ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI
TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ
Lê Tuấn Vũ
MỘT SỐ VẤN ĐỀ VỀ HỆ CHUYÊN GIA
Ngành:
Công nghệ thông tin
Mã số:
1.01.10
LUẬN VĂN THẠC SĨ
NGƢỜI HƢỚNG DẪN KHOA HỌC
PGS.TS VŨ ĐỨC THI
Hà Nội - 2006
-2-
MỤC LỤC
MỤC LỤC 2
DANH SÁCH HÌNH VẼ 6
DANH SÁCH BẢNG BIỂU 6
BẢNG TỪ VIẾT TẮT 7
TỪ KHOÁ 7
LỜI CẢM ƠN 8
MỞ ĐẦU 9
CHƢƠNG 1 - HỆ CHUYÊN GIA, CÁC PHƢƠNG PHÁP BIỂU DIỄN TRI
THỨC TRONG MÁY TÍNH 13
1.1 HỆ CHUYÊN GIA 13
1.1.1 Định nghĩa 13
1.1.2 Hai yếu tố quan trọng của hệ chuyên gia 13
1.1.3 Lý do xây dựng và phạm vi ứng dụng của hệ chuyên gia 14
1.1.4 Tác dụng của hệ chuyên gia 14
1.1.4.1 Điều khiển 14
1.1.4.2 Thiết kế 15
1.1.4.3 Chẩn đoán 15
1.1.4.4 Giảng dạy 15
1.1.4.5 Diễn giải 16
1.1.4.6 Giám sát 16
1.1.4.7 Lập kế hoạch 16
1.1.4.8 Dự đoán 16
1.1.4.9 Chẩn trị 17
1.1.4.10 Lựa chọn 17
1.1.4.11 Mô phỏng 17
1.1.5 Cấu trúc của một hệ chuyên gia 17
1.1.5.1 Cơ sở tri thức 18
-3-
1.1.5.2 Bộ nhớ làm việc 18
1.1.5.3 Môtơ suy luận 19
1.1.5.4 Phƣơng tiện giải thích 19
1.1.5.5 Giao diện 20
1.1.6 Các đặc tính của hệ chuyên gia 21
1.1.6.1 Tách các tri thức ra khỏi điều khiển 21
1.1.6.2 Tri thức chuyên gia 22
1.1.6.3 Tập trung nguồn chuyên gia 22
1.1.6.4 Lập luận trên các ký hiệu 22
1.1.6.5 Lập luận may rủi 23
1.1.6.6 Lập luận không chính xác 23
1.1.6.7 Khả năng giải 23
1.1.6.8 Độ phức tạp vừa phải của vấn đề 24
1.1.6.9 Chấp nhận sai lầm 24
1.1.7 Các giai đoạn xây dựng một hệ chuyên gia 24
1.2 CÁC PHƢƠNG PHÁP BIỂU DIỄN TRI THỨC 25
1.2.1 Giới thiệu 25
1.2.2 Các loại tri thức 26
1.2.3 Các kỹ thuật biểu diễn tri thức 27
1.2.3.1 Bộ ba Đối tƣợng - Thuộc tính - Giá trị 27
1.2.3.2 Hệ luật 29
1.2.3.3 Mạng ngữ nghĩa 36
1.2.3.4 Frame 38
1.2.3.5 Logic 42
1.2.4 Một số kiến trúc hệ chuyên gia phổ biến 51
1.2.4.1 Hệ chuyên gia dựa trên luật 51
1.2.4.2 Hệ chuyên gia dựa trên frame 53
KẾT LUẬN CHƢƠNG MỘT 55
CHƢƠNG 2 - CƠ CHẾ SUY LUẬN TRONG HỆ CHUYÊN GIA 56
-4-
2.1 LẬP LUẬN 56
2.1.1 Suy luận theo cánh suy diễn 56
2.1.2 Suy luận quy nạp 57
2.1.3 Suy luận phỏng đoán 57
2.1.4 Suy luận tƣơng tự, loại suy 58
2.1.5 Suy luận theo lẽ thƣờng 58
2.1.6 Suy luận không đơn điệu 59
2.2 SUY DIỄN 60
2.2.1 Modus ponens và modus tollens 60
2.2.2 Giải vấn đề 62
2.2.3 Giải vấn đề một cách tự nhiên 64
2.3 SUY LUẬN TIẾN - LÙI 65
2.3.1 Tổng quan 65
2.3.2 Suy diễn tiến (Forward chaining) 65
2.3.3 Suy luận lùi (backward chaining) 70
2.3.3.1 Suy luận lùi 70
2.3.3.2 Lên lịch các đích 74
2.3.3.3 Các đích do ngƣời dùng đặt ra 74
2.3.3.4 Các đích do luật tạo ra 75
2.3.3.5 Cơ chế giải thích trong suy luận lùi 76
2.3.4 Ƣu nhƣợc điểm của các kỹ thuật suy luận 76
2.3.4.1 Ƣu điểm của suy luận tiến 76
2.3.4.2 Nhƣợc điểm của suy luận tiến 77
2.3.4.3 Ƣu điểm của suy luận lùi 77
2.3.4.4 Nhƣợc điểm của suy luận lùi 77
2.3.5 Chọn giữa suy luận tiến và suy luận lùi 77
KẾT LUẬN CHƢƠNG HAI 79
-5-
CHƢƠNG 3 - THIẾT KẾ, XÂY DỰNG HỆ TRỢ GIÚP KIỂM TOÁN VIÊN
PHÁT HIỆN CÁC KHU VỰC RỦI RO CỦA BÁO CÁO TÀI CHÍNH TRONG
QUÁ TRÌNH LẬP KẾ HOẠCH KIỂM TOÁN 80
3.1 ĐẶT VẤN ĐỀ 80
3.2 PHÂN TÍCH THÔNG TIN ĐẦU VÀO 81
3.2.1 Danh sách các chuyên gia 81
3.2.2 Danh mục các rủi ro 82
3.2.3 Danh mục đặc điểm điều tra 82
3.2.4 Bảng các luật xác định rủi ro của chuyên gia 82
3.3 PHÂN TÍCH THÔNG TIN ĐẦU RA 84
3.4 YÊU CẦU KHẢ NĂNG CỦA HỆ THỐNG 84
3.4.1 Yêu cầu của hệ thống 84
3.4.1.1 Đối với kiểm toán viên: 84
3.4.1.2 Đối với đơn vị: 85
3.4.2 Khả năng của hệ thống 85
3.5 TỔ CHỨC DỮ LIỆU VÀ SƠ ĐỒ THIẾT KẾ HỆ THỐNG 85
3.5.1 Hình thức biểu diễn dữ liệu 85
3.5.2 Phƣơng án tổ chức dữ liệu 86
3.6 THUẬT TOÁN PHÁT HIỆN RỦI RO CỦA BÁO CÁO TÀI CHÍNH 86
3.7 GIAO DIỆN CỦA HỆ THỐNG 88
3.7.1 Giao diện chính 88
3.7.2 Cập nhật cơ sở tri thức xác định khả năng rủi ro 90
3.7.3 Xác định rủi ro 91
KẾT LUẬN 92
TÀI LIỆU THAM KHẢO 93
-6-
DANH SÁCH HÌNH VẼ
Hình 1.1: So sánh về việc giải vấn đề giữa chuyên gia và hệ chuyên gia 18
