Bài giảng Hệ chuyên gia
Chơng 1: giới thiệu về hệ chuyên gia
I.Các máy thông minh
Nhiều ngành cần có các máy móc trợ giúp cả công việc thờng
ngày và sản xuất lâu dài và ngời ta thấy máy móc đóng góp nhiều
trong việc tăng năng suất. Lịch sử phát triển của xà hội loại ngời cho
thấy hiệu quả sử dụng của việc sử dụng máy móc công cụ
Khi con ngời càng có trí tuệ thì họ cũng đòi hỏi các thiết bị
tự động hơn và có khả năng xử lý tình hng vµ thu nhËn kiÕn
thøc nh ngêi. NhiỊu tỉ chøc đà sử dụng thiết bị và phần mềm
trong việc ra quyết định hoặc trong việc tổ chức huy động tri
thức chuyên gia. Ngoài ra việc nghiên cứu về các máy cịng gióp
con ngêi hiĨu râ vỊ c¸ch lËp ln cđa mình
Tuy rằng có nhiều quan điểm về vai trò giữa con ngời và
máy nhng ngời ta không phủ nhận vai trò trợ giúp của máy đặc
biệt là các máy thông minh. Theo thời gian càng ngày nhu cầu về
máy thông minh càng cấp thiết
Khoảng đầu năm 1800 ngời ta trình diễn máy chơi cờ làm kích
thích con ngời nghiên cứu về máy thông minh
Năm 1934 C.Babbage thiết kế máy tính đầu tiên. ông đề nghị
phát triển máy để chơi cờ và để thi đua lành mạnh với con ngời
Năm 1950 mong ớc về máy thông minh còn là giấc mơ mặc dù
công nghệ cho phép máy tính phát triển
Các máy tính đầu tiên có khả năng xử lý dữ liệu tuy nhiên việc
lập luận vẫn là cđa con ngêi
 Khi quan niƯm vỊ m¸y tÝnh kh¸ lên ngời ta đa các tri thức vào
các bài toán giải trên máy tính. Các sự kiện, các luật và các cấu
trúc đợc mà hoá thành các kí hiệu. Các ngôn ngữ lập trình nh
LISP, PROLOG cho phép mà hoá và truy nhập các thông tin dạng
kí hiệu
Ngời ta bắt đầu nhằm vào việc phát triển chơng trình diễn tả

hành vi thông minh khi đợc trang bị phơng tiện thể hiện tri
thức, các phơng pháp tìm kiếm và các ngôn ngữ xử lý kí hiệu
1


II.Trí tuệ nhân tạo
Năm 1956 tại hội thảo các nhà khoa học về khả năng của máy
trong lập luận, thuật ngữ trí tuệ nhân tạo ra đời. Theo M Minski
thì trí tuệ nhân tạo nhằm mô phỏng trên máy các hành vi thông
minh của con ngời
*Định nghĩa trí tuệ nhân tạo
Lĩnh vực nghiên cứu trong công nghệ thông tin làm cho máy
tính hoạt động theo các thức của con ngời
Trí tuệ nhân tạo nghiên cứu sự phát triển của các chơng
trình máy tính thể hiện trí tuệ con ngời. Thể hiện này trừu tợng
vì khó định nghĩa đợc trí tuệ. Tuy nhiên khả năng lập luận là
một thớc đo của con ngời mà không dễ dàng xác định đợc tri thức
Theo quan điểm thực hành thì đích của trí tuệ nhân tạo
là làm máy tính hữu hiệu hơn cho công việc của con ngời. Điều
này dễ đạt đợc do chúng hỗ trợ con đợc trong việc ra quyết định,
tìm kiếm thông tin thông minh hay đơn giản là giúp ngời ta dùng
ngôn ngữ tự nhiên với máy một cách thuận lợi hơn. Một đích khác
của trí tuệ nhân tạo là gióp ngêi ta hiĨu râ thªm vỊ trÝ t con
ngêi
Con ngời vẫn mong ớc thiết kế đợc các máy tính có khả năng
nh mình. Nhng trớc khi xây dựng hệ thống máy tính thông minh
cần hiểu cách ngời ta thu nhận, tổ chức và dùng tri thức trong việc
giải vấn đề. Đó cũng là mục đích của các chơng trình
Trí tuệ nhân tạo trải qua nhiều thời kì thăng trầm. Do vậy
có thể điểm các mốc phát triển của nó theo các giai đoạn phát

triển sau:
Lúc đang phát triển của trí tuệ nhân tạo thì những công việc
đầu tiên liên quan đến chơng trình phục vụ trò chơi. Chơng
trình chơi cờ năm 1955 của Shannon đợc Samuel phát triển vào
năm 1963. Họ muốn hiểu tờng tận về cách mà hoá khả năng lập
luận của con ngời
Nghiên cứu quan trọng của thời kì này là logic tính toán. Năm
1957 chơng trình đầu tiên đà chứng minh tự động định lý gọi
là logic Theorist. Dùng kĩ thuật giải năm 1969 Gren ph¸t triĨn hƯ
2


thống hỏi đáp đa năng AQ3 để giải các bài toán đơn giản nh
xếp chữ, phân tích hoá học
Năm 1960 Newel phát triển GPS cung cấp kĩ thuật giải vấn đề
cho các bài toán trò chơi đến tích hợp kí hiệu. GPS là ý định
đầu tiên tách các phơng pháp giải vấn đề khỏi tri thức vấn đề.
Hệ thống này lần đầu đa ra khái niệm trạng thái. Về sau khái
niệm này đợc dùng cho hệ thống khác
Các nghiên cứu ứng dụng về trí tuệ nhân tạo dừng lại: năm 1970
trí tuệ nhân tạo đợc đặt trớc thách thức về giả vấn đề trong
thế giới thực. Theo các báo cáo năm 1971 của J.Lighthill tại đại học
Cambridge thì những năm 80 có tri thức đa ngành về tri thức
con ngời và năm 2000 có thể có tri thức máy móc
Vợt tri thức con ngời. Do vậy nên chăng chia nhỏ các lĩnh vực của
trí tuệ nhân tạo và máy tính chỉ nên dừng ở việc tự động hoá
và là công cụ của công nghệ thông tin
Trí tuệ nhân tạo lại hồi sinh: Dẫu có khuyến cáo về nguy cơ của
máy thông minh nhng ngời ta vẫn cha thấy có máy nào quản lý
đợc vấn đề của thế giới thực. Tuy nhiên trí tuệ nhân tạo vẫn hợp

trong vài lĩnh vực với một số ít hệ thống thực
Ngời ta đa ra các kĩ thuật lập luận nhanh hơn, các thuật toán
tìm kiếm thông minh hơn để mô phỏng việc giải vấn đề của
con ngời. Khi gặp nhiều thất bại trong việc xây dựng các hệ
thống những nhà nghiên cứu thấy chỉ riêng các kĩ thuật tìm
không thể đủ cho một máy thông minh. Năm 1965 tại đại học
Standford ngời ta đa ra DENDRAL để xác định cấu trúc phân
tử trong chơng trình vũ trụ của Mỹ
Tại phòng thí nghiệm hoá học ngời ta dùng phơng pháp truyền
thống để giải vấn đề là kĩ thuật tạo sinh và thử. Sau đó đến
phơng pháp may rủi
Những công việc trên DENDRAL cho phép những ngời nghiên
cứu về trí tuệ nhân tạo thấy rằng các hành vi thông minh phụ
thuộc không nhiều vào phơng pháp lập luận mà phụ thuộc vào
tri thức con ngời ta dùng để lập ln. E.Feigenbaum nhËn xÐt
“”trong tri thøc cã qun lùc” vµ tiến hành các hệ thống công
3


