Bài giảng môn TRÍ TUỆ NHÂN tạo

 1961 Chương trình tính tích phân bất định  1963 Xuất hiện các ct Heuristics  Chương trình chựng minh các định lý trong hình học không gian  Chương trinh chơi cờ của Samuel  1964 Ch

1

2

NỘI DUNG:

CỦA TTNT

- Nói đến TTNT người ta thường quan tâm đến việc tạo lập các máy

tính điện tử có khả năng “suy nghĩ”

- thậm trí trong 1 vài trường hợp còn có thể vượt quá cả khả năng

làm việc của bộ não con người

- Các nghiên cứu này trong các phòng thí nghiệm từ những năm đầu

của thế kỷ 20

- 1930 Allen Turing đưa ra mô hính máy tính số mà các chương trình

có thể luư trữ trong bộ nhớ và sau đó được thực hiện trên cơ sở các phép toán cơ bản với các đại lượng là số 0 và số 1

- Đó cũng chính là nền tảng cho các máy tính hiện đại sau này

- Việc lưu trữ chương trình trong máy cho phép thay đổi chức năng

của nó một cách nhanh chóng và dễ dàng thông qua nạp một ct mới khác vào bộ nhớ Nói một cách khác là khả năng này làm cho máy có khả năng “học” và “suy nghĩ”

- Đó chính là một trong những biểu hiện đầu tiên của những máy tính được

trang bị TTNT.

 1960 Mc Cathy ở MIT ( Massachussets Institute of Technology) đưa

ra ngôn ngữ lập trình LISP ( LISt Processing), ngôn ngữ lập trình đầu tiên cho phép xử lý dữ liệu danh sách Việc này đã làm cho việc nghiên cứu TTNT bắt đầu phát triển mạnh mẽ

 1961 Chương trình tính tích phân bất định

 1963 Xuất hiện các ct Heuristics

 Chương trình chựng minh các định lý trong hình học không gian

 Chương trinh chơi cờ của Samuel

 1964 Chương trình giải phương trình đại số sơ cấp, CT HTrợ Eliza

 1966 Chương trình phân tích và tổng hợp tiếng nói

 1968 Chương trình điều khiển người máy (robot) “tay– mắt”

 Chương trình học nói  việc nghiên cứu còn hạn chế và bế tắc ???

sự cải thiện về bộ nhớ và thời gian thực hiện

 1970 các nghiên cứu cơ bản trong lĩnh vực xử lý ngôn ngữ tự nhiên, biểu diễn tri thức, lý thuyết giải quyết vấn đề Thị trường tin học bắt đầu đón nhận các sản phẩm của TTNT được ứng dụng đầu tiên

mang tính thương mại Đó chính là các hệ chuyên gia được áp dụng trong các lĩnh vực khác nhau

 Hệ chuyên gia Mycin, prospector…

 1972 ra đời ngôn ngữ TTNT Prolog

 1981 Dự án của người Mỹ và người nhật nghiên cứu máy tính thế

hệ 5

 Từ đố đến nay có rất nhiều các nghiên cứu về TTNT đã thành công

và được áp dụng rộng rãi trong đời sông hàng ngày như máy ảnh, máy giặt, máy diều hoà nhiệt độ …

 Các kỹ thuật TTNT như kỹ thuật mạng neuron, neuron mờ, kỹ thuật xử lý ngôn ngữ tự nhiên, kỹ thuật xử lý tri thức, các hệ hỗ trợ quyết định, giải thuật di truyền …

6

II Những tiền đề cơ bản của TTNT

Những tiền đề cơ bản cho sự ra đời của TTNT là những nghiên cứu sâu sắc của các chuyên gia về các lĩnh vực : tâm lý học nhận thức, logic hình thức, điều khiển học

 Tâm lý học nhận thức ( Cognitive psychology) : các chuyên gia tâm

lý học đã tạo ra các mô hình dùng máy tính để mô phỏng hành vi con người khi giải quyết các bài toán đòi hỏi sáng tạo

