Mô hình hệ chuyên gia và xây dựng chương trình ứng dụng

LỜI CẢM ƠN
Lời đầu tiên, em xin chân thành cảm ơn TS. Trịnh Đình Vinh, trường
Đại học sư phạm Hà Nội 2 đã trực tiếp hướng dẫn và chỉ bảo tận tình cho em
hoàn thành khóa luận này.
Em cũng xin gửi lời cảm ơn tới các thầy, cô giáo trong khoa Công nghệ
Thông tin, trường Đại học sư phạm Hà Nội 2, những người đã giúp đỡ, tạo
điều kiện cho em trong suốt quá trình học tập và nghiên cứu.
Cuối cùng, em xin bày tỏ lòng biết ơn tới gia đình và bạn bè đã giúp
đỡ, động viên em rất nhiều trong suốt quá trình học tập để em có thể thực hiện
tốt khóa luận này.
Em chân thành gửi lời cảm ơn sâu sắc đến thầy, cô giáo và các bạn!
Hà Nội, tháng 5 năm 2013
Sinh viên

Lại Văn Hiệp


LỜI CAM ĐOAN
Tên em là: LẠI VĂN HIỆP
Sinh viên lớp: K35 – Tin học, khoa Công nghệ Thông tin, trường Đại
học sư phạm Hà Nội 2.
Em xin cam đoan:
1. Đề tài: “Mô hình hệ chuyên gia và xây dụng chương trình ứng dụng”
là sự nghiên cứu của riêng em, dưới sự hướng dẫn của thầy giáo TS. Trịnh
Đình Vinh.
2. Khóa luận hoàn toàn không sao chép của tác giả nào khác.
Nếu sai em xin hoàn toàn chịu trách nhiệm.
Hà Nội, tháng 5 năm 2013
Người cam đoan

Lại Văn Hiệp

MỤC LỤC
BẢNG CÁC TỪ VIẾT TẮT
DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ
MỞ ĐẦU ....................................................................................................... 1
Chương 1: CƠ SỞ LÝ THUYẾT ................................................................... 5
1.1. Trí tuệ nhân tạo................................................................................ 5
1.1.1. Giới thiệu chung về trí tuệ nhân tạo ...................................... 5
1.1.2. Lịch sử phát triển .................................................................. 6
1.1.3. Các ứng dụng của trí tuệ nhân tạo ......................................... 9
1.2. Cơ sở tri thức ................................................................................... 9
1.2.1. Phân biệt tri thức và dữ liệu .................................................. 9
1.2.2. Phân loại tri thức ................................................................. 11
1.2.3. Các cấp độ tri thức .............................................................. 12
1.2.4. Các phương pháp biểu diễn tri thức .................................... 13
Chương 2: MÔ HÌNH HỆ CHUYÊN GIA ................................................... 22
2.1. Hệ chuyên gia là gì? ...................................................................... 22
2.2. Đặc trưng và ưu điểm của hệ chuyên gia ....................................... 23
2.3. Phạm vi ứng dụng của hệ chuyên gia ............................................ 24
2.4. Kiến trúc của hệ chuyên gia ........................................................... 25
2.5. Một số mô hình kiến trúc hệ chuyên gia ........................................ 26
2.5.1. Mô hình kiểu mẫu .............................................................. 26
2.5.2. Mô hình J.L.Ermine ............................................................ 28
2.5.3. Mô hình C.Ernest ................................................................ 28
2.5.4. Mô hình E.V.Popov ............................................................ 29
2.6. Mô tơ suy diễn ............................................................................... 29
2.6.1. Cơ chế suy diễn .................................................................. 29
2.6.2. Cơ chế điều khiển ............................................................... 33
Chương 3: XÂY DỰNG CHƯƠNG TRÌNH ỨNG DỤNG .......................... 36

3.1. Phát biểu bài toán .......................................................................... 36
3.2. Nhân tướng học ............................................................................. 36
3.2.1. Giới thiệu ............................................................................ 36
3.2.2. Những nét cơ bản về cá tính biểu hiện qua khuôn mặt ........ 37
3.2.3. Cá tính biểu hiện qua vầng trán ........................................... 38
3.2.4. Cá tính biểu hiện qua cặp mắt ............................................. 39
3.2.5. Cá tính biểu hiện qua hình dáng mũi ................................... 39
3.2.6. Cá tính biểu hiện qua hình dáng miệng ............................... 40
3.2.7. Cá tính biểu hiện qua đôi tai ............................................... 41
3.2.8. Một số khuôn mặt thường thấy ........................................... 41
3.3. Giải quyết bài toán......................................................................... 42
3.3.1. Cơ sở tri thức ...................................................................... 43
3.3.2. Cơ sở dữ liệu ...................................................................... 44
3.4. Giao diện chương trình .................................................................. 48
KẾT LUẬN VÀ PHƯƠNG HƯỚNG PHÁT TRIỂN ................................... 52
TÀI LIỆU THAM KHẢO ............................................................................ 54


