Trí tuệ nhân tạo artificial intellignce

1Trí Tuệ Nhân Tạo Artificial Intellignce Giảng viên: Nguyễn Văn Hòa Khoa KT-CN-MT – ðH An Giang 8-2010 2Thông tin cần thiết
ðịa chỉ email : nvhoa@agu.edu.vn
Chỉ liên lạc qua ñiện thoại nếu thật cần thiết
Tài liệu của môn học:
Qui ñịnh trong lớp: 3Mục tiêu của môn học
Giới thiệu trí tuệ nhân tạo
Các kỹ thuật cơ bản của trí tuệ nhân tạo  Tìm kiếm  Giải quyết vấn ñề
Các phương pháp biểu diễn và xử lý trí thức
Xây dựng các hệ thống thông minh 4Yêu cầu môn học
Sinh viên phải dự trên 80% số tiết mới ñược dự thi kết thúc học phần
Thảo luận, thực hành, seminar
Làm bài tập mỗi chương
Làm ñồ án theo nhóm (tối ña 4 SV) 5ðánh giá môn học
Bài tập: 10%
Kiểm tra: 10%
ðồ án môn học: 30% (nhóm 4 SV)
Thi hết môn : 50%  Viết
Question & discussion? 6Phân bổ thời gian
Lên lớp: 20 tiết
Thực hành: 20 tiết  Prolog/Pascal/C++
Nghiên cứu tài liệu, bài tập: 60 tiết 7Nội dung môn học
Giới thiệu trí tuệ nhân tạo
Biểu diễn bài toán và tìm kiếm lời giải
Các kỹ thuật tìm kiếm Heuristic
Biểu diễn tri thức
Sử dụng logic mệnh ñề và vị từ
Biểu diễn tri thức và sử dụng luật
Biểu diễn tri thức có cấu trúc
Trò chơi
Tri thức và suy luận không chắc chắn
Lập kế hoạch 8Tài liệu tham khảo
Sách, giáo trình chính  Artificial Intelligence: A Modern Approach. Stuart Russell & Peter Norvig (2nd edition, 2002)  Giáo Trình Trí Tuệ Nhân Tạo. Võ Huỳnh Trâm & Trần Ngân Bình. ðH CT
Sách/Slides tham khảo  Bài giảng Trình Trí Tuệ Nhân Tạo, Lê Thành Sách, ðH BK HCM 9Chương 1: Tổng quan về Trí Tuệ nhân tạo 10 Nội dung
Trí tuệ nhân tạo (TTNT) là gì?
Turing Test
Các nền tảng của TTNT
Mục tiêu nghiên cứu của Trí tuệ nhân tạo
Lịch sử hình thành
Các thành tụ hiện tại 11 Trí Tuệ Nhân Tạo là gì?
Intelligence: trí thông minh  “ability to learn, understand and think” (Oxford dictionary)
Artificial Intelligence (AI): trí thông minh nhân tạo  “attempts to understand intelligent entities”  “strives to build intelligent entities” (Stuart Russel & Peter Norvig) 12 Trí tuệ nhân tạo là gì? (tt)
Trí tuệ nhân tạo là lĩnh vực khoa học chuyên nghiên cứu các phương pháp chế tạo trí tuệ máy sao cho giống như trí tuệ con người
Vài ñịnh nghĩa của trí tuệ nhân tạo ñiển hình là  Hệ thống mà biết suy nghĩ như con người  Hệ thống mà biết hành ñộng như con người
ðể hệ thống mà biết suy nghĩ và hành ñộng giống như con người thì hệ thống  Phải có tri thức, phải có khả năng lý giải, phải có khả năng học  Phải có thị giác và thính giác 13 Trí tuệ của con người
Là khả năng giải quyết vấn ñề của con người thông qua 4 thao tác cơ bản sau  Xác ñịnh tập hợp ñích  Thu thập các sự kiện và luật suy diễn  Cơ chế tập trung  Bộ máy suy diễn 14 Trí tuệ của máy
Trí tuệ máy là khả năng giải quyết vấn ñề của máy sao cho giống khả năng giải quyết vấn ñề của con người  Hành ñộng giống như con người  Suy nghĩ giống như con người  Học thích nghi với tình huống giống như con người  Xử lý thông tin giống như con người  Hành ñộng và suy nghĩ trên cơ sở logic và chính xác giống như con người 15 ðặc ñiểm của Trí tuệ nhân tạo
Sử dụng máy tính vào suy luận trên các ký hiệu, nhận dạng qua mẫu, học, và các suy luận khác
Tập trung vào các vấn ñề “khó” không thích hợp với các lời giải mang tính thuật toán.
