TS. Nguyễn Đình Thuân
Khoa Công nghệ Thông tin
Đại học Nha Trang
Email: [email protected]
TRÍ TUỆ NHÂN TẠO
Artificial Intelligence
Nha Trang 8-2007
Slide 2
Noäi dung moân hoïc

Chương 1: Giới thiệu
–
M
ở

đầ
u
–
L
ĩ
nh v
ự
c nghiên c
ứ
u c
ủ
a AI
–
Ứ
ng d
ụ

Breath first search (BFS)

Chng 3:Tỡm kim theo Heuristic

Gi

i thi

u v

Heuristic

Tỡm ki

m theo heuristic

Gi

i thu

t Best first search (BFS), Gi

i thu

t A
T
, A
KT
, A*


ữ
ngh
ĩ
a
–
Frame
–
Logic m
ệ
nh
đề
, Logic v
ị
t
ừ
–
Thu
ậ
t gi
ả
i V
ươ
ng H
ạ
o, Thu
ậ
t gi
ả
i Robinson


i thu
ậ
t tìm ki
ế
m
–
Bi
ể
u di
ễ
n tri th
ứ
c
–
Bài t
ậ
p l
ớ
n

Tài liệu tham khảo
–
Bài gi
ả
ng “Trí tu
ệ
nhân t
ạ
o” – TS Nguy
ễ

TS. Nguyễn Đình Thuân
Khoa Công nghệ Thông tin
Đại học Nha Trang
Email: [email protected]
Chöông 1: GIÔÙI THIEÄU
Slide 7
1.1 Mở đầu
Trí tuệ là gì:
Theo từ điển Bách khoa toàn thư Webster:
 Trí tuệ là khả năng:
–
Phản ứng một cách thích hợp lại những tình huống
mới thông qua điều chỉnh hành vi một cách thích
hợp.
–
Hiểu rõ mối liên hệ giữa các sự kiện của thế giới bên
ngoài nhằm đưa ra những hành vi phù hợp đề đạt
được mục đích.
Slide 8
Sự Thông Minh
Khái niệm về tính thông 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
 Hành động theo kết quả của các lý luận
 Kỹ năng (Skill)
TRI THỨC ???
Slide 9
Tri thức (Knowledge)

u ki
ệ
n tiên quy
ế
t c
ủ
a các hành x
ử
thông minh hay
“S
ự
thông minh”

Tri th
ứ
c có
đượ
c qua s
ự
thu th
ậ
p tri th
ứ
c và s
ả
n sinh tri th
ứ
c

Quá trình thu th

–
Tri th
ứ
c
đượ
c thu th
ậ
p t
ừ
thông tin, là k
ế
t qu
ả
c
ủ
a m
ộ
t quá
trình thu nh
ậ
n d
ữ
li
ệ
u, x
ử
lý và l
ư
u tr
ữ

Tri thức – Tri thức siêu cấp

“Trí thức siêu cấp” (meta knowledge) hay “Tri thức về
Tri thức”
–
Là các tri th
ứ
c dùng
để
:
–
Đ
ánh giá tri th
ứ
c khác
–
Đ
ánh giá k
ế
t qu
ả
c
ủ
a quá trình suy di
ễ
n
–
Ki
ể
m ch

p tri th

c v suy lu

n trờn tri th

c.

Hnh x

thụng minh cũn bao hm

S tng tỏc vi mụi trng nhn cỏc phn hi

S tip nhn cỏc phn hi iu chnh hnh ng - Skill

S tip nhn cỏc phn hi hiu chnh v cp nht tri thc

Tớnh ch

t thụng minh c

a m

t

i t

ng l s


c thu th

p

c. Chỳng hũa quy

n vo nhau thnh m

t th


th

ng nh

t S

Thụng Minh

Khụng th



ỏnh giỏ riờng l

b

t k

m

c
ứ
u và t
ạ
o ra các ch
ươ
ng trình mô ph
ỏ
ng ho
ạ
t
độ
ng t
ư
duy c
ủ
a
con ng
ườ
i.

