Luận văn ThS: Một số vấn đề về Hệ chuyên gia trong Công nghệ thông tin

Luận văn thạc sĩ về hệ chuyên gia trong công nghệ thông tin (mã số 1 01 10). Nghiên cứu chuyên sâu về các vấn đề liên quan đến hệ chuyên gia.

Chuyên ngành

Công nghệ thông tin

Người đăng

Ẩn danh

Thể loại

Luận văn thạc sĩ

2006

93
2
0

Phí lưu trữ

35 Point

Mục lục chi tiết

MỤC LỤC

DANH SÁCH HÌNH VẼ

DANH SÁCH BẢNG BIỂU

BẢNG TỪ VIẾT TẮT

1. CHƢƠNG 1 - HỆ CHUYÊN GIA, CÁC PHƢƠNG PHÁP BIỂU DIỄN TRI THỨC TRONG MÁY TÍNH

1.1. HỆ CHUYÊN GIA

1.1.1. Hai yếu tố quan trọng của hệ chuyên gia

1.1.2. Lý do xây dựng và phạm vi ứng dụng của hệ chuyên gia

1.1.3. Tác dụng của hệ chuyên gia

1.1.4. Cấu trúc của một hệ chuyên gia

1.1.5. Các đặc tính của hệ chuyên gia

1.1.6. Các giai đoạn xây dựng một hệ chuyên gia

1.2. CÁC PHƢƠNG PHÁP BIỂU DIỄN TRI THỨC

1.2.1. Các loại tri thức

1.2.2. Các kỹ thuật biểu diễn tri thức

1.2.3. Một số kiến trúc hệ chuyên gia phổ biến

1.3. KẾT LUẬN CHƢƠNG MỘT

2. CHƢƠNG 2 - CƠ CHẾ SUY LUẬN TRONG HỆ CHUYÊN GIA

2.1. Suy luận theo cánh suy diễn

2.2. SUY LUẬN TIẾN - LÙI

2.3. Ƣu nhƣợc điểm của các kỹ thuật suy luận

2.4. KẾT LUẬN CHƢƠNG HAI

3. 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

3.1. PHÂN TÍCH THÔNG TIN ĐẦU VÀO

3.2. PHÂN TÍCH THÔNG TIN ĐẦU RA

3.3. YÊU CẦU KHẢ NĂNG CỦA HỆ THỐNG

3.4. TỔ CHỨC DỮ LIỆU VÀ SƠ ĐỒ THIẾT KẾ HỆ THỐNG

3.5. THUẬT TOÁN PHÁT HIỆN RỦI RO CỦA BÁO CÁO TÀI CHÍNH

3.6. GIAO DIỆN CỦA HỆ THỐNG

TÀI LIỆU THAM KHẢO

MỞ ĐẦU

1.1. TÍNH CẤP THIẾT CỦA ĐỀ TÀI

1.2. MỤC ĐÍCH NGHIÊN CỨU

1.3. NHIỆM VỤ NGHIÊN CỨU

1.4. PHẠM VI NGHIÊN CỨU

1.5. CẤU TRÚC LUẬN VĂN

1.6. PHƢƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

Tóm tắt

I. Giới thiệu Hệ Chuyên Gia Luận văn ThS Công nghệ Thông tin

Trong bối cảnh thế giới phát triển mạnh mẽ, nhu cầu giải quyết các vấn đề phức tạp với mức độ trí tuệ cao ngày càng tăng. Lĩnh vực trí tuệ nhân tạo (AI), đặc biệt là hệ chuyên gia, đóng vai trò quan trọng trong việc tạo ra các hệ thống có khả năng trí tuệ tương tự con người. Các hệ thống này, với công nghệ tri thức tiên tiến, giải quyết các vấn đề hóc búa trong nhiều lĩnh vực của xã hội. Theo Winson, mục tiêu chính của trí tuệ nhân tạo là làm cho máy tính thông minh và hữu ích hơn, khám phá các quy luật hoạt động và khả năng trí tuệ của con người. Hệ chuyên gia đang thu hút sự chú ý nhờ tính hữu ích và khả thi, đáp ứng nhu cầu thực tế và phù hợp với nhiều cá nhân vì không mang tính cá nhân. Trên thế giới, hệ chuyên gia đã được ứng dụng rộng rãi, ví dụ như MYCIN trong chẩn đoán bệnh do vi khuẩn và PROSPECTOR trong lĩnh vực địa chất để phát hiện mỏ dầu, khí đốt. Ở Việt Nam, một số tác giả đã xây dựng hệ chuyên gia trong y học, thiết kế tự động hóa, giáo dục đào tạo, dự báo kinh tế, tuy nhiên, tính phổ cập và đa dạng còn hạn chế. Việc ứng dụng các thành quả từ hệ chuyên gia thành công trên thế giới ở Việt Nam cũng chưa được thực hiện rộng rãi. Do đó, sự kết hợp giữa người làm công nghệ thông tin, nhà quản lý và cơ sở sản xuất là cần thiết để tạo ra các sản phẩm tin học có giá trị thúc đẩy đời sống xã hội.

