Trí Tuệ Nhân Tạo - Đại Học Thuỷ Lợi.pdf

TRƯỜNG ĐẠI HỌC THỦY LỢI KI ỈOA CÔNG NG1ỈỆ TI 1ÔNG TIN BỌ MÔN TRÍ TUỆ NHÂN TẠO Chù biên TS NGUYỄN VĂN NAM I TRÍ TUỆ NHÂN TẠO * * NHẢ XUÁT BẢN BÁCH KHOA HÀ NÒI TRƯỜNG ĐẠI HỌC THỦY LỢI KHOA CÔNG NGHỆ THÔ[.]

TRƯỜNG ĐẠI HỌC THỦY LỢI

KI ỈOA CÔNG NG1ỈỆ TI 1ÔNG TIN

BỌ MÔN TRÍ TUỆ NHÂN TẠO

Chù biên: TS NGUYỄN VĂN NAM

I

KHOA CÔNG NGHỆ THÔNG TIN

Bộ MÔN TRÍ TUỆ NHÂN TẠO

Chủ biên: TS NGƯYẺN VÃN NAM

TRÍ TUỆ NHÂN TẠO

NHÀ XVÁT BẤN BÁCH KHOA HÀ NỘI

Biên mục «rên xuất ban phẩm của Thư viện Quốc gia Việt Nam

Nguyễn Văn Nam

Tri tuệ nhàn tạo / Nguyễn Ván Nam - II : Bách khoa Hả Nội, 2022 - 232 tr : minh họa : 27 cm

DTTS ghi: Trướng Dại học Thủy lợi - Phụ lục: tr 146-220 - Thu mục: tr 221-231

I Tri tuệ nhãn tạo 2 Giáo trình

006.30711 - dc23

BKF0246p-CIP

LỜI NÓI ĐẤU

Giáo trinh "Tri tuệ nhân tụo"áiỉỢí ra đời trong bổi canh linh vực nãy đang ươ thành một trong những ngành còng nghiệp phô quát cùa thè giới Trí tuệ nhân tạo đang là trụ cột cùa cuộc Cách mạng Cõng nghiệp lằn thứ tư trong đó máy móc dần thay thế con người Việc ứng dụng tri tuệ nhân tạo vào mọi lình vục cua cuộc sông, dang là nhu càu tât ycu trong mọi tỏ chức, doanh nghiệp Do các yêu tô lịch SŨ các giảo trinh tương tự tiưởc đây thường nặng vê lý thuyèt kinh viện Mực đích cua giáo trinh này là đua đên cho sinh vicn một cách tiếp cận thực te cung cap các thuật toán, phương pháp tri tuệ nhân tạo vần đang ứng dụng rất hiệu qua hiện nay

Trí tuệ nhàn tạo là lỉnh vực rất rộng lớn với lịch sử phát triến dãi hơn 70 năm vi vậy giáo trinh chi tóm tắt nhùng két quá nối bật trong giai đoạn 40 năm dầu nhưng vẫn cỏn nhiều giá trị Các thành tựu trong các lĩnh vục họp VC học máy và học sâu sẽ được trình bày trong cãc giáo trinh tương ứng khác Tác giã hy vọng cuốn sách giúp sinh viên học it hiếu nhiều

và vận dụng thành thạo Vì vậy tât cà các thuật toán dược trinh bày ràt kỹ bâng các mô ta

mủ giã hĩnh vẽ vả băng biêu chi liet của các bước lập cùng với nhiêu vi dụ minh họa ví dụ

áp dụng da dạng, gản gũi thực tẽ dang diễn ra Các thuật toàn, phương pháp cũng dược trinh bày từ dề đến khó, di thảng và đen tận cũng vấn dề thay vi qua loa, đại khái

Giáo trinh hướng tới đỏi tượng là sinh viên ngành Khoa học máy tinh Khoa học dữ liệu hay Tri tuệ nhản tạo các trường cao đảng, đại học kỹ thuật, chuyên nghiệp Cuôn sách nảy dược dùng làm tài liệu giáng dạy chinh thức cho môn học Tri tuệ nhãn tạo ngành Khoa học dữ liộu/Tri tuệ nhân tạo, ngành Cõng nghộ Thông tin, ngành Hệ thõng Thông tin, ngành Mạng và Truyển thông và lãm tải liệu tham kháo cho ngành Điện Điện tứ Trưởng Đại học Thúy lợi Hà Nội Cuốn sách cũng dược dùng tham khao cho các khỏi kỹ thuật, cóng nghệ các trường đại học trong cã nước

rác gia cũng luôn mong nhận được các nhận xót góp ỷ cua sinh viên, đồng nghiệp trong Trường Dại học Thúy lợi I là Nội cùng như bạn đọc đe có the hoàn thiện giáo trinh hơn nừa đáp ứng nhu cầu đào tạo nhãn lực chãi lượng cao trong lĩnh vực Tri tuệ nhân tạo cùa

cá nước

Tác giá

MỤC LỤC

LỜI NÓI DÀU 3

DANH MỤC HÌNH VẼ 8

DANH MỤC BÁNG _17 DANH MỤC THUẬT TOÁN - 18

DANH SÁCH THUẬT NGỦ' 19

Chương 1 GIÓI THIẸU CHUNG 21

1.1 Tri tuệ nhân tạo là gi? 21

1.1.1 Nhộn thức giong người 25

1.1.2.1 lãnh động giống ngưởi 25

1.1.3 Nhận thức hạp lý 26

1.1.4 Hãnh động hợp lý 26

1.2 Tác tứ thông minh là gi? 27

1.2.1 Khái niệm tác từ thông minh 27

1.2.2 Các thành phản chinh cùa tác tứ thông minh 28

1.2.3 Phân loại tác tứ thông minh 29

13 Lịch sứ hình thành và phát triên 30

13.1 Một số sư kiện chinh 30

1.3.2 Một số định hướng 31

1.4 Các lĩnh vực nghiên cứu và ứng <lụng 32

1.4.1 Các lỉnh vục nghiên cứu 32

1.4.2 Các linh vực ứng dụng 35

Chương 2 GIÁI QUYÉT VÁN DÈ BÀNG TÌM KIẾM MÙ _ 38 2.1 Biêu diễn bài toán trong không gian trạng thái 38

2.3 Các giải thuật tìm kiếm mù 43

2.3.1 Tim kiêm theo chiêu rộng 44

2.3.2 Tim kiếm theo chiều sâu 47

2.3.3 Tim kiêm theo độ sâu hạn chê 50

2.3.4 Tim kiếm theo chiêu sâu lập 53

2.4 Câu hòi và hải tập 55

Câu hòi lý thuyết 55

Bài tập 56

2.5 Kết luận chuông 2 57

Chuông 3 CÁC GIẢI THUẬT TÌM KIÊM THEO KINH NGHIỆM 58

3.1 Hàm chi phí 58

3.2 Tìm kiếm tốt nhất đầu tiên 61

3.3 Tim kiếm leo dổi 65

3.4 Tim kiềm Beam 68

3.5 Ví dụ 71

3.6 Bài tập 72

3.7 Kết luận chương 3 73

Chuông 4 CÁC GIÃI THUẬT TÌM KIÉM TÓI ưu 74

4.1 Hàm chi phí tông 74

4.2 Tìm kiem A* 75

4.3 Tim kiếm nhánh cận 80

4.4 Tìm kiêm tôi ưu cục hộ 84

4.5 Bài tập 86

4.6 Kết luận chương 4 87

Chuông 5 CÁC GIÃI THUẬT TÌM KIẾM CÓ DÔI THỦ 88 5.1 Cây trỏ choi 88

5.2 Thuật toán Minimax 91

5.3 Thuật toán minimax với (lộ sâu hạn chế 93

5.4 Thuật toán cắt tia Alpha-beta 96

5.5 Ví dụ 102

5.6 Câu hòi trắc nghiệm 108

5.7 Kết luận chuông 5 114

Chirưng 6 LOGIC MỆNH ĐÈ 115

6.1 Suy luận 115

6.2 Biếu diễn tri thức bàng logic mệnh dề 115

6.3 Cú pháp và ngữ nghĩa 117

6.4 Dạng chuan tắc 121

6.4.1 Dạng chuẩn tắc hội 121

6.4.2 Dạng chuẩn tác tuyển 121

6.4.3 Dạng chuẩn Hom 122

6.5 Các luật suy diễn trên logic mệnh đề 123

6.5.1 Modus ponens 123

6.5.2 Modus tollens 123

6.5.3 Luật bắc cẩu 123

6.5.4 Luật dưa vảo hội đưa vào tuyền 123

6.5.5 Luật bò hội 123

6.5.6 Luật hợp giái 124

6.6 Thuật toán hụp giãi Robinson 124

6.7 Suy diễn băng logic mệnh đề 130

6.8 Bài tập 138

6.9 Kết luận chu-<mg6 138

Chuưng 7 LOGIC Vị TỪ - 139

7.1 Logic vị tìr 139

7.2 Biêu diễn tri thúc bằng logic vị từ 139

7.3 Cú pháp và ngữ nghĩa 141

7.4 Suy diễn bằng logic vị từ 142

7.5 Thuật toán họp giãi trong logic vị từ 144

7.6 Bài tập 146

7.7 Két luận chương 7 146

Chương 8 SUY LUẬN KHÔNG CHÁC CHẤN 147

8.1 Tại sao lại suy luận không chãc chăn? 147

8.2 Biễu diễn tri thức không chác chắn 148

8.3 Suy diễn không chắc chấn 149

8.4 Mạng Bayes 151

8.5 Vi dụ 154

8.6 Bài tập 155

8.7 Kct luận chưong 8 155

PHỤ LỤC 156

PHỤ LỤC 1: Hình anh minh họa BFS -156

PHỤ LỤC 2: Hình ánh minh họa DP'S 166

PHỤ LỤC 3: Hinh ảnh minh họa DLS 170

PHỤ LỤC 4: Hình anh minh họa ILS 177

PHỤ LỤC 5: Hình anh minh họa BEAM 192

PHỤ LỤC 6: Hinh ảnh minh họa MINIMAX 197

PHỤ LỤC 7: Hình ành minh họa cắt tia ALPHA-BETA 200

PHỤ LỤC 8: Hĩnh anh minh họa TIC-TAC-TOE 212

TÀI LIÊU THAM KHAO 231

DANH MỤC HÌNH VÈ

Hình 1.1 Tác tư thông minh (knowledge - based agent) 27

Hình 2.1 Không gian trạng thãi tin hiệu den giao thông 39

Hĩnh 2.2 Trò chơi tháp Hà Nội 40

Hĩnh 2.3 Không gian trạng thái trỏ chơi tháp Hà Nội 40

Hình 2.4 Không gian trạng thải trò chơi Nims 41

Hình 2.5 Giải quyèt vân đê băng tim kiêm 42

Hình 2.6 Các chiến lược tìm kiếm trên không gian trạng thái của tác tứ 43

Hình 2.7 Một không gian trạng thái 57

1 lình 3.1 Thuật toán tìm kiềm tốt nhất đầu tiên cho bãi toán Nims vái n - 7, bước khới đâu 62

Hình 3.2 Thuật toản tim kiểm tốt nhất đầu tiên cho bãi toán Nims với n 7 bước 1 63

Hình 3.3 Thuật toản tim kiểm tốt nhất đầu tiên cho bãi toán Nims với n 7 bước 2 63

Hĩnh 3.4 Thuật toán tìm kiếm tốt nhắt đau tiên cho bải toán Nims vởi n - 7 bước 3 64

Hình 3.5 Thuật toán tìm kiếm tốt nhất đẩu tiên cho bãi toán Nims với n - 7, bước 4 64

Hình 3.6 Một không gian trạng thái với hàm heuristic 67

Hình 3.7 Không gian trạng thái với h(u) tại mồi đinh u 69

Hĩnh 3.8 Không gian trạng thái cho bài toán xứ lý ngỏn ngít tự nhiên 71

Hĩnh 3.9 Két qua nhận được cuối cũng bủng thuật toán tim kiem Beam 72

Hĩnh 3.10 Trò chơi Xô 73

Hĩnh 4.1 Minh họa thuật toán A* 76

Hình 4.2 Ví dụ một dó thi trạng thái trong đỏ sô ghi trên các cạnh (u, v) là chi phí costíu, v) dịch chuyên trạng thái, sô trên các dinh u là giá tri hàm h(u) 79 Hình 4.3 Hĩnh minh họa ý tướng thuật toán nhánh cận xo