Hình 1.2: Các thành phần của một hệ chuyên gia 21
Hình 1.3: Các giai đoạn xây dựng hệ chuyên gia 25
Hình 1.4: Biểu diễn tri thức theo bộ ba O - A - V 28
Hình 1.5: Ví dụ do suy diễn dựa trên luật 30
Hình 1.6: Một phần nội dung trong bộ nhớ cho biết tuổi của các các nhân 33
Hình 1.7: Tập các luật liên quan đến việc hỏng xe 35
Hình 1.8 Khí cầu GoodYear thể hiện trên mạng ngữ nghĩa 37
Hình 1.9 Cấu trúc frame 39
Hình 1.10: Nhiều mức của frame mô tả quan hệ phức tạp hơn 40
Hình 1.11: Tay máy và các khối hộp 48
Hình 1.12 Kiến trúc hệ chuyên gia dựa trên luật 53
Hình 2.1: Các hoạt động của hệ thống suy diễn tiến 66
Hình 2.2: Các bƣớc suy diễn lùi 72
Hình 2.3 Các bƣớc xác định lỗi trong mƣời module 75
Hình 3.1 Sơ đồ dữ liệu quan hệ của hệ thống 86
Hình 3.2 Giao diện chính của chƣơng trình 88
Hình 3.3 Cập nhật danh mục đặc điểm xác định khả năng rủi ro 89
Hình 3.4 Giao diện chức năng cập nhật cơ sở tri thức 90
Hình 3.5 Giao diện chức năng xác định rủi ro 91
DANH SÁCH BẢNG BIỂU
Bảng 1.1 Ví dụ minh họa về O-A-V 29
Bảng 1.2 Một Frame xe hơi 40
Bảng 1.3 Frame mô tả con voi 42
Bảng 1.4 Các phép toán logic và các kí hiệu sử dụng 42
Bảng 1.5. Bảng chân lí với các giá trị Đúng (T), Sai (F) 43
-7-
Bảng 3.1 Cấu trúc thiết kế bảng chuyên gia 82
Bảng 3.2 Cấu trúc thiết kế bảng luật xác định khu vực rủi ro 83
Bảng 3.3 Ví dụ về dữ liệu trong bảng luật xác định khu vực rủi ro 83
Bảng 3.4 Cấu trúc thiết kế bảng luật xác định khả năng rủi ro 84
BẢNG TỪ VIẾT TẮT
Từ hoặc cụm từ
Từ viết tắt
Từ tiếng Anh
Hệ Chuyên gia
HCG
Expert System
Cơ sở tri thức
CSTT
Knowleage Base
Công nghệ thông tin
CNTT
Information Technology
Bộ nhớ vĩnh cửu
LTM
Long-term memory
Bộ nhớ tạm thời
STM
Short term memory
Bộ ba đối tƣợng - thuộc tính - giá trị
O-A-V
Object-Attribute-Values
Mạng ngữ nghĩa
SN
Semantic Networks
Suy diễn tiến
FC
Forward chaining
Suy diễn lùi
BC
Backward chaining
Tổ chức kiểm toán quốc tế BDO
BDO
BDO
Kiểm toán viên
KTV
Auditer
TỪ KHOÁ
Expert System, Hệ chuyên gia, Cơ sở tri thức, Biểu diễn tri thức, Suy diễn tiến, Suy
diễn lùi, Kiểm toán, Báo cáo tài chính, Khu vực rủi ro, Khả năng rủi ro
-9-
MỞ ĐẦU
1 TÍNH CẤP THIẾT CỦA ĐỀ TÀI
Thế giới ngày nay phát triển mạnh mẽ với các hoạt động vô cùng đa dạng và
phức tạp đòi hỏi những khả năng giải quyết các nhiệm vụ ở mức độ trí tuệ ngày
càng cao. Lĩnh vực trí tuệ nhân tạo nói chung và của hệ chuyên gia nói riêng đã góp
phần tạo ra các hệ thống có được những khả năng trí tuệ của con người, có được
những tri thức tiên tiến của các chuyên gia để giải quyết các vấn đề phức tạp trong
đời sống xã hội. Như P.Winson một chuyên gia nổi tiếng về trí tuệ nhân tạo đã nhấn
mạnh:
“Mục đích chính của trí tuệ nhân tạo là làm cho các máy tính điện tử thông minh
hơn, có ích hơn và giúp khám phá các quy luật về hoạt động, khả năng trí tuệ của
con người. Từ đây sẽ tác động trực tiếp làm con người thông minh hơn, hoạt động
hiệu quả hơn”.
Các hệ chuyên gia đang có sức thu hút mạnh mẽ do những ưu điểm nổi bật của
nó thể hiện ở một số điểm sau:
- Các chương trình hệ chuyên gia ngày càng tỏ ra hữu ích và tiện lợi, đáp ứng
được nhu cầu thực tế.
- Các chương trình hệ chuyên gia ngày càng tỏ ra có tính khả thi cao.
- Các hệ chuyên gia thì không có cá tính vì vậy nó có thể phù hợp với nhiều cá
nhân.
Trên thế giới, các hệ chuyên gia đã xuất hiện khá sớm và nó đã đi sâu vào đời
sống xã hội. MYCIN là hệ chuyên gia thành công đầu tiên trên thế giới. Nó được
xây dựng tại trường tổng hợp Stanford (Mỹ) vào giữa những năm bảy mươi nhằm
giúp các thày thuốc chẩn đoán các bệnh do vi khuẩn. Vấn đề chẩn bệnh thực chất là
quá trình so sánh các triệu chứng của bệnh nhân với các triệu chứng của từng loại
bệnh để tìm ra loại bệnh thích ứng. Vấn đề nan giải là ở chỗ các thày thuốc khó lòng
mà chẩn đoán được nhanh và đúng tất cả các loại bệnh có thể. MYCIN thoả mãn
yêu cầu đó bằng các kết luận đáng tin cậy.
-10-
Một ví dụ khác là hệ chuyên gia hiện đã đứng vững trên thị trường trong nhiều
năm trước đây là PROSPECTOR, do Richard Duds, Peter Hard và Rene Reboh xây
dựng. PROSPECTOR là một hệ chuyên gia trong lĩnh vực địa chất. Chương trình
này có nhiều dạng khác nhau, trong đó có chương trình phát hiện mỏ dầu, khí đốt tự
nhiên và khí heli.
Ở nước ta, theo như những thông tin mà tôi được biết, đã có một số tác giả xây
dựng những hệ chuyên gia trong các lĩnh vực như y học, thiết kế tự động hóa, giáo
dục đào tạo, dự báo kinh tế Một vài ứng dụng đã thực sự có hiệu quả, tuy nhiên,
tính phổ cập và đa dạng của những hệ chuyên gia tại Việt Nam không lớn. Trên
bình diện khác, việc ứng dụng thành quả của những hệ chuyên gia đã thành công
trên thế giới ở Việt Nam cũng không được thực hiện. Do vậy, những người làm
công nghệ thông tin, những nhà quản lý và những cơ sở sản xuất cần phải kết hợp
chặt chẽ với nhau để tạo ra những sản phẩm tin học có giá trị thúc đẩy đời sống xã
hội.
Xuất phát từ những lợi ích to lớn của hệ chuyên gia và từ nhu cầu thực tế chúng
tôi chọn đề tài theo hướng làm ra một sản phẩm cụ thể để ứng dụng vào công tác
chuyên môn.
Tại thời điểm mà tôi thực hiện luận văn này, Việt Nam đang đứng trước cơ hội
lớn gia nhập tổ chức thương mại thế giới (WTO), những thời cơ cũng như thách
thức đang rất gần với các doanh nghiệp của Việt Nam. Để nâng cao năng lực cạnh
tranh, tăng tốc phát triển và thu hút được các nguồn vốn đầu tư mỗi doanh nghiệp
phải minh bạch hóa hệ thống tài chính kế toán của mình. Và các công ty kiểm toán
độc lập sẽ được lựa chọn để làm việc này. Chúng ta đã có khá nhiều kiểm toán viên
có chứng chỉ của Việt Nam cũng như quốc tế, nhưng số lượng này vẫn chưa đáp
ứng được nhu cầu. Hơn nữa, kinh nghiệm và trình độ của các kiểm toán viên trong
các công ty kiểm toán là không đồng đều.
Chúng tôi vẫn thường tự đặt ra những câu hỏi:
- Làm thế nào để sử dụng được một cách rộng rãi các tri thức kiểm toán kế
toán của các chuyên gia trong tất cả các công ty kiểm toán?
-11-
- Làm thế nào để nâng cao trình độ chuyên môn của đội ngũ trợ lý kiểm toán
và nhất là các kiểm toán viên mới vào nghề.
Có nhiều cách khác nhau để tìm câu trả lời cho các câu hỏi trên. Cách giải quyết
của chúng tôi là xây dựng một chương trình “Hệ trợ giúp kiểm toán viên phát
hiện các khu vực rủi ro của báo cáo tài chính trong quá trình lập kế hoạch
kiểm toán”. Việc kiểm tra tất cả các khoản mục của một báo cáo tài chính đối với
kiểm toán viên là không thể thực hiện trong một thời gian có giới hạn. Trên cơ sở
một thông tin thực tế của đơn vị được kiểm toán, thông qua chương trình kiểm toán
viên có thể “nhờ” các chuyên gia nổi tiếng trong lĩnh vực chuyên môn phát hiện ra
các khu vực rủi ro. Từ kết luận khu vực rủi ro của các chuyên gia và dựa trên những
nhận định của mình, kiểm toán viên có thể nhanh chóng đưa ra một kết luận tốt về
các khu vực rủi ro cũng như khả năng rủi ro của đơn vị và có những thủ tục kiểm tra
thích hợp.
2 MỤC ĐÍCH NGHIÊN CỨU
Tìm hiểu các phương pháp biểu diễn tri thức, các kỹ thuật suy diễn thường sử
dụng trong hệ chuyên gia để cuối cùng xây dựng nên một chương trình hệ chuyên
gia ứng dụng trong kiểm toán báo cáo tài chính: Trợ giúp kiểm toán viên phát hiện
các khu vực rủi ro của báo cáo tài chính trong quá trình lập kế hoạch kiểm toán
3 NHIỆM VỤ NGHIÊN CỨU
Phân tích, đánh giá ưu khuyết của các phương pháp biểu diễn tri thức, các cơ
chế suy diện trong hệ chuyên gia. Vận dụng để xây dựng một chương trình ứng
dụng vào trong thực tế của việc xác định các khu vực rủi ro và đưa ra các thủ tục
kiểm tra thích hợp.
4 PHẠM VI NGHIÊN CỨU
Chúng tôi sử dụng phương pháp frame để biểu diễn tri thức và xây dựng một
chương trình ứng dụng trong việc phán đoán các khu vực rủi ro của một báo cáo tài
chính và đưa ra các thủ tục kiểm tra thích hợp.
5 CẤU TRÚC LUẬN VĂN
-12-
Luận văn gồm khoảng 100 trang. Ngoài các phần phụ lục, tài liệu tham khảo và
các trang hình minh hoạ, luận văn gồm các phần và nội dung chính như sau:
Phần mở đầu đặt vấn đề về mục đích chọn đề tài, tính khoa học và tính thực tiễn
(tính thời sự) của đề tài. Bố cục và nội dung chính của luận văn cùng các kết quả
chính mà luận văn đạt được.
Chương 1: Gồm một số nội dung:
- Khái niệm hệ chuyên gia, vai trò của hệ chuyên gia trong thực tế đời sống.
- Cấu trúc của hệ chuyên gia.
- Các đặc tính của hệ chuyên gia.
- Các giai đoạn xây dựng hệ chuyên gia.
- Các phương pháp biểu diễn tri thức.
