Bài giảng Cơ sở hệ thống thông tin - Chương 11: Các hệ thống quản lý tri thức và các hệ thống thông tin chuyên sâu - Hà Quang Thụy

BÀI GIẢNG CƠ SỞ HỆ THỐNG THÔNG TIN CHƯƠNG 11. CÁC HỆ THỐNG QUẢN LÝ TRI THỨC VÀ CÁC HỆ THỐNG THÔNG TIN CHUYÊN SÂU 
PGS. TS. HÀ QUANG THỤY 
HÀ NỘI 09-2013 
TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ 
ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI 
1 
PHẦN II. CÁC HTTT DOANH NGHIỆP 
2 
HTTT trong các tổ chức kinh doanh theo ba mức: 
Mức trên : Hệ thống quản lý tri thức và hệ thống thông tin kinh doanh chuyên sâu (Chương 11) 
Mức giữa : Hệ thống thông tin quản lý và hệ thống hỗ trợ quyết định 
Mức dưới : Thương mại điện tử và thương mại không dây (M-commerce: Mobile-commerce). Hệ thống doanh nghiệp 
Nội dung 
Năm nguyên lý và mục tiêu học tập 
Quản lý tri thức trong hội nhập và cạnh tranh quốc tế 
HTQL tri thức 
Trí tuệ nhân tạo 
Tổng quan về Hệ chuyên gia 
Thực tại ảo 
Các hệ chuyên dụng khác 
Các nội dung bổ sung 
3 
1. Năm nguyên lý và mục tiêu học tập 
Nguyên lý 1 : HTQL tri thức cho phép tổ chức san sẻ tri thức và kinh nghiệm giữa các nhà quản lý và nhận viên trong tổ chức . 
Thảo luận sự khác nhau giữa DL, thông tin và tri thức . 
Mô tả vai trò của Giám đốc tri thức (CKO) 
Lên danh sách một số công cụ và kỹ thuật được dùng để quản lý tri thức . 
Nguyên lý 2 : Các HT trí tuệ nhân tạo bao gồm một tập rộng lớn và đa dạng các hệ thống tái ra quyết định như con người cho một số kiểu vấn đề được xác định rõ 
Đ ịnh nghĩa khái niệm trí tuệ nhân tạo và phát biểu rõ mục tiêu phát triển hệ thống trí tuệ nhân tạo. 
Lên d anh sách các đặc trưng hành vi thông minh và so sánh hiệu suất của hệ thống trí t rí tuệ nhân tạo và tự nhiên cho mỗi đặc trưng đó 
Xác định các thành phần chính của lĩnh vực trí tuệ nhân tạo và cung cấp một ví dụ cho từng kiểu hệ thống . 
4 
Năm nguyên lý và mục tiêu học tập 
Nguyên lý 3 : H ệ chuyên gia cho phép một nhân viên mới có khả năng thực hiện ở mức chuyên gia nhưng HCG phải được phát triển và duy trì rất cẩn thận. 
Lên d anh sách các đặc trưng và các thành phần cơ bản của hệ chuyên gia 
Xác định được ít nhất ba yếu tố để xem xét trong việc đánh giá sự phát triển của một hệ chuyên gia 
Tổng hợp và giải thích ngắn gọn các bước phát triển một hệ chuyên gia 
Xác định các lợi ích gắn liền với việc sử dụng hệ chuyên gia 
5 
Năm nguyên lý và mục tiêu học tập 
Nguyên lý 4 : H ệ thống thực tại ảo có thể định hình lại giao diện giữa con người và CNTT bằng cách cung cấp những cách thức mới để truyền thông thông tin, trực quan hóa quá trình, và biểu thị ý tưởng một cách sáng tạo. 
Định nghĩa khái niệm thực tại ảo và cung cấp ba ví dụ về ứng dụng thực tại ảo 
Nguyên lý 5 : H ệ thống thông tin chuyên dụng giúp các tổ chức, cá nhân đạt được mục tiêu của họ. 
Trình bày các ví dụ về HTTT chuyên dụng để sử dụng cho tổ chức và cá nhân. 
6 
Một số nội dung định hướng 
Một số câu hỏi 
Câu hỏi 1 : Các bước thực hiện như thế nào mà một doanh nghiệp cần làm để đưa được tri thức công ty vào kinh doanh ? 