BẢNG CÁC TỪ VIẾT TẮT
Từ viết tắt

Giải thích

CNTT

Công nghệ Thông tin

WTO

Tổ chức thương mại Thế giới

TTNT

Trí tuệ nhân tạo


DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ
Hình 1.1: Đồ thị thể hiện tri thức “Sẻ là một loài chim có cánh biết bay” ..... 16
Hình 1.2: Đồ thị thể hiện “Chim là một loài động vật đẻ trứng” và “Cánh cụt
là loài chim biết lặn” .................................................................................... 16
Hình 1.3: Mô tả dưới dạng ngữ nghĩa ........................................................... 21
Hình 2.1: Hoạt động của hệ chuyên gia ........................................................ 22
Hình 2.2: Kiến trúc của một hệ chuyên gia tiêu biểu. .................................. 25
Hình 2.3: Mô hình kiểu mẫu ......................................................................... 26
Hình 2.4: Mô hình J.L.Ermine ...................................................................... 28
Hình 2.5: Mô hình C.Ernest.......................................................................... 28
Hình 2.6: Mô hình E.V.Popov ...................................................................... 29
Hình 3.1: Ràng buộc trong cơ sở dữ liệu ...................................................... 44
Hình 3.2: Bảng thông tin về các bộ phận trên khuôn mặt ............................. 45
Hình 3.3: Bảng các đặc điểm của từng bộ phận trên khuôn mặt người. ........ 45
Hình 3.4: Bảng các tính cách có thể có của con người. ................................. 46
Hình 3.5: Bảng thông tin về các mối quan hệ có thể có giữa các tính cách. .. 46
Hình 3.6: Bảng mối quan hệ giữa các đặc điểm của từng bộ phận trên khuôn
mặt với tính cách của con người. .................................................................. 47
Hình 3.7: Bảng mối quan hệ giữa các tính cách. ........................................... 47
Hình 3.8: Giao diện chính ............................................................................ 48
Hình 3.9: Form phỏng đoán.......................................................................... 49
Hình 3.10: Nút đăng nhập form cập nhật cơ sở dữ liệu ................................. 49

Hình 3.11: Form cập nhật cơ sở dữ liệu ........................................................ 50
Hình 3.12: Form thiết lập các mối quan hệ giữa đặc điểm nhận dạng và tính
cách .............................................................................................................. 50
Hình 3.13: Form thiết lập các mối quan hệ giữa hai tính cách chuẩn ............ 51


MỞ ĐẦU
1. Lý do chọn đề tài
Cùng với các thành tựu khoa học của nhân loại, ngành CNTT ngày
càng phát triển mạnh mẽ. Ở các nước phát triển, các hệ thống lưu trữ, xử lý
thông tin đã được xây dựng và sử dụng rất hiệu quả. Một trong những ứng
dụng mới mẻ của CNTT là đưa hệ chuyên gia vào trong việc lưu trữ, xử lý tri
thức, hỗ trợ ra quyết định được ứng dụng trong các dây chuyền sản xuất, khai
thác độc hại và nguy hiểm.
Ở nước ta, máy tính đã được các cơ quan, doanh nghiệp quan tâm trang
bị trong những năm gần đây, tuy nhiên chủ yếu dùng soạn thảo văn bản và các
ứng dụng khác nhưng còn hạn chế. Tuy nhiên, với tốc độ phát triển và công
nghiệp hóa toàn cầu như hiện nay, vấn đề sử dụng những chiếc máy có khả
năng lưu trữ tri thức, xử lý thông tin, trợ giúp ra quyết định như chuyên gia đã
trở thành nhu cầu bức thiết.
Việc áp dụng các thành tựu của CNTT vào xây dựng những chiếc máy
có khả năng lưu trữ và hỗ trợ ra quyết định như chuyên gia, thay vì phải đào
tạo và thuê nhiều chuyên gia xử lý các tri thức với tốc độ xử lý thông tin thấp,
chi phí cao giúp tiết kiệm rất nhiều thời gian, chi phí và công sức của con
người.
Trong “Nhân tướng học” cũng vậy. Từ khi đất nước mở cửa, văn hóa
Việt Nam giao lưu, hội nhập rộng rãi với thế giới, “Nhân tướng học” là một
bộ phận đã thâm nhập và đi sâu vào cuộc sống, xã hội, con người Việt Nam.
Mỗi người đều có một khuôn mặt, nhưng khuôn mặt của mỗi người
hoàn toàn không giống nhau. Từ những khuôn mặt khác biệt này, chúng ta có

thể phát hiện được rất nhiều điều bí mật. Dựa theo quan điểm dân gian, phần
trán đại diện cho trí lực của con người, phần mũi đại diện cho ý chí, còn phần
miệng lại thể hiện tâm tư tình cảm của con người.

1


Nhìn mặt đoán tính cách vốn là kinh nghiệm có từ lâu đời, đến nay nó
vẫn được sử dụng như một “môn nghệ thuật” với những kỹ năng và mức độ
khác nhau. Nhân tướng học còn tiên đoán luôn cả vận mệnh, dám khẳng định
cả sự thành bại, thịnh suy, xét cả quá khứ lẫn tương lai, chứ không dừng lại ở
một giai đoạn nào.
Câu hỏi đặt ra là “làm thế nào để xem được vận mệnh, nhìn được những
gì sắp xảy ra trong tương lai dựa vào biểu hiện trên khuôn mặt. Từ đó ta biết
được cần phát huy những gì và loại bỏ những gì, với thời gian sớm nhất, tốc
độ nhanh nhất, độ an toàn cao, chi phí thấp,…”.
Sau một thời gian tìm hiểu, nghiên cứu cùng với những kiến thức mà tôi
đã được các thầy, cô giáo trong khoa CNTT trường Đại học sư phạm Hà Nội 2
trang bị, đặc biệt là được sự đồng ý của giảng viên hướng dẫn, thầy Trịnh
Đình Vinh em đã chọn đề tài: “Mô hình hệ chuyên gia và xây dựng chương
trình ứng dụng”.
2. Mục đích nghiên cứu
- Nghiên cứu và xây dựng chương trình nhằm giúp cho việc lưu trữ các
thông tin tri thức chuyên gia lâu dài.
- Hỗ trợ ra quyết định hay giải quyết vấn đề.
- Tăng tốc độ xử lý thông tin.
- Giảm chi phí.
3. Nhiệm vụ nghiên cứu
- Tìm hiểu hệ chuyên gia và tri thức chuyên gia về nhân tướng học.
- Ứng dụng hệ chuyên gia xây dựng chương trình: Cho phép người sử