Hình 4 4 Không gian trạng thái trò chơi Nims với n = 7 với các giá tri h(u), gíu)

lại mồi dinh 82

Hình 4.5 Trò chơi 8 ô 85

Hình 4.6 Một không gian trạng thải với hai hàm chi phí h(u) và g(u) 87

Hình 5 I Cây trỏ chơi Nims với hai người choi MIN và MAX trong đó MIN đi trước 89 Hình 5.2 Trò chơi Dodgem 93

Hình 53 Cây trò chơi cùa Dodgem 94

I lình 5.4 Định giá các giá trị cùa trạng thãi Dodgem ớ độ sâu nhất định 94

Hình 5.5 Giá trị cũa một số trạng thải ớ độ sâu 2 trong cày trò choi Dodgem 95

I lình 5.6 Bõ qua các nhánh tồi ờ tầng MAX 97

I lình 5.7 Bó qua nhánh tồi ở tằng MIN 97

Hình 5.8 Thú tục cát tia alpha 98

Hình 5.9 Thú tục cắt tia beta 98

Hình 5.10 Không gian trạng thái giá định 101

Hình 5.11 Cắt tia alpha trẽn không gian trụng thái gia đinh 101

Hình 5.12 Cắt tia beta trẽn không gian trọng thái gia đinh 102

Hình 5.13 Cẳy trỏ choi [ 11 ] 103

Hình 5.14 Kct quá áp dụng minimax cho cây trò choi 5.13 103

Hình 5 15 Kct qua áp dụng thuật toán căt tia alpha-beta cho cây trò choi 5.13 103

Hình 5 16 Cày trò chơi với độ sâu 4 và 27 nút lá [ 11 ] 104

Hình 5.17 Tính toán giã tri tụi các nút trong cua cây trò chơi sau khi biết dược giá trị tại các nút lá bằng thuật toán minimax [11] 104

Hình 5.18 Xác dịnh các nhánh bị cát trên cây trô chơi theo thù tục CÁI nhánh alpha-beta 1111 105

I lình 5.19 Cây trò chơi Tie Tac Toe với độ sâu là 2 106

Hình 5.20 Buớc 16 lức lả buớc cuối cùng, thuật toán cất alpha-beta trẽn cây trỏ chơi Như vậy lã có 50% cảc nút bị cất không cần duyệt trong thuật toán này 107

Hình 5.21 Cây trò chơi với độ sâu là 3 111

Hình 5.22 Cây trò chơi với dộ sâu 5(12] 111

Hình 5.23 Cây trò chơi với dộ sâu 5 dè áp dụng thuật toán cãt nhánh alpha-beta 112] 112

Hình 5.24 Cây trò chơi với độ sâu 3 dùng đê áp dụng thuật toán alpha-beta ờ tầng MAX 113

I rinh 5.25 Cây trò chơi với độ sâu 4 dùng đì- áp dụng thuật toán alpha-beta ờ tầng MIN [131 114

I Rnh 6.1 Dồ thị VÀ - 11OẬC cho co sở tri thúc các công thúc lượng giác trong tam giác 134

1 lình 7.1 Vi dụ biều diễn tri thức trong logic vị tir 140

1 lình 8.1 Vi dụ một mạng tin cậy Bayes 152

Hình PL I I Thuật toán BFS cho bài toán tháp Hã Nội - Bước khơi đằu 156

Hình PL 1.2 Thuật toán BPS cho bài toán tháp Hã Nội - Bước 1 Duyệt NHI 156

Hinh PL 1.3 Thuật toán BFS cho bài toán tháp Ilả Nội - Bước 2 - Duyệt N112 157

Hình PL 1.4 Thuật toán BFS cho bài toán tháp I lả Nội - Bước 3 - Duyệt N113 157

Hinh PL 1.5 Thuật toán BFS cho bài toán tháp Hà Nội - Bước 4 - Duyệt N132 158

Hinh PL 1.6 Thuật toán BFS cho bài toán tháp Hà Nội - Bước 5 - Duyệt N123 158

Hình PL 1.7 Thuật toán BFS cho bài toán tháp Hà Nội - Bước 6 Duyệt N133 159

Hình PL 1.8 Thuật toán BFS cho bài toán tháp Hà Nội - Bước 7 Duyệt N131 159

Hình PL 1.9 Thuật toán BFS cho bài toán tháp Hà Nội - Bước 8 - Duyệt N121 160

Hình PL 1.10 Thuật toán BFS cho bài toán tháp Hà Nội Bước 9 Duyệt N122 160

Hình PL 1.11 Thuật toán BFS cho bài toán tháp Hà Nội Bước 10 Duyệt N2 3 3 161

Hình PL 1.12 Thuật toán BFSchobai toán tháp Hà Nội - Bước 11 - Duyệt N322 161

Hình PL 1 13 Thuật toán BFS cho bài toán tháp 1 là Nội - Bước 12 - Duyệt N231 162

Hình PL 1.14 Thuật toán BFS cho bài toán tháp Hả Nội - Bước 13 - Duyệt N232 162

I lình PL 1 15 Thuật toán BFS cho bài toán tháp I lả Nội - Bước 14 - Duyệt N323 163

Hình PL 1.17 Thuật toán BFS cho bài toán tháp Hà Nội Bước 16 Duyệt N221 164

Hỉnh PL 1.18 Thuật toán BFS cho bài (oán tháp Hà Nội - Bưởc 17 - Duyệt N2I2 164

Hình PL 1.19 Thuật toán BFS cho bài toán tháp Hà Nội - Birớc 18 - Duyệt N3I3 165

Hình PL 1.20 Thuật toán BFS cho bài toán tháp Hà Nội - bước kết thúc 165

Hình Pl 2.1 Thuật loàn tìm kiêm theo chiêu sâu - bước khới đâu 166

Hình Pl 2.2 Thuật loãn tìm kiêm theo chiêu sáu - Bước 1 166

Hình PL 2.3 Thuật toán tìm kiếm theo chiều sâu - Bước 2 167

Hình PL 2.4 Thuật toán tim kiếm theo chiêu sâu - Bước 3 167

Hình PL 2.5 Thuật toán tìm kiếm theo chiều sâu - Bưủc 4 168

Hình PL 2.6 Thuật toán tìm kiếm theo chiều sâu - Bưủc 5 168

Hình PL 2.7 Thuật (oản tìm kiếm theo chiều sâu Bưởc 6 169

Hình PL 2.8 Tim kiếm theo chiều sâu - Bước 7 169

Hình PL 3.1 Thuật toàn tim kiếm theo độ sâu hạn chế Bước khới đầu 170

Hình PL 3.2 Thuật toán tim kiêm theo độ sâu hạn chế - Bước 1 170

Hình PL 3.3 Thuật toán tìm kiêm theo độ sâu hạn chê - Bước 2 171

Hình PL 3.4 Thuật toán tìm kiêm theo độ sâu hạn chẽ - Bước 3 171

Hình PL 3.5 Thuật toãn tìm kiểm theo độ sâu hạn chê - Bước 4 172

Hình PL 3.6 Thuật toãn tìm kiểm theo độ sâu hạn chê - Bước 5 172

Hình PL 3.7 Thuật toán tìm kicm theo độ sâu hạn chê Bước 6 173

Hình PL 3.8 Thuật toán tìm kicm theo độ sâu hạn chê Bước 7 173

Hình PL 3.9 Thuật toán tìm kiêm theo độ sâu hợn chê - Bước 8 174

Hình PI 3.10 Thuật toán tìm kiếm theo độ sâu hạn ché Bước 9 174

Hình Pl 3.11 Thuật toán tìm kiếm theo độ sâu hạn ché Bưởc 10 175

I lình PL 3.12 Thuật toán tim kiếm theo độ sâu hạn chế - Bước 11 175

Hình PL 3.13 Thuật toán tim kiếm theo chiêu sâu hạn chế - Bước 12 176

I finh PL 4.1 Thuật loàn lìm kiếm theo chiều sâu lập - Dộ sâu 0 177

Hình PL 4.2 Thuật loàn lìm kiếm theo chiều sâu lập - Dộ sâu 1 Bước khởi tạo 177

Hình PL 4.3 Thuật toán tìm kiêm theo chiêu sâu lặp Độ sâu I Bước 1 178

Hình PL 4.4 Thuật toán tim kiếm theo chiêu sâu lặp - Độ sâu 1 - Bước 2 178

Hình PL 4.5 Thuật toán tim kiêm theo chiêu sâu lặp - Độ sâu 2, Bước khơi tạo 179

Hình PL 4.6 Thuật toán tim kiêm theo chiêu sâu lặp - Độ sâu 2 Bước 1 179

Hình PL4.7 Thuật toán tim kiếm theo chiểu sâu lập - Độ sầu 2 Bước 2 180

Hình PL4.8 Thuật toán tim kiếm theo chiểu sâu lập - Độ sầu 2 Bước 3 180

Irinh PL 4.9 Thuật toán tim kiếm theo chiểu sâu lặp - Độ sâu 2, Bước 4 181

Hình PL4.10 Thuật toán tim kiếm theo chiều sâu lập - Độ sâu 3, Bước khới tạo 181

Hình PL 4.11 Thuật toân tim kiếm theo chiều sâu lập - Độ sâu 3, Bước 1 182

Hình PL 4.12 Thuật toân tim kiếm theo chiều sâu lập - Độ sâu 3 Bước 2 182

1 lình PL 4.13 Thuật toán tim kiếm theo chiều sâu lặp Độ sâu 3 Bước 3 183

1 Bnh PL 4.14 Thuật toán tim kiếm theo chiều sâu lặp Độ sảu 3 Bước 4 183

Hình PL 4.15 Thuật toán tim kiếm theo chiều sâu lạp Độ sâu 3 Bước 5 184

Hình PL 4.16 Thuật toán tim kiếm theo chiều sâu lạp Độ sâu 3 Bước 6 184

Hình PL 4.17 Thuật toán tim kiếm theo chiêu sâu lập - Độ sâu 3 Bước 7 185

Hình PL 4.18 Thuật toán tim kiêm theo chiêu sâu lạp - Độ sâu 3 Bước 8 185

Hình PL4.I9 Thuật toán tim kiếm theo chiêu sâu lặp - Độ sàu 4 Bước khơi tạo 186

Hình PL 4.20 Thuật toán tim kiếm theo chiều sâu lãp - Độ sàu 4 Bước 1 186

Hình PL 4.21 Thuật toán tìm kiêm theo chiêu sâu lặp Độ sâu 4 Bước 2 187

Hình PL 4.22 Thuật toán tìm kiêm theo chiêu sâu lặp Độ sâu 4 Bước 3 187

Hình PL 4.23 Thuật toán tim kièm theo chiêu sâu lặp - Độ sâu 4, Bước 4 188

Hình PL 4.24 Thuật toán tim kiếm theo chiều sâu lặp Độ sâu 4 Bước 5 188

Hình PL 4.25 Thuật toán tim kiếm theo chiều sâu lặp Độ sâu 4 Bước 6 189

Hình PL 4.26 Thuật toán tim kiếm theo chiều sâu lặp - Độ sâu 4, Bước 7 189

Hình PL 4.27 Thuật toán tim kiếm theo chiều sâu lặp - Độ sâu 4, Bước 8 190

Hình PL 4.28 Thuật toán tim kiếm theo chiều sâu lập - Độ sâu 4 Bước 9 190

Hình PL 5 I Bước I thuật toán (im kiêm Beam 2 nút con cùa Start

được dưa vào Open 192

Hình PL 5 2 Bước 2, thuật toán tim kiêm Beam duyệt nút He hai nút màu đó được giữ lại trong Open vi có giá tri h nhó hơn 192

Hình Pl 5.3 Bước 3, thuật toán tim kiêm Beam duyệt nút I, còn hai nũt đó was và hit được giữ lại trong Open 193

I lình PL 5.4 Bước 4 thuật toán tim kiếm Beam duyệt nút was, cùng chi cỏ 2 nút hit mâu đó được giữ lại trong Open 193

Hình PL 5.5 Bước 5, thuật toản lim kiếm Beam duyệt nút hit là nút con của he hai nút con cùa nó lã a vả me được giừ lại trong Open 194

Hình PL 5.6 Bước 6 thuật toản úm kiem Beam duyệt nút with, hai nút a và with được giừ lại trong open 194

Hình PL 5.7 Bước 7 thuật toán tim kiểm beam duyệt nút a nút pie và nút a (là nút con cùa with) đưọc giừ lại trong open Tuy nhiên, nút pic ỡ đây không phái là nút lá 195