Câu hỏi 2 : Làm thế nào để thông minh máy tính so sánh được với trí thông minh con người ? 
Câu hỏi 3 : Làm thế nào con người và doanh nghiệp có thể tận dụng tốt nhất trí tuệ nhân tạo và hệ thống chuyên dụng khác ? 
Một số nội dung quan tâm 
HTQL tri thức và HTTT chuyên dụng được dùng ở hầu hết ngành công nghiệp 
M ục tiêu tổng thể của HTQL tri thức & HTTT chuyên dụng giúp cá nhân và tổ chức đạt được mục tiêu (có thể chiến lược, lâu dài) 
HTQL tri thức, TT nhân tạo & HTTT chuyên dụng: hệ chuyên gia, robot, hệ thống thị giác, xử lý ngôn ngữ tự nhiên, hệ thống học, mạng nơron, thuật toán di truyền, tác tử thông minh, thực tại ảo. 
7 
2. Tri thức cho hội nhập và cạnh tranh QT 
Nền kinh tế tri thức 
sử dụng tri thức là động lực chủ yếu cho tăng trưởng kinh tế 
Bốn cột trụ 
m ột thiết chế xã hội pháp quyền và khuyến khích kinh tế 
một lực lượng lao động được giáo dục và lành nghề 
một hệ thống xã hội đổi mới hướng tri thức hiệu quả 
một hạ tầng thông tin hiện đại và đầy đủ 
Chỉ số đầu vào chủ chốt của kinh tế tri thức 
chi phí cho nghiên cứu và phát triển (R&D) 
việc làm của kỹ sư và nhân viên kỹ thuật 
 công bố khoa học và bằng sáng chế 
cân bằng quốc tế về cán cân thanh toán công nghệ 
Đầu tư cho phát triển kinh tế tri thức 
nghiên cứu & phát triển R&D 
phần mềm 
giáo dục đại học 
8 
Chỉ số cạnh tranh quốc tế 
Giới thiệu khả năng cạnh tranh 
Diễn đàn Kinh tế Thế giới ( World Economic Forum ), 2005 
khả năng cạnh tranh như là một tập chỉ số về thể chế , chính sách, và các yếu tố xác định mức năng suất của một quốc gia 
Mức năng suất: t ập các mức thành công thu được từ nền kinh tế 
Tính tĩnh và tính động: quan hệ các yếu tố được quan tâm 
Do lường bằng tập chỉ số 
Tập chỉ số cạnh tranh quốc gia 
Index, còn được gọi là cột trụ (pillar) 
12 cột trụ: thể chế, hạ tầng, môi trường kinh tế vĩ mô, sức khó và giáo dục tiểu học, giáo dục và đào tạo đại học, thị trường hàng hóa hiệu quả, thị trường lao động hiệu quả, phát triển thị trường tài chính, sẵn sàng công nghệ, kích cỡ thị trường, kinh doanh tinh vi (tinh xảo), đổi mới. 
Có tương quan nhau, tác động lẫn nhau: cột trụ 12 cột trụ 4&5, cột trụ 8&9 liên quan cột trụ 6 
9 
Trình độ nền kinh tế 
Giới thiệu 
Ba mức trình độ nền kinh tế: định hướng yếu tố cơ bản, định hướng hiệu quả, định hướng đổi mới 
Hai mức phụ xen giữa ba mức chính 
Nền kinh tế định hướng yếu tố cơ bản 
factor-driven economy 
chi phí thấp tài nguyên thiên nhiên và lao động chưa qua chế biến là nền tang chi phối lợi thế cạnh tranh và xuất khẩu 
rất nhạy cảm với chu kỳ kinh tế thế giới, giá cả hàng hóa, và biến động tỷ giá 
World Economic Forum (2013 ). The Global Competitiveness Report 201 3 –201 4.  
