Knowledge Representation (KR), hay Biểu diễn tri thức, là một trong những lĩnh vực nền tảng của trí tuệ nhân tạo (AI) và máy học. KR tập trung vào việc mô hình hóa tri thức để máy móc có thể hiểu, xử lý và sử dụng tri thức đó một cách hiệu quả. Trong bản chất, KR không chỉ là việc lưu trữ dữ liệu; nó còn bao gồm cách thức tổ chức và sử dụng thông tin đó để mô phỏng suy luận, giải quyết vấn đề, và học hỏi giống như con người.
Tầm quan trọng của KR trong AI và máy học không thể được phủ nhận. Một biểu diễn tri thức tốt tạo điều kiện cho máy tính “hiểu” và giải quyết các vấn đề phức tạp, từ hiểu ngôn ngữ tự nhiên đến chẩn đoán y khoa. Nó cung cấp cơ sở cho máy tính để tạo ra các quyết định dựa trên một lượng lớn tri thức tích lũy, làm cho quá trình ra quyết định trở nên nhanh chóng và chính xác hơn.
Mục tiêu chính của KR là tạo ra các mô hình cho phép máy tính không chỉ lưu trữ và truy xuất thông tin một cách hiệu quả mà còn có thể “hiểu” và “suy luận” từ thông tin đó. Điều này bao gồm việc biểu diễn các khái niệm, đối tượng, tình huống, sự kiện, quan hệ, và quy tắc sao cho máy móc có thể sử dụng chúng một cách tự nhiên như con người. Một hệ thống KR mạnh mẽ sẽ là nền tảng để phát triển các ứng dụng AI phức tạp, bao gồm học sâu, xử lý ngôn ngữ tự nhiên, và hệ thống chẩn đoán thông minh.
Qua việc mô phỏng cách con người suy nghĩ và hiểu thế giới xung quanh, KR không chỉ giúp cải thiện khả năng của máy tính trong việc giải quyết vấn đề mà còn mở ra khả năng tương tác tự nhiên hơn giữa con người và máy móc, tiến tới việc tạo ra các hệ thống AI có khả năng tư duy và học hỏi giống như con người.
Lịch sử và phát triển của Biểu diễn tri thức (KR)
Lịch sử và phát triển của Biểu diễn tri thức (KR) trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo (AI) đã trải qua nhiều giai đoạn, từ những nghiên cứu ban đầu đến những tiến bộ gần đây trong học sâu và học máy. KR không chỉ phản ánh sự phát triển của AI mà còn là một lĩnh vực có ảnh hưởng lớn đến cách chúng ta thiết kế và triển khai các hệ thống thông minh.
Quá Trình Phát Triển của KR qua Các Thời Kỳ
- Giai Đoạn Đầu (1950s – 1970s): KR bắt đầu như một phần của nghiên cứu về AI, với sự tập trung vào việc mô hình hóa tri thức dựa trên logic và quy tắc. Trong giai đoạn này, các mô hình như máy học logic đầu tiên và ngôn ngữ lập trình Prolog đã được phát triển.
- Thập Kỷ 1980s: Sự ra đời của các mô hình biểu diễn tri thức dựa trên mạng ngữ nghĩa và khung khái niệm đã mở rộng khả năng của KR. Các hệ thống chuyên gia, sử dụng quy tắc dựa trên kiến thức để đưa ra quyết định, trở nên phổ biến.
- Thập Kỷ 1990s và Đầu 2000s: Sự xuất hiện của Web ngữ nghĩa và các ngôn ngữ biểu diễn tri thức như OWL đã tạo ra khả năng kết nối và sử dụng tri thức trên quy mô Internet. Giai đoạn này cũng chứng kiến sự phát triển của các mô hình dựa trên học máy.
Những Bước Ngoặt Quan Trọng và Ảnh Hưởng đến Ngành AI
- Sự Phát Triển của Học Sâu (2010s – Hiện Nay): Sự bùng nổ của học sâu đã làm thay đổi cách chúng ta tiếp cận với KR. Các mô hình như mạng nơ-ron sâu (DNNs) và mạng nơ-ron chập (CNNs) đã mở ra khả năng biểu diễn tri thức ở mức độ phức tạp cao hơn, không chỉ dựa vào dữ liệu rõ ràng mà còn từ dữ liệu thô, không cấu trúc.
