TRÍ TUỆ NHÂN TẠO (Nguyễn Thanh Cẩm) - Chương 1: Tổng quan về khoa học trí tuệ nhân tạo doc

TRƯỜNG CAO ĐẲNG CNTT HỮU NGHỊ ViỆT - HÀN
KHOA KHOA HỌC MÁY TÍNH
-----------***-----------

TRÍ TUỆ NHÂN TẠO
(Artificial Intelligence - AI)

Nguyễn Thanh Cẩm


Mục đích của mơn học
•Tìm hiểu khoa học trí tuệ nhân tạo nghiên cứu gì?
•Những vấn đề nào trí tuệ nhân tạo cần quan tâm?
•Sản phẩm của TTNT là gì? được ứng dụng ở đâu?


Contents
1

Tổng quan về khoa học trí tuệ nhân tạo

2

Các phương pháp giải quyết vấn đề cơ bản

3

Tri thức và các phương pháp biểu diễn tri thức

4

Máy học

5

Mạng Nơron


Học liệu
Tài liệu
học tập

Slide bài giảng

Tiếng Việt

Nguyễn thanh thủy, trí tuệ nhân tạo,
NXBGD – 1997.

Tiếng Anh

C.S. Krishnamoorthy; S. Rajeev,
Artificial Intelligence and Expert Systems for
Engineers, CRC Press 1996.


Chương 1

Tổng quan về khoa học trí tuệ nhân tạo

1.1

Lịch sử hình thành và phát triển

1.2

Các khái niệm cơ bản

1.3

Một số vấn đề Trí tuệ nhân tạo quan tâm


1.1 Lịch sử hình thành và phát triển
 Trí tuệ nhân tạo (Artificial Intelligence-AI)
nghiên cứu các phương pháp để xây dựng trí
tuệ cho máy (khả năng học và suy nghĩ).
 AI ra đời với các sự kiện sau:


Turing được coi là người khai sinh ngành AI



Năm 1956 chương trình dẫn xuất kết luận trong hệ
hình thức.



Năm 1959 chương trình chứng minh các định lý hình
học phẳng và chương trình giải quyết bài toán vạn

năng.


1.1 Lịch sử hình thành và phát triển


Thuật ngữ Trí tuệ nhân tạo được dùng
đầu tiên vào 1961 tại MIT Do M. Minsky
đề xuất trong bài báo “Steps forwards
to Artificial Intelligence”.



60s là giai đoạn lạc quan về khả năng
làm cho máy tính biết suy nghĩ.


1.1 Lịch sử hình thành và phát triển
 Cụ thể:


1961: Chương trình tính tích phân bất định



1963: Các chương trình Heuristics: Chương trình
chứng minh các định lý hình học khơng gian có tên là
“tương tự”, chương trình chơi cờ của Samuel.



1964: Chương trình giải phương trình đại số sơ cấp,
chương trình trợ giúp ELIZA.



1966: Chương trình phân tích và tổng hợp tiếng nói



1968: Chương trình điều khiển người máy (Robot)
theo đồ án “Mắt – Tay”, chương trình học nói.


1.1 Lịch sử hình thành và phát triển
 60s, do giới hạn khả năng của các thiết bị, bộ
nhớ không cho phép tổng qt hóa những
thành cơng bước đầu đạt được trong AI đã xây
dựng.
 70s, bộ nhớ lớn và tốc độ tính tốn nâng cao,
TTNT vẫn chưa đem tới những thành công thật
sự do sự bùng nổ tổ hợp trong q trình tìm
kiếm lời giải các bài tốn đặt ra.


1.1 Lịch sử hình thành và phát triển
 Cuối 70s một số nghiên cứu như:


xử lý ngôn ngữ tự nhiên,



biểu diễn tri thức,



lý thuyết giải quyết vấn đề đã đem lại diện mạo
mới cho TTNT.

 Sản phẩm thương mại đầu tiên của AI ra đời
đó là Hệ chuyên gia.


1.1 Lịch sử hình thành và phát triển
 Một sự kiện quan trọng trong lịch sử phát triển
của AI là sự ra đời của ngôn ngữ Prolog, do
Alain Calmerauer đưa ra năm 1972.
 Cuối 80s, đầu 90s các sản phẩm dân dụng
như: máy giặt, máy ảnh,... sử dụng AI.
 Các hệ thống nhận dạng và xử lý ảnh, tiếng nói
đang ngày càng phát triển.


Chương 1

Tổng quan về khoa học trí tuệ nhân tạo

1.1

Lịch sử hình thành và phát triển

1.2

Các khái niệm cơ bản

1.3

Một số vấn đề Trí tuệ nhân tạo quan tâm


1.2 Các khái niệm cơ bản

1.2.1

Trí tuệ con người (Human Intelligence)

1.2.2

Trí tuệ máy (Machine Intelligence)

1.2.3

Vai trị của TTNT trong cơng nghệ thông tin

1.2.4

Các lĩnh vực nghiên cứu và ứng dụng cơ bản

1.2 Các khái niệm cơ bản
1.2.1. Trí tuệ con người


Khái niệm trí tuệ theo quan điểm của Turing: “Trí tuệ
là những gì có thể đánh giá được thơng qua các trắc
nghiệm thơng minh”



Khái niệm trí tuệ đưa ra trong tụ điển bách khoa tồn
thư: “Trí tuệ là khả năng:


(1) Phản ứng một cách thích hợp những tình
huống mới thơng qua hiệu chỉnh hành vi một cách
thích đáng.



