Giới thiệu hệ chuyên gia

Theo E.Feigenbaum : «Hệ chuyên gia (Expert System) là một chương trình máy tính thông minh sử dụng tri thức (knowledge) và các thủ tục suy luận (inference procedures) để giải những bài toán tương đối khó khăn đòi hỏi những chuyên gia mới giải được».

Hệ chuyên gia là một hệ thống tin học có thể mô phỏng (emulates) năng lực quyết đoán (decision) và hành động (making abilily) của một chuyên gia (con người). Hệ chuyên gia là một trong những lĩnh vực ứng dụng của trí tuệ nhân tạo (Artificial Intelligence) như hình dưới đây.

Một số lĩnh vực ứng dụng của trí tuệ nhân tạo

Hệ chuyên gia sử dụng các tri thức của những chuyên gia để giải quyết các vấn đề (bài toán) khác nhau thuộc mọi lĩnh vực.

Tri thức (knowledge) trong hệ chuyên gia phản ánh sự tinh thông được tích tụ từ sách vở,tạp chí, từ các chuyên gia hay các nhà bác học. Các thuật ngữ hệ chuyên gia, hệ thống dựa trên tri thức (knowledge- based system )hay hệ chuyên gia dựa trên tri thức (knowledge- based expert system) thường có cùng nghĩa.

Một hệ chuyên gia gồm ba thành phần chính là cơ sở tri thức (knowledge base), máy suy diễn hay môtơ suy diễn (inference engine), và hệ thống giao tiếp với người sử dụng (user interface). Cơ sở tri thức chứa các tri thức để từ đó, máy suy diễn tạo ra câu trả lời cho ngườisử dụng qua hệ thống giao tiếp.

Người sử dụng (user) cung cấp sự kiện (facts) là những gì đã biết, đã có thật hay những thông tin có ích cho hệ chuyên gia, và nhận được những câu trả lời là những lời khuyên hay những gợi ý đúng đắn (expertise).

Hoạt động của một hệ chuyên gia dựa trên tri thức được minh họa như sau :

Hoạt động của hệ chuyên gia

Mỗi hệ chuyên gia chỉ đặc trưng cho một lĩnh vực vấn đề (problem domain) nào đó, như y học, tài chính, khoa học hay công nghệ, v.v..., mà không phải cho bất cứ một lĩnh vực vấn đề nào.

Tri thức chuyên gia để giải quyết một vấn đề đặc trưng được gọi là lĩnh vực tri thức(knowledge domain).

Quan hệ giữa lĩnh vực vấn đề và lĩnh vực tri thức Lĩnh vực tri thức hoàn toàn nằm trong lĩnh vực vấn đề. Phần bên ngoài lĩnh vực tri thức nói lên rằng không phải là tri thức cho tất cả mọi vấn đề.

Tùy theo yêu cầu người sử dụng mà có nhiều cách nhìn nhận khác nhau về một hệ chuyên gia.

Loại người sử dụng	Vấn đề đặt ra
Người quản trị	Tôi có thể dùng nó để làm gì ?
Kỹ thuật viên	Làm cách nào để tôi vận hành nó tốt nhất ?
Nhà nghiên cứu	Làm sao để tôi có thể mở rộng nó ?
Người sử dụng cuối	Nó sẽ giúp tôi cái gì đây ?Nó có rắc rối và tốn kém không ? Nó có đáng tin cậy không ?

Có bốn đặc trưng cơ bản của một hệ chuyên gia :

• Hiệu quả cao (high performance). Khả năng trả lời với mức độ tinh thông bằng hoặc cao hơn so với chuyên gia (người) trong cùng lĩnh vực.
• Thời gian trả lời thoả đáng (adequate response time). Thời gian trả lời hợp lý, bằng hoặc nhanh hơn so với chuyên gia (người) để đi đến cùng một quyết định. Hệ chuyên gia là một hệ thống thời gian thực (real time system).
• Độ tin cậy cao (good reliability). Không thể xảy ra sự cố hoặc giảm sút độ tin cậy khisử dụng.
• Dễ hiểu (understandable). Hệ chuyên gia giải thích các bước suy luận một cách dễ hiểuvà nhất quán, không giống như cách trả lời bí ẩn của các hộp đen (black box).

Những ưu điểm của hệ chuyên gia :

• Phổ cập (increased availability).Là sản phẩm chuyên gia, được phát triển không ngừng với hiệu quả sử dụng không thể phủ nhận.
• Giảm giá thành (reduced cost).
• Giảm rủi ro (reduced dangers). Giúp con người tránh được trong các môi trường rủi ro, nguy hiểm.
• Tính thường trực (Permanance).Bất kể lúc nào cũng có thể khai thác sử dụng, trong khi con người có thể mệt mỏi, nghỉ ngơi hay vắng mặt.
• Đa lĩnh vực (multiple expertise). chuyên gia về nhiều lĩnh vực khác nhau và được khai thác đồng thời bất kể thời gian sử dụng.
• Độ tin cậy (increased relialility). Luôn đảm bảo độ tin cậy khi khai thác.
• Khả năng giảng giải (explanation). Câu trả lời với mức độ tinh thông được giảng giảirõ ràng chi tiết, dễ hiểu.
• Khả năng trả lời (fast reponse). Trả lời theo thời gian thực, khách quan.
• Tính ổn định, suy luận có lý và đầy đủ mọi lúc mọi nơi (steady, une motional, and complete response at all times).
• Trợ giúp thông minh như một người hướng dẫn (intelligent -tutor).
• Có thể truy cập như là một cơ sở dữ liệu thông minh (intelligent database).