 Logic hình thức : Khi A.Turing đưa ra mô hình máy tính vạn năng

có lưu trữ được các chương trinh trong bộ nhớ Mô hình máy tính này dựa trên cac phép tính logic cơ bản : AND, OR, NOT và người ta ( Mỹ) đã tiến hành chế tạo các máy tính đầu tiên thực hiên các

phép tính só học cơ bản như CỘNG,TRỪ và LỚN HƠN Và sau đó tiên hành nghiên cứu các khả năng thực hiện các phép toán xử lý với dữ liệu phi số

 Điều khiển học ( cybernetics) : các tiến bộ trong kỹ thuật vi điện tử

đã làm thay đổi hoàn toàn về chất của các nghiên cứu TTNT

7

II Khoa học Trí tuệ nhân tạo

Khoa học TTNT hướng tới việc chế tạo các máy tính thông minh giúp ích cho việc khám phá các qui luật hoạt động sáng tạo và khả năng trí tuệ của con người.

Có 2 câu hỏi được cần phải trả lời :

 Trí tuệ con người là gì ?

 Trí tuệ máy là gì ?

8

II KHOA HỌC TTNT (tt)

1.Trí tuệ con người ( human Intelligence)

Chưa có một định nghĩa chính thức nào về Trí tuệ con người

Tuy nhiên có thể tham khảo 3 định nghĩa sau :

 Theo A.turing : « Trí tuệ là những gì có thể đánh giá được thông qua các trắc nghiệm (test) thông minh »

 Bách khoa toàn thư WEBSTER đưa ra một định nghĩa tổng quát hơn : « Trí tuệ là khả năng :

- Phản ứng một cách thích hợp lại những tình huống mới thông qua hiệu chỉnh hành vi một cách thích đáng

- Hiểu rõ các mối quan hệ qua lại giữa các sự kiện của thế giới bên ngoài nhằm đưa ra các hành động phù hợp để đạt tới một mục đích nào đó »

Theo các nhà tâm lý học nhận thức thì hoạt động trí tuệ của con người được chia làm 4 thao tác cơ bản:

để đạt tới một đích trung gian nào đó

- TT4 : Áp dụng các cơ chế suy diễn cụ thể (inference mechanisms), dựa trên các thao tác thu gọn quá trình suy luận và những sự kiện trung gian mới tạo ra để dẫn dắt từ những sự kiện ban đầu tới đích đặt ra.

R5 : Nếu tình hình chính trị xấu Thì tình hình kinh tế xấu

R6 : Nếu giá cả gia tăng Thì tình hình kinh tế xấu

R7 : Nếu thời tiết xấu và đi bằng xe Thì đi xe buýt R8 : Nếu đi đường rải nhựa Thì đi bằng xe R9 : Nếu nhà gần Thì đi bộ

R10: Nếu nhà xa Thì đi bằng xe

11

TT3 : Thu gọn quá trình suy diễn Giả sử rằng hôm đó thời tiết

xấu hay nói cách khác GT={ thời tiết xấu} như vậy cơ chế thu gọn chỉ cho phép xét các luật có liên quan tới thời tiết xấu (2,3,7) hoặc các luật liên quan đến đích đặt ra Như vậy các luật có thể

sử dụng được chỉ còn lại luật 3,4,7,8,9,10.

TT4 : Áp dụng cơ chế, TD cơ chế suy diễn tiến với giả thiết

{ thời tiết xấu} ta thấy luật 3 là áp dụng được, và có thêm sự kiện - khẳng định mới là « đi đường rải nhựa » Sự kiện này được

bổ sung vào giả thiết mới và ta có { thời tiết xấu, đi đường rải nhựa} Tiếp tục tiến hành suy diễn tiên luật 8 được áp dụng và sự kiện mới là « đi bằng xe » Như vậy giả thiết mới sẽ là {thời tiết xấu, đi đường rải nhựa, đi bằng xe » Và tiếp tục thì luật 7 được

áp dụng và ta được kết luận là « đi xe buýt » Như vậy quá trình suy diễn cho ta kết quả là nếu « thời tiết xấu » thì nên « đi xe buýt »

cơ chế suy diễn được sử dụng này là cơ chế suy diễn tiến

12

II KHOA HỌC TTNT (tt)

2.Trí tuệ máy( machine Intelligence)

Không có một định nghĩa tổng quát nào về Trí tuệ máy, song có thể

đưa ra vài dấu hiệu của nó:

- Khả năng sử dụng tri thức, heuristics

- Khả năng xử lý thông tin không đầy đủ & không chính xác

13

II KHOA HỌC TTNT (tt)

3.Vai trò của TTT trong công nghệ thông tin

* Khoa học TTNT nghiên cứu KT làm cho máy « suy nghĩ thông minh

* Khoa học TTNT tạo cách tiếp cận đơn giản có cấu trúc để xây dựng các CT ra quyết định phức hợp đòi hỏi phải dựa trên tri thức nhất định

* Khoa học TTNT mô phỏng cách suy nghĩ và giải quyết vấn đề của con người.

