Hệ chuyên gia là gì

Hệ chăm gia, một nhánh của trí thông minh nhân tạo, là một trong những hướng khai thác tri thức của một ngành thuần lý thuyết, xuất hiện thêm vào những năm 60 với phần nào chứng tỏ khả năng áp dụng trí tuệ nhân tạo, hạn chế và khắc phục được các thất vọng gặp đề xuất thời bấy giờ.

Hệ chuyên gia được tiếp cận thảo chương theo một quan niệm mới (phi thủ tục) so với biện pháp tiếp cận thảo chương truyền thống (thủ tục). Với bí quyết tiếp cận này hệ chuyên viên dần dần được đặt vào đúng địa điểm vốn gồm của nó. Thời buổi này trong sự trở nên tân tiến chung của technology thông tin toàn cầu, hệ chuyên viên tiếp tục được cách tân và phát triển nhằm hỗ trợ các qui định hữu hiệu mang lại những vận dụng tin học vào nhiều ngành nghề không giống nhau trong thôn hội.

 

Bạn vẫn xem: Hệ chuyên viên là gì


Bạn đang xem: Hệ chuyên gia là gì

*

*

*

Xem thêm: Constructor Trong Java Là Gì ? Java Bài 20: Phương Thức Khởi Tạo

*

*

8Download nhiều người đang xem tài liệu "Đề tài mày mò về Hệ siêng gia", để download tài liệu nơi bắt đầu về máy chúng ta click vào nút DOWNLOAD
sinh hoạt trênLỜI GIỚI THIỆU---oOo---Hệ siêng gia, một nhánh của kiến thức nhân tạo, là trong số những hướng khai quật tri thức của một ngành thuần lý thuyết, xuất hiện thêm vào những năm 60 cùng phần nào chứng tỏ khả năng áp dụng trí tuệ nhân tạo, khắc phục được các thuyệt vọng gặp phải thời bấy giờ.Hệ chuyên gia được tiếp cận thảo chương theo một quan niệm mới (phi thủ tục) so với bí quyết tiếp cận thảo chương cổ điển (thủ tục). Với phương pháp tiếp cận này hệ chuyên gia dần dần dần được đặt vào đúng vị trí vốn tất cả của nó. Thời buổi này trong sự cải cách và phát triển chung của công nghệ thông tin toàn cầu, hệ chuyên gia tiếp tục được cải tiến và phát triển nhằm cung ứng các cơ chế hữu hiệu mang đến những vận dụng tin học tập vào những ngành nghề không giống nhau trong buôn bản hội.Trong bước đường khai thác tìm tòi học hỏi và chia sẻ những tri thức mới lạ trong nghành nghề dịch vụ cơ sở tri thức. Và cũng tương tự giới hạn thời hạn không mang đến phép, vì thế nhóm công ty chúng tôi chỉ tập trung vào việc phân tích lý thuyết, không đi sâu vào chi tiết cài đặt, thực hiện một ứng dụng ví dụ chuyên sâu.Hệ chăm giaĐịnh nghĩaHệ chăm gia: là một trong những ứng dụng vật dụng tính dùng để giải quyết một loại vụ việc nào đó. Ví dụ chẳng hạn nó dùng trong số ứng dụng chẩn đoán cho tất cả những người và hệ thống. Không tính ra, bọn chúng còn hoàn toàn có thể chơi cờ, chế tạo những dự án công trình tài chính, thống trị hệ thống thời gian thực và số đông kiến thức rất có thể liên quan đến các lĩnh vực chuyên môn.Hiện nay, có không ít hệ chuyên gia được kiến thiết với thành phẩm được hotline là ES Shell, Shell là 1 phần trong sản phẩm ứng dụng trong đó tất cả chứa phần tiếp xúc với fan sử dụng, một định dạng mang lại những học thức đã được khai báo trong số hệ Cơ sở học thức và hộp động cơ suy diễn. Các kỹ sư sẽ sử dụng shell đó nhằm