dụng nêu ra các đặc tả của các bộ phận trên khuôn mặt như: Mắt, mũi, miệng,
trán, tai… Thông qua các đặc tả đó, chương trình sẽ nêu lên dự đoán về tính
cách của người có khuôn mặt như vậy.

2


4. Đối tượng nghiên cứu
Đối tượng nghiên cứu của khóa luận là mô hình hệ chuyên gia và tính
cách có thể có của con người thông qua đặc tả khuôn mặt.
5. Phạm vi nghiên cứu
Nói tới nhân tướng học là nói tới một lĩnh vực vô cùng rộng lớn, vì vậy
trong khuôn khổ khóa luận chỉ tìm hiểu đến một phần của khoa nhân tướng
học, đó là tìm hiểu cá tính biểu hiện trên khuôn mặt.
6. Ý nghĩa thực tiễn của đề tài
Có thể thay thế chuyên gia, giúp cho việc đoán nhận tính cách con
người một cách đơn giản, dễ dàng hơn, không cần hay hạn chế sự phụ thuộc
vào chuyên gia.
Có thể xem được vận mệnh, nhìn được những gì sắp xảy ra trong tương
lai dựa vào biểu hiện trên khuôn mặt. Từ đó ta biết được cần phát huy những
gì và loại bỏ những gì, với thời gian sớm nhất, tốc độ nhanh nhất, độ an toàn
cao, chi phí thấp, …
7. Phương pháp nghiên cứu
- Phương pháp nghiên cứu lý luận
Nghiên cứu qua việc đọc sách, báo và các tài liệu liên quan nhằm xây
dựng cơ sở lý thuyết của đề tài và các biện pháp cần thiết để giải quyết các
vấn đề của đề tài.
- Phương pháp chuyên gia
Tham khảo ý kiến của các chuyên gia để có thể thiết kế chương trình
phù hợp với yêu cầu thực tiễn. Nội dung xử lý nhanh đáp ứng được yêu cầu

ngày càng cao của người sử dụng.
- Phương pháp thực nghiệm
Thông qua quan sát thực tế, yêu cầu của cơ sở, những lý luận được
nghiên cứu và kết quả đạt được qua những phương pháp trên.

3


8. Cấu trúc khóa luận
Ngoài phần mở đầu, kết luận và phương hướng phát triển thì cấu trúc
khóa luận gồm có các phần sau:
Chương 1: Cơ sở lý thuyết – Chương này trình bày một số kiến thức
cơ sở về trí tuệ nhân tạo, cơ sở tri thức.
Chương 2: Mô hình hệ chuyên gia – Chương này trình bày kiến thức
tổng quan về hệ chuyên gia.
Chương 3: Xây dựng chương trình ứng dụng – Chương này trình bày
những kiến thức tổng quan về nhân tướng học và xây dựng chương trình ứng
dụng.
9. Kết quả đạt được.
Từ những mục đích và nhiệm vụ đề ra ban đầu, khóa luận đã đạt được những
kết quả sau:
- Tìm hiểu được mô hình hệ chuyên gia và xây dựng chương trình ứng
dụng, cụ thể hơn là chương trình đoán nhận tính cách thông qua đặc tả khuôn
mặt.
- Hệ thống giúp cho việc lưu trữ tri thức chuyên gia lâu dài, hỗ trợ
chuyên gia ra quyết định với tốc độ xử lý thông tin cao. Người dùng có thể
nêu ra các đặc tả khuôn mặt và dễ dàng đoán nhận tính người có khuôn mặt
tương ứng.

4

Chương 1: CƠ SỞ LÝ THUYẾT
1.1. Trí tuệ nhân tạo
1.1.1. Giới thiệu chung về trí tuệ nhân tạo
- Trí tuệ nhân tạo (AI: Artificial Intelligence) có thể được định nghĩa
như một ngành của khoa học máy tính liên quan đến việc tự động hóa các
hành vi thông minh. AI là một bộ phận của khoa học máy tính và do đó nó
phải được đặt trên những nguyên lý, lý thuyết vững chắc, có khả năng ứng
dụng được của lĩnh vực này. Những nguyên lý này bao gồm các cấu trúc dữ
liệu dùng cho biểu diễn tri thức, các thuật toán cần thiết để áp dụng những tri
thức đó, cùng các ngôn ngữ và kỹ thuật lập trình dùng cho việc cài đặt chúng.
- Tuy nhiên định nghĩa trên phải chấp nhận một thực tế - trí tuệ tự nó là
một khái niệm không được định nghĩa một cách rõ ràng. Mặc dù hầu hết
chúng ta đều có thể nhận ra các hành vi thông minh khi nhìn thấy chúng
nhưng rất khó có thể đưa ra một định nghĩa về trí tuệ. Vì thế mà vấn đề định
nghĩa TTNT tự nó trở thành một sự định nghĩa trí tuệ: Đó có phải là một năng
lực duy nhất hay chỉ là tên dùng gọi một tập hợp những khả năng khác nhau
và không liên quan gì đến nhau? Thế nào là khả năng sáng tạo? Thế nào là
trực giác?
- Có thể kết luận ngay về tính trí tuệ từ việc quan sát một hành vi hay
không hay cần phải có biểu hiện của một cơ chế nào đó nằm bên trong? Tất cả
những câu hỏi này vẫn chưa được trả lời và chúng đã nêu ra những vấn đề cần
có phương pháp luận để giải quyết.
- Trí tuệ nhân tạo (Artificial Intelligence – AI) là thuật ngữ do McCathy
đưa ra tại hội thảo Dartmount năm 1956 dùng để chỉ cho một ngành khoa học
mới trong lĩnh vực khoa học máy tính.
- Nghiên cứu những vấn đề liên quan đến tư duy của con người, TTNT
kế thừa nhiều ý tưởng, quan điểm, kỹ thuật từ nhiều ngành khoa học khác như
Triết học, Toán học, Tâm lý học, …