Sau đây là một số sự kiện quan trọng trong lịch sử phát triển của công nghệ hệ chuyên gia (expert system technology).

Năm
1943	Dịch vụ bưu điện ; mô hình Neuron của (Mc Culloch and Pitts Model)
1954	Thuật toán Markov (Markov Algorithm) điều khiển thực thi các luật
1956	Hội thảo Dartmouth ; lý luận logic ; tìm kiếm nghiệm suy (heuristic search) ; thống nhất thuật ngữtrítuệnhântạo(AI: Artificial Intelligence)
1957	Rosenblatt phát minh khả năng nhận thức ; Newell, Shaw và Simon đề xuất giải bàitoán tổng quát (GPS: General Problem Solver)
1958	Mc Carthy đề xuất ngôn ngữ trí tuệ nhân tạo LISA (LISA AI language)
1962	Nguyên lý Rosenblatt’s về chức năng thần kinh trong nhận thức (Rosenblatt’s Principles of Neurodynamicdynamics on Perceptions)
1965	Phương pháp hợp giải Robinson. Ưng dụng logic mờ (fuzzy logic) trong suy luận về các đối tượng mờ (fuzzy object) của Zadeh. Xây dựng hệ chuyên gia đầu tiên về nha khoa DENDRAL (Feigenbaum , Buchanan , et.al)
1968	Mạng ngữ nghĩa (semantic nets), mô hình bộ nhớ kết hợp (associative memory model)của Quillian
1969	Hệ chuyên gia về Toán học MACSYMA (Martin and Moses)
1970	Ưng dụng ngôn ngữ PROLOG (Colmerauer, Roussell, et, al.)
1971	Hệ chuyên gia HEARSAY I về nhận dạng tiếng nói (speech recognition). Xây dựng các luật giải bài toán con người (Human Problem Solving popularizes rules(Newell and Simon)
1973	Hệ chuyên gia MYCIN về chẩn trị y học (Shortliffe, et,al.)
1975	Lý thuyết khung (frames), biểu diễn tri thức (knowledge representation) (Minsky)
1976	Toán nhân tạo (AM: Artificial Mathematician) (Lenat). Lý thuyết Dempster-Shafer về tính hiển nhiên của lập luận không chắc chắn (Dempster-Shafer theory of Evidence for reason under uncertainty). Ứng dụng hệ chuyên gia PROSPECTOR trong khai thác hầm mỏ (Duda, Har)
1977	Sử dụng ngôn ngữ chuyên gia OPS (OPS expert system shell) trong hệ chuyên gia XCON/R1 (Forgy)
1978	Hệ chuyên gia XCON/R1 (McDermott, DEC) để bảo trì hệ thống máy tính DEC (DEC computer systems)
1979	Thuật toán mạng về so khớp nhanh (rete algorithm for fast pattern matching) của Forgy ; thương mại hoá các ứng dụng về trí tuệ nhân tạo
1980	Ký hiệu học (symbolics), xây dựng các máy LISP (LISP machines) từ LMI.
1982	Hệ chuyên gia về Toán học (SMP math expert system) ;mạng nơ-ron Hopfield (Hopfield Neural Net) ;Dự án xây dựng máy tính thông minh thế hệ 5 ở Nhật bản(Japanese Fifth Generation Project to develop intelligent computers)
1983	Bộ công cụ phục vụ hệ chuyên gia KEE(KEE expert system tool) (intelli Corp)
1985	Bộ công cụ phục vụ hệ chuyên gia CLIPS(CLIPS expert system tool (NASA)

Cho đến nay, hàng trăm hệ chuyên gia đã được xây dựng và đã được báo cáo thường xuyên trong các tạp chí, sách, báo và hội thảo khoa học. Ngoài ra còn các hệ chuyên gia đượcsử dụng trong các công ty, các tổ chức quân sự mà không được công bố vì lý do bảo mật.

Bảng dưới đây liệt kê một số lĩnh vực ứng dụng diện rộng của các hệ chuyên gia.

Lĩnh vực	Ứng dụng diện rộng
Cấu hình(Configuration)	Tập hợp thích đáng những thành phần của một hệ thống theo cách riêng
Chẩn đoán (Diagnosis)	Lập luận dựa trên những chứng cứ quan sát được
Truyền đạt (Instruction)	Dạy học kiểu thông minh sao cho sinh viên có thể hỏi vì sao (why?), như thế nào (how?) và cái gì nếu (what if?) giống như hỏi một người thầy giáo
Giải thích(Interpretation)	Giải thích những dữ liệu thu nhận được
Kiểm tra (Monitoring)	So sánh dữ liệu thu lượm được với dữ liệu chuyên môn để đánh giá hiệu quả
Lập kế hoạch(Planning)	Lập kế hoạch sản xuất theo yêu cầu
Dự đoán (Prognosis)	Dự đoán hậu quả từ một tình huống xảy ra
Chữa trị (Remedy)	Chỉ định cách thụ lý một vấn đề
Điều khiển (Control)	Điều khiển một quá trình, đòi hỏi diễn giải, chẩn đoán, kiểm tra,lập kế hoạch, dự đoán và chữa trị

Sau đây là một số hệ chuyên gia (xem thêm phần phụ lục C cuối giáo trình) :