Bài giảng Trí tuệ nhân tạo - Bài 9: Tri thức và Lập luận

Nội dung text: Bài giảng Trí tuệ nhân tạo - Bài 9: Tri thức và Lập luận

1. TRÍ TUỆ NHÂN TẠO Bài 9: Tri thức và Lập luận
2. Nội dung 1. Các khái niệm cơ bản 2. Logic mệnh đề 3. Cơ sở tri thức 4. Suy diễn 5. Chứng minh bằng bác bỏ 6. Suy diễn lùi Trương Xuân Nam - Khoa CNTT 2
3. Phần 1 Các khái niệm cơ bản TRƯƠNG XUÂN NAM 3
4. Các khái niệm cơ bản . Ngữ nghĩa: . Thành phần cơ bản nhất, cung cấp các ý nghĩa cho một hệ thống tri thức . Có thể có nhiều loại: • Cơ bản: không thể định nghĩa thông qua các ngữ nghĩa khác • Hệ quả: suy ra từ các ngữ nghĩa khác thông qua quá trình lập luận . Có thể chia theo mức độ phản ảnh chân lý: • Khẳng định: Đúng/Sai • Xác suất: Đúng theo tỉ lệ nào đó • Mờ . Cú pháp: quy tắc liên hệ các kí hiệu, giúp cho việc xây dựng những ngữ nghĩa mới từ ngữ nghĩa đã có Trương Xuân Nam - Khoa CNTT 4
5. Các khái niệm cơ bản . Cơ chế lập luận: . Quá trình tính toán (thuật toán) . Sử dụng ngữ nghĩa và cú pháp để tạo ra tri thức mới . Quan điểm về AI: . Bài toán: Tập ngữ nghĩa và cú pháp cho trước . Giải bài toán: Tìm quá trình áp dụng cú pháp trên các ngữ nghĩa để ra được mục tiêu (cũng là một ngữ nghĩa) . Đây là quan điểm theo trường phái “suy nghĩ hợp lý” . Các phương pháp của trường phái này chịu ảnh hưởng lớn từ việc nghiên cứu ngôn ngữ hình thức (đầu TK20) . Gần như mỗi môn khoa học cũng là một hệ thống tri thức và suy diễn Trương Xuân Nam - Khoa CNTT 5
6. Phần 2 Logic mệnh đề TRƯƠNG XUÂN NAM 6
7. Logic mệnh đề . Ngữ nghĩa: tập các mệnh đề (các khẳng định hoặc phủ định) và các kí hiệu logic . Hằng số: True / False . Biến: P, Q, . Phép toán logic:  (và)  (hoặc)  (phủ định) (kéo theo) (tương đương) . Các cặp ngoặc tròn () dùng kết hợp để thay đổi thứ tự tính toán Trương Xuân Nam - Khoa CNTT 7
8. Logic mệnh đề . Cú pháp: . Các biến mệnh đề là các công thức . Nếu A và B là công thức thì: • (A  B) • (A  B) • ( A) • (A B) • (A B) cũng là các công thức Trương Xuân Nam - Khoa CNTT 8
9. Logic mệnh đề A B A  B A  B  A A B A B False False False False True True True False True False True True False True False False True False False False True True True True True True Trương Xuân Nam - Khoa CNTT 9
10. Logic mệnh đề . Dạng chuẩn tắc: . Chuẩn tắc tuyển (hoặc) . Chuẩn tắc hội (và) . Định lý: mọi công thức đều có dạng chuẩn tắc tuyển và chuẩn tắc hội . Quy tắc: . Khử phép kéo theo . Khử phép tương đương Trương Xuân Nam - Khoa CNTT 10
11. Phần 3 Cơ sở tri thức TRƯƠNG XUÂN NAM 11
12. Cơ sở tri thức . Hệ thống các tri thức ở 2 dạng: . Dữ liệu • Các sự kiện (hằng) • Các biến • Các hàm (logic tân từ) . Luật • Để ở dạng suy dẫn P ⇒ Q . Thuật toán suy diễn: Nhiều chiến lược Trương Xuân Nam - Khoa CNTT 12
13. Cơ sở tri thức . Cơ sở tri thức sử dụng logic mệnh đề: . Dạng cơ sở tri thức đơn giản nhất . Dữ liệu ban đầu: chỉ gồm các biến mệnh đề . Dữ liệu sự kiện: bổ sung các hằng . Luật: dạng suy dẫn đơn . Động cơ (engine) suy diễn: . Ưu tiên chiều rộng . Ưu tiên chiều sâu Trương Xuân Nam - Khoa CNTT 13
14. Cơ sở tri thức . Ví dụ: . Tập luật: • Nếu X tận cùng là 0, 2, 4, 6, 8 thì X chia hết cho 2 • Nếu X tận cùng là 0, 5 thì X chia hết cho 5 • Nếu X chia hết cho 2 và X chia hết cho 5 thì X chia hết cho 10 . Sự kiện: X = 100, hỏi X có chia hết cho 10 không? Trương Xuân Nam - Khoa CNTT 14
15. Cơ sở tri thức . Mã hóa: . Định nghĩa các biến mệnh đề: • P: X tận cùng là 0 • Q:X tận cùng là 2 • A: X tận cùng là 4 • B: X tận cùng là 6 • C: X tận cùng là 8 • D:X tận cùng là 5 • E: X chia hết cho 2 Trương Xuân Nam - Khoa CNTT 15