5


- Qui tắc suy diễn “modus ponens” (tam đoạn luận) được sử dụng trong
suy luận hình thức ngày nay đã được Aristotle đưa ra từ vài nghìn năm trước
- Descartes cũng là nhân vật trung tâm trong sự phát triển các khái niệm
hiện đại về tư duy và tinh thần với câu nói nổi tiếng “Tôi tư duy nghĩa là tôi
tồn tại”.
- Các ngành logic, lý thuyết đồ thị, xác suất của toán học đóng góp rất
nhiều cho TTNT.
- Logic kinh điển Boole, logic vị từ Frege là những cơ sở quan trọng để
biểu diễn tri thức.
- Lý thuyết đồ thị cung cấp công cụ để mô hình một vấn đề, tìm kiếm
lời giải, phân tích tính chính xác, tính hiệu quả của các chiến lược tìm kiếm
lời giải.
1.1.2. Lịch sử phát triển
Những năm gần đây, khá nhiều sách, báo, công trình nghiên cứu khoa
học đề cập đến các kỹ thuật tính toán, người ta hay nhắc đến nhiều thuật ngữ
như: Máy tính thông minh, máy tính thế hệ V, hệ chuyên gia, mạng ngữ
nghĩa, ... Các ngôn ngữ lập trình như LISP, PROLOG mở đường cho việc áp
dụng hàng loạt các hệ thống chương trình có khả năng “thông minh”.
Trước đây, mỗi khi nói đến trí tuệ nhân tạo (TTNT) người ta thường
quan tâm đến việc tạo lập các máy tính có khả năng “suy nghĩ”, thậm chí
trong một số phạm vi hẹp nào đó, có thể cạnh tranh hoặc vượt quá khả năng
của bộ não con người. Những hy vọng này trong một thời gian dài đã ảnh
hưởng rất nhiều đến các nghiên cứu trong phòng thí nghiệm. Mặc dù những
mô hình tương tự các máy tính thông minh đã được đưa ra hàng nhiều năm
trước, nhưng chỉ từ khi Alan Turing công bố những kết quả nghiên cứu quan
trọng đầu tiên, người ta mới bắt đầu thực sự nghiên cứu đến các vấn đề TTNT
một cách nghiêm túc. Phát hiện của Turing cho rằng chương trình có thể được

lưu trữ trong bộ nhớ để sau đó được thực hiện trên cơ sở các phép toán cơ bản
6


thao tác với các bit 0, 1. Điều này đã tạo nên nền tảng của những máy tính
hiện đại.
Việc lưu trữ chương trình trong máy cho phép thay đổi chức năng của
nó một cách nhanh chóng và dễ dàng thông qua việc nạp một chương trình
mới vào bộ nhớ. Theo một nghĩa nào đó, khả năng này làm cho máy tính có
khả năng học và suy nghĩ. Đó cũng chính là một trong những biểu hiện quan
trọng đầu tiên của những máy tính được trang bị TTNT.
Năm 1956, chương trình dẫn xuất kết luận trong hệ hình thức đã được
công bố. Tiếp theo đó, năm 1959 chương trình chứng minh các định lý hình
học phẳng và chương trình giải quyết bài toán vạn năng (GPS - General
Problem Solving) đã được đưa ra. Tuy vậy chỉ cho đến khoảng năm 1960 khi
McCathy ở MIT (Massachussets Institute of Technology) đưa ra ngôn ngữ lập
trình đầu tiên dùng cho trí tuệ nhân tạo LISP (list processing), các nghiên cứu
về TTNT mới bắt đầu phát triển mạnh mẽ. Thuật ngữ TTNT do Marvin
Minsky một chuyên gia nổi tiếng cũng ở MIT đưa ra năm 1961 trong bài báo
“Steps Forwards To Artificial Intelligence”. Những năm 60 có thể xem là một
mốc quan trọng trong quá trình xây dựng các máy có khả năng suy nghĩ. Các
chương trình chơi cờ và các chương trình chứng minh định lý toán học đầu
tiên cũng được công bố trong khoảng thời gian này. Những bế tắc, hạn chế
thành công của các công trình nghiên cứu TTNT trong những năm 60 chính là
do giới hạn khả năng của các thiết bị, bộ nhớ và đặc biệt là yếu tố thời gian
thực hiện. Chính những yếu tố này không cho phép tổng quát hóa những
thành công bước đầu đạt được trong các hệ chương trình TTNT đã xây dựng.
Tuy rằng vào giữa những năm 70, bộ nhớ máy tính và thời gian tính toán đã
được nâng cao đáng kể về chất, song những cách tiếp cận khác nhau đến
TTNT vẫn chưa đem tới những thành công thật sự do sự bùng nổ tổ hợp trong

quá trình tìm kiếm lời giải cho các bài toán đặt ra.

