Chương 1 giới thiệu tổng quan về trí tuệ nhân tạo

TRƯỜNG ĐẠI HỌC HỒNG ĐỨC KHOA CÔNG NGHỆ THÔNG TIN & TRUYỀN THƠNG TRÍ TUỆ NHÂN TẠO Giảng viên: Nguyễn Đình Cơng Email: nguyendinhcong@hdu.edu.vn TRÍ TUỆ NHÂN TẠO Nội dung môn học  Chương Giới thiệu tổng quan trí tuệ nhân tạo  Chương Biểu diễn xử lý tri thức  Chương Không gian trạng thái phương pháp tìm kiếm mù  Chương Các phương pháp tìm kiếm có sử dụng thơng tin  Chương Các phương pháp tìm kiếm có đối thủ  Chương Giới thiệu học máy Chương Giới thiệu tổng quan trí tuệ nhân tạo 1.Khái niệm Trí tuệ nhân tạo (TTNT) 2.Các lĩnh vực liên quan đến TTNT 3.Lịch sử hình thành khoa học TTNT 4.Các lĩnh vực ứng dụng TTNT 5.Lập trình hệ thống lập trình TTNT 6.Những vấn đề chưa giải 7.Những vấn đề cốt lõi TTNT 8.Giới thiệu số tốn mẫu ứng dụng TTNT Trí tuệ nhân tạo (Artificial Intelligence – AI) gì?  Trí tuệ: (Theo từ điển Bách khoa tồn thư Webster) khả o Phản ứng cách thích hợp lại tình thơng qua điều chỉnh hành vi cách thích hợp o Hiểu rõ mối quan hệ kiện giới bên nhằm đưa hành vi phù hợp để đạt mục đích  Chưa thống dạng định nghĩa Mặc dù vậy, có trường phái khái niệm AI: o Strong AI: Có thể tạo thiết bị có trí thơng minh chương trình máy tính thơng minh người o Weak AI: Chương trình máy tính mơ hành vi thơng minh người Trí tuệ nhân tạo gì? Một số định nghĩa TTNT (Haugeland, 1985) TTNT giúp tạo máy tính có khả suy nghĩ máy tính có trí tuệ theo đầy đủ nghĩa từ (Rich and Knight, 1991) TTNT khoa học nghiên cứu xem làm để máy tính thực cơng việc mà người làm tốt máy tính (Chaniak McDemott, 1985) TTNT khoa học nghiên cứu hoạt động trí não thơng qua mơ hình tính tốn (Winston, 1992) TTNT Nghiên cứu mơ hình tính tốn để máy tính nhận thức, lập luận, hành động (Nilsson 1998) TTNT nghiên cứu hành vi thông minh mô vật thể nhân tạo => TTNT nhánh khoa học liên quan đến việc làm cho máy tính có khả trí tuệ người, tiêu biểu khả “suy nghĩ”, “hiểu ngôn ngữ”, biết “học tập” Các lĩnh vực liên quan đến AI  Tâm lý học nhận thức  Thần kinh học  Lý thuyết hệ thống (cybernetics)  Toán Logic Logic học  Sinh học tiến hoá  Khoa học hành vi bầy đàn  Tổ chức học  Thống kê học  … Lịch sử phát triển AI  Giai đoạn cổ điển (1950 – 1965)  Đây giai đoạn lĩnh vực chính: Game Playing (Trị chơi) Theorem Proving (Chứng minh định ký) • Game Playing: dựa kỹ thuật State Space Search với trạng thái (State) tình trị chơi Đáp án cần tìm trạng thái thắng hay đường dẩn tới trạng thái thắng áp dụng với trị chơi loại đối kháng Ví dụ: Trị chơi đánh cờ vua Có kỹ thuật tìm kiếm bản: • Kỹ thuật generate and test : tìm đáp án/ chưa tối ưu • Kỹ thuật Exhaustive search (vét cạn): Tìm tất nghiệm, chọn lựa phương án tốt n (Bùng nổ tổ hợp m với m>=10) Lịch sử phát triển AI  Theorem Proving: dựa tập tiên đề cho trước, chương trình thực