Chương 1 giới thiệu tổng quan về trí tuệ nhân tạo (1)

 Kết quả không mấy khả quan nhưng cũng tìm ra được các phương thức biểu diễn tri thức vẫn còn được dùng đến ngày nay tuy chưa thật tốt như: • Semantic Network mạng ngữ nghĩa • Conceptia

Giảng viên: Nguyễn Đình Công Email: nguyendinhcong@hdu.edu.vn

1

TRÍ TUỆ NHÂN TẠO

TRƯỜNG ĐẠI HỌC HỒNG ĐỨCKHOA CÔNG NGHỆ THÔNG TIN & TRUYỀN THÔNG

Nội dung môn học

 Chương 1 Giới thiệu tổng quan về trí tuệ nhân tạo

 Chương 2 Biểu diễn và xử lý tri thức

 Chương 3 Không gian trạng thái và các phương pháp tìm kiếm mù

 Chương 4 Các phương pháp tìm kiếm có sử dụng thông tin

 Chương 5 Các phương pháp tìm kiếm có đối thủ

 Chương 6 Giới thiệu về học máy

Chương 1 Giới thiệu tổng quan về trí tuệ nhân tạo

1 Khái niệm về Trí tuệ nhân tạo (TTNT)

Trí tuệ nhân tạo (Artificial Intelligence – AI) là gì?

 Trí tuệ: (Theo từ điển Bách khoa toàn thư Webster) là khả năng

o Phản ứng một cách thích hợp lại những tình huống mới thông qua điều chỉnh hành

vi một cách thích hợp.

o Hiểu rõ mối quan hệ giữa các sự kiện của thế giới bên ngoài nhằm đưa ra những

hành vi phù hợp để đạt được mục đích.

 Chưa thống nhất một dạng định nghĩa Mặc dù vậy, có 2 trường phái

về khái niệm AI:

o Strong AI: Có thể tạo ra thiết bị có trí thông minh và các chương trình máy tính

thông minh hơn người.

o Weak AI: Chương trình máy tính có thể mô phỏng các hành vi thông minh của con

người.

4

Trí tuệ nhân tạo là gì?

 (Nilsson 1998) TTNT nghiên cứu các hành vi thông minh mô phỏng trong các vật thể nhân tạo.

=> TTNT là một nhánh của khoa học liên quan đến việc làm cho máy tính có những

khả năng của trí tuệ con người, tiêu biểu như các khả năng “suy nghĩ”, “hiểu ngôn ngữ”, và biết “học tập”.

5

Các lĩnh vực liên quan đến AI

 Tâm lý học nhận thức.

 Thần kinh học.

 Lý thuyết về hệ thống (cybernetics).

 Toán Logic và Logic học.

 Sinh học tiến hoá.

Lịch sử phát triển của AI

 Giai đoạn cổ điển (1950 – 1965)

 Đây là giai đoạn của 2 lĩnh vực chính: Game Playing (Trò chơi) và Theorem Proving (Chứng minh định ký)

• Game Playing: dựa trên kỹ thuật State Space Search với trạng thái (State) là các

tình huống của trò chơi Đáp án cần tìm là trạng thái thắng hay con đường dẩn tới trạng thái thắng áp dụng với các trò chơi loại đối kháng Ví dụ: Trò chơi đánh cờ vua

Có 2 kỹ thuật tìm kiếm cơ bản:

• Kỹ thuật generate and test : chỉ tìm được 1 đáp án/ chưa chắc tối ưu

• Kỹ thuật Exhaustive search (vét cạn): Tìm tất cả các nghiệm, chọn lựa phương án tốt nhất

7

(Bùng nổ tổ hợp mn với m>=10)

Lịch sử phát triển của AI

 Theorem Proving: dựa trên tập tiên đề cho trước, chương trình sẽ thực

hiện chuỗi các suy diển để đạt tới biểu thức cần chứng minh

• Nếu có nghĩa là đã chứng minh được Ngược lại là không chứng minh được

• Ví dụ: Chứng minh các định lý tự động, giải toán,

• Vẫn dựa trên kỹ thuật state space search nhưng khó khăn hơn do mức độ

và quan hệ của các phép suy luận: song song, đồng thời, bắc cầu,

Có các kết quả khá tốt và vẫn còn phát triển đến ngày nay

8

(Bùng nổ tổ hợp mn , m>=10)