10 
Trình độ nền kinh tế (tiếp) 
Nền kinh tế định hướng hiệu quả 
Efficiency - Driven Economy 
Lợi thế do tạo ra sản phẩm và dịch vụ tiên tiến hơn rất hiệu quả 
Đầu tư mạnh cơ sở hạ tầng hiệu quả , 
quản lý chính quyền thân thiện với doanh nghiệp, 
ưu đãi đầu tư mạnh, 
nâng cao kỹ năng 
và tiếp cận tốt với nguồn vốn đầu tư nhằm cải thiện lớn về năng suất 
Nền kinh tế định hướng đổi mới 
innovation-driven economy 
cạnh tranh bằng các sản phẩm, dịch vụ mới và/hoặc độc đáo 
dựa trên các công nghệ mới nhất và/hoặc các quá trình sản xuất / mô hình kinh doanh tinh vi nhất 
Khu vực dịch vụ có tỷ trọng cao trong nền kinh tế 
kiên cường trước những cú sốc từ bên ngoài 
11 
Mối quan hệ các cột trụ với nền kinh tế 
12 
Nhóm cột trụ yếu tố cơ sở: 1-4 
Nhóm cột trụ tăng cường hiệu quả: 5-11 
Nhóm cột trụ đổi mới: 12-14 
Mối quan hệ các cột trụ với nền kinh tế 
13 
Mối quan hệ các cột trụ với nền kinh tế 
14 
Nhóm 1: Việt Nam, Căm pu chia, Lào	Nhóm 1,5: Philippiness 
Nhóm 2: Thái Lan	Nhóm 2, 5: Malaysia 	Nhóm 3: Singapore 
3. Hệ thống quản lý tri thức 
Khái niệm Dữ liệu, Thông tin, Tri thức 
dữ liệu : sự kiện, như số hiệu nhân viên, số giờ làm việc trong tuần, số lượng hàng tồn kho, hoặc đơn đặt hàng  
thông tin: là một tập sự kiện được tổ chức để chúng có giá trị bổ sung vượt q ua giá trị của các sự kiện . Báo cáo mặt hàng lưu kho bị cạn 
Tri thức : nhận thức / hiểu biết về một tập thông tin và cách thức thông tin được làm hữu dụng nhằm hỗ trợ một bài toán cụ thể hoặc đạt được một quyết định . 
Ví du: 
Dữ liệu : Có 20 máy tính lưu kho tại các cửa hàng bán lẻ. 
Thông tin : Kho hàng sẽ rỗng trong một tuần trừ khi đặt hàng ngay ngày hôm nay ; 
Tri thức : Gọi 800-555-2222 để đặt thêm hàng lưu kho . 
15 
Giới thiệu quản lý tri thức 
Giới thiệu 
Khái niệm quản lý tri thức: hoạt động liên quan tới tạo tri thức, lưu trữ tri thức, san sẻ tri thức, sử dụng tri thức. 
hệ thống quản lý tri thức cung cấp thông tin và tri thức để tổ chức đạt mục tiêu . 
Tổ chức lợi nhuận: tăng lợi nhuận hoặc giảm chi phí 
Tổ chức phi lợi nhuận: dịch vụ khách hàng tốt hơn / cung cấp nhu cầu đặc biệt tới cá nhân/ nhóm 
Liên quan tới các loại tri thức khác nhau: hiện (ghi vào báo cáo, làm tài liệu) / ẩn (tri thức chuyên gia, phát hiện tri thức từ DL) 
16 
Nhân viên quản lý tri thức 
Nhân viên quản lý tri thức 
Nhân lực KMS : nhân viên dữ liệu và nhân viên tri thức 
Nhân viên DL: Thư ký, trợ lý hành chính, kế toán sổ sách, và nhân viên nhập dữ liệu 
nhân viên tri thức : người tạo ra, sử dụng và phổ biến tri thức 
