Bài giảng môn TRÍ TUỆ NHÂN tạo





CHƯƠNG I.

KHOA HỌC TRÍ TUỆ NHÂN TẠO -TTNT
 (ARTIFICIAL INTELLIGENCE - AI)


NỘI DUNG:
•
•
•

LỊCH SỬ PHÁT TRIỂN CỦA KHOA HỌC TTNT
KHOA HỌC TRÍ TUỆ NHÂN TẠO
CÁC NGHIÊN CỨU VÀ ỨNG DỤNG CƠ BẢN
CỦA TTNT


I. LỊCH SỬ PHÁT TRIỂN CỦA KHOA HỌC TTNT
(tt)
1.Hình thành và phát triển 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.


I. LỊCH SỬ PHÁT TRIỂN CỦA KHOA HỌC TTNT
(tt)














Năm 1956 Chương trình dẫn xuất kết luận trong hệ hình thức được
công bố
Năm 1959 Chương trình chứng minh các định lý hình học phẳng và

chương trình giải quyết bài toán vạn năng ( GPS General Problem
Solving)
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 ???


I. LỊCH SỬ PHÁT TRIỂN CỦA KHOA HỌC TTNT
(tt)











Như vậy phải đến nhưng năm 1970, khi có sự ra đời của một công
nghệ điện tử mới, đó chính là mạch vi xử lý (μP-microprocessor) và
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 …


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


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 ?


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:


Theo các nhà tâm lý học nhận thức thì hoạt động trí
tuệ của con người được chia làm 4 thao tác cơ bản :
- TT1 : Xác định các đích (goal) cần đạt tới (đích)
- TT2 : Thu thập các sự kiện (facts) có liên quan và
các suy diễn (inference rules) để đạt tới mục đích đặt ra.
- TT3 : Thu gọn quá trình suy diên nhằm xác định
nhanh chóng tập các luật suy diễn có thể sử dụng được
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.



Ví dụ : Xác định cách đi tốt nhất từ nhà tới trường ( TT1)
TT2 : Các thông tin liên quan tới mục đích đặt ra : thời tiết, sức

khoẻ, thời gian, phương tiện, khoảng cách, tình hình xã hội, … và
các suy diễn dựa trên các thông tin thu thập được :
R1 : Nếu hôm nay là ngày nghỉ Thì không phải đi học
R2 : Nếu thời tiết xấu
Thì công viên không có người
R3 : Nếu thời tiết xấu
Thì đi đương rải nhựa
R4 : Nếu thời tiết dẹp
Thì đi đường tắt
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


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


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 học
- Khả năng mô phỏng hành vi
- Khả năng tổng hợp hoá và hình thức hoá
- Khả năng tự giải thích hành vi
- Khả năng thích ghi tình huống mới
- Khả năng xử lý hình thức
- Khả năng sử dụng tri thức, heuristics
- Khả năng xử lý thông tin không đầy đủ & không chính xác


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


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


II. KHOA HỌC TTNT (tt)
5. Khác biệt giữa KT lập trình truyền thống và lập
trình TTNT:

Lập trình truyền thống

Lập trình TTNT

- Xử lý dữ liệu

- Xử lý dữ liệu định tính
xử lý TT*
- Xử lý theo heuristics hoặc cơ chế
suy diễn
- Định hướng xử lý các đại lượng
định tính (logic/ký hiệu)
- Xử lý theo tương tác
- Có giải thích QT thực hiện

- Xử lý dữ liệu theo thuật giải
- Định hướng xử lý các đại lượng
định lượng số
- Xử lý tuần tự /theo mẻ
- Không giải thích QT thực hiện


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


II. KHOA HỌC TTNT (tt)
6. Các kỹ thuật TTNT:
- Các phương pháp biểu diễn tri thức
- Các kỹ nghệ xử lý tri thức
- Các phương pháp giải quyết vấn đề
- Các phương pháp heuristics
- Các phương pháp học
- Các ngôn ngữ TTNT
! Xử lý danh sách, kỹ thuật đệ qui, kỹ thuật quay lui và sử
dụng cú pháp hình thức là nhũng kỹ thuật cơ bản của lập trình
truyền thống cũng được sử dụng trong kỹ thuật TTNT


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)


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*


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.


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…)


CHƯƠNG II. TỔNG QUAN
CÁC PHƯƠNG PHÁP GIẢI QUYẾT VẤN ĐỀ

1. GIẢI QUYẾT VẤN ĐỀ VÀ TTNT
2. CÁCH GIẢI QUYẾT VẤN ĐỀ CỦA CON NGƯỜI
3. PHÂN LOẠI VẤN ĐỀ
4.THÀNH PHẦN CƠ BẢN CỦA QT GIẢI QUYẾT VĐ
5. CÁCH PP BIỂU DIỄN VẤN ĐỀ
6. CÁC PP GIẢI QUYẾT VẤN ĐỀ


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.


TỔNG QUAN (TT)
II. Giải quyết vấn đề của con người
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)
III. Phân loại vấn đề
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