Hình PL 5.8 Bước 8 thuật toán tim kiem Beam duyệt nút pic hai nút màu đo a (là con nút with) vã nút with (là con nút pic) dược giừ lại trong Open 195 Hình PL 5.9 Bước 9 thuật toán tim kiêm Beam duyệt nút a (là con nút with), ta có nút pic và nút with được giữ lại trong Open 196

Hình PL 5 10 Bước 10 thuật toán lim kiếm Beam duyệt nút lá pic dây là nút kẽt thúc và thuật toán dừng mặc dù Open van còn chứa nút with màu dó 196

Hình Pl 6.1 Nút trong đầu liên ờ tầng 3 lữ trái sang phái được tính giá trị 3 là giá trị nhó nhất các nút lá cũa nó [ 111 197

I lình PL 6.2 Tuong tụ ta tính được giã trị nút trong tầng 3 tiếp theo là I [ 11 ] 197

I lình PL 6.3 Và sau đỏ tinh loàn bộ các giá trị cùa nút trong tầng 3 [ 11 ] 197

Hình PL 6.4 o lang 2, từ trái sang phải ta cỏ giá trị nút trong đâu tiên được tính lả 3 lã giá trị lớn nhất các nút con của nó [ 11 ] 198

I lình PL 6.5 Tiếp theo là nút trong thứ 2 của tằng 2 có giã trị 2 vi chi cỏ I con 1111 198

Hình PL 6.6 Tuong tụ với tất cá các nút trong tầng 2 đều tinh được giã trị (111 198

Hinh PL 6.7 Tinh toán các giá trị nút trong tầng I [II] 199

Hình PL 6.8 Nút gốc có giá tri bảng 2 [11] 199

Hình PL 7.1 0 tầng 3 ta duyệt nin lá đâu tiên cua nút trong dâu tiên ta cỏ giã tri p tạm thòi là 4 [II] 200

Hình PL 7.2 Duyệt nút lá ticp theo [ 11 ] 200

Hình PL 7.3 |i tạm thời là 3 vi nó chọn giá trị nhõ hơn [II] 200

Hình PL 7.4 Duyệt tiếp nút lá cuối cùng [11 ] 201

Hình PL7.5 Giả trị nút trong này chốt là 3 và [ 11 ] 201

Ilình PL 7.6 Giá trị (I của nút cha của nỏ sê được gán tạm thòi là 3 [ 11 ] 201

Hình PL 7.7 Ta duyệt lá đầu tiên của nút trong tiếp theo tầng 3 [II] 202

Hình PL 7.8 Ta được giá trị ịl tạm thời là 2(11] 202

1 lình PL 7.9 Nhưng do |J nhó hon u nên cãc nhánh cỏn lại của nút trong nãy SỄ bị cát Tức lả nhảnh chứa nút lá I bị cút 111 ] 202

Hlnh PL 7.10 Vá nút trong nãy được chốt giá trị 2 cha cùa nó cùng được chốt giá trị 3 [II] 203

Hình PL 7.11 Khi đó giá ưị p cua nút đầu tiên tầng 1 sõ được gân lã 3 [ 111 203

Hình PL 7.12 Ta duyệt nút lá đâu tiên cua nút con đau tiên của nó [11] 203

Hinh PL 7.13 Giá trị cua nút tầng 3 lã nút con cùa nó tạm thời là 4 [ 11 ] 204

Hình PL 7.14 Tiểp theo duyệt lã thứ 2 cùa nó từ trái sang phái [II] 204

Hình PL 7.15 Giá tri cùa nút sẽ dược gán tạm thời là 2 [ 11 ] 204

Hình PL 7.16 Duyệt tiếp nút lá cuối cùng trong nhánh này 1111 205

Hình PL 7.17 Giá tri nút con tầng 3 này sẽ chốt là 2 [11] 205

Hình PL 7.18 Cha cùa nó vi vậy cùng có giá trị lả 2 [11] 205

Hình PL 7.19 Và vi vậy giá trị |ì ờ tầng I hiện sẽ được gán là 2 thay cho 3 [ 11 ] 206

I ĩình PL 7.20 Duyệt nút lã cháu chắt đầu tiên của nủt trong đằu tiên tầng I [ 11 ] 206

Irinh PL 7.21 Giá trị nút châu cùa nó tạm thời lã 5 [ 11J 206

Hình PL 7.22 Duyệt liếp nút lủ cỏ giả trị 4 [11] 207

Hình PL 7.23 Nút trong tầng 3 cồ định giả trị lã 4 [ 11 ] 207

Hình PL 7.24 Như thế giá trị a nút cha cùa nó sẽ tạm thời là 4 [ 11 ] 207

Hỉnh PL 7.25 Nhưng do p nhó hơn « nên các nhánh cỏn lại cùa nút con tâng 2 cùa nút dâu tiên tâng I sẽ bị cãt [11] 208

Hình PL 7.26 Giá tri nút con tầng 2 này chốt cố định là 4 [11] 208

Hinh PL 7.27 Và nhu the ta cố định được nứt trong đầu tiên tầng I là 2 [I I ] 208

Hình Pl 7.28 Đản đến giá trị ít tạm thôi cùa nút gốc là 2 [ 11 ] 209

I lình PL 7.29 Duyệt nút lá cháu chat đầu ticn của nút trong thử 2 tầng I, nủt cha tầng 3 cùa nó tạm thời có giá trị I và (ỉ cùng tạm thòi là 1 [II] 209

Hình PL 7.30 Nhưng |i nhó hơn u nên các nhánh cỏn lại cúa nút con tằng 3 nảy bị cát [II] 209

Hình PL 7.31 Ta cố định giã trị của nó là 1 111 ] 210

Hình PL 7.32 Cha cùa nó cũng cố định giã trị I dần đen nút con thứ 2 tầng I tạm thời nhận giã trị 1 và nhu thế |J đtiọc gán giả trị 1 1111 210

Hình PL 7.33 Nhưng |f nhó hon a nên các nhánh cỏn lại cúa nút con thứ 2 tầng I bị cất [11] 210

Hình PL 7.34 Ta cố định được giá trị cùa nút nảy là 1 và vi the cổ định được giá trị nút gốc là 2 [11] 211

Hình PL 8.1 Gãn giá trj cùa các nút lá cùa cây trỏ chơi với dộ sâu 2 212

Hình PL 8.2 Tính giá tri các nút ớ tâng I (tảng MIN) cùa cày trò chơi 213

Hình PL 8.3 Tính giá tri cùa nút gòc là nút ớ tâng MAX cùa cày trò chơi 214

Hình PL 8.4 Bước I, thuật toán alpha-beta cãt trên cây trò chơi Duyệt tir trãi sang phái, ta bắt đầu từ nút con của nút gốc, tim được giá trị lạm thời nút gốc là 0, H = 0 đại diện cho ngưởng tầng MAX côn Jỉ là đại diện ngưởng tầng MIN đang là +» 215

I lình PL 8.5 ơ bước 2 ta duyệt sang nút con thứ 2 cua nút gốc từ trái sang phái Nứt con đau liên của nút này có giá trị là 2 ta tạm thời gân giá trị nãy cho nút đồng thởi cập nhật (ỉ cùng lả 2 216

Hình PL 8.6 Ớ bước 3, duyệt đen nút con tiếp theo ở tầng MIN có giả tộ -2 ta cập nlíật lại p cũng lã 2 Do p < a nên cãc nủt con cỏn lại cùa tầng MIN nãy sẻ bị cắt 217

Hình PL 8.7 Bước ticp theo bước 4, ta duyệt den nút con thứ ba cưa nứt gôc

từ trái sang phái Ngay tại nút con dầu tiên cùa nó ta dã cỏ giã tri 0

cùng là -2 do p < « nen các nút tièp theo sẽ không dược duyệt 218

Hình PL 8.8 Bước 5, thuật toán cat alpha-beta trên cây trò chơi 219

Hình PL 8.9 Bước 6, thuật toán cắt alpha-beta trên cây trò chơi 220

Hình PL 8.10 Bước 7, thuật toán cắt alpha-beta trên cây trò chơi 221

Hình PL 8.11 Bước 8, thuật toán cát alpha-beta trên cây trò chơi 222

Hình PL 8.12 Bước 9, thuật toán cát alpha-beta trên cây trò chơi 223

Hình PL 8.13 Bước 10 thuật toán cất alpha-beta trên cây trò chơi 224

1 lình PL 8.14 Bước 11, thuật toán cát alpha-beta trên cây trò chơi 225

Hình PL 8.15 Bước 12 thuật toán cát alpha-beta trẽn cãy trò choi 226

Hình PL 8.16 Bước 13 thuật toán cát alpha-beta trẽn cãy trò choi 227

Hình PL 8.17 Bước 14 thuật toán cắt alpha-beta trẽn cây trò choi 228

Hình PL 8.18 Bước 15 thuật toán cắt alpha-beta trẽn cây trò choi 229

Hình PL 8.19 Bước 16 tức là bước cuối củng, thuật toán cắt alpha-beta trên cây ưỏ chơi Như vậy là cỏ 50% các nút bị căt không cân duyệt trong thuật toán này 230

DANH MỤC BÁNG

Bâng 1.1 Một số loại ngôn ngừ biểu diễn tri thửc thông dụng 29

Báng 2.1 Các bước lặp thuật toán BFS cho bài toán tháp Hà Nội 46

Báng 2.2 Các bước lặp thuật toán DFS với bài toán tháp Hả Nội 49

Báng 2.3 So sánh thuật toán tim kiếm theo chiều rộng vả theo chiều sâu 50

Bang 2.4 Các bước lặp cùa thuật toán tìm kiếm theo chiều sàu hạn chế (DLS) với giới hạn là 5 trên bài toán tháp Hâ Nội 52

Báng 2.5 Các bước lộp thuật toản tìm kiếm theo chiều sâu lạp cho bài toán tháp Hả Nội 54

Bàng 2.6 So sánh độ phức tạp cùa các thuật toán tim kiếm mù 55

Báng 3.1 Các bưõc lộp thuật toán tim kiếm tốt nhất đầu tiên cho bài toán Nims 65

Bàng 3.2 Các bước lập thuật toán tìm kiểm leo đôi 67

Báng 3.3 Các bưúc thực hiện thuật toán tim kiếm Beam trên dồ thị hình 14 với k - I 70

Báng 3.4 Cảc bước thực hiện thuật toán tim kiếm Beam trên đồ thị hĩnh 14 vói k - 2 70

Bang 3.5 Các bước thực hiện thuật toán tim kiem Beam trên đó thị hĩnh 14 với k = 3 71

