Bài giảng Hệ chuyên gia (Expert System) - Chương 2: Biểu diễn tri thức nhờ logic vị từ bậc một (Phần 1) - Phan Huy Khánh

HHệệ chuyênchuyên giagia ((ExpertExpert SystemSystem))
 PGS.TS. Phan Huy Khánh
 khanhph@vnn.vn
 Chương 2
 Biểu diễn tri thức
 nhờ logic vị từ bậc một 
 2.1
 Chương 2
 Biểu diễn tri thức nhờ logic vị từ bậc một
a Biểu diễn tri thức trong các HCG 2.1
a Lôgic mệnh đề 2.2
a Lôgic vị từ bậc một2.3
a Biểu diễn tri thức nhờ logic vị từ bậc một
 2/45
 Biểu diễn tri thức trong một HCG
a Tri thức của một HCG có thể được biểu diễn theo nhiều 
 phương pháp khác nhau
a Tuỳ theo từng HCG, người ta có thể sử dụng một hoặc 
 đồng thời cả nhiều phương pháp
a Phân chia theo ngôn ngữ sử dụng, người ta có 3 cách :
 V Sử dụng ngôn ngữ tự nhiên và ngôn ngữ toán học
 V Sử dụng ngôn ngữ hình thức
 V Sử dụng ngôn ngữ máy tính
 3/45
 Nguyên lý làm việc 
aNguyên lý làm việc như sau :
 Tri thức được thu nhận trong ngôn ngữ tự nhiên L Æ
 Tri thức được dịch ra trong ngôn ngữ P Æ
 Tìm giải pháp suy diễn trong P Æ
 Lời giải được dịch ra trong ngôn ngữ L
 4/45
 Biểu diễn tri thức 
aaMMộộtt ssốố phphươươngng phpháápp ddùùngng ngônngôn ngngữữ hhììnhnh ththứứcc ::
 V Biểu diễn tri thức nhờ các luật sản xuất
 V Biểu diễn tri thức nhờ lôgic
 V Biểu diễn tri thức nhờ mạng ngữ nghĩa
 V Ngoài ra, người ta còn sử dụng :
 ™Nhờ bộ ba : đối tượng, thuộc tính và giá trị
 (O-A-V: Object-Attribute-Value)
 ™Nhờ khung (frame)
 ™Ngôn ngữ nhân tạo, sự kiện không chắc chắn, v.v...
 5/45
 Biểu diễn tri thức bởi các luật sản xuất
a Hầu hết,các HCG hiện nay đều là các hệ thống dựa trên luật
a Lý do như sau :
 V Bản chất đơn thể (modular nature)
 ™ Có thể đóng gói tri thức
 ™ Có thể mở rộng HCG một cách dễ dàng
 V Khả năng diễn giải dễ dàng (explanation facilities)
 ™ Vận dụng luật có thể đặc tả chính xác các yếu tố tri thức
 ™ Dễ dàng diễn giải vấn đề nhờ các tiền đề
 ™ Rút ra được kết quả mong muốn
 V Tương tự quá trình nhận thức của con người.