Lịch sử phát triển của AI

 Giai đoạn viễn vông (1965 – 1975)

 Đây là giai đoạn phát triển với tham vọng làm cho máy hiểu được con người qua ngôn ngữ tự nhiên

 Các công trình nghiên cứu tập trung vào việc biểu diển tri thức và phương thức giao tiếp giữa người & máy bằng ngôn ngữ tự nhiên

 Kết quả không mấy khả quan nhưng cũng tìm ra được các phương thức biểu diễn tri thức vẫn còn được dùng đến ngày nay tuy chưa thật tốt như:

• Semantic Network (mạng ngữ nghĩa)

• Conceptial graph (đồ thị khái niệm)

Lịch sử phát triển của AI

 Giai đoạn hiện đại (từ 1975)

 Xác định lại mục tiêu mang tính thực tiễn hơn của AI là:

• Tìm ra lời giải tốt nhất trong khoảng thời gian chấp nhận được

• Không cầu toàn tìm ra lời giải tối ưu

 Tinh thần HEURISTIC ra đời và được áp dụng mạnh mẽ để khắc phục bùng nổ

Đối tượng nghiên cứu của AI

 Đối tượng nghiên cứu của ngành AI

 AI là ngành nghiên cứu về các hành xử thông minh (intelligent behaviour) bao gồm: thu thập, lưu trữ tri thức, suy luận, hoạt động và kỹ năng.

 Đối tượng nghiên cứu là các “hành xử thông minh” chứ không phải là “sự thông minh”.

‘Không có’ Sự Thông Minh

Chỉ có

Biểu hiện thông minh qua hành xử

11

Sự thông minh

 Thông minh hay Hành xử thông minh là gì?

 Hành xử thông minh: là các hoạt động của một đối tượng như là kết quả của một quá

trình thu thập, xử lý và điều khiển theo những tri thức đã có hay mới phát sinh (thường cho kết quả tốt theo mong đợi so với các hành xử thông thường ) là biểu hiện cụ thể, cảm

nhận được của “Sự thông minh”

 Khái niệm về tính thông minh của một đối tượng thường biểu hiện qua các hoạt động:

• Sự hiểu biết và nhận thức được tri thức

• Sự lý luận tạo ra tri thức mới dựa trên tri thức đã có

• Hành động theo kết quả của các lý luận

• Kỹ năng (Skill)

12

TRI THỨC ???

Tri thức (Knowledge)là gì?

 Dữ liệu là các con số, ký hiệu mà

máy tính có thể lưu trữ, biểu diễn,

xử lý Bản thân dữ liệu không có ý

nghĩa.

 Chỉ khi con người cảm nhận, tư

duy thì dữ liệu mới có một ý nghĩa

nhất định, đó chính là thông tin.

13

Siêu tri thứcTri thức Thông tin

Dữ liệu

Tri thức (Knowledge)là gì?

 Tri thức là kết tinh, cô đọng, chắt lọc của thông tin Tri thức hình

thành từ quá trình xử lý thông tin mang lại.

 Tri thức là những thông tin chứa đựng 2 thành phần:

 Các khái niệm gồm:

• Các khái niệm cơ bản: là các khái niệm mang tính quy ước

• Các khái niệm phát triển: được hình thành từ các khái niệm cơ bản thành các khái niệm phức hợp có tính phức tạp hơn.

 Các phương pháp nhận thức:

• Các quy luật, các thủ tục

• Phương pháp suy diễn, lý luận,…

 Cơ sở tri thức là tập hợp các tri thức liên quan đến vấn đề mà

chương trình quan tâm giải quyết.