- Tích Hợp KR và Học Máy: Gần đây, sự kết hợp giữa KR và học máy, đặc biệt là trong xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) và nhận dạng hình ảnh, đã chứng tỏ sức mạnh trong việc tạo ra các hệ thống có khả năng hiểu và xử lý thông tin giống như con người.
Lịch sử của Biểu diễn tri thức không chỉ là một câu chuyện về sự phát triển kỹ thuật mà còn phản ánh nhu cầu ngày càng tăng của xã hội trong việc xây dựng và triển khai các hệ thống AI hiểu biết và tương tác tự nhiên với thế giới xung quanh. Mỗi bước ngoặt không chỉ đánh dấu sự tiến bộ của KR mà còn mở ra những hướng mới cho tương lai của AI.
Các loại Knowledge
Sau đây là các loại kiến thức:
Trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo và khoa học máy tính, tri thức có thể được phân loại thành nhiều loại khác nhau, mỗi loại phản ánh một hình thức nhận thức hoặc hiểu biết đặc trưng. Việc nhận diện và sử dụng chính xác các loại tri thức này là rất quan trọng để xây dựng các hệ thống thông minh và hiệu quả. Dưới đây là một cái nhìn tổng quan sâu hơn về các loại tri thức chính:
Tri Thức Tuyên Bố (Declarative Knowledge)
Tri thức tuyên bố, hay kiến thức mô tả, liên quan đến việc biết “cái gì” – nó bao gồm sự hiểu biết về các khái niệm, sự kiện, và đối tượng. Đây là dạng tri thức cơ bản nhất, thường được biểu diễn qua các tuyên bố khai báo, mô tả thế giới qua các mối quan hệ và thuộc tính. Dạng tri thức này giúp xây dựng nền tảng cho hệ thống suy luận và hiểu biết.
Tri Thức Thủ Tục (Procedural Knowledge)
Tri thức thủ tục, hay kiến thức mệnh lệnh, liên quan đến việc biết “làm thế nào” – nó chỉ ra cách thực hiện các hành động hoặc nhiệm vụ cụ thể. Tri thức này bao gồm các quy tắc, chiến lược, thủ tục và chương trình nghị sự, và thường được áp dụng trực tiếp vào việc giải quyết nhiệm vụ. Tri thức thủ tục có thể thích ứng với nhiều tình huống và nhiệm vụ khác nhau, tùy thuộc vào ngữ cảnh mà nó được áp dụng.
Tri Thức Tổng Hợp (Meta-Knowledge)
Tri thức tổng hợp là tri thức về tri thức – nó bao gồm hiểu biết về cách các loại tri thức khác hoạt động và cách chúng có thể được sử dụng hoặc kết hợp. Loại tri thức này rất quan trọng trong việc tổ chức và quản lý tri thức, giúp cho hệ thống AI có thể suy luận và học hỏi một cách linh hoạt hơn.
Tri Thức Heuristic (Heuristic Knowledge)
Tri thức heuristic bao gồm các quy tắc ngón tay cái, kinh nghiệm và phương pháp tiếp cận đã được chứng minh qua thực tế. Loại tri thức này dựa trên kinh nghiệm và thường được sử dụng để đưa ra quyết định hoặc giải quyết vấn đề trong các tình huống không chắc chắn hoặc thiếu thông tin.
