CHƯƠNG 3 :
CÁC PHƯƠNG PHÁP BIỂU
DIỄN TRI THỨC VÀ XỬ LÝ
TRI THỨC
2
1. Giới thiệu
So với chương trình truyền thống (được cấu
tạo từ hai "chất liệu" cơ bản là
dữ liệu
và
thuật toán
), chương trình trí tuệ nhân tạo
được cấu tạo từ hai thành phần là
cơ sở
tri thức
(knowledge base) và
động cơ suy
diễn (inference engine).

3
1. Giới thiệu
(tt)

Cơ sở tri thức : là tập hợp các tri thức liên quan
đến vấn đề mà chương trình quan tâm giải
quyết.

Động cơ suy diễn : là phương pháp vận dụng tri
thức trong cơ sở tri thức để giải quyết vấn đề.
4
1. Giới thiệu

đoán, và thường được hình thành thông qua kinh nghiệm.
7
Sự phân lớp của tri thức:
S i e âu t r i t h ö ùc
T r i t h ö ùc
T h o ân g t i n
D ö õ l i e äu
D ö õ l i e äu t o ái n g h ó a , c h ö a r o õ r a øn g
3. Đặc điểm của tri thức:
Làm thế nào để phân biệt thông tin vào máy tính là dữ liệu hoặc tri
thức. Giữa tri thức và dữ liệu có một số đặc trưng khác nhau.
Tự giải thích nội dung: Tri thức tự giải thích nội dung còn dữ liệu
không tự giải thích được. Chỉ có người lập trình mới hiểu được nội dung
ý nghĩa các dữ liệu.
Ví dụ:
Dữ liệu là số 7.
Tri thức là số 7: là số lẻ, là số nguyên tố, là số dương,…
Tính cấu trúc: Một trong những đặc trưng cơ bản của hoạt động nhận
thức con người đối với thế giới xung quanh là khả năng phân tích cấu
trúc các đối tượng.Ở mức đơn giản nhất là cấu trúc: là một bộ phận
của toàn thể, là một giống của một loài nào đó, là phần tử của lớp nào
đó.
Tri thức đưa vào máy cũng cần có khả năng tạo được phân cấp giữa
các khái niệm và quan hệ giữa chúng.
3. Đặc điểm của tri thức:
(tt)
Tính liên hệ: Ngoài các quan hệ về cấu trúc của mỗi tri
thức (khái niệm, quá trình, sự kiện, hiện tượng,…) giữa
các đơn vị tri thức còn có nhiều mối liên hệ khác (không
gian, thời gian, nhân-quả, …)

Vị từ (<đối tượng 1>, <đối tượng 2>, …, <đối tượng n>)

Như vậy để biểu diễn vị của các trái cây, các mệnh đề sẽ
được viết lại thành :

Cam có vị Ngọt ~ Vị (Cam, Ngọt)

Cam có màu Xanh ~ Màu (Cam, Xanh)
12
4. CÁC PHƯƠNG PHÁP
BIỄU DIỄN TRI THỨC
(tt)

Câu cách ngôn "Không có vật gì là lớn nhất và không có
vật gì là bé nhất!" có thể được biểu diễn dưới dạng vị từ
như sau :

LớnHơn(x,y) = x>y

NhỏHơn(x,y) = x<y

" ∀ x ∃ y : LớnHơn(y,x) và " ∀ x ∃ y : NhỏHơn(y,x)

Câu châm ngôn "Gần mực thì đen, gần đèn thì sáng"
được hiểu là "chơi với bạn xấu nào thì ta cũng sẽ thành
người xấu" có thể được biểu diễn bằng vị từ như sau :

NgườiXấu (x) = ∃ y : Bạn(x,y) và NgườiXấu(y)

