Xây dựng hệ chuyên gia chẩn đoán bệnh cam ở trẻ em

TRƢỜNG ĐẠI HỌC SƢ PHẠM HÀ NỘI 2
KHOA CÔNG NGHỆ THÔNG TIN

ĐỖ THỊ LAN HƢƠNG

XÂY DỰNG HỆ CHUYÊN GIA CHẨN
ĐOÁN BỆNH CAM Ở TRẺ EM
KHÓA LUẬN TỐT NGHIỆP ĐẠI HỌC
Chuyên ngành: Sư phạm Tin học
Ngƣời hƣớng dẫn khoa học
PGS.TS Lê Bá Dũng

HÀ NỘI – 2016


LỜI CẢM ƠN
Đầu tiên, tôi xin gửi lời cảm ơn sâu sắc đến thầy giáo, cán bộ hƣớng dẫn
khoa học PGS.TS Lê Bá Dũng, ngƣời thầy đã tận tình hƣớng dẫn tôi từ những
buổi đầu tiên khi tiếp cận với đề tài khoa học.
Tôi xin bày tỏ lòng biết ơn đến các thầy cô giáo ở trƣờng Đại học Sƣ
phạm Hà Nội 2, các cán bộ giảng viên và chuyên viên khoa Công nghệ thông tin
đã tận tình giảng dạy và tạo mọi điều kiện cho tôi học tập, nghiên cứu và hoàn
thành khóa luận này.
Tôi xin chân thành cảm ơn các bạn sinh viên lớp K38 – SP Tin đã giúp
đỡ, tạo điều kiện cho tôi trong suốt quá trình học tập và thực hiện khóa luận.
Cuối cùng, tôi xin gửi lời cảm ơn sâu sắc nhất đến gia đình và bạn bè tôi,
những ngƣời đã động viên, tạo mọi điều kiện cho tôi lao động và học tập trong
suốt thời gian qua.
Một lần nữa, tôi xin chân thành cảm ơn!

Hà Nội, ngày 04 tháng 5 năm 2016

Sinh viên thực hiện

Đỗ Thị Lan Hƣơng


LỜI CAM ĐOAN
Tôi xin cam đoan khóa luận là công trình nghiên cứu của riêng cá nhân
tôi, không sao chép của ai. Khóa luận là do tôi tự nghiên cứu, đọc, dịch tài liệu,
tổng hợp và thực hiện. Nội dung lý thuyết trong khóa luận có sử dụng một số tài
liệu tham khảo nhƣ đã trình bày trong phần tài liệu tham khảo. Chƣơng trình
phần mềm và những kết quả trong khóa luận là trung thực và chƣa đƣợc công bố
trong bất kỳ một công trình nào khác.
Hà Nội, ngày 04 tháng 5 năm 2016
Sinh viên thực hiện

Đỗ Thị Lan Hƣơng


MỤC LỤC
MỞ ĐẦU ........................................................................................................... 1
CHƢƠNG 1: TỔNG QUAN TRÍ TUỆ NHÂN TẠO ......................................... 4
1.1. Tổng quan về các hệ thông minh ................................................................. 4
1.1.1. Hệ chuyên gia ........................................................................................... 4
1.1.1.1. Khái niệm .............................................................................................. 4
1.1.1.2. Xây dựng hệ chuyên gia ........................................................................ 4
1.1.2. Hệ hỗ trợ ra quyết định ............................................................................. 5
1.1.2.1. Khái niệm .............................................................................................. 5
1.1.2.2. Các thành phần của hệ thống hỗ trợ ra quyết định.................................. 5
1.1.3. Hệ điều khiển thông minh ......................................................................... 6
1.1.4. Hệ học ...................................................................................................... 6

1.1.4.1. Khái niệm .............................................................................................. 6
1.1.4.2. Học giám sát .......................................................................................... 7
1.1.4.3. Học không giám sát ............................................................................... 8
1.2. Chứng minh và suy diễn tự động ................................................................. 8
1.2.1. Suy diễn dựa trên bảng giá trị chân lý ....................................................... 8
1.2.2. Suy diễn tiến, lùi dựa trên các câu Horn ................................................... 9
1.3. Phân tích đánh giá một số hệ xử lý thông minh ......................................... 10
1.3.1. Lập luật dựa trên luật .............................................................................. 10
1.3.2. Lập luật dựa trên mô hình ....................................................................... 11
1.4. Kết luận chƣơng ........................................................................................ 12
CHƢƠNG 2: HỆ CHUYÊN GIA ..................................................................... 13
2.1. Hệ chuyên gia là gì? .................................................................................. 13
2.1.1. Khái niệm: .............................................................................................. 13
2.1.2. Những thành phần cơ bản của hệ chuyên gia .......................................... 14
2.2. Cấu trúc của hệ chuyên gia ........................................................................ 15
2.2.1. Cấu trúc kiểu mẫu của hệ chuyên gia ...................................................... 15