Bàng 4.1 Các bước lặp thuật toán tìm kiếm A* 78

Báng 4.2 Các bước lặp thực hiện thuật toán A* 79

Bàng 4.3 Các bước thực hiện thuật toán nhánh cận 83

Báng 6.1 Báng sự thật các phép logic cư bán 116

Báng 6.2 Bang sự thật linh chãi giao hoán phép hội 118

Bàng 6.3 Bang sự thật tinh chát giao hoán phép tuyên 118

Báng 6.4 Phép kéo theo không có lính giao hoán 118

Báng 6.5 Bang sự thật luật phân phôi 119

Báng 6.6 Bâng sự thật luật kéo theo 120

Báng 6.7 Cốc bước lặp trong thuật toán Robinson với Open là hãng đựi 128

Báng 6.8 Các bước lặp thuật loan Robinson vói Open là ngăn xẽp 129

Bàng 6.9 Các bước lặp thuật toán suy dicn liên 133

Báng 6.10 Loại bõ dư thừa trong suy diễn liến 134

Báng 6.11 Các bước lặp thuật toán suy dicn lủi 137

DANH MỤC TH CÁT TOÁN

Thuật toán 2.1 Thuật toán tìm kicni theo chiêu rộng (BFS) 45

Thuật toán 2.2 Thuật toản loại bó dư thùa trong vết (trackfs, d closed)) 47

Thuật toán 2.3 Thuật toán tim kiêm theo chiều sâu (DFS) 48

Thuật toán 2.4 Thuật toán tìm kiếm theo chiều sâu hạn chế (DLS) 51

Thuật toán 2.5 Thuật toán tìm kiểm theo chiêu sâu lặp (IDS) 53

Thuật toán 3.1 Thuật toán tìm kiêm tôt nhât đâu tiên (IFS) 61

Thuật toán 3.2 Thuật toán tìm kiếm leo đồi 66

Thuật toán 3.3 Thuật toán tìm kiem Beam 68

Thuật toán 4.1 Thuật toán tìm kiếm lối uu A* 76

Thuật toán 4.2 Thuật toán tim kicm nhánh cận 81

Thuật toán 5.1 Thuật toán gán giá trị Minval 90

Thuật toán 5.2 Thuật toán gán giá tri Maxval 90

Thuật toán 5.3 Thuật toán Minimax 92

Thuật toán 5.4 Thuật toàn Minimax với độ sâu hạn chế 95

Thuật toán 5.5 Thù tục cắt tia alpha-beta 99

Thuật toán 6.1 Thuật toản họp giái Robinson 125

Thuật toán 6.2 Thuật toán suy diễn tiền 131

Thuật toán 6.3 Thuật toán suy diễn lủi 135

DANH SÁCH THUẬT NGŨ

STT Chữ viết tất Thuật ngữ Tiếng Anh

1 1FS Titii kiếm lốt nhất đầu tiên Best First Search

2 A Tìm kiếm A sao A’ - Search

3 ANN, RNN Mạng noron nhân tạo Artificial Neural Network,

Recurrent Neural Network

4 BERT Mõ hình ngôn ngừ Bidirectional Encoder

Representations fromTransformers

5 BFS Tim kiếm theo chiều rộng Breadth First Search

6 CNN Mạng nơron tích chập Convolutional Neural Network

7 DFS Tim kiếm theo chiều sâu Depth First Search

8 DLS Tim kiếm theo độ sâu hạn

11 Gotic Công ty Công nghệ Got h Gotit

12 GPS Hệ thong định vị loàn câu The Global Positioning System

11 GPU Bộ xử lỷ đồ họa Graphical Processing Unit

14 HCS Tim kiếm leo đồi Hill Climbing

15 IDS Tim kiếm sâu dần Iterative Depth Search

16 loT Internet vạn vật Internet of Thing

17 KGTT Không gian trạng thãi State Space

18 LISP Ngôn ngũ lập trình trí tuệ

nhãn tạo

List Processing

19 MANN, MAC Mạng nơron suy diễn Memory-Augmented Neural

Network

20 RGB Ba kênh mâu co bán lã đó

xanh lá cây, xanh da trời

Red Green Blue

21 SVM Mô hình phân loại, hôi quy

phát hiện bất thường

Support Vector Machine

22 VNG Công ty Công nghệ VNG Vina Games

23 VNPT Công ty Công nghệ VNPT VietNam Post and

Telecommunication

24 YOLO RCNN,

YOLACT

Mô hình nhận diện vật thế You Look Only Once Regional­

based Convolutional Neural Network, You Look At the CoefficienTs

25 Biêu diễn tri thức Knowledge Representation

26 Cơ sỡ tri thức Knowledge Base

27 Định lý Baycs Bayes Theorem

28 Học máy Machine Learning

29 Hợp giài Robinson Robinson Resolution

30 Logic mộnh dẻ Proposition Logic

31 Logic vị từ Predicate Logic

32 Mạng Bayes Bayes Network

34 Suy diễn không chảc chân Uncertainty Reasoning

35 Suy diễn lùi Backward Chaining

36 Suy diễn lien Forward Chaining

38 Tác tử thòng minh Knowledge-based Agent

39 Tim kiếm Beam Beam Search

40 Tim kiếm có đối thủ Game Tree Search

41 Tim kiêm mủ Uninformed Search

42 rim kiêm nhánh cận Branch and Bound Search

Chương 1 GIÓI THIỆU CHƯNG

1.1 TRÍ TUẸ NHÂN TẠO LÀ GỈ?

Dinh nghĩa: Trí tuệ nhân tạo (artificial intelligence) là ngành khoa học nghiên cứu

về tri tuệ (hay tri khôn) ciia con nguôi cùng như cảc phương pháp, cách thức đẽ lải lạo tri tuệ đó

Tri tuệ (tri khôn) cùa con người là kha năng cam nhận, lưu trử trao đôi xứ lý thõng

tin đê có được tri thức và khá năng vụn dụng tri thức đỏ dè phan ứng tương tác một cách phủ hợp vói mõi trường xung quanh Nói cách khác, tri tuệ là khá nàng suy nghi và hành động sừ dụng thòng tin kiến thức, kinh nghiệm, hiếu biết, ý thức vã cái nhìn sâu sắc về thế giới xung quanh ở quá khứ hiện tại và tương lai Cùng có ý kiên cho râng tri tuệ là khá nủng nhận thức các mối quan hệ tiềm ấn sâu sác giừa các sự kiện, hiện tượng xáy ra trong quá khứ hiện tại tương lai vã vận dụng nó đe hãnh động một cách hiệu quá hợp lý trong cuộc sông Chăng hạn, nhà toán học Fermat ùm ra dược đinh lý Fermat, còn giáo sư Ngô Báo Cháu chứng minh dược bô dê cơ bán Nhà bác học Albert Einstein dưa ra thuyèt tương dôi cùa ánh sáng và dược vận dụng hiệu quá trong cuộc song Trưõc đỏ, chúng ta cùng biểt được định luật vạn vật hấp dẫn của nhã bốc học người Anh lên lã Newton 0 phương Dõng chúng

ta cãc thuyết ngũ hành và âm dương được đua ra tử thời cổ đại vẫn được sứ dụng hiệu quá

để xem tứ vi tướng sổ Nữ thằn Hy Lạp Athena là nừ thằn trí tuệ cỏ biểu tượng là con chim

cú vi nó có thê nhìn thây trong bông tòi

Từ thòi cỏ đại den nay, có rất nhiều cách hiểu khác nhau về tri tuệ nhất là trong tricl học, tôn giáo Cuôn từ diên Oxford coi trí khôn (wisdom) lã khá nũng phán đoán đúng dãn

sự kiện, hiện tượng diễn ra xung quanh và khã nủng lựa chọn đủng đản phương tiện vã mục đích hành động Charles Haddon Spurgeon, một nhà truyền giáo Baptist, cho răng trí tuệ đơn gián lã kha năng sứ dụng kicn thức dũng cách Nhà hiền triết Hy Lụp Aristotle cho răng tri tuệ là việc hicu tại sao mọi thứ theo một cách nhàt định (theo quan hệ nhân quá) hơn lã hiêu tùng thứ nhàt định Một trường lào người Inuit, Dan Mạch thi cho rãng trí tuệ là bicl những

gì cân làm và thục hiện thảnh công mà không cần chi dẫn Ba yêu tỏ quan trọng nhât trong Phật giáo bao gồm giới, định vã tuệ Trong dó tuệ (tri tuệ) là khá nâng học hoi khá nâng tư duy và khá năng tu tập

Thông fin là sự cám nhận cùa con người VC (hê giới xưng quanh thông qua các giác

quan bao gồm thi giác, thinh giác, vị giác, khứu giác vã xúc giác Theo các thông kê gân đây thì lượng tin con người có dược từ thị giác chiêm khoang X3%, từ thinh giác khoang 11% và phàn còn lại từ các giác quan khác Điều này có nghĩa là con người cám nhận thè giới xung quanh chu yêu qua đôi mãt nói cách khác con măt là cứa sô cùa tâm hôn Tuy nhicn hiện nay máy móc mới chi có khá nàng tièp nhận thông tin hĩnh ánh âm thanh, côn các thông tin khác van chưa nhận được Lưu ý thòng tin là vò hình còn vật mang tin là hữu hình Dử liệu

là một hình thức cùa thông tin phục vụ cho việc hiu trữ Tri thức là môi quan hộ sâu sãc các trạng thái giữa các thòng tin Ví dụ, khi ta đưa tay vào hep lừa, ta cám nhận được cái nóng thông qua xúc giác Ó đây, thông tin ta cám nhận được lã cám giác nóng là vô hình, còn ngọn lứa là vật mang tin hữu hình Tiếp theo, ngay khi cảm thấy nóng đến mức độ nào đó,

la cỏ phân ứng nit tay lại Khi ta cám thấy nóng đến mức độ não đó, tức lã thòng tin đà được

xử lý thành tri thức (môi quan hệ giữa nhiệt độ và mức độ chịu nóng) vả ta sử dụng tri thúc

đó đê phàn ứng rụt tay lại

Dộ lờn cùa thông tin hay còn gọi lả luợng tin lả sự bát định cùa nó Thòng tin càng đa

dạng, cảng phức tạp thi độ đo cảng lởn Chửng hạn lượng tin về mâu sắc con quạ gan như không có vi quạ luôn có màu đen Nhưng màu đèn tin hiệu giao thõng cỏ lượng tin lớn hơn

vi nó có the xuất hiện dưới dạng xanh đó vàng hoặc không mãư (do mất điện) Neu ta gọi

p lã xãc suãt xuãt hiện của thõng tin thi độ bãi định cùa thông tin chinh lã l/p Trong toán học đẽ làm trơn công thức nãy người ta sứ dựng hãm logarii và độ đo thông tin chính lã lượng tin (self-inlbnnation) log(l/p) Nếu ta sú dụng logarit cơ số 2 vá lấy trôn phần nguyên trên thi ta được lượng tin với đơn vị độ đo là bit (binary digit) như chủng ta thường dùng Việc lượng hóa thõng tin mơ ra ký nguyên phát triẽn cho ngành Công nghệ thõng tin trong nhiều thập ky qua

l ương tự ngành Công nghệ phân mềm phát triền khi chúng ta đo dược phan mem mặc

dù nó là vỏ hình Tuy nhiên, phàn mèm mà chúng ta thấy trong hon 40 năm qua chú you lã các hộ thong thông tin quán lý Trong đó thông tin ở dây lã các thông tin chung chung, dỏng nhất, chăc chăn chu yếu dưới dang văn ban, bang biêu, cơ sơ dữ liệu cua các thực thê trong một lỉnh vực một ngành não dó Châng han phân mem bán hàng bao gôm thông tin cơ ban cùa thực the khách hàng như ten sỏ diện thoại, anh dai diện, dĩa chi lien hộ Như phân tích

ờ trên thì lượng thõng tin này không lớn vì không có tính da dạng mặc dù khôi lượng lưu trử

có the ràt lớn Các hộ thòng này cũng bao gôm rất nhiêu tác nhàn trong một cơ quan, tô chức hay cộng đông tham gia chứ không phái cùa chi một tác nhàn độc lập 0 đây, các thao tác

xử lý thõng tin còn rât đơn gian như là thèm, dọc, sưa, xóa, tìm kicm và truy ván

Thông tin cò được trong tri tuệ nhàn tạo là thõng tin không đông nhât nhung cụ thê và

chi tiết vi mồi người có khà nãng cảm nhận nhất định và khác nhau về the giới xung quanh;

đây đu vi kha năng cam nhận, quan sát han chê cua mồi nguôi cá vê không gian và thời gian Câu chuyện thây bói xem voi là một ví dụ về kiêu thông tin này Trong câu chuyện này, ỏng thây sở vào vòi thi nghĩ voi sun sun như con dia, thây sờ vào ngà voi thi báo nó nhir cái dòn càn, thây sờ vào tai lại nói nó nhu cái quạt thóc, thây sờ vào chân lại cho răng nó nhu cái cột đình còn tháy sờ vào đuôi nói nó nhu cái chôi SC cùn.