nghệ tri thức. Và khái niệm về hệ thống dựa trên tri thức hay hệ
chuyên gia bắt đầu ra đời
III.Các hệ chuyên gia
Qua hệ chuyên gia DENDRAL vào năm 1965 ngêi ta nhËn thÊy
2 bµi häc quan träng
 Thø nhÊt là trong các chơng trình giải bài toán thông thờng, các
kĩ thuật lập luận tổng quát là hạn chế, không cho phép giải vấn
đề thực
Thứ hai là tri thức hệ thống. Các hệ thống đợc thiết kế không
tập trung thực sự vào vấn đề
Hai bài học này khiến ngời ta xem xét lại tài nguyên trong hệ

chuyên gia là tri thức lĩnh vực
Chuyên gia là cá nhân hiểu sâu sắc về lĩnh vực. Trải qua
kinh nghiệm chuyên gia này phát triển kĩ năng giúp họ giải vấn
đề một cách hiệu quả. Hệ chuyên gia là hệ thống bắt chớc chuyên
gia
*Định nghĩa hệ chuyên gia
Chơng trình máy tính đợc thiết kế để mô hình hoá khả
năng giải vấn đề của ngời chuyên gia
Hệ chuyên gia còn đợc định nghĩa nh sau: hệ chuyên gia là
1 hệ thống dựa trên tri thức, cho phép mô hình hoá các tri thức
của chuyên gia có chất lợng hay chuyên gia đợc huấn luyện ®èi víi
lÜnh vùc cơ thĨ; cho phÐp dïng tri thøc này để giải vấn đề phức
tạp thuộc lĩnh vực này
Hai yếu tố quan trọng trong hệ chuyên gia là tri thức chuyên
gia, lập luận và hệ thống có 2 khối chính là cơ sở tri thức, mô tơ
suy luận
Cơ sở tri thức chứa các tri thức chuyên sâu về lĩnh vực nh
chuyên gia. cơ sở tri thức gồm các sự kiện, các luật, các khái niệm
và các quan hệ. Ngời ta cần thể hiện các tri thức ở dạng thích hợp
Mô tơ suy luận là bộ xử lý tri thức đợc mô hình hoá theo
cách lập luận của chuyên gia. Mô tơ hoạt động trên thông tin về
vấn đề đang xét, so sánh với tri thức lu trữ trong cơ së tri thøc råi
4


rút ra kết luận hay bình luận. Vậy cần có kĩ thuật suy luận hiệu
quả
1. Lí do xây dựng và phạm vi ứng dụng của hệ chuyên gia
Hệ chuyên gia yêu cầu đầu t và vật t tối thiểu nhng lại phục
vụ nhiều cho con ngời trong lĩnh vực công nghệ thông tin. Về

nguyên nhân khiến ngời ta đầu t vào xây dựng hệ chuyên gia là:
Hệ chuyên gia có thể hoạt động nh 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 có kết quả bền vững, không bị cảm tính và thất
thờng nh con ngời
Tốc độ của hệ chuyên gia tá ra u viƯt nhÊt lµ khi xư lý nhiỊu vấn
đề cùng lúc
Công của chuyên gia là cao và có xu hớng tăng lên trong khi giá
hệ chuyên gia giảm
*So sánh hệ chuyên gia với chuyên gia
Nhân tố so sánh

Chuyên gia

Thời gian sẵn sàng

Trong
việc

Địa điểm

Một địa phơng Tại bất kì đâu

Độ an toàn

Không thay thế Linh hoạt, thay thế
đợc
đợc


Tồn tại

Sẽ chết

Sống mÃi

Hiệu suất

Biến động

Bền vững

Tốc độ

Thay đổi

Luôn nhanh

Chi phí

giờ

Hệ chuyên gia

Cao

làm Suốt ngày

Chấp nhận đợc


*Một số lí do để hệ chuyên gia đợc phát triển nhằm thay thế các
chuyên gia
Ngời ta cần có chuyên gia ngay cả ngoài giờ hay tại các nơi xa,
nguy hiểm
Việc tự động hoá công việc trong dây chuyền cần đến chuyên
gia mà con ngời không đáp ứng đợc
5


Cần tạo điều kiện để chuyên gia nghỉ ngơi và khi cần đến
chuyên gia thì có thể thuê với giá cao
*Hệ chuyên gia còn trợ giúp cho các chuyên gia khi có nhu cầu
Hỗ trợ chuyên gia trong các công việc nhỏ để nâng cao hiệu
suất
Hỗ trợ chuyên gia trong công việc phức tạp để quản lý một cách
hiệu quả
Dùng lại các tri thức chuyên gia khi không còn nhớ
Tuy nhiên con ngời có u điểm đặc biệt, không thể thay thế
đợc là linh cảm trớc về vấn đề điều này giúp cho con ngời linh
hoạt trong lựa chọn
2.Tác dụng của hệ chuyên gia
Các chuyên gia thực hiện một loạt các nhiệm vụ trong bài
toán nh chuẩn đoán hay lập lịch. Hệ chuyên gia đợc thiết kế để
làm việc nh một chuyên gia tức không để ý đến ứng dụng mà đi
thu thập thông tin và lập luận trên tri thức này theo cách riêng
a.Điều khiển
Các hệ thống điều khiển quản lý theo cách phù hợp các hành
vi của hệ thống chẳng hạn nh điều khiển quá trình sản xuất hay
điều trị bệnh nhân. Một hệ chuyên gia về điều khiển lấy 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 tơng lai và xác định
hay khai thác các điều 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 đà tiên liệu
Hệ thống VM của Fagan năm 1978 giám sát bệnh nhân và
theo dõi điều trị. Hệ thống này lấy trạng thái của ngời bệnh qua
dữ liệu đầu dò và qua khai báo để có trị liệu hữu hiệu. Nó đo
nhịp tim bệnh nhân, áp suất máu và lấy thông số về quạt giữ
nhịp thở. Trên các thông tin này và các thông tin về lịch sử bệnh
nhân hệ thống sẽ có điều chỉnh quạt phù hợp
b.Thiết kế
6


Hệ thống thiết kế có nhiệm vụ xây dựng các đối tợng theo
ràng buộc. Chẳng hạn ngời ta thiết kế hệ thống máy tính với đủ
các yêu cầu về cấu hình bộ nhớ, tốc độCác hệ thống này thờng
thực hiện các bớc công việc; mỗi bớc tuân theo các ràng buộc riêng.
Những bớc này phụ thuộc lẫn nhau nên khó thay đổi riêng một bớc
riêng lẻ. Do vậy hệ thống này thờng đợc xây dựng theo kĩ thuật
suy diễn không ®¬n ®iƯu
ThÝ dơ vỊ hƯ thèng thiÕt kÕ PEACE cđa Dincbas năm 1980
dùng để hỗ trợ các kĩ s thiết kế mạch điện tử. Đây là hệ thống
thiết kế tự động nhờ máy tính CAD cho phép làm tổng hợp và
phân tích các mạch số và mạch bị động. Tri thức của hệ thống
trong trờng hợp này bao gồm nhiều mô tả chức năng của các thành
phần mạch cơ bản, cùng với ràng buộc về cấu trúc topo
c.Chuẩn đoán