7


Cuối những năm 70, một số nghiên cứu cơ bản trong các lĩnh vực như
xử lý ngôn ngữ tự nhiên, biểu diễn tri thức, lý thuyết giải quyết vấn đề đã đem
lại diện mạo mới cho TTNT. Thị trường tin học đã bắt đầu đón nhận những
sản phẩm TTNT ứng dụng đầu tiên mang tính thương mại. Đó là các hệ
chuyên gia được áp dụng trong các lĩnh vực khác nhau.
Hệ chuyên gia là các phần mềm máy tính, chứa các thông tin và tri thức
về một lĩnh vực cụ thể nào đó, có khả năng giải quyết những yêu cầu của
người dùng ở một mức độ nào đó với trình độ như một chuyên gia có kinh
nghiệm lâu năm. Một trong những hệ chuyên gia đầu tiên được sử dụng thành
công trong thực tế là hệ MYCIN, được thiết kế và cài đặt tại trường Đại học
Tổng hợp Stanford. Một sự kiện quan trọng trong sự phát triển của khoa học
TTNT là sự ra đời của ngôn ngữ PROLOG, do Alain Calmerauer đưa ra năm
1972. Năm 1981, dự án của Nhật Bản xây dựng các máy tính thế hệ thứ V lấy
ngôn ngữ PROLOG như là ngôn ngữ cơ sở đã làm thay đổi khá nhiều tình
hình phát triển TTNT ở Mỹ cũng như châu Âu.
Giai đoạn 1981 trở đi người ta cảm nhận khá rõ nét rằng các chuyên gia
về TTNT đang dần chuyển các kết quả nghiên cứu từ phòng thí nghiệm sang
cài đặt các ứng dụng cụ thể. Có thể nói đây cũng là giai đoạn cạnh tranh ráo
riết của các công ty, các viện nghiên cứu hàng đầu nhằm đưa ra thị trường các
sản phẩm phần mềm ứng dụng kỹ thuật TTNT. Cuối những năm 80, đầu
những năm 90 thị trường các sản phẩm dân dụng đã có khá nhiều sản phẩm ở
trình độ cao như máy giặt, máy ảnh, ... sử dụng TTNT.
Các hệ thống nhận dạng và xử lý hình ảnh, tiếng nói đang ngày càng
thúc đẩy sự phát triển kỹ thuật mạng Neuron. Sự xích lại của hai cách tiếp
cận: Tiếp cận mờ trong lập luận xấp xỉ, kỹ thuật mạng Neuron đã và đang gây

được sự quan tâm đặc biệt của các chuyên gia tin học. Bên cạnh sự xuất hiện
của các hệ chuyên gia, các ứng dụng công nghiệp và quản lý xã hội, quản lý

8


kinh tế cũng đòi hỏi sự ra đời của các hệ thống xử lý tri thức - dữ liệu tích
hợp.
Thế giới đang chuyển mình trong những nghiên cứu về TTNT. Tuy
vậy, câu hỏi liệu kỹ thuật TTNT có tạo nên những bước nhảy vọt trong công
nghệ tin học, đặc biệt là trong công nghệ máy tính như người ta đã mong đợi
hay không vẫn chưa có lời giải đáp thỏa đáng.
1.1.3. Các ứng dụng của trí tuệ nhân tạo
Trí tuệ nhân tạo có những ứng dụng cơ bản sau:
- Suy luận chứng minh định lý tự động.
- Hệ chuyện gia.
- Hiểu và mô hình hóa ngữ nghĩa ngôn ngữ tự nhiên.
- Mô hình hóa hoạt động của con người.
- Lập kế hoạch và robotics.
- Các ngôn ngữ và môi trường cho TTNT.
- Máy học.
- Xử lý phân tán song song và tính toán kiểu nảy sinh.
- Trò chơi.
1.2. Cơ sở tri thức
1.2.1. Phân biệt tri thức và dữ liệu
Chúng ta có thể dựa vào một số đặc trưng sau để phân biệt quy ước tri
thức và dữ liệu:
- Khả năng tự giải thích nội dung: Dữ liệu đưa vào máy tính không tự
giải thích nổi, đôi khi còn được mã hóa cho ngắn gọn để dễ cài đặt trong máy.
Chỉ có người lập trình đó mới có thể hiểu được nội dung, ý nghĩa của dữ liệu,

nhưng tri thức có thể tự giải thích nội dung của mình với người sử dụng bất
kỳ.