Trí tu
ệ
nhân t
ạ
o nh
ằ
m t
ạ
o ra “Máy ng

ự
thông minh c
ủ
a con ng
ườ
i
–
Cơ chế lưu trữ tri thức
–
Cơ chế khai thác tri thức

Xây d
ự
ng c
ơ
ch
ế
hi
ệ
n th
ự
c s
ự
thông minh

Áp d
ụ
ng các hi
ể
u bi

ưa
chắc tối ưu.
–
Kỹ thuật Exhaustive search (vét cạn): Tìm tất cả các
nghiệm, chọn lựa phương án tốt nhất.
(Bùng n
ổ
t
ổ
h
ợ
p m
(Bùng n
ổ
t
ổ
h
ợ
p m
n
n
v
ớ
i m>=10)
v
ớ
i m>=10)
Slide 16
Lịch sử phát triển của AI :
Giai đoạn viễn vông

ậ
p trung vào vi
ệ
c bi
ể
u di
ễ
n tri th
ứ
c và
ph
ươ
ng th
ứ
c giao ti
ế
p gi
ữ
a ng
ừờ
i và máy b
ằ
ng ngôn ng
ữ
t
ự
nhiên.
–
K
ế

ư
a
th
ậ
t t
ố
t nh
ư
:

Semantic Network (mạng ngữ nghĩa)

Conceptial graph (đồ thị khái niệm)

Frame (khung)

Script (kịch bản)
Vấp phải trở ngại về năng lực
Vấp phải trở ngại về năng lực
của máy tính
của máy tính
Slide 17
Lịch sử phát triển của AI :
Giai đoạn hiện đại

Giai đoạn hiện đại (từ 1975)
–
Xc
đị
nh l

để
kh
ắ
c
ph
ụ
c bùng n
ổ
t
ổ
h
ợ
p.
–
Kh
ẳ
ng
đị
nh vai trò c
ủ
a tri th
ứ
c
đồ
ng th
ờ
i xác
đị
nh 2 tr
ở

ă
n
trong
đ
ánh giá heuristic.
Better than nothing
Better than nothing
Phát triển ứng dụng mạnh mẽ: Hệ chuyên gia,
Hệ chuẩn đoán,
Slide 18
1.4 Các lĩnh vực ứng dụng

Game Playing: Tìm ki
ế
m / Heuristic

Automatic reasoning & Theorem proving: Tìm ki
ế
m / Heuristic

Expert System: là h
ướ
ng phát tri
ể
n m
ạ
nh m
ẽ
nh
ấ

ọ
c t
ậ
p
để
gi
ả
i quy
ế
t v
ấ
n
đề
kho
tri th
ứ
c:
–
Supervised : Kiểm soát được tri thức học được. Không tìm ra cái mới.
–
UnSupervised:Tự học, không kiểm soát. Có thể tạo ra tri thức mới nhưng cũng
nguy hiểm vì có thể học những điều không mong muốn.
Slide 19
1.4 Các lĩnh vực ứng dụng(tiếp)

Natural Language Understanding & Semantic modelling:
Không được phát triển mạnh do mức độ phức tạp của bài
toán cả về tri thức & khả năng suy luận.

Modeling Human perfromance: Nghiên cứu cơ chế tổ chức

n (Vét c
ạ
n và Heuristic)
2.
Tìm ki
ế
m chi
ề
u r
ộ
ng và sâu
3.
Tic tac toe.
4.
Đ
ong d
ầ
u.
5.
Bài toán TSP
6.
8 puzzle.
7.
C
ờ
vua
8.
C
ờ
t

Biểu diễn và tìm kiếm là kỹ thuật phổ biến giải các bài
toán trong lĩnh vực AI

Các vấn đề khó khăn trong tìm kiếm với các bài toán
AI
–
Đặ
c t
ả
v
ấ
n
đề
ph
ứ
c t
ạ
p
–
Không gian tìm ki
ế
m l
ớ
n
–
Đặ
c tính
đố
i t
ượ

Một cách chung nhất, nhiều vấn đề-bài toán phức tạp đều
có dạng "tìm đường đi trong đồ thị" hay nói một cách
hình thức hơn là "xuất phát từ một đỉnh của một đồ thị,
tìm đường đi hiệu quả nhất đến một đỉnh nào đó".

Một phát biểu khác thường gặp của dạng bài toán này là:
Cho tr
ướ
c hai tr
ạ
ng thái T
0
và T
G
hãy xây d
ự
ng chu
ỗ
i tr
ạ
ng thái
T
0
, T
1
, T
2
, , T
n-1
, T

ấ
t phát
g:
đỉ
nh
đ
ích
n:
đỉ
nh
đ
ang xét
Γ
(n): t
ậ
p các
đỉ
nh có th
ể đ
i tr
ự
c ti
ế
p t
ừ đỉ
nh n
Open: t
ậ
p các
đỉ