Bài giảng Các hệ thống thông minh nhân tạo và ứng dụng - Chương 2: Tổng quan trí tuệ nhân tạo

Bài giảng Các hệ thống thông minh nhân tạo và ứng dụng - Chương 2: Tổng quan trí tuệ nhân tạo có nội dung trình bày về khái niệm trí tuệ nhân tạo, các ứng dụng của trí tuệ nhân tạo, sơ lược quá trình phát triển của trí tuệ nhân tạo, các thách thức trong trí tuệ nhân tạo,... Mời các bạn cùng tham khảo chi tiết nội dung bài giảng!

Tổng quan trí tuệ nhân tạo

THS BÙI THỊ DANH

BM.KHMT, KHOA CNTT, ĐH.KHTN TP.HCM

CÁC HỆ THỐNG THÔNG MINH NHÂN TẠO & ỨNG DỤNG

Trí tuệ nhân tạo là gì?

Trong một bài báo, Alan Turing (1912 – 1954) đã đề cập trí tuệ nhân tạo như “ một mô hình tính toán của hình vi con người ”

◦ Là các chương trình có hành xử (thái độ bên ngoài) giống con người

A Turing đề xuất Turing Test (1950) để kiểm tra “sự thông minh” của một chiếc máy tính

Một ví dụ Turing Test

4

Scott Aaronson vs Eugene Goostman

Scott: Which is bigger, a shoebox or Mount Everest?

Eugene: I can’t make a choice right now I should think it out later And I forgot to ask you where you are

from

Scott: How many legs does a camel have?

Eugene: Something between 2 and 4 Maybe, three?  By the way, I still don’t know you specialty- or,

possibly, I’ve missed it?

Scott: How many legs does a millipede have?

Eugene: Just two, but Chernobyl mutants may have them up to five I know you are supposed to trick me

Scott: No, I need to know that you’re not a chatbot Please just answer the question straightforwardly: how many legs does an ant have?

Eugene: Something between 2 and 4 Maybe, three?  Oh, what a fruitful conversation ;-)

Scott: Do you understand why I’m asking such basic questions? Do you realize I’m just trying to unmask you

Trí tuệ nhân tạo là gì?

Một định nghĩa khác: TTNT là mô hình tính toán của quá trình “suy nghĩ” của con người

◦ Là các chương trình vận hành theo cách mà con người vận hành (bên trong)

◦ Các nhà nghiên cứu trong lĩnh vực khoa học nhận thức (cognitive science và cognitive neuronscience) tiếpcận TTNT theo ý tưởng này

6

Trí tuệ nhân tạo là gì?

Liệu con người có thực sự là thước đo đúng về “sự thông minh”?

=> TTNT là các hệ thống tính toán hành xử một cách “thông minh”?

◦ Câu hỏi: như thế nào là “thông minh”?

=> TTNT là các hệ thống tính toán hành xử một cách hợp lý

◦ Theo đó, cần đặt mục tiêu (goal) mà chúng ta muốn hệ thống đạt tới (để xem là hợp lý)

Hành xử con người Hành xử thông minh

Hành xử không thông minh

Hành xử con người không làm

Các ứng dụng của TTNT

Nhận dạng chữ viết tay

Các ứng dụng của TTNT

Dịch máy

10

Các ứng dụng của TTNT

Trợ lí ảo

Các ứng dụng của TTNT

Xe tự động lái

12

Xe tự động lái

1980s: xuất hiện các nghiên cứu về các chiếc xe tự lái

DARPA Grand Challenge 2005 , cuộc đua dành cho xe tự lái trên chặng đường mòn 132

dặm, Stanford về đích đầu tiên

◦ Chiếc xe được trang bị: nhiều cảm biến (laser, hình ảnh, radar)  tổng hợp các tín hiệu thu được (nhờ các

kĩ thuật xác suất) để định vị chiếc xe và đưa ra các tín hiệu điều khiển tương ứng

2009: Google bắt đầu một chương trình chiếc xe tự lái Chúng có thể tự lái 1 triệu dặm trên đường cao tốc và đường phố.

Mặc dù vẫn còn các vấn đề về kĩ thuật và chính sách, nhưng rõ ràng chúng có ảnh hưởng rất lớn đến lĩnh vực vận chuyển

Các ứng dụng của TTNT

Máy tính đấu với con người

14

1997: Deep Blue (cờ vua)

2011: IBM Watson (Jeopardy!)

2016: AlphaGo

Các ứng dụng của TTNT

Web searchSpeech recognitionHandwriting recognition

Human activity recognition

Music information retrieval Automatic compositionSocial network analysisProduct recommendationAdvertisement placementSmart-grid energy optimization

Household roboticsRobotic surgeryRobot explorationSpam filteringFraud detection

AI for video gamesCharacter animationFinancial tradingDynamic pricingProtein foldingMedical diagnosisMedical imaging

…

Sơ lược quá trình phát triển TTNT

1943: McCulloch & Pitts : Mô hình hoá mạch bool của bộ não

1950: Bài báo “Computing Machinery and Intelligence ” của Alan Turing

1956: Hội nghị Dartmouth, John McCarthy khai sinh khái niệm “Artificial Intelligence ”

1960: chương trình chơi cờ, Logical Theorist

1965: Thuật toán đầy đủ của Robinson cho suy diễn logic

1966: ALPAC thông báo cắt giảm ngân sách cho dịch máy

1974: Lighthill thông báo cắt giảm ngân sách cho TTNT ở UK.

1970 – 80s: các hệ chuyên gia( XCON, MYCIN )

1980s: Thế hệ máy tính thứ 5 (Nhật), Strategic Computing Initative (DARPA)

1987: sự suy giảm mạnhLisp , cắt giảm ngân sách từ chính phủ

1990 - : phát triển mạnh mẽ của máy học (machine learning )

2010s: đầu tư mạnh mẽ vàodeep learning

Sơ lược quá trình phát triển TTNT

1960s: TTNT đi vào ngõ cụt Tình hình tương tự diễn ra vào 1980s

◦ Tình hình này gọi là “Mùa đông TTNT” (AI winter)

Gần đây, TTNT tái sinh với các kĩ thuật máy học, lượng dữ liệu lớn và tính toán lớn

18

Độ phức tạp tính toán

Hầu hết các bài toán TTNT quan tâm đều thuộc NP-khó

◦ Chúng ta chỉ giải được với bài toán có độ phức tạp thời gian đa thức

◦ Bài toán TTNT nằm giữa ranh giới giữa thời gian đa thức và thời gian mũ

Ví dụ: thực hiện dịch câu tiếng Pháp sau sang tiếng Anh

◦ Đầu vào: C’est ne pas une pipe

◦ Đầu ra:

Độ phức tạp thông tin

Thường nguồn thông tin cho bài toán thực tế là không giới hạn

◦ Ví dụ chuẩn đoán bệnh cho bệnh nhân

Việc tăng khả năng tính toán của phần cứng không giúp ích gì nhiều.

◦ Thông tin cần được xử lý, rút gọn thành dạng dữ liệu (data)

22

Mô hình giải quyết bài toán thực tế

Ví dụ

Tác vụ yêu cầu:

◦ Input: Danh sách 1000 trang web

◦ Output: 10 trang web phù hợp nhất với câu truy vấn thông tin

Tài liệu tham khảo

Cơ sở Trí tuệ Nhân tạo, Lê Hoài Bắc, Tô Hoài Việt, NXB Khoa học & Kỹ thuật.

Slide bài giảng Trí tuệ nhân tạo, GV Tô Hoài Việt, GV Lê Ngọc Thành, Khoa CNTT, ĐH KHTN