Artificial Intelligence: Trí tuệ nhân tạo (trí thơng minh nhân tạo)

Trí tu nhân t o trí thông minh nhân t o ệ ạ ạ • Instructor: Phạm Thọ Hoàn, hoanpt@hnue.edu.vn • Trí tuệ nhân tạo, by Đinh Mạnh Tường • Trí tuệ nhân tạo: các phương pháp giải quyết vấn đề

Trí tu  nhân t o (trí thông minh nhân t o) ệ ạ ạ

• Instructor: Phạm Thọ Hoàn, hoanpt@hnue.edu.vn

• Trí tuệ nhân tạo, by Đinh Mạnh Tường

• Trí tuệ nhân tạo: các phương pháp giải quyết vấn đề và

kỹ thuật xử lý tri thức, by Nguyễn Thanh Thủy

• Artificial Intelligence: A Modern Approach, by Stuart

Russell and Peter Norvig (2 nd ed)

http://user.dhsphn.edu.vn/caohoc04/

CS 460, Lecture 1

Artificial Intelligence?

• Intelligence? Trí năng, trí tuệ, trí thông minh

• Thế nào là Artificial intelligence? Chúng ta sẽ phân tích 4 loại quan niệm về intelligence sau:

CS 460, Lecture 1

Trí tuệ nhân tạo là gì?

“Nỗ lực tạo ra các máy tính

biết tư duy … máy tính có

ý thức (The exciting new

effort to make computers

thinks … machine with

minds, in the full and literal

sense)”

(Haugeland 1985)

“Nghệ thuật sáng tạo ra

các máy thực hiện các

chức năng đòi hỏi sự thông

minh như khi thực hiện bởi

con người (The art of

creating machines that

perform functions that

require intelligence when

performed by people)”

(Kurzweil, 1990)

“Việc nghiên cứu các năng lực trí tuệ sử dụng các mô hình tính toán (The study of mental faculties through the use of computational models)”

(Charniak et al 1985)

“Nghiên cứu tìm cách giải thích

và mô phỏng các hành vi thông minh bằng các quá trình tính toán (A field of study that seeks

to explain and emulate intelligent behavior in terms of computational processes)”

(Schalkol, 1990)

CS 460, Lecture 1

Trí tuệ nhân tạo: Hệ thống tư duy như con

người

“Nỗ lực tạo ra các máy tính

biết tư duy … máy tính có

ý thức (The exciting new

effort to make computers

thinks … machine with

minds, in the full and literal

Con người tư duy như

thế nào? Chưa có câu

trả lời chính xác trong

rất nhiều tình huống.

Ví dụ: Newell&Simson (1961) phát triển GPS (General Problem

Solving) bắt chước cách giải quyết các bài toán trong toán học của con người.

chức năng đòi hỏi sự thông

minh như khi thực hiện bởi

con người (The art of

creating machines that

perform functions that

require intelligence when

của nó như con người)

Systems that act like

humans

Turing (1950) đề xuất bộ test

(Turing test): hội thoại giữa hệ

thống và người phỏng vấn Nếu người phỏng vấn không biết được

hệ thống là người hay là máy thì hệ thống đó được

cho là thông minh.

- Con người lúc nào cũng ứng xử “đúng”?

- Hành vi như thế nào được coi là giống con người?

CS 460, Lecture 1

Trí tuệ nhân tạo: hệ thống tư duy hợp lý

“Việc nghiên cứu các năng lực trí tuệ sử dụng các mô hình tính toán (The study of mental faculties through the use of computational models)”

hóa “tư duy đúng”

(Luật của tư duy

đúng) Hệ tam đoạn

luận là khuôn mẫu

để thu được kết luận

đúng khi cho giả

2 Nhiều bài toán không dễ

giải quyết do thiếu tài nguyên (không gian nhớ

và thời gian)

3 Nhiều hành động coi là

thông minh nhưng ko liên quan đến tư duy (chẳng hạn: co tay lại khi chạm vật nóng)

Trí tuệ nhân tạo: hệ thống ứng xử hợp lý

“Nghiên cứu tìm cách giải thích

và mô phỏng các hành vi thông minh bằng các quá trình tính toán (A field of study that seeks

to explain and emulate intelligent behavior in terms of computational processes)”

CS 460, Lecture 1

Trí tuệ nhân tạo: Hệ thống hành động hợp lý

Systems that think

An agent is just something that act

(agent comes from the Latin agere, to

do)

Artificial Intelligence: Hành đ ng h p lý ộ ợ

• Intelligence? Trí năng, trí tuệ, trí thông minh

• Môn học này, chúng ta thống nhất quan niệm trí thông minh là hành động hợp lý, hành động tốt

nhất hoặc hợp lý nhất mà cho kết quả tối ưu của một hàm nào đó

• (In this class, we adopt the view that intelligence is

concerned mainly with rational action, Ideally, an rational agent takes the best possible action in a situation.)

• Quan niệm như trên phù hợp với: khi nói đến tính

thông minh, chúng ta thường gắn với một hành

động, hành vi, ứng xử nào đó Vi vậy Intelligence

có thể coi đồng nghĩa với rational action , hay

intelligent/rational agent

CS 460, Lecture 1

AI Prehistory

Triết học (Philosophy, 428 B.C – Present):

-Các luật hình thức có thể được sử dụng để rút ra kết luận

hợp lý không?

-Ý thức được sản sinh như thế nào từ não?

-Tri thức từ đâu đến?

-Làm thế nào tri thức dẫn dắt hành động?

Toán học (Mathematics, C 800 – Present):

-Những luật hình thức nào để rút ra kết luận hợp lý?

-Chúng được tính toán như thế nào?