1.1. Khái niệm và Vai trò của Hệ Chuyên Gia trong CNTT

Hệ chuyên gia là chương trình được thiết kế theo mô hình và cách thức giải quyết vấn đề của chuyên gia. Nó là hệ thống phần mềm chứa thông tin, tri thức, và quá trình suy luận về một lĩnh vực cụ thể để giải quyết các vấn đề khó. Hai yếu tố quan trọng của hệ chuyên gia là tri thức chuyên gia và khả năng lập luận. Hệ thống có hai khối chính: cơ sở tri thứcmôtơ suy luận. Cơ sở tri thức chứa các tri thức chuyên sâu về lĩnh vực, bao gồm sự kiện, luật, khái niệm, và quan hệ. Môtơ suy luận là bộ xử lý tri thức được mô hình hóa theo cách lập luận của chuyên gia, hoạt động trên thông tin của vấn đề đang xét, so sánh với tri thức trong cơ sở tri thức, và rút ra kết luận. Công thức cơ bản là: Tri thức + Suy luận = Hệ chuyên gia.

1.2. Ưu điểm nổi bật của Hệ Chuyên Gia và Lĩnh vực ứng dụng

Hệ chuyên gia có nhiều ưu điểm nổi bật: hoạt động như một chuyên gia trong việc truy tìm thông tin từ nhiều nguồn, lưu giữ tri thức chuyên gia lâu dài, cho kết quả bền vững, tốc độ xử lý nhanh, và chi phí giảm so với thuê chuyên gia. Hệ chuyên gia được phát triển để thay thế chuyên gia trong các tình huống cần chuyên gia ngoài giờ hoặc tại những nơi xa, tự động hóa công việc, và tạo điều kiện cho chuyên gia nghỉ ngơi. Nó cũng hỗ trợ chuyên gia trong công việc nhỏ để tăng năng suất, quản lý sự phức tạp trong công việc phức tạp, và dùng lại tri thức khi không còn nhớ. Hệ chuyên gia có nhiều tác dụng, bao gồm điều khiển hệ thống, thiết kế các đối tượng, chẩn đoán lỗi, giảng dạy sinh viên, diễn giải thông tin, giám sát hệ thống, lập kế hoạch hành động, dự đoán kết quả, chẩn trị bệnh, lựa chọn giải pháp tốt nhất, và mô phỏng hệ thống để nghiên cứu tác nghiệp mới.

II. Thách thức Vấn đề trong Luận văn ThS về Hệ Chuyên Gia

Việc 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" là một thách thức lớn. Kiểm tra tất cả các khoản mục của một báo cáo tài chính là không khả thi trong một thời gian có giới hạn. Thông qua chương trình, kiểm toán viên có thể "nhờ" các chuyên gia phát hiện các khu vực rủi ro. Dựa trên kết luận khu vực rủi ro của chuyên gia và nhận định của mình, kiểm toán viên có thể nhanh chóng đưa ra kết luận về khu vực rủi ro và có các thủ tục kiểm tra thích hợp. Một số câu hỏi đặt ra là: Làm thế nào để sử dụng tri thức kiểm toán kế toán của các chuyên gia trong tất cả các công ty kiểm toán? Làm thế nào để nâng cao trình độ chuyên môn của đội ngũ trợ lý kiểm toán và kiểm toán viên mới vào nghề?

2.1. Khó khăn trong thu thập và Biểu diễn Tri thức Chuyên Gia

Một trong những thách thức lớn nhất là thu thập và biểu diễn tri thức từ các chuyên gia. Tri thức này thường không rõ ràng, mang tính chủ quan, và khó diễn đạt dưới dạng cấu trúc dữ liệu máy tính. Các phương pháp phỏng vấn chuyên gia, phân tích tài liệu, và học từ ví dụ có thể được sử dụng, nhưng cần được kết hợp với các kỹ thuật mô hình hóa tri thức hiệu quả như luật, frame, hoặc mạng ngữ nghĩa. Việc lựa chọn phương pháp biểu diễn tri thức phù hợp với lĩnh vực ứng dụng và khả năng của hệ thống là rất quan trọng.