chuyên gia về khoa học, kỹ thuật, kinh doanh, và làm việc văn phòng và thuộc về các tổ chức chuyên nghiệp 
nhà văn, nghiên cứu viên, giảng viên, người thiết kế 
Giám đốc tri thức (Chief Knowledge Officer: CKO) 
Điều hành ( giám đốc ) cao cấp chịu trách nhiệm KMS của tổ chức, dùng KMS để tạo, lưu trữ và dùng tri thức nhằm đạt được mục tiêu 
Làm việc với Phó CT, GĐ điều hành (CEO), GĐ tài chính (CFO), GĐ thông tin (CIO),  
Một mô tả cụ thể: “ làm cho công ty dùng công cụ đúng , có được thông tin đúng , và quá trình xử lý đúng chỗ để chia sẻ thông tin ” 
communities of practice (COP): nhóm người dành riêng cho một chuyên đề / thực hành chung 
17 
Thu thập, lưu trữ, san sẻ, dùng tri thức 
Giới thiệu 
Thu nhận , lưu trữ, chia sẻ và sử dụng tri thức là thành phần then chốt của mọi KMS 
Là công việc khó khăn: gần 60 % người được hỏi cho biết không thể tìm thấy thông tin & tri thức cần có cho công việc mỗi ngày 
D ù ng KMS cho phép tạo thêm tri thức để sử dụng 
Chi tiết 
Tạo tri thức: Tri thức hiện/ẩn. Bản đồ tri thức 
Lưu trữ: kho tri thức gồm tài liệu, báo cáo, file , và CSDL. Nội bộ và bên ngoài. CS tri thức ở hệ chuyên gia 
San sẻ: dùng mạng nội bộ , Internet. Bảo vệ tri thức (Mật khẩu) 
Sử dụng: Khảo sát, tìm kiếm, công cụ phần mềm 
18 
Công nghệ hỗ trợ quản lý tri thức 
Sơ bộ 
Nhiều công cụ hỗ trợ QLTT. 
Tổ chức học tập và thay đổi tổ chức: KMS hiệu quả cần: học tri thức mới, thay đổi thủ tục và phương pháp tiếp cận 
HT hoạch định nguồn lực giúp nắm bắt và sử dụng tri thức 
Hệ thống hỗ trợ làm việc nhóm: tri thức mới từ nhóm 
Bên dưới: phân cứng, phần mềm, CSDL, truyền thông 
Một số công cụ 
Hàng trăm tổ chức tạo KMS: Ví dụ LotusNotes 
 Nhiều công cụ quản lý tri thức và tài nguyên 
Một số ví dụ 
19 
LotusNotes hỗ trợ quản lý tri thức 
20 
Một số công nghệ hỗ trợ QLTT 
21 
4. Tổng quan về Trí tuệ nhân tạo 
Khái niệm 
Artificial Intelligence 
Hệ thống trí tuệ nhân tạo (Artificial intelligence systems) gồm con người, thủ tục, phần cứng, phần mềm, dữ liệu và tri thức cần thiết để phát triển hệ thống máy tính và máy liên quan nhằm minh họa đặc trưng của trí thông minh 
Được ứng dụng trong hầu hết các ngành công nghiệp và các ứng dụng . 
22 
Hành vi thông minh 
Khái niệm và nội dung 
Khả năng học hỏi kinh nghiệm và áp dụng tri thức thu được từ kinh nghiệm, xử lý tình huống phức tạp, giải quyết vấn đề khi thông tin quan trọng là mất tích, xác định những gì là quan trọng, phản ứng một cách nhanh chóng và chính xác đến một tình hình mới, hiểu hình ảnh trực quan, xử lý và thao tác biểu tượng, sáng tạo và có trí tưởng tượng, và sử dụng kinh nghiệm ( heuristic ) . 