Chương 2: Đây là chương cơ bản nhất của luận văn. Toàn bộ nội dung chương
đi sâu vào giới thiệu và phân tích các phương pháp suy luận sử dụng trong việc xây
dựng môtơ suy diễn - được coi là trái tim của hệ chuyên gia.
Chương 3: Trình bày một nghiên cứu: “Hệ trợ giúp kiểm toán viên phát hiện các
khu vực rủi ro của báo cáo tài chính trong quá trình lập kế hoạch kiểm toán”
Phần kết luận: Chủ yếu đánh giá những mặt mà luận văn đã đạt được, những hạn
chế và hướng phát triển của đề tài.
6 PHƢƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
Nghiên cứ các cơ sở khoa học của hệ chuyên gia như: Các phương pháp biểu
diễn tri thức và các phương pháp suy luận thường dùng trong hệ chuyên gia từ đó
xây dựng một chương trình ứng dụng trong thực tế.
-13-
CHƢƠNG 1 - HỆ CHUYÊN GIA, CÁC PHƢƠNG PHÁP
BIỂU DIỄN TRI THỨC TRONG MÁY TÍNH
1.1 HỆ CHUYÊN GIA
1.1.1 Định nghĩa
“Hệ chuyên gia là một chương trình thiết kế theo mô hình và cách thức giải
quyết các vấn đề của người chuyên gia” [7,7]
Cụ thể hơn có thể được định nghĩa như sau: “Hệ chuyên gia là một hệ thống
phần mềm chứa các thông tin và tri thức cùng với các quá trình suy luận về một lĩnh
vực cụ thể nào đó để giải quyết các vấn đề khó và hóc búa đòi hỏi sự tinh thông đầu
đủ của chuyên gia con người đối với giải pháp của họ” [3,15].
1.1.2 Hai yếu tố quan trọng của hệ chuyên gia
Hai yếu tố quan trọng của hệ chuyên gia là tri thức chuyên gia và lập luận. Hệ
thống có hai khối chính là cơ sở tri thức và môtơ suy luận [5].
Cơ sở tri thức: Chứa các tri thức chuyên sâu về lĩnh vực như chuyên gia. Cơ sở
này gồm các sự kiện, các luật, các khái niệm và các quan hệ. Người ta thể hiện các
tri thức này ở dạng thích hợp.
Môtơ suy luận: Là bộ xử lý tri thức được mô hình hoá theo cách lập luận của
chuyên gia. Môtơ hoạt động trên thông tin các vấn đề đang xét, so sánh với tri thức
lưu trong cơ sở tri thức rồi rút ra kết luận hay bình luận. Như vậy người ta cần có kỹ
năng về suy diễn.
Tóm lại, công thức cơ bản của Wirth trong lập trình là:
Thuật giải + Cấu trúc dữ liệu = Chương trình
Với hệ chuyên gia là:
Tri thức + Suy luận = Hệ chuyên gia
-14-
1.1.3 Lý do xây dựng và phạm vi ứng dụng của hệ chuyên gia
- Hệ chuyên gia có thể hoạt động như một chuyên gia trong việc truy tìm
thông tin từ nhiều nguồn, từ nhiều chuyên gia.
- Hệ chuyên gia giữ lâu dài các tri thức chuyên gia, ngay cả khi chuyên gia
mất đi.
- Hệ chuyên gia cho kết quả bền vững, không bị cảm tính và thất thường như
con người.
- Tốc độ hệ chuyên gia tỏ ra ưu việt, nhất là xử lý nhiều vấn đề cùng một lúc.
- Công việc của chuyên gia là cao và có xu hướng tăng lên, trong khi giá hệ
chuyên gia giảm [5][7,9].
Một vài lý do để hệ chuyên gia được phát triển nhằm thay thế các chuyên gia là:
- Người ta cần có chuyên gia ngày cả ngoài giờ hay tại những nơi xa nguy
hiểm.
- Việc tự động hoá công việc trong dây chuyền cần đến chuyên gia, mà con
người không thể đáp ứng được.
- Cần tạo điều kiện cho các chuyên gia nghỉ ngơi và khi cần đến chuyên gia có
thể thuê với giá cao.
Người ta xây dựng hệ chuyên gia để trợ giúp bản thân chuyên gia do nhu cầu:
- Hỗ trợ chuyên gia trong công việc nhỏ để nâng cao năng suất.
- Hỗ trợ chuyên gia trong công việc phức tạp để quản lý sự phức tạp một cách
hiệu quả.
- Dùng lại các tri thức chuyên gia khi không còn nhớ được [5][7,11].
1.1.4 Tác dụng của hệ chuyên gia
1.1.4.1 Điều khiển
Các hệ thống điều khiển quản lý theo cách phù hợp các hành vi hệ thống, chẳng
hạn điều khiển quá trình sản xuất hay điều trị bệnh nhân. Một chuyên gia về điều
khiển lấy các dữ liệu về các thao tác hệ thống, diễn giải dữ liệu này để hiểu về trạng
thái hệ thống hay dự đoán trạng thái tương lai, và xác định hay khai thác các điều
-15-
chỉnh cần thiết. Các hệ thống điều khiển cần diễn giải và giám sát để theo dõi hành
vi hệ thống theo thời gian. Một vài hệ thống còn dự đoán và lập kế hoạch để tránh
các rủi ro đã tiên liệu [5][7,17].
1.1.4.2 Thiết kế
Hệ thống thiết kế có nhiệm vụ xây dựng các đối tượng theo các ràng buộc.
Chẳng hạn người ta thiết kế hệ thống máy tính với đủ yêu cầu về cấu hình bộ nhớ,
tốc độ… Các hệ thống này thường thực hiện các bước công việc; mỗi bước tuân
theo các ràng buộc riêng. Những bước này phụ thuộc lẫn nhau nên khó thay đổi một
bước riêng lẻ. Do vậy, loại hệ thống này thường được xây dựng theo kỹ thuật suy
diễn không đơn điệu [5][7].
1.1.4.3 Chẩn đoán
Các hệ thống chẩn đoán chỉ ra các chức năng trong hệ thống hay phát hiện lỗi
dựa trên các quan sát thông tin. Hầu hết các hệ thống chẩn đoán có tri thức về điều
kiện, nguyên nhân phát sinh lỗi. Chẳng hạn, hệ thống chẩn đoán bệnh dựa trên các
triệu chứng của người bệnh, hay hệ thống định vị nơi hỏng trong mạnh điện. Gần
đây, có khuynh hướng sử dụng tiếp cận dựa trên mô hình. Khuynh hướng này cho
phép mô hình hoá các hành vi bình thường của hệ thống và phát hiện, chẩn đoán lỗi
[5][7].