9


- Tính cấu trúc: Một trong những đặc tính cơ bản của hoạt động nhận
thức của con người đối với thế giới xung quanh là khả năng phân tích cấu trúc
của các đối tượng. Tri thức được đưa vào máy cũng cần có khả năng tạo ra
được một sự phân cấp giữa các khái niệm và mối quan hệ giữa chúng.
- Tính liên hệ: Ngoài các quan hệ về cấu trúc trong mỗi tri thức (khái
niệm, quá trình, hiện tượng, sự kiện) giữa các đơn vị tri thức còn có nhiều mối
liên hệ khác (không gian, thời gian, nhân quả, …). Một số nghiên cứu đã chỉ
ra số các liên hệ cơ bản giữa các sự kiện xấp xỉ 200 lần. Một cơ sở tri thức
được kết hợp với số liên hệ cơ bản này có thể mô tả và biểu diễn được hầu hết
mọi vấn đề mà chúng ta quan tâm.
- Tính chủ động:
 Dữ liệu có vai trò bị động vì nó phụ thuộc vào sự khai thác của
chương trình cụ thể.
 Trong xã hội loài người khi hoạt động bất kỳ ở đâu và ở trong lĩnh
vực nào thì con người bao giờ cũng bị điều khiển bằng chính tri thức (vốn
hiểu biết) của mình. Nhờ có tri thức mà con người đã hình thành mục tiêu và
các hành vi để thực hiện mục tiêu đó. Quá trình này luôn đi kèm với sự bổ
sung tri thức và khắc phục sự mâu thuẫn giữa các tri thức để đi đến hoàn thiện
dần cơ sở tri thức trong mỗi người.
 Đối với các tri thức biểu diễn trong máy cũng vậy, chúng chủ động
hướng người sử dụng biết khai thác tri thức. Đó chính là quá trình kích hoạt tri
thức được thể hiện trong các hệ chuyên gia, được xây dựng trên các cơ sở tri
thức biểu diễn ở mức cao có khả năng tiếp nhận, tinh chế, tự hoàn thiện ngay
trong quá trình hoạt động của hệ. Tính chủ động của tri thức còn thể hiện sinh

động thông qua các ngôn ngữ lập trình trí tuệ nhân tạo như Lisp, Prolog…Ở
đó không còn có sự phân biệt rõ ràng giữa dữ liệu và thủ tục.

10


1.2.2. Phân loại tri thức
Tri thức tồn tại dưới hai dạng cơ bản:
- Tri thức định lượng.
- Tri thức định tính.
Tri thức định lượng thường gắn với các loại kinh nghiệm khác nhau. Ở
đây chúng ta xét về tri thức định tính.
Tri thức định tính được chia thành 3 loại:
- Tri thức mô tả.
- Tri thức thủ tục.
- Tri thức điều khiển.
a) Tri thức mô tả
Cho những thông tin về một sự kiện, hiện tượng hay quá trình mà
không đưa ra được thông tin về cấu trúc bên trong cũng như phương pháp sử
dụng bên trong của tri thức đó.
Ví dụ: Khẳng định “Việt Nam là đất nước tươi đẹp”. Đây là một khẳng
định bất biến, không phụ thuộc vào tình huống, không gian và thời gian. Các
tri thức phụ thuộc không gian và thời gian đòi hỏi những mô hình biểu diễn
đặc biệt, cho phép thể hiện các tương quan giữa các sự kiện, quá trình không
gian và thời gian.
Ngoài ra các tri thức mô tả còn cho phép miêu tả các mối liên hệ, các
ràng buộc giữa các đối tượng, các sự kiện và các quá trình.
Ví dụ: “Tôi muốn mua bút” miêu tả mối quan hệ giữa đối tượng “tôi”
và “bút” thông qua quan hệ “muốn mua”.
b) Tri thức thủ tục

Cho ta những phương pháp cấu trúc tri thức, ghép nối và suy diễn các
tri thức mới từ những tri thức đã có. Các tri thức loại này tạo nên cơ sở của kỹ
nghệ xử lý tri thức.

11


Một số thủ tục tri thức cơ bản:
- Tổng hợp tri thức: Suy diễn, quy diễn, quy nạp.
- Học tự động: 2 cách suy diễn logic thường được sử dụng trong các hệ
thống là:
 Modus Ponens:
A, A  B
B

Nghĩa là nếu A đúng, A suy ra B thì B cũng đúng
 Modus Tollens:
 B, A  B
A

Nghĩa là nếu B sai, A suy ra B thì A cũng sai
c) Tri thức điều khiển
Dùng để điều khiển, phối hợp các nguồn tri thức thủ tục và tri thức mô
tả khác nhau.
1.2.3. Các cấp độ tri thức
a) Tri thức động phụ thuộc vào tình huống không gian và thời gian
Các tri thức mô tả, tri thức thủ tục, tri thức điều khiển không phụ thuộc
vào yếu tố không gian, thời gian được gọi là tri thức tĩnh. Các tri thức loại này
tạo nên phần lõi trong các cơ cấu trí thức. Nguồn các cơ cấu trí thức này
thường phát sinh từ các tài liệu chuyên môn, các nguyên lý chung của khoa

học.
Ví dụ: “Nếu một đường thẳng vuông góc với một trong hai đường
thẳng song song thì nó vuông góc với đường thẳng còn lại”.
Tuy vậy, có những tri thức lại phụ thuộc vào yếu tố lịch sử, thông qua
các tham số thời gian và không gian, có thể xuất hiện tường minh hoặc không
tường minh trong các phát biểu. Chẳng hạn, phát biểu: “Việt Nam không phải
là thành viên của tổ chức WTO” chỉ đúng ở thời điểm trước năm 2008, còn
hiện nay Việt Nam đã gia nhập tổ chức WTO. Chính yếu tố đó, mà quá trình
12