H ệ thống nhận thức : Một hệ thống xấp xỉ với cách mà con người nhìn , nghe, và cảm thấy đối tượng 
Học từ kinh nghiệm và áp dụng các tri thức thu được từ kinh nghiệm 
Xử lý tình huống phức tạp : thường rơi vào tình huống phức tạp 
Giải quyết vấn đề khi thiếu thông tin quan trọng 
Xác định được những gì là thực sự quan trọng 
Phản ứng nhanh chóng và chính xác đối với một tình h uống mới 
Hiểu được hình ảnh trực quan 
Xử lý và thao tác ký hiệu 
S áng tạo và trí tưởng tượng 
Sử dụng kinh nghiệm (tự tìm tòi, heuristic ) 
23 
Khác biệt giữa trí tuệ tự nhiên-nhân tạo 
24 
Các thành phần của trí tuệ nhân tạo 
25 
Hệ chuyên gia, người máy 
Hệ chuyên gia 
Expert Systems : { p hần cứng và phần mềm } lưu tri thức và tạo suy luận và xử sự tương tự như một người chuyên gia 
Rất nhiều ứng dụng. Một mục riêng 
Người máy 
Robotics: { thiết bị cơ khí / máy tính } thi hành tự động các bài toán đòi hỏi độ chính xác cao mà tẻ nhạt / nguy hiểm cho con ngườ i 
 Xuất xứ: “Robota” 1920’ trong kịch của Karel Capek : máy móc làm việc cực nhọc và nổi loạn. Karel CapekKarel Capek 
Hai loại: Cơ khí không đặc trưng AI và thông minh có nhiều đặc trưng AI 
Non-AI: làm công việc 3D’s (dull, dirty, dangerous) buồn tẻ, bẩn, nguy hiểm; lắp ráp, sơn sản phẩm 
ER của intelitek ( www.intelitek.com ) dùng để đào tạo / giải trí 
Robotic hiện đại= máy chính xác cao+phần mềm kiểm soát tinh vi (quan trọng nhất theo nghĩa AI) 
26 
Người máy: Ứng dụng 
Người máy có nhiều ứng dụng, tiếp tục nhiều nghiên cứu. 
Ví dụ 
Phòng TN The Robot Learning Laboratory ( www.ri.cmu.edu ): phát triển và sử dụng người máy ( Cameron Riviere ) 
Công ty IRobot ( w ww.irobot.com ) : nhiều người máy (i) Roomba Floorvac: lau sàn, (ii) PackBot: xe không người lái hỗ trợ và bảo vệ binh lính 
Robot được dùng đa dạng y học 
Porter Adventist Hospital ( www.porterhospital.org ): Da Vinci Surgical System 1,2 triệu US$ phẫu thuật bệnh nhân ung thư tiền liệt tuyến có nhiều cánh tay để giữ công cụ phẫu thuật. 
The Heart-Lander: robot rất nhỏ chèn dưới khung sườn thực hiện phẫu thuật tim tinh xảo. 
DARPA (The Defense Advanced Research Project Agency): 
The Hybrid Assisted Limb (HAL) 
The Repliee Q1, Q2 và Arimo (Nhật Bản): 
27 
Người máy: Q2 và Big Dog 
28 
Q2 có thể chớp mắt, cử chỉ, nói chuyện, và thậm chí thở nhẹ. 
www.ed.ams.eng.osakau.ac.jp/development/Android_ReplieeQ2_e.html 
Big Dog do Boston Dynamics sản xuất thồ hơn 200 kg 
Thị giác máy và NLP 
Thị giác máy 
Vision System: Tập phần cứng và phần mềm cho phép máy tính để chụp, lưu trữ, và thao tác hình ảnh trực quan 
Phân tích dấu vân tay, nhận dạng khuôn mặt, kiểm tra chai rượu vang sai sót , 
Nhiều ứng dụng: Mục riêng 
Xử lý ngôn ngữ tự nhiên 
Natural Language Processing (NLP): máy tính hiểu và phản ứng phát biểu và lệnh theo một ngôn ngữ "tự nhiên“ . 
Restoration Hardware ( www.restorationhardware.com ), Google Voice Local Search 
Nhận dạng tiếng nói (voice recognition): chuyển đổi sóng âm thanh thành từ mà theo đó máy tính thực hiện các lệnh. 
Dịch vụ môi giới (Brokerage services) 
Rất nhiều ứng dụng. 
Xử lý tiếng Việt 
29 
Xử lý tiếng Việt 
30 
Chủ trì đề tài KC.01.01/06-10: Prof. Luong Chi Mai (IOIT), Prof. Ho Tu Bao (JAIST, IOIT). Xử lý văn bản :  
Mạng nơron 
Giới thiệu 
neural networks/ neural nets: một hệ thống máy tính hoạt động giống/ mô phỏng hoạt động của bộ não người . 