Như vậy TTNT

 Làm cho lập trình truyền thống tốt hơn

 Tạo ra những bước nhảy vọt về chất trong kỹ thuật và kỹ nghệ xử lý thông tin

 Chính là cơ sở của công nghệ xử lý thông tin mới ( Tri thức TT*)

TTNT đóng vai trò hết sức quan trọng trong Công nghệ thông tin

14

II KHOA HỌC TTNT (tt)

4 Đặc điểm cơ bản của kỹ nghệ xử lý TT*

• Nhờ những công cụ hình thức hoá ( logic hình thức, logic mờ, mạng ngữ nghĩa, logic ngôn ngữ …)

• Tính thích nghi và mềm dẻo đối với các lớp bài toán thuộc các lĩnh vực khác nhau

• Đòi hỏi TT* đặc biệt hoặc heuristics của chuyên gia con người

• Đảm nhiệm các chương trình này do các kỹ sư xử lý TT* đảm nhiệm: Phát triển phần mềm hệ thống

Phân tích các p/p giải quyết v/đ của CG con người Trao đổi và diễn giải các TT* và cơ chế suy diễn

Mã hoá biểu diễn TT* trong máy tính

- Xử lý dữ liệu theo thuật giải

- Định hướng xử lý các đại lượng định lượng số

16

II KHOA HỌC TTNT (tt)

5 Các đặc điểm của kỹ thuật TTNT:

- Khối lượng TT* cần để g/q bài toán đôi khi rất lớn

- Khó có thể đặc trưng hoá và biểu diễn TT* chuyên gia chính xác

- TT* đối với bài toán thường xuyên thay đổi  Yêu cầu đối với KT TTNT:

- Đạt được mức độ tổng quát hoá

- Dễ hiểu đối với chuyên gia con người

- Dễ hiểu, dễ hiệu chỉnh

- Sử dụng trong nhiều tình huống khác nhau

- Dễ khai thác

18

II KHOA HỌC TTNT (tt)

7 Các thành phần trong hệ thống TTNT

Hai thành phần cơ bản trong bất ký HT TTNT nào:

* Các phương pháp biểu diễn TT*

* Các pp tìm kiếm/các pp suy diễn TT*/ các heuristics Hai khía cạnh này tương hỗ với nhau rất chặt chẽ Việc lựa chọn pp biểu diễn TT* sẽ quyết định pp giải quyết vấn đề tương ứng có thể áp dụng được

TD TT* biểu diễn bằng logic phù hợp với pp hợp giải Robinson TT* biểu diễn trong không gian trạng thái đòi hỏi pp tìm kiếm trong đồ thị hiệu quả.

Có thể phân chia các HT TTNT như sau:

* Hệ tìm kiếm thông minh, hỏi đáp thông minh ( đối thoại NSD với CSDL, CSTT* thông qua ngôn ngữ chuyên ngành gần với NN tự nhiên)

* Hệ suy diễn – tính toán ( mô hình toán hoc + TT* chuyên gia)

* Hệ chuyên gia ( TT* chuyên gia trong lĩnh vực cụ thể)

19

II KHOA HỌC TTNT (tt)

8 Các cách tiếp cận khác nhau trong TTNT

Hai hướng nghiên cứu cơ bản:

- Phỏng sinh học: mô phong các hoạt động của não bộ người với tất cả các tính chất tâm sinh lý của nó để tái tạo trong máy tính

- Phỏng vật lý: hướng váo khía cạnh thực hành mà máy tính là công cụ thử nghiệm các ct cho phép đạt tới cùng một kết quả giống như hoạt động sáng tạo của con người.