suy diễn trong các cơ sở tri thức được phụ thuộc không gian, thời gian có thể
giao hoán hay không giao hoán bộ phận, đơn điệu hay không đơn điệu.
b) Tri thức bất định, tri thức không đầy đủ
Trong nhiều trường hợp các tri thức có thể đúng hoặc sai. Tuy vậy,
trong thực tế ta gặp phải các phát biểu không phải lúc nào cũng xác định được
chúng đúng hay sai.
Ví dụ: “Trời có thể mưa”, trong trường hợp này không thể quyết định
100% là trời mưa hay không mưa.
Các tri thức không chính xác là các mệnh đề phát biểu mà giá trị chân
lý của chúng không thể chỉ ra một cách chính xác, tương ứng với thang đo quy
ước.
Ví dụ: “Anh ta cao khoảng 1m70”.
Cũng có thể xuất hiện các tri thức không đầy đủ trong các phát biểu, các
mô tả.
Ví dụ: “Thông thường nếu anh ta đi thì nói chung chị ấy cũng đi”, đây
là phát biểu bất định, song chỉ có tác dụng nếu biết được một chút về sự kiện
“anh ta có đến hay không”.
Nói chung các tri thức bất định, không chính xác và không đầy đủ xuất
hiện là do trong các phát biểu người ta sử dụng các yếu tố ngôn ngữ không rõ

ràng như: Có thể, có lẽ, khoảng, nói chung, … Một trong những cách tiếp cận
để xử lý các loại tri thức trên là sử dụng cách tiếp cận lý thuyết mờ. Các lý
thuyết lập luận xấp xỉ đã và đang được quan tâm, nghiên cứu rất nhiều.
1.2.4. Các phương pháp biểu diễn tri thức
a) Biểu diễn tri thức nhờ logic
Dựa vào các khái niệm cơ bản về logic mệnh đề và logic vị từ, với một
số bài toán, các trạng thái được mô tả qua các biểu thức logic. Khi đó bài toán
được phát biểu lại dưới dạng:

13


A. Chứng minh: Từ GT 1  GT 2  …  GT m suy ra một trong các kết
luận: KL1, …, KL n .
Ở đây: GT i , KL j là các biểu thức logic (mệnh đề hoặc vị từ)
B. Tìm phép gán  cho các biến tự do sao cho từ GT 1 , …, GT m suy ra
một trong các kết luận KL1 , …, KL n .
- Cơ sở tri thức bằng logic mệnh đề:
Cơ sở tri thức gồm 2 phần:
 Các sự kiện
 Các luật
Các sự kiện được cho bởi các luật đặc biệt dạng:
  q1;
  q2;

…
  qk ;

Tập F = (p 1 ,…, p n ) tạo nên giả thiết cho quá trình suy diễn.
Các luật ở dạng chuẩn Horn: p 1  ...  p n  q

- Cơ sở tri thức biểu diễn bằng logic vị từ:
Cơ sở tri thức được cấu tạo bởi 2 phần:
 Tập các sự kiện F.
 Tập các luật R.
Các sự kiện được cho bởi   q i (x,y,z,…), I = 1, k ,ở đây q i (x,y,z,…)
là các vị từ phụ thuộc vào các hạng thức x, y, z,…
Các luật có dạng p 1  ...  p n  q(.).
Logic vị từ cho phép biểu diễn hầu hết các khái niệm và các phát biểu
định lý, định luật trong các bộ môn khoa học. Cách biểu diễn này khá trực
quan và ưu điểm căn bản của nó là: Có một cơ sở lý thuyết vững chắc cho
những thủ tục suy diễn nhằm tìm kiếm, sản sinh ra những tri thức mới, dựa
trên các sự kiện và các luật đã cho.
14


- Ưu điểm:
 Là ngôn ngữ biểu diễn kiểu mô tả.
 Có khả năng suy diễn đối với các cơ chế quen thuộc: Pronens &
Tollens.
 Khá trực quan với người sử dụng.
 Khá gần gũi về cú pháp với các lệnh lập trình logic, chẳng hạn như
PROLOG.
 Có thể dùng để mô tả cấu trúc mô hình và xử lý động mô hình.
 Có thể kiểm tra tính mâu thuẫn trong cơ sở tri thức.
 Tính môđun cao, do vậy các tri thức có thể thêm bớt sửa đổi khá độc
lập với nhau và các cơ chế suy diễn.
- Nhược điểm:
 Mức độ hình thức hóa cao, dẫn tới khó hiểu ngữ nghĩa của các vị từ
khi xét chương trình.
 Năng xuất xử lý thấp. Một trong những khó khăn cơ bản của quá

trình suy diễn là cơ chế hợp và suy diễn vét cạn.
 Do các tri thức được biểu diễn nhờ các vị từ, nên ưu thế sử dụng cấu
trúc dữ liệu không được khai thác triệt để.
b) Biểu diễn tri thức nhờ mạng ngữ nghĩa
Trong phương pháp này, người ta sử dụng một đồ thị gồm các nút và
các cung nối các nút để biểu diễn tri thức. Nút dùng để thể hiện các đối tượng,
thuộc tính của đối tượng và giá trị của thuộc tính. Còn cung dùng để thể hiện
các quan hệ giữa các đối tượng. Các nút và các cung đều được gắn nhãn.

