GIỚI THIỆU:

Trong các chương trước, các thủ tục suy diễn của chúng ta đã tuân theo mô hình suy luận sử dụng trong phép tính vị từ: từ các tiền đề đúng đắn, các luật suy diễn vững chắc sinh ra những kết luận mới, đảm bảo là đúng đắn. Tuy nhiên, trong thực tế, có rất nhiều tình huống chúng ta phải rút ra những kết luận tốt từ những bằng chứng được xác định nghèo nàn và không chắc chắn thông qua việc sử dụng những suy diễn không vững chắc. Đây không phải là một nhiệm vụ không thể thực hiện được, trái lại chúng ta thực hiện chúng rất thành công trong hầu hết mọi khía cạnh của cuộc sống; chẳng hạn như chúng ta phát biểu những chẩn đoán y học đúng đắn và đề xuất cách điều trị từ những triệu chứng không rõ ràng; phân tích những trục trặc của xe ôtô từ những biểu hiện của nó; nhận ra bạn bè chỉ qua giọng nói hoặc điệu bộ của họ,…

Như vậy, ở đây ta có hai loại thông tin không chắc chắn: một là dữ liệu ban đầu được cho là không chắc chắn, không đủ, không đáng tin cậy,… hai là các luật mà ta sử dụng để suy luận không hợp logic, suy luận ngược từ kết luận về điều kiện, hay có thể gọi là suy luận theo kiểu phỏng đoán (abduction). Suy luận phỏng đoán khác với kiểu suy luận vững chắc đề cập ở chương II. Luật modus ponens phát biểu rằng nếu ta có luật P → Q và có P thì ta có thể kết luận Q, như trong luật sau đây:

If ắc quy hoặc dây cáp bị trục trặc

Then động cơ không khởi động được và đèn không sáng.

Đây là một luật luôn luôn đúng hay một suy diễn vững chắc (sound inference rule), nhưng nó không giúp ích cho quá trình chẩn đoán các trục trặc xe hơi. Tuy nhiên, đảo ngược của nó:

If động cơ không khởi động được và đèn không sáng.

Then ắc quy hoặc dây cáp bị trục trặc

lại rất hữu dụng cho việc chẩn đoán trục trặc xe. Đây là một phỏng đoán (abduction) từ triệu chứng quan sát được suy ngược trở lại nguyên nhân của chúng, nên gọi là luật suy diễn không vững chắc (unsound inference rule) vì cũng có thể là ắc quy và dây cáp bình thường, nhưng chiếc xe chỉ đơn giản là có môtơ khởi động hỏng và đèn pha đã bị đứt.

Mặc dù phỏng đoán là không vững chắc, nhưng nó thường đóng vai trò thiết yếu trong giải quyết vấn đề. Trong chương này, chúng tôi đề cập đến hai tiếp cận xử lý suy diễn phỏng đoán và sự không chắc chắn. Tiếp cận thứ nhất là tiếp cận thống kê, trong hướng tiếp cận này sẽ trình bày hai phương pháp: lý thuyết xác suất Bayesian và đại số hệ số chắc chắn Stanford. Tiếp cận thứ hai là suy luận theo logic mờ.