2.2. Vấn đề về độ tin cậy và Kiểm chứng Tri thức trong Hệ thống

Đảm bảo độ tin cậy và chính xác của tri thức trong hệ chuyên gia là một vấn đề quan trọng. Tri thức có thể bị sai lệch, không đầy đủ, hoặc mâu thuẫn. Cần có các cơ chế để kiểm chứng tri thức, xác định và sửa chữa các lỗi. Các phương pháp như so sánh với các nguồn tri thức khác, kiểm tra tính nhất quán, và đánh giá hiệu suất trên các bộ dữ liệu kiểm tra có thể được sử dụng. Ngoài ra, cần có khả năng giải thích lý do đưa ra quyết định của hệ thống để tăng tính minh bạch và độ tin cậy.

2.3. Giới hạn về khả năng học hỏi và thích nghi của Hệ Chuyên Gia

Các hệ chuyên gia truyền thống thường dựa trên tri thức được lập trình sẵn và ít có khả năng học hỏi hoặc thích nghi với các tình huống mới. Trong khi đó, lĩnh vực ứng dụng có thể thay đổi nhanh chóng và xuất hiện các thông tin mới. Cần tích hợp các kỹ thuật học máy (Machine Learning) để hệ chuyên gia có thể tự động học hỏi từ dữ liệu, cập nhật tri thức, và cải thiện hiệu suất theo thời gian. Các phương pháp như học từ ví dụ, học tăng cường, và khai phá dữ liệu có thể được sử dụng.

III. Phương pháp Biểu diễn Tri thức Phổ biến trong Hệ Chuyên Gia

Để xây dựng một hệ chuyên gia, việc lựa chọn phương pháp biểu diễn tri thức phù hợp là rất quan trọng. Có nhiều phương pháp khác nhau, mỗi phương pháp có ưu và nhược điểm riêng. Ba phương pháp phổ biến nhất là bộ ba đối tượng - thuộc tính - giá trị, hệ luật, mạng ngữ nghĩa và frames. Mỗi phương pháp có cách tiếp cận khác nhau để mô hình hóa thông tin và quan hệ giữa các khái niệm. Việc hiểu rõ các phương pháp này giúp người phát triển hệ chuyên gia lựa chọn phương pháp phù hợp nhất với lĩnh vực ứng dụng và yêu cầu của bài toán.

3.1. Ưu điểm và Hạn chế của Hệ Luật trong Biểu diễn Tri thức

Hệ luật sử dụng các luật dạng IF-THEN để biểu diễn tri thức. Ưu điểm của phương pháp này là dễ hiểu, dễ mở rộng, và phù hợp với các lĩnh vực có cấu trúc rõ ràng. Tuy nhiên, hệ luật có thể trở nên phức tạp và khó quản lý khi số lượng luật lớn, khó xử lý các thông tin không chắc chắn, và không hiệu quả trong việc biểu diễn các quan hệ phức tạp giữa các khái niệm. Ví dụ, trong hệ thống chuẩn đoán bệnh, luật có thể được sử dụng để liên kết các triệu chứng với các bệnh tương ứng.

3.2. Mạng Ngữ Nghĩa Cách tiếp cận đồ thị cho Biểu diễn Tri thức

Mạng ngữ nghĩa sử dụng đồ thị để biểu diễn tri thức, trong đó các nút biểu diễn đối tượng và các cạnh biểu diễn quan hệ giữa các đối tượng. Ưu điểm của phương pháp này là dễ biểu diễn các quan hệ phức tạp, dễ tìm kiếm thông tin, và phù hợp với các lĩnh vực có nhiều khái niệm liên quan. Tuy nhiên, mạng ngữ nghĩa có thể trở nên khó quản lý khi số lượng đối tượng và quan hệ lớn, khó biểu diễn các thông tin không chắc chắn, và cần có các thuật toán tìm kiếm hiệu quả để khai thác thông tin. Mạng ngữ nghĩa có thể được sử dụng để biểu diễn các quan hệ gia đình hoặc các quan hệ trong một tổ chức.

3.3. Frames Tổ chức Tri thức theo cấu trúc phân cấp Ưu điểm

Frames tổ chức tri thức theo cấu trúc phân cấp, trong đó mỗi frame biểu diễn một đối tượng hoặc khái niệm và chứa các thuộc tính và giá trị. Ưu điểm của phương pháp này là dễ biểu diễn các đối tượng phức tạp, dễ kế thừa thuộc tính, và phù hợp với các lĩnh vực có cấu trúc rõ ràng và nhiều đối tượng tương tự nhau. Tuy nhiên, frames có thể trở nên cứng nhắc và khó thích nghi với các thay đổi, khó biểu diễn các thông tin không chắc chắn, và cần có các cơ chế quản lý frame hiệu quả. Frames có thể được sử dụng để biểu diễn thông tin về các loại xe hoặc các loại bệnh.