2.2.1.1. Một số mô hình kiến trúc hệ chuyên gia. ............................................. 16
2.2.2. Hệ cơ sở tri thức ..................................................................................... 18
2.2.2.1. Tri thức chuyên gia. ............................................................................. 19
2.2.2.2. Các phƣơng pháp biểu diễn tri thức ..................................................... 19
2.2.2.3. Biểu diễn tri thức nhờ ngôn ngữ nhân tạo ............................................ 25
2.2.3. Các chế độ làm việc của bộ nhớ.............................................................. 25
2.2.4. Suy diễn và lập luận ............................................................................... 26
2.2.4.1. Phƣơng pháp suy diễn tiến ................................................................... 27
2.2.4.2. Phƣơng pháp suy diễn lùi .................................................................... 29
2.2.5. Giao diện ngƣời dùng ............................................................................. 30
2.3. Phát triển hệ chuyên gia............................................................................. 31
2.3.1. Hệ chuyên gia đƣợc phát triển nhƣ thế nào? ........................................... 31

2.3.1.1. Quản lý dự án ...................................................................................... 31
2.3.1.2. Tiếp nhận tri thức ................................................................................ 32
2.3.1.3. Phân phối ............................................................................................. 33
2.3.1.4. Bảo trì và phát triển ............................................................................. 33
2.4. Kết luận chƣơng ........................................................................................ 33
CHƢƠNG 3: XÂY DỰNG HỆ CHUYÊN GIA CHẨN ĐOÁN BỆNH CAM.. 35
3.1. Khảo sát hệ thống ...................................................................................... 35
3.1.1. Chứng cam là gì? .................................................................................... 35
3.1.2. Các biểu hiện lâm sàng thông qua các biểu hiện trên cơ thể của trẻ ........ 35
3.1.2.1. Gọi tên chứng cam theo bộ vị .............................................................. 35
3.1.2.2. Gọi tên chứng cam theo tạng ............................................................... 36
3.1.3. Các biểu hiện khác.................................................................................. 38
3.1.4. Các phƣơng pháp chẩn đoán ................................................................... 38
3.1.4.1. Vọng chẩn (Nhìn, quan sát) ................................................................. 38
3.1.4.2. Văn chẩn (Nghe, ngửi)......................................................................... 39
3.1.4.3. Vấn chẩn (Hỏi bệnh) ............................................................................ 39


3.1.4.4. Thiết chẩn (Xét đoán bộ mạch) ............................................................ 40
3.1.5. Nguyên nhân và các phƣơng pháp điều trị .............................................. 40
3.1.5.1. Nguyên nhân ....................................................................................... 40
3.1.5.2. Các phƣơng pháp điều trị ..................................................................... 41
3.2. Phân tích và thiết kế hệ thống .................................................................... 35
3.2.1. Biểu diễn tri thức của một số triệu chứng chứng cam của trẻ em ............ 41
3.2.1.1. Đầu vào của bài toán chẩn đoán chứng cam ........................................ 41
3.2.2. Xây dựng các động cơ suy diễn cho các chứng cam ............................... 44
3.2.2.1. Triệu chứng “Ăn ít” – Chủ trị Tỳ cam và Can cam .............................. 47
3.2.2.2 Triệu chứng “Đêm ngủ giật mình hay khóc” – Chủ trị Tâm cam .......... 48
3.2.2.3 Triệu chứng “ Hay đái dầm” – Chủ trị Thận cam .................................. 49
3.2.2.4 Triệu chứng “Ho” – Chủ trị Phế cam .................................................... 50

3.3. Giao diện và kết quả kiểm thử của chƣơng trình ........................................ 51
3.4. Kết luận chƣơng ........................................................................................ 53
KẾT LUẬN ...................................................................................................... 54
TÀI LIỆU THAM KHẢO ................................................................................ 55


DANH MỤC BẢNG BIỂU
Bảng 2.1: Bảng minh họa vị từ ......................................................................... 23
Bảng 2.2: Biểu diễn tri thức ngôn ngữ nhân tạo trong MYCIN ........................ 25


DANH MỤC HÌNH ẢNH
Hình 2.1: Thành phần cơ bản của hệ chuyên gia............................................... 14
Hình 2.2: Cấu trúc của một hệ chuyên gia ........................................................ 15
Hình 2.3: Mô hình J.L.Ermine .......................................................................... 17
Hình 2.4: Mô hình C. Ernest............................................................................. 17
Hình 2.5: Mô hình E.V.Popov .......................................................................... 18
Hình 2.6: Biểu diễn tri thức nhờ mạng ngữ nghĩa ............................................. 24
Hình 2.7: Nền tảng của công nghệ hệ chuyên gia dựa trên luật hiện đại ........... 27
Hình 3.1: Mô hình quan hệ giữa các tri thức ..................................................... 42
Hình 3.2: Cây nhị phân chứng cam theo triệu chứng “Ăn ít” ............................ 47
Hình 3.3: Cây nhị phân chứng cam theo triệu chứng “Đêm ngủ giật mình” ..... 48
Hình 3.4: Cây nhị phân chứng cam theo triệu chứng “Đái dầm” ...................... 49
Hình 3.5: Cây nhị phân chứng cam theo triệu chứng “Ho” ............................... 50
Hình 3.6: Giao diện chính của chƣơng trình ..................................................... 51
Hình 3.7: Form thêm mới cơ sở tri thức ........................................................... 52
Hình 3.8: Form thêm biểu hiện ......................................................................... 52
Hình 3.9: Form quản lý bệnh nhân ................................................................... 53

DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT
STT

Từ viết tắt

Tiếng Anh

Tiếng Việt

1

AI

Artificial Intelligence

Trí tuệ nhân tạo

2

HCG

Hệ chuyên gia

3

CNTT

Công nghệ thông tin

4

CTƢD

Chƣơng trình ứng dụng

5

KB

Cơ sở tri thức

6

UI

User Interface

Giao diện ngƣời dùng


MỞ ĐẦU
1. Lý do chọn đề tài
Trong xã hội ngày nay, công nghệ thông tin (CNTT) đóng một vai trò rất
quan trọng trong công cuộc phát triển kinh tế xã hội, CNTT vừa là công cụ, vừa
là động lực thúc đẩy quá trình công nghiệp hóa, hiện đại hóa đất nƣớc. Việc ứng
dụng CNTT vào thực tiễn đã có những bƣớc phát triển mạnh mẽ. CNTT đƣợc
ứng dụng rộng rãi, đóng vai trò to lớn trong việc xử lý nhiều lĩnh vực và nhiều
nghành: giáo dục, y tế, tài chính,…
Với sự phát triển của khoa học máy tính ngày nay, con ngƣời không chỉ
đòi hỏi máy tính chỉ làm công việc lƣu trữ các thông tin, mà con ngƣời còn

muốn có một hệ xử lý thông tin có khả năng suy luận để rút ra những kết luận từ
những dữ liệu đã có sẵn. Hệ thống này đƣợc gọi là “hệ chuyên gia”, hệ thống
đang ngày càng đƣợc ứng dụng rộng rãi trên toàn thế giới.
Xã hội con ngƣời ngày càng phát triển, y học cũng ngày càng phát triển,
kiến thức y khoa là một khối kiến thức khổng lồ mà khó ai có thể hoàn toàn nắm
vững. Bên cạnh nhu cầu khám chữa bệnh ngày một tăng cao của con ngƣời, tuy
nhiên thì số lƣợng bác sĩ y tá có kinh nghiệm chuyên môn còn thiếu hụt rất nhiều
so với con số cần thiết hiện nay, nhất là bác sĩ khám chữa bệnh riêng cho trẻ em.
Xuất phát từ thực tế này, việc xây dựng một hệ chuyên gia có đầy đủ các kiến
thức chuyên môn và có khả năng hỗ trợ khám chữa bệnh dựa trên những kiến
thức tổng hợp từ kinh nghiệm chuyên môn của các y bác sĩ là hoàn toàn cần
thiết. Hệ thống có thể hỗ trợ các y bác sĩ trong việc chữa bệnh nhanh chóng,
chính xác, đáp ứng tốt nhu cầu khám chữa bệnh ngày nay.
Vì vậy đề tài tập trung xây dựng hệ chuyên gia về Y khoa: “Xây dựng hệ
chuyên gia chẩn đoán bệnh cam ở trẻ em”, bƣớc đầu xây dựng hệ hỗ trợ chẩn
đoán đáp ứng nhu cầu khám chữa bệnh cho trẻ em.

1


2. Mục đích nghiên cứu.
Đề tài đƣợc thực hiện nhằm mục đích xây dựng một hệ chuyên gia hỗ trợ
chẩn đoán bệnh cam ở trẻ em và chứa đựng một số lƣợng kiến thức cần thiết cho
việc chẩn đoán.
Hệ thống có chức năng hỗ trợ hỏi đáp các triệu chứng lâm sàng của
ngƣời bệnh và cho ra kết quả chẩn đoán cuối cùng về bệnh mà ngƣời bệnh có thể
đang gặp đồng thời đƣa ra các phƣơng pháp điều trị cho căn bệnh đó.
3. Nhiệm vụ nghiên cứu.
- Làm rõ khái niệm hệ chuyên gia và những vấn đề có liên quan.
- Từ các kiến thức thu thập đƣợc, xây dựng chƣơng trình chẩn đoán bệnh

đơn giản và thân thiện với ngƣời sử dụng.
4. Đối tƣợng và phạm vi nghiên cứu.
- Nghiên cứu về hệ chuyên gia để xây dựng cơ sở tri thức về các biểu
hiện của “bệnh cam” ở trẻ em.
- Nghiên cứu các phƣơng pháp chuẩn đoán “bệnh cam” ở trẻ em.
5. Ý nghĩa khoa học và thực tiễn của đề tài.
- Ý nghĩa khoa học:
 Thêm vào danh sách các ứng dụng hệ chuyên gia một hệ thống mới
 Đƣa đƣợc một giải pháp và thực thi cho việc xây dựng cơ sở tri thức
chẩn đoán bệnh cam ở trẻ em .
- Ý nghĩa thực tiễn:
 Hỗ trợ cho ngƣời dân trong việc tìm ra bệnh của trẻ em, để từ đó tìm
ra đƣợc các phƣơng pháp chữa trị nhanh chóng và hợp lý.
 Hỗ trợ cho các y bác sĩ trong việc chữa bệnh nhanh chóng, chính xác,
đáp ứng tốt nhu cầu khám chữa bệnh ngày nay.
6. Phƣơng pháp nghiên cứu.
- Nghiên cứu lý luận: tập trung nghiên cứu các vấn đề cơ bản về mô hình
hệ chuyên gia, phƣơng pháp biểu diễn tri thức hệ chuyên gia.
2


