trí tuệ nhân tạo,từ minh phương,hvcnbcvt 1 HỌC VIỆN CÔNG NGHỆ BƯU CHÍNH VIỄN THÔNG TỪ MINH PHƯƠNG GIÁO TRÌNH Nhập môn trí tuệ nhân tạo Hà nội 2014 CuuDuongThanCong com https //fb com/tailieudientucntt[.]
HỌC VIỆN CƠNG NGHỆ BƯU CHÍNH VIỄN THƠNG -TỪ MINH PHƯƠNG GIÁO TRÌNH Nhập mơn trí tuệ nhân tạo Hà nội 2014 CuuDuongThanCong.com https://fb.com/tailieudientucntt LỜI NĨI ĐẦU Trí tuệ nhân tạo lĩnh vực khoa học máy tính với mục tