Bài giảng Các hệ thống thông minh nhân tạo & ứng dụng - Logic - Bùi Thị Danh

Nội dung text: Bài giảng Các hệ thống thông minh nhân tạo & ứng dụng - Logic - Bùi Thị Danh

1. CÁC HỆ THỐNG THÔNG MINH NHÂN TẠO & ỨNG DỤNG Logic THS. BÙI THỊ DANH BM.KHMT, KHOA CNTT, ĐH.KHTN TP.HCM
2. Nội dung chính Tổng quan Logic mệnh đề Logic bậc nhất 2
3. Lịch sử phát triển Thế kỉ 4 TCN, Aristotle phát minh logic tam đoạn luận, hệ thống suy diễn hình thức đầu tiên. 1879, logic mệnh đề hiện đại được phát triển bởi Gottlob Frege Logic là mô hình chủ đạo trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo trước những năm 1990s ◦ 1956, Allen Newell và Herbert Simon demo “Logic Theorist”, chương trình AI sử dụng heuristic chứng minh 38 định lí trong số 52 định lý trong cuốn “Principa Mathematica” của Whitehead và Russell. Allen Newell ◦ 1965, J. Alan Robinson phát minh ra phương pháp chứng minh hợp giải. ◦ 1972, Alain Colmerauer phát triển ngôn ngữ Prolog Herbert Simon 3
4. Lịch sử phát triển Ngày nay, logic không còn là mô hình ưa thích do sự phát triển của xác suất và máy học Các nguyên nhân: ◦ Xác định, không xử lý trường hợp không chắc chắn; trong khi mô hình xác suất thì có ◦ Là mô hình dựa trên luật cứng nhắc; trong khi máy học có thể tự động điều chỉnh mô hình dựa vào dữ liệu. Ưu điểm của logic là cung cấp sự diễn đạt ý nghĩa và súc tích 4
5. Ứng dụng: trợ lí ảo Đưa thông tin Đặt câu hỏi Sử dụng ngôn ngữ tự nhiên Sắp xếp các thông tin không đồng nhất Lập luận với các thông tin có được 5
6. Ngôn ngữ tự nhiên Ví dụ: ◦ Một hào tốt hơn đồng 5 xu ◦ Đồng 5 xu tốt hơn một xu ◦ Do đó, một hào tốt hơn một xu Ví dụ ◦ Một xu tốt hơn là không có gì ◦ Không có gì tốt hơn hòa bình thế giới ◦ Do đó, một xu tốt hơn hòa bình thế giới ?!? 6
7. Ngôn ngữ logic Là một dạng ngôn ngữ hình thức thích hợp hơn cho việc mô tả tri thức tường thuật (declarative knowledge) và dễ dàng kết nối với ngôn ngữ tự nhiên. Các loại ngôn ngữ logic: ◦ Logic mệnh đề (propositional logic) ◦ Logic vị từ (predicate logic): logic bậc nhất ◦ 7
8. Hai mục tiêu của logic Biểu diễn tri thức về thế giới Lập luận dựa trên tri thức có được Cho máy tính 8
9. Các thành phần của hệ thống logic Cú pháp (syntax) Ngữ nghĩa (Semantic) Công thức (formula) Mô hình(models) PP suy dẫn (entailment methods) 9
10. Các thành phần của hệ thống logic Cú pháp: định nghĩa công thức như thế nào là hợp lệ ◦ Ví dụ: Rain ∧ 푊푒푡 Ngữ nghĩa: với mỗi công thức, ý nghĩa của nó là gì? Ngữ nghĩa xác định các mô hình (hay cấu hình của thế giới) ◦ Ví dụ: Wet 0 1 0 Rain 1 Luật suy diễn: cho công thức , công thức mới nào có thể được thêm vào mà không thay đổi ngữ nghĩa ◦ Ví dụ: cho Rain ∧ 푊푒푡, có thể dẫn xuất thêm Rain. 10