- Nghiên cứu thực tiễn: thu thập các tài liệu liên quan đến tri thức về
bệnh cam trẻ em, cách biểu diễn tri thức trong hệ chuyên gia,…
7. Cấu trúc khóa luận.
Khóa luận gồm có 3 chƣơng:
- Chƣơng 1: Trình bày về những kiến thức về trí tuệ nhân tạo.
- Chƣơng 2: Trình bày về khái niệm và những vấn đề liên quan đến hệ
chuyên gia.
- Chƣơng 3: Dựa trên cơ sở lý thuyết, xây dựng hệ chuyên gia chẩn đoán
chứng bệnh cam.

3


CHƢƠNG 1: TỔNG QUAN TRÍ TUỆ NHÂN TẠO
1.1. Tổng quan về các hệ thông minh
AI là một bộ phận của khoa học máy tính liên quan đến việc thiết kế các
hệ thống máy tính thông minh, nghĩa là các hệ thống thể hiện các đặc trƣng mà
chúng ta thấy gắn với trí thông minh trong các hành vi của con ngƣời, nhƣ hiểu
ngôn ngữ, học, suy luận, giải quyết vấn đề,…
Những công cụ thuộc lĩnh vực trí tuệ nhân tạo đƣợc xem nhƣ các hệ
thống thông minh nhằm giúp giải quyết rất nhiều bài toán mà trƣớc đây đƣợc
xem là quá khó, và giúp giải quyết nhiều bài toán theo cách hiệu quả hơn.
1.1.1. Hệ chuyên gia
1.1.1.1. Khái niệm:
Hệ chuyên gia (HCG) là một chƣơng trình ứng dụng (CTƢD) khai thác
cơ sở tri thức (CSTT) thu nạp từ nguồn tri thức chuyên môn dựa trên việc sử
dụng cơ chế suy diễn để giải quyết các bài toán tƣ vấn khó đạt trình độ cỡ nhƣ
một chuyên gia lâu năm lành nghề.
Một chƣơng trình ứng dụng đƣợc xây dựng dựa trên CSTT và mô tơ suy
diễn (MTSD). Trong đó CSTT đƣợc lấy từ nguồn tri thức. Có hai loại là xin ý
kiến từ các chuyên gia trong lĩnh vực đó, cũng có thể lấy theo cách thứ hai đó là
tổng hợp từ các tài liệu chuyên môn. Còn MTSD phụ thuộc vào ngƣời dùng do
ngƣời dùng đƣa ra.
1.1.1.2. Xây dựng hệ chuyên gia
Xây dựng hệ chuyên gia dự đoán tƣơng đƣơng với việc đƣa các tri thức
dự đoán vào trong máy tính. Việc này bao gồm các bƣớc:

4

+ Biểu diễn tri thức dự đoán vào trong máy tính
+ Sử dụng các tri thức vào trong dự đoán
Chúng ta có thể viết một chƣơng trình máy tính bình thƣờng với các thao
tác dòng lệnh để thực hiện chức năng trên, nhƣng hạn chế của một chƣơng trình
bình thƣờng là khó thay đổi, bổ xung các tri thức mới. Vì vậy ở đây sẽ xây dựng
một hệ chuyên gia dự đoán trên nền tảng là một hệ cơ sở tri thức, chính xác hơn
là một cơ sở tri thức dựa vào luật.
Với cách này có sự kết hợp và nỗ lực giữa các chuyên gia, các kĩ sƣ tri
thức và các lập trình viên. Họ làm việc cùng nhau và kết quả là xây dựng một hệ
chuyên gia.
1.1.2. Hệ hỗ trợ ra quyết định
1.1.2.1. Khái niệm:
Vào thập niên 1970, Scott Morton đƣa ra những khái niệm đầu tiên về hệ
hỗ trợ ra quyết định (Decision Support System – DSS). Ông định nghĩa DSS nhƣ
là hệ thống máy tính tƣơng tác nhằm giúp những ngƣời sử dụng dữ liệu và mô
hình để giải quyết các vấn đề không cấu trúc.
1.1.2.2. Các thành phần của hệ thống hỗ trợ ra quyết định:
- Data management subsystem: Gồm một cơ sở dữ liệu (database) chứa
các dữ liệu cần thiết của tình huống và đƣợc quản lý bởi một hệ quản trị cơ sở
dữ liệu (DBMS – data base management system). Phân hệ này có thể đƣợc kết
nối với nhà kho dữ liệu (data warehouse) - là kho chứa dữ liệu có liên đới đến
vấn đề ra quyết định.
- Model management subsystem: Còn đƣợc gọi là hệ quản trị cơ sở mô
hình (MBMS – model base management system) là gói phần mềm gồm các
thành phần về thống kê, tài chính, khoa học quản lý hay các phƣơng pháp định
5


