Bài giảng Cơ sở Trí tuệ nhân tạo‎: Chương 1 - Trần Minh Thái

Cơ sở Trí tuệ nhân tạo
(Artificial Intelligence - AI)

TRẦN MINH THÁI
Email:
Website: www.minhthai.edu.vn
1

Cập nhật: 05 tháng 09 năm 2015


Thơng tin chung
#2

Tên học phần: Cơ sở trí tuệ nhân tạo
Artificial Intelligence
3 tín chỉ (45 tiết) + 1 tín chỉ thực hành (30 tiết)
Điều kiện tiên quyết: Kỹ thuật lập trình
Đánh giá: Thi viết, khơng sử dụng tài liệu


Nội dung
#3

1. Giới thiệu về TTNT (3 tiết)
2. Thuật toán – Thuật giải (9 tiết)
3. Biểu diễn tri thức (9 tiết)
4. Mở đầu về máy học (6 tiết)
5. Hệ chuyên gia (3 tiết)

Tài liệu tham khảo
#4

Giáo trình
chính:

[1] Bạch Hưng Khang – Hồng Kiếm. Trí Tuệ Nhân Tạo- Các
phương pháp và ứng dụng – NXB KHKT HN – 1989
[2] Nguyễn Thanh Thủy: TTNT các phương pháp giải quyết vấn
đề – NXB KHKT 1996

Tài liệu tham [3] Lập trình C cho TTNT – NXB Đại học và trung học chuyên
khảo thêm:
nghiệp HN – 1990

Các loại tài
liệu khác:

[4] Problem Solving and Artificial Intelligence Jean – Louis –
Prentice Hall -1990
[5] Artificial Intelligence Patrick Henry Winston – Addion _
Wesley 1995
[6] Artificial Minds Stan Frankling – MIT Press 1995
[7] Artificial Intelligence, An modern approach Stuart Russel,
Peter Norvig – Prentice Hall 1995


Chương 1. Giới thiệu về TTNT
#5

1. Trí tuệ nhân tạo?
2. Lịch sử ra đời
3. Đối tượng nghiên cứu
4. Các lĩnh vực áp dụng


Sự thông minh (Intelligence)?
#6

“the ability to learn or understand things or to deal
with new or difficult situations” (Từ điển Websters)
Cụ thể
 Khả năng giải quyết vấn đề mới lạ
 Khả năng hành động hợp lý
 Khả năng hành động như con người


Sự thơng minh (Intelligence)?
#7

Tính chất thơng minh của một đối tượng là sự tổng
hợp của cả 3 yếu tố: thu thập tri thức, suy luận
và hành xử của đối tượng trên tri thức thu thập
được. Chúng hòa quyện vào nhau thành một thể
thống nhất “ Sự Thông Minh”
Không thể đánh giá riêng lẽ bất kỳ một khía cạnh
nào để nói về tính thơng minh


Intelligence bao gồm gì?

#8

• Khả năng tương tác với thế giới thực: Tiếp nhận, hiểu và phản hồi
• Nhận dạng tiếng nói, hiểu và tổng hợp
• Hiểu hình ảnh
• Khả năng nhận hành động và có tác động

• Lập luận (reasoning) và lập kế hoạch
• Mơ hình hóa thế giới thực, dữ liệu được cung cấp
• Giải quyết vấn đề mới, lập kế hoạch và ra quyết định
• Khả năng giải quyết vấn đề đột xuất, bất ổn


Intelligence bao gồm gì?
#9

• Học và thích nghi
• Học liên tục và thích nghi
• Mơ hình ln ln được cập nhật
• Chẳng hạn như đứa bé học phân loại và nhận biết các động vật


Trí tuệ nhân tạo (Artificial Intelligence)?
#10

Là khoa học và cơng nghệ để tạo ra các máy thơng
minh (các chương trình máy tính thơng minh)
Liên quan đến việc sử dụng máy tính để hiểu trí thơng
minh của con người (tư duy của con người)
Xây dựng và hiểu các thực thể hay các tác nhân thơng

minh
2 tiếp cận chính: “cơng nghệ” & “mơ hình nhận thức”


Mục tiêu của AI
#11

Xây dựng lý thuyết về thông minh để giải thích các hoạt
động thơng minh
Tìm hiểu cơ chế sự thông minh của con người
 Cơ chế lưu trữ tri thức
 Cơ chế khai thác tri thức
Xây dựng cơ chế hiện thực sự thông minh
Áp dụng các hiểu biết này vào các máy móc phục vụ con
người


Đối tượng nghiên cứu của AI
#12

Nghiên cứu về cách hành xử thông minh (intellgent
behaviour) bao gồm: thu thập, lưu trữ tri thức, suy
luận, hoạt động và kỹ năng.
Đối tượng nghiên cứu là các “hành xử thông minh”
chứ không phải là “sự thông minh”.