Các hệ thống chuẩn 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 chuẩn đoán có tri thức về điều kiện, nguyên nhân phát
sinh lỗi. Chẳng hạn hệ thống chuẩn đoán bệnh dựa trên triệu
chứng của ngời bệnh, hay hệ thống định vị nơi hỏng trong mạch
điện. Gần đây có khuynh hớng sử dụng tiếp cận dựa trên mô
hình. Khuynh hớng này cho phép mô hình hoá các hành vi bình
thờng của hệ thống và phát hiện chuẩn đoán lỗi. Các kết quả của
Fulton và Pepe năm 1990 có thể minh hoạ cho các hệ thống này
Hệ thống NEAT năm 1989 trợ giúp kĩ thuật viên tìm lỗi xử lý
dữ liệu hay lỗi trên các thiết bị mạng truyền thông. NEAT cô lập
chuẩn đoán và giải vấn đề do ngời dùng yêu cầu từ các trạm đầu
cuối. Dựa trên CSTT hệ thống xác định cấu hình thiết bị đầu
cuối đang hỏng
d.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 đợc chuẩn đoán và
chỉnh lí. Hệ chuyên gia tơng tác với sinh viên để tạo mô hình tìm
hiểu sinh viên theo môn học. Mô hình sinh viên sẽ đợc so sánh với
mô hình mẫu để phát hiện mặt yếu trong hiểu biết của sinh
viên. Sau đó hệ thống có các chỉ dẫn để bổ tóc kiÕn thøc cho
sinh viªn
7


Năm 1979 Clancey đa ra GUIDON để dạy sinh viên điều trị
bệnh nhân nhiễm khuẩn bằng cách dạy họ chọn cách trị liệu
kháng sinh. Hệ thống này bắt đầu từ các ca chữa bệnh và giới
thiệu để sinh viên thực hành. Hệ chuyên gia phân tích giải pháp
của sinh viên và trả lời câu hỏi. Các phơng án chữa bệnh khác

nhau có ích cho các môn thực hành
e.Diễn giải
Các hệ thống diễn giải cho phép hiểu tình huống từ các
thông tin có sẵn. Điển hình là thông tin đợc rút ra từ tập các dữ
liệu của máy dò, thiết bị hay kết quả thí nghiệm. Chẳng hạn nh
các đầu dò giám sát, các hệ thống ảnh, các kết quả phân tích
tiếng nói. Các hệ thống này dịch các dữ liệu thô sang dạng kí
hiệu để tiện cho việc mô tả tình huống. Các hệ thống này thờng
tiếp xúc với dữ liệu trong môi trờng có nhiễu không đầy đủ,
không hiện thực và cần đến lập luận không chính xác hay lập
luận thống kê
Năm 1988 hệ chuyên gia FXAA trợ giúp tai nghe trong dịch vụ
đổi tiền ngân hàng Manhattan. Nó đợc thiết kế để định tên các
giao dịch không bình thờng, thay thế đợc các thiết bị điện tử
đặt tại nhiều nơi. FXAA tự động lựa chọn các giao dịch cần thiết
đến kiểm toán
g.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 đợc coi là gay cấn. Các hệ
thống giám sát diễn giải tín hiệu thu từ đầu dò và so sánh thông
tin này với các trạng thái đà biết. Khi phát hiện điều gay cấn hệ
thống sẽ kích hoạt một loạt các nhiệm vụ
Hệ thống NAVEX của Marsh năm 1984 giám sát dữ liệu rađa
và ớc lợng tốc độ, vị trí của tên lửa vũ trụ. Hệ thống này có nhiệm
vụ phát hiện sai sót và dự báo về trục trặc có thể xảy ra của tên
lửa.
h.Lập kế hoạch
Các hệ thống lập kế hoạch tạo các hành động đạt đợc đích
theo các ràng buộc. Chẳng hạn việc lập kế hoạch các nhiệm vụ cho
cho ngời máy để thực hiện chức năng nào đó. Một vài hÖ thèng

8


lập kế hoạch cần mềm dẻo để cho phép thay đổi các nhiệm vụ
nhỏ khi phải thay đổi các nhiệm vụ nhỏ khi phải xử lý một loạt các
thông tin mới. Do vậy nó phải có khả năng thực hiện lại một số bớc
lập kế hoạch, cho phép quay ngợc lại đến trạng thái quan trọng để
tránh làm lại từ đầu. Cũng nh công việc thiết kế, các hệ thống lập
kế hoạch dùng lập luận không đơn điệu
Hệ chuyên gia PLANPOWER do Stansfield và Greenfiled đa ra
năm 1987 cho phép lập kế hoạch tài chính cho ngời quản lý trong
lĩnh vực quản lý tiền mặt, lên kế hoạch thuế, đầu t, quản lý rủi
roHệ thống này bao phủ diện rộng các hoạt động về tài chính
chẳng hạn nh an toàn, tài sản, thu nhập cố định, bảo hiểm
PLANPOWER còn giúp lập kế hoạch cá nhân theo yêu cầu đặc biệt
trong thời kì 5 năm
i.Dự đoán
Ngời ta dùng hệ thống dự báo để biết kết quả mà các tình
huống gây ra. Các hệ thống này dự báo các sự kiện tơng lai theo
thông tin đà 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 đợc các hành động tác
động đến sự kiện tơng lai. Chẳng hạn hệ thống tiên đoán về
thất bát nông nghiệp do thiên tai, sâu hại. Các mô hình mô phỏng
thông minh thờng đợc dùng trong các loại hệ thống này
Thí dụ về hệ thống dự đoán PLAN do Boulanger đa ra năm
1983 dùng để dự đoán tác hại của sâu đên đối với cây ngô. Trớc
tiên hệ thống lấy thông tin từ cánh ngô, gồm các thông tin về số
hạt, điều kiện đất, độ tăng trởng của cây. Thông tin này cùng với
các chơng trình mô phỏng về con sâu sẽ dùng để đoán mức độ

phá hoại của sâu đen đối với cánh đồng ngô
k.Chẩn trị
Các hệ thống chẩn trị khuyến cáo giải pháp đối với các chức
năng sai. Chúng có thể dùng nhiệm vụ chẩn đoán để xác định đợc chức năng sai rồi kết hợp với việc lập kế hoạch để có cách điều
trị phù hợp
Hệ thống BLUEBOX do Mulsant và Servan-Schreiber đa ra
năm 1984 chẩn trị bệnh nhân bị suy nhợc. Nó dùng thông tin về
triệu chứng ngời bệnh và lịch sử bệnh án để chẩn đoán loại suy
9


nhợc. Dựa vào hệ thống này hệ thống đa ra chẩn trị để khống
chế suy nhợc
m.Lựa chọn
Các hệ thống lựa chọn dùng để xác định một lựa chọn tốt
nhất trong số các khả năng. Chúng làm việc trên các đặc tả về
vấn đề do ngời dùng cung cấp để tìm giải pháp khớp nhất đối với
đặc tả này. Trong các hệ chuyên gia này ngời ta thờng dùng kĩ
thuật suy diễn không chính xác hoặc hàm đánh giá khớp
Năm 1990 Gardone và Ragade đa ra IREX để trợ giúp ngời
máy trong môi trờng công nghiệp. Hệ thống gồm 3 phần
Kiểm tra các ứng dụng cần tự động hoá và chọn cách tốt nhất
Sử dụng các luật để chọn cấu hình, chọn loại chơng trình
Dùng hệ chuyên gia để rà soát cơ sở dữ liệu ngời máy rồi đề
xuất năm ngời máy sẽ đa vào sử dụng
l.Mô phỏng
Các hệ chuyên gia mô phỏng mô hình hoá một quá trình
hay hệ thống để nghiên cứu tác nghiệp dới điều kiện đa dạng.
Chúng mô hình hoá các thành phần khác nhau của hệ thống và sự
tơng tác trong hệ thống. Ngời sử dụng đợc phép chỉnh lí mô hình

cho phù hợp với điều kiện giả thiết đà có. Với mô hình trên, từ các
thông tin do ngời dùng cung cấp, các hệ thống này có thể tiên đoán
các điều kiện thao tác với hệ thống thực
Hệ chuyên gia STEAMER do Wiliam đa ra năm 1983 mô
phỏng và giải thích thao tác của hệ thống máy móc quân sự của
hải quân. Nhiều thành phần đợc mô phỏng nh van, khoá...cho
phép điều chỉnh và quan sát tác động của thao tác tổng thể dới
các điều kiện áp suất, nhiệt độ