-Làm thế nào chúng ta lập luận với tri thức không chắc chắn?

Kinh tế học (Economics, 1776 – Present):

-Chúng ta nên làm ra các quyết như thế nào để làm tối đa lợi

ích?

-How should we do this when others may not go along?

-How should we do this when the payoff may be far in the

future?

Khoa học về thần kinh (Neuronscience,1861 –

Present):

-Bộ não xử lý thông tin như thế nào?

Tâm lý học (Psychology, 1879 – Present):

-Con người và động vật tư duy và hành động như thế nào?

Công nghệ máy tính (Computer engineering 1940 – Present):

-Làm thế nào chúng ta xây dựng máy tính hiệu quả?

Điều khiển học (Control theory and cybernetics

1948 – Present):

-Làm thế nào các máy nhân tạo vận hành dưới sự điều khiển

của chính nó?

Ngôn ngữ học (Linguistics 1957 – Present):

-Ngôn ngữ liên quan đến tư duy như thế nào?

CS 460, Lecture 1

AI Prehistory

AI History

CS 460, Lecture 1

AI State of the art (Nh ng ti n b  g n đây c a AI) ữ ế ộ ầ ủ

• Have the following been achieved by AI?

• World-class chess playing (Chơi cờ)

• Playing table tennis (Chơi tennis)

• Cross-country driving (Lái xe đường dài)

• Solving mathematical problems (Giải các bài trong toán học)

• Discover and prove mathematical theories (Khám phá và chứng minh các định lý trong toán học)

• Engage in a meaningful conversation (Hội thoại)

• Understand spoken language (Hiểu ngôn ngữ)

• Observe and understand human emotions (Nhận ra và hiểu cảm xuc của con người)

• Express emotions (Thế hiện cảm xúc)

• …

Các n i dung c a môn h c ộ ủ ọ

• Lec1: Giới thiệu về AI, các khái niệm cơ bản

• Lec2: Các agent thông minh

• Lec3: Giải quyết bài toán bằng tìm kiếm: tìm kiếm mù

• Lec4: Giải quyết bài toán bằng tìm kiếm: tìm kiếm dựa trên heuristics

• Lec5: Trò chơi: tìm kiếm có đối thủ

• Lec6: Logic mệnh đề

• Lec7-8: Logic vị từ cấp 1

• Lec9-12: Lập trình logic Prolog

• Lec13: Các ví dụ về lập trình trên Prolog

• Lec14: Tri thức không chắc chắn: logic xác suất

• Lec15: Tri thức không chắc chắn: Logic mờ

CS 460, Lecture 1

N i dung môn h c (tham kh o m t bài gi ng c a n ộ ọ ả ộ ả ủ ướ c ngoài)

General Introduction

• 01-Introduction [AIMA Ch 1] Course Schedule Homeworks,

exams and grading Course material, TAs and office hours Why study AI? What is AI? The Turing test Rationality Branches of AI Research disciplines connected to and at the foundation of AI Brief history of AI Challenges for the future Overview of class syllabus

• 02-Intelligent Agents [AIMA Ch 2] What is

an intelligent agent? Examples Doing the right

thing (rational action) Performance measure

Autonomy Environment and agent design

Structure of agents Agent types Reflex agents.

Reactive agents Reflex agents with state

Goal-based agents Utility-based agents Mobile

agents Information agents

CS 460, Lecture 1

Course Overview (cont.)

• 03/04-Problem solving and search [AIMA

problems More example problems Basic idea

behind search algorithms Complexity

Combinatorial explosion and NP completeness

Polynomial hierarchy.

• 05-Uninformed search [AIMA Ch 3]

Depth-first Breadth-Depth-first Uniform-cost Depth-limited

Iterative deepening Examples Properties

• 06/07-Informed search [AIMA Ch 4]

Best-first A* search Heuristics Hill climbing

Problem of local extrema Simulated annealing

3 l 5 l 9 l

Using these 3 buckets, measure 7 liters of water.

Traveling salesperson problem

How can we solve complex problems?

Practical applications of search.

algorithm Resource limitations Aplha-beta pruning

Elements of

chance and

non-deterministic games

tic-tac-toe

Logic and representation

Propositional (boolean) logic

• 11-Agents that reason

Logic

Atomic sentences Complex sentences Quantifiers

Examples FOL knowledge base Situation calculus

Planning Action sequences

CS 460, Lecture 1

Course Overview (cont.)

Representing and Organizing Knowledge

Knowledge bases Vocabulary and rules Ontologies

Reasoning Logically

Proofs Unification Generalized modus ponens Forward

and backward chaining

Example of backward chaining

CS 460, Lecture 1

Course Overview (cont.)

Examples of Logical Reasoning Systems

[AIMA Ch 10] Indexing, retrieval

and unification The Prolog language

Theorem provers Frame systems

and semantic networks

Semantic network used in an insight generator (Duke university)

Systems that can Plan Future Behavior

representations for planning Situation space and plan space Examples

CS 460, Lecture 1

Course Overview (cont.)

Expert Systems

Overview of modern rule-based

expert systems Introduction to

CLIPS (C Language Integrated

Production System) Rules

Wildcards Pattern matching

Pattern network Join network

CLIPS expert system shell

fuzzy logic Linguistic

Hedges Fuzzy inference

Examples

Center of largest areaCenter of gravity

feature maps How to size

a network? What can

neural networks achieve?

w w

axon



CS 460, Lecture 1

Course Overview (cont.)

What challenges remain?

challenge of robots: with what we have learned, what hard

problems remain to be solved? Different types of robots

Tasks that robots are for Parts of robots Architectures

Configuration spaces Navigation and motion planning

Towards highly-capable robots

we learned Where do we go from here?

robotics@USC