11. Nội dung chính Tổng quan Logic mệnh đề Logic bậc nhất 11
12. Các thành phần của hệ thống logic Cú pháp (syntax) Ngữ nghĩa (Semantic) Công thức (formula) Mô hình(models) PP suy dẫn (entailment method) 12
13. Cú pháp Kí hiệu mệnh đề (công thức nguyên tử): A, B, C, Các liên kết logic: ¬, ∧, ∨, ⟶, ⟷ Nếu 훼 và 훽 là công thức thì các định nghĩa đệ qui đây cũng là công thức: ◦ Phủ định: ¬훼 ◦ Nối liền (conjunction): α ∧ β ◦ Nối rời (disjunction): α ∨ 훽 ◦ Kéo theo (implication): α → 훽 ◦ Tương đương (biconditional): α ↔ 훽 13
14. Một số ví dụ Công thức: ◦ ◦ ¬ ◦ ¬ → ◦ ¬ ∧ ¬ → ∨ ¬ ∨ D ◦ ¬¬ Không phải công thức: ◦ ¬ ◦ + 14
15. Các thành phần của hệ thống logic Cú pháp (syntax) Ngữ nghĩa (Semantic) Công thức (formula) Mô hình(models) PP suy dẫn (entailment method) 15
16. Ngữ nghĩa Mô hình (model) 푤 trong logic mệnh đề là một phép gán giá trị thật (True hoặc False) cho các kí hiệu mệnh đề Ví dụ: ◦ Có 3 kí hiệu mệnh đề: A, B và C ◦ Có 23 = 8 mô hình tương ứng: A B C 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 1 1 0 0 1 0 1 1 1 0 1 1 1 16
17. Ngữ nghĩa Cho một công thức 훼 và mô hình 푤, hàm phiên dịch 훼, 푤 trả về: ◦ True (1) tương ứng với 푤 thoả α ◦ False (0) tương ứng với 푤 không thoả 훼 Trường hợp cơ sở: với mỗi kí hiệu mệnh đề (tức A, B, C ) thì 훼, 푤 = w(p) Trường hợp đệ qui: với hai công thức 훼 và 훽 bất kì, ta có: (훼, w) (훽, w) (¬훼, w) (훼 ∧ 훽, w) (훼 ∨ 훽, w) (훼 → 훽, w) (훼 ↔ 훽, w) 0 0 1 0 0 1 1 0 1 1 0 1 1 0 1 0 0 0 1 0 0 1 1 0 1 1 1 1 17
18. Ví dụ Cho công thức: α = (¬A ∧ B) ↔ Và mô hình w = A: 1, B: 1, C: 0 Hàm phiên dịch: I 훼, w = 1 ◦ I ¬A, 푤 = 0 ◦ ¬A ∧ B, 푤 = 0 ◦ I ¬A ∧ B ↔ , w = 0 18
19. Ngữ nghĩa Một công thức được gọi là hợp lệ (true) khi và chỉ khi hàm phiên dịch của nó trên tất cả các mô hình đều đúng Ví dụ: 푃 ∨ ∧ ¬ → 푃 là hợp lệ P H 푃 ∨ 푃 ∨ ∧ ¬ 푃 ∨ ∧ ¬ → 푃 0 0 0 0 1 0 1 1 0 1 1 0 1 1 1 1 1 1 0 1 19
20. Ngữ nghĩa Một công thức được gọi là thoả mãn được (satisfiable) khi và chỉ khi hàm phiên dịch của nó đúng trên ít nhất một mô hình. Một công thức được gọi là không thoả mãn được (unsatisfiable) khi và chỉ khi hàm phiên dịch của nó không đúng trên mọi mô hình. Ví dụ: 푃 ∨ ∧ ¬ là thoả mãn được P H 푃 ∨ 푃 ∨ ∧ ¬ 0 0 0 0 0 1 1 0 1 0 1 1 1 1 1 0 20
21. Cơ sở tri thức (knowledge base) Gọi ℳ(훼) là tập các mô hình 푤 mà I 훼, w = 1 Một cơ sở tri thức KB được định nghĩa như là sự nối liền/giao của các công thức: ℳ KB = ሩ ℳ(훼) 훼∈KB Ví dụ: Cho KB = {Rain ∨ Snow, Traffic} 21