xây dựng khối hệ thống cho nghành nghề dịch vụ chuyên môn của mình. Những kỹ sư hệ thống xây dựng bộ giao tiếp, xây cất các khai báo định hình cho học thức và mã hóa chúng, tiến hành chúng trong hộp động cơ suy diễn.Tùy theo kích thước của dự án, các kỹ sư trình độ và kỹ sư hệ thống rất có thể là một. Chẳng hạn, như thi công một hệ thống bình thường thì chúng buộc phải phải trải trải qua nhiều công đọan quan trọng như là xây dựng định dạng cho tri thức, mã hóa tri thức chuyên môn và tất cả chúng phần lớn là tương quan đến nhau như là một thể thống nhất.Một trong số những vấn đề chủ chốt khi chế tạo một hệ chuyên gia là quy trình khai thác thông tin. Mã hóa những tri thức chuyên môn vào phần khai báo định dạng phương tiện – đây chính là quá trình khó khăn và là các bước mang tính buốn chán nhất. Mục tiêu chính của bọn họ là cung cấp những kỹ thuật cần thiết cho kỹ sư trình độ và kỹ sư hệ thống, để có thể thiết kế những hệ thống mềm dẻo.Đặc điểm biệt lập giữa hộp động cơ duy diễn cùng hệ cơ sở học thức lúc kiến tạo và làm như thế nào để kiến thiết và sử dụng chúng.Đi ngược mẫu lịch sử.Đi ngược dòng lịch sử hào hùng sự cải cách và phát triển của các hệ chuyên gia cũng ngay gần như gắn sát với sự cải tiến và phát triển vượt bậc của các kỹ thuật công nghệ ngày nay. Bao gồm thể cho tới nay, dòng nhìn của khá nhiều người về ngành trí tuệ tự tạo đã không giống đi cực kỳ nhiều, bởi vì chúng không chỉ còn là những dự án công trình trên bàn giấy mà bây chừ chúng lần lượt từng bước một đưa vào tiến hành cài đặt và thể nghiệm – sau này ngành technology thông tin của bọn họ có phát triển đột phá hay không là phụ thuộc mũi nhọn này.Sau đây là bảng bắt lược bao hàm về lịch sử vẻ vang phát triển của những hệ siêng gia.2000Intelligence agents – Web, E-Commerce, tìm kiếm Engines1998More than 12500 Expert System (USA Only)1996GUESS-Generically Used Expert Scheduling System1994Commercial Artificial Neural Intelligence.1993Lumiere Project (Microsoft) Artificial neural systems 1990Artificial Neural System1985CLIPS expert system tool (NASA).1983KEE expert system tool (IntelliCorp)Japan – Fith Generation Project (intelligent computers)Hopfield Neural Net1982SMP math expert system1980LMI và symbolics founded for manufacturing LISP machinesInference Corp formedA.I. Goes commercial1979RETE Algorithm for fast pattern matching (Forgy)Meta-DENDRAL- Metarules & rule induction (Buchanant)1978XCON/R1 (DEC computer system configuration) started (McDerMott, DEC).1977OPS expert system shell for XCON/R1 (Forgy)Theory of Reasoning under Uncertaintly (Dempater-Shafer)PROSPECTOR expert system started (Duds, Hart, )1976Artificial Mathmatician (AM) discovery of math concepts (Lenal).1975Frames and knowledge representation (Minsky).HEARSAY II – cooperating experts blackboard modelEMYCIN – expert system shell (Vam Mele, Shortlife, Buchanan).TEIRESIAS – explanation facility concept (Davis)GUIDON (intelligence tutoring) (Clancey)1973MYCIN expert system