lƣợng nhằm trang bị cho hệ thống năng lực phân tích, các ngôn ngữ mô hình

hóa. Thành phần này có thể kết nối với các kho chứa mô hình của tổ chức.
- User interface subsystem: Giúp ngƣời sử dụng giao tiếp và ra lệnh cho
hệ thống.
1.1.3. Hệ điều khiển thông minh
Thuật ngữ “điều khiển thông minh” đã đƣợc giới thiệu trong khoảng hơn
ba thập niên trở lại đây với các phƣơng pháp điều khiển có mục tiêu tham vọng
hơn so với các hệ thống truyền thống. Hệ thống điều khiển thông minh có thể
điều khiển một cách tự chủ các hệ thống phức tạp, các quá trình sẽ đƣợc tự động
quyết định về mục tiêu điều khiển phù hợp.
Hệ thống này còn hoạt động đƣợc khi hệ thống có sự thay đổi về tham số
hay môi trƣờng điều khiển, thông qua quá trình học từ kinh nghiệm, tiếp thu và
tổ chức kiến thức về môi trƣờng xung quanh và hành vi sắp tới của hệ thống.
Trong một số trƣờng hợp các kỹ thuật này đã thực sự đóng góp cho hệ
thống một số khả năng thông minh, còn các trƣờng hợp khác thì chỉ đơn thuần là
phƣơng tiện biểu diễn các luật điều khiển phi tuyến, mô hình của quá trình điều
khiển hay các yếu tố bất định. Trƣờng hợp sau tuy không đóng góp một cách rõ
ràng vào mức độ thông minh của hệ thống, nhƣng các phƣơng pháp trên vẫn rất
hữu ích. Chúng đã làm phong phú hóa lĩnh vực điều khiển thông qua các sơ đồ
biểu diễn khác nhằm có đƣợc các thông tin đặc thù từ đối tƣợng điều khiển mà
các phƣơng pháp truyền thống không thể có đƣợc trên cơ sở của hệ phƣơng trình
vi phân và sai phân.
1.1.4. Hệ học
1.1.4.1 Khái niệm
Trong nhiều tình huống, tri thức là không có sẵn. Phần lớn ngƣời lập
trình không có đủ kiến thức thuộc về lĩnh vực chuyên môn của phần mềm nên
6


không biết cách mô tả các luật trong từng lĩnh vực cụ thể. Do thiếu tri thức nên
bài toán không đƣợc biểu diễn tƣờng minh theo luật, sự kiện hay các quan hệ. Vì

vậy cần xây dựng các hệ thống học có khả năng thu nhận kiến thức từ các
chuyên gia và học tập từ các ví dụ do chuyên gia cung cấp.
Máy học (Machine Learning) là các hệ chƣơng trình có khả năng thực thi
công việc dựa trên kinh nghiệm, tự khám phá tri thức bằng các cấu trúc dữ liệu
và thuật giải đặc biệt. Có hai tiếp cận cho hệ thống học là học từ ký hiệu và học
từ dữ liệu số. Học từ ký hiệu bao gồm việc hình thức hóa, sửa chữa các luật
tƣờng minh, sự kiện và các quan hệ. Học từ dữ liệu số áp dụng cho các hệ thống
sử dụng các mô hình có liên quan đến các kỹ thuật tối ƣu các tham số. Các hệ
học có ƣu điểm:
- Xử lý dữ liệu với khối lƣợng lớn.
- Hỗ trợ các kỹ thuật phân tích, xử lý, trích chọn và chi tiết hóa dữ liệu.
Các hệ học có hai giai đoạn cơ bản: học dữ liệu và xử lý dữ liệu. Học dữ
liệu là quá trình phân tích và tìm ra những điểm tƣơng đồng trong dữ liệu để sản
sinh luật. Giai đoạn xử lý ƣớc lƣợng đặc tính dữ liệu mới dựa trên luật đã đƣợc
phát sinh ở giai đoạn học. Có thể chia các quá trình học thành hai dạng chính:
học có giám sát (suppervised learning) và học không giám sát (unsuppervised
learning).
1.1.4.2. Học giám sát
Quá trình học giám sát đƣợc tiến hành trên một tập dữ liệu mẫu với giá
trị đƣợc phân loại (gán nhãn) sẵn. Tập dữ liệu luyện gồm:
S = {xi, cj | i = 1,…, M; j = 1,…, C}
Trong đó xi là vectơ n chiều (gọi là đặc trƣng của dữ liệu) cj là số lớp
biết trƣớc.
7