 ™ Dựa trên các công trình của Newell và Simon, các luật được xây dựng 
 từ cách con người giải quyết vấn đề
 ™ Cách biểu diễn luật nhờ IF THEN đơn giản cho phép giải thích dễ dàng 
 cấu trúc tri thức cần trích lọc
 6/45
 Luật (Rule) là gì
a Luật là một kiểu sản xuất dạng :
 LHS → RHS
 V Phần trái LHS (Left Hand Side)
 có nội dung được gọi theo nhiều tên khác nhau, như :
 ™ tiền đề (antecedent)
 ™ điều kiện (conditional part)
 ™ mẫu so khớp (pattern part) 
 V Phần sau luật RHS (Right Hand Side) là kết luận
 hay hậu quả (consequent)
 7/45
 Luật (Rule) là gì
a Trong một hệ thống dựa trên luật, công cụ suy luận sẽ xác 
 định những luật nào là tiên đề thỏa mãn các sự việc
a Các luật sản xuất thường được viết dưới dạng IF THEN
a Có hai dạng luật :
 IF THEN 
a Một số HCG có thêm phần hành động (action)
 bên phần phải của luật :
 IF THEN DO 
 8/45
 Đặt tên luật
a Tuỳ theo HCG cụ thể mà mỗi luật có thể được đặt tên
a Có dạng Rule: Tên
a Ví dụ :
 Rule: Đèn đỏ
 IF
 Đèn đỏ sáng
 THEN 
 Dừng 
 Rule: Đèn-xanh 
 IF
 Đèn xanh sáng
 THEN 
 Đi
a Trong ví dụ trên, Đèn đỏ sáng và Đèn xanh sáng
 là những điều kiện, hay những khuôn mẫu
 9/45
 Cú pháp của các luật
a A simple rule : 
 IF 
 THEN 
a A rule can have multiple antecedents joined by the keywords AND
 (conjunction), OR (disjunction) or a combination of both
 IF AND OR
 OR
 . . 
 . .
 . .
 THEN THEN 
 10/45
 Ví dụ
a Strategy 
 IF the car is dead
 THEN the action is ‘check the fuel tank’;
 step1 is complete
 IF step1 is complete AND
 the ‘fuel tank’ is full
 THEN the action is ‘check the battery’;
 step2 is complete
a Heuristic
 IF the spill is liquid AND
 the ‘spill pH’ < 6 AND
 the ‘spill smell’ is vinegar
 THEN the ‘spill material’ is ‘acetic acid’
 11/45
 Một số ví dụ khác
Rule: Điều trị sốt Hệ thống chẩn đoán xe máy (OPS5)
 IF
IF 
 Bệnh nhân sốt Máy xe không nổ khi khởi động
THEN THEN
 Cho uống thuốc Aspirin Dự đoán: Xe bị panne sức nén. Pittong, bạc 
 xéc-mă ng và lòng xy lanh sai tiêu chuẩn, dễ
 tạo thành những khe hở nhỏ làm cho pittong 
 không còn kín nên hoà khí không được nén lên 
 đầy đủ. 
 Xử lý : nên điều chỉnh hoặc thay mới pittong, 
 bạc xéc-măng và lòng xy lanh cho đúng tiêu 
 chuẩn
 IF
 Máy xe nổ không ổn định, OR
 máy xe nổ rồi lại tắt, AND bugi khô
 THEN
 Dự đoán : Xe đã bị nghẹt xăng.
 Xử lý : nên xúc rửa bình xăng và bộ khoá xăng 
 của xe 12/45
 Ví dụ HCG MYCIN
a MYCIN là hệ thống chẩn đoán bệnh viêm màng não và hiện 
 tượng có vi khuẩn bất thường trong máu (nhiễm trùng)
a Ví dụ một luật của MYCIN :
 IF
 Tại vị trí vết thương có máu, AND
 Chưa biết chắc chắn cơ quan bị tổn thương, AND
 Chất nhuộm màu âm tính, AND
 Vi khuẩn có dạng hình que, AND
 Bệnh nhân bị sốt cao
 THEN 
 Cơ quan có triệu chứng (0.4) nhiễm trùng 
 13/45
 Dùng lôgic vị từ biểu diễn tri thức
a Trong lôgic vị từ :
 V Các vị từ thường có chứa hằng, biến hay hàm
 V Người ta gọi các vị từ không chứa biến (có thể chứa hằng) là
 các mệnh đề (preposition)
 V Mỗi vị từ có thể là một sự kiện (fact) hay một luật
 V Luật là vị từ gồm hai vế trái và phải được nối nhau bởi một 
 dấu mũi tên (→)
a Người ta sử dụng các ký hiệu và các phép toán lôgic
 tác động lên các ký hiệu để thể hiện tri thức
 và suy luận lôgic
 14/45
 Dùng lôgic mệnh đề biểu diễn tri thức
a Ví dụ :
 V MAN(X), FATHER(X, Y) là các sự kiện
 V MAN(X) → MORTAL(X) là một luật 
a Giải thích :
 V MAN(X) : «X là một người»
 V MORTAL(X) : «X chết»
 Phát biểu Vị từ
 Tom là một người MAN(tom) 
 Tom là cha của Mary FATHER(tom, mary)
 Tất cả mọi người đều chết MAN(X) → MORTAL(X)
 15/45
 Ví dụ dùng lôgic vị từ
a Từ các tri thức sau : Ta có thể biểu diễ n thành các sự
 kiện và các luật như sau :
 V Marc có tóc vàng hoe 
 V Jean có tóc màu nâu BLOND (marc) 
 V Pierre là cha của Jean BROWN (jean)
 V Marc là cha của Pierre FATHER (pierre, jean)
 V Jean là cha của René FATHER (marc, pierre)
 V Marc là con của Georges.
 FATHER (jean, rené)
 V Giả sử X, Y và Z
 là những người nào đó SON (marc, georges)
 V Nếu Y là con của X, FATHER (X, Y) ←
 thì X là cha của Y SON (Y, X)
 V Nếu X là cha của Z GRANDFATHER (X, Y) ←
 và Z là cha của Y, FATHER (X, Z), 
 thì X là ông của Y FATHER (Z, Y) 
 16/45
 Biểu diễn tri thức nhờ mạng ngữ nghĩa
a Mạng ngữ nghĩa là một đồ thị :
 V Các nút (node) dùng để thể hiện :
 ™ Các đối tượng
 ™ Thuộc tính của đối tượng
 ™ Giá trị của thuộc tính
 V Các cung (arc) nối các nút để thể hiện mối quan hệ giữa các 
 đối tượng
a Các nút và các cung đều được gắn nhãn
a Nghĩa sử dụng của một tri thức :
 V Một đường đi trong đồ thị gồm các nút nối các cung
 17/45
 Semantic Nets
a Semantic net is a knowledge presentation method based 
 on a network structure
a It consists of 
 V points called nodes connected by
 V links called arcs
a Nodes - object, concepts, events
a Arcs - relationships between nodes
a Common arcs used for representing hierarchies include
 isa and has-part
a Knowledge represented as a network or graph
 18/45
 Example:
a The queen mary is an ocean liner
 Every ocean liner is a ship
 Ship Sẻ là một loài chim có cánh và biết bay
 isa
 Ocean có cánh
 Liner là loài 
 sẻ
 isa chim
 bay
 Queen biết
 Mary
 19/45
 Tính thừa kế của mạng ngữ nghĩa 
a Một trong những tính chất quan trọng của mạng ngữ nghĩa 
 là tính thừa kế
a Bằng cách thêm vào đồ thị các nút mới và các cung mới, 
 người ta có thể mở rộng một mạng ngữ nghĩa
a Các nút mới được thêm thể hiện các đối tượng tương tự
 (với các nút đã có trong đồ thị), hoặc tổng quát hơn
a Khi sử dụng mạng ngữ nghĩa để biểu diễn tri thức,
 người ta phải xây dựng các phép toán tương ứng 
 20/45
 Mở rộng một mạng ngữ nghĩa
 cánh
 có
 là loài là động đẻ
sẻ trứng
 chim vật
 biết
 là
 bay
cánh biết
 lặn
 cụt
 21/45
 Mở rộng một mạng ngữ nghĩa
 SHIP
 isa has-part
 Ocean Liner Oil Tanker Engine Hull
 isa
Swimming Pool Queen Mary Liver Pool Boiler
 22/45
 Mở rộng một mạng ngữ nghĩa
 Animal
 haspart
 subclass
 subclass
 head
Reptile Mammal
 subclass
 livesin size
 Africa Elephant large
 instance
 Nellie apples
 likes
 23/45
 Semantic Networks
a Arity of Relations
 V Unary relations
 Ex: Person(Jim): IS-A link
 V Binary relations
 Ex: Age(Jim, 27 years): Age link
 V N-ary relations
 Ex: Disease(Jim, Mumps, 5 days): By creating a reified
 V disease-relation object with several cases :
 (patient, diagnosis, duration)
 24/45
 Bài tậptại lớp
a Cho các từ dưới đây, vẽ mạng ngữ nghĩa tương ứng :
 V Các đối tượng :
 Animal, Bird, Breath, Skin, Move, Fish, Fly, Wings,
 Feathers, Ostrich, Tall, Yellow, Canary, Sing 
 V Các quan hệ :
 Can, Cannot, Has, Is, Is-a
 25/45
 Semantic Network Representation
 can
 Animal Breath
 has
 Skin
 Is a can
 Fly
 can Move
 has Is a
 Bird Wings
 Fish
 has
 Is a Feathers
 Is a
 Canary Ostrich
 can is cannot is
Sing Yellow Fly Tall
 26/45
 Biểu diễn tri thức nhờ bộ ba O-A-V
a Bộ ba O-A-V (Object-Attribute-Value) :
 đối tượng, thuộc tính và giá trị
 cách mô tả các mạng ngữ nghĩa