Trong tri tuệ nhân tạo, xừ lý thông tin lã tim ra các môi quan hộ ticm ân, sâu sãc cùa thông tin cho phép con nguôi có được nhận thúc toàn diện, đây dù và chinh xác vè sự vật, hiện tượng trong vù trụ tù nhũng gi họ quan sát được cá vê mặt không gian và thời gian Các phương pháp xữ lý thông tin cùng đi tù đon gián nhu phân lích (analytics), tòng hợp (synthesis), tim kiếm (search) cho đen phức lạp như học tập (learning), dụ đoán (estimation),

dự báo (forecasting), suy luận (inference), hoàn thiện (completion), tái tạo (generation) và chuyền giao (transference) Việc xù lý thông tin này cho ra kết quá là tri thức Vi dụ như trong câu chuyện thây bỗi xem voi, chúng ta cỏ thê hĩnh dung ra hĩnh dạng con voi từ việc kết họp các thông tin về các bộ phận chính của nỏ nhu vòi, tai, chân, ngà, đuôi Hay nhu trong trỏ choi cờ tướng, cờ vua, muôn lim ra nuởc đi tốt nhất, la phái phân tích, tông họp toàn bộ cãc trạng thãi cùa bân cở tại mỗi nước đi của ta cùng như của đối thú Tuy nhicn, ở đây có một sự bùng nỏ tỏ họp cũa các trạng thái, vi vậy cằn phái có các phương pháp lim kiếm nhanh vã hiệu quá mã không phai vét cạn Lưu ý rủng, việc tim kiếm nảy thưởng được thực hiện trong không gian trạng thãi VỚI cãc biến đổi liên tục theo thời gian, chứ không đon thuần là tim kiếm trên đỗ thị dưỡng đi tình như trong các món học Toán rởi rạc cẩu trúc dừ liệu vả giái thuật hay truy vân thõng tin trên Google

Tri thúc phan ánh trong năo bộ dưới dạng các biêu tượng (symbols)|15] cỏ nhiều phương pháp biểu diên tri thức (knowledge representation) dirởi dạng cãc biêu tượng này vã sáp xếp (align) chúng lại theo một trình tự nhắt định để lưu trữ trong một cơ sở tri thức (knowledge-base) de dàng cho việc truy vân Cách bièu diễn tri thúc có thê kẽ dèn là không gian trọng thái (state space), logic mệnh de logic vị từ mạng Bayes hay mạng nơron nhân tạo Chăng han tri thức cùa chúng ta vè con voi dược lưu giữ lại dưới dạng biêu tượng ve con voi trong nâo bộ Một lúc nào đỏ khi nghe và nhăc dèn con voi ta có thê mường tượng

ra tat cà về nó

Các nhà triêt học nhà bác học tù cô chí kim dã dtra ra nhiêu lý thuyêt dè luận giai các

sự kiện, hiện tượng trong tự nhicn, vũ trụ và con người Aristotle, nhà đại hiên trict Hy Lap

cò dai, là người dặt nên móng cho món luận lý học (hay logic học) van còn su dụng trong toán học và trí tuệ nhân tạo đê lập luận và suy diên Xuât phát từ nhũng tiên đê mặc nhiên đúng, băng suy luận theo logic, cãc nhà toán học đã phát minh ra nhiêu dinh lý mới, tim ra nhiêu môi quan hộ mới cua các sự vật hiện tượng trong tự nhiên Ví dụ ta có các luật gieo hành dụng gặt thói quen, gieo thói quen gật tinh cách, gieo tính cách gặt sô phận Sứ dụng tam đoạn luận trong logic mệnh đè la sẽ suy diễn được thêm luật gieo hành động gặt sò phận

Tuy nhiên trong đa sô các tnrờng hợp ta không thè có dược các thõng tin dày dù chãc chăn

dè sử dụng logic Do dó lập luận không chãc chản ra dời dụa trên lý tbuyểl xác suất, dặc biệt là dinh lý Baycs Đây là kiêu suy luận thong kẽ dựa trên các quan sát hay bâng chứng

de kêt luận xác suất dũng cua một gia thuyct

Iliộn nay ngày càng nhicu các úng dụng trí tuệ nhân tạo dê </ự đoán, dự bão các xác

suât xuãt hiện sự kiện, hiện tượng trong tương lai có hiệu quá cao Phô biên nhât là bài toán

dự báo chuôi thòi gian như dự báo giã có phiêu chứng khoán trong một ngày, một tuân, một tháng hay thậm chi một quý tiếp theo Ngoài ra, cãc ứng dụng ve tông họp tiếng nói từ vãn bán, tông họp hĩnh ành từ vãn bán hay ngược lại cùng đạt độ chính xác cao Trong úng dụng

xe tự lái, ta côn cỏ thẻ hoàn thiện ban đồ độ sâu hay dự đoán độ sâu chi từ ảnh RGB bằng các mô hình trí tuệ nhân tạo tiên tiến Trân tất cà, chúng ta đà có những mô hình tải tạo hình ánh, giọng nói, vãn ban như GPT-3 hay Dall-E Các mò hình nãy học các phân bố xác suầt xuất hiện của sự vật, hiện tượng đè có thè sinh ra chúng Hơn nùa, thế giời đang hưởng tói xây dựng các vũ trụ ào có sụ tương đông với vù trụ mã chúng ta đang sổng Ngoải ra, cùng giong như con người, tri tuệ nhân tạo hiện đại cùng có các mò hình chuyên giao tri thúc (transference) (ử người này sang người khác, tir thế hệ này sang the hệ khác Đây thực sự lã các thành quá tuyệt vởi cùa tri tuệ nhãn tạo lã các vi dụ sông động đê chúng ta có thê hiên

về tri tuệ nhân tạo Đây cùng lã cách mả con người làm chu thế giới như nhùng gì mã cuốn sách nồi tiếng "Thuật toàn Hun chu' (The Master Algorithm) đà viết về sức mạnh cùa tri tuệ nhân tạo

Với sự phát triển mạnh mè cùa trí tuệ nhân tạo nhừng năm gần đây mây móc đà không côn vô tri vô giác như trước Từ cám nhộn bảng các cám biên hiện đại vã tri thức học được băng phương pháp học sâu (deep learning), máy móc có khá năng nghe (hearing), xem (seeing), nói chuyện (talking), đọc (reading), viet văn (captioning), lãm thơ viet nhạc, lái xe (autopilot), dàm thoại (conversation), giai quyẽt vân de (problem solving), sáng tạo (creation), v.v môi cách thòng minh Xe tụ lái Tesla đang ớ mức độ 4 mức độ tự động hóa cao trong đõ nó có thê tụ cám nhận (perception), theo dôi (tracking), phát hiện phương tiện, vật thê khác trên dường di nhặn diện các loai biên báo dèn tín hiệu, làn dường giao thông

dè tụ diều khiên vã lộp kẽ hoạch di chuyên một cách đúng luật và an toàn tời đích Chương trình trò chơi AlphaGo Zero dành cho cờ vây dược xây dựng và học tâng cường bâng cách

lư chơi với chinh mình dã thăng dược vô dịch cờ vây thè giới 2017 Mặc dù vậy trí khôn cùa máy móc hiện tai chi dược dánh giã cao hơn so với cá vàng vã gân cao bãng con chó và còn ràt xa mới được nhu con người

Tnrỡc đây, trí tuệ nhân tạo là thuật ngữ mô ta các máy móc có kha nâng bãt chước chúc nàng nhận thức cùa con nguởi bao gom học tập suy diễn và giái quyết vấn đe Hiện nay cõng nghệ dừ liệu lớn cùng với phương pháp học sâu biền tri tuệ nhân tạo thành một

Microsoft, Apple, Alibaba Baidu, Facebook với khâu hiệu "tri tuệ nhãn tạo hay là chét" Vì vậy, các hệ thống tri tuệ nhân tạo dược chia thành bốn nhóm chinh: nhận thức giống người, hành động giống người, nhận thức hợp lý vã hãnh động hợp lý Trong đỏ hai nhóm đầu nhắn mạnh đôn linh hiệu quá cùa trí tuệ so với mục tiêu de ra còn hai nhỏm sau hướng tới tính phủ hợp, thích ứng cùa trí tuệ so với thực tế cuộc sống [1,2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9|.

1.1.1 Nhận thức giồng người

Trong triết học Marx Lenin, lừ trục quan sinh động đến tư duy trừu tưọng vã từ lư duy trừu tượng den thực tiền, dó chính là quá trình nhộn thức Nhặn thức được định nghía là quá trình thu nhận thông tin hiêu biết và tri thức thông qua các giủc quan, kinh nghiệm và suy luận Nhận thức bao gôm hai giai đoạn nhận thức cam tính từ cám giác, tri giác (tòng hợp các cám giác), tường tượng và nhận thức lý tinh xuât phát từ quan niệm, phán đoán, suy luân

Trí tuệ nhãn tạo có nhận thức giông người là quá trinh tái tạo ra máy móc cỏ kha nảng nhận thức hiệu quá như con người Dày là việc lự động hóa các hoạt dộng tri tuệ nhận thức cứa con người như câm nhận học lập luận, ra quyết định, giái quyết vấn đẽ Mó hình mạng nơron nhân tạo trong học sâu mõ phong não người mang lại các hiệu quá rãt tích cực Sứ dụng mò hình này, các còng nghộ nhận dụng anh'vidco, âm thanh, giọng nói, ngồn ngữ, chữ viết cả chừ in và chừ thưởng đạt độ chính xãc cao thậm chí cao hơn cá con người, chủng hạn nhộn d^ng ánh ban đèm Tuy nhicn giọng nói địa phương hay dân tộc thiêu so van cỏn là trớ ngại đòi või tri tuệ nhân tạo Ngoài ra, Công ly Cõng nghệ Gotll cùng cung câp công cụ giái các bãi toán, phương trinh, cõng thức hỏa học v.v chi bàng việc gửi tin nhún hĩnh ánh

và nhộn lại dáp án lởi giái hoãn chinh Dự đoán chửng khoán, dự doán lây lan bệnh dịch COVID, chần đoán bệnh từ hĩnh ánh y tế vởi Drlỉrain, v.v đà có những kết quã ngoải mong đợi Tât nhiên, do hiện tại máy tinh vẫn chưa thu thập được thông tin mũi vị, xúc giác v.v nên máy móc van chưa nhận thức giỏng con người mà chi giói hợn ờ khá nâng nhận thức của một con chó như đề cập bèn trên

1.1.2 Hành dộng giống người

Đây lã lĩnh vực tri tuệ nhân tạo nghiên círu vã phát triẽn máy mốc có thè thực hiện một cách hiệu quá các chức nãng, hành động dôi hói tri tuệ khi thục hiện bơi con người Châng hạn, các chức nàng sư dụng ngôn ngừ, hội thoại, hoi dáp, dàm phân, lái xe, chơi cừ, sáng tác, v.v cần đòi hoi mức độ tập trung tri tuệ cao cua con người Các hoạt động xáy ra ớ mỏi tmờng phức tạp, nhiều yen tô tác động, với sô lượng lớn, thậm chi vò hạn các trường hợp có thê xãy ra đòi hói lượng thông tin huấn luyện rât lớn, khá nàng phán đoán, suy diễn tốt vả khá năng tính toán đáng kê

Năm nãm tra lại dây cũng có rất nhicii thành tựu cùa tri tuệ nhản tạo hành dộng giông người Apple, Amazon Google lằn lượt cho ra đời trọ lý ảo Siri, Alexa và Ok Google Trợ

lý áo cua Google thậm chi cỏn nói chuyện như người thật, rất khỏ nhận biết Trạ lý áo cũng dược dùng trên xc như Kiki cùa VNG Vivi cùa VinGroup Hon nữa Mcta AI cũng giới thiệu M2M-I00 chương trình dịch máy với hon 100 ngôn ngữ Xe diện của Tesla hoàn toàn

tự lãi trên cao tỏc Đặc biệt việc AlphaGo Zero tháng được nhá vô đinh cở vây lã một tin hiệu rất lạc quan VC khá năng tri tuệ cùa máy móc hiện đại

Tuy nhiên, các mô hình học có giám sát cần lượng dừ liệu khống lồ trong khi các mõ hình phi giám sát hoặc bán giâm sát hiệu quá chưa cao Vi vậy các trợ lý áo giọng nói vẫn chưa thực sự biêu cám, còn Tcsla thi ván chưa chạy hoãn toàn tụ dộng trẽn đường phô.1.1.3 Nhận thức hợp lý

Nhận thức hợp lý hay gọi lã nhận thức khách quan, độc lập với ý muon chú quan cùa con người Tử xa xưa ờ phương Tây logic hình thức được dùng trong trường hợp nãy đẽ lập luận, suy diên 0 phương Dông cùng có ngù hành, âm dương Thòng tin và tri thức cân phái được chuyên đôi sang câu trúc logic tương ứng thưởng lã dưới các dạng luật Sau đó

ta có the xây dựng các chương trinh, thú tục đe suy luận Các ứng dụng phố biển là các hệ chuyên gia chân đoán bệnh như MYCIN, xcm tu vi, hộ trự giúp ra quyct định

Tuy nhiên, đẽ thực hiện dược suy diễn thi các thõng tin can đây dũ chác chăn, il biến đỏi theo thời gian Thông thường, đày là các quy luật chung mang tinh bât biến trong triết học, trong vù trụ và khi ãp dụng cho từng cá thê, từng trường hụp cụ the thi thường cõ độ sai lệch nhát dinh Chủng hạn trong tù vi, các năm tam tai con người thưởng hay gặp tai ương, bệnh tật Nhưng một người nào dỏ vi ăn ở có dire độ nen năm dó họ van binh yên khỏe mạnh nảm ngoài quy luật chung trên Như vậy, nhận thức hạp lý là nhận thức được các quy luật chung, cách suy diễn chung cùa vũ trụ Nhận thức như vậy không sai nhưng cùng không hoàn toàn cụ thê chính xãc

1.1.4 Hành động hợp lý

Hành dộng hợp lý là cách mả các tác tú (agent) thực hiện khi nó không được cung cấp thông tin dầy đù toàn diện, khi khá núng suy diễn hạn chế nhưng vần cố khá nủng hành động tuân theo các luật hay quy dịnh chung E)ôi với con người, đây là cãc hành dộng theo thói quen, theo kinh nghiệm, phan xạ hay dược học hòi rên luyện mà không cần phái suy nghĩ quá nhiều Chăng hạn các cầu thu bóng đá thưởng chơi bông theo thói quen do luyện tãp nhiêu mà có I lọ không có thời gian suy nghĩ vi các tinh huống dicn ra thường quá nhanh

vã thưởng xuyên Vì vậy, các hệ thông hành động họp lý thường sù dụng các hàm kích hoạt, cách suy diễn gián đơn các mõ hình học máy hay mạng nơron nhãn tạo ơ mức độ gián tiẽp

Rat nhiêu hệ thõng hành dộng hợp lý ra dời trong thời gian gàn đây như các hệ thòng

hỗ trợ người lãi thực hiện cánh báo đi chệch làn cành báo va chạm phía trước, cành báo vượt tốc độ cánh báo điểm mù V.V Các hệ thống camera an ninh cánh báo hãnh vi đột nhập

tữ người lọ, canh báo không dco khâu trang, V.V Do đây lã ứng dụng trí tuệ nhãn tạo khá phò biến trong thực tế hiện nay, trong phần sau, ta tim hiếu sâu hon về tác tứ thòng minh này.1.2 TÁC Từ THÒNG MINH LÀ GÌ?