Phần cứng: các bộ vi xử lý mảng // theo cấu trúc mạng trong não người . Phần mềm: mạng nơron nhận tạo 
Xử lý nhiều mẫu DL cùng lúc phát hiện nhanh mô hình 
phân tích lượng lớn dữ liệu để kiểm soát lò phản ứng hóa học ; chẩn đoán bệnh tim mạch ; 
Nhiều ứng dụng 
Năng lực mạng nơron 
Truy hồi thông tin ngay cả khi một số nút mạng lỗi 
sửa đổi n hanh dữ liệu được lưu như kết quả của thông tin mới 
Phát hiện mối quan hệ và xu hướng trong CSDL lớn 
Giải vấn đề phức tạp mà mọi thông tin vắng 
Ví dụ: phân tích xu hướng chi tiết; 
31 
Mạng nơron: công cụ 
32 
Phần mềm mạng nơron NeuroShell Predictor sử dụng phương pháp dự báo được công nhận để tìm xu hướng tương lai trong dữ liệu 
Hệ thống học và các thành phần AI khác 
Hệ thống học 
Learning System: { phần mềm + phần cứng } máy tính thay cách hoạt động / phản ứng tình huống theo phản hồi nhận được 
Ví dụ: phần mềm trò chơi không lặp nước không thắng; DARPA đầu tư 10 triệu US% Bootstrapped Learning học người giảng viên để phát triển máy bay không người lái; 
Các ứng dụng AI khác 
Tác tử thông minh (intelligent agent/intelligent robot/bot) : tập chương trình + một cơ sở tri thức thực hiện một bài toán cụ thể cho một người, một quá trình, hoặc một chương trình khác. 
Thuật toán di truyền (genetic algorithm) : T iếp cận giải bài toán lớn, phức tạp, ở đó một số hoạt động /mô hình có liên quan được thay đổi & phát triển cho đến khi xuất hiện một lời giải tốt nhất. 
33 
5. Tổng quan về Hệ chuyên gia 
Khái niệm 
{ p hần cứng và phần mềm } lưu tri thức , tạo suy luận để xử sự tương tự một người chuyên gia ở một lĩnh vực cụ thể . 
chẩn đoán vấn đề, dự đoán SK tương lai, giải vấn đề năng lực 
Heuristic / quy tắc ngón tay cái cho kết luận hoặc tạo ra ý kiến 
34 
Hệ chuyên gia 
Tình huống phát triển HCG 
Phát triển HCG: khó khăn, tốn kém và mất thời gian 
Điều kiện để phát triển HCG: 
Cho phần thưởng tiềm năng cao hoặc làm giảm đáng kể rủi ro 
Thu hút và bảo vệ người chuyên gia không thể thay thế 
Giải một vấn đề là không dễ nếu dùng kỹ thuật lập trình truyền thống 
Phát triển hệ thống là phù hợp hơn so với các người chuyên gia 
Cung cấp tri thức chuyên môn cần thiết ở một số địa điểm cùng lúc hoặc ở một môi trường nguy hiểm với sức khỏe con người 
Cung cấp chuyên gia là tốn kém hoặc hiếm 
Phát triển một giải pháp nhanh hơn các người chuyên gia 
C / cấp chuyên môn cần cho đào tạo và phát triển để chia sẻ tính khôn ngoan và kinh nghiệm của các người chuyên gia với nhiều người 
35 
Các thành phần của Hệ chuyên gia 
Giới thiệu 
một tập tích hợp các thành phần liên quan: CS tri thức, máy suy luận, phương tiện giải thích, phương tiện thu thập cơ sở tri thức và giao diện người dùng 
36 
Cơ sở tri thức 
Giới thiệu 
lưu mọi thông tin, dữ liệu, quy tắc, trường hợp, và mối quan hệ có liên quan mà hệ chuyên gia sử dụng 
Mở rộng từ một CSDL + một hệ HT thông tin và quyết định 
Mỗi CS tri thức phát triển riêng cho từng ứng dụng riêng 
Hình vẽ: quan hệ giữa dữ liệu, thông tin và tri thức 
37 
Công cụ & kỹ thuật CS tri thức 
Thu thập tri thức từ nhiều người chuyên gia 
Là một thách thức 
mục tiêu xây dựng một CS tri thức : tích hợp tri thức nhiều người có chuyên môn tương tự 
Ví dụ: nhiều bác sỹ đóng góp cho CS tri thức chẩn đoán bệnh 
Sử dụng luật 
“ tuyên bố có điều kiện ”: liên kết điều kiện tới hành động / kết quả 
Luật IF-THEN “ Nếu tập chắc chắn các điều kiện mạng là tồn tại, thì chẩn đoán vấn đề mạng chắc chắn là thích hợp ” 
38 
Sử dụng luật: Ví dụ 
39 
Cơ sở tri thức: sử dụng lôgic mờ 
Sử dụng lôgic mờ 
Thách thức: giành được tri thức & mối quan hệ không đúng đắn/ chính xác 
Đen&trắng|yes/no|true/false (lôgic mờ) độ xám khác nhau 
Hỗ trợ đánh giá khi gặp điều kiện không hoàn hảo | không chính xác và tạo ước đoán dựa trên xác suất đúng đắn của quyết định 
Các thành phần của Hệ thống logic mờ: tập mờ vào (mờ hóa input), suy luận dựa trên luật mờ, tập mờ ra, giải mờ cho output. Luật do các chuyên gia cung cấp hoặc trích xuất từ dữ liệu, có thể là luật kỹ nghệ “mệnh đề IF-THEN” (IF u 1 là rất ấm và u 2 là đủ nhỏ THEN đưa v một chút sang phải ”. 
