Đại Học Bách Khoa - Tp.HCM - Bản quyền

Khoa Công Nghệ Thông Tin Tháng 6/2001
ThS Nguyễn Cao Trí –
KS Lê Thành Sách –
TRÍ
TRÍTUỆ
TUỆNHÂN
NHÂNTẠO
TẠO
Artificial
ArtificialIntelligent
Intelligent
Khoa Cơng Nghệ Thơng Tin
Đại Học Bách Khoa – Tp. HCM
Đại Học Bách Khoa Tp.HCM – 2001
Bản quyền

Khoa Công Nghệ Thông Tin

vị
vịtừ
từ
–
Mệnh đề & logic vị từ
–
Logic vị từ dưới góc nhìn của AI
Đại Học Bách Khoa Tp.HCM – 2001
Bản quyền

Khoa Công Nghệ Thông Tin
Bài giảng “Trí tuệ nhân tạo” - Slide 3
Nội dung mơn học – Các kỹ thuật tìm kiếm

Chương
Chương
3:
3:
Tìm
Tìmkiếm
kiếmtrên

Tìmkiếm
kiếmtheo
theoHeuristic
Heuristic–
Heuristic là gì?
–
Tìm kiếm theo heuristic
–
Các giải thuật Best first search (BFS), Giải thuật A*
–
Chiến lược Minimax, Alpha Beta
Đại Học Bách Khoa Tp.HCM – 2001
Bản quyền

Khoa Công Nghệ Thông Tin
Bài giảng “Trí tuệ nhân tạo” - Slide 4
Nội dung mơn học – Kỹ thuật phát triển ứng dụng


chungia
gia
–
Giới thiệu về hệ chun gia
–
Mơ hình hệ chun gia: dự trên luật, dựa trên frame
–
Phát triển một hệ chun gia

Chương
Chương
7:
7:
Biểu
Biểudiển
diểntri
trithức
thức

–
Prolog : Các giải thuật tìm kiếm
–
CLISP : Biểu diển tri thức
–
Bài tập lớn

Tài
Tàiliệu
liệutham
thamkhảo
khảo
–
Bài giảng “Trí tuệ nhân tạo” – ThS Nguyễn Cao Trí – KS Lê Thành Sách
–
Artificial Inteligent – George F. Luget & Cilliam A. Stubblefied
–
Giáo trình “Trí tuệ nhân tạo” – KS Nguyễn Đức Cường
–
Trí tuệ nhận tạo – Nguyễn Quang Tuấn – Hà nội
Đại Học Bách Khoa - Tp.HCM - Bản quyền

Đốitượng
tượngnghiên
nghiêncứu
cứucủa
củangành
ngànhAI
AI
AI là ngành nghiên cứu về các hành xử thơng minh
(intelligent behaviour) bao gồm: thu thập, lưu trữ tri thức,
suy luận, hoạt động và kỹ năng.
Đối tượng nghiên cứu là các “hành xử thơng minh” chứ
khơng phải là “sự thơng minh”.

thơng
thơngminh
minhlà
làgì
gì
?
?
–
Hành xử thơng minh: là các hoạt động của một đối tượng như
là kết quả của một q trình thu thập, xử lý và điều khiển
theo những tri thức đã có hay mới phát sinh (thường cho kết
quả tốt theo mong đợi so với các hành xử thơng thường) là
biểu hiện cụ thể, cảm nhận được của “Sự thơng minh”
–
Khái niệm về tính thơng minh của một đối tượng thường biểu
hiện qua các hoạt động:

Sự hiểu biết và nhận thức được tri thức

Sự lý luận tạo ra tri thức mới dựa trên tri thức đã có

tin
tinchứa
chứađựng
đựng
2
2
thành
thànhphần
phần
–
Các khái niệm:

Các khái niệm cơ bản: là các khái niệm mang tính quy ước

Các khái niệm phát triển: Được hình thành từ các khác niệm cơ bản thành các
khái niệm phức hợp phức tạp hơn.
–
Các phương pháp nhận thức:

của
củacác
cáchành
hànhxử
xửthơng
thơngminh
minhhay
hay

sự
sựthu
thuthập
thậptri
trithức
thứcvà
vàsản
sảnsinh

sản
sảnsinh
sinhtri
trithức
thứclà
làhai
haiq
qtrình
trình

–
–khơng
khơngbao
baogiờ
giờchấm
chấmdứt
dứttrong
trongmột
một


tri
trithức
thức
:
:
–
Tri thức được thu thập từ thơng tin, là kết quả của một q
trình thu nhận dữ liệu, xử lý và lưu trữ. Thơng thường q
trình thu thập tri thức gồm các bước sau:

Xác định lĩnh vực/phạm vi tri thức cần quan tâm

Thu thập dữ liệu liên quan dưới dạng các trường hợp cụ thể.

Hệ thống hóa, rút ra những thơng tin tổng qt, đại diện cho các trường hợp đã biết
– Tổng qt hóa.