16. Cơ sở tri thức . Mã hóa: . Định nghĩa các biến mệnh đề (tiếp): • F: X chia hết cho 5 • G:X chia hết cho 10 . Tập luật: • P  Q  A  B  C ⇒ E (*) • P  D ⇒ F (*) • E  F ⇒ G . Câu hỏi: Cho P, hỏi G Trương Xuân Nam - Khoa CNTT 16
17. Phần 4 Suy diễn TRƯƠNG XUÂN NAM 17
18. Suy diễn . Sử dụng các hằng dữ kiện, tiến hành suy diễn từ các vế trái để nhận các giá trị vế phải, bổ sung vào kho dữ kiện & tiếp tục quá trình suy dẫn . Ví dụ: Từ P ban đầu . Áp dụng: P  Q  A  B  C ⇒ E thu được E . Áp dụng: P  D ⇒ F thu được F . Áp dụng: E  F ⇒ G Trương Xuân Nam - Khoa CNTT 18
19. Thuật toán T: Tập sự kiện ban đầu R: Tập luật D: Tập kết luận do { L = {} for r in R do if (left(r) in T) L = L + right(r) T = T + L; if (D in T) break; } while (L > {}); Trương Xuân Nam - Khoa CNTT 19
20. Mô tả quá trình suy diễn T3 T2 T1 D T = T0 Trương Xuân Nam - Khoa CNTT 20
21. Áp dụng thực tế I. Mã hóa các biến mệnh đề II. Mã hóa các luật III. Chuẩn hóa các luật IV. Xây dựng động cơ suy diễn V. Xây dựng cơ chế diễn giải Trương Xuân Nam - Khoa CNTT 21
22. Chuẩn hóa các luật . Đưa về dạng chuẩn . Tách luật thành các luật nhỏ . Ví dụ: . Nếu chia hết cho 2 và tận cùng bằng 0 hoặc 5 thì chia hết cho 10 . A và (B hoặc C) . (A và B) hoặc (A và C) . Luật 1: Chia hết cho 2 và tận cùng bằng 0 thì . Luật 2: Chia hết cho 2 và tận cùng bằng 5 thì Trương Xuân Nam - Khoa CNTT 22
23. Các vấn đề với suy diễn . Cơ chế quen thuộc với con người nói chung . Vấn đề: . Không có định hướng trong quá trình suy diễn • Có thể bị bùng nổ tổ hợp . Xuất hiện các sự kiện thừa (không cần thiết) trong quá trình diễn giải . Định hướng: . Suy dẫn theo chiều sâu . Suy dẫn theo chiều rộng Trương Xuân Nam - Khoa CNTT 23
24. Phần 5 Chứng minh bằng bác bỏ TRƯƠNG XUÂN NAM 24
25. Chứng minh bằng bác bỏ . Phương pháp tương tự như việc chứng minh phản chứng mà con người thường sử dụng . Nếu muốn chứng minh kết luận R, ta bổ sung R vào tập giả thiết . Tiến hành suy diễn . Nếu đạt được  thì dừng và kết luận thỏa được . Nếu không đạt được  thì không chứng minh được Trương Xuân Nam - Khoa CNTT 25
26. Ví dụ . Cho các mệnh đề đúng: 1. ¬A  ¬ B  C 2. ¬D  ¬ E  C 3. ¬F  D 4. A 5. F 6. E . Chứng minh C Trương Xuân Nam - Khoa CNTT 26
27. Ví dụ . Bổ sung thêm mệnh đề ¬C (luật số 7) . Kết hợp luật 2 và 7 ta được luật số 8 . (¬D  ¬ E  C)  (¬C) => ¬D  ¬ E . Kết hợp luật 6 và 8 ta được luật số 9 . (E)  (¬D  ¬ E) => ¬D . Kết hợp luật 3 và 9 ta được luật số 10 . (¬F  D)  (¬D) => ¬F . Kết hợp luật 5 và 10 ta được luật rỗng . (F)  (¬F) =>  Trương Xuân Nam - Khoa CNTT 27
28. Phần 6 Suy diễn lùi TRƯƠNG XUÂN NAM 28
29. Cây VÀ-HOẶC (AND-OR) E L B F A G C H AND D K Trương Xuân Nam - Khoa CNTT 29
30. Suy diễn lùi . Suy diễn tiến thực hiện việc suy diễn từ những giả thiết ban đầu và đi đến kết luận, suy diễn lùi làm theo hướng ngược lại: . Để chứng minh kết luận An, cần phải có ít nhất 1 tập các giả thiết An-1để suy ra được kết luận . Để chứng minh tập giả thiết An-1cần có chứng minh tập giả thiết An-2 . . Kêt thúc nếu tập giả thiết Ax được chứng minh Trương Xuân Nam - Khoa CNTT 30
31. Thuật toán T: Tập sự kiện ban đầu R: Tập luật D: Tập kết luận function Back(D) { if (D in T) return OK; for (r in R) do if (right(r) in D) if (left(r) not in D) if (Back(D – {right(r)} + {left(r)})) return OK; return NotOK; } Trương Xuân Nam - Khoa CNTT 31
32. Đặc điểm suy diễn lùi . Thích hợp với những bài toán chuẩn đoán, tìm lỗi vì thường tập trung vào hiện tượng đích đã cho . Đi theo chiều sâu, thường tiếp theo dòng suy diễn đã có thay vì rẽ qua nhánh khác Trương Xuân Nam - Khoa CNTT 32