Đối tượng nghiên cứu của AI
#13

Giải quyết bài toán bằng AI là tìm cách biểu diễn
tri thức, tìm cách vận dụng tri thức để giải quyết
vấn đề và tìm cách bổ sung tri thức bằng cách
“phát hiện” tri thức từ những thơng tin sẵn có (máy
học)


Các lĩnh vực liên quan đến AI
#14

Triết học
Toán học
Xác suất/ thống kê
Kinh tế
Khoa học tế bào thần kinh

Logic, phương pháp lý luận, hệ
thống vật lý trí nhớ, nền tảng học,
ngơn ngữ, tính hợp lý
Thể hiện hình thức và chứng minh,
thuật tốn, tính tốn
Mơ hình khơng chắc chắn, học từ dữ
liệu
Tính hữu ích, lý thuyết quyết định,
các tác nhân kinh tế hợp lý
Noron làm đơn vị xử lý trung tâm


Các lĩnh vực liên quan đến AI
#15

Tâm lý/ khoa học nhận
thức
Kỹ thuật máy tính
Lý thuyết điều khiển
Ngơn ngữ học

Cách con người hành xử, nhận thức,
thông tin về nhận thức quá trình,
biểu diễn kiến thức
Xây dựng máy tính tốc độ nhanh
Hệ thống thiết kế nhằm tối đa hóa
hàm mục tiêu theo thời gian
Biểu diễn tri thức, văn phạm


Lịch sử của AI
#16

• 1943: Giai đoạn sơ khai
• McCulloch & Pitts nghiên cứu ba cơ sở lý thuyết cơ bản: triết học cơ bản và
chức năng của các noron thần kinh; phân tích các mệnh đề logic; và lý thuyết
dự đốn của Turing
 Mơ hình mạch Boolean của bộ não


Lịch sử của AI
#17

• 1950: Lý thuyết dự đốn Turing

• Turing's "Computing Machinery and Intelligence“

• 1956: Khai sinh AI
• Hội nghị Dartmouth thông qua tên: "Artificial Intelligence“


Lịch sử của AI
#18

• 1950s: Giai đoạn khởi đầu
Chương trình AI sơ khai, bao gồm:
• Chương trình cờ của Samuel
• Lý luận logic của Newell & Simon

• 1955-65: Giai đoạn đỉnh cao
• Newell và Simon: GPS, bộ giải bài tốn tổng qt
• Gelertner: Bộ chứng minh định lý hình học
• McCarthy: phát minh ngôn ngữ LISP


Lịch sử của AI
#19

• 1966—73: Giai đoạn gần hiện thực
• Nhận thức rằng nhiều vấn đề AI là nan giải
• Hạn chế của phương pháp mạng nơron hiện có được xác định
• Nghiên cứu mạng noron gần như biến mất


Lịch sử của AI

#20

• 1969—85: Bổ sung vào kiến thức lĩnh vực
•

Phát triển hệ thống dựa trên tri thức

• Thành cơng của hệ thống chun gia dựa trên luật
• Ví dụ, DENDRAL, Mycin
• Nhưng mơ hình dễ đỗ vỡ và quy mô không tốt trong thực tế


Lịch sử của AI
#21

• 1986: Sự phát triển của máy học
• Các mạng nơron phổ biến trở lại
• Tiến bộ quan trọng trong thuật tốn máy học và ứng dụng

• 1990: Vai trị của sự khơng chắc chắn
• Mạng Bayesian như một khn mẫu biểu diễn tri thức

• 1995: AI là ngành khoa học
• Tích hợp học, lý luận, biểu diễn tri thức
• Phương pháp AI sử dụng trong thị giác, ngơn ngữ, khai thác dữ liệu, chuẩn
đốn y học, …


Những thành cơng tiêu biểu
#22

• Deep Blue đánh bại đương kim vô địch cờ vua thế giới Garry
Kasparov vào năm 1997
• Chương trình AI đã chứng minh một giả thuyết toán học (giả thuyết
Robbins) chưa được giải quyết trong nhiều thập kỷ


Những thành cơng tiêu biểu
#23

• Trong chiến tranh vùng Vịnh năm 1991, quân đội Mỹ triển khai một
kế hoạch hậu cần AI và chương trình lập kế hoạch mà có liên quan
lên đến 50.000 xe, vận chuyển hàng hóa, và con người
• Chương trình lập kế hoạch tự động trên tàu của NASA kiểm sốt lịch
trình của hoạt động cho một tàu vũ trụ


Những thành cơng tiêu biểu
#24

• Proverb giải quyết các câu đố ô chữ tốt hơn so với hầu hết con người
• Robot lái xe: cuộc thi thách thức DARPA 2003-2007
• Phần mềm nhận diện khn mặt có sẵn trong máy ảnh của người
dùng: 2006


Ví dụ: Cuộc thi thách thức DARPA
#25

• Giải thưởng tiền mặt (1 đến 2 triệu $) cho robot đầu tiên hồn tất

đường đua dài khơng cần hỗ trợ
• Kích thích sự nghiên cứu ở thị giác, robot, lập kế hoạch, học máy, lập
luận, …
• Cuộc thi 2004:
• Tuyến đường 150 dặm trong sa mạc Nevada
• Robot đi xa nhất là khoảng 7 dặm
• Địa hình khó khăn nhất tại lúc bắt đầu của đường đua