for medical diagnosis (Short Life )Human Problem Solving (Newell, Simon)1971HEARSAY I (speech recognization)1970PROLOG work started (Colmeraurer, Rousell )Perceptrons (Minsky và Paperl).1969MACSYMA math expert system (Martin, Moses)1968Semantic nets associative memory model (Quillian)Dendral started (Feigenbaum, Buchanan )Fuzzy lô ghích (Zadeh)1965Automatic Theorem Proving via Resolution Method (Robinson)1962Principles of Neurodynamics on perseptions (Rcenblatt).1958LISP AI language invented (Mc Cathy).1957Perceptron invented General Problem Solver started (Newell, Shaw, Simon).1956AI term used Logistic Theorist Heuristic Search.1954Makov Algorithm (control rule execution)1953Post production rules. The neuron mã sản phẩm (McCulloch, Pitts)Trong lập trình trí tuệ tự tạo thì hai ngữ điệu dùng chủ yếu là ngôn từ lập trình hàm danh sách và ngôn ngữ lập trình xúc tích Prolog.Trong lịch sử vẻ vang phát triển hệ chuyên viên cũng trải trải qua nhiều thăng trầm, mà lại ta có thể đánh dấu mốc trở nên tân tiến bằng kỹ thuật phân một số loại với 2 vắt hệ chuyên viên được phạt triển.Thế hệ sản phẩm công nghệ 1:Đây là gắng hệ đầu tiên, còn rất thô sơ vì vậy có liên quan chủ yếu đến thu thập tri thức suy đoán không kiên cố chắn.Nguyên lý giải quyết và xử lý vấn đề theo nguyên tắc cổ chai – các kiến thức tri thức, miền tri thức sẽ bị giới hạn lại. Điều này khi giải quyết vấn đề cho khối hệ thống sẽ khó do đôi lúc bọn họ giải quyết những vụ việc mà giữa chúng bắt buộc phải kết hợp nhiều tri thức nghành nghề khác nhau.Giải ThíchSuy DiễnThu thập tri thức từ chuyên viên CSTTHệ Thống Giao TiếpUserExpertThế hệ trang bị 2:Vấn đề thứ hai là ta chào đón các tri thức như thế nào? lúc nguồn tri thức ta có từ 2 hay các các chuyên viên khác nhau và trí thức đó không trọn vẹn hoàn chỉnh, không đúng đắn và chỉ có tính tương đối.Hệ chuyên gia ở nỗ lực hệ thứ hai được phát triển dựa bên trên nền tảng tri thức được thêm tự động hóa bằng những công cụ, vẫn theo nguyên lý cổ chai và một số trong những tính năng kỹ thuật cho phép hệ thống màn biểu diễn những luật mang tính tương đối.Ở núm hệ này, hệ chuyên gia có thể kết phù hợp với các cách thức và kỹ thuật không giống như:Thu gom trí thức từ lý giải của siêng giaTự cồn thu gom, góp nhặt tri thức bằng thiết bị họcKiểm tra thẩm duyệt trí thức cơ sởCác nghệ thuật suy diễn truyền thống lịch sử (suy diễn tiến, suy diễn lùi)Trình bày, biểu diễn những tri thức gồm tính tương đối.Mở rộng phương pháp suy diễn (tích hợp kỹ thuật mờ vào trong suy diễn).Tự đụng tinh chỉnh, duy trì sửa chữa những tri thức cơ sởHệ thống phân tích và lý giải các câu trả lời.CSTT(Rules + Facts + màn biểu diễn tương đối)Giao tiếp giữa người tiêu dùng và hệ thốngTrí thức sẵn gồm từ:Tri thức chuyên mônTri thức lĩnh vựcKết trái thu được trường đoản cú thực nghiệmMáy họcGiải ưa thích tri thứcTri thức và Hệ siêng giaMETA KNOWLEDGEKNOWLEDGEINFORMATIONDATANOISEThế giới phía bên ngoài đang ẩn chứa trong các số đó vô vàn những