14

Phân loại tri thức

 Tri thức sự kiện: là các khẳng định về một sự kiện, khái niệm nào đó (trong phạm

vi xác định) như các định luật vật lý, toán học,… VD: mặt trời mọc đằng đông, tam giác đều có 3 góc 60 độ,…

 Tri thức thủ tục: thường dùng để diễn tả phương pháp, các bước cần tiến hành,

trình tự giải quyết vấn đề VD: các thuật toán,…

 Tri thức mô tả: cho biết một đối tượng, sự kiện, vấn đề, khái niệm,… được thấy,

cảm nhận, cấu tạo như thế nào VD: một cái bàn thường có 4 chân, con người có 2 tay và 2 chân,…

 Tri thức Heuristic: là một dạng tri thức cảm tính Tri thức dạng này thường có dạng

ước lượng, phỏng đoán và thường được hình thành qua kinh nghiệm

15

Đặc điểm của tri thức

 Tính tự giải thích nội dung: Tri thức tự giải thích nội dung còn dữ liệu thì không tự

giải thích được Chỉ có người lập trình mới hiểu được nội dung, ý nghĩa của các dữ liệu.

Ví dụ: Dữ liệu là số 7 Tri thức là số 7: là số lẻ, là số nguyên tố, là số nguyên dương,…

• Tính cấu trúc: Một trong những đặc trưng cơ bản của hoạt động nhận thức con

người đối với thế giới xung quanh là khả năng phân tích cấu trúc các đối tượng Ở mức đơn giản nhất là cấu trúc: là một bộ phận của toàn thể, là một giống của một loài nào

đó, là phẩn tử của lớp nào đó

 Tri thức đưa vào máy cần có khả năng tạo được phân cấp giữa các khái niệm và quan hệ giữa chúng.

16

Đặc điểm của tri thức

mỗi tri thức (khái niệm, quá trình, sự kiện, hiện

tượng,…) giữa các đơn vị tri thức còn có nhiều mối

liên hệ khác (không gian, thời gian, nhân quả,…)

Ví dụ: các khái niệm: Chó, sủa, động vật, 4 chân, đuôi.

17

Chó

Động vật

có

• Tính tự chủ động: Dữ liệu hoàn toàn bị động do

con người khai thác, còn tri thức thì có tính chủ động

Khi hoạt động bất kỳ ở đâu, trong lĩnh vực nào, con

người cũng bị điều khiển bởi tri thức của mình Các tri

thức biểu diễn trong máy tính cũng vậy, chúng chủ

động hướng người dùng biết các khai thác dữ liệu.

Tri thức – Thu thập và sản sinh

 Tri thức là điều kiện tiên quyết của các hành xử thông minh hay “Sự thông minh”

 Tri thức có được qua sự thu thập tri thức và sản sinh tri thức

 Quá trình thu thập và sản sinh tri thức là hai quá trình song song và nối tiếp với nhau – không bao giờ chấm dứt trong một thực thể

“Thông Minh”

18

Tri thức – Thu thập và sản sinh

 Thu thập tri thức:

 Tri thức được thu thập từ thông tin, là kết quả của một quá trình thu nhận dữ liệu, xử

lý và lưu trữ Thông thường quá trình thu thập tri thức gồm các bước sau:

• Xác định lĩnh vực/phạm vi tri thức cần quan tâm

• Thu thập dữ liệu liên quan dưới dạng các trường hợp cụ thể.

• Hệ thống hóa, rút ra những thông tin tổng quát, đại diện cho các trường hợp đã biết – Tổng quát hóa.

• Xem xét và giữ lại những thông tin liên quan đến vấn đề cần quan tâm , ta có các tri thức về vấn

đề đó.

 Sản sinh tri thức:

 Tri thức sau khi được thu thập sẽ được đưa vào mạng tri thức đã có.

 Trên cơ sở đó thực hiện các liên kết, suy diễn, kiểm chứng để sản sinh ra các tri thức mới.