1.1.4.4 Giảng dạy
Các hệ thống giảng dạy giúp giáo dục sinh viên trong một vài môn học. Lúc đó
sinh viên sẽ là hệ thống cần được chẩn đoán và chỉnh lý. Hệ chuyên gia tương tác
với sinh viên để tạo ra mô hình tìm hiểu sinh viên theo môn học. Mô hình sinh viên
sẽ được so sánh với mô hình mẫu để phát hiện mặt yếu trong hiểu biết của sinh
viên. Rồi hệ thống có các chỉ dẫn để bổ túc kiến thức cho sinh viên [5][7].
-16-
1.1.4.5 Diễn giải
Các hệ thống diễn giải cho phép hiểu tình huống từ các thông tin sẵn có. Điển
hình là thông tin được rút ra từ các dữ liệu của máy dò, thiết bị hay kết quả thí
nghiệm… Chẳng hạn như các đầu dò giám sát, các hệ thống ảnh, các kết quả phân
tích tiếng nói. Các hệ thống dịch các dữ liệu thô sang dạng kí hiệu tiện cho việc mô
tả tình huống. Các hệ thống này thường tiếp xúc với dữ liệu trong môi trường có
nhiễu, không đầy đủ, không hiện thực và cần đến lập luận không chính xác hay lập
luận thống kê [5][7].
1.1.4.6 Giám sát
Các hệ thống giám sát so sánh thông tin quan sát về hành vi của hệ thống với các
trạng thái hệ thống được coi là gay cấn. Các hệ thống giám sát diễn giải tín hiệu thu
được từ đầu dò và so sánh thông tin này với các trạng thái đã biết. Khi phát hiện
điều gay cấn, hệ thống sẽ kích hoạt một loạt các nhiệm vụ [5][7].
1.1.4.7 Lập kế hoạch
Các hệ thống lập kế hoạch tạo các hành động đạt được đích theo các ràng buộc.
Chẳng hạn việc lập kế hoạch các nhiệm vụ cho người máy để thực hiện chức năng
nào đó. Một vài hệ thống lập kế hoạch cần mềm dẻo để cho phép thay đổi các
nhiệm vụ nhỏ khi phải xử lý một loạt các thông tin mới. Do vậy nó có khả năng
thực hiện lại một số bước lập kế hoạch, cho phép quay ngược lại đến trạng thái quan
trọng, để tránh làm lại từ đầu. Cũng như công việc thiết kế, các hệ thống lập kế
hoạch dùng lập luận không đơn điệu [5][7].
1.1.4.8 Dự đoán
Người ta dùng hệ dự báo để biết kết quả mà các tình huống gây ra. Các hệ thống
này dự báo các sự kiện tương lai theo thông tin đã có và theo mô hình về bài toán.
Các hệ thống dự đoán cần trang bị khả năng lập luận về thời gian hay các sự kiện
theo thời gian. Các mô hình cần rút ra được cách mà các hành động tác động đến
các sự kiện tương lai. Chẳng hạn hệ thống tiên đoán về thất bát nông nghiệp do
-17-
thiên tai, sâu hại. Các mô hình mô phỏng thông minh thường được dùng trong các
hệ thống này [5][7].
1.1.4.9 Chẩn trị
Các hệ thống chẩn trị khuyến cáo các giải pháp đối vơi các chức năng sai.
Chúng có thể dùng nhiệm vụ chẩn đoán để xác định chức năng sai, rồi kết hợp với
việc lập kế hoạch để có cách điều trị phù hợp [5][7].
1.1.4.10 Lựa chọn
Các hệ thống lựa chọn dùng để xác định một lựa chọn tốt nhất. Chúng làm việc
trên các đặc tả về vấn đề do người dùng cung cấp để tìm giải pháp khớp nhất đối
với đặc tả này. Trong các hệ chuyên gia người ta thường dùng thuật suy diễn không
chính xác hoặc hàm đánh giá khớp [5][7].
1.1.4.11 Mô phỏng
Các hệ chuyên gia mô phỏng mô hình hoá một quá trình hay một hệ thống để
nghiên cứu tác nghiệp mới dưới điều kiện đa dạng. Chúng mô hình hoá các thành
phần khác nhau của hệ thống và của sự tương tác trong hệ thống. Người sử dụng
được phép chỉnh lý mô hình cho phù hợp với điều kiện giả thiết đã có. Với mô hình
trên các thông tin do người dùng cung cấp, các hệ thống này có thể tiên đoán các
điều kiện thao tác đối với hệ thống thực [5][7].
1.1.5 Cấu trúc của một hệ chuyên gia
Trong lĩnh vực hệ chuyên gia, các chuyên gia chú trọng vào tri thức của vấn đề.
Loại tri thức này được gọi là tri thức lĩnh vực, các chuyên gia lưu trong bộ nhớ vĩnh
cửu LTM (Long-term memory).
Lúc cho lời khuyên, chuyên gia cần thu thập các sự kiện về lĩnh vực, lưu nó
trong bộ nhớ tạm thời STM (Short term memory). Chuyên gia lập luận về vấn đề
bằng cách kết hợp các sự kiện STM với LTM. Dùng quá trình này, chuyên gia suy
luận thông tin mới về vấn đề và đi đến kết luận [3,16][5][7,27].
-18-
Hình 1.1: So sánh về việc giải vấn đề giữa chuyên gia và hệ chuyên gia
1.1.5.1 Cơ sở tri thức
Trong hệ chuyên gia, các tri thức chuyên gia được bảo quản trong cơ sở tri thức.
Nó cũng là khối LTM trong mô hình giải vấn đề của con người.
Cơ sở tri thức là thành phần chính bên cạnh các thành phần giải vấn đề trong hệ
thống dựa trên tri thức. Trong khuôn khổ của hệ chuyên gia thì cơ sở tri thức được
định nghĩa là một phần trong hệ chuyên gia chứa các tri thức về lĩnh vực.
1.1.5.2 Bộ nhớ làm việc
Bộ nhớ làm việc chứa các sự kiện liên quan đến các vấn đề đang xét. Nó tương
ứng với STM trong mô hình giải quyết vấn đề của con người.