Thuật toán học sẽ tìm kiếm trên không gian giả thuyết giải pháp tốt nhất
cho ánh xạ f với c = f(x). Kết quả tìm đƣợc phản ánh đặc trƣng của mẫu dữ liệu.
Các thuật toán học tìm cách phát sinh một tập giả thuyết bằng cách tìm ra các
đặc trƣng và giá trị tƣơng ứng với mẫu dữ liệu của mỗi lớp. Sau đó áp dụng các

tập giả thuyết tìm đƣợc để phân loại (classification) các mẫu dữ liệu mới vào các
lớp tƣơng ứng.
1.1.4.3. Học không giám sát
Thay vì có mục tiêu tƣờng minh, hệ tìm kiếm quy luật hình thành các
mẫu và khám phá mối quan hệ của dữ liệu. Các bài toán gom cụm dữ liệu
(clustering) đều thuộc dạng này. Trong mô hình học có giám sát, số các lớp là
biết trƣớc. Ngƣợc lại, trong mô hình học không giám sát, mẫu học chƣa đƣợc
gán nhãn nên nói chung, số lớp chƣa biết trƣớc. Các hệ học loại này có khả năng
tự giám sát quá trình hình thành và phát sinh của các lớp. Công tác gán nhãn
đƣợc thực hiện tự động một cách hệ thống và phân biệt với các lớp khác.
1.2. Chứng minh và suy diễn tự động
Con ngƣời làm việc với tri thức, sự kiện và các chiến lƣợc giải bài toán
để rút ra kết luận - quá trình suy lý. Trong các hệ thống thông minh, việc suy lý
thể hiện ở kỹ thuật suy diễn và các chiến lƣợc điều khiển. Kỹ thuật suy diễn là
các bƣớc hƣớng dẫn hệ thống tổng hợp tri thức từ các tri thức đã có trong CSTT
và từ sự kiện ghi lại ở bộ nhớ. Các chiến lƣợc điều khiển: thiết lập đích cần đến
và hƣớng dẫn hệ thống suy lý.
1.2.1. Suy diễn dựa trên bảng giá trị chân lý
Xây dựng các giải thuật cài đặt cho máy tính để nó biết lập luận. Giải
thuật lập luận tự động là giải thuật chỉ ra rằng nếu KB (cơ sở tri thức) là đúng
thì câu truy vấn q có đúng hay không?
8


Phƣơng pháp lập luận đầu tiên là dựa liệt kê các tất cả các trƣờng hợp có
thể có của tập các ký hiệu mệnh đề, rồi kiểm tra xem liệu tất cả các trƣờng hợp
làm cho KB đúng xem q có đúng không.
Thuật giải trên là sinh ra toàn bộ bảng giá trị chân lý để đánh giá KB và
q, nếu chỉ cần một trƣờng hợp KB đúng mà q sai thì q sẽ kết luận KB không suy
diễn đƣợc ra q.

Giải thuật trên có độ phức tạp thời gian là 2n * m, với n là số ký hiệu có
trong KB, q và m độ dài câu trong KB.[3]
1.2.2. Suy diễn tiến, lùi dựa trên các câu Horn
- Suy diễn tiến (forward chaining):
+ Quá trình lập luận suy ra sự kiện mới từ các sự kiện trong bộ nhớ làm
việc, sử dụng modus ponens tổng quát (không định hƣớng tới giải quyết một vấn
đề nào cả)  gọi là lập luận điều khiển bởi dữ liệu
+ Có thể coi là quá trình tìm kiếm từ sự kiện (fact) đến mục tiêu (goal).
[3]
Thích hợp khi:
+ Tất cả hoặc một phần dữ liệu đƣợc cho từ đầu.
+ Có nhiều mục tiêu, nhƣng chỉ có một số ít các phép toán có thể áp
dụng cho một trạng thái bài toán.
+ Rất khó đƣa ra một mục tiêu hoặc giả thuyết ngay lúc đầu.
- Suy diễn lùi (backward chaining)
+ Quá trình lập luận nhằm chứng minh (hay bác bỏ một giả thuyết (tìm
ra các câu trả lời cho một câu hỏi)  gọi là lập luận định hƣớng mục đích.

9


+ Có thể coi là quá trình tìm kiếm từ mục tiêu (goal) về sự kiện (fact).
[3]
Thích hợp khi:
+ Có thể đƣa ra mục tiêu hoặc giả thuyết ngay lúc đầu.
+ Có nhiều phép toán có thể áp dụng trên 1 trạng thái của bài toán  sự
bùng nổ số lƣợng các trạng thái.
+ Các dữ liệu của bài toán không đƣợc cho trƣớc, nhƣng hệ thống phải
lấy đƣợc trong quá trình tìm kiếm.
1.3. Phân tích đánh giá một số hệ xử lý thông minh

1.3.1. Lập luật dựa trên luật (rule-based reasoning)
 Ưu điểm
+ Dùng đƣợc theo kiểu trực tiếp, với những tri thức kinh nghiệm có từ
chuyên gia, đặc biệt quan trọng ở lĩnh vực tin cậy vào kinh nghiệm để quản trị
độ khó và/hoặc thông tin không đầy đủ.
+ Các luật ánh xạ và duyệt không gian trạng thái, các tiện ích giải thích
hỗ trợ cho tìm lỗi.
+ Sự tách biệt tri thức khỏi điều khiển làm quá trình phát triển ES đơn
giản hơn.
+ Có thể đạt đƣợc hiệu năng cao trong miền lĩnh vực đƣợc giới hạn.
+ Có những phƣơng tiện giải thích (khác nhau giữa 2 loại suy diễn tiến
và lùi)
+ Sự tách biệt tri thức khỏi điều khiển làm quá trình phát triển ES đơn
giản hơn.