19

Tri thức – Siêu tri thức

 “Siêu tri thức” (meta knowledge) hay “Tri thức về Tri thức”

Là các tri thức dùng để:

 Đánh giá tri thức khác

 Đánh giá kết quả của quá trình suy diễn

 Kiểm chứng các tri thức mới

 Phương tiện truyền tri thức: ngôn ngữ tự nhiên

20

Hành xử thông minh

 Hành xử thông minh không đơn thuần là các hành động như là kết quả của quá trình thu thập tri thức và suy luận trên tri thức.

 Hành xử thông minh còn bao hàm

 Sự tương tác với môi trường để nhận các phản hồi

 Sự tiếp nhận các phản hồi để điều chỉnh hành động – Skill

 Sự tiếp nhận các phản hồi để hiệu chỉnh và cập nhật tri thức

 Tính chất thông minh của một đối tượng là sự tổng hợp của cả 3 yếu tố: thu thập tri thức, suy luận và hành xử của đối tượng trên tri thức thu thập được Chúng hòa quyện vào nhau thành một thể thống nhất “ Sự Thông Minh”

 Không thể đánh giá riêng lẽ bất kỳ một khía cạnh nào để nói về tính thông minh.

 THÔNG MINH CẦN TRI THỨC

21

Mục tiêu nghiên cứu của ngành AI

Trí tuệ nhân tạo nhằm tạo ra “Máy người”?

Mục tiêu

 Xây dựng lý thuyết về thông minh để giải thích các hoạt động thông minh

 Tìm hiểu cơ chế sự thông minh của con người

• Cơ chế lưu trữ tri thức

• Cơ chế khai thác tri thức

 Xây dựng cơ chế hiện thực sự thông minh

 Áp dụng các hiểu biết này vào các máy móc phục vụ con người

Cụ thể:

con người.

các hành xử thông minh của sinh vật.

 Đối tượng thường được chú trọng phát triển là máy tính

22

Lịch sử phát triển của AI

 Giai đoạn cổ điển (1950 – 1965)

 Đây là giai đoạn của 2 lĩnh vực chính: Game Playing (Trò chơi) và Theorem Proving (Chứng minh định ký)

• Game Playing: dựa trên kỹ thuật State Space Search với trạng thái (State) là các

tình huống của trò chơi Đáp án cần tìm là trạng thái thắng hay con đường dẩn tới trạng thái thắng áp dụng với các trò chơi loại đối kháng Ví dụ: Trò chơi đánh cờ vua

Có 2 kỹ thuật tìm kiếm cơ bản:

• Kỹ thuật generate and test : chỉ tìm được 1 đáp án/ chưa chắc tối ưu

• Kỹ thuật Exhaustive search (vét cạn): Tìm tất cả các nghiệm, chọn lựa phương án tốt nhất

23

(Bùng nổ tổ hợp mn với m>=10)

Lịch sử phát triển của AI

 Theorem Proving: dựa trên tập tiên đề cho trước, chương trình sẽ thực

hiện chuỗi các suy diển để đạt tới biểu thức cần chứng minh

• Nếu có nghĩa là đã chứng minh được Ngược lại là không chứng minh được

• Ví dụ: Chứng minh các định lý tự động, giải toán,

• Vẫn dựa trên kỹ thuật state space search nhưng khó khăn hơn do mức độ

và quan hệ của các phép suy luận: song song, đồng thời, bắc cầu,

Có các kết quả khá tốt và vẫn còn phát triển đến ngày nay

24

(Bùng nổ tổ hợp mn , m>=10)

Lịch sử phát triển của AI

 Giai đoạn viễn vông (1965 – 1975)

 Đây là giai đoạn phát triển với tham vọng làm cho máy hiểu được con người qua ngôn ngữ tự nhiên

 Các công trình nghiên cứu tập trung vào việc biểu diển tri thức và phương thức giao tiếp giữa người & máy bằng ngôn ngữ tự nhiên

 Kết quả không mấy khả quan nhưng cũng tìm ra được các phương thức biểu diễn tri thức vẫn còn được dùng đến ngày nay tuy chưa thật tốt như:

• Semantic Network (mạng ngữ nghĩa)

• Conceptial graph (đồ thị khái niệm)