Chơng 2: các đặc tính của hệ chuyên gia

10


I.CÊu tróc cđa HƯ chuyªn gia
Trong lÜnh vùc hƯ chuyªn gia, các chuyên gia chú trọng vào
tri thức của vấn đề. Loại tri thức này đợc gọi là tri thức lĩnh vực,
đợc chuyên gia lu trữ trong bộ nhớ vĩnh cửu
Lúc cho lời khuyên, chuyên gia cần thu thập các sù kiƯn vỊ
lÜnh vùc, lu nã trong bé nhí t¹m thời. Chuyên gia lập luận về vấn
đề bằng cách kết hợp các sự kiện trong bộ nhớ tạm thời với tri thức ở
trong bộ nhớ vĩnh cửu. Dùng quá trình này, chuyên gia suy luận
thông tin mới về vấn đề và đi đến kết luận.
1.Cơ sở tri thức
Trong hệ chuyên gia, các tri thức chuyên gia đợc bảo quản
trong cơ së tri thøc. Nã cịng lµ bé nhí vÜnh cưu trong mô hình giải
vấn đề của con ngời
*Định nghĩa cơ sở tri thức
Cơ sở tri thức là thành phần chính bên cạnh các thành phần
giải vấn đề trong hệ thống dựa trên tri thức. Trong khuôn khổ của

hệ chuyên gia thì cơ sở tri thức đợc định nghĩa là một phần của
hệ chuyên gia chứa tri thức về lĩnh vực
Tin häc thùc hiƯn viƯc thu thËp tri thøc vµ m· hoá chúng theo
một vài kĩ thuật. Một cách thể hiện tri thức điển hình là dùng các
luật. Một luật là cÊu tróc IF …THEN cho phÐp thĨ hiƯn liªn hƯ logic
giữa thông tin trong phần IF và thông tin khác trong phần THEN
VD:

IF trời ma THEN dùng áo ma hay dùng ô

2. Bộ nhớ làm việc
Bộ nhớ làm việc chứa các sự kiện liên quan đến vấn đề
đang xét. Nó tơng ứng với bộ nhớ tạm thời trong mô hình giải vấn
đề của con ngời
*Định nghĩa bộ nhớ làm việc
Một phần trong hệ chuyên gia chứa các sự kiện của vấn đề
đang đợc xét
Khi trao đổi với hệ chuyên gia, ngời dùng nhập thông tin về
vấn đề hiện tại vào bộ nhớ làm việc. Hệ thống khớp thông tin này
với tri thức trong cơ sở tri thức để suy luận ra sù kiƯn míi. HƯ
thèng l¹i nhËp sù kiƯn míi này vào bộ nhớ làm việc và tiếp tục quá
11


trình. Vậy bộ nhớ làm việc sẽ có các thông tin do ngời dùng đa vào
và các thông tin do máy suy luận ra. Các thông tin này thờng đợc
gọi là ngữ cảnh của phiên làm việc
Nhiều ứng dụng hệ chuyên gia có thể lấy các thông tin từ bộ
nhớ ngoài nh cơ sở dữ liệu, bảng tínhChúng đợc tải vào bộ nhớ
làm việc trớc phiên làm việc. Quá trình suy luận có thể chỉ dùng

các thông tin này hoặc dùng các thông tin này nh thông tin bổ sung
*Định nghĩa Hệ thống dựa trên tri thức
Các hệ thống dựa trên tri thức là hệ thống phần mềm; trong
đó các tri thức về lĩnh vực bài toán đợc cô lập và lu trữ trong cơ
sở tri thức và đợc xử lý, đánh giá nhờ thành phần giải vấn đề độc
lập với bài toán
3. Môtơ suy luận
Hệ chuyên gia mô hình hoá quá trình lập luận của con ngời
trong khối mô tơ suy luận.
*Định nghĩa mô tơ suy luận
Quá trình trong hệ chuyên gia cho phép khớp các sự kiện
trong bộ nhớ làm việc với các tri thức về lĩnh vực trong cơ sở tri
thức để rút ra các kết luận về vấn đề
Mô tơ suy luận làm việc trên các sù kiƯn trong bé nhí lµm
viƯc vµ tri thøc lÜnh vực trong cơ sở tri thức để rút ra thông tin
mới. Vậy nó cần tìm ra các luật để khớp phần giả thiết của luật với
thông tin có trong bộ nhớ. Khi phát hiện thấy khớp, kết luận của luật
này là thông tin mới
Ví dụ: trong cơ sở tri thức có luật IF béo THEN tốt bụng.
*Có thể làm các việc sau
Hệ thống hỏi: ông Mỗ thế nào
Ngời dùng trả lời: béo
Mỗ béo đợc bổ sung vào bộ nhớ làm việc
Hệ chuyên gia suy luận:tốt bụng
Mỗ tốt bụng đợc bổ sung vào bộ nhớ làm viÖc

12


4.Phơng tiện giải thích

Nói đến hệ chuyên gia ngời ta thờng đề cập đến khả năng
không thể tách rời là khả năng giải thích các suy luận của nó. Trong
mô hình giải vấn đề của hệ chuyên gia ngời ta có thể bổ sung
một khối gọi là phơng tiện giải thích. Dùng phơng tiện giải thích
này hệ chuyên gia giải thích cho ngời dùng tại sao nó yêu cầu một
câu hỏi và cách đi đến kết luận
Phơng tiện giải thích tạo thuận lợi cho cả ngời phát triển hệ
thống lẫn ngời dùng. Ngời phát triển có thể dùng nó để phát hiện
chỗ sai trong tri thức của hệ thống trong khi ngời dùng sẽ thuận lợi và
dễ dàng thấu hiểu lập luận của hệ thống
*Giải thích về cách suy luận
Giải bài toán trong hệ chuyên gia không giống nh trong chơng trình bình thờng. Chúng khác nhau ở chỗ hệ thống chuyên
gia làm việc trên vấn đề không có cấu trúc giống nhau trong khi
các bài toán trong chơng trình cổ điển đà có các bớc giải tức bài
toán có cấu trúc hoàn toàn xác định.Việc giải thích thế nào cđa
hƯ chuyªn gia sÏ khiÕn ngêi dïng tin tëng thªm vào khuyến cáo của
hệ thống và cũng là cách để nâng cao độ tin cậy của kết luận
Ví dụ: vấn đề ốm thì mặc ấm và chị Mơ có nhiệt độ cao
Có thể đa ra giải thích sau
Chuyên gia: chị Mơ ốm
Ngời dùng: Cách nào mà biết
Chuyên gia: Vì chị ta mặc ấm. Tôi nghĩ rằng có chuyện với
nhiệt độ cơ thể. Đo nhiệt độ thấy 38 độ. Chắc chị Mơ ốm
Hệ chuyên gia trả lời câu hỏi thế nào theo cách đi lùi theo
luật đà giúp đa ra kết luận. Đờng đi ngợc này là mạch suy luận của
hệ thống
*Giải thích tại sao
Một hệ chuyên gia có thể giải thích tại sao nó đặt ra một
câu hỏi. Khi tham vấn chuyên gia, sự tơng tác có ý nghĩa quan
trọng ở chỗ nó giúp hệ chuyên gia cởi mở, thân thiện, có tác dụng