Tri Thức Cấu Trúc (Structural Knowledge)
Tri thức cấu trúc miêu tả mối quan hệ giữa các khái niệm, đối tượng, và các phần tử khác trong một lĩnh vực cụ thể. Nó bao gồm sự hiểu biết về cách các khái niệm được tổ chức và liên kết với nhau, chẳng hạn như qua các quan hệ loại hình, một phần của, và nhóm. Tri thức cấu trúc giúp tạo ra một bản đồ
Các loại biểu diễn tri thức
Trong lĩnh vực Biểu diễn tri thức (KR), có nhiều phương pháp và kỹ thuật khác nhau được phát triển để giúp máy móc “hiểu” và sử dụng tri thức của con người một cách hiệu quả. Mỗi phương pháp có những đặc điểm và ứng dụng riêng, phù hợp với các loại bài toán khác nhau trong trí tuệ nhân tạo (AI). Dưới đây là một số loại biểu diễn tri thức chính:
Logic Dựa Trên Quy Tắc (Rule-based Logic)
Logic dựa trên quy tắc là một trong những hình thức biểu diễn tri thức cổ điển, nơi tri thức được biểu diễn dưới dạng một tập hợp các quy tắc. Mỗi quy tắc có dạng “if-then” (nếu-thì), biểu diễn mối quan hệ nguyên nhân và kết quả giữa các sự kiện hoặc đối tượng. Hệ thống chuyên gia sử dụng loại logic này để suy luận và đưa ra quyết định dựa trên tập hợp các quy tắc đã biết.
Mạng Ngữ Nghĩa (Semantic Networks)
Mạng ngữ nghĩa là một phương pháp biểu diễn tri thức dưới dạng mạng của các khái niệm và quan hệ giữa chúng. Trong một mạng ngữ nghĩa, các nút biểu diễn các khái niệm, đối tượng hoặc sự kiện, và các cạnh biểu diễn quan hệ giữa chúng. Loại biểu diễn này giúp làm nổi bật mối liên kết ngữ nghĩa giữa các phần của tri thức.
Khung Khái Niệm (Frames)
Khung khái niệm là một cách để tổ chức tri thức dựa trên các “khung” (frames), mỗi khung biểu diễn một khái niệm, đối tượng, hoặc sự kiện cùng với các thuộc tính và giá trị của nó. Khung khái niệm giúp mô phỏng cách con người phân loại và cấu trúc tri thức, làm cho việc suy luận và tương tác với tri thức trở nên tự nhiên hơn.
Các Mô Hình Học Sâu và Biểu Diễn Tri Thức Tích Hợp
Với sự phát triển của học sâu, các mô hình học sâu đã trở thành công cụ mạnh mẽ cho KR, đặc biệt là trong việc xử lý dữ liệu không cấu trúc như văn bản và hình ảnh. Các mô hình này có khả năng tự học hỏi và biểu diễn tri thức từ dữ liệu lớn mà không cần sự can thiệp trực tiếp. Sự tích hợp giữa học sâu và các phương pháp KR truyền thống mở ra khả năng mới cho việc xây dựng các hệ thống AI có khả năng hiểu và tương tác với thế giới xung quanh một cách phong phú và chính xác hơn.
Mỗi phương pháp biểu diễn tri thức mang lại những lợi ích riêng biệt và được áp dụng tùy theo bối cảnh cụ thể.
Mối quan hệ giữa knowledge và intelligence
Knowledge về thế giới thực đóng một vai trò quan trọng đối với intelligence và tương tự đối với việc tạo ra intelligence nhân tạo. Knowledge đóng một vai trò quan trọng trong việc thể hiện hành vi thông minh trong các tác nhân AI. Một đại lý chỉ có thể thực hiện chính xác một số đầu vào khi anh ta có một số kiến thức hoặc kinh nghiệm về đầu vào đó.
Giả sử nếu bạn gặp một người nào đó đang nói thứ ngôn ngữ mà bạn không biết, thì bạn sẽ hành động như thế nào. Điều tương tự cũng áp dụng cho hành vi thông minh của các đặc vụ.
Như chúng ta có thể thấy trong sơ đồ dưới đây, có một người ra quyết định hành động bằng cách cảm nhận môi trường và sử dụng kiến thức. Nhưng nếu phần kiến thức không xuất hiện thì nó không thể hiển thị hành vi thông minh.