Bộ nhớ làm việc là một phần trong hệ chuyên gia chứa các sự kiện của vấn đề đang
được xét.
Khi trao đổi với hệ chuyên gia, người dùng nhập thông tin về vấn đề hiện tại vào
bộ nhớ làm việc. Hệ thống khớp thông tin này với tri thức trong cơ sở tri thức để
suy luận ra sự kiện mới. Hệ thống lại nhập sự kiện mới này vào bộ nhớ làm việc và
tiếp tục quá trình. Vậy bộ nhớ làm việc sẽ có các thông tin do người dùng đưa vào
Bộ nhớ vĩnh cửu LTM
(Các tri thức về lĩnh vực)
Suy luận
Bộ nhớ tạm thời STM
(Các sự kiện suy luận, các
kết luận)
Lời
khuyên
(Các sự
kiện, các
kết luận)
Cơ sở tri thức
(Các tri thức về lĩnh vực)
Mô tơ
Suy luận
Bộ nhớ làm việc
(Các sự kiện suy luận, các
kết luận)
Người
dùng
(Các sự
kiện, các
kết luận)
Giải vấn đề của chuyên gia
Giải vấn đề của hệ chuyên gia
-19-
và các thông tin do máy suy luận ra. Các thông tin này thường được gọi là ngữ cảnh
của phiên làm việc.
Nhiều ứng dụng của hệ chuyên gia có thể lấy các thông tin từ bộ nhớ ngoài như
cơ sở dữ liệu, bảng tính… Chúng được tải vào bộ nhớ làm việc trước phiên làm
việc. Quá trình suy luận có thể chỉ dùng các thông tin này, hoặc dùng các thông tin
này như thông tin bổ sung.
Hệ thống dựa trên tri thức: Các hệ thống dựa trên tri thức là hệ thống phần mềm;
trong đó các tri thức về lĩnh vực bài toán được cô lập và lưu trữ trong cơ sở tri thức,
và được xử lý, đánh giá nhờ thành phần giải vấn đề độc lập với bài toán.
1.1.5.3 Môtơ suy luận
Hệ chuyên gia mô hình hoá quá trình lập luận của con người trong khối môtơ
suy luận, hay thường gọi là môtơ suy diễn.
Môtơ suy luận (inference engine): Quá trình trong đó hệ chuyên gia cho phép
khớp các sự kiện trong bộ nhớ làm việc của các tri thức về lĩnh vực trong cơ sở tri
thức, để rút ra kết luận về vấn đề.
Môtơ suy luận làm việc dựa trên các sự kiện trong bộ nhớ làm việc và tri thức về
lĩnh vực trong cơ sở tri thức để rút ra thông tin mới. Vậy nó tìm các luật để khớp
các phần giả thiết của luật với thông tin có trong bộ nhớ. Khi phát hiện thấy khớp,
kết luận của thông tin này là mới.
1.1.5.4 Phương tiện giải thích
Nói đến hệ chuyên gia, người ta thường đề cập đến khả năng không thể tách rời
là khả năng giải thích các suy luận của nó. Trong mô hình giải vấn đề của hệ chuyên
gia, người ta có thể bổ sung một khối được gọi là phương tiện giải thích. Dùng
phương tiện này, hệ chuyên gia giải thích cho người dùng “tại sao” nó yêu cầu một
câu hỏi, và “cách” đi đến kết luận.
Phương tiện này tạo điều kiện thuận lợi cho cả người phát triển hệ thống lẫn
người dùng. Người phát triển có thể dùng nó để phát hiện chỗ sai trong tri thức của
-20-
hệ thống trong khi người dùng sẽ thuận tiện và dễ dàng hiểu thấu lập luận của hệ
thống.
Giải thích về cách suy luận: Giải bài toán trong hệ chuyên gia không giống như
trong chương trình bình thường. Chúng khác nhau ở chỗ hệ chuyên gia làm việc
trên các vấn đề không có cấu trúc giống nhau, trong khi bài toán trong các chương
trình cổ điển đã có các bước giải, tức bài toán có cấu trúc hoàn toàn được xác định.
Việc giải thích “thế nào” của hệ chuyên gia sẽ khiến người dùng tin tưởng thêm vào
khuyến cáo của hệ thống, và cũng là cách để nâng cao độ tin cậy của kết luận.
Hệ chuyên gia giải thích “thế nào” theo cách đi lùi của luật để đưa ra kết luận.
Đường đi ngược này là mạch suy luận của hệ thống.
Giả thích tại sao: Một hệ chuyên gia có thể giải thích tạ sao nó đặt ra một câu
hỏi. Khi tham vấn chuyên gia, sự tương tác quan trọng ở chỗ nó giúp chuyên gia cởi
mở, thân thiện, có tác dụng gợi mở tri thức chuyên gia. Người ta cũng có thể hỏi
chuyên gia “tại sao” về các xét đoán, suy luận…khi thấy thuận tiện. Câu trả lời có
tác dụng làm người dùng thoải mái thêm và có thể biết được điều mà chuyên gia
đang cho là quan trọng.
1.1.5.5 Giao diện
Tương tác giữa hệ chuyên gia và người dùng thường được thiết kế theo kiểu như
ngôn ngữ tự nhiên. Yêu cầu đặt ra đối với người thiết kế là đảm bảo tương tác này
như tương tác giữa những con người. Yêu cầu cơ bản về thiết kế là trả lời được các
câu hỏi. Để đạt được độ tin cậy cao về các ý kiến chuyên gia, cũng như đạt được tin
tưởng cao từ phía người dùng, việc thiết kế câu hỏi cũng cần được lưu ý. Các loại
giao diện như hướng đồ hoạ, thực đơn, biểu tượng hay tự xác định … là các loại
được dùng.
Một lưu ý khác là nên trang bị các khả năng cho phép người dùng thay đổi thông
tin hay thay đổi các phát biểu về bài toán. Việc này giúp người dùng chỉnh lý kết
luận thu được dựa trên các thông tin cũ
-21-
Hình 1.2: Các thành phần của một hệ chuyên gia
1.1.6 Các đặc tính của hệ chuyên gia
1.1.6.1 Tách các tri thức ra khỏi điều khiển
Cơ sở tri thức và môtơ suy luận là các khối tách rời. Một khối chứa các tri thức
về chuyên gia lĩnh vực, khối kia là cơ chế giải vấn đề độc lập với khối cơ sở tri
thức. Việc phân tách các tri thức của hệ thống với điều khiển là khía cạnh có giá trị
trong hệ chuyên gia. Đó là điểm khác biệt của hệ chuyên gia với chương trình bình
thường.