Xem xét và giữ lại những thơng tin liên quan đến vấn đề cần quan tâm , ta có các
tri thức về vấn đề đó.

Sản
Sảnsinh
sinh

thứcsiêu
siêucấp”
cấp”
(
(
meta
metaknowledge
knowledge
)
)
hay
hay“Tri
“Trithức
thức



tri
trithức
thức
:
:
ngơn
ngơnngữ
ngữtự
tựnhiên
nhiên
Đại Học Bách Khoa Tp.HCM – 2001
Bản quyền

Khoa Công Nghệ Thông Tin
Bài giảng “Trí tuệ nhân tạo” - Slide 12
Hành xử thơng minh – Kết luận

các
cáchành
hànhđộng
độngnhư
nhưlà
làkết
kếtquả
quảsuy
suyluận
luậntrên
trêntri
trithức
thức
.
.

Hành
Hànhxử
xử

chất
chấtthơng
thơngminh
minhcủa
củamột
mộtđối
đốitượng
tượng
:
:
thu
thuthập
thậptri
trithức
thức
,
,
suy
suyluận
luậnvà
vàthu
thuthập
thậpđược
được
.
.
Chúng
Chúnghòa
hòaquyện
quyệnvào
vàoThơng
ThơngMinh”
Minh”

Khơng
Khơngthể
thểđánh
đánhgiá
giáriêng
riênglẽ


nói
nóivề
vềtính
tínhthơng
thơngminh
minh
.
.
 THƠNG MINH CẦN TRI THỨC
Đại Học Bách Khoa Tp.HCM – 2001
Bản quyền

Khoa Công Nghệ Thông Tin
Bài giảng “Trí tuệ nhân tạo” - Slide 13
Mục tiêu nghiên cứu của ngành AI
Trí
Trí

người”
người”
?
?
Mục
Mụctiêu
tiêu

Xây
Xâydựng
dựnglý
lýthuyết
thuyếtvề
về


độngthơng
thơngminh
minh

Tìm
Tìmhiểu
hiểucơ
cơchế
chếsự
sự

cơ
cơchế
chếhiện
hiệnthực
thựcsự
sựthơng
thơngminh
minh

Á
Á
máy
máymóc
mócphục
phụcvụ
vụcon
conngười
người
.
.
Đại Học Bách Khoa Tp.HCM – 2001
Bản quyền

Khoa Công Nghệ Thông Tin
của
củangành
ngànhAI
AI
?????
?????
Làm
Làmsao
saobiết
biếtmáy
máy

định
địnhtính
tínhthơng
thơngminh
minhcủa
củamột
mộtđối
đốitượng

–
Đem lại quan điểm khách quan về sự thơng minh: Thơng minh hay khơng thể
hiện qua các trả lời của các câu hỏi
–
Loại trừ các thành kiến: khơng thích cơng nhận tính thơng minh của máy móc.
Sự thơng minh chỉ được đánh giá qua các câu hỏi, khơng bị chi phối bởi các yếu
tố khác.
–
Tránh tình trạng hiểu lầm

Khuyết
Khuyếtđiểm
điểm
:
:
–
Phép thử tập trung vào các cơng việc biểu diển hồn tồn bằng ký hiệu do đó làm
mất một đặc tính rất quan trọng của máy tính là tính tốn chính xác và hiệu quả
–
Khơng thử nghiệm được các khả năng tri giác và khéo léo
–
Giới hạn khả năng thơng minh của máy tính theo khn mẫu con người. Nhưng
con người chưa hẳn là thơng minh hồn hảo.
–
Khơng có một chỉ số rõ ràng định lượng cho sự thơng minh. Phụ thuộc vào người
tester.
Thơng
đoạn
đoạncổ
cổđiển
điển
(1950
(1950
–
–
1965)
1965)
Đây là giai đoạn của 2 lĩnh vực chính:Game Playing (Trò chơi) và
Theorem Proving (Chứng minh định ký)
Game Playing: dựa trên kỹ thuật State Space Search với
trạng thái (State) là các tình huống của trò chơi. Đáp án
cần tìm là trạng thái thắng hay con đường dẩn tới trạng
thái thắng. áp dụng với các trò chơi loại đối kháng. Ví dụ:
Trò chơi đánh cờ vua.
Có 2 kỹ thuật tìm kiếm cơ bản:

Kỹ thuật generate and test : chỉ tìm được 1 đáp án/ chưa chắc tối ưu.