chuỗi suy diển để đạt tới biểu thức cần chứng minh • Nếu có nghĩa chứng minh Ngược lại khơng chứng minh • Ví dụ: Chứng minh định lý tự động, giải tốn, • Vẫn dựa kỹ thuật state space search khó khăn mức độ quan hệ phép suy luận: song song, đồng thời, bắc cầu, (Bùng nổ tổ hợp mn , m>=10) Có kết tốt phát triển đến ngày Lịch sử phát triển AI  Giai đoạn viễn vông (1965 – 1975)  Đây giai đoạn phát triển với tham vọng làm cho máy hiểu người qua ngôn ngữ tự nhiên  Các công trình nghiên cứu tập trung vào việc biểu diển tri thức phương thức giao tiếp người & máy ngôn ngữ tự nhiên  Kết không khả quan tìm phương thức biểu diễn tri thức dùng đến ngày chưa thật tốt như: • Semantic Network (mạng ngữ nghĩa) • Conceptial graph (đồ thị khái niệm) • Frame (khung) • Script (kịch bản) Vấp phải trở ngại lực máy tính Lịch sử phát triển AI 10  Giai đoạn đại (từ 1975)  Xác định lại mục tiêu mang tính thực tiễn AI là: • Tìm lời giải tốt khoảng thời gian chấp nhận • Khơng cầu tồn tìm lời giải tối ưu  Tinh thần HEURISTIC đời áp dụng mạnh mẽ để khắc phục bùng nổ tổ hợp  Khẳng định vai trò tri thức đồng thời xác định trở ngại lớn biểu diển tri thức bùng nổ tổ hợp  Nêu cao vai trò Heuristic khẳng định tính khó khăn đánh giá heuristic Phát triển ứng dụng mạnh mẽ: Hệ chuyên gia, Hệ chuẩn đoán, Tri thức – Thu thập sản sinh 19  Thu thập tri thức:  Tri thức thu thập từ thông tin, kết trình thu nhận liệu, xử lý lưu trữ Thơng thường q trình thu thập tri thức gồm bước sau: • Xác định lĩnh vực/phạm vi tri thức cần quan tâm • Thu thập liệu liên quan dạng trường hợp cụ thể • Hệ thống hóa, rút thơng tin tổng qt, đại diện cho trường hợp biết – Tổng qt hóa • Xem xét giữ lại thơng tin liên quan đến vấn đề cần quan tâm , ta có tri thức vấn đề  Sản sinh tri thức:  Tri thức sau thu thập đưa vào mạng tri thức có  Trên sở thực liên kết, suy diễn, kiểm chứng để sản sinh tri thức 20 Tri thức – Siêu tri thức  “Siêu tri thức” (meta knowledge) hay “Tri thức Tri thức” Là tri thức dùng để:  Đánh giá tri thức khác  Đánh giá kết trình suy diễn  Kiểm chứng tri thức  Phương tiện truyền tri thức: ngôn ngữ tự nhiên Hành xử thông minh 21  Hành xử thông minh không đơn hành động kết trình thu thập tri thức suy luận tri thức  Hành xử thông minh cịn bao hàm  Sự tương tác với mơi trường để nhận phản hồi  Sự tiếp nhận phản hồi để điều chỉnh hành động – Skill  Sự tiếp nhận phản hồi để hiệu chỉnh cập nhật tri thức  Tính chất thơng minh đối tượng tổng hợp yếu tố: thu thập tri thức, suy luận hành xử đối tượng tri thức thu thập Chúng hòa quyện vào thành thể thống “ Sự Thông Minh”  Không thể đánh giá riêng lẽ khía cạnh để nói tính thơng minh  THƠNG MINH CẦN TRI THỨC 22 Mục tiêu nghiên cứu ngành AI Trí tuệ nhân tạo nhằm tạo “Máy người”? Mục tiêu  Xây dựng lý thuyết thơng minh để giải thích hoạt