gợi mở tri thức chuyên gia. Ngời ta cũng có thể hỏi chuyên gia tại sao
về các xét đoán suy luận khi thấy tiện. Câu trả lời có tác dụng làm
13


ngời dùng thoải mái thêm và có thể biết đợc điều mà chuyên gia
đang cho là quan trọng
Ví dụ:
Chuyên gia:chị Mơ hôm nay mặc ấm chứ
Ngời dùng: tại sao
Chuyên gia: vì ốm thì mặc ấm
Để trả lời câu hỏi tại sao, hệ chuyên gia mô tả cách đa ra kết
luận. Đa số hệ chuyên gia liệt kê danh sách các luật đà dùng trong
việc rút ra kết luận
5.Giao diện
Tơng tác giữa hệ chuyên gia và ngời dùng thờng đợc thiết kế
theo kiểu nh ngôn ngữ tự nhiên. Yêu cầu đặt ra đối với ngời thiết
kế là đảm bảo tơng tác này giống nh tơng tác giữa những con ngời. Yêu cầu cơ bản của thiết kế là trả lời đợc các câu hỏi. Để đạt
đợc độ tin cậy cao về các ý kiến chuyên gia, cũng nh đạt đợc tin tëng cao tõ phÝa ngêi dïng, viƯc thiÕt kÕ c©u hỏi cũng cần đợc chú
ý. Các loại giao diện nh hớng đồ hoạ, thực đơn, biểu tợng hay tự xác
định là các loại dùng đợc
Một lu ý khác là nên trang bị các khả năng cho phép ngời
dùng thay đổi thông tin hay thay đổi các phát biểu về bài toán.
Việc này giúp ngời dùng chỉnh lý kết luận thu đợc dựa trên các
thông tin cũ
II.Các đặc tính của hệ chuyên gia
1.Tách tri thức khỏi điều khiển
Cơ sở tri thức và mô tơ suy luận là các khối tách rời. Một khối
tri thức chuyên gia về lĩnh vực và khối kia là cơ chế giải vấn đề
độc lập với khối cơ sở tri thức. Việc tách tri thức của hệ thống với

điều khiển là khía cạnh có giá trị trong hệ chuyên gia đó cũng là
điểm khác biệt của hệ chuyên gia với chơng trình bình thờng
Các chơng trình máy tính bình thờng nhập các tri thức của
chơng trình cùng với thao tác điều khiển trên tri thức đó. Điều này
không đảm bảo tính độc lập giữa việc mà hoá các tri thức và việc
xử lý các tri thức đó. Do vậy mà khó xem xét các tri thức ở dạng mÃ
hoá và khó hiểu đợc đang dùng tri thức nào và cách dùng ra sao
14


Do hệ chuyên gia đà tách 2 khối tri thức và xử lý, các nhiệm
vụ bảo trì và thay đổi dễ thực hiện. Ngời ta dễ dàng thay đổi
một phần tri thức cũng nh thêm bất kì tri thức nào tại bất cứ đâu
trong CSTT. Nếu cần thay đổi điều khiển, ngời ta thay đổi thuật
toán trong mô tơ suy luận
2.Tri thức chuyên gia
Điểm quan trọng trong hệ chuyên gia là thu thập đợc tri thức
của các chuyên gia. Tri thøc nµy bao gåm tri thøc vỊ lÜnh vùc vµ kĩ
năng giải vấn đề. Các tri thức thu đợc từ nhiều chuyên gia, không
nhất thiết là các ý tởng sáng chói hay độc đáo mà là đặc biệt,
sâu về lĩnh vực
Thuật ngữ chuyên gia mô tả ngời có kĩ năng về giải đúng
vấn đề và giải vấn đề một cách hiệu quả. Họ có thể thể hiện khả
năng lập luận và khả năng này là quá khó đối với những ngời trong
cùng lĩnh vực. Các chuyên gia là ngời sở hữu các tri thức chuyên gia
về lĩnh vực
3.Tập trung nguồn chuyên gia
Hầu hết các chuyên gia có kĩ năng giải vấn đề trong lĩnh
vực liên quan đến nguồn tri thức chuyên gia. Tuy nhiên ngoài lĩnh
vực này các chuyên gia có thể không có khả năng giải vấn đề. Ví

dụ: không thể dùng hệ chuyên gia ngành y để trợ giúp sửa xe đạp
Một khó khăn chung đối với các nhà thiết kế hay phát triển
hệ thống là thu thập các tri thức chuyên gia để giải các vấn đề
khó, phức tạp. Một trong những phơng pháp đề xuất là trực tiếp
làm việc với tri thức chuyên sâu về vấn đề và làm việc với bài toán
đợc xác định tốt
Thí dụ: giả sử muốn phát triển một hệ chuyên gia để chẩn
đoán tất cả các trục trặc của ô tô. Đây không chỉ là vấn đề phức
tạp mà còn không thể quản lí đợc do phạm vi rộng của bài toán
Ngời ta có thể đơn giản hoá bài toán bằng cách chia bài toán
thành các bài toán con nh hệ thống điện, máy móc cơ khí, xăng
dầuTuy nhiên đó mới chỉ giải quyết đợc khó khăn bớc đầu. Khi
động đến các bài toán con ngời ta vẫn gặp các khó khăn do phạm
vi lĩnh vực rộng
4.Lập luận trên các kí hiÖu
15


Các hệ chuyên gia thể hiện tri thức ở dạng kí hiệu. Ngời ta
có thể dùng các kí hiệu để thể hiện các loại tri thức đa dạng nh
các sự kiện, khái niệm hay luật. Chẳng hạn Mơ bị ốm có thể đợc
thể hiện qua ốm(Mơ)
Ngoài thể hiện các câu ngôn ngữ tự nhiên ở dạng kí hiệu,
các hệ chuyên gia còn xử lý các kí hiệu này khi giải vấn đề.
Chẳng hạn ngời ốm cần uống thuốc. Phép toán vị từ dùng kí
hiệu để chỉ phép kéo theo và dùng các biến để so sánh khớp
các câu thuận lợi hơn
Ví dụ:
Tiên đề Mơ bị ốm đợc thể hiện qua ốm(Mơ)
Luật IF ốm THEN uống thuốc đợc thể hiện qua ốm(X)

uống(X, thuốc)
Kết luận thu đợc do xử lý luật và thông tin tiên đề: uống(Mơ,
thuốc)
Qua thí dụ trên, đợc ta thấy hệ chuyên gia giải bài toán bằng
cách xử lý các kí hiệu thay vì thực hiện việc xử lý số. Đối với
những nhiệm vụ có các thông tin ở dạng dữ liệu thì nên dùng các
chơng trình bình thờng. Nhìn chung có thể coi chơng trình nh
các xử lý dữ liệu và các hệ chuyên gia nh các xử lý tri thức
5.Lập luận may rủi
Các chuyên gia tinh tờng trong việc dùng kinh nghiệm để giải
đúng và hiệu quả bài toán đang xét. Qua kinh nghiệm đà dùng, họ
hiểu về vấn đề một cách thực tế và giữ dới dạng các may rủi. Các
may rủi điển hình do chuyên gia dùng khi giải vấn đề trong một
số thí dụ là
Với vấn đề hỏng xe ô tô, kiểm tra điện trớc tiên
Trong mùa hè, ngời ta hiếm khi mặc áo bông
Nếu gặp bệnh có tính di truyền nên kiểm tra lịch sử bệnh
nhân
Thực tế cho thấy một số kĩ thuật may rủi đà thành công
trong việc giải vấn đề. Theo Baraiko năm 1982 thì Minski đà chó
16