tin tức đầy bí ẩn, dưới con mắt của bé người các thông tin ấy dần được khai phá và sử dụng.Chẳng hạn, vào biểu trang bị ở trên bọn họ thấy rằng, từ các thông tin tạp ở cố giới phía bên ngoài (NOISE) đã được khai quật đưa vào thực hiện trong laptop như là dữ liệu lưu trữ (DATA). Trường đoản cú những dữ liệu này sẽ được con người khai quật sử dụng tại 1 mức độ cao hơn gọi là tin tức (Information). Ở mức độ trên thông tin một tí, tức nhiều thông tin sẽ được quy mô hóa ra thành học thức (Knowledge). Và ở tầm mức độ cao hơn trí thức (knowledge) là siêu trí thức (dùng để giao tiếp điều khiển giữa các hệ trí thức khác nhau), đó là vấn đề mà con bạn mơ cũng quan yếu đạt mang lại ngay được (ít duy nhất là trong thời hạn hiện tại), chính vì như bọn họ đã biết bọn họ đang đi cho ngưỡng luôn lúc nào cũng dư thừa dữ liệu (Data) hoặc tin tức (Information).Giả như chúng ta có trong tay một đội nhóm ngũ các chuyên gia, tuy thế để thống độc nhất được những ý kiến của các chuyên viên lại với nhau thì cả là một trong những vấn đề nan giải. Trên sao họ không đặt vấn đề là cùng với khi chúng ta có thể qui tụ những kỹ năng ấy lại với nhau phân tích tổng hợp bọn chúng lại thành nhân thể thống nhất, được máy vi tính khai thác để phục vụ lại cho nhỏ người. Một trong những vấn đề đề ra ?Tại sao buộc phải là hệ chuyên gia ?:Nếu như vấn đề đặt ra hoàn toàn có thể được xử lý bằng lập trình truyền thống thường thì thì hệ chuyên gia không là cách chọn lựa tốt nhấtNhưng vào trường hợp gồm những trường hợp mà giải pháp thông thường xuyên không xử lý được bằng thuật toán (phi cấu trúc – không định được một kết cấu rõ ràng trong sáng để giải quyết và xử lý vấn đề) thì hệ chuyên gia là sự chọn lựa tốt nhất.Khi thao tác các sự việc có tính phi cấu trúc, có chức năng hệ thống cần đưa ra giải pháp cho toàn bộ vấn đề đó. Điều này có thể xảy ra ví như kỹ sư chăm môn cung cấp độ máy tự ưu tiên cho vô số luật. Bởi đó, khối hệ thống sẽ ko thể phân minh được là phải thế nào cho thỏa đáng.Tổng đúng theo lại tri thức từ rất nhiều hệ chuyên gia khác nhau. Hệ chuyên viên phải giới hạn một biện pháp phạm vi áp dụng rõ ràng. Vì khi phân phối những trí thức thuộc lĩnh vực khác hệ chuyên gia sẽ ngày càng tinh vi hơn.Việc phối hợp trên sẽ chỉ dẫn cho kỹ sư khối hệ thống nhiều trách nhiệm nặng nề hơn là làm thế nào để hoàn toàn có thể dung thích hợp được thân 2 hay nhiều ý niệm lại cùng với nhau.Hiện tại, vấn đề phối kết hợp các trí thức từ nhiều nghành nghề dịch vụ đang được thực thi và nghiên cứu, ko thấy mở ra những phiên phiên bản mang tính thương mại dịch vụ trên thị trường.Có được hoan nghênh hay là không ?. Phải xuất phát điểm từ những yêu cầu dành được một hệ chăm gia. Dù cho không được hoan nghênh khi kiến tạo một hệ chuyên viên cũng có một ý nghĩa - một cuộc cách mạng trong CNTT. Hoặc giả là nó bị khước từ một cách thẳng thừng thì trên sao chúng ta không đồng ý nó dưới khía cạnh là 1 công cầm trợ giúp.Ta đề xuất nhớ các chuyên gia cũng là nhỏ người, sẽ là con bạn thì có những lúc phải thiếu tính nhưng làm thế nào những trí thức lượm lượm cả đời của họ, mấy ai rất có thể lưu lại được, vì sao ta cấp thiết tận dụng ngay trong khi có thể.Các chuyên gia cần phải có sự kết hợp với nhau nhiêu hơn nữa. Đơn cử 1 số ít ít thôi mà hệ thống đã có 1 đống luật mâu thuẫn với nhau. Thường xảy ra, vì ý kiến của mỗi cá nhân thường không giống nhau.Người quản lý và vận hành hệ thống nên có thông thuộc nhất định về hệ thống. Kỹ sư trình độ chuyên môn (đang quản lý hệ thống) đề xuất thật rõ ... G đang tổng hợp đều gì mà bạn dùng hỗ trợ để ở đầu cuối cho ra được các vấn đề mà bọn chúng nghi ngờ. Khi ý kiến đề nghị ra giải pháp cho người sử dụng hệ thống hiển thị tin tức về mức độ tin tưởng của mệnh. Như trong ví dụ bên dưới đây, độ ngờ vực về tình trạng hết gas là cho 90% trong những lúc đó hiện tượng lạ gas bị đụn rỉ là lên đến mức 80%.Giao tiếp bạn dùngHỏi tín đồ dùngĐể hỏi người dùng về những thông tin về đặc điểm cá nhân của đối tượng.Giả sử ta có những thuộc tính, hành động của một động vật hoang dã là eat (ăn), feet (chân), wings(đuôi), neck(cổ), color (màu).Ta có những vị tự sau:eats(X):-ask(eats, X).feet(X):-ask(feet, X).wings(X):-ask(wings, X).neck(X):-ask(neck, X).color(X):-ask(color, X).Vị tự ask có thiết kế với mục đích là hỏi đối tượng ấy có thuộc tính A, V, với chờ người tiêu dùng nhập vào câu trả lời.ask(A, V>:-write(A:V),write("? "),read(yes).Ghi nhận vấn đáp người dùngNhững thông tin mà người dùng hỗ trợ sẽ được khối hệ thống ghi nhận lại vào cơ sở tài liệu (với sự xác thực của người tiêu dùng khi vấn đáp câu hỏi: yes) bằng vị từ assert với mẫu bởi kỹ sư trình độ cung cấp, ask(A, V):-known(yes, A, V), !. Ask(A, V):-known(_, A, V), !,fail.ask(A, V):-write(A:V),write("? : "),read(Y),asserta(known(Y, A, V)),Y == yes.Câu trả lời có nhiều giá trịVới trường thích hợp câu trả lời có khá nhiều giá trị thì theo thuật toán đổi mới cho vị trường đoản cú ask là họ thêm mẫu multivalued để ghi dấn thuộc tính nào kia của đối tượng người sử dụng mang các giá trị. Multivalued(voice).multivalued(feed).ask(A, V):-not multivalued(A),known(yes, A, V2),V == V2,!, fail.Hệ thống thực solo người dùngKhi người dùng sẽ được hệ thống tiếp xúc thông qua hệ thống thực 1-1 đã được thiết kế.Vị từ bỏ menuask có phong cách thiết kế để người dùng qua đó giao tiếp với hệ thốngĐầu tiên với nằm trong tính – giá chỉ trị, khi mong mỏi hỏi một giá trị cho thuộc tính nào kia thì các câu vấn đáp sẽ tùy thuộc vào danh sách các câu vấn đáp mà khối hệ thống đã cung cấp sẵn trải qua tham số MenuList, khi ước ao truy vấn người tiêu dùng một thuộc tính của đối tượng người dùng nào đó. Khi fan trả lời thắc mắc hệ thống sẽ kiểm tra xem câu trả lời của người dùng có cố trong danh sách thực đơn hay là không ? (điều này sẽ tiến hành kiểm tra thông qua vị trường đoản cú check-val ). Lúc đã chính xác là câu vấn đáp hợp lệ thì vị từ bỏ assert vẫn ghi thừa nhận câu vấn đáp vào cửa hàng dữ liệu.Ví dụ bên dưới