IV. Cơ chế Suy luận và Công cụ Phát triển Hệ Chuyên Gia

Cơ chế suy luận là thành phần quan trọng trong hệ chuyên gia, cho phép hệ thống rút ra kết luận từ tri thức đã được biểu diễn. Có hai cơ chế suy luận chính: suy diễn tiến (forward chaining)suy diễn lùi (backward chaining). Ngoài ra, để xây dựng hệ chuyên gia, cần có các công cụ phát triển phù hợp, cung cấp các chức năng như biểu diễn tri thức, suy luận, và giao diện người dùng. Các công cụ phát triển này giúp người phát triển hệ chuyên gia tập trung vào việc thu thập và biểu diễn tri thức, thay vì phải xây dựng các thành phần cơ bản từ đầu.

4.1. So sánh Suy Diễn Tiến và Suy Diễn Lùi trong Hệ Chuyên Gia

Suy diễn tiến bắt đầu từ các sự kiện đã biết và áp dụng các luật để suy ra các sự kiện mới. Phương pháp này phù hợp khi mục tiêu không rõ ràng và cần khám phá tất cả các kết quả có thể. Suy diễn lùi bắt đầu từ mục tiêu và tìm kiếm các sự kiện và luật cần thiết để chứng minh mục tiêu đó. Phương pháp này phù hợp khi mục tiêu đã biết và cần tìm các bằng chứng để chứng minh. Việc lựa chọn cơ chế suy luận phù hợp phụ thuộc vào đặc điểm của bài toán và mục tiêu của hệ chuyên gia. Suy diễn tiến có thể được sử dụng trong chẩn đoán bệnh để tìm tất cả các bệnh có thể dựa trên các triệu chứng, trong khi suy diễn lùi có thể được sử dụng để xác định xem một bệnh cụ thể có phù hợp với các triệu chứng hay không.

4.2. Các Công Cụ Phát Triển Hệ Chuyên Gia Phổ Biến Hiện Nay

Có nhiều công cụ phát triển hệ chuyên gia khác nhau, mỗi công cụ có các tính năng và ưu điểm riêng. Một số công cụ phổ biến bao gồm CLIPS, Jess, và Drools. CLIPS là một công cụ mã nguồn mở miễn phí, hỗ trợ nhiều phương pháp biểu diễn tri thứcsuy luận. Jess là một công cụ dựa trên Java, tích hợp tốt với các ứng dụng Java. Drools là một công cụ quản lý quy tắc kinh doanh, hỗ trợ nhiều tính năng nâng cao như quản lý phiên bản và kiểm soát truy cập. Việc lựa chọn công cụ phát triển phù hợp phụ thuộc vào yêu cầu của dự án và kinh nghiệm của người phát triển.

4.3. Kiến Trúc Hệ Chuyên Gia Dựa trên Luật và Ưu điểm

Hệ chuyên gia dựa trên luật (Rule-Based Expert System) là một chương trình máy tính xử lý thông tin cụ thể được chứa trong bộ nhớ làm việc với một tập các luật trong cơ sở tri thức, sử dụng bộ suy luận để có được các thông tin mới.Ưu điểm của việc dùng kiến trúc này là nó thể hiện được cách giải vấn đề phức tạp. Nhìn chung con người có xu hướng chia vấn đề phức tạp ra các vấn đề nhỏ hơn, dễ quản lý hơn.Hơn nữa, dễ phát triển và bảo trì hệ thống. Khi phát triển hệ thống, người ta có thể thử và kiểm tra riêng từng modun theo cách độc lập. Về kỹ thuật, tiếp cận này có ưu điểm dễ tích hợp các kỹ thuật thể hiện tri thức, chiến lược suy diễn khác nhau vào cùng một hệ thống.

V. Ứng dụng thực tiễn của Hệ Chuyên Gia trong Kiểm toán Tài chính

Luận văn tập trung vào việc xây dựng một hệ thống để hỗ trợ kiểm toán viên trong việc phát hiện các khu vực rủi ro trong báo cáo tài chính. Hệ thống này giúp kiểm toán viên sử dụng tri thức của các chuyên gia để xác định các khu vực cần được kiểm tra kỹ lưỡng hơn. Quá trình này giúp tăng cường hiệu quả kiểm toán và giảm thiểu rủi ro sai sót.