10


 Hạn chế
+ Các luật có đƣợc từ chuyên gia thƣờng là tri thức kinh nghiệm, không
phản ánh tri thức theo kiểu hàm hoặc tri thức dựa trên mô hình của lĩnh vực .
+ Luật heuristic có khuynh hƣớng “dễ vỡ”, khó khăn trong những trƣờng
hợp gặp dữ liệu không mong đợi hay thông tin không đầy đủ.
+ Chức năng giải thích chỉ có ở mức mô tả, bỏ qua giải thích mang tính
lý thuyết (vì không đòi hỏi những lập luận sâu hơn).
+ Tri thức có khuynh hƣớng rất phụ thuộc vào công việc (task) Tri thức
lĩnh vực đƣợc hình thức hóa có khuynh hƣớng đƣợc cụ thể hóa trong ứng dụng
của nó. Cho đến nay các ngôn ngữ biểu diễn tri thức chƣa tiếp cận đƣợc với sự
linh hoạt trong lập luận của con ngƣời.
1.3.2. Lập luật dựa trên mô hình (model-based reasoning)

 Ưu điểm
+ Khả năng dùng tri thức có cấu trúc của lĩnh vực tăng khả năng cho
ngƣời suy luận để dùng đƣợc những điều mà ngƣời thiết kế hệ thống không
lƣờng trƣớc đƣợc, hƣớng đến những giải pháp kỹ lƣỡng (hoàn hảo) và linh hoạt.
+ Có tri thức chuyển đổi đƣợc giữa các công việc (task). Thƣờng sử
dụng tri thức khoa học và lý thuyết.
+ Thƣờng cung cấp lý giải  hiểu sâu hơn những sai lầm ta mắc phải 
đóng vai trò gia sƣ (tutor) rất tốt.
 Hạn chế
+ Thiếu kinh nghiệm đặc tả tri thức của lĩnh vực. Các phƣơng pháp
heuristic đƣợc sử dụng trong cách tiếp cận dùng luật phản ánh lớp kiến thức
chuyên gia đáng giá.

11


+ Yêu cầu một mô hình (lĩnh vực) tƣờng minh. Trong khi nhiều lĩnh vực
thiếu lý thuyết khoa học phát biểu tốt và rõ ràng cho vấn đề đặt ra.
+ Độ phức tạp lớn (do thƣờng vận hành ở mức chi tiết).
1.4 . Kết luận chƣơng
Chƣơng 1 tìm hiểu tổng quan về một số hệ thông minh. Vai trò của các
hệ thông minh trong các lĩnh vực của đời sống và những ứng dụng của các hệ
thông minh đó. Ngoài ra còn tìm hiểu cách thức suy diễn của từng hệ thông
minh.
Tìm hiểu các đặc trƣng của từng hệ thông minh ƣu và nhƣợc điểm của
từng hệ thông minh, phân tích và đánh giá các hệ thông minh.

12

CHƢƠNG 2: HỆ CHUYÊN GIA
2.1. Hệ chuyên gia là gì?
2.1.1. Khái niệm:
Theo E. Feigenbaum: Hệ chuyên gia (Expert System) là một chƣơng
trình máy tính thông minh sử dụng tri thức (knowledge) và các thủ tục suy luận
(inference procedures) để giải những bài toán tƣơng đối khó khăn đòi hỏi những
chuyên gia mới giải đƣợc.
Hệ chuyên gia là một hệ thống tin học có thể mô phỏng (emulates) năng
lực quyết đoán (decision) và hành động (making abilily) của một chuyên gia
(con ngƣời). Hệ chuyên gia là một trong những lĩnh vực ứng dụng của trí tuệ
nhân tạo (Artificial Intelligence).
Hệ chuyên gia sử dụng các tri thức của những chuyên gia để giải quyết
các vấn đề (bài toán) khác nhau thuộc mọi lĩnh vực.
Tri thức (knowledge) trong hệ chuyên gia phản ánh sự tinh thông đƣợc
tích tụ từ sách vở, tạp chí, từ các chuyên gia hay các nhà bác học. Các thuật ngữ
hệ chuyên gia, hệ thống dựa trên tri thức (knowledge  based system) hay hệ
chuyên gia dựa trên tri thức (knowledge  based expert system) thƣờng có cùng
nghĩa. Một hệ chuyên gia gồm ba thành phần chính là cơ sở tri thức (knowledge
base), máy suy diễn hay môtơ suy diễn (inference engine), và hệ thống giao tiếp
với người sử dụng (user interface). Cơ sở tri thức chứa các tri thức để từ đó máy
suy diễn tạo ra câu trả lời cho ngƣời sử dụng qua hệ thống giao tiếp.
Ngƣời sử dụng (user) cung cấp sự kiện (facts) là những gì đã biết, đã có
thật hay những thông tin có ích cho hệ chuyên gia, và nhận đƣợc những câu trả
lời là những lời khuyên hay những gợi ý đúng đắn (expertise).
Mỗi hệ chuyên gia chỉ đặc trƣng cho một lĩnh vực vấn đề (problem
13


domain) nào đó, nhƣ y học, tài chính, khoa học hay công nghệ, v.v..., mà không
phải cho bất cứ một lĩnh vực vấn đề nào.