Lịch sử phát triển của AI

 Giai đoạn hiện đại (từ 1975)

 Xác định lại mục tiêu mang tính thực tiễn hơn của AI là:

• Tìm ra lời giải tốt nhất trong khoảng thời gian chấp nhận được

• Không cầu toàn tìm ra lời giải tối ưu

 Tinh thần HEURISTIC ra đời và được áp dụng mạnh mẽ để khắc phục bùng nổ

Các lĩnh vực ứng dụng

 Game Playing: Tìm kiếm / Heuristic

 Automatic reasoning & Theorem proving: Tìm kiếm / Heuristic

 Expert System: là hướng phát triển mạnh mẽ nhất và có giá trị ứng dụng cao nhất.

 Planning & Robotic: các hệ thống dự báo, tự động hóa

 Machine learning: Trang bị khả năng học tập để giải quyết vấn đề kho tri thức:

 Supervised: Kiểm soát được tri thức học được Không tìm ra cái mới.

 UnSupervised:Tự học, không kiểm soát Có thể tạo ra tri thức mới nhưng cũng

nguy hiểm vì có thể học những điều không mong muốn.

27

Các lĩnh vực ứng dụng

 Natural Language Understanding & Semantic modelling: Không được

phát triển mạnh do mức độ phức tạp của bài toán cả về tri thức & khả năng suy luận.

 Modeling Human perfromance: Nghiên cứu cơ chế tổ chức trí tuệ của con người để áp dụng cho máy.

 Language and Environment for AI:Phát triển công cụ và môi trường để xây dựng các ứng dụng AI.

 Neurol network / Parallel Distributed processing: giải quyết vấn đề năng lực tính toán và tốc độ tính toán bằng kỹ thuật song song và mô phỏng mạng thần kinh của con người.

28

 Chiến tranh vùng vịnh lần 2 (2003) Chiến tranh mô phỏng trên máy tính.

 Chương trình lập lịch và điều khiển thông minh trên xe tự hành và Robot

tự hành của NASA

 Máy nhận dạng mắt người tại sân bay Heathrow

29

So sánh giữa lập trình hệ thống và lập trình AI

Lập trình hệ thống

1 Dữ liệu + Thuật toán = Chương trình.

2 Xử lý dữ liệu.

3 Dữ liệu trong bộ nhớ được đánh địa chỉ số

4 Xử lý theo các thuật toán.

5 Định hướng xử lý các đại lượng định lượng

số.

6 Xử lý tuần tự theo mẻ.

7 Không giải thích trong quá trình thực hiện.

8 Kết quả chính xác, không được mắc lỗi.

30

Lập trình AI

1 Tri thức + Điều khiển =Chương trình.

2 Xử lý dữ liệu định tính (các ký hiệu tượng trưng).

3 Xử lý dựa trên tri thức cho phép dùng các thuật giải heuristic, các cơ chế suy diễn.

4 Tri thức được cấu trúc hoá, để trong bộ nhớ làm việc theo ký hiệu.

5 Định hướng xử lý các đại lượng định tính (logic), các

ký hiệu tượng trưng và danh sách.

6 Xử lý theo chế độ tương tác (hội thoại ngôn ngữ tự nhiên).

7 Có giải thích hành vi của hệ thống trong quá trình thực hiện.

8 Kết quả tốt, cho phép mắc lỗi.

Những vấn đề chưa được giải quyết

 Chương trình chưa tự sinh ra được heuristic

 Chưa có khả năng xử lý song song của con người

 Chưa có khả năng diễn giải một vấn đề theo nhiều phương pháp khác nhau như con người.

 Chưa có khả năng xử lý thông tin trong môi trường liên tục như con người.

 Chưa có khả năng học như con người.

 Chưa có khả năng tự thích nghi với môi trường.

31

Mô hình phát triển ứng dụng AI

 Mô hình ứng dụng AI hiện tại:

AI = Presentation & Search

32

Tri Thức Knowledge Engineering

Tìm kiếm

Search Suy luận Heurictic