22. Ví dụ Nối liền/ giao 22
23. Tính thoả mãn được (Satisfiability) Một cơ sở tri thức KB được gọi là thoả mãn được nếu 퓜 푲 ≠ ∅ Kiểm tra tính thoả mãn (SAT Problem) trong logic mệnh đề là một trường hợp được biệt của CSP, cụ thể ◦ Biến: kí hiệu mệnh đề. Miền giá trị {0, 1} ◦ Ràng buộc: các công thức ◦ Phép gán: mô hình Các thuật toán phổ biến: ◦ DPLL (kĩ thuật quay lui + tỉa nhánh) ◦ Walksat (tìm kiếm cục bộ ngẫu nhiên) ◦ SAT được chứng minh là bài toán NP-khó 23
24. Ví dụ Cho KB = {A ∨ B, B ⟷ ¬C}. Cho biết KB có tính thoả mãn được hay không? Trả lời: Biến CSP: A, B và C Đồ thị ràng buộc: Tìm được một phép gán thoả các ràng buộc: {A: 1, B: 0, C: 1} KB có tính thoả mãn được. 24
25. Các thành phần của hệ thống logic Cú pháp (syntax) Ngữ nghĩa (Semantic) Công thức (formula) Mô hình(models) PP suy dẫn (entailment method) 25
26. Sự suy dẫn (entailment) KB suy dẫn 훼, được viết là 푲 ⊨ 휶, khi và chỉ khi 퓜 푲 ⊆ 퓜 휶 ◦ 훼 không thêm thông tin hay ràng buộc vào KB Ví dụ: Rain ∧ Snow ⊨ Snow 26
27. Sự mâu thuẫn (contradiction) KB mâu thuẫn với 훼 khi và chỉ khi 퓜 푲 ∩ 퓜 휶 = ∅ ◦ 훼 mâu thuẫn với những điều mà ta đã biết Ví dụ: Rain ∧ Snow mâu thuẫn với ¬Snow KB mâu thuẫn với f khi và chỉ khi KB suy dẫn ra ¬f 27
28. Các phương pháp suy dẫn KB ⊨ 훼 Lập bảng chân trị (hay phương pháp liệt kê) Luật suy diễn 28
29. Lập bảng chân trị (hay liệt kê) Ý tưởng: ◦ Liệt kê tất cả các mô hình ◦ Chọn các mô hình làm cho KB là đúng. ◦ Kiểm tra xem 훼 có đúng với tất cả các mô hình này không? Độ phức tạp: với N kí hiệu mệnh đề ◦ Độ phức tạp tính toán: O 2 ◦ Độ phức tạp lưu trữ: O N Không hiệu quả 29
30. Lập bảng chân trị (liệt kê) 30
31. Luật suy diễn Luật suy diễn là các mẫu hình thức mô tả một tri thức mới có thể được dẫn xuất từ tri thức đang có như thế nào ◦ Công thức 훼 được suy diễn từ KB, kí hiệu là 푲 ⊢ 휶 Luật suy diễn Tiền đề/Giả thuyết Kết luận Modus Ponens 훼, 훼 → 훽 훽 And - Introduction 훼, 훽 훼 ∧ 훽 And - Elimination 훼 ∧ 훽 훼 Or - Introduction 훼 훼 ∨ 훾 Double Negation ¬¬훼 훼 Unit Resolution 훼 ∨ 훽, ¬훽 훼 Resolution 훼 ∨ 훽, ¬훽 ∨ 훾 훼 ∨ 훾 31
32. Ví dụ Suy diễn 푺 từ KB như bên dưới KB Bước Công thức Nguồn gốc 푃 ∧ 푄 1 푃 ∧ 푄 Cho trước 푃 → 푅 2 푃 → 푅 Cho trước 푄 ∧ 푅 → 푆 3 푄 ∧ 푅 → 푆 Cho trước 4 푃 1 And-Elim 5 푅 4,2 Modus Ponens 6 푄 1 And-Elim 7 푄 ∧ 푅 5,6 And-Intro 8 푆 3,7 Modus Ponens 32
33. Luật suy diễn Một tập luật suy diễn được gọi là đúng (sound) nếu: 휶: 푲 ⊢ 휶 ⊆ 휶: 푲 ⊨ 휶 Một tập luật suy diễn được gọi là đầy đủ (complete) nếu: 휶: 푲 ⊢ 휶 ⊇ 휶: 푲 ⊨ 휶 33
34. Luật suy diễn Rain,Rain→Wet Cho biết có đủ không? Wet KB ⊨ {Rain, Wet} KB ⊢ {Wet} 34
