Transcript Lec1-2 - WordPress.com

Khoa Công nghệ thông tin
Trường Đại học Sư phạm Hà nội
TRÍ TUỆ NHÂN TẠO
Artificial Intelligence
Phạm Thị Anh Lê
Khoa CNTT - ĐHSP Hà nội
TTNT. p.1
Nội dung











Lec 1. Giới thiệu về TTNT, các khái niệm cơ bản
Lec 2. Agent thông minh
Lec 3. Giải quyết vấn đề bằng tìm kiếm: tìm kiếm mù
Lec 4. Tìm kiếm kinh nghiệm (heuristics)
Lec 5. Trò chơi: Tìm kiếm có đối thủ
Lec 6. Logic mệnh đề
Lec 7-8. Logic vị từ cấp một
Lec 9-10. Biểu diễn tri thức bởi các luật và lập luận
Lec 11-13. Lập trình logic Prolog
Lec 14. Tri thức không chắc chắn: logic xác suất
Lec 15. Tri thức không chắc chắn: logic mờ
TTNT. p.2
Tài liệu tham khảo
– Trí tuệ nhân tạo, by Đinh Mạnh Tường
– Trí tuệ nhân tạo: các phương pháp giải quyết vấn đề và kỹ
thuật xử lý tri thức, by Nguyễn Thanh Thủy
– Artificial Intelligence: A Modern Approach, by Stuart
Russell and Peter Norvig. (2nd ed)
TTNT. p.3
Lec 1
Giới thiệu về TTNT các khái niệm cơ bản
TTNT. p.4
Trí Tuệ Nhân Tạo là gì?

Là một nhánh của khoa học máy tính liên quan đến sự tự
động hóa hành vi thông minh.
Trí tuệ là gì?

Các câu hỏi chưa có câu trả lời:
– Liệu trí tuệ có phải là một khả năng duy nhất hay chỉ là một
tên gọi cho một tập hợp các hành vi phân biệt và độc lập nhau?
– Thế nào là khả năng sáng tạo?
– Thế nào là trực giác?
– Điều gì diễn ra trong quá trình học?
– Có thể kết luận ngay về tính trí tuệ từ việc quan sát một hành
vi hay không hay cần phải có biểu hiện của một cơ chế nào đó
nằm bên trong ?
TTNT. p.5
Trí Tuệ Nhân Tạo là gì?