đây, đã truy vấn người tiêu dùng 2 thuộc tính size (size) và tầm bay (flight).size(X):-menuask(size, X, ).flight(X):-menuask(flight, X, ).menuask(A, V, MenuList) :-write("What is the value for"), write(A), write("?"), nl,write(MenuList), nl,read(X),check_val(X, A, V, MenuList),asserta( known(yes, A, X) ),X == V.check_val(X, A, V, MenuList) :-member(X, MenuList),!.check_val(X, A, V, MenuList) :-write(X), write(" is not a legal value, try again."), nl,menuask(A, V, MenuList).Tạo Shell thuộc giống như một trong những phần mềm bình thường, để tiếp xúc với người dùng khối hệ thống phải bắt buộc đền shell, shell chẳng qua là một trong cầu nối tiếp xúc trung gian giữa người dùng và hệ thống, thông qua đó người dùng và hệ thống có thể trao thay đổi thông tin, liên hệ với nhau.Trong qui trình làm việc của khối hệ thống với người tiêu dùng là như sau:Khởi cồn shellNạp cơ sở tri thức vào hệ thốngTương tác giữa người tiêu dùng và ShellHệ thống dựa các đại lý trên thông tin người dùng cung cấp để xử lý vấn đề.top_goal(X) :- bird(X).solve :-abolish(known, 3),define(known, 3),top_goal(X),write("The answer is "), write(X), nl.solve :-write("No answer found."), nl.?- consult(native).yes?- consult("birds.kb").yes?- solve.nostrils : external_tubular?go :-greeting,repeat,write("> "),read(X),do(X),X == quit.greeting :-write("This is the Native Prolog shell."), nl,write("Enter load, consult, or quit at the prompt."), nl.do(load) :-load_kb,!.do(consult) :-solve,!.do(quit).do(X) :-write(X),write("is not a legal command."), nl,fail.Cơ chế giải thíchGiải thích cho người dùngXe khởi hễ được ? Sai.Động cơ ko chạy? Đúng.Bạn nghe mùi xăng? Đúng.Lời đề xuất - Chờ khoảng tầm 5 phút sau hãy khởi rượu cồn lại..Tại sao?Hệ thống áp dụng luật:Nếu Xe ko khởi cồn vàĐộng cơ không chạy vàCó hương thơm nhiên liệu.ThìĐề nghị 5 phút sau hãy khởi hễ xe lại.Trong ngữ cảnh cuộc đối thoại giữa tín đồ và hệ thống trợ góp ở trên, sau khi đựa ra lời ý kiến đề nghị là ngóng thêm 5 phút thì nếu fan dùng có nhu cầu muốn coi là “tại sao lại như vậy” thì hệ thống sẽ cung ứng những nguyên nhân tại sao bọn họ phải chờ.Đối với người tiêu dùng việc họ giải thích lý do tại sao bọn họ giải thích vẫn làm người dùng rõ vấn đề hơn.Giải thích mang đến kỹ sư Đối với kỹ sư thiết kế khối hệ thống và kỹ sư chăm môn, giải thích đối với họ là 1 việc không còn sức đặc trưng trong vượt trình thi công và xây đắp hệ, họ hoàn toàn có thể căn cứ vào đó nhằm lần ra được những bug trong chương trình, rất có thể căn cứ vào kia để bình chọn tính đúng đắn của hệ, dễ dãi phát hiện được phần đông chỗ lỗi về mặt siêng môn, cũng như các lỗi về nghệ thuật khi hệ thống đã được vận hành.Những giải thích này hoàn toàn có thể xóa hỏi hệ thống khi khối hệ thống đã trả tất, nhưng đôi khi như cụ sẽ làm cho công tác gia hạn sẽ chạm mặt nhiều cực nhọc khăn. đến nên các loại giải thíchCó 4 loại lý giải thường được sử dụng trong hệ chuyên gia. Lần vệt theo suy đoán của lý lẽ (rất hợp so với người thi công