5.1. Phân tích Thông tin Đầu vào Danh sách Chuyên gia Rủi ro

Hệ thống cần phân tích thông tin đầu vào bao gồm danh sách các chuyên gia, danh mục các rủi ro, danh mục các đặc điểm điều tra, và bảng các luật xác định rủi ro của chuyên gia. Phân tích thông tin đầu vào giúp hệ thống xác định các yếu tố quan trọng cần được xem xét trong quá trình kiểm toán.

5.2. Yêu cầu và Khả năng của Hệ thống hỗ trợ kiểm toán viên

Hệ thống cần đáp ứng các yêu cầu của cả kiểm toán viên và đơn vị được kiểm toán. Đối với kiểm toán viên, hệ thống cần cung cấp thông tin về các khu vực rủi ro tiềm ẩn, các thủ tục kiểm tra phù hợp, và khả năng giải thích lý do đưa ra kết luận. Đối với đơn vị được kiểm toán, hệ thống cần đảm bảo tính bảo mật và tuân thủ các quy định pháp luật. Hệ thống cần có khả năng cập nhật cơ sở tri thức, xác định rủi ro, và cung cấp giao diện thân thiện với người dùng.

VI. Kết luận Hướng phát triển trong tương lai của Hệ Chuyên Gia

Luận văn đã trình bày một số vấn đề cơ bản về hệ chuyên gia, bao gồm khái niệm, cấu trúc, phương pháp biểu diễn tri thức, cơ chế suy luận, và ứng dụng trong kiểm toán tài chính. Kết quả nghiên cứu cho thấy hệ chuyên gia có tiềm năng lớn trong việc hỗ trợ các chuyên gia trong nhiều lĩnh vực khác nhau. Tuy nhiên, vẫn còn nhiều thách thức cần vượt qua, đặc biệt là trong việc thu thập, biểu diễn, và kiểm chứng tri thức, cũng như tích hợp các kỹ thuật học máy để tăng cường khả năng học hỏi và thích nghi của hệ thống.

6.1. Tổng kết những thành tựu và hạn chế của Luận văn

Luận văn đã đạt được một số thành tựu nhất định trong việc nghiên cứu và ứng dụng hệ chuyên gia vào lĩnh vực kiểm toán. Tuy nhiên, vẫn còn một số hạn chế cần khắc phục, bao gồm phạm vi ứng dụng còn hẹp, cơ sở tri thức chưa đầy đủ, và khả năng học hỏi còn hạn chế. Cần có các nghiên cứu tiếp theo để mở rộng phạm vi ứng dụng, xây dựng cơ sở tri thức phong phú hơn, và tích hợp các kỹ thuật học máy tiên tiến.

6.2. Hướng Nghiên Cứu và Ứng Dụng Hệ Chuyên Gia trong tương lai

Trong tương lai, hệ chuyên gia có thể được phát triển theo nhiều hướng khác nhau. Một hướng là tích hợp các kỹ thuật học sâu (Deep Learning) để tự động trích xuất tri thức từ dữ liệu lớn. Một hướng khác là xây dựng các hệ chuyên gia phân tán, cho phép chia sẻ tri thức và hợp tác giữa các chuyên gia. Ngoài ra, cần tập trung vào việc phát triển các hệ chuyên gia có khả năng giải thích lý do đưa ra quyết định một cách rõ ràng và dễ hiểu, tăng cường tính minh bạch và độ tin cậy.

24/09/2025

Trích đoạn nội dung tài liệu

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. TIEU LUAN MOI download : skknchat@gmail.com -13- CHƢƠNG 1 - HỆ CHUYÊN GIA, CÁC PHƢƠNG PHÁP BIỂU DIỄN TRI THỨC TRONG MÁY TÍNH 1.1 HỆ CHUYÊN GIA 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].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 TIEU LUAN MOI download : skknchat@gmail.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].4 Tác dụng của hệ chuyên gia 1.1 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 TIEU LUAN MOI download : skknchat@gmail.com -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].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].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].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]. TIEU LUAN MOI download : skknchat@gmail.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].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].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].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 TIEU LUAN MOI download : skknchat@gmail.com -17- thiên tai, sâu hại.

Các mô hình mô phỏng thông minh thường được dùng trong các hệ thống này [5][7].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].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].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].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]. TIEU LUAN MOI download : skknchat@gmail.

Nội dung được bảo vệ bản quyền — Tải xuống đầy đủ