Intelligence? Trí năng, trí tuệ, trí thông minh

Thế nào là Artificial intelligence? Chúng ta sẽ
phân tích 4 loại quan niệm về intelligence sau:
TTNT. p.6
Trí Tuệ Nhân Tạo là gì?
“Nỗ lực tạo ra các máy tính
biết tư duy … máy tính có ý
thức (The exciting new effort
to make computers thinks …
machine with minds, in the full
and literal sense)”
(Haugeland 1985)
“Việc nghiên cứu các năng lực trí
tuệ sử dụng các mô hình tính toán
(The study of mental faculties
through the use of computational
models)”
(Charniak et al. 1985)
“Nghệ thuật sáng tạo ra các
máy thực hiện các chức năng
đòi hỏi sự thông minh như khi
thực hiện bởi con người (The
art of creating machines that
perform functions that require
intelligence when performed
by people)” (Kurzweil, 1990)
“Nghiên cứu tìm cách giải thích và
mô phỏng các hành vi thông minh
bằng các quá trình tính toán (A field
of study that seeks to explain and
emulate intelligent behavior in terms
of computational processes)”
(Schalkol, 1990)
TTNT. p.7
Trí tuệ nhân tạo: Hệ thống tư duy như con người
“Nỗ lực tạo ra các máy tính
biết tư duy … máy tính có ý
thức (The exciting new effort
to make computers thinks …
machine with minds, in the full
and literal sense)”
(Haugeland 1985)
Con người tư duy như thế
nào? Chưa có câu trả lời
chính xác trong rất nhiều
tình huống.
Hệ thống tư duy như con
người
(Systems that think
like humans)
Ví dụ: Newell&Simson
(1961) phát triển GPS
(General Problem Solving)
bắt chước cách giải quyết
các bài toán trong toán học
của con người.
TTNT. p.8
Trí tuệ nhân tạo: hệ thống ứng xử như con người
Hệ thống ứng xử (hành động)
như con người (Hệ thống mà
hành vi, ứng xử của nó như
con người)
Systems that act like
humans
“Nghệ thuật sáng tạo ra các
máy thực hiện các chức năng
đòi hỏi sự thông minh như khi
thực hiện bởi con người (The
art of creating machines that
perform functions that require
intelligence when performed
by people)” (Kurzweil, 1990)
Turing (1950) đề
xuất bộ test (Turing
test): hội thoại giữa
hệ thống và người
phỏng vấn. Nếu
người phỏng vấn
không biết được hệ
thống là người hay
là máy thì hệ thống
đó được cho là
thông minh.
- Con người lúc nào cũng
ứng xử “đúng”?
- Hành vi như thế nào được
coi là giống con người?
TTNT. p.9
Trí tuệ nhân tạo: hệ thống tư duy hợp lý
Hệ thống tư duy hợp lý
System that think
rationally
Aristotle hình thức hóa
“tư duy đúng” (Luật
của tư duy đúng). Hệ
tam đoạn luận là
khuôn mẫu để thu
được kết luận đúng khi
cho giả thiết đúng. VD:
Socrat là người; tất cả
mọi người đều chết;
do đó Socrat phải chết.
“Việc nghiên cứu các năng lực trí
tuệ sử dụng các mô hình tính toán
(The study of mental faculties
through the use of computational
models)”
(Charniak et al. 1985)
1. Không biểu diễn được tri thức
không chắc chắn
2. Nhiều bài toán không dễ giải
quyết do thiếu tài nguyên
(không gian nhớ và thời gian)
3. Nhiều hành động coi là thông
minh nhưng ko liên quan đến
tư duy (chẳng hạn: co tay lại
khi chạm vật nóng)
TTNT. p.10
Trí tuệ nhân tạo: hệ thống ứng xử hợp lý
Hệ thống ứng xử hợp lý (Hệ thống
mà hành động/ứng xử hợp lý)
Systems that act rationally
Ưu điểm:
-Tổng quát hơn
-Tính hợp lý có thể dễ
dàng được định nghĩa
(rationality is well
defined)
“Nghiên cứu tìm cách giải thích và
mô phỏng các hành vi thông minh
bằng các quá trình tính toán (A field
of study that seeks to explain and
emulate intelligent behavior in terms
of computational processes)”
(Schalkol, 1990)
CS 460, Lecture 1
TTNT. p.11
Trí tuệ nhân tạo: Hệ thống hành động hợp lý
Systems that think like
humans
Systems that think
rationally
Systems that act like
humans
Systems that act
rationally
Rational (artificial) agent
An agent is just something that act (agent
comes from the Latin agere, to do)
TTNT. p.12
Artificial Intelligence: Hành động hợp lý




Intelligence? Trí năng, trí tuệ, trí thông minh
Môn học này, chúng ta thống nhất quan niệm trí thông
minh là hành động hợp lý, hành động tốt nhất hoặc hợp
lý nhất mà cho kết quả tối ưu của một hàm nào đó.
(In this class, we adopt the view that intelligence is
concerned mainly with rational action, Ideally, an
rational agent takes the best possible action in a
situation.)
Quan niệm như trên phù hợp với: khi nói đến tính thông
minh, chúng ta thường gắn với một hành động, hành vi,
ứng xử nào đó. Vi vậy Intelligence có thể coi đồng nghĩa
với rational action, hay intelligent/rational agent
TTNT. p.13
Turing Test
Interrogator

Ưu điểm của Turing Test
– Khái niệm khách quan về trí tuệ
– Tránh đi những thảo luận về quá trình bên trong và ý
thức
– Loại trừ định kiến thiên vị của người thẩm vấn
TTNT. p.14
Các Ứng Dụng của TTNT
1.
2.
3.
4.
5.
6.
7.
8.
Trò chơi và các bài toán đố
Suy luận và chứng minh định lý tự động
Các hệ chuyên gia (các hệ tri thức)
Xử lý ngôn ngữ tự nhiên
Lập kế hoạch và người máy
Máy học
Mạng Neuron và giải thuật di truyền
…
TTNT. p.15
Trí Tuệ Nhân Tạo - Đặc Điểm