1.2.1 Khái niệm tác từ thông minh

Tác tứ (hay tác nhãn) thõng minh (knowledge based agents) là một phần mềm hoặc thiết bị có kha năng cám nhộn môi trường, xử lý và đưa ra tác động, kết qua Tác tư thông minh không hành động mang tinh bột phát, chu quan Đây là hộ thõng trí tuệ nhãn tạo hành động hợp lý Tác tư thông minh có khá năng cam nhận, học hói suy luận và tim kiêm trong cơ sớ tri thức hãnh dộng phũ hợp vởi hoàn canh, diêu kiện, mõi trường xung quanh [hình 1.1) Chăng hạn trong thict bị hồ trợ người lái thông minh, với mục đích hò trợ tài xể lái xc dóng luật giao thông và dam bao an toàn hơn là chì dựa vào hành dộng chú quan cùa tài xê Cơ sơ tri thức là các luật VC di sai lãn va chạm với phương tiện phía trước hay di vượt tòc dộ cho phép Trong quá trinh di chuycn, xc dược trang bị cãc camera de liên tục quan sát mọi thứ xung quanh trên đường như làn dường, phương tiện phía trước, biên báo tóc dộ cùng như thu nhận thông tin vê tóc độ, xi nhan cùa xe Tri tuệ nhãn tạo dược sir dụng đê phát hiện làn dường, nhận diện biền báo tốc độ, nhận diện và dự đoán khoáng cách đến phương tiện phía trước Sau dó ta thực hiện một sô suy luận logic đơn gián và tim kiêm trong tập luật có san đê điêu chinh tay lái trớ lại đúng làn, giám tốc độ hoặc dánh lái tránh va chạm

Hãnh động

Hlnh 1.1 Tãc tử thõng minh (knowledge — based agent).

Cám nhận (Perception): lả khá năng thu nhận (hông tin thô từ môi trưởng xung quanh thông qua cãc cám biên Hiện nay tác tư cam nhận thõng tin chu yểu là hình anh, âm thanh, vãn ban thòng qua các camera, các cam biên âm, các tệp vãn ban nhật ký (log flics).Học hòi (Learning): lã quá trinh thu nhận tri thức và kỹ nãng thông qua việc tự rên luyện, tự riit kinh nghiệm, lự tim hiêu tự nghiên cửu hoặc thông qua sự truyền đạt của người khác Có nhiều cảch học như học có thay (học giám sảt supervised learning), học không thây (học không giám sát-unsupervised learning), học bán giám sát (semi-supervised learning) tự học (self-supervised learning), học liên tục (continuous learning), học suốt dởi (lifelong learning), V V Chăng hạn, tré được dạy ờ trường lã khi vê nhá em chào cha mẹ và mồi lần vé nhà tré ngoan đều làm dũng như thế Tuy nhiên, học hòi chú yếu dừng lại ỡ việc bất chước, có thê họp lý vói hoàn cánh nãy nhưng lại không phũ hợp trong trưởng hợp khác.Suy luận (Inference): Suy luận lã quả trinh kết hợp các tri thức đề tim ra câu trá lời cho một truy van hoặc một gợi ý dựa trẽn cãc tri thức đà biẽt, trẽn co sớ tri thức đà có vả phương pháp luận nhât dinh nào dó Trong logic học suy luận lã hình thức tư duy cho phép rứt ra một phán đoán mới từ các phán đoán cù theo một logic nhât dinh nào dó Việc lập luận

lừ cái chung đến cái riêng được gọi lã suy luận dicn dịch hay suy diền (reasoning) Ngược lại, lập luận tữ cái riêng den củi chung gọi lã quy nạp (inductive) Trong tri tuệ nhân tạo, các phương pháp suy luận phổ biến lã suy luặn logic, suy luận không chắc chán Suy luận là cách đe ta mơ mang hiểu biết Suy luận giúp tác tứ thông minh hãnh động hợp lý hon ơ các điêu kiên, hoàn cành, mòi trường khác nhau Trong ví dụ trên, neu ta dưa thêm luật là nêu

vè nhà gặp ai thi chào người ây Khi đõ, nêu vé nhà gặp ông, bà thì bé sẽ chào ông bà, gặp

cò hay di bé cùng chào cô, dì

Cơ sử Iri thức (Knowledge - base): Tri thức thê hiện mối quan hệ giùa cãc sự kiện, hiện tượng, hãnh vi trong thực tê Tri thức được biêu diễn dưới dạng các biêtt lượng Cơ sở tri thức là nơi lưu trừ các biêu tượng này cho phép việc cộp nhựt, truy van tri thửc một cách hiệu qua thuận tiện Chăng hạn, trong cơ sơ tri thức cùa tre cỏ câu khi ra dưỡng, nêu gặp người lớn thi phái chãp tay, lé phép chào Tre cùng dược biêt chú còng an bác sì, cô y tá là người lởn Thực tẽ khi gập công an trẽ sè thực hiện suy luân và truy vấn trẽn cơ sỏ tri thức cùa minh đẽ nói: “cháu chào chú công an"

Ngón ngử biếu diễn tri thức là cách thức dùng đế biểu diễn tri thức trong co sờ tri thức Ngỏn ngừ biêu dicn tri thức có thê lã ngôn ngử tự nhiên, ngôn ngừ lập trinh, ngôn ngừ suy luận (như LISP hay Prolog) Ngôn ngữ thường gôm hai phân là cú pháp và ngũ nghĩa

Cú pháp bao gồm tập các từ (hay các ký hiệu), quy tắc liên kết các từ đè tạo ra các câu Ngữ nghía cho phép xác định ý nghía cũa câu trong thực tè

Thực tè chủng ta có the thày một sô loại ngôn ngũ biêu dicn tri thúc được liệt kê chi tiẽt trong báng sau (bâng I I) Trong sô đõ logic mệnh đê biêu diên các sự kiện (facts) ròi rạc sứ dụng cảc phép toản logic như hội tuyên hay phũ định Sụ kiện trong logic mệnh đê

có cảc giả trị đủng, sai hoặc không biết

Bàng 1.1 Một số loại ngôn ngữ biéu diển tri thức thõng dụng

Ngôn ngữ biền diễn

tri thức

Sụ vật, hiện tưọtig dược biêu diễn trong the giới thực

Giá trị logic

Logic mệnh đề Sư kiên Diing'Sai’Khong biết

Logic vị lữ Sự kiện, dối tượng, mồi quan hệ Otmg'Sai'Khong bict

Logic VỊ tìr thỏi gian Sự kiện, doi tượng, mối quan hệ thời

Giã tri 'rong khoáng đà hiet

Logic vị từ, là sụ mờ rộng cùa logic mệnh đê biêu diẻn các sự kiện, đôi tượng (objects)

và các mối quan hộ chung (relations) sư dụng các phép toản logic và các lượng tử VỚI MỌI TÓN TẠI cho ra tương ứng các giá trị đúng, sai hoảc không biết mà tác tứ cám nhặn được

Lý thuyết xác suất cùng biêu diễn sự kiện bang các xãc suat có điêu kiện và cho ra lưong ứng mức độ tin cậy trong khoáng [0, I] Lý thuyêt xác suãt cho phép suy luận không chác chăn hay suy luận ttrong doi

Hãnh dộng: là việc thục hiện một việc phục vụ mục đích nào đó chảng hạn trèo cây hái rau nhò cò V.V Hãnh động hợp lý thường được dẫn dal bởi suy luận họp lý hoặc cùng

có thê theo phan xạ lự nhiên

1.2.3 Phàn loại tác tử thông minh

Tùy theo kha năng tư duy cùa tác tứ người ta phân loại tác tứ thông minh như sau:

— Tài lũ hành động theo phán xạ dơn giãn (simple reflex agents): Tác tữ chi căm nhận

được các tín hiệu đơn gián là các mệnh lệnh từ mòi tnrờng Nó sư dụng cơ sơ tri thức là các luật diet! kiện thực thi hãnh dỏng (condition-action rules) và áp dụng trực tiếp các mệnh lệnh

đê thực thi hành động Chăng hạn như máy hút bụt (vacuum cleaner)

— Tác tứ hành (lộng theo phán xạ có điêu kiện (model-based agents): Tác tứ nhận được

các thông tin phức tạp với rât nhiêu trạng thái khác nhau Thông thưởng, các trạng thái này

được biêu dicn dưới dạng không gian trạng thãi (state space) Tác tư càn tim kiềm xem thè giới đang ở trạng thãi nào đê ra hãnh động hợp lý theo các luật neu thì trong cơ sờ tri thức.

Tác tử hãnh động theo nine đích (goat-based agents)' Khi không gian trạng thãi quả

phức tạp, tác từ cần xác định thêm mục đích nhất định đê dưa ra lựa chọn thông tin họp lý,

kè hoạch bài ban dê dưa ra quyèt dinh hành dộng Đây là tác tứ có thê tim kicm và dưa ra kè hoạch trước khi hành động

Tác tử hành dộng theo lợi ích (utility-based agents): Trong môi trường cạnh tranh

có quá nhiêu tác tữ có cùng mục đích, mỗi tác tứ phái đưa ra hành động hợp lý đam bao lợi ích cua mình

- Tác tứ hành động từ những gì học được (learning agents): Tác tư có khá năng học

hói từ các kinh nghiệm quá khứ suy luận đẽ hãnh động hợp lý nhắt khi mỏi trưởng luôn thay đối Dây là tác tử thõng minh mức độ cao nhất

1.3 LỊCH sữ HÌNH THẢNH VÀ PHÁT TRIỂN

1.3.1 Một số sự kiện chinh

Khái niệm tri tuệ nhân tạo được ra dõi nủm 1950 bới nhã toản học nhã logic học vả cùng là nhà mật mà học người Anh lên là Alan Turing Ông đưa ra phép thứ Turing (Turing Test) de chứng minh máy móc có thê nh,ín thức và suy nghĩ giông con người Phép thứ bao gỏm một bỏ càu hói được người thâm van đưa ra cho ca người và máy Người thì chi có thè trá lởi trung thực còn mây thi cô thẻ nói dối Neu người thâm vấn không the phát hiện được

đó lã càu trã lời cùa người hay máy thì có thế nói máy thông minh tương tự con người Phép thứ này den nay van dược dùng đê dành giá các mõ hình trí tuệ nhân tạo và mức độ khách quan cùa nó hoán toàn phụ thuộc vào bộ càu hoi hay được gọi là bộ dữ liệu thư nghiệm Nhừng núm 1950 củng chứng kiên sự ra đỡi cùa ngôn ngừ lập trinh tri tuệ nhân tạo LISP (List Processing) do John McCathy tại Viện Còng nghệ Massachusetts

Trong những nãm 1960, nhiêu dè án nghiên cứu tri tuệ nhãn tạo ra dời, trong dõ nòi bặt nhắt là bộ giai vần đe tống quát GPS (General Problem Solver) được đề xuất bưi Arthur Samuel vã Herbert Simon hay trợ lý ão (chatbot) Alexa dùng đẽ phân tích tâm lý được phát triển bời Joseph Weizenbaum

Đâu những nãm 1970 có sư xuất hiện cùa hệ chuyên gia MYCIN dũng dê chân đoán nhiêm trùng mâu do Edward Shortliffe phát triền dựa trẽn ngôn ngữ LISP tại Đại học Stanford (Mỹ), ngôn ngừ lập trinh Prolog (Programc en logique) ra đời bới Alain Colmcraucr

và Robert Kowalski cho phép suy luận tự động dựa trên logic Tuy nhiên, cuôi những nám

1970, các hường nghiên cứu tri tuệ nhân tạo lại rơi vào ngõ cụt vi kha năng ứng dụng còn rãi hạn chẽ Dãy gọi lã "mùa đông đâu tiên" của ngành Trí tuệ nhãn tạo

Đâu những nãm 1980, trí tuệ nhàn tạo lại bùng trớ lại với việc úng dụng các hệ chuyên gia mạng nơron nhãn tạo vào các ngành kinh tế thưong mại công nghiệp như trong máy ánh máy giặt Nhưng đến cuối những nủm 1980 đầu những năm 1990 thi mùa đông tri tuệ nhãn tạo lẩn thử hai lại quay trờ lại.