35. Luật suy diễn Nhiều tập luật suy diễn đúng nhưng không đủ. Ví dụ: cho KB = Rain, Rain ∨ Snow → Wet và 훼 = Wet 훼,훼→훽 ◦ Xét luật suy diễn { } 훽 ◦ Về mặt ngữ nghĩa: KB ⊨ 훼 ◦ Về mặt cú pháp: KB ⊬ 훼 Luật suy diễn tương ứng không đầy đủ 35
36. Giải pháp cho tính đầy đủ Giải pháp 1: Sử dụng các luật suy diễn mạnh. ◦ Luật hợp giải với công thức ở dạng CNF Giải pháp 2: Giới hạn tập công thức được phép sử dụng. ◦ Logic mệnh đề bao gồm các mệnh đề dạng Horn 36
37. KB ở dạng CNF (Conjunctive Normal Form) Môt literal hoặc là một công thức nguyên tử (postive literal) hoặc phủ định của công thức nguyên tử (negative literal) Ví dụ: A, ¬ , Một clause (mệnh đề) là một literal hoặc nối rời của hai hoặc nhiều literal Ví dụ: A ∨ ¬B ∨ Một công thức 훼 được gọi là ở dạng CNF nếu nó là nối liền của các clause Ví dụ: A ∨ B ∧ C ∨ ¬D ∨ E ∧ ¬E ∨ F 37
38. KB ở dạng CNF (Conjunctive Normal Form) Với mỗi công thức 훼 của logic mệnh đề, tồn tại một công thức A ở dạng CNF sao cho α và A tương đương logic Tồn tại một thuật toán đa thức để chuyển α sang A Các CNF được dùng trong lập trình logic (Prolog) 38
39. Chuyển đổi công thức sang dạng CNF Loại bỏ phép kéo theo và tương đương ◦ Chuyển 풑 → 풒 thành ¬풑 ∨ 풒 ◦ Chuyển 풑 ↔ 풒 thành 풑 → 풒 ∧ 풒 → 풑 Sử dụng De Morgan để chuyển phép phủ định vào trong ◦ Chuyển ¬ 풑 ∧ 풒 thành ¬풑 ∨ ¬풒 ◦ Chuyển ¬ 풑 ∨ 풒 thành ¬풑 ∧ ¬풒 Phân phối phép nối rời (OR) vào nối liền (AND) ◦ Chuyển 풑 ∨ (풒 ∧ 풓) thành 풑 ∨ 풒 ∧ 풑 ∨ 풓 39
40. Ví dụ Chuyển công thức ⟷ ∧ 푪 về dạng CNF? Lời giải: ◦ Tương đương → B ∧ C ∧ B ∧ C → ◦ Tương đương ¬ ∨ B ∧ C ∧ ¬ B ∧ C ∨ ◦ Tương đương ¬A ∨ ∧ ¬ ∨ ∧ ¬B ∨ ¬ ∨ 40
41. Hợp giải cho CNF (A ∨ B ∨ ) Nếu A hoặc B hoặc C là đúng, nhưng A không đúng (¬ ) thì B hoặc C phải đúng ∴ (B ∨ C) (A ∨ B ∨ ) Nếu A sai thì B hoặc C phải đúng, (¬ ∨ D ∨ E ) còn nếu A đúng thì D hoặc E phải đúng Do đó, vì A hoặc đúng hoặc sai, B hoặc C hoặc D ∴ (B ∨ C ∨ D ∨ E) hoặc E phải đúng (A ∨ B) (¬ ∨ B ) Lược giản B ∴ (B ∨ B) ≡ B 41
42. Hợp giải Robinson Chứng minh KB ⊨ 훼 tương đương với chứng minh KB ∧ ¬훼 không thoả (unsatisfiable) Function PL-Resolution(KB, 훼) return true hoặc false clauses ← tập các mệnh đề ở dạng CNF của KB ∧ ¬훼 new lauses ← loop for each 푖, 푗 trong clauses do resolvents ← PL − Resolve( 푖, 푗) if resolvents chứa mệnh đề rỗng then return true new lauses ← new lauses ∪ resolvents end for if newClauses ⊆ clauses then return false newClauses ڂ clause푠 ⟵ clauses end loop 42