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 đề “khó” không thích hợp với
các lời giải mang tính thuật toán.
Quan tâm đến các kỹ thuật giải quyết vấn đề sử dụng
các thông tin không chính xác, không đầy đủ, mơ hồ…
Cho lời giải “đủ tốt” chứ không phải là lời giải chính
xác hay tối ưu.
Sử dụng heuristics – “kinh nghiệm”
Sử dụng tri thức chuyên môn
…
TTNT. p.16
TTNT như là sự biểu diễn và tìm kiếm
Sự biểu diễn phải:
Cung cấp một cơ cấu tự nhiên để thể hiện tri thức/thông
tin/ dữ liệu một cách đầy đủ => Tính biểu đạt
 Hỗ trợ việc thực thi một cách hiệu quả việc tìm kiếm đáp
án cho một vấn đề
=> Tính hiệu quả

Liệu việc tìm kiếm:
– Có kết thúc không ?
– Có chắc chắn sẽ tìm được lời giải không ?
– Có chắc chắn sẽ tìm được lời giải tối ưu không ?
TTNT. p.17
TTNT như là biểu diễn & tìm kiếm
 Giải
quyết vấn đề như là sự tìm kiếm lời
giải trong một đồ thị không gian trạng thái:
– Nút ~ trạng thái (node ~ state)
– Liên kết (link)
 Ví
dụ:
– Trò chơi tic-tac-toe
– Chẩn đoán trục trặc máy móc trong ô tô
TTNT. p.18
KGTT của Trò Chơi Tic-Tac-Toe
TTNT. p.19
Chẩn đoán trục trặc máy móc trong ô tô
TTNT. p.20
Lec 2
Agen thông minh
TTNT. p.21
Agent thông minh
– Agent (Tác nhân) là bất cứ cái gì hành động trong
môi trường. Ví dụ: con người, robot, ...
– Mục tiêu của TTNT là nghiên cứu và thiết kế các tác
nhân thông minh: các tác nhân tồn tại trong moi
trường và hành động một cách thông minh
– Tác nhân thông minh cần có khả năng nhận thức được
môi trường  các robot được trang bị các bộ cảm
nhận (sensors)
– Tác nhân thông minh cần đưa ra các hành động đáp
ứng môi trường  cần bộ tác động (effectors)
Lec2 – Agent thông minh
TTNT. p.22
Agent thông minh
– Tác nhân được xem như một hộp đen:
Môi trường
Các thông tin đến
từ môi trường
các hành động
Tác nhân thông
minh
cần trang bị cho tác nhân một chương trình, gọi là
chương trình tác nhân: mô tả thuật toán kết hợp với
các thông tin về trạng thái của môi trường với các tri
thức đã được lưu để cho ra hành động thích ứng.
TTNT. p.23
Thử nghiệm Turing
Alan Turing (1950) đã xác định các hành vi thông minh như là các hành vi
trong các nhiệm vụ nhận thức đạt tới mức độ có thể đánh lừa được con
người
Tác nhân thông minh (TNTM) cần có các khả năng:
– Ghi nhớ tri thức và lập luận.
– Hiểu ngôn ngữ tự nhiên (natural language understanding).
– Khả năng học để có thể đưa ra các hành động thích ứng với hoàn cảnh mới
 học máy (mechine learning)
– Nhận biết các đối tượng khi đưa ra các hình ảnh của nó  nhìn máy
(computer vision): là lĩnh vực nghiên cứu để máy tính có thể hiểu được cấu
trúc và các tính chất của các đối tượng trong không gian ba chiều từ các
hình ảnh hai chiều.
– Khả năng suy ra các mục đích cần đạt được và đưa ra dãy các hành động
mà nó cần thực hiện để đạt mục đích đó  quá trình lập kế hoạch
(planning)
TTNT. p.24
Biểu diễn và lập luận
– Để máy tính có thể lưu trữ được tri thức, sử dụng được tri thức
 cần tìm các phương pháp biểu diễn tri thức.
– Lập luận tự động được hiểu là quá trình tính toán trên các biểu
diễn tri thức: cho đầu vào là các biểu diễn tri thức thì đầu ra
nhận được là các biểu diễn tri thức mới.
– Mục tiêu trọng tâm của TTNT : nghiên cứu thiết kế các hệ
thông minh, lưu trữ tri thức về lĩnh vực và có khả năng đưa ra
hành động thích ứng bằng lập luận dựa trên các tri thức đã lưu
trữ và các thông tin thu nhận từ môi trường.
TTNT. p.25
Các lĩnh vực nghiên cứu và ứng dụng
– Robot đưa thư
– Hệ chuyên gia trong y học: với mục đích trợ giúp
các bác sĩ trong việc chuẩn đoán bệnh và điều trị.
TTNT. p.26