Năm 1997, máy tinh DccpBluc lân đâu tiên dánh bại vua cờ Garry Kasparov nhờ vào sức mạnh tinh toán siêu việt lúc bẩy giở Liên tiếp các năm tiếp theo, nhiều tác tư thõng minh

ra đởi như KISMET (1998) cỏ the phán hồi bâng các biều cám thông minh AIBO (1999) có các kỹ năng vã tinh cách phát triển theo thời gian hay ROOM RA (2002) có khả năng tự quét nhà

Những nản» 2010 là sụ bùng nó cùa trí tuệ nhân tạo nhờ vào dừ liệu lớn (big data), học sâu (deep learning) vã nủng lực tinh toán mạnh mồ (với GPU) Rất nhiêu sán phân» tri tuệ nhãn tạo ra đời như trợ lý áo giọng nỏi SIRI (2011) cùa Apple trang bị trẽn điện thoại iPhone, cùng vói máy hói dáp Watson (2011) cùa IBM, trợ lý áo (chatbot) Eugene (2014), trợ lý áo Alexa (2014) cùa Amazon giúp tin» kiềm hàng băng giọng nói, trợ lý ao (chatbot) TAY (2016) cũa Microsoft và đậc biệt là máy choi cờ vây AlphaGo (2017) cũa Google đã đánh bại nhà vô địch cừ vây thế giói lúc đó lã Kha Khiết Diều này lã đặc biệt bơi vi cờ vây khỏ hơn cờ vua rat nhiêu lân

1.3.2 Một so định hướng

Trong hon 70 nân» phát triền, tri tuệ nhãn tạo đà chứng kiến rất nhiều thủng trần» Tuy nhiên, có quy luật cứ lo đến I5 nảm lại xuất hiện phương pháp luận mới với sức mạnh vượt trội so với các phương pháp cũ

Trong bon tháp ký đâu tiên, trí tuệ nhân tụo chi tập trung với các hệ suy diễn, hệ tri thức hay mỏ hình đồ thị xảc suat với rat nhiều kỹ vọng nhung mang lại nhừng thát vọng Các hệ thống trí tuệ nhãn tạo thời kỳ nãy không thê triển khai ờ quy mò công nghiệp Tuy nhiên, tư duy tinh toán chính xác dã chuyên dân sang tính toán xác suat phù hợp vôi thực tế hon

1 lai thập kỹ tiẽp theo, các phương pháp học máy chuyên dãn thành học mảy thống kè Trong đó, tư duy thiết kế giái thuật chuyển dịch sang tư duy học xấp xi mô hình chinh xác chuyên sang thong ké sò lớn Ngoài ra có sự thay đòi cân bán trong cách ticp cặn các ngành ứng dụng, từ thief ke giai thuật sang gán nhàn dừ liệu Thời kỳ này cũng băt đãu xuất hicn nen công nghiệp dựa trẽn học máy vôi việc dịch thuật, nhận dạng đạt độ chinh xác chap nhận được Dặc biệt, khái niệm dữ liệu lớn đã bàt đâu manh nha cùng với sự phát triên cùa Internet.Trong mười năm gân dây cộng dòng tri tuệ nhân tạo chứng kiên cuộc cách mạng ve học sâu băt đãu tử năm 2011 Ngoài ra chúng ta còn cám nhận được sự bủng nõ cua dừ liệu lữn từ Internet Internet vạn vật cảc hệ thống camera, bùng nỏ số hóa vã chuyên đỏi số trong

tàt ca các ngành nghè, linh vực cua cuộc sống Đặc biệt là sự chuycn mình mạnh mẽ cua các

hệ táng tính toán với điện toán đám mảy điện toán biên cũng như GPU TPU

Trong nàm nâm qua với cú hích tử AlphaGo, rắt nhiêu nước đủ xây dựng các chương trinh phát triển trí tuệ nhàn tạo quốc gia Tri tuệ nhàn tạo cùng thâm nhập vào mọi mặt của đời sông, xã hội và trở thành ngành công nghiệp phô quát Các tập đoàn công nghệ lớn trên thê giới cũng định hĩnh lại minh thành các tập đoàn tri tuệ nhân tạo

Bãi học lớn nhàt trong 70 núm nghiên cứu tri tuệ nhân tạo đó là: Phương pháp phô quát nào tận dụng tồi đa sức mạnh tinh toán sẽ trớ nên hiệu quã nhất và cách biệt với phần còn lại cua the giới

1.4 CÁC LĨNH VỰC NGHIÊN cừu VẢ ỨNG DỤNG

Tử khi học sâu ra đời năm 2016 tri tuệ nhãn tạo phát triển mạnh mè cã về nghiên cữu

vã ứng dụng trên mọi lình vực cua cuộc sồng

1.4.1 Cảc lĩnh vực nghiên cứu

1.4.1.1 Cám nhận

Cám nhận thông tin tử môi trường xung quanh là nhiệm vụ quan trọng nhất giúp con người thích nghi với cuộc sõng Những nãm gân dây cùng với sư phát triển cua Internet vạn vật (Internet of Things - loT), rât nhiêu các loại cam biên dược ra dời nhăm trang bị cho máy móc cỏ kha nủng cám nhận tốt hon Ngoài các camera có độ phán giai ngây căng cao (Full HD, 4K) còn có cảm biền âm thanh, cảm biền nhiệt độ, căm biến độ sâu (lidar, radar), cam bien tôc độ cam biên hông ngoại, cám bicn siêu âm (sonar), V.V Với lượng dữ liệu thu thập được tử mòi trường ngày câng lớn tri tuệ nhãn tụo ngây càng phát huy tốt vai trô cùa minh đề có thể tìm ra nhiều tri thức có giá tạ Trong đó chững ta thấy nỗi bật cãc lĩnh vực hẹp sau:

Thị giác máy tính

Thị giác mây tính là lĩnh vực nghiên cứu hẹp cua tri tuệ nhân tạo giúp máy móc hiểu được sự vật hiện tượng, hành động, hãnh vi trong cãc ánh số hay các video tương tự con người Thị giác máy tính nghiên cứu về ánh và video sâu hơn so với lình vực xư lý ánh truyền thông Thi giác máy tinh được nghiên cứu và phát tricn mạnh mẽ trong những nãm gần dây sau sự ra dời cua mạng nơron tích chập (Convolutional Neural Network - CNN) Các hướng nghiên cứu chính cũa thị giác máy tinh dựa trẽn CNN gôm:

- Phân loại ành: Cho trước một tập ảnh trong đó chứa một loại nhàn nào đó như mèo, chó, chim, cá, ó tô, xe máy, V.V Nhiệm vụ cùa máy là phân loại đúng ành nào di lien với nhân nào Có rãt nhiêu mạng CNN ra đời cho mục đích này như AlexNct VGGNct RcsNct

- Phàn vùng ánh: là việc phân chia ranh giới cùa từng vật the trong anh với nhicu mạng CNN nói bật như Unet FCN vã được dũng chu yểu cho các ánh y tế ánh viễn thám.Nhận diện vật thê 2D/3D: là việc nhận ra hộp bao đỏng cũng như nhàn của từng vật thè trong các ánh 2D ãnh 3D Các mạng nưron nôi bật gồm có YOLO Faster-RCNN, Point-Pillar.

- Phân vùng vật the: Tương tự như nhận diện vật the nhưng thay vì hộp bao đóng thi phải nhận diện ranh giới cùng như nhàn tương ứng cúa vùng đó chủng hạn khoang vùng vet dầu loang, vùng han gi, V.V Một số mò hình nôi liếng như Mask-RCNN, YOLACT

- Nhận diện hành dộng/hânh vi: là việc xác dịnh nhãn cho các hành dộng/hành vi cùa con người trong video, chăng hạn nhận diện một sô hành động cơ ban cùa người già như đi

bộ cúi xuống, ngă Việc nãy rãt dễ dâng với con người nhưng thực sự lã thách thức với tnáy mốc Tuy nhiên, các mò hình học sâu hiện đại đà cỏ the giãi quyết tốt vấn đề này như là VoxclPosc, DccpPosc

- Sinh anh'vidco: De lãm chu một sụ vật, hiện tuọng, ta phái có kha nâng sinh hay tái tạo ra nó Các mô hĩnh sinh đang phát triến mạnh đê tái tạo khuôn mặt giọng nói, khung cành, thậm chi hiện nay công nghệ có thê giúp tái tạo cà the giói áo (mclavcrse) Các mô hình GAN, DALL.E dang dược dùng rộng rãi cho bài toán này

Xứ lý ngôn ngữ tụ nhiên

Xử lý ngôn ngữ tự nhiên lã linh vực nghiên cứu khả năng mây mỏc hiểu được ngôn ngừ cùa con người dưới dạng nói hoặc viết Một số hướng nghiên cứu chinh trong lình vực này bao gom

HÓI đáp: nghiên cửu cách thức máy móc nói chuyện, hội thoại một cách tự nhiên bằng ngôn ngừ con người Các mỏ hình nổi bật là BERT, PhoBERT, BIDAF vã XLNct

- Phân loại vàn ban: là việc xác định nhàn cho từng đoạn vãn bàn, chảng hạn chính trị, kinh te, kỹ thuật, the thao Các mô hình nối tiếng gồm BERT PhoBERT, RoBERT hay XLNet

Tóm tát văn ban: lã cách diễn giãi đoạn vân bán một cách ngăn gọn nhất với hai hướng chính lã trừu tượng hóa vả trích chọn Một số mô hình có hiệu quà lủ BERTSumAbs, BERTSumExt và ƯniLM

Phân tích cám xúc: là cách hiếu được câm xúc con người gói trong các đoạn văn bán Bert PhoBert đều có thê sứ dụng cho mục đích nãy

- Chuyên đổi tiêng nói thành vãn ban và ngược lại: là cách nhận dạng lời nói, câu nói

và chuyên sang dạng vãn ban hoặc ngược lại chuyên dôi văn ban viet thành nói Các mõ hình nói bật hiện nay là Conformer FastSpeech

- Dịch máy: cách thức dịch từ ngôn ngũ này sang ngôn ngũ khác chảng hạn dịch từ tiêng Anh sang tiêng Việt và ngược lại Các mô hình nôi bật là NLLB-200 có thè dịch 200 ngón ngừ khác nhau.