Tri thức chuyên gia để giải quyết một vấn đề đặc trƣng đƣợc gọi là lĩnh
vực tri thức (knowledge domain). [2]
Ví dụ: Hệ chuyên gia về lĩnh vực y học để phát hiện các căn bệnh lây
nhiễm sẽ có nhiều tri thức về một số triệu chứng lây bệnh, lĩnh vực tri thức y học
bao gồm các căn bệnh, triệu chứng và cách chữa trị.
2.1.2. Những thành phần cơ bản của hệ chuyên gia

Cơ sở tri thức
Hệ thống
Ngƣời sử

giao tiếp

dụng

(User

(User)

Interface)

(Knowled Base)

Máy suy diễn
(Inference Engine)

Hình 2.1. Thành phần cơ bản của hệ chuyên gia
 Cơ sở tri thức (knowledge base): Gồm các phần tử (hay đơn vị) tri
thức, thông thƣờng đƣợc gọi là luật (rule), đƣợc tổ chức nhƣ một cơ sở dữ liệu.
 Máy duy diễn (inference engine): Công cụ (chƣơng trình, hay bộ xử

lý) tạo ra sự suy luận bằng cách quyết định xem những luật nào sẽ làm thỏa mãn
các sự kiện, các đối tƣợng, chọn ƣu tiên các luật thỏa mãn, thực hiện các luật có
tính ƣu tiên cao nhất.
14


 Giao diện ngƣời sử dụng (user interface): Là nơi ngƣời sử dụng và
hệ chuyên gia trao đổi với nhau.
 Ngƣời sử dụng (User): Ngƣời sử dụng đầu cuối.[2]
2.2. Cấu trúc của hệ chuyên gia
2.2.1. Cấu trúc kiểu mẫu của hệ chuyên gia
Chuyên gia

Ngƣời

con ngƣời

sử dụng

Bộ thu nạp

Giao diện

Bộ

tri thức

Ngƣời máy

giải thích

Mô tơ suy diễn
Suy diễn

Điều khiển

Cơ sở tri thức

Bộ nhớ làm việc
Hình 2.2. Cấu trúc của hệ chuyên gia
 Giao diện ngƣời, máy: Thực hiện giao tiếp giữa hệ chuyên gia và
ngƣời sử dụng. Nhận những thông tin từ ngƣời dùng (các câu hỏi, các yêu cầu về
lĩnh vực) và đƣa ra lời khuyên, các câu trả lời, các giải thích về lĩnh vực đó.
 Bộ giải thích: Giải thích các hoạt động của hệ khi có yêu cầu của
15


ngƣời sử dụng.
 Bộ thu nạp tri thức: Làm nhiệm vụ thu nhận tri thức từ chuyên gia con
ngƣời, từ kỹ sƣ tri thức, ngƣời sử dụng thông qua các câu hỏi và yêu cầu của họ
sau đó lƣu trữ vào cơ sở tri thức.
 Cơ sở tri thức: Lƣu trữ, biểu diễn các tri thức trong lĩnh vực mà hệ
đảm nhận, làm cơ sở cho các hoạt động của hệ, cơ sở tri thức gồm các sự kiện và
luật.
 Mô tơ suy diễn: Làm nhiệm vụ xử lý và điều khiển các tri thức đƣợc
biểu diễn trong cơ sở tri thức nhằm đáp ứng các câu hỏi, các yêu cầu của ngƣời
sử dụng.[4]
Để thực hiện đƣợc các công việc của các thành phần trong cấu trúc hệ
chuyên gia phải có một hệ điều khiển quản lý việc tạo lập, tích lũy tri thức cho
lĩnh vực hệ đảm nhận gọi là “hệ quản trị cơ sở tri thức”. Hệ quản trị cơ sở tri

thức thực chất là quản lý điều khiển công việc của bộ thu nạp tri thức, bộ giải
thích, mô tơ suy diễn sao cho đảm bảo đƣợc các yêu cầu sau:
-

Giảm dƣ thừa tri thức, dữ liệu.

-

Tính nhất quán và phi mâu thuẫn của tri thức.

-

Tính toàn vẹn và an toàn.

-

Giải quyết vấn đề cạnh tranh.

-

Chuyển đổi tri thức.

2.2.1.1. Một số mô hình kiến trúc hệ chuyên gia.
Có nhiều mô hình kiến trúc hệ chuyên gia theo các tác giả khác nhau, sau
đây là một số mô hình:

16