TRÍ
TRÍTUỆ
TUỆNHÂN
NHÂNTẠO
TẠO
Artificial
ArtificialIntelligent
Intelligent
Nội dung môn học – Giới thiệu

Chương 1: Giới thiệu
–
Ngành Trí tuệ nhân tạo là gì?
–
Mục tiêu nghiên cứu của ngành Trí tuệ nhân tạo
–
Lịch sử hình thành và hiện trạng
–
Turing Test

Tìm kiếm đệ qui
–
Hệ luật sinh: Định nghĩa và ứng dụng
–
Tìm kiếm trên hệ luật sinh

Chương 6:Hệ chuyên gia
–
Giới thiệu về hệ chuyên gia
–
Mô hình hệ chuyên gia: dự trên luật, dựa trên frame
–
Phát triển một hệ chuyên gia

Chương 7:Biểu diển tri thức
–
Biểu diển tri thức trong AI: vai trò và ứng dụng
–
Các kỹ thuật biểu diển tri thức: semantic network, lưu đồ phụ thuộc khái
niệm, frame, script
Thực hành &Tài liệu tham khảo

Thực hành Prolog và CLISP
–
Prolog : Các giải thuật tìm kiếm
–
CLISP : Biểu diển tri thức
–
Bài tập lớn



Đối tượng nghiên cứu của ngành AI
AI là ngành nghiên cứu về các hành xử thông 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 thông minh” chứ không phải là “sự
thông minh”.
‘Không có’ Sự Thông Minh
Chỉ có
Biểu hiện thông minh qua hành xử
Sự Thông Minh

Thông minh hay Hành xử thông minh là gì?
–
Hành xử thông minh: là các hoạt động của một đối tượng như là kết quả
của một quá 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 thông thường) là biểu hiện cụ thể, cảm nhận được của “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 ???

liệu, xử lý và lưu trữ. Thông thường quá 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 thông tin tổng quát, đại diện cho các trường hợp
đã biết – Tổng quát hóa.

Xem xét và giữ lại những thông tin liên quan đến vấn đề cần quan tâm , ta có
các tri thức về vấn đề đó.

Sản sinh tri thức:
–
Tri thức sau khi được thu thập sẽ được đưa vào mạng tri thức đã có.
–
Trên cơ sở đó thực hiện các liên kết, suy diễn, kiểm chứng để sản sinh ra các
tri thức mới.
Tri thức – Tri thức siêu cấp

“Trí thức siêu cấp” (meta knowledge) hay “Tri thức về Tri thức”
Là các tri thức dùng để:
–
Đánh giá tri thức khác
–
Đánh giá kết quả của quá trình suy diễn
–
Kiểm chứng các tri thức mới



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.
Mục tiêu của AI (tt)

Cụ thể:
–
Kỹ thuật: xây dựng các máy móc có tính thông minh nhằm đáp ứng tốt hơn
nhu cầu của con người.
–
Khoa học: xây dựng và phát triển các khái niệm, thuật ngữ, phương pháp để
hiểu được các hành xử thông minh của sinh vật.
–
Đối tượng thường được chú trọng phát triển là máy tính
Sự cần thiết của ngành AI ?????
Sự cần thiết của ngành AI ?????
Làm sao biết máy có thông minh?
Làm sao biết máy có thông minh?
Turing Test: Thử tính thông minh

Bài toán xác định tính thông minh của một đối tượng

Turing test:
Người đối chứng
Người thực hiện test

Thông
ThôngMinh
Minh
?
?

Còn
Còntùy
tùy

Lịch sử phát triển của AI : Giai đoạn cổ điển

Giai đoạn cổ điển (1950 – 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

vớim
m
>=10)
>=10)
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 không chứng minh được.
Ví dụ: Chứng minh các định lý tự động, giải toán,...
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
tổhợp

Frame (khung)
–
Script (kịch bản)
Vấp
Vấpphải
phảitrở
trởngại
ngạivề
vềnăng
nănglực
lực


Betterthan
thannothing
nothing
Phát triển ứng dụng mạnh mẽ: Hệ chuyên
gia, Hệ chuẩn đoán,..
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 động hóa

Machine learning: Trang bị khả năng học tập để giải quyết vấn đề
kho tri thức:

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.
Các lĩnh vực ứng dụng (tt)

PHÉP
PHÉPTOÁN
TOÁNVỊ
VỊTỪ
TỪ

Phép toán vị từ dưới góc nhìn của AI

Mệnh đề

Vị từ
AI
AI
&
&
Phép
Phéptoán
toán