Công cụ vị từ đã được nghiên cứu và phát triển thành

+ Nếu một dòng không còn dấu liên kết tuyển và hội mà cả ở hai vế đều
không có chung biến mệnh đề nào thì dòng đó không được chứng minh.
Ví dụ: p, ¬q → q
+ Một vấn đề được giải quyết một cách trọn vẹn nếu mọi dòng dẫn xuất
từ dạng chuẩn được chứng minh.
Lưu ý:
Từ bước 2 đến bước 4 không cần làm theo thứ tự.
p,
¬
p
∨
q
→
q
p, ¬p → q p, q → q
doøng 1 doøng 2
15
Thuật toán Vương Hạo
(Havard – 1960)
Khi một vấn đề được phân thành n vấn đề con, ta phải
chứng minh tất cả các mệnh đề con đều đúng thì mệnh
đề đầu mới đúng. Nếu chứng minh được một mệnh đề
con sai thì mệnh đề chính sai.
Ví dụ: Giả sử có một vấn đề được hiểu dưới dạng chuẩn
sau, hãy chứng minh vấn đề này đúng hay sai.
Kết luận: Vấn đề trên sai.

r, ¬p ∨ s → ¬q, ¬r ∧ s

Ta coù:

Thuật toán Robinson (1961)
Bước 4: Xây dựng một mệnh đề mới bằng cách
tuyển một cặp mệnh đề từ danh sách mệnh đề ở
bước 2. Nếu mệnh đề mới có các biến mệnh đề đối
ngẫu thì các biến mệnh đề đó được loại bỏ.
Ví dụ:
(p ∨¬q) ∨ (¬r ∨ s ∨ q)
⇒p ∨ ¬r ∨ s
Bước 5: Bổ sung mệnh đề mới này vào danh sách
các mệnh đề và loại bỏ 2 mệnh đề được tuyển
thành mệnh đề mới đó.
Bước 6: Nếu không xây dựng thêm được mệnh đề
mới nào và trong danh sách các mệnh đề không có
2 mệnh đề nào đối ngẫu nhau thì vấn đề phát biểu
ở dạng chuẩn của bước 1 là sai
19
Thuật toán Robinson (1961)
Ví dụ: Có một vấn đề phát biểu ở dạng
chuẩn như sau, hãy chứng minh vấn đề
đúng hay sai:
¬p ∨ q, ¬q ∨ r, ¬r ∨ s, ¬u ∨ ¬s → ¬p, ¬u
{¬p ∨ q, ¬q ∨ r, ¬r ∨ s, ¬u ∨ ¬s, p, u}
{¬p ∨ r, ¬r ∨ s, ¬u ∨ ¬s, p, u}
{¬p ∨ s, ¬u ∨ ¬s, p, u}
{¬p ∨ ¬u, p, u}
{¬u, u}
Kết luận: Điều phải chứng minh là đúng
20
5. BIỂU DIỄN TRI THỨC BẰNG
LUẬT SINH

+ Cơ sở sự kiện: H, K
+ Tập các luật (quy tắc):
(R1): A → E
(R2): B → D
(R3): H → A
(R4): E ∧ G → C
(R5): E ∧ K → B
(R6): D ∧ E ∧ K → C
(R7): G ∧ K ∧ F → A
22
Cơ chế suy luận
trên các luật sinh
Suy luận tiến:
là quá trình suy luận xuất phát từ một số sự kiện ban đầu,
xác định các sự kiện có thể được "sinh" ra từ sự kiện này.
Sự kiện ban đầu : H, K
Ta có: {H, K}
Từ (R3): H → A thì {A, H, K}
(R1): A → E thì {A, E, H, K}
(R5): E ∧ K → B thì {A, B, E, H, K}
(R2): B → D thì {A, B, D, E, H, K}
(R6): D ∧ E ∧ K → C thì {A, B, C, D, E, H, K}
23
Cơ chế suy luận
trên các luật sinh
Suy diễn lùi : là quá trình suy luận ngược xuất phát từ một số sự kiện
ban đầu, ta tìm kiếm các sự kiện đã "sinh" ra sự kiện này.
(R1): A → E
(R2): B → D
(R3): H → A

Ví dụ: Luật A V B -> C
Tương đương với hai luật
A -> C
B -> C