 V can be used to characterize the knowledge in a semantic net
 V quickly leads to huge tables
 Has-a Is-a
 Object Attribute Value
 27/45
 Ví dụ : OAV Table
Object Attribute Value Object Attribute Value
Beluga 
 Dorsal Fin No
Whale Astérix profession warrior
Beluga 
 Tail Fin No
Whale extra 
 Obélix size
 large
Blue 
 Tail Fin Yes
Whale
 Idéfix size petite
Blue 
 Dorsal Fin Yes
Whale
Blue Very 
 Size Panoramix wisdom infinite
Whale Large
 28/45
 Biểu diễn tri thức nhờ khung
a Khi phạm vi bài toán được mở rộng ra :
 V Số nút và số cung trong mạng tăng lên
 V Mạng ngữ nghĩa trở nên phức tạp hơn
a Semantic nets → Frame :
 V Trong trường phức tạp như vậy, nguời ta sử dụng khung frame
a Giới thiệu khung (frame) :
 Nhóm các thuộc tính, giá trị của các đối tượng
a Hệ thống khung :
 V Nhóm các khung có quan hệ với nhau.
 V Quan hệ có thể là giá trị của một thuộc tính trong frame này là
 giá trị của một frame khác
a Người ta xâ dựng các thủ tục suy diễn sử dụng khung
 29/45
 Biểu diễn tri thức nhờ Frames
a Frames were the next development, allowing more convenient 
 “packaging” of facts about an object
a Frames look much like modern classes, without the methods:
 mammal:
 subclass: animal
 elephant:
 subclass: mammal
 size: large
 haspart: trunk
 Nellie:
 instance: elephant
 likes: apples
a We use the terms “slots” and “slot values” (filler)
 30/45
 Frames
a Frames often allowed you to say
 which things were just typical of a class,
 and which were definitional, so couldn’t be overridden
a Using an asterix to denote typical values:
 Elephant:
 subclass: mammal
 haspart: trunk
 * colour: grey
 * size: large
a Frames also allowed multiple inheritance
 (Nellie is an Elephant and is a circus animal)
a Introduces problems in inheritance
 31/45
 Simple Frame Example
ThuThuộộcc tínhtính GiáGiá trtrịị
 Slot Name Filler
 name Astérix
 height small
 weight low
 profession warrior
 armor helmet
 intelligence very high
 marital status presumed single
 32/45
 Representing Knowledge in Frames
a Frame Architecture
 V A record-like data structure for representing stereotypical 
 knowledge about some concept or object (or a class of 
 objects)
 V A frame name represents a stereotypical 
 situation/object/process
 V Attributes or properties of the object also called slot
 V Values for attributes called fillers,
 facets provide additional control over fillers
 33/45
 Frame Architecture
Frame Name: Object 1
Class: Object 2
Properties: Property 1 Value 1
 Property 2 Value 2
 34/45
 Types of Frames
a Class Frame
 V Represents general characteristics of common objects
 V Define properties that are common to all objects within class
 V Static & dynamic property
a Static:
 V Describes an object feature whose value does not change
a Dynamic:
 V Feature whose value is likely to change during operation
 35/45
 Mô hình kiểu của khung
Frame Name: Bird
Class: Animal
Properties: Color Unknown
 Eats Worms
 No._Wings 2
 Flies True
 Hungry Unknown
 Activity Unknown
 36/45