40 
Sử dụng trường hợp 
Sử dụng trường hợp 
HCGdùng trường hợp để giải quyết vấn đề / tình huống hiện thời 
tìm kiếm { trường hợp trong CS tri thức tương tự vấn đề / tình huống } 
điều chỉnh các giải pháp trường hợp để phù hợp / thích ứng với vấn đề / tình huống 
Ví dụ tìm vị trí cửa hàng ở tỉnh mới 
Tìm trong CSTT các trường hợp đặt cửa hàng ở các tỉnh đã có 
Giá nhân công và vận chuyển 
Điều chỉnh giải pháp đã có cho thích hợp với cửa hàng mới 
41 
Sử dụng trường hợp 
Máy suy luận 
Thành phần cung cấp tư vấn chuyên gia 
(i) tìm thông tin và các mối quan hệ từ cơ sở tri thức và (ii) cung cấp câu trả lời, dự đoán, và tư vấn như một người chuyên gia 
Chuỗi ngược: chọn kết luận, chọn quan hệ, đi ngược dựa theo sự kiện. Nếu không gặp chọn lại kết luận, tiếp tục. 
Chuỗi thẳng: đi từ sự kiện, chọn quan hệ để đi tới kết luận 
Dự báo nhu cầu sản phẩm tháng tới 
Sự kiện : Nhu cầu sản phẩm tháng qua là 20.000 đơn vị 
Luật : NẾU nhu cầu sản phẩm là hơn 15.000 đơn vị, THÌ kiểm tra nhu cầu về sản phẩm cạnh tranh 
42 
Phương tiện giải thích và thu nhận TT 
Phương tiện giải thích 
Thành phần quan trọng HCG 
giúp người dùng/người tạo quyết định hiểu cách thức HCG cho kết luận, kết quả 
chỉ ra mọi sự kiện và các luật được dùng để đi tới kết luận 
Phương tiện thu nhận CSTT 
Khó khăn: tạo và cập nhật CS tri thức 
Hiện tại: phương tiện thuận tiện và hiệu quả để nắm bắt và lưu mọi thành phần của CS tri thức 
43 
Giao diện người dùng 
Giới thiệu 
được dùng để thiết kế, tạo, cập nhật và sử dụng hệ chuyên gia 
Mục đích chính : người dùng /người ra quyết định phát triển và sử dụng HCG dễ dàng hơn 
Nguyên tắc 
Khó khăn: tạo và cập nhật CS tri thức 
Hiện tại: phương tiện thuận tiện và hiệu quả để nắm bắt và lưu mọi thành phần của CS tri thức 
Trước: chuyên gia máy tính cao cấp; nay: người ra QĐ dùng giao diện người dùng phát triển và sử dụng HCG riêng của mình 
nhấn mạnh nhiều về sử dụng các hoạt động chỉ đạo giao diện văn bản ( menu, form , và kịch bản ) chuộng hơn giao diện đồ họa 
44 
Giao diện người dùng 
45 
Các tác nhân phát triển và sử dụng HCG 
Giới thiệu 
Ba tác nhân điển hình: chuyên gia miền, kỹ sư tri thức và người dùng tri thức 
Kỹ sư TT và người dùng TT 
kỹ sư tri thức : người được đào tạo, có kinh nghiệm thiết kế, phát triển, th i hành và duy trì một HCG , bao gồm được đào tạo /có kinh nghiệm với hệ chuyên gia khung 
Người sử dụng tri thức : người / nhóm người sử dụng và có lợi ích từ HCG: có thể không cần đào tạo trước. 