(2) Hiểu rõ những mối liên hệ qua lại của các sự
kiện của thế giới bên ngoài nhằm đưa ra những
hành động phù hợp đạt tới một mục đích nào đó.”


1.2 Các khái niệm cơ bản
1.2.1. Trí tuệ con người

 Q trình hoạt động trí tuệ của con người bao
gồm 4 thao tác cơ bản:



1- Xác định tập đích (goals) cần đạt tới.



2- Thu thập các sự kiện (facts) và các luật suy diễn
(inference rules) để đạt được đích đặt ra.



3- Thu gọn (pruning) quá trình suy luận nhằm xác
định tập luật suy diễn có thể sử dụng để đạt tới một
đích trung gian nào đó.



4- Áp dụng các cơ chế suy diễn cụ thể (inference
mechanisms) để đưa các sự kiện ban đầu đi đến đích.


1.2 Các khái niệm cơ bản

1.2.1

Trí tuệ con người (Human Intelligence)

1.2.2

Trí tuệ máy (Machine Intelligence)

1.2.3

Vai trị của TTNT trong cơng nghệ thông tin

1.2.4

Các lĩnh vực nghiên cứu và ứng dụng cơ bản


1.2 Các khái niệm cơ bản
1.2.2. Trí tuệ máy
 Một vài đặc trưng chính:
 1- Khả năng học.
 2- Khả năng mô phỏng hành vi sáng tạo của con
người.
 3- Khả năng trừu tượng hoá, tổng quát hoá và suy diễn
.
 4- Khả năng tự giải thích hành vi.
 5- Khả năng thích nghi tình huống mới, kể cả thu nạp
tri thức và dữ liệu.
 6- Khả năng xử lý các biểu diễn hình thức như các ký
hiệu tượng trưng, danh sách.
 7- Khả năng sử dụng các tri thức heuristics.
 8- Khả năng xử lý các thông tin không đầy đủ, khơng
chính xác…


1.2 Các khái niệm cơ bản

1.2.1

Trí tuệ con người (Human Intelligence)

1.2.2

Trí tuệ máy (Machine Intelligence)

1.2.3

Vai trị của TTNT trong cơng nghệ thông tin

1.2.4

Các lĩnh vực nghiên cứu và ứng dụng cơ bản


1.2 Các khái niệm cơ bản
1.2.3. Vai trò của TTNT trong CNTT

 Khoa học AI có nhiệm vụ nghiên cứu các kỹ
thuật làm cho máy tính có thể “suy nghĩ một
cách thông minh”.
 Khoa học AI thiết kế các chương trình cho máy
tính để giải quyết bài tốn.
 AI tạo cho máy tính khả năng suy nghĩ.
 AI có thể mơ phỏng q trình học của con
người.

1.2 Các khái niệm cơ bản
1.2.3. Vai trò của TTNT trong CNTT

 Sự ra đời và phát triển của TTNT tạo nên những
bước nhảy vọt về chất trong kỹ thuật xử lý
thông tin.
 Những đặc điểm căn bản của công nghệ xử lý
thông tin mới dựa trên nền tảng TTNT, đó là:


Những cơng cụ hình thức hố





các mơ hinh logic ngôn ngữ
logic mờ,...

Các tri thức thủ tục và tri thức mơ tả có thể biểu
diễn được trong máy.


1.2 Các khái niệm cơ bản
1.2.3. Vai trò của TTNT trong CNTT


Mơ hình logic ngơn ngữ đã mở rộng khả năng ứng
dụng của máy tính trong lĩnh vực địi hỏi tri thức
chuyên gia ở trình độ cao như:




sinh học,



địa lý,




y học,

tự động hóa.

Khi máy tính được trang bị các phần mềm trí tuệ nhân
tạo ghép mạng sẽ cho phép giải quyết những bài toán
cỡ lớn và phân tán.


1.2 Các khái niệm cơ bản

1.2.1

Trí tuệ con người (Human Intelligence)

1.2.2

Trí tuệ máy (Machine Intelligence)

1.2.3

Vai trị của TTNT trong cơng nghệ thông tin

1.2.4

Các lĩnh vực nghiên cứu và ứng dụng cơ bản


1.2 Các khái niệm cơ bản
1.2.4. Các lĩnh vực nghiên cứu và ứng dụng cơ bản

Các kỹ thuật Trí tuệ nhân tạo cơ bản bao gồm:
 Lý thuyết giải bài tốn và suy diễn thơng minh:
 Chương trình giải câu đố,
 Chơi các trị chơi thơng qua các suy luận mang tính
người.
 Hệ thống giải bài tốn GPS do Newel, Shaw và Simon
đưa ra rồi được hoàn thiện năm 1969 là một mốc đáng
ghi nhớ.
 Trước năm 1980, Buchanal và Luckham cũng hoàn
thành hệ thống chứng minh định lý.
 Chương trình của McCarthy về các phương án hành
động có khả năng cho các lời khuyên.


1.2 Các khái niệm cơ bản
1.2.4. Các lĩnh vực nghiên cứu và ứng dụng cơ bản

 Lý thuyết tìm kiếm may rủi:


Các phương pháp và kỹ thuật tìm kiếm với
sự hỗ trợ của thơng tin phụ để giải bài tốn
một cách hiệu quả.



Cơng trình đáng kể về lý thuyết này là của
G.Pearl vào năm 1984.


1.2 Các khái niệm cơ bản
1.2.4. Các lĩnh vực nghiên cứu và ứng dụng cơ bản

 Các ngôn ngữ về Trí tuệ nhân tạo:


Các ngơn ngữ IPL.V, LISP.



Ngơn ngữ mạnh hơn như PLANNER, PROLOG.