- Học sàu: lã cách thức mỏ phóng nào bộ cùa con người bâng mạng nơron nhân tạo

I lọc sâu dưa den một cuộc cách mạng sâu rộng cho trí tuệ nhàn tạo, biên lĩnh vực này trơ thành ngành công nghiệp phỏ quát quan trong tại rãt nhiêu quốc gia Ngoài việc học cõ giám sát không giám sát trong học sâu ngưõi ta cỏn phát triền các phương pháp học bán giám sát, tự học Các mô hình học sâu phô biên gôm mạng noron đa tâng (ANN), mạng nơron lích chặp (CNN), mạng nơron hôi quy (RNN), mạng nơron có khôi dư (residual neural network),

cơ che tập trung và mạng biến đỏi (transformer)

Học tăng cưởng: lã một lĩnh vực con cùa học máy nghiên cứu cách thúc giúp cãc tác

tứ có thê thục hiện hãnh dộng họp lý để tối da hỏa lọi ích cho từng tinh huống cụ the Các hướng nghiên cứu trong học tâng cưỡng bao gôm khai phá hiệu qua học suõt dời dám bao

an toàn và sứ dụng học sảu cho học tăng cường Ngoài ra việc kết hợp mô phông với học lủng cường, hệ đa tác từ vói học táng cưởng đang cùng lã xu thế

- Học chuyến tiếp: là việc lưu các kiến thức dà học được khi giãi quyết bài toán và áp dụng nó cho các bài tương tự Học chuyên tiép dược dùng phô biên với các mô hình học sâu

đẽ tận dụng mõ hình được huân luyện với lượng dừ liệu lớn đà gán nhăn

1.4.1.3 Lặp luận và suy diến

Trong ky nguyên học sâu cùa tri tuệ nhân tạo, lộp luận và suy diền càng trơ lén rât quan trọng vì mạng nơron nhãn tạo giong như một cái hộp đen Các hướng nghiên cứu chinh hiện nay bao gồm

- Tri tuệ nhãn tạo giái thích dược (Explainable Al): là cách thức giúp con người có thê hicu và tin tương vào kct quá nhặn dược từ trí tuệ nhân tạo nhát là khi dược áp dụng trong lĩnh vực y te chãn đoán bệnh

Lập luận bủng mạng nơron nhân tạo (Neural Network Reasoning): lã việc sir dụng mạng nơron đé lập luận Xuất phát từ nhận định cùa Bolton Léon nàm 2014 rằng có tồn tại

cách lập luận cua con người không phái dọng hình thức (formal» cùng không phái dụng logic (logic) mà vần hiểu được Dần chững là khi chúng ta xem một bức ánh hay nghe một cảu phức tạp chủng ta vần hiẽu được mối quan hệ giừa các vật thê trong bửc ảnh hoặc cãc thành phần trong càu Nhung chúng ta lại không thấy có một cách lập luận hĩnh thức hay logic trong đõ Hai hướng ticp cận lập luận bảng mung nơron nhân tạo lã dira ra chuỗi ân các vị từ thõng qua sự hỏi tiếp và tỏng hợp chương trinh rỗ ràng Một số mạng nơron nhân tạo dùng cho việc lập luận nối bặt gồm MANN vã MACNet.

1.4.1.4 Hành động

Hành động là quá trinh con thục hiện các quan hộ giữa người với the giới tự nhiên, xã hội Động co mục đích của hành động xuât phát tử nhận thức, tư duy của con người Có hai dạng hãnh động chinh của con người là lao dộng và giao tiếp

- Lao động có thê là bâng tri óc đưa ra quyết djnh hoặc băng chân tay thao tác cụ the Dây là hướng nghiên cửu cùa lĩnh vực robot, trong đó kct hợp ca tự động hóa Internet vạn vật và tri tuệ nhân tạo

- Giao tiếp cùa con người vẫn chủ yếu qua ngôn ngừ tự nhiên Việc nhận dạng và tông hựp tiêng nói, vãn bán trong trí tuệ nhàn tụo đang có những ticn bộ ràt lớn ngay cá với các ngôn ngừ cùa các dân tộc thiều số

ra các quyết định mà không cần sự can thiệp của con người được xem là trí tuệ nhân tạo mạnh sẽ dược phát tricn trong tương lai Trong phân sau chủng ta sẽ xem xét một sô hệ thông trí tuệ nhàn tạo hẹp dang dược ứng dung phô biên trên thê giới

1.4.2.1 Hệ hó trợ lál xe

I lộ hồ trợ lái xe là ứng dụng trí tuệ nhãn tạo trong ngành công nghiệp ò tô giúp cho việc lái xe an toàn hơn thoái mái vả dề dàng hon hay gọi là xe tụ lái Tcsla vần là nhà sán xuất xe tự lái lớn nhat the giới vói mức độ tự động gan như hoãn toàn trẽn cãc đường cao tỏc Tcsla đang là công ty công nghệ lớn nhát the giói và ông chù Elon Mu.sk cùng lã người giàu nhất thê giới vói khôi tài sán gân 400 ty dô la Mỹ Nãm 2022 Baidu cùng giới thiệu xe

tụ lái cấp độ 6 phục vụ cho ứng (lụng gọi xc cùa minh dự định triên khai ớ 100 thành phò cùa Trung Quõc Xe tự lái được trang bị các camera, cảm biến đo độ sâu Lidar và sứ dụng tri tuệ nhân tạo đê cảm nhận toàn bộ mỏi trưởng xung quanh, học dụ bão dự đoán, lập kế hoạch, ra quyết dịnh điều khiển.

1.4.2.2 Hệ hồ trợ giao tiép

Đây lả lĩnh vực ứng dụng tri tuệ nhãn tạo cho phép mảy móc giao tiếp với con người bang ngôn ngừ tự nhiên Trên thê giới, rat nhiêu ứng dụng giao tiếp ra đời như trạ lý ào Siri trên máy điện thoại iPhone Ngoài ra còn có Alexa Google Voice, Google Translate Ngay

ờ Việt Nam các tông đãi tra lời tư động thay cho tỏng đài viên được sư dụng ơ Viettel lỉơn nừa cãc trọ lý áo Kiki Vivi cũng được sử dụng trẽn các xe ô tô giao tiếp với con người một cách tự nhiên

1.4.2.4 Hệ tìm kiếm, lọc thông tin

Tìm kiềm thông tin cá VC vãn bán, hình ánh giọng nói là nhu cảu không the thicu cua con người trong xà hội hiện đại ngày nay Đây là lĩnh vực cõ sự ứng dụng mạnh mè cua tri tuệ nhãn tạo giúp mang đến cho người dùng các thõng tin thực sự hữu ích nhất Các ỏng lớn còng nghệ như Google, Baidu coi trí tuệ nhàn tạo như là công nghệ lòi của nền tâng tim kiếm cứa mình

1.4.2.5 Hệ hỗ trợ ra quyết định

Dây là việc ứng dụng trí tuệ nhàn tạo đê nhận dạng, dự đoán, dụ báo, rd quyêt định nhai là trong các lĩnh vực tài chính, y lê WorldQuant là lập đoàn đa quốc gia sử dụng tri tuệ nhân tạo đẽ phân tích dừ liệu tài chính trẽn toàn cầu dự đoán, dự báo sự tăng trướng cua giá

cổ phiêu, hỗ trợ rất hiệu quá cho nhà đằu tư ra quyết định Ờ Việt Nam hệ thống Di Brain phân tích hĩnh ánh X-quang, ho trọ bác sỉ chân đoán bệnh cho bệnh nhân viêm phôi

Đê dán chú hóa ứng dụng tri tuệ nhản tạo các nen tang tri tuệ nhân tạo không mã hoặc

ít mã đã được ra đời giúp cho người không biết lập trinh cũng có thê ứng dung Độc biệt, các

mỏ hình tri tuệ nhãn tạo nen táng (foundation models) cùng đà được đẽ xuất giúp rút ngủn thời gian triền khai các ứng dụng này trong thực tế Dây cùng lã nhùng chú đe đang và sè được ticp tục nghiên cứu và phát tricn trong thời gian tới

Chương 2 GIẢĨ QUYẾT VÁN DÊ BÀNG TÌM KIẾM MÙ

Trong cuộc sống, hẳng ngày chúng ta luôn phai đối mặt với rắt nhiêu vấn đe về ăn ớ sinh hoạt, đi lại lãm việc, giao tiếp, vui chơi giãi tri Chúng ta giành phần lòn thởi gian trong ngây đe giài quyết van đề Mỏi vấn đề thường xảy ra trong một không gian nhất định, vấn

đê có the được giai quyết đon gián nhắt băng cách tim kiêm trong tắt cá các phương án có thè xây ra trong không gian nảy Giải pháp lim được cỏ thỏ là chắp nhận được, tốt hon lõi nhất hoặc mang lại lợi ích Trong chương này chúng ta sẽ tim hicu cách biêu diễn bài toán băng không gian trạng thái, giái quyết vấn đề bàng lim kiếm vã các giái thuật tim kiểm không

có thông tin hay côn gọi là tim kiếm mù

2.1 BIÉU DIẼN BÀI TOÁN TRONG KHÔNG GIAN TRẠNG THÁI

Trong trí tuệ nhãn tạo, một cách đê biêu dién bãi toán là sử dụng không gian trạng thái Đây là đồ thị cỏ hướng, trong đó mỏi đinh biểu (lien một trạng thãi là tinh trạng có thề xây

ra cũa một sự vật hiện tượng cụ Ihẽ mã con người có thê quan sát được, mỗi cạnh lã một phương ãn chuycn đôi trực tièp tử trụng thái này sang trạng thái khác Với moi bãi toán, người ta quy dinh tập không rồng trạng thái băt dâu lã tình trạng hiện tại mã con người quan sát được và tập không rỗng các trạng thải kèt thúc lã linh (rạng mã con người (hay tảc lữ) mong muốn đạt dược Chẳng hạn, một con hò rinh bằt chú tho phục vụ bữa tôi Nó quan sát tãt ca các động thái cũng như dự kicn các tinh huống có the xảy ra khi tiêp cận con mói Đợi đên khoáng cách dù gần vả thò không đẽ ý, nó lao ra vổ môi dê giãi quyết xong bừa lôi Trong một sô tài liệu, không gian trạng thái dược coi là tập các dôi tượng, trạng thái, phương

án chuyên trạng thái cỏ liên quan đến bài toán (1 ] Tuy nhiên, cách nhìn nãy còn chung chung

vã chua bao quát được hết vãn đề trong tri tuệ nhân lạo hiện nay Trong quy trinh xây dựng các hộ thông thông tin, việc dâu ticn cân làm là khao sát phàn tích các yêu câu VC thông tin, xác định các ca sử dụng, các tác nhân liên quan cũng như các luông thõng tin trao đỏi trong

hệ thống Tương tự trong quy trinh xây dựng, các tác từ thục hiện một số tác vụ mang tinh trí tuệ thòng thường không có tác nhân, chi có một dòi lượng can quan sát, công việc phân tích các chức năng cản đáp ứng khao sát không gian trạng thái cua tửng chức năng là tiên

quyct và tôn nhiêu còng súc Với mỏi chúc nãng việc khao sát không gian trạng thãi được thực hiện theo các bước sau:

- Xác định cụ the đối tượng mả tác tử quan sát

Xác đinh tập tất cá các trạng thái cỏ thề xảy ra của đối tượng, trong đó có trạng thái bát đằu và trạng thái kết thúc

- Xác định tát cá các bước chuyên có the có tử trạng thái này sang trạng thãi khác và xây dụng dô thi chuyên trụng thãi

- Xác định cách thức biêu diên và lưu trữ không gian trạng thãi

Vi dụ hệ thõng hồ trợ lãi xe thõng minh thực hiện chức nùng điêu khiên phương tiện qua giao lộ Không gian trạng thãi cùa tin hiệu điều khiên giao thõng tại cảc giao lộ được biểu diễn như trong hình 2.1 gồm ba trạng thái là: đen đõ đèn vàng và đèn xanh Trang thái đâu là trang thái đèn tín hiệu hiện tại mã tãc tứ quan sãt dược, trang thái cuỏi lã dèn xanh dê

có thê điêu khicn phương tiện di chuyên qua giao lộ

Hình 2.1 Khóng gian trạng thãi tin hiệu đèn giao thông.

Phức lạp hơn hây xem xét trò choi tháp Hà Nội (hình 2.2), trong đó có n cột và m đĩa Đỉa được đật trên các cột dám bao nguyên tãc dĩa năm dưới phai có kích cỡ lớn hơn dĩa năm phia trên Ban đâu tãt cà các đìa nãm trên cùng một cột Người chơi SC thực hiện chuyên dĩa qua các cột đâm bào nguyên tác trùn Trỏ chơi SC kết thúc khi tất cà các đỉa cũng nằm trẽn một cột khác Giã sữ trô choi cỏ 3 cột 1.2 3 vâ 3 đìa a b c cỏ kích cở giâm dần Ta ký hiệu moi trạng thái cua trò choi lả (i j k) nêu đĩa a năm trẽn cột i đĩa b năm trên cột j đĩa c năm trẽn cột k trong đó i j k không nhắt thict khác nhau Trạng thái ban đầu của không gian trang thãi trỏ choi tháp 1 là Nội sẽ lâ (I, I, I) khi 3 dĩa dêu năm trên cột 1 và trang thái cuối

lá (3, 3, 3) khi 3 đìa đèu nãm trên cột 3 Không gian trạng thái này gôm 27 dinh và 40 cạnh như trong hĩnh 2.3