46 
Kỹ sư tri thức và người dùng TT 
Chuyên gia miền 
Miền ứng dụng ( Domain ) : Miền tri thức được giải bằng HCG 
một HCG được phát triển chỉ để giải một miền tri thức cụ thể 
C huyên gia miền ƯD : Người / nhóm người có chuyên môn hoặc tri thức mà hệ chuyên gia cố gắng nắm bắt . Đa số là nhóm chuyên gia 
Đoán nhận vấn đề thực 
Xây dựng một khung chung để giải vấn đề 
Xây dựng lý thuyết về tình huống 
Xây dựng và sử dụng luật khái quát để giải vấn đề 
Biết khi nào phá vỡ luật hay nguyên lý chung 
Giải vấn đề nhanh và hiệu quả 
Học từ kinh nghiệm 
Biết điều gì là quan trọng và không quan trọng khi giải vấn đề 
Giải thích tình h uống và các giải pháp cho vấn đề tới người khác 
47 
Công cụ và kỹ thuật phát triển HCG 
48 
Giới thiệu 
có thể phát triển trên nền ngôn ngữ lập trình bất kỳ 
Pascal, FORTRAN, và COBOL 
LISP và PROLOG 
hệ chuyên gia khung ( vỏ) 
Quá trình: Xem hình vẽ 
Hệ chuyên gia khung 
Giới thiệu 
một tập các gói phần mềm và các công cụ được dùng để thiết kế, phát triển, thực hiện và duy trì HCG 
có sẵn cho cả máy tính cá nhân và hệ thống máy tính lớn 
Không tốn kém: 500 US$ 
Có HCG hoàn chỉnh chạy được ngay . 
HCG khác: Người dùng nhập DL hoặc các thông số thích hợp, và HCG cung cấp đầu ra cho vấn đề / tình huống 
Một số sản phẩm HCG 
49 
Các ứng dụng TTNT và hệ chuyên gia 
Giới thiệu 
Ứ ng dụng rộng rãi trong kinh doanh và chính quyền 
Một số ứng dụng nổi bật 
Cấp tín dụng và phân tích cho vay 
Nhận diện gian lận và khủng bố 
bố trí nhà máy và sản xuất 
Bệnh viên / cơ sở y tế 
Đánh giá hiệu suất nhân viên 
Sửa chữa và bảo trì 
Vận chuyển hàng hóa 
Tiếp thị 
50 
6. Thực tại ảo 
Khái niệm 
hệ thống thực tại ảo: hệ thống cho phép một / nhiều người dùng di chuyển và phản hồi trong một môi trường mô phỏng máy tính . 
đòi hỏi các thiết bị giao diện đặc biệt 
Thiết bị giao diện 
Đòi hỏi thiết bị đặc biệt. 
cho phép người dùng cảm nhận và thao tác các đối tượng ảo nhiều khi họ đối tượng thực sự 
C ảm giác người chơi: đang đắm mình trong thế giới mô phỏng 
Dạng thực tại ảo 
Đa dạng, 
Ứng dụng thực tại ảo 
Nhiều ứng dụng: Y tế, Giáo dục- đào tạo, Kinh doanh-Thương mại, Trò chơi 
51 
Ví dụ ứng dụng thực tại ảo: Bất động sản 
52 
7. Các hệ chuyên dụng khác 
L ý thuyết trò chơi : sử dụng các HTTT để phát triển chiến lược cạnh tranh cho cá nhân , tổ chức, hoặc thậm chí quốc gia. 
Tin học : hệ thống chuyên dụng kết hợp các chuyện ngành truyền thống ( như khoa học và y học ) với hệ thống máy tính và công nghệ mát tính 
Rất nhiều dạng hệ thống chuyên dụng 
53