ý đến tìm kiếm may rủi nh là nếu đợc ta không thể khuyên máy
tính cách thực hiện tốt nhất thì hÃy lập trình để may ra tìm
thấy một cách nào đó
May rủi đợc dùng trong hệ chuyên gia để giúp ngời ta đi
nhanh đến giải pháp. Trong hệ chuyên gia, chiến lợc lập luận này
không giống nh các thủ tục chính xác của chơng trình bình thờng. Chơng trình xử lý dữ liệu theo thuật toán nhng hệ chuyên gia
thêng dïng c¸c kÜ tht lËp ln may rđi. Tht toán thể hiện một

loạt các nhiệm vụ xác định rõ cần thực hiện
6.Lập luận không chính xác
Hệ chuyên gia đợc coi là thành công trong ứng dụng cần
đến lập luận không chính xác. Những loại ứng dụng này đặc trng
bằng thông tin không chắc chắn, nhập nhằng hay không sẵn
sàng, ®Ỉc trng b»ng tri thøc lÜnh vùc do viƯc suy luận một cách
không chính xác. Thực tế thờng xảy ra nh vậy, chẳng hạn bác sĩ
khám bệnh nhân vào cấp cứu trong hoàn cảnh không hỏi đợc
nhiều thông tin
Thí dụ: các thông tin không chính xác nh có thể Mỗ mua xe
đó, máy chạy nóng, và tri thức không chính xácnh nếu có vẻ
nắng thì Mỗ khoẻ, xe của Mỗ thờng là tốt
7.Khả năng giải vấn đề
Hệ chuyên gia đợc xây dựng trên cơ sở tri thức chuyên gia.
Vậy không nên cho rằng hệ chuyên gia giải đợc bất kì bài toán
nào. Hệ chuyên gia chỉ dùng tốt đối với các loại bài toán mà chuyên
gia giải đợc
Nếu không có chuyên gia giải vấn đề thì ngời ta khó hy
vọng có đợc hệ chuyên gia thay thế. Nếu vấn đề là quá mới và
thay đổi nhanh thì không thiết kế đợc hệ chuyên gia

8.Độ phức tạp vừa phải của vấn đề
Đánh giá về loại vấn đề giải bằng hệ chuyên gia, ngời ta nhận
thấy các vấn đề cần phức tạp vừa phải. Nói chung nếu nhiệm vụ
dễ thì khó đánh giá công sức của hệ chuyên gia nhng có các
17


nhiệm vụ đơn giản cần thực hiện nhiều lần, chẳng hạn nh thực
hiện nhiều lần cùng một việc ra quyết định

Vấn đề cũng không phức tạp đến mức gây ra tình trạng
không quản lý nổi ở tầm hệ chuyên gia, chẳng hạn cần đến hàng
giờ mới giải xong bài toán. Một hệ chuyên gia chấp nhận các vấn
đề phức tạp ở mức giải đợc trong vòng 15 đến 20 phút
9.Chấp nhận sai lầm
Ngời ta coi hệ chuyên gia giải vấn đề nh chuyên gia, chấp
nhận hệ thống có thể mắc sai lầm. Về điều này thì chơng trình
bình thờng u việt hơn, với nghĩa chỉ chấp nhận giải pháp đúng.
Tuy nhiên so sánh tổng thể, ngời ta thấy trong một số bài toán cụ
thể việc hệ chuyên gia có lời giải sai lầm mạng tính ngời hơn, do
cần xử lý các thông tin không chính xác thậm chí mâu thuẫn nhau
Các chơng trình bình thờng áp dụng cho các bài toán mà
thông tin chính xác và đầy đủ. Chẳng hạn đó là các hệ quản trị
cơ sở dữ liệu, các chơng trình kế toán. Tuy nhiên với bài toán mà
dữ liệu thiếu và sai, chơng trình không thể cho ra kết quả. Ngợc
lại bài toán trong hệ chuyên gia ít cấu trúc: các thông tin thiếu đến
mức không thể cho kÕt luËn chÝnh x¸c. Tuy vËy nã vÉn cho c¸c kết
luận có lý thậm chí tốt
Đối tợng xử lý

chơng trình bình
thờng

Các hệ chuyên gia

Xử lý

Số

Kí hiệu


Sử dụng

Thuật toán

May rủi

Tổ
chức Thông tin và điều Tri thức tách rời điều
thông tin
khiển đợc tích hợp
khiển
Khả năng thay Khó thay đổi
đổi
Tính
chắn

Dễ thay đổi

chắc Thông tin chính xác Thông tin không chính
xác

Giao diện

Giao diện câu lệnh Hội thoại tự nhiên có giải
thích

Loại kết quả

Kết quả cuối cùng


Khuyến cáo kèm theo giải
thích

Tính tối u

Nghiệm tối u

Giải pháp chấp nhận đợc
18


III.Công nghệ lập trình và công nghệ tri thức
1.Lập chơng trình bình thờng
Một đặc tính của chơng trình bình thờng là tuân theo
quá trình tuần tự. Ngời ta phát triển hệ thống bắt đầu từ bớc
thiết kế, rồi lập trình sau đó sửa lỗi. Một chơng trình đợc đem
dùng khi đà qua bớc cuối cùng. Chơng trình nguồn đợc dịch, nối
kết lại thành chơng trình đích
Đề án xây dựng chơng trình máy tính bắt đầu bằng các
yêu cầu chức năng. Đây là pha thiết kế, trong đó ngời ta cần xác
định thông tin và các tính toán cần thiết. Ngời ta xác định đặc
tả rồi mà hoá tức viết chơng trình. Bớc mà hoá cũng cần hình dung
đợc hình dạng cuối cùng của chơng trình
Trong khâu sửa lỗi, ngời ta thử chơng trình xem có đáp ứng
các đặc tả không. Bất kì lỗi nào cũng đợc sửa bằng cách thay
đổi chơng trình nguồn
2.Công nghệ tri thức
Chơng trình bình thờng quan tâm đến dữ liệu của bài
toán để tìm cách xử lý và đi đến kết quả. Còn hệ chuyên gia