 Subclass Frame
a Represents subsets of higher level classes or categories
a Creates complex frame structures
a Class relationships
 Class Bird
 Subclass Robins Canaries Sparrows
 Instance Bird1 Bird2 Tweety Bird3 Bird4
 37/45
 Instance Frame
a Represents specific instance of a class frame
a Inherits properties & values from the class
a Able to change values of properties & add new properties
 Frame Name: Tweety
 Class: Bird
 Properties: Color Yellow
 Eats Worms
 No._Wings 1
 Flies False
 Hungry Unknown
 Activity Unknown
 Lives Cage
 38/45
 Frame Inheritance
a Instance frame inherits information from its subclass frame and also its class
a Inheritance of behavior, facet
a Ease coding & modification of information
 39/45
 Frames and procedures
a Frames often allowed slots to contain procedures
a So.. Size slot could contain code to run to calculate the 
 size of an animal from other data
a Sometimes divided into “if-needed” procedures, run when 
 value needed, and “if-added” procedures, run when a 
 value is added (to update rest of data, or inform user)
a So.. Similar, but not quite like modern object-oriented 
 languages
 40/45
 Overview of Frame Structure
a Two basic elements: slots and facets (fillers, values, etc.); 
a Typically have parent and offspring slots
 V Used to establish a property inheritance hierarchy 
 (e.G., Specialization-of) 
a Descriptive slots
 V Contain declarative information or data (static knowledge) 
a Procedural attachments
 V Contain functions which can direct the reasoning process (dynamic 
 knowledge) 
 (e.G., "Activate a certain rule if a value exceeds a given level") 
a Data-driven, event-driven ( bottom-up reasoning) 
a Expectation-drive or top-down reasoning 
a Pointers to related frames/scripts - can be used to transfer control to a 
 more appropriate frame 
 41/45
 [Rogers 1999]
 Usage of Frames
a Filling slots in frames
 V Can inherit the value directly 
 V Can get a default value 
 V These two are relatively inexpensive 
 V Can derive information through the attached procedures (or 
 methods) that also take advantage of current context (slot-
 specific heuristics) 
 V Filling in slots also confirms that frame or script is appropriate 
 for this particular situation 
 42/45
 [Rogers 1999]
 Problems with Frames
a Negation cannot be represented
 V Jim does not have pneumonia
a Disjunction cannot be represented naturally
 V Jim has Mumps or Rubella
a Qualification is not a part of the language
 V All of Jim’s diseases are infectious
a => Thus, procedural attachments are often added
 43/45
 Biểu diễn tri thức nhờ ngôn ngữ nhân tạo
a Thực tế, ngôn ngữ tự nhiên :
 V Là phương cách thuận tiện nhất để giao tiếp với một HCG
 V Không những đối với người quản trị hệ thống
 (tư cách chuyên gia)
 V Mà còn đối với NSD cuối
a Hiện nay đã có những HCG có khả năng đối thoại trên 
 ngôn ngữ tự nhiên (thông thường là tiếng Anh) nhưng chỉ
 hạn chế trong một số lĩnh vực chuyên môn
 44/45
A Quick Ontological View
 45/45