Bốn cách tiếp cận khác nhau cho việc xây dựng các hệ thống TTNT

- Tạo lập các mạng thông minh

- Tái tạo quá trình tiến hoá nhân tạo

- lập trình heuristics

- Biểu diễn và xử lý TT*

20

II KHOA HỌC TTNT (tt)

9 Các lĩnh vực nghiên cứu và ứng dụng TTNT:

Các lĩnh vực nghiên cứu và ứng dụng cơ bản :

- Mô hình hoá trên máy tính các chức năng khác nhau trong quá trình sánh tạo: các trò chơi, ct chứng minh tự động các định lý, phân tích và tổng hợp các tác phẩm nghệ thuật

- Nâng cao khả năng trí tuệ « bên ngoài » của máy tính: bao gồm các

Nc và ƯD gắn liền với các giao tiếp hội thoại

- Nâng cao trí tuệ « bên trong » máy tính trên cơ sở chế tạo các thế

hệ máy tính thế hệ mới, kiến trúc vật lý mới dự trên nguyên lý TTNT

- Chế tạo « người máy thông minh » có khả năng thực hiện những thao tác phức tạp và có thể « suy nghĩ » và « hành động » để đạt tới các mục đích đề ra

21

II KHOA HỌC TTNT (tt)

Các mũi nghiên cứu đang được tập trung:

1 Lý thuyết gq/vđ và các kỹ thuật tìm kiếm thông minh

2 Lý thuyết tìm kiếm heuristics

3 Lý thuyết biểu diễn TT* và KT XL TT*

với các kết quả là các hệ chuyên gia được áp dụng trong thực tiễn (DENDRAL, MYCIN, PROSPECTOR, …) và các hệ hỗ trợ quyết định đựoc sử dụng trong những năm gần đây.

4 Lý thuyết nhận dạng ( lý thuyết cấu trúc nhận dang, đại số về nhận dạng, lý thuyết heuristics về nhận dạng, mạng neuron thông minh – các hệ thống ứng dụng như HEARSAY-II, HAPPY…)

5 Các ngôn ngữ TTNT ( LISP 1960, PROLOG 1972, CLISP ~1980…)

5 CÁCH PP BIỂU DIỄN VẤN ĐỀ

6 CÁC PP GIẢI QUYẾT VẤN ĐỀ

23

TỔNG QUAN (TT)

I GIẢI QUYẾT VẤN ĐỀ VÀ TTNT

- Nhiều hoạt động của con người trong thực tiễn từ các thao tác

tính toán trong nghiên cứu khoa học, các bài toán xử lý dữ liệu

cỡ lớn trong quản lý kinh tê-xã hội đến các hoạt động giản đơn như giải câu đố, chơi cờ, sử chũa máy móc… đều đòi hỏi sự tham gia của trí tuệ

- Máy tính từ lâu đã trở thành công cụ đắc lực trong những công

việc xử lý thông tin và không những vậy còn có khả năng giải quyết những công việc đòi hỏi mức độ trí tuệ cao Trong một vài lĩnh vực đặc biệt TTNT còn vượt qua khả năng TT con người

- Các pp g/q vđ trong TTNT trở nên hiệu quả hơn khi các bài toán

không thể giải được bằng các thuật giải thông thường

- Các kết quả nhận được trong các lĩnh vực có liên quan đến TTNT

như xứ lý các dữ liệu thụ cảm như hình ảnh, âm thanh (tiếng nói) trong các hệ thống lưu trữ, truy nhập và xử lý thông tin phức hợp, các hệ thống xử lý ngôn ngữ tự nhiên càng chứng tỏ

sự cần thiết của TTNT

24

Chiến lược giải quyết vấn đề của con người

4 chiến lược cơ bản:

1 Ước lượng mức độ phức tạp của vấn đề đặt ra

2 Nới lỏng ràng buộc của bài toán

3 Áp dụng phương pháp thử và sai

4 Tổng quát hoá bài toán ( đặc tả vấn đề nhờ các ký

hiệu và các mối liên kết giữa chúng)

TỔNG QUAN (TT)

II Giải quyết vấn đề của con người

25

Giải quyết vấn đề là quá trình xuất phát từ dạng biểu diễn

ban đầu ( dạng mẫu ký hiệu) và tìm trong không gian bài toán để tìm ra dãy các phép toán hoặc dãy các

hành động cho phép dẫn tới đích đặt ra.