Quan tâm ñến các kỹ thuật giải quyết vấn ñề sử dụng các thông tin không chính xác, không ñầy ñủ, mơ hồ
Cho lời giải ‘ñủ tốt’ chứ không phải là lời giải chính xác hay tối ưu.
Sử dụng heuristics – “bí quyết, kinh nghiệm”
Sử dụng tri thức chuyên môn
16 Phép thử Turing (Turing test)
Bài toán xác ñịnh tính thông minh của một ñối tượng Ai ñây? Máy/người? Interrogator 17 Trắc nghiệm Turing: ưu – khuyết
Ưu ñiểm  ðem lại quan ñiểm khách quan về sự thông minh: Thông minh hay không thể hiện qua các trả lời của các câu hỏi  Loại trừ các thành kiến: không thích công nhận tính thông minh của máy móc. Sự thông minh chỉ ñược ñánh giá qua các câu hỏi, không bị chi phối bởi các yếu tố khác.  Tránh tình trạng hiểu lầm 18 Trắc nghiệm Turing: ưu – khuyết
Khuyết ñiểm  Phép thử tập trung vào các công việc biểu diển hoàn toàn bằng ký hiệu do ñó làm mất một ñặc tính rất quan trọng của máy tính là tính toán chính xác và hiệu quả  Không thử nghiệm ñược các khả năng tri giác và khéo léo  Giới hạn khả năng thông minh của máy tính theo khuôn mẫu con người. Nhưng con người chưa hẳn là thông minh hoàn hảo.  Không có một chỉ số rõ ràng ñịnh lượng cho sự thông minh. Phụ thuộc vào người tester. 19 Các nền tảng của TTNT
Triết học (thuyết kế luật suy diễn lý giải)  Logic, methods of reasoning  Mind as a physical system  Foundations of learning, language, and rationality
Toán học  Thiết kế thuật toán  Tối ưu hóa 20 Các nền tảng của TTNT (tt)
Tâm lý học  Adaptation  Phenomena of perception  Experimental techniques
Ngôn ngữ học  Biểu diễn tri thức  Tạo ngôn ngữ nói tự nhiên cho máy
Khoa học máy tính và kỹ thuật máy tính  Từ lý thuyết ñến ứng dụng 21 Các nền tảng của TTNT (tt) Artificial Intelligence Mathematics Cognitive Science Philosophy Biology Linguistics Computer Science & Engineering Economics Psychology 22 Khái niện tri thức (Knowledge)
Tri thức là những thông tin chứa ñựng 2 thành phần sau  Các khái niệm:  Các khái niệm cơ bản: là các khái niệm mang tính quy ước  Các khái niệm phát triển: ñược hình thành từ các khác niệm cơ bản thành các khái niệm phức hợp, phức tạp hơn.  Các phương pháp nhận thức:  Các qui luật, các thủ tục  Phương pháp suy diễn, lý luận,.. 23 Khái niện tri thức (tt)
Tri thức có ñược qua sự thu thập tri thức và sản sinh tri thức
Quá trình thu thập và sản sinh tri thức là hai quá trình song song và nối tiếp với nhau
Thu thập tri thức  ðược thu thập từ thông tin
Sản sinh tri thức:  Tri thức sau khi ñược thu thập sẽ ñược ñưa vào mạng tri thức ñã có.  Trên cơ sở ñó thực hiện các liên kết, suy diễn, kiểm chứng ñể sản sinh ra các tri thức mới 24 ðối tượng nghiên cứu của TTNT
TTNT là ngành nghiên cứu về các hành xử thông minh (intelligent behaviour) bao gồm: thu thập, lưu trữ tri thức, suy luận, hoạt ñộng và kỹ năng.