Các chương trình máy tính bình thường nhập các tri thức của chương trình cùng
với thao tác điều khiển trên tri thức đó. Điều này không đảm bảo tính độc lập giữa
việc mã hoá các tri thức và việc xử lý các tri thức đó. Do vậy mà khó xem xét các tri
thức ở dạng mã hoá và rất khó để hiểu được đang dùng tri thức nào, cách dùng ra
sao.
Người dùng
Các hệ
thống khác
Giao diện
người dùng
Giao diện
hệ thống
Cơ sở
tri thức
trường
hợp
Giải thích
Bộ phận
giải vấn đề
Cơ sở
tri thức
lĩnh
vực
Chuyên gia
Giao diện với
chuyên gia
Thu
thập
tri
thức
Bộ nhớ làm việc
Quan sát
Hệ chuyên gia
Công cụ phát triển
-22-
Do trong hệ chuyên gia đã tách hai khối tri thức và xử lý, các nhiệm vụ bảo trì
và thay đổi dễ được thực hiện. Người ta dễ dàng thay đổi một phần tri thức cũng
như thêm bất kì tri thức nào tại bất cứ đâu trong cơ sở tri thức. Nếu cần thay đổi
điều khiển, người ta thay đổi thuật toán trong môtơ suy luận [5][7,32].
1.1.6.2 Tri thức chuyên gia
Điểm quan trọng trong hệ chuyên gia là thu thập được các tri thức của chuyên
gia. Tri thức này bao gồm các tri thức về lĩnh vực và kỹ năng giải vấn đề. Các tri
thức thu được từ nhiều chuyên gia, không nhất thiết là ý tưởng sáng chói hay độc
đáo mà là đặc biệt, sâu về lĩnh vực.
Thuật ngữ “chuyên gia” mô tả người có kỹ năng về giải đúng vấn đề và giải vấn
đề theo cách hiệu quả. Họ có thể thể hiện khả năng lập luận và khả năng này là quá
khó đối với người cùng lĩnh vực. Các chuyên gia là người sở hữu các tri thức
chuyên gia lĩnh vực[5][7,32].
1.1.6.3 Tập trung nguồn chuyên gia
Hầu hết các chuyên gia có kỹ năng giải quyết vấn đề trong lĩnh vực liên quan
đến nguồn tri thức chuyên gia. Tuy nhiên, ngoài lĩnh vực này các chuyên gia có thể
không có khả năng giải vấn đề. Con người bình thường cũng như vậy. Chẳng hạn
không thể dùng hệ chuyên gia ngành y để sửa máy vi tính được.
Một khó khăn chung đối với các nhà thiết kế hay phát triển hệ thống là thu thập
các tri thức chuyên gia để giải các vấn đề khó, phức tạp. Một trong những phương
pháp đề xuất là trực tiếp làm việc với tri thức chuyên sâu về vấn đề và làm việc với
bài toán được xác định tốt [5][7,33].
1.1.6.4 Lập luận trên các ký hiệu
Các hệ chuyên gia thể hiện tri thức ở dạng ký hiệu. Người ta có thể dùng các ký
hiệu để thể hiện các loại tri thức đa dạng, như các sự kiện, khái niệm, hay các luật.
Ngoài thể hiện các ngôn ngữ tự nhiên ở dạng ký hiệu, các hệ chuyên gia còn xử lý
các ký hiệu này khi giải vấn đề [5][7,33].
-23-
1.1.6.5 Lập luận may rủi
Các chuyên gia tinh tường trong việc dùng kinh nghiệm để giải đúng và hiệu
quả bài toán đang xét. Qua kinh nghiệm đã dùng, họ hiểu về vấn đề một cách thực
tế và giữ dưới dạng may rủi. Các may rủi điển hình do chuyên gia dùng khi giải vấn
đề có thể thể hiện trong một số ví dụ sau:
- Với vấn đề hỏng xe ô tô, kiểm tra điện trước tiên
- Trong mùa hè, người ta thường uống nhiều nước
- Nếu gặp bệnh có tính di truyền, nên kiểm tra lịch sử bệnh của bệnh nhân.
May rủi được dùng trong hệ chuyên gia để giúp người ta đi nhanh đến giải pháp.
Trong hệ chuyên gia, chiến lược lập luận này không giống như các thủ tục chính
xác của chương trình bình thường. Chương trình xử lý dữ liệu theo thuật toán,
nhưng hệ chuyên gia thường dùng các kỹ thuật lập luận may rủi. Thật toán thể hiện
một loạt các nghiệp vụ xác định rõ cần thực hiện[5][7,35].
1.1.6.6 Lập luận không chính xác
Hệ chuyên gia được coi là thành công trong ứng dụng cần đến lập luận không
chính xác. Những loại ứng dụng này đặc trưng bằng thông tin không chắc chắn,
nhập nhằng hay không sẵn sàng, đặc trưng bằng tri thức lĩnh vực do việc suy luận
một cách không chính xác cung cấp. Thực tế thường xẩy ra như vậy, chẳng hạn bác
sĩ khám bệnh nhân vào cấp cứu trong hoàn cảnh không hỏi được nhiều thông tin
[5][7,36].
1.1.6.7 Khả năng giải
Hệ chuyên gia được xây dựng trên cơ sở tri thức chuyên gia. Vậy không nên cho
rằng hệ chuyên gia giải được bất kỳ bài toán nào, để rồi thất vọng về nó. Hệ chuyên
gia chỉ dùng tốt đối với các loại bài toán mà chuyên gia giải được.
Nếu không có chuyên gia để giải vấn đề thì người ta khó hy vọng có được hệ
chuyên gia thay thế. Nếu vấn đề quá mới và thay đổi quá nhanh thì không thiết kế
được hệ chuyên gia [5][7,37].
-24-
1.1.6.8 Độ phức tạp vừa phải của vấn đề
Đánh giá về loại vấn đề giải bằng hệ chuyên gia, người ta nhận thấy các vấn đề
cần phức tạp vừa phải, không dễ và cũng không quá khó. Nói chung nếu nhiệm vụ
dễ đến mức chỉ một số ít chuyên gia đã giải được thì khó đánh giá được công sức
của hệ chuyên gia. Tuy nhiên cũng có loại nhiệm vụ đơn giản nhưng cần được thực
hiện nhiều lần, chẳng hạn như thực hiện nhiều lần cùng một việc ra quyết định.