TD Bài toán trò chơi n2 -1 số, tháp hà nội, đố chữ Phân loại vấn đề:

- Vấn đề phát biểu chỉnh ( well –formed problem): vấn đề

biết được dạng đầu, dạng đích cho phép xác định lời giải

- Vấn đề phát biểu không chỉnh ( ill- formed problem):

Vấn đề phát biểu không tường minh, thiếu thông tin, không gian bài toán không rời rạc, không hữu hạn

TỔNG QUAN (TT) III Phân loại vấn đề

26

Giải quyết vấn đề dựa trên dữ liệu thuần tuý

và các qui trình đã được xác định trước:

Chiến lược điều khiển

Kỹ thuật heuristics

Kỹ thuật suy diễn

VẤN

GIẢIĐỀ

QUYẾT

Cơ sở

dữ liệu

Cơ sở tri thức

4 Biểu diễn vấn đề bằng tri thức

5 Biểu diễn vấn đề trong máy tính TỔNG QUAN (TT)

V.Các phương pháp biểu diễn vấn đề

29

Các bài toán cần giải quyết nhờ vào vào chiến lược thử và sai Dễ

dàng thấy để giải các bài toán trò chơi n2 -1 số, tháp hà nội, … là thử các cách đi khác nhau từ trạng thái (hình trạng) đầu cho tới khi nhận được trạng thái đích Như vậy xuất phát từ hình trạng đầu xây dựng các hình trạng có thể nhờ thực hiện một trong các thao tác chấp nhận được Sau đó lại tiếp tục cho tới khi đạt tới trạng thái đích Để diễn đạt một phương pháp tìm kiếm như vậy một phương pháp biểu diễn phù hợp là đưa vào các khái niệm trạng thái (state) và toán tử biến đổi ( operator)

Kg TT = {<state>,<operator>}

< state> bao gồm trạng thái đầu, trạng thái đích, các trạng thái

được sinh nhờ áp dụng những phép biến đổi (dịch chuyển) trạng thái có thể chấp nhận được

TD Bài toán trò chơi 8 số (n 2 -1 với n=3)

V.Các phương pháp biểu diễn vấn đề (tt)

1 Phương pháp biểu diễn v/đ bằng không gian trạng thái

30

Một cách tiếp cận giải quyết vấn đề là sử dụng khái niệm qui bài toán con Theo cách tiép cận này, có thể tách bài toán ban đầu thành các bài toán con sao cho lời giải của các bài toán con cho phép xác định lời giải của bài toán ban đầu

Qui bài toán con cũng chính là chiến lược giải quyết vấn đề của con người ( chiến lược bẻ đũa, chia để trị), nó gắn liền với các phương pháp phân tích có cấu trúc, phương pháp phân tích tù trên xuống(Top/Down)

Thí dụ: Bài toán tính tích phân của 1 tổng ∫(5x2+3x)dx => ∫(5x2)dx + ∫(3x)dx

V.Các phương pháp biểu diễn vấn đề (tt)

2 Phương pháp biểu diễn v/đ bằng qui bài toán con

31

Thông thường để giải quyết vấn đề người ta cần phải tiến

hành phân tích logic để thu gọn quá trình tìm kiếm Đôi khi nhờ phân tích logic có thể chứng tỏ rằng bài toán nào đó là không giải được Trong không gian trạng thái có thể kiểm tra và khẳng định được những hình trạng chấp nhận được hoặc không nhờ phân tích logic Hay trong qui bài toán con dựa vào phân tích logic có thể xác định được bài toán con là giải được hoặc không giải được

Ngoài ra logic hình thức còn có thể được sử dụng để giải

quyết những bài toán chứng minh logic, chẳng hạn như chứng minh một khẳng định nào đó là đúng khi biết những tiền đề và qui luật suy diễn Đây cũng là một trong những dạng giải quyết vấn đề được TTNT quan tâm nghiên cứu ngay từ đầu

V.Các phương pháp biểu diễn vấn đề (tt)

3 Biểu diễn vấn đề nhờ logic hình thức