43. Ví dụ Cho KB = A → B ∨ , A, ¬B và 훼 = . Cho biết liệu KB ⊨ 훼? Chuyển KB ∧ ¬훼 về dạng CNF: ¬A ∨ B ∨ , A, ¬B, ¬ Thực hiện hợp giải: Công thức Suy dẫn ¬A ∨ B ∨ KB A KB ¬B KB ¬ Phủ định kết luận B ∨ Hợp giải ¬A ∨ B ∨ và A Hợp giải B ∨ và ¬B ∙ Hợp giải và ¬ 43
44. Ví dụ Cho KB ={ → ∨ , → ( ∨ 퐹), ∧ → 퐹, → 퐹} và 훼= → 푭 Chứng minh KB ⊨ 훼? 44
45. KB ở dạng Horn Nếu các công thức trong KB được giới hạn ở dạng đặc biệt, một số luật suy diễn đúng có thể trở thành đầy đủ ◦ Chẳng hạn, dạng Horn (HNF – Horn normal form) Hai luật suy diễn đúng và đầy đủ tương ứng với KB ở dạng HNF là: ◦ Hợp giải ◦ Tam đoạn luận (Modus ponens) 45
46. KB ở dạng Horn Dạng Horn: một mệnh đề (clause) có nhiều nhất một positive literal Ví dụ: ∨ ¬ , ¬ ∨ ¬ ∨ Lưu ý: Không phải mọi công thức trong logic mệnh đề đều có thể đưa về dạng Horn Các công thức dạng Horn: Dạng Công thức Rules ¬ 1 ∨ ¬ 2 ∨. .∨ ¬ ∨ hoặc 1 ∧ 2 ∧. .∧ → Facts Integrity Constraints ¬ 1 ∨ ¬ 2 ∨. .∨ ¬ hoặc 1 ∧ 2 ∧. .∧ → 퐹 푙푠푒 46
47. KB ở dạng Horn KB ở dạng Horn là nối liền các công thức dạng Horn Ví dụ: ∨ ¬ ∧ ¬ ∨ ¬ ∨ Luật suy diễn: Modus Ponens 훼 → 훽, 훼 ∴ 훽 Suy dẫn 퐾 ⊨ 훼 ở dạng Horn có thể được thực hiện bằng phương pháp suy diễn tiến và suy diễn lùi ◦ Các thuật toán này gần với suy diễn tự nhiên và chạy với thời gian tuyến tính 47
48. Suy diễn tiến (Forward chaining) Kích hoạt tất cả các luật mà tiền đề của nó thoả trong KB, bổ sung kết luận vào KB, lặp cho đến khi tìm thấy kết luận 푃 → 푄 퐿 ∧ → 푃 ∧ 퐿 → ∧ 푃 → 퐿 ∧ → 퐿 48
49. Suy diễn tiến (Forward chaining) 푃 → 푄 퐿 ∧ → 푃 ∧ 퐿 → ∧ 푃 → 퐿 ∧ → 퐿 49
50. Suy diễn tiến (Forward chaining) 푃 → 푄 퐿 ∧ → 푃 ∧ 퐿 → ∧ 푃 → 퐿 ∧ → 퐿 50
51. Suy diễn tiến (Forward chaining) 푃 → 푄 퐿 ∧ → 푃 ∧ 퐿 → ∧ 푃 → 퐿 ∧ → 퐿 51
52. Suy diễn tiến (Forward chaining) 푃 → 푄 퐿 ∧ → 푃 ∧ 퐿 → ∧ 푃 → 퐿 ∧ → 퐿 52
53. Suy diễn tiến (Forward chaining) 푃 → 푄 퐿 ∧ → 푃 ∧ 퐿 → ∧ 푃 → 퐿 ∧ → 퐿 53
54. Suy diễn tiến (Forward chaining) 푃 → 푄 퐿 ∧ → 푃 ∧ 퐿 → ∧ 푃 → 퐿 ∧ → 퐿 54
55. Suy diễn tiến (Forward chaining) 푃 → 푄 퐿 ∧ → 푃 ∧ 퐿 → ∧ 푃 → 퐿 ∧ → 퐿 55
56. Suy diễn tiến (Forward chaining) 푃 → 푄 퐿 ∧ → 푃 ∧ 퐿 → ∧ 푃 → 퐿 ∧ → 퐿 56
57. Ví dụ Chứng minh 푬 từ KB như bên dưới KB Bước Công thức Suy dẫn ∧ → 1 ∧ → Cho trước ∧ → 2 ∧ → Cho trước ∧ 퐹 → 3 ∧ 퐹 → Cho trước 4 Cho trước 5 Cho trước 6 Cho trước 7 1, 4 và 5 8 2, 6, và 7 57
58. FC – Bài tập ví dụ 2 Cho các luật và sự kiện như sau ◦ IF nóng AND có khói THEN có lửa ◦ IF chuông báo cháy reo THEN có khói ◦ IF có lửa THEN bật vòi phun nước cứu hỏa ◦ chuông báo cháy reo ◦ nóng Chứng minh hành động bật vòi phun nước cứu hỏa xảy ra? 58
