Giáo trình trí tuệ nhân tạo chapter 1

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 môn 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 Intelligence­AI) 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 không 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 quát hóa những thành công 
bước đầu đạt được trong AI đã xây dựng.

 70s, bộ nhớ lớn và tốc độ tính toán nâng cao, TTNT 
vẫn chưa đem tới những thành công  thật sự do sự 
bùng nổ tổ hợp trong quá trình tìm kiếm lời giải các 
bài toán 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 trò của TTNT trong công 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 thông qua các trắc nghiệm thông 
minh”
Khái niệm trí tuệ đưa ra trong tụ điển bách khoa toàn thư: “Trí 
tuệ là khả năng:




(1) Phản ứng một cách thích hợp những tình huống mới 
thông 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

 Quá 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 trò của TTNT trong công 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, không 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 trò của TTNT trong công 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 toán.

 AI tạo cho máy tính khả năng suy nghĩ. 
 AI có thể mô phỏng quá 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 công cụ hình thức hoá


các mô hinh logic ngôn ngữ



logic mờ,... 

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


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



Mô hình logic ngôn ngữ đã mở rộng khả năng ứng dụng của 
máy tính trong lĩnh vực đòi hỏi tri thức chuyên gia ở trình độ 
cao như: 


y học, 



sinh học, 



địa lý, 



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 trò của TTNT trong công 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 toán và suy diễn thông minh: 
 Chương trình giải câu đố, 
 Chơi các trò chơi thông qua các suy luận mang tính người. 
 Hệ thống giải bài toán 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 thông tin phụ để giải bài toán một cách hiệu 
quả. 
Công 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 ngôn ngữ IPL.V, LISP.



Ngôn ngữ mạnh hơn như PLANNER, PROLOG.