Vấn đề không được phức tạp đến mức gây ra tình trạng không thể quản lý nổi ở
tầm của hệ chuyên gia, chẳng hạn như phải cần đến hàng giờ mới giải xong bài
toán. Một hệ chuyên gia chấp nhận các vấn đề phức tạp ở mức giải được trong vòng
mười lăm, hai mươi phút [5][7,37].
1.1.6.9 Chấp nhận sai lầm
Người ta coi hệ chuyên gia giải vấn đề như chuyên gia, chấp nhận hệ hệ thống
có thể mắc sai lầm. Về điều này thì chương trình bình thường ưu việt hơn, với nghĩa
chỉ chấp nhận giải pháp đúng. Tuy nhiên so sánh tổng thể người ta thấy trong một
số bài toán cụ thể, việc hệ chuyên gia có lời giải sai lầm mang tính người hơn, do
cần xử lý các thông tin không chính xác, thậm chí mâu thuẫn nhau.
Các chương trình bình thường áp dụng cho các bài toán mà thông tin chính xác
và đầy đủ. Chẳng hạn đó là các hệ quản trị cơ sở dữ liệu, các chương trình kế toán.
Tuy nhiên với bài toán mà dữ liệu thiếu và sai, chương trình không thể cho ra kết
quả. Đó là tình huống mà người ta gọi là “Tất cả hoặc không có gì”
Ngược lại bài toán trong hệ chuyên gia ít cấu trúc; các thông tin thiếu đến mức
không thể cho kết luận chính xác. Tuy vậy nó vẫn cho các kết luận có lý, thậm chí
tốt [5][7,37].
1.1.7 Các giai đoạn xây dựng một hệ chuyên gia
Trên bình diện rộng, việc xây dựng một hệ chuyên gia sẽ phụ thuộc vào tài
nguyên được cung cấp. Tuy nhiên cũng giống như bất kỳ một dự án nào khác, việc
phát triển hệ cũng phụ thuộc vào quá trình xây dựng được tổ chức và quản lý như
thế nào [5].
-25-
Đối với việc phát triển một hệ chuyên gia, các hoạt động và những công việc
yêu cầu để xây dựng hệ thống. Sơ đồ dưới đây cho một cái nhìn cấp cao về các hoạt
động yêu cầu để xây dựng một hệ thống theo các giai đoạn mà hệ thống phải đi qua.
Hình 1.3: Các giai đoạn xây dựng hệ chuyên gia
1.2 CÁC PHƯƠNG PHÁP BIỂU DIỄN TRI THỨC
1.2.1 Giới thiệu
Biểu diễn tri thức là một việc quan trọng nhất của hệ chuyên gia bởi hai lý do.
Thứ nhất là những nét chính của hệ chuyên gia được thiết kế cho một kiểu nào đó
của biểu diễn tri thức chẳng hạn như các luật hay logic. Thứ hai là phương cách mà
Khả năng thực thi
Nghiên cứu tài liệu hoặc so sánh để
chỉ ra rằng dự án là khả thi
Xác định mẫu
Đặt các hệ chuyên gia gần nhau để
trình bày các ý tưởng, đánh thức sự
hăng hái và gây ấn tượng với cấp
quản lý trên
α - test
Kiểm tra nội bộ hệ chuyên gia trên
các bài toán thực do các chuyên gia
và kỹ sư tri thức tiến hành
β - test
Hệ thống được cho các user chọn lọc
test chứ không phải do các chuyên
gia và kỹ sư tri thức test
Chất lượng thương mại
Test và hợp pháp hóa - Tài liệu cho
user - Đào tạo - Hỗ trợ nhanh cho
user
Bảo trì và phát triển
Sửa lỗi, nâng cấp hệ thống
-26-
hệ chuyên gia biểu diễn tri thức sẽ ảnh hưởng đến sự phát triển, hiệu quả, tốc độ và
sự bảo trì của hệ thống.
Do tính đa dạng của thực tế, của bài toán cần giải và vì chẳng có kỹ thuật nào
phù hợp cho tất cả các ứng dụng, người ta cần lựa chọn một kỹ thuật thích hợp đối
với một bài toán.
Câu “tri thức là sức mạnh” thường được nhấn mạnh trong hệ thống thông minh.
Đã từ lâu, hiệu quả của hệ chuyên gia phụ thuộc trực tiếp đến chất lượng tri thức mà
hệ thống đã thu thập và sẽ bổ sung thêm về bài toán cần phải giải.
Vì vậy, có thể nói tri thức là sự hiểu biết về một lĩnh vực của chủ đề. Điểm then
chốt để phát triển thành công hệ chuyên gia là tính tập trung của lĩnh vực. Khi một
lĩnh vực gồm nhiều khía cạnh thì việc xét đồng thời nhiều tri thức của nhiều khía
cạnh sẽ làm hệ thống mất tập trung vào lĩnh vực chuyên sâu và điều này sẽ ảnh
hưởng đến hiệu quả của toàn hệ thống.
Sau khi thu thập tri thức của các chuyên gia về lĩnh vực quan tâm, người ta mã
hoá các tri thức trong cơ sở tri thức. Để thực hiện việc này, người ta cần cấu trúc
các tri thức trong hệ thống một cách phù hợp để hệ thống giải quyết vấn đề thuận
tiện cũng như một chuyên gia. Đó là yêu cầu thể hiện tri thức.
Như vậy thể hiện tri thức là phương pháp cho phép mã hoá tri thức trong cơ sở tri
thức của hệ thống.
1.2.2 Các loại tri thức
Dựa vào cách thức con người giải quyết vấn đề, các nhà nghiên cứu đã xây dựng
các kỹ thuật để biểu diễn các dạng tri thức khác nhau trên máy tính. Tuy vậy, không
một kỹ thuật riêng lẻ nào có thể giải thích đầy đủ cơ chế tổ chức tri thức trong các
chương trình máy tính. Để giải quyết vấn đề, chúng ta chỉ chọn dạng biểu diễn nào
thích hợp nhất. Sau đây là các dạng biểu diễn thường gặp [5][7,53].
Tri thức thủ tục mô tả cách giải quyết một vấn đề. Loại tri thức này đưa ra giải
pháp để thực hiện một công việc nào đó. Các dạng tri thức thủ tục tiêu biểu thường
là các luật, chiến lược, lịch trình, và thủ tục.