15


Ví dụ: Để thể hiện tri thức “Sẻ là một loài chim có cánh và biết bay”,
người ta vẽ một đồ thị như sau:
cánh

có
là

Sẻ

Loài chim
biết
bay

Hình 1.1: Đồ thị thể hiện tri thức “Sẻ là một loài chim có cánh biết bay”
Bằng cách thêm vào đồ thị nút mới và các cung mới người ta có thể mở
rộng một mạng ngữ nghĩa. Các cung mới được thêm thể hiện các đối tượng
tương tự (với các nút đã có trong đồ thị) hoặc tổng quát hơn. Chẳng hạn để thể
hiện “Chim là một loài động vật đẻ trứng” và “Cánh cụt là loài chim biết lặn”

người ta vẽ thêm như sau:
cánh
có
Sẻ

là

là

Loài chim

động vật

đẻ

trứng

biết

là

bay
Cánh cụt

biết

lặn

Hình 1.2: Đồ thị thể hiện “Chim là một loài động vật đẻ trứng” và “Cánh cụt
là loài chim biết lặn”

16


- Ưu điểm:
 Cho phép biểu diễn một cách trực quan các sự kiện và mối quan hệ
giữa chúng.
 Tính mô đun cao, theo nghĩa các tri thức thêm vào hoàn toàn độc lập
với các tri thức cũ.
 Là ngôn ngữ biểu diễn dạng mô tả.
 Có thể áp dụng một số cơ chế trên mạng: Cơ chế truyền và thừa
hưởng thông tin giữa các đối tượng.
- Nhược điểm:
 Không có một phương pháp suy diễn chung cho mọi loại mạng ngữ
nghĩa.
 Khó kiểm soát được quá trình cập nhật tri thức, dễ dẫn đến mâu thuẫn
trong cơ sở tri thức.
c) Biểu diễn tri thức nhờ các luật sản xuất
Để có thể tận dụng những điểm mạnh trong suy diễn logic nhờ nguyên
lý Modun Ponens, các hệ chuyên gia trí tuệ nhân tạo đưa ra các luật sản xuất
có dạng:
Nếu

Điều kiện 1
Điều kiện 2
…….
Điều kiện m

Thì

Kết luận 1
…….
Kết luận n

Trong đó các điều kiện và các kết luận có thể có dạng khá thoải mái.
Trường hợp mỗi điều kiện i, mỗi kết luận j là vị từ hay mệnh đề thì ta có thể
suy diễn logic thông thường.

17


- Ưu điểm:
 Cách biểu diễn khá đơn giản và trực quan.
 Có thể suy diễn theo chiến lược khác nhau: Suy diễn tiến, suy diễn
lùi và suy diễn hỗn hợp.
 Khá gần gũi về cú pháp.
 Có thể kiểm tra tính mâu thuẫn giữa các luật.
 Tính mô đun cao, có nghĩa là việc thêm, sửa đổi hoặc loại bỏ các
luật hoàn toàn không có ảnh hưởng tới các luật khác và cơ chế suy
diễn.
- Nhược điểm:
 Năng xuất xử lý thấp.
 Không sử dụng được các cấu trúc dữ liệu.
d) Biểu diễn tri thức bằng FRAME
Phương pháp biểu diễn tri thức bằng FRAME có tất cả các tính chất
vốn có của một ngôn ngữ biểu diễn tri thức. Nghĩa là nó có thể biểu diễn tri
thức ở góc độ giao diện người - máy, góc độ mô tả mô hình, điều khiển hệ
thống. Đồng thời nó cũng là một cơ sở cho một phương pháp xử lý thông tin
mới – hướng đối tượng. Nếu phương pháp nhờ logic và mạng ngữ nghĩa dùng
để biểu diễn tri thức mô tả và phương pháp luật sản xuất dùng để biểu diễn tri

thức thủ tục thì các FRAME là kết hợp của cả 2 dạng biểu diễn: Mô tả và thủ
tục.
FRAME tận dụng được các ưu điểm của luật sản xuất, vị từ, cũng như
mạng ngữ nghĩa.
Cấu trúc của FRAME:
<tên FRAME>
<tên slot 1>
<thuộc tính thừa kế> (như trên, duy nhất, miền…)
<kiểu slot>

(text, integer, real, pointer…)
18


<giá trị slot>

(tên, giá trị, thủ tục, …)

<tên slot 2>
Ví dụ về 1 FRAME mô tả tập HOCSINH:
Frame HOCSINH
IS-A:
FART-OF: NGUOI-DI-HOC
AKINDOF:
(HOC_SINH_CO_SO,HOC_SINH_TRUNG_HOC)
Cân nặng: 10 - 60 kg
Chiều cao: 80 - 170 cm
Có râu: Không
Nói tiếng: Việt/Anh/Pháp


Cấu trúc này cho ta một khung dữ liệu để khoanh vùng các đối tượng là

học sinh. Trường hợp gặp 1 người cao 180 cm, nặng 45 kg ta có thể khẳng
định rằng đó không phải học sinh vì không thỏa mãn các ràng buộc đã có.
- Ưu điểm:
 Đáp ứng tất cả các yêu cầu về biểu diễn tri thức.
 Cho phép người sử dụng khá tự do khi biểu diễn tri thức.
 FRAME không chỉ sử dụng để mô tả tri thức mà còn được dùng thể
hiện các thuật toán suy dẫn.
 Tận dụng được những điểm mạnh của biểu diễn thủ tục và mô tả.
 Quá trình xử lý trên các FRAME độc lập theo nghĩa kế thừa thông
tin, không nhất thiết phải tuần tự.
- Nhược điểm:
 Phương pháp biểu diễn quá phức tạp và cồng kềnh.
 Phương pháp biểu diễn FRAME tiện lợi đối với kỹ sư xử lý tri thức
cũng như người sử dụng có trình độ cao, nhưng lại là sự quá tải đối
với những người sử dụng thông thường.
19