thì quan tâm đến tri thức của vấn đề. Hệ chuyên gia hỏi, tổ
chức và nghiên cứu tri thức để hiểu vấn đề. Nó cũng xây dựng và
thử hệ thống để hiểu thêm về các tri thức. Giải pháp cuối cùng là
thể hiện tự nhiên và thể hiện phù hợp các hiểu biết đó. Những nhà
thiết kế hệ chuyên gia dùng thuật ngữ xử lý và xây dựng hệ thống
là công nghệ tri thức
*Định nghĩa công nghệ tri thức
Công nghệ thông tin bao gồm tất cả các hoạt động đi kèm
theo vòng đời của một hệ thống dựa trên tri thức. Trong khuôn
khổ của các hệ chuyên gia thì công nghệ tri thức là quá trình
xây dựng hệ thống tri thức nh một hệ chuyên gia
Công nghệ tri thức mở rộng các dữ liệu bằng kĩ thuật suy
luận và mở rộng công nghệ phần mềm trong các lĩnh vực ứng
dụng. Không nh việc xây dựng chơng trình bình thờng, việc phát
triển hệ chuyên gia cần độ tơng tác ngời máy cao. Ngêi thiÕt kÕ
x©y dùng tõng bíc hƯ thèng, thư nã, thay đổi tri thức hệ thống.
Quá trình này đợc lặp trong công việc chung. Khi đó việc hiểu
19


cđa ngêi thiÕt kÕ vỊ hƯ thèng vµ tri thøc hệ thống tăng dần sau
mỗi lần thử
Pha 1: Đánh giá
Pha này có trách nhiệm đánh giá đúng vấn đề. Vấn đề đợc
xét thêm để xác định các đích chung của toàn đề án. Nó xác
định các khía cạnh quan trọng và tài nguyên cần thiết cho đề án.
Sau pha này ngời ta hình thành đợc các yêu cầu chính của ®Ị ¸n
Pha 2: Thu thËp tri thøc
Mơc ®Ých cđa pha này là lấy tri thức nhằm hớng dẫn việc
phát triển hệ chuyên gia. Tri thức cần thiết cho cả vấn đề và

những phơng tiện dùng cho thiết kế hệ chuyên gia. Việc thu thập
tri thức đợc xem là khâu quan trọng trong việc phát triển hệ
chuyên gia
*Định nghĩa thu thập tri thức
Quá trình lấy, tổ chức và nghiên cứu tri thức
Pha này đòi hỏi ngời thu thập tri thức gặp gỡ chuyên gia,
định ra các khái niệm chính và các phơng pháp giải tổng quát mà
chuyên gia đà dùng. Một số thông tin thuận lợi cho hệ chuyên gia sẽ
còn đợc phát hiện tiếp trong quá trình thử hệ thống
Pha 3: Thiết kế
Hệ chuyên gia cần có các kĩ thuật thể hiện phù hợp và tốt
nhất đối với tri thức chuyên gia và với chiến lợc giải vấn đề. Trong
pha thiết kế, ngời ta xác định cấu trúc chung và tỉ chøc cđa tri
thøc trong hƯ thèng. Pha nµy lùa chọn một công cụ phần mềm cho
phép thể hiện và lập luận với tri thức hệ thống theo cách mà con
ngời đà làm
Giao thức hệ thống sẽ đợc xác định trong pha thiết kế. Mục
đích của giao thức là đảm bảo phơng tiện để hiểu rõ vấn đề
hơn. Bắt đầu từ việc xây dựng hệ thống nhỏ và xét kết quả thử
cùng với chuyên gia về lĩnh vực, ngời ta bổ sung các yêu cầu cho
hệ thống. Việc thiết kế cũng thừa hởng những thông tin từ pha thử
hệ thống, nhằm làm mịn tri thức và cấu trúc hệ thống

20


Pha 4: Thử hệ thống
Tuy đợc xem là một pha độc lập, việc thử nghiệm không
phải là nhiệm vụ tách biệt mà là quá trình kế tiếp trong đề án hệ
chuyên gia. Sau mỗi lần trao đổi với chuyên gia, có thể hệ thống

đợc bổ sung thêm vài chi tiết. Các phép thử cũng tác động làm
thay đổi tri thức hệ thống. Đối tợng chính của việc thử hệ thống lµ
kiĨm chøng cÊu tróc tỉng thĨ vµ tri thøc cđa hệ thống. Trong suốt
quá trình thử, ngời thiết kế làm việc chặt chẽ không chỉ với
chuyên gia mà còn với ngời dùng vì ngời dùng sẽ hỗ trợ phát triển
giao diƯn
Pha 5: Lµm t liƯu
ViƯc lµm t liƯu cã nghÜa chuyển hoá tất cả các thông tin về
đề án hệ chuyên gia sang dạng tài liệu, đáp ứng các đòi hỏi của
cả ngời dùng và ngời phát triển hệ chuyên gia. Tuỳ theo yêu cầu của
ngời dùng mà các t liƯu tri thøc x©y dùng nh t liƯu chung cho toàn
đề án hay đợc xây dựng riêng phục vụ cho việc sử dụng, tra cứu
các phần mềm riêng lẻ
Một lu ý là t liệu cần có từ điển tri thức, cho phÐp thĨ hiƯn
tèt c¸c tri thøc cđa hƯ thèng và các thủ tục giải vấn đề. Từ điển
này đợc bổ sung dần dần
Pha 6: Bảo trì
Sau khi đợc phát triển trong môi trờng làm việc, hệ thống
cần đợc thờng xuyên bảo trì. Công việc này bao gồm việc duy trì
hoạt động bình thờng của hệ chuyên gia và mở rộng hệ chuyên
gia khi thấy có nhu cầu. Khi các yêu cầu về hệ thống thay đổi ngời ta có thể phải làm lại đặc tả hệ thống. Do hệ thống đợc xây
dựng theo từng bớc, việc bảo trì có thể tiến hành theo các bớc nhỏ.
Để các hoạt động bảo trì tiến hành tự động, tất cả những thao
tác bảo trì có thể đợc chơng trình hoá
Khai thác
đá
nh
giá

Yêu

cầu

Thu
thậ
p
tri
thứ
c

Tri

Làm
Thiế tinh
t kế Cấu
trúc

thứ
c

Thử
hệ
thốn
g

đá
nh
giá

Tạo lại 21


Các pha phát triển hệ chuyên gia

Là
mt
liệu

Bảo
Thực tr×
hiƯn


3.Phát triển hệ chuyên gia so với phát triển chơng trình
Phát triển chơng Phát
triển
trình bình thờng
chuyên gia

hệ

Tập trung vào đáp Tập trung vào vấn
số
đề
Lập
trình
mình

một Một nhóm làm việc

Phát triển theo tuần Phát triển theo ttự
ơng tác

a.Tập trung phát triển
Ngời lập trình trong hệ thống chơng trình cổ điển cần
hiểu toàn bộ bài toán rồi mới bắt đầu xử lý. Ngời ta chăm chú vào
lời giải rồi dùng nhiều thời gian vào việc tìm thuật toán giải bài
toán này. Hệ chuyên gia không đòi hỏi quá trình thật chặt chẽ nh
vậy. Ngêi thiÕt kÕ ph¸t triĨn hƯ thèng song song víi việc tìm hiểu
vấn đề mà không chăm chú vào kết luËn nh trong lËp tr×nh b×nh
thêng. Ngêi ta dïng tõng tri thức để hiểu thêm về vấn đề cho hệ
thống và cho bản thân họ. Kết luận sẽ lộ ra dần dần khi thu thập
đợc thêm tri thức
b.Công sức lập trình
Với chơng trình bình thờng, ngời lập trình làm việc một
mình. Họ chỉ trao đổi với nhau khi có khó khăn. Còn trong hệ
chuyên gia thì những ngời thiết kế gặp nhau để trao đổi về
từng phần tri thức về chiến lợc giải vấn đề. Ngoài ra họ còn cùng
thử hệ thống để xem chỗ nào trong hệ thống và trong phơng
pháp cha đúng hay cha phù hợp. Chính vì vậy mà thành công của
hệ chuyên gia có cố gắng chung của cả ngời thiết kế và các
chuyên gia
c.Phát triển chơng trình
Chơng trình bình thờng đợc bàn giao khi hoàn thành các
giai đoạn thử nghiệm và chỉnh sai sót. Do phải chỉnh lí nên ch22


