Bài giảng học phần Trí tuệ nhân tạo - ĐH Công nghiệp thực phẩm TP.HCM

HỌC PHẦN
TRÍ TUỆ NHÂN TẠO


Bài 1:

TỔNG QUAN VỀ TRÍ TUỆ
NHÂN TẠO


Mục đích của trí tuệ nhân tạo:
Theo Winton: mục đích chính của trí tuệ nhân

tạo là làm cho các máy tính điện tử thông minh
hơn, có ích hơn và giúp khám phá các quy luật
về khả năng hoạt động trí tuệ của con người. từ
đây sẽ tác động trực tiếp làm cho con người
thông minh hơn, hoạt động có hiệu quả hơn.

3


Mơ hình “TTNT”:
quyết vấn đe
û
i
a
i
G
à

Lập luận

Công cụ
thực hiện

am

es

Robo
t

Biểu diễn
tri thức

ye
Hệ chu ân gia

Heuristic

ận
Nh

dạng

G
Trí tuệ nhân tạo

Máy: Newral
Ngôn ngữ: Prolog

4


Vai trò trí tuệ nhân tạo:

Ứng dụng
Intelligence
System
Kỹ thuật

Knowledge Engineering
(Công nghệ về tri thức)

Khoa học

Artificial Intelligence
(Trí tuệ nhân tạo)

Trí tuệ nhân tạo

5


Các khái nhiệm căn bản
Trí tuệ nhân tạo: trí tuệ nhân tạo có thể được định
nghĩa như một hệ thống máy móc có khả năng thực
hiện những hành động của con người được xem là
thông minh.

Thông minh: sự nghiên cứu, sự thu thập thông tin tiêu
biểu như: cố gắng học những ý tưởng xử lý của bộ
não con người, bao gồm cả việc nghiên cứu sự vật có
ý tưởng, có ý nghĩa, có sự chú ý, nhận dạng, hiểu vấn
đề và sáng tạo ra vấn đề.
Trí tuệ nhân tạo

6


Các khái niệm căn bản
Nhân tạo: Có nghĩa là cố gắng sử dụng
máy tính để xây dựng những hệ thống
nhân tạo bắt chước đặc tính của việc thu
thập thơng tin một cách thơng minh.

Ghi
Tính
Tìm
Suy

Nhớ
Toán
Kiếm
Luận
Máy tính hiện nay chỉ mới làm được phần này

Trí tuệ nhân tạo

7

DỮ LIỆU = Chữ cái, con số, hình ảnh riêng rẽ,
rời rạc, không mang một ý nghĩa nào.
THÔNG TIN = Các dữ liệu được sắp xếp theo
một quan hệ nào đó.
TRI THỨC = mối quan hệ giữa các dữ liệu
được xác định một cách tường minh.
8


VÍ DỤ :

DỮ LIỆU : 1, 1, 3, 5, 2, 7, 11, ...

THÔNG TIN : 1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34, ....
TRI THỨC : Un = Un-1 + Un-2.

9


THÔNG TIN

DỮ LIỆU

Trí tuệ nhân tạo

10

Số lượng

Độ trừu tượng

TRI
THỨC


Một số thuật toán

Trí tuệ nhân tạo

11


Một số thuật toán

Trí tuệ nhân tạo

12


Một số thuật toán

Trí tuệ nhân tạo

13


Một số thuật toán

Trí tuệ nhân tạo

14


Một số thuật toán

Trí tuệ nhân tạo

15


Một số thuật toán

Trí tuệ nhân tạo

16


Một số thuật toán

Trí tuệ nhân tạo

17


Các tính chất của một thuật toán
Khi xây dựng một thuật toán và chương
trình tương ứng để giải một bài toán cần
phải phân tích:

+ Tính đúng đắn của thuật toán: phải dùng
công cụ toán học để chứng minh là đúng.
+ Tính đơn giản của thuật toán: dễ hiểu, dễ
lập trình, dễ hiệu chỉnh.
+ Tính tối ưu của thuật toán (nếu có nhiều
thuật toán).

Trí tuệ nhân tạo

18


Các tính chất của một thuật toán
Lưu ý:
Thời gian và bộ nhớ là 2 đại lượng tỷ lệ
nghịch, nên nhiều khi tính càng đơn giản
càng làm chậm chương trình.
Thời gian thực hiện một thuật toán phụ
thuộc rất nhiều yếu tố:
+ Kích thước của dữ liệu.
+ Kiểu lệnh
+ Tốc độ xử lý của máy.
+ Ngôn ngữ lập trình.
+ Trình biên dịch.
Trí tuệ nhân tạo

19


Kỹ thuật tìm kiếm

Trí tuệ nhân tạo

20


Kỹ thuật tìm kiếm
 Cực tiểu hóa giá thành: Người đưa thư cần xác
định hành trình đi ngắn nhất sao cho mỗi thành
phố đi đến đúng một lần và quay về thành phố
xuất phát.
 Trò chơi: Tic-tac-toe (cờ caro).
 Bài toán tô màu:
 Cho một bản đồ, tô màu cho mỗi nước trên bản
đồ sao cho hai nước láng giềng (có chung
đường biên giới) có hai màu khác nhau.
Vấn đề: số màu cần dùng tối đa là bao nhiêu?
 1976 người ta đã dùng máy tính để chứng minh
được là chỉ cần dùng tối đa là 4 màu.
Trí tuệ nhân tạo

21


Kỹ thuật tìm kiếm

Trí tuệ nhân tạo

22

Biểu diễn bài tốn


Giả thuyết

Kết luận

S0  S1  S2  … … … …  Sn
START
Trạng thái bắt đầu

Trí tuệ nhân tạo

GOAL
Trạng thái kết thúc

23


Biểu diễn bài toán
Hầu hết các bài toán đều có thể phát biểu dưới dạng

sau: từ một trạng thái xuất phát hãy tìm đường dẫn đến
một trạng thái kết thúc mong muốn. Việc tìm đường đi
này là một nghệ thuật để giải quyết vấn đề, bao gồm các
bước sau:
Chọn được không gian tìm kiếm thích hợp.
Tiến hành tìm kiếm có hệ thống và có hiệu quả trong
không gian tìm kiếm.

Sử dụng triệt để các nguồn tri thức có liên quan trong
quá trình tìm kiếm tương ứng với miền đại lượng cụ thể.

Trí tuệ nhân tạo

24


Biểu diễn bài toán
Không gian tìm kiếm của một vấn đề giải trên máy

tính thường được biểu diễn bởi một đồ thị hoặc một
dạng đặc biệt của đồ thị (cây). Sau khi bài toán được
biểu diễn dưới dạng đồ thị (hoặc cây) thì:
Mỗi đỉnh là một giai đoạn của quá trình giải (hay là
trạng thái).
Mỗi cung là một tác động biến đổi quá trình từ giai
đoạn này sang giai đoạn khác.

Trí tuệ nhân tạo

25