hệ thống).Giải ưng ý How là làm như thế nào để sở hữu đựơc suy luận.Giải yêu thích Why là lời giải thích tại sao hệ thống hỏi vấn đề đó.Giải ưng ý Why not là tóm lại được cung cấp.Mới nghe thoạt đầu chúng ta cảm thấy hệ thống hoàn toàn có thể có được các thỏa mãn nhu cầu như trên thì quả là 1 vấn đề cực kỳ khó khăn. Tuy vậy trên thực tế, sử dụng Prolog làm ngữ điệu chính để kiến thiết động cơ diễn dịch thì vấn đề sẽ trở phải nhẹ nhàng hơn. Nếu đa số người thiếu tín nhiệm thì có thể thử coi !!!.Như sẽ khảo sát, quy trình suy diễn lùi cũng là quá trình đối thoại giữa người tiêu dùng và Hệ chuyên gia. Đó là khi Hệ chuyên viên cần nhập dữ liệu cho các sự kiện yêu mong ( Là những nút tận cùng – nhiều loại nút số 3). Ở đây bạn ta có thể có quyền đưa ra những thắc mắc nghi vấn như trên sao? WHY phải cung ứng số liệu này? Hoặc khi sẽ tìm ra kết luận và xuất kết luận cho người dùng, bọn họ cũng có thể đặt ngờ vực như làm chũm nào? HOW mà tất cả kết qủa như vậy?Trong cả nhị trường hợp trên, để xác định niềm tin, Hệ chuyên viên phải trả lời được cho người dùng các thắc mắc Why, How. Đó chính là Cơ chế giải thích của Hệ siêng gia. Rỏ ràng là cơ chế giải thích phải được setup song tuy nhiên với bề ngoài suy diễn lùi.Giải thích hợp HowCâu hỏi how là thắc mắc được hỏi bởi người tiêu dùng khi hệ thống cung ứng một số suy luận. Những dẫn chứng cho suy luận này rất có thể được lấy từ nhiều nguồn khác nhau từ nguồn lần vết, từ trong môi trường xung quanh làm việc, số đông suy luận dành được tổng hợp từ những nguồn vừa nhắc trên. Cùng với thắc mắc Why, hệ chuyên gia đồng thời cũng bắt buộc trả lời thắc mắc How. Thời điểm để Hệ chuyên gia có thể trả lời thắc mắc How là thời gian Hệ chuyên gia tìm được kết luận và trả lời cho người dùng. Thắc mắc How là một trong phương tiện hỗ trợ cho Hệ chuyên viên khẳng định niềm tin đối với người dùng. Đó là làm bí quyết nào mà lại Hệ chuyên gia có thể đi mang lại một tóm lại như vậy. Sau thời điểm trả lời câu hỏi How chấm dứt cũng là cơ hội qúa trình suy diễn lùi chấm dứt.fact(AV, CF, RuleList)update(Goal, NewCF, CF, RuleN) :-fact(Goal, OldCF, _),combine(NewCF, OldCF, CF),retract( fact(Goal, OldCF, OldRules) ),asserta( fact(Goal, CF, ) ),!.update(Goal, CF, CF, RuleN) :-asserta( fact(Goal, CF, ) ).fg(Goal, CurCF) :-rule(N, lhs(IfList), rhs(Goal, CF)),...update(Goal, NewCF, CurCF, N),...how(Goal) :-fact(Goal, CF, Rules),CF > 20,pretty(Goal, PG),write_line(),nl,list_rules(Rules),fail.how( _ ).how(not Goal) :-fact(Goal, CF, Rules),CF = 20,prov(T, Tal, Tally, Hist).get_user(X, Hist) :-repeat,write(": "),read_line(X),process_ans(X, Hist).process_ans(, Hist) :-nl, write_hist(Hist),!,fail.process_ans(, _) :-set_trace(X),!,fail.process_ans(, _) :-help, !,fail.process_ans(X, _). % just return user"s answerwrite_hist() :-nl.write_hist() :-write_line(),!,write_hist(T).write_hist() :-list_rule(N),!,write_hist(T).

Leave a Reply

Your email address will not be published. Required fields are marked *