ơng trình không đáp ứng đợc kì vọng ban đầu. Hệ chuyên gia
phát triển hệ thống theo chế độ tơng tác. Sau nhiều lần thêm
từng tri thức hệ thống sẽ tốt hơn. So sánh chơng trình bình thờng
và hệ chuyên gia nhìn chung hệ chuyên gia đợc phát triển còn chơng trình bình thờng đợc xây dựng
IV.Đề án hệ chuyên gia
Các vai trò chính trong hệ chuyên gia gồm chuyên gia vỊ

lÜnh vùc, kÜ s tri thøc vµ ngêi dïng. Mỗi ngời đều đóng vai trò
quan trọng đối với sự phát triển của hệ thống và có các phẩm chất
sau:
Chuyên gia về lĩnh vực: là đợc có tri thức chuyên gia, có kĩ năng
giải vấn đề, có khả năng liên kết các tri thức, có thời gian và
tính cách hợp tác
Kĩ s tri thức là ngời có kĩ năng công nghệ, có khả năng liên lạc,
có thể chơng trình hoá bài toán và có năng lực lập trình hệ
chuyên gia
Ngời dùng: là ngời có thể trợ giúp xác định đặc tả giao diện, có
khả năng thu thập tri thức, có thể giúp phát triển hệ thống
1.Chuyên gia về lĩnh vực
*Định nghĩa chuyên gia về lĩnh vực
Ngời có kĩ năng và tri thức để giải vấn đề chuyên sâu một
cách tốt hơn ngời khác
Các hệ chuyên gia lu trữ trong CSTT các tri thức về lĩnh vực
bài toán hạn chế. Tri thức lĩnh vực này có đợc từ chuyên gia lĩnh
vực do các kĩ thuật thu thập tri thức. lĩnh vực nhằm vào ngữ
cảnh của hệ chuyên gia. Ngời ta xây dựng hệ chuyên gia để giải
bài toán đặc biệt trong lĩnh vực đà biết
a.Tri thức chuyên gia
Khác nhau chính giữa chuyên gia và ngời khác là tri thức về
lĩnh vực. Năm 1983 Davis cho rằng giá trị tuyệt đối của chuyên
gia là tri thức mà họ có về một vấn đề nào đó. Vậy giá trị tuyệt
đối của chuyên gia liên quan trực tiếp đến giá trị tri thøc vỊ vÊn
®Ị

23



Khi xây dựng hệ chuyên gia nhiều cá nhân trong tổ chức có
trách nhiệm giải vấn đề. Tuy nhiên sẽ có ngời thể hiện khả năng
cao hơn ngời khác: đó là chuyên gia về lĩnh vực
b.Các kĩ năng giải vấn đề
Ngoài tri thức chuyên gia, chuyên gia còn hơn ngời bình thờng ở chỗ họ có kinh nghiệm giải vấn đề. Đó là một nhân tố để
đánh giá và phân biệt các chuyên gia. Chuyên gia dùng phần quan
trọng của thông tin và dùng chúng để đi đến kết luận. Vậy
chuyên gia không chỉ có tri thức chuyên gia mà còn có kĩ năng giải
vấn đề một cách hiệu quả
c.Các kĩ năng giao tiếp
Các chuyên gia lĩnh vực tích luỹ tri thức trong nhiều năm,
sau nhiều lần giải các bài toán tơng tự. Qua kinh nghiệm họ diễn
dịch tri thức và kĩ năng giải vấn đềra dạng dễ dùng và hiệu quả.
Thông thờng họ dùng các tri thức này dới dạng cảm giác không thật
rõ. Do vậy mà quyết định của họ có thể làm ngời khác không hiểu
Một nhiệm vụ quan trọng của hệ chuyên gia là giải mà các tri
thức này để dùng trong hệ chuyên gia. Điều này không dễ, nhất là
khi bản thân chuyên gia cũng gặp khó khăn khi giải vấn đề
Khi triển khai một đề án hệ chuyên gia, thờng ngời ta chọn
ngời khá nhất để giải vấn đề. Tuy nhiên nếu cá nhân này có khó
khăn về giao tiếp với tri thức thì ngời ta có thể chọn ngời kém hơn
nhng có khả năng giải thích tri thức
d.Tính sẵn sàng
Do thời gian của chuyên gia là ít mà thông thờng tổ chức
quản lý thờng yêu cầu chuyên gia giải vấn đề ngay lập tức nên
việc phát triển hệ chuyên gia cần giải quyết mâu thuẫn về thời
gian này
Việc phát triển hệ chuyên gia là quá trình dài, cần xây
dựng nhiều giao thức nhỏ, thử nghiệm, làm lại hay thay đổi, bổ
sung tri thức. Quá trình này lặp nhiều lần và đều cần đến thời

gian của chuyên gia. Do vậy mà nhìn chung hệ chuyên gia cần
đến tính sẵn sàng của chuyên gia
e.Tính hợp t¸c
24


Thái độ hợp tác của chuyên gia là yếu tố sống còn đối với
thành công của đề án hệ chuyên gia. Nếu các chuyên gia cảm thấy
không hài lòng hay không muốn hợp tác thì việc thu thập tri thức
coi nh không đạt kết quả. Do vậy điều quan trọng là ngời ta phải
có phơng pháp thu thập đợc thông tin ngay cả đối với chuyên gia
không có tính hợp tác. Đây là việc cụ thể đối với ngời phát triển hệ
chuyên gia và họ thờng sử dụng các kĩ thuật đà đợc giới thiệu trong
trí tuệ nhân tạo
2.Kĩ s tri thức
Ngời thiết kế hệ chuyên gia giữ nhiều vai trò quan trọng
trong đề án. Họ là nhà tâm lí học, ngoại giao, nghiên cứu và cũng
là ngời ứng dụng công nghệ thông tin. Ngời thiết kế cần các yêu
cầu nh vËy bëi hä mang nhiỊu tr¸ch nhiƯm: thu thËp, xử lý và mÃ
hoá tri thức. họ đợc gọi là kĩ s tri thức
*Định nghĩa kĩ s tri thức
Ngời thiết kế xây dựng và thử nghiệm hệ chuyên gia
Theo nghĩa nào đó thì kĩ s tri thức cũng giống nh ngời lập
trình bình thờng vì họ đều phát triển trên các chơng trình máy
tính. Tuy nhiên với hệ chuyên gia họ có thêm một số chức năng khác
trong lĩnh vực công nghệ tri thức
a.Kĩ năng về công nghệ tri thức
Công nghệ tri thức là nghệ thuật xây dựng hệ thống dựa
trên tri thức, ở đây là hệ chuyên gia. Sở dĩ nh vậy là vì công việc
ngày này phức tạp và đôi khi chỉ thay đổi, gia giảm một chút vỊ

tri thøc hay kÜ tht cịng cã thĨ ®a tíi thành công
Trong hệ chuyên gia, các trách nhiệm chính của kĩ s tri thức gồm
Đánh giá vấn đề
Phỏng vấn chuyên gia
Định tên khái niệm
Định tên phơng pháp giải vấn đề
Chọn phần mềm
Lập trình xây dựng hệ thống
Thử, rà soát hệ thống
25