Kỹ thuật Exhaustive search (vét cạn): Tìm tất cả các nghiệm, chọn lựa

>=10)
Đại Học Bách Khoa Tp.HCM – 2001
Bản quyền

Khoa Công Nghệ Thông Tin
Bài giảng “Trí tuệ nhân tạo” - Slide 18
Lịch sử phát triển của AI : Giai đoạn cổ điển (tt)
Theorem Proving: dựa trên tập tiên đề cho trước, chương
trình sẽ thực hiện chuỗi các suy diển để đạt tới biểu thức
cần chứng minh.
Nếu có nghĩa là đã chứng minh được. Ngược lại là khơng
chứng minh được.
Ví dụ: Chứng minh các định lý tự động, giải tốn,
Vẫn dựa trên kỹ thuật state space search nhưng khó khăn
hơn do mức độ và quan hệ của các phép suy luận: song
song, đồng thời, bắc cầu,
Có các kết quả khá tốt và vẫn còn phát triển đến ngày nay
(
(
Bùng
Bùngnổ
nổtổ
tổ


viễn
viễnvơng
vơng
(1965
(1965
–
–
1975)
1975)
–
Đây là giai đoạn phát triển với tham vọng làm cho máy hiểu
được con người qua ngơn ngữ tự nhiên.
–
Các cơng trình nghiên cứu tập trung vào việc biểu diển tri
thức và phương thức giao tiếp giữa người & máy bằng ngơn
ngữ tự nhiên.
–
Kết quả khơng mấy khả quan nhưng cũng tìm ra được các
phương thức biểu diễn tri thức vẫn còn được dùng đến ngày
nay tuy chưa thật tốt như:
–
Semantic Network (mạng ngữ nghĩa)
–
Conceptial graph (đồ thị khái niệm)
–
Frame (khung)
–

củamáy
máytính
tính
Đại Học Bách Khoa Tp.HCM – 2001
Bản quyền

Khoa Công Nghệ Thông Tin
Bài giảng “Trí tuệ nhân tạo” - Slide 20
Lịch sử phát triển của AI- Giai đoạn hiện đại

Giai
Giaiđoạn
đoạnhiện
hiệnđại
đại

nothing
Phát triển ứng dụng mạnh mẽ: Hệ chun
gia, Hệ chuẩn đốn,
Đại Học Bách Khoa Tp.HCM – 2001
Bản quyền

Khoa Công Nghệ Thông Tin
Bài giảng “Trí tuệ nhân tạo” - Slide 21
Các lĩnh vực ứng dụng

Game
GamePlaying
Playing
:
:Tìm
Tìmkiếm
kiếm
/
/
Heuristic
Heuristic



Expert
ExpertSystem
System
:
:là
làhướng
hướngphát
pháttriển
triểnmạnh
mạnh

dụng
dụngcao
caonhất
nhất
.
.

Planning
Planning
&
&
Robotic
Robotic
:
:
các
cáchệ
hệthống

Trang
Trangbị
bịkhả
khảnăng
nănghọc
họctập
tậpđể
đểgiải
giải

UnSupervised:Tự học, khơng kiểm sốt. Có thể tạo ra tri
thức mới nhưng cũng nguy hiểm vì có thể học những điều
khơng mong muốn.
Đại Học Bách Khoa Tp.HCM – 2001
Bản quyền

Khoa Công Nghệ Thông Tin
Bài giảng “Trí tuệ nhân tạo” - Slide 22
Các lĩnh vực ứng dụng (tt)

Natural
NaturalLanguage
LanguageUnderstanding
Understanding
&
&
Semantic
Semanticmodelling
modelling
:
:

độ
độphức
phứctạp
tạpcủa
củabài
bàitốn
tốncả
cảvề
về


Human
Humanperfromance
perfromance
:
:Nghiên
Nghiêncứu
cứucơ
cơchế
chếtổ
tổ


ápdụng
dụngcho
chomáy
máy
.
.

Language
Languageand
andEnvironment
Environmentfor
for

trường
trườngđể
đểxây
xâydựng
dựngcác
cácứng
ứngdụng
dụngAI
AI

quyếtvấn
vấnđề
đềnăng
nănglực
lựctính
tínhtốn
tốnvà
và


songsong
songvà
vàmơ
mơphỏng
phỏngmạng
mạngthần
thầnkinh
kinh

dụng
dụngAi
Aihiện
hiệntại
tại
:
:
AI
AI
=
=
Presentation
Presentation
&
&
Search
Search
Tri Thức
Knowledge


Mệnh đề

Vị từ
Đại Học Bách Khoa Tp.HCM – 2001
Bản quyền

Khoa Công Nghệ Thông Tin
Bài giảng “Trí tuệ nhân tạo” - Slide 25
AI
AI
&
&
Phép
Phéptốn
tốnvị
vịtừ
từ

Tại
Tại

vị
vịtừ
từ
?
?
–
AI  Phát triển các chương trình có khả năng suy luận
–
Suy luận giúp chương trình AI biết được tính đúng/sai của
một vấn đề nào đó.

Phép
Phéptốn
tốnvị
vịtừ
từcác
cácq
qtrình
trìnhsuy
suydiễn
diễntrên
trênmáy
máy

tốn
tốnvị
vịtừ
từ
.
.

Phép
Phéptốn
tốnvị
vịtừ
từtrên
trênmáy
máytính
tínhPROLOG
PROLOG