59. Suy diễn lùi (Backward chaining) Ý tưởng: quay lùi từ câu hỏi Q ◦ Kiểm tra xem Q đã biết chưa, hay ◦ Chứng minh bằng cách suy diễn lùi tất cả tiền đề của một luật nào đó rút ra Q Tránh lặp vô tận: kiểm tra xem một mục tiêu phụ đã nằm trong ngăn xếp mục tiêu hay chưa Tránh lặp lại công việc: kiểm tra xem một mục tiêu phụ mới ◦ Đã được chứng minh đúng, hay ◦ Đã thất bại 59
60. Suy diễn lùi (Backward chaining) 푃 → 푄 퐿 ∧ → 푃 ∧ 퐿 → ∧ 푃 → 퐿 ∧ → 퐿 60
61. Suy diễn lùi (Backward chaining) Q? P Q P? 푃 → 푄 퐿 ∧ → 푃 ∧ 퐿 → ∧ 푃 → 퐿 ∧ → 퐿 61
62. Suy diễn lùi (Backward chaining) Q? P Q P? L  M P 푃 → 푄 L? 퐿 ∧ → 푃 ∧ 퐿 → ∧ 푃 → 퐿 ∧ → 퐿 62
63. Suy diễn lùi (Backward chaining) Q? P Q 푃 → 푄 P? L  M P 퐿 ∧ → 푃 L? A  B L A?  ∧ 퐿 → ∧ 푃 → 퐿 ∧ → 퐿 63
64. Suy diễn lùi (Backward chaining) Q? P Q 푃 → 푄 P? L  M P L? A  B L 퐿 ∧ → 푃 A?  ∧ 퐿 → B?  ∧ 푃 → 퐿 ∧ → 퐿 64
65. Suy diễn lùi (Backward chaining) Q? P Q P? L  M P 푃 → 푄 L?  퐿 ∧ → 푃 A?  ∧ 퐿 → B?  ∧ 푃 → 퐿 ∧ → 퐿 65
66. Suy diễn lùi (Backward chaining) Q? P Q P? L  M P 푃 → 푄 L?  퐿 ∧ → 푃 A?  B?  ∧ 퐿 → M? L  B M ∧ 푃 → 퐿 L? ∧ → 퐿 B? 66
67. Suy diễn lùi (Backward chaining) Q? P Q 푃 → 푄 P? L  M P L?  퐿 ∧ → 푃 A?  ∧ 퐿 → B?  M? ∧ 푃 → 퐿 L?  ∧ → 퐿 B?  67
68. Suy diễn lùi (Backward chaining) Q?  푃 → 푄 P?  L?  퐿 ∧ → 푃 A?  ∧ 퐿 → B?  M? ∧ 푃 → 퐿 L?  ∧ → 퐿 B?  68
69. Suy diễn lùi (Backward chaining) Q?  푃 → 푄 P?  L?  퐿 ∧ → 푃 A?  ∧ 퐿 → B?  M? ∧ 푃 → 퐿 L?  ∧ → 퐿 B?  69
70. Ví dụ Chứng minh 푬 từ KB như bên dưới KB • E? ∧ → ∧ → • C? ∧ → ∧ → • A? Cho trước ∧ 퐹 → • B? Cho trước • D? Cho trước 70
71. Ví dụ Cho các luật và sự kiện như sau ◦ IF nóng AND có khói THEN có lửa ◦ IF chuông báo cháy reo THEN có khói ◦ IF có lửa THEN bật vòi phun nước cứu hỏa ◦ chuông báo cháy reo ◦ nóng Chứng minh hành động bật vòi phun nước cứu hỏa xảy ra 71
72. Tổng kết Hiểu rõ khái niệm logic, vai trò và ứng dụng của nó. Nắm vững kiến trúc của một hệ thống logic, gồm: cú pháp, ngữ nghĩa và phương pháp suy diễn Hiểu rõ logic mệnh đề: các thành phần và các phương pháp suy dẫn. Từ đó, vận dụng thành thạo các phương pháp suy dẫn: ◦ Hợp giải Robinson: KB ở dạng CNF ◦ Suy diễn tiến, suy diễn lùi: KB ở dạng Horn 72
73. Tài liệu tham khảo Cơ sở Trí tuệ Nhân tạo, Lê Hoài Bắc, Tô Hoài Việt, NXB Khoa học & Kỹ thuật. Slide bài giảng Trí tuệ nhân tạo, GV. Tô Hoài Việt, GV. Lê Ngọc Thành, Khoa CNTT, ĐH. KHTN TP.HCM Artificial Intelligence: A Modern Approach, 3rd Edition, S. Russel and P. Norvig, Pearson Education Inc., 2010 Techniques in Artificial Intelligence (SMA 5504) , MIT OpenCourseWare, Massachusetts Institute of Technology Artificial Intelligence: Principles and Techniques, Stanford courses, Autumn 2015. 73