Chu trình kiến thức AI
Hệ thống trí tuệ nhân tạo có các thành phần sau để hiển thị hành vi thông minh:
- Perception
- Learning
- Knowledge Representation and Reasoning
- Planning
- Execution
Sơ đồ trên cho thấy cách một hệ thống AI có thể tương tác với thế giới thực và những thành phần nào giúp nó thể hiện intelligence. Hệ thống AI có thành phần Nhận thức để lấy thông tin từ môi trường của nó. Nó có thể là hình ảnh, âm thanh hoặc một dạng đầu vào giác quan khác. Thành phần học tập chịu trách nhiệm học tập từ dữ liệu được thu thập bởi phân loại Nhận thức. Trong chu trình hoàn chỉnh, các thành phần chính là knowledge representation và suy luận. Hai thành phần này có liên quan đến việc thể hiện intelligence ở con người giống như máy móc. Hai thành phần này độc lập với nhau nhưng cũng
ghép với nhau. Việc lập kế hoạch và thực hiện phụ thuộc vào phân tích knowledge representation và lập luận.
Xem thêm Knowledge Engineering với First-order logic
Các cách tiếp cận để trình bày tri thức
Chủ yếu có bốn cách tiếp cận để knowledge representation, được đưa ra dưới đây:
Simple relational knowledge
Đây là cách đơn giản nhất để lưu trữ dữ kiện sử dụng phương pháp quan hệ và mỗi dữ kiện về một tập đối tượng được thiết lập một cách có hệ thống trong các cột.
Cách tiếp cận knowledge representation này nổi tiếng trong các hệ thống cơ sở dữ liệu nơi mà mối quan hệ giữa các thực thể khác nhau được biểu diễn.
Cách tiếp cận này có rất ít cơ hội để suy luận.
Ví dụ: Sau đây là knowledge representation quan hệ đơn giản.
Inheritable knowledge
Trong phương pháp tiếp cận tri thức có thể kế thừa, tất cả dữ liệu phải được lưu trữ thành một hệ thống phân cấp của các lớp.
Tất cả các lớp nên được sắp xếp theo một hình thức tổng quát hóa hoặc một cách phân cấp.
Trong cách tiếp cận này, chúng tôi áp dụng tài sản thừa kế.
Các phần tử kế thừa giá trị từ các thành viên khác của một lớp.
Cách tiếp cận này chứa kiến thức có thể kế thừa cho thấy mối quan hệ giữa cá thể và lớp, và nó được gọi là quan hệ cá thể.
Mỗi khung riêng lẻ có thể đại diện cho tập hợp các thuộc tính và giá trị của nó.
Trong cách tiếp cận này, các đối tượng và giá trị được biểu diễn trong các nút Đóng hộp.
Chúng tôi sử dụng Mũi tên trỏ từ các đối tượng đến giá trị của chúng.
Ví dụ:
Inferential knowledge
Phương pháp tiếp cận tri thức suy diễn knowledge representation dưới dạng lôgic hình thức.
Cách tiếp cận này có thể được sử dụng để thu được nhiều dữ kiện hơn.
Nó đảm bảo tính đúng đắn.
Ví dụ: Giả sử có hai câu lệnh:
Marcus là một người đàn ông
Tất cả đàn ông đều chết
Sau đó, nó có thể đại diện là;
man(Marcus)
∀x = man (x) ———-> mortal (x)s
Procedural knowledge
Phương pháp tiếp cận kiến thức thủ tục sử dụng các chương trình nhỏ và mã mô tả cách thực hiện những việc cụ thể và cách tiến hành.
Trong cách tiếp cận này, một quy tắc quan trọng được sử dụng là quy tắc Nếu-Thì.
Với kiến thức này, chúng ta có thể sử dụng nhiều ngôn ngữ mã hóa khác nhau như ngôn ngữ LISP và ngôn ngữ Prolog.
Chúng ta có thể dễ dàng trình bày kiến thức theo lĩnh vực hoặc kinh nghiệm cụ thể bằng cách sử dụng cách tiếp cận này.
Nhưng không nhất thiết chúng ta có thể đại diện cho tất cả các trường hợp trong cách tiếp cận này.
Xem thêm Các kỹ thuật biểu diễn tri thức(Techniques of knowledge representation)