ðối tượng nghiên cứu là các “hành xử thông minh” chứ không phải là “sự thông minh”. 25 Sự thông minh
Khái niệm về tính thông minh của một ñối tượng thường biểu hiện qua các hoạt ñộng:  Sự hiểu biết và nhận thức ñược tri thức  Sự lý luận tạo ra tri thức mới dựa trên tri thức ñã có  Hành ñộng theo kết quả của các lý luận  Kỹ năng (Skill) 26 Mục tiêu nghiên cứu của TTNT
Xây dựng lý thuyết về thông minh ñể giải thích các hoạt ñộng thông 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 27 Mục tiêu nghiên cứu của TTNT
Mục tiêu cụ thể  Kỹ thuật: xây dựng các máy móc có tính thông minh nhằm ñáp ứng tốt hơn nhu cầu của con người.  Khoa học: xây dựng và phát triển các khái niệm, thuật ngữ, phương pháp ñể hiểu ñược các hành xử thông minh của sinh vật.  ðối tượng thường ñược chú trọng phát triển là máy tính 28 Lịch sử hình thành TTNT
Giai ñoạn cổ ñiển (1950 - 1965)  Có 2 lãnh vực chính:
Game playing: dựa trên kỹ thuật State Space Search
Theorem proving: thực hiện chuỗi các suy diển ñể ñạt tới biểu thức cần chứng minh  Có 2 kỹ thuật tìm kiếm cơ bản
Kỹ thuật generate and test : chỉ tìm ñược 1 ñáp án/ chưa chắc tối ưu.
Kỹ thuật Exhaustive search (vét cạn): Tìm tất cả các nghiệm, chọn lựa phương án tốt nhất 29 Lịch sử hình thành TTNT (tt)
Giai ñoạn viễn vông (1965 - 1975)  ðây là giai ñoạn phát triển với tham vọng làm cho máy hiểu ñược con người qua ngôn ngữ tự nhiên  Các nghiên cứu tập trung vào việc biểu diển tri thức và phương thức giao tiếp giữa người & máy bằng ngôn ngữ tự nhiên  Kết quả không mấy khả quan nhưng cũng tìm ra ñược các phương thức biểu diễn tri thức vẫn còn ñược dùng ñến ngày nay  Semantic Network (mạng ngữ nghĩa)  Conceptial graph (ñồ thị khái niệm)  Frame (khung)  Script (kịch bản) 30 Lịch sử hình thành TTNT (tt)
Giai ñoạn hiện ñại (từ 1975)  Xác ñịnh lại mục tiêu mang tính thực tiễn hơn:
Tìm ra lời giải tốt nhất trong khoảng thời gian chấp nhận ñược.
Không yêu cầu toàn tìm ra lời giải tối ưu  Tinh thần HEURISTIC ra ñời và ñược áp dụng mạnh mẽ ñể khắc phục bùng nổ tổ hợp.  Khẳng ñịnh vai trò của tri thức ñồng thời xác ñịnh 2 trở ngại lớn là biểu diển tri thức và bùng nổ tổ hợp.  Nêu cao vai trò của Heuristic nhưng cũng khẳng ñịnh tính khó khăn trong ñánh giá heuristic 31 Các lĩnh vực ứng dụng
Game Playing: tìm kiếm / Heuristic
Automatic reasoning & Theorem proving: tìm kiếm / Heuristic
Expert System: là hướng phát triển mạnh mẽ nhất và có giá trị ứng dụng cao nhất.
Planning & Robotic: các hệ thống dự báo, tự ñộng hóa
Machine learning: trang bị khả năng học tập ñể giải quyết vấn ñề kho tri thức:  Supervised : Kiểm soát ñược tri thức học ñược.  UnSupervised: Tự học, không kiểm soát. 32 Các thành tự hiện tại
Computer beats human in a chess game
Computer-human conversation using speech recognition
Expert system controls a spacecraft
Robot can walk on stairs and hold a cup of water
Language translation for webpages.
Home appliances use fuzzy logic.
...... 33 TTNT: biểu diễn và tìm kiếm
Sự biểu diễn phải:  Cung cấp một cơ cấu tự nhiên ñể thể hiện tri thức/thông tin/ dữ liệu một cách ñầy ñủ => Tính biểu ñạt  Hỗ trợ việc thực thi một cách hiệu quả việc tìm kiếmñáp án cho một vấn ñề => Tính hiệu quả
Liệu việc tìm kiếm  Có kết thúc không?  Có chắc chắn sẽ tìm ñược lời giải không?  Có chắc chắn sẽ tìm ñược lời giải tối ưu không? 34 TTNT: biểu diễn và tìm kiếm (tt)
Giải quyết vấn ñề như là sự tìm kiếm lời giải trong một ñồ thị không gian trạng thái:  Nút ~ trạng thái (node ~ state)  Liên kết (link)
Ví dụ  Trò chơi tic-tac-toe  Chẩn ñoán trục trặc máy móc trong ô tô 35 Trò chơi Tic-tac-toe 36 Chẩn ñoán trục trặc máy móc trong ô tô