động thơng minh  Tìm hiểu chế thơng minh người • Cơ chế lưu trữ tri thức • Cơ chế khai thác tri thức  Xây dựng chế thực thông minh  Áp dụng hiểu biết vào máy móc phục vụ người Cụ thể:  Kỹ thuật: xây dựng máy móc có tính thơng minh nhằm đáp ứng tốt nhu cầu người  Khoa học: xây dựng phát triển khái niệm, thuật ngữ, phương pháp để hiểu hành xử thông minh sinh vật  Đối tượng thường trọng phát triển máy tính 23 Lịch sử phát triển AI  Giai đoạn cổ điển (1950 – 1965)  Đây giai đoạn lĩnh vực chính: Game Playing (Trị chơi) Theorem Proving (Chứng minh định ký) • Game Playing: dựa kỹ thuật State Space Search với trạng thái (State) tình trị chơi Đáp án cần tìm trạng thái thắng hay đường dẩn tới trạng thái thắng áp dụng với trị chơi loại đối kháng Ví dụ: Trị chơi đánh cờ vua Có kỹ thuật tìm kiếm bản: • Kỹ thuật generate and test : tìm đáp án/ chưa tối ưu • Kỹ thuật Exhaustive search (vét cạn): Tìm tất nghiệm, chọn lựa phương án tốt n (Bùng nổ tổ hợp m với m>=10) Lịch sử phát triển AI 24  Theorem Proving: dựa tập tiên đề cho trước, chương trình thực chuỗi suy diển để đạt tới biểu thức cần chứng minh • Nếu có nghĩa chứng minh Ngược lại khơng chứng minh • Ví dụ: Chứng minh định lý tự động, giải toán, • Vẫn dựa kỹ thuật state space search khó khăn mức độ quan hệ phép suy luận: song song, đồng thời, bắc cầu, (Bùng nổ tổ hợp mn , m>=10) Có kết tốt phát triển đến ngày Lịch sử phát triển AI 25  Giai đoạn viễn vông (1965 – 1975)  Đây giai đoạn phát triển với tham vọng làm cho máy hiểu người qua ngôn ngữ tự nhiên  Các cơng trình nghiên cứu tập trung vào việc biểu diển tri thức phương thức giao tiếp người & máy ngôn ngữ tự nhiên  Kết không khả quan tìm phương thức biểu diễn tri thức dùng đến ngày chưa thật tốt như: • Semantic Network (mạng ngữ nghĩa) • Conceptial graph (đồ thị khái niệm) • Frame (khung) • Script (kịch bản) Vấp phải trở ngại lực máy tính Lịch sử phát triển AI 26  Giai đoạn đại (từ 1975)  Xác định lại mục tiêu mang tính thực tiễn AI là: • Tìm lời giải tốt khoảng thời gian chấp nhận • Khơng cầu tồn tìm lời giải tối ưu  Tinh thần HEURISTIC đời áp dụng mạnh mẽ để khắc phục bùng nổ tổ hợp  Khẳng định vai trò tri thức đồng thời xác định trở ngại lớn biểu diển tri thức bùng nổ tổ hợp  Nêu cao vai trò Heuristic khẳng định tính khó khăn đánh giá heuristic Phát triển ứng dụng mạnh mẽ: Hệ chuyên gia, Hệ chuẩn đoán, 27 Các lĩnh vực ứng dụng  Game Playing: Tìm kiếm / Heuristic  Automatic reasoning & Theorem proving: Tìm kiếm / Heuristic  Expert System: hướng phát triển mạnh mẽ có giá trị ứng dụng cao  Planning & Robotic: hệ thống dự báo, tự động hóa  Machine learning: Trang bị khả học tập để giải vấn đề kho tri thức:  Supervised: Kiểm soát tri thức học Khơng tìm  UnSupervised:Tự học, khơng kiểm sốt Có thể tạo tri thức nguy hiểm học điều không mong muốn 28 Các lĩnh vực ứng dụng  Natural Language Understanding & Semantic modelling: Không phát triển mạnh mức độ phức tạp toán tri thức & khả suy luận  Modeling Human perfromance: Nghiên cứu chế tổ chức trí tuệ người để áp dụng cho máy  Language and Environment for AI:Phát triển công cụ môi trường để xây dựng ứng dụng AI  Neurol network / Parallel Distributed processing: giải vấn đề lực tính tốn tốc độ tính tốn kỹ thuật song song mô mạng thần kinh người 29 Một số ví dụ AI  Chương trình chơi cờ vua máy Deep Blue đánh bại đại kiện tướng Kasparov (1997, IBM)  Hệ chuyên gia MYCIN (1984, Standford) không thua chuyên gia người việc chuẩn đoán bệnh  Chiến tranh vùng vịnh (1991), Kỹ thuật TTNT dùng để lập lịch lên kế hoạch hậu cần  Chiến tranh vùng vịnh lần (2003) Chiến tranh mô máy tính  Chương trình lập lịch điều khiển thông minh xe tự hành Robot tự hành NASA  Máy nhận dạng mắt người sân bay Heathrow 30 So sánh lập trình hệ thống lập trình AI Lập trình hệ thống 1.Dữ liệu + Thuật tốn = Chương trình 2.Xử lý liệu 3.Dữ liệu nhớ đánh địa số Lập trình AI 1.Tri thức + Điều khiển =Chương trình 2.Xử lý liệu định tính (các ký hiệu tượng trưng) 3.Xử lý dựa tri thức cho phép dùng thuật giải heuristic, chế suy diễn 4.Xử lý theo thuật toán 4.Tri thức cấu trúc hoá, để nhớ làm việc theo ký hiệu 5.Định hướng xử lý đại lượng định lượng số 5.Định hướng xử lý đại lượng định tính (logic), ký hiệu tượng trưng danh sách 6.Xử lý theo mẻ 6.Xử lý theo chế độ tương tác (hội thoại ngôn ngữ tự nhiên) 7.Không giải thích q trình thực 8.Kết xác, khơng mắc lỗi 7.Có giải thích hành vi hệ thống trình thực 8.Kết tốt, cho phép mắc lỗi 31 Những vấn đề chưa giải  Chương trình chưa tự sinh heuristic  Chưa có khả xử lý song song người  Chưa có khả diễn giải vấn đề theo nhiều phương pháp khác người  Chưa có khả xử lý thông tin môi trường liên tục người  Chưa có khả học người  Chưa có khả tự thích nghi với mơi trường 32 Mơ hình phát triển ứng dụng AI  Mơ hình ứng dụng AI tại: AI = Presentation & Search Tri Thức Knowledge Engineering Tìm kiếm Search Suy luận Heurictic Những vấn đề AI 33  Biểu diễn (representation )  Lập luận (reasoning)  Học (learning)  Tương tác (interaction ) ... thơng tin  Chương Các phương pháp tìm kiếm có đối thủ  Chương Giới thiệu học máy Chương Giới thiệu tổng quan trí tuệ nhân tạo 1. Khái niệm Trí tuệ nhân tạo (TTNT) 2.Các lĩnh vực liên quan đến TTNT...2 TRÍ TUỆ NHÂN TẠO Nội dung mơn học  Chương Giới thiệu tổng quan trí tuệ nhân tạo  Chương Biểu diễn xử lý tri thức  Chương Không gian trạng thái phương pháp tìm kiếm mù  Chương Các... o Weak AI: Chương trình máy tính mơ hành vi thông minh người 5 Trí tuệ nhân tạo gì? Một số định nghĩa TTNT (Haugeland, 19 85) TTNT giúp tạo máy tính có khả suy nghĩ máy tính có trí tuệ theo đầy