhiệt độ môi trường < (nhiệt độ đặt + 5)) và (trạng thái máy điều hoà = off) và (chế độ nhiệt kế = air) và (phòng không có người) thì (mở máy điều hoà on) Luật 7: nếu (nhiệt độ môi trường <= nhiệt độ đặt) và (trạng thái máy điều hoà = on) và (chế độ nhiệt kế = air) và (phòng có người) thì (đóng máy điều hoà off) Luật 8: nếu (nhiệt độ môi trường <= (nhiệt độ đặt + 5)) và (trạng thái máy điều hoà = on) và (chế độ nhiệt kế = air) và (phòng không có người) thì (đóng máy điều hoà off III. BÀI TẬP Bài 1. Biểu diễn các tri thức sau dưới dạng logic mệnh đề trong tam giác vuông, tổng bình phương chiều dài hai cạnh góc vuông bằng bình phương chiều dài cạnh huyền Một số nguyên dương có chữ số hàng đơn vị bằng 5 thì số đó chia hết cho 5 nếu x là số lẻ và bình phương của x tận cùng bằng 1 thì x tận cùng bằng 1 hoặc bằng 9 Trong tam giác vuông, chiều dài của đườn trung tuyến xuất phát từ góc vuông bằng nữa chiều dài của cạnh huyền Bài 2. Ta có cơ sở tri thức của hệ chuyên gia về bệnh cảm cúm như sau: “Nếu bệnh nhân rát họng và viêm nhiễm thì viêm họng và đi chữa họng“ “Nếu thân nhiệt >370 thì sốt” “ Nếu ốm trên 7 ngày và sốt thì viêm nhiễm” “Nếu sốt và ho và kèm theo khó thở hoặc kèm theo tếng ran thì viêm phổi” Hãy biểu diễn các tri thức trên dưới dạng logic mệnh đề. Có một bệnh nhân khai : “Thân nhiệt > 370 “ và “ốm trên 7 ngày”. Hãy chứng minh bệnh nhân này bị "viêm nhiễm". Bài 3. Biểu diễn các tri thức sau dưới dạng logic vị từ Bất kỳ người nào cũng có cha mẹ Mọi số nguyên tố lớn hơn 2 đều là số lẻ Chuồn chuồn bay thấp thì mưa Bài 4. Giả sử chúng ta biết các thông tin sau đây: a. Mọi người đếu chết b. Mọi phụ nữ đều chết c. Thần thánh không chết d. Tất cả cả những người bệnh phải được điều trị e. Lix là phụ nữ f. Carol là phụ nữ g. Kelly là phụ nữ h. Socrate là người i. Zeus là thần thánh k. Socrate bị bệnh Dùng phương pháp hợp giải để có thể suy ra được Socrate có được điều trị hay không? CHƯƠNG IV: MÁY HỌC (MACHINE LEARNING) I. MÁY HỌC LÀ GÌ ? Chúng ta có thể học bằng nhiều cách : - Nhớ một vài điều gì đó cần thiết - Học các sự kiện thông qua những quá trình quan sát và khám phá - Sự phát triển của những kỹ năng vận động hoặc nhận thức thông qua quá trình luyện tập, thực hành chẳng hạn sửa đổi, cải tiến những ý nghĩ sai để có những ý nghĩ đúng… - Sự tổ chức, sắp xếp những tri thức mới được thu thập vào những khái niệm đại diện hoặc thể hiện tổng quát và hữu hiệu - Được chỉ đạo trực tiếp bởi một vài sự kiện - Qua các ví dụ - Qua lời giảng của giáo viên… Tất cả các phương pháp học đều nhằm vào mục tiêu thu thập và xử lý tri thức mới để thích nghi với tình huống mới. Herb Simon_ một nhân vật đóng vai trò lịch sử quan trọng trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo đã định nghĩa khái niệm "học" như thế này : Việc học biểu thị sự thay đổi trong hệ thống thích nghi theo kiểu nó có thể cho phép hệ thống thực hiện được những công việc hoặc những công việc được rút ra sẽ hữu hiệu hơn và ngày càng hữu hiệu hơn trong những lần tiếp theo. Hay nói cách khác tri thức của con người có thể được cải tiến là nhờ thông qua việc học. Tương tự như việc học của con người, chúng ta phải xây dựng các chương trình cho máy sao cho nó có khả năng học để thu thập được tri thức mới và biết cách xử lý tri thức mới để thích nghi với tình huống mới. Có nhiều phương pháp học cụ thể như : - Học nhờ các mạng neuron : là phương pháp học thay đổi cấu trúc bên trong của mạng hoặc thay đổi các trọng số kết nối giữa các neuron trong mạng. - Học ký ức (rote learning) : là phương pháp học bằng cách sử dụng một vài bộ nhớ để ghi nhận lại dữ liệu và đem ra sử dụng trong các tình huống tương tự. - Học nhờ lấy lời cố vấn (advice taking) : là phương pháp học nhờ thông tin cố vấn heuristic. - Học mẫu từ các ví dụ (concept learning) : là phương pháp học từ các mẫu ví dụ hoặc các mẫu bằng chứng. Nó được chia thành bốn loại phương pháp sau : Học giám sát (supervise