Trí tuệ nhân tạo

Trí tuệ nhân tạo

TTNT p.

TRÍ TUỆ NHÂN TẠO

Khoa Công nghệ thông tin Trường Đại học Sư phạm Hà nội

Artificial Intelligence

Phạm Thị Anh Lê Khoa CNTT - ĐHSP Hà nội

Nội dung

 Lec 1 Giới thiệu về TTNT, các khái niệm cơ bản

 Lec 2 Agent thông minh

 Lec 3 Giải quyết vấn đề bằng tìm kiếm: tìm kiếm mù

 Lec 4 Tìm kiếm kinh nghiệm (heuristics)

 Lec 5 Trò chơi: Tìm kiếm có đối thủ

 Lec 6 Logic mệnh đề

 Lec 7-8 Logic vị từ cấp một

 Lec 9-10 Biểu diễn tri thức bởi các luật và lập luận

 Lec 11-13 Lập trình logic Prolog

 Lec 14 Tri thức không chắc chắn: logic xác suất

Tài liệu tham khảo

– 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)

Lec 1

Giới thiệu về TTNT -

các khái niệm cơ bản

Trí Tuệ Nhân Tạo là gì?

 Là một nhánh của khoa học máy tính liên quan đến sự tự

động hóa hành vi thông minh.

Trí tuệ là gì?

 Các câu hỏi chưa có câu trả lời:

– Liệu trí tuệ có phải là một khả năng duy nhất hay chỉ là một tên gọi cho một tập hợp các hành vi phân biệt và độc lập nhau?

– Thế nào là khả năng sáng tạo?

– Thế nào là trực giác?

– Điều gì diễn ra trong quá trình học?

– Có thể kết luận ngay về tính trí tuệ từ việc quan sát một hành vi hay không hay cần phải có biểu hiện của một cơ chế nào đó

nằm bên trong ?

Trí Tuệ Nhân Tạo là gì?

 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 :

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)

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 sense)”

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

Trí tuệ nhân tạo: hệ thống ứng xử như con người

“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)

Hệ thống ứng xử (hành động)

như con người (Hệ thống mà

hành vi, ứng xử 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?

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)”

“tư duy đúng” (Luật

của tư duy đúng) Hệ

tam đoạn luận là

khuôn mẫu để thu

được kết luận đúng khi

cho giả thiết đúng VD:

1 Không biểu diễn được tri thức

không chắc chắn

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

Trí tuệ nhân tạo: hệ thống ứng xử hợp lý

CS 460, Lecture 1

“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

Trí tuệ nhân tạo: Hệ thống hành động hợp lý

Systems that think like

humans Systems that think rationally

Systems that act like

humans Systems that act rationally

Rational (artificial) agent

Artificial Intelligence: Hành động hợp lý

 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

Turing Test

 Ưu điểm của Turing Test

– Khái niệm khách quan về trí tuệ

– Tránh đi những thảo luận về quá trình bên trong và ý thức

Interrogator

Các Ứng Dụng của TTNT

1. Trò chơi và các bài toán đố

2. Suy luận và chứng minh định lý tự động

3. Các hệ chuyên gia (các hệ tri thức)

Trí Tuệ Nhân Tạo - Đặc Điểm

 Sử dụng máy tính vào suy luận trên các ký hiệu, nhận

dạng qua mẫu, học, và các suy luận khác…

 Tập trung vào các vấn đề “khó” không thích hợp với

các lời giải mang tính thuật toán.

 Quan tâm đến các kỹ thuật giải quyết vấn đề sử dụng

các thông tin không chính xác, không đầy đủ, mơ hồ…

 Cho lời giải “đủ tốt” chứ không phải là lời giải chính xác hay tối ưu

 Sử dụng heuristics – “kinh nghiệm”

 Sử dụng tri thức chuyên môn

TTNT như là sự biểu diễn và tìm kiếm

Sự biểu diễn phải:

• Cung cấp một cơ cấu tự nhiên để thể hiện tri thức/thông

tin/ dữ liệu một cách đầy đủ => Tính biểu đạt

• Hỗ trợ việc thực thi một cách hiệu quả việc tìm kiếm đáp

án cho một vấn đề => Tính hiệu quả

Liệu việc tìm kiếm:

– Có kết thúc không ?

– Có chắc chắn sẽ tìm được lời giải không ?

– Có chắc chắn sẽ tìm được lời giải tối ưu không ?

TTNT như là biểu diễn & tìm kiếm

 Giải quyết vấn đề như là sự tìm kiếm lời giải

trong một đồ thị không gian trạng thái:

– Nút ~ trạng thái (node ~ state)

KGTT của Trò Chơi Tic-Tac-Toe

Chẩn đoán trục trặc máy móc trong ô tô

TTNT p.

Lec 2

Agen thông minh

Agent thông minh

– Agent (Tác nhân) là bất cứ cái gì hành động trong môi trường Ví dụ: con người, robot,

– Mục tiêu của TTNT là nghiên cứu và thiết kế các tác nhân thông minh: các tác nhân tồn tại trong moi trường

và hành động một cách thông minh

– Tác nhân thông minh cần có khả năng nhận thức được môi trường  các robot được trang bị các bộ cảm

nhận (sensors)

– Tác nhân thông minh cần đưa ra các hành động đáp

ứng môi trường  cần bộ tác động (effectors)

Agent thông minh

– Tác nhân được xem như một hộp đen:

cần trang bị cho tác nhân một chương trình, gọi là

chương trình tác nhân: mô tả thuật toán kết hợp với các thông tin về trạng thái của môi trường với các tri thức đã được lưu để cho ra hành động thích ứng

Môi trường Các thông tin đến

thông minh

các hành động

Thử nghiệm Turing

Alan Turing (1950) đã xác định các hành vi thông minh như là các hành vi trong các nhiệm vụ nhận thức đạt tới mức độ có thể đánh lừa được con

người

Tác nhân thông minh (TNTM) cần có các khả năng:

– Ghi nhớ tri thức và lập luận

– Hiểu ngôn ngữ tự nhiên (natural language understanding).

– Khả năng học để có thể đưa ra các hành động thích ứng với hoàn cảnh mới

 học máy (mechine learning)

– Nhận biết các đối tượng khi đưa ra các hình ảnh của nó  nhìn máy

(computer vision): là lĩnh vực nghiên cứu để máy tính có thể hiểu được cấu trúc và các tính chất của các đối tượng trong không gian ba chiều từ các hình ảnh hai chiều.

– Khả năng suy ra các mục đích cần đạt được và đưa ra dãy các hành động

mà nó cần thực hiện để đạt mục đích đó  quá trình lập kế hoạch

(planning)

Biểu diễn và lập luận

– Để máy tính có thể lưu trữ được tri thức, sử dụng được tri thức

 cần tìm các phương pháp biểu diễn tri thức.

– Lập luận tự động được hiểu là quá trình tính toán trên các biểu diễn tri thức: cho đầu vào là các biểu diễn tri thức thì đầu ra nhận được là các biểu diễn tri thức mới.

– Mục tiêu trọng tâm của TTNT : nghiên cứu thiết kế các hệ

thông minh, lưu trữ tri thức về lĩnh vực và có khả năng đưa ra hành động thích ứng bằng lập luận dựa trên các tri thức đã lưu trữ và các thông tin thu nhận từ môi trường.

Các lĩnh vực nghiên cứu và ứng dụng

– Robot đưa thư

– Hệ chuyên gia trong y học: với mục đích trợ giúp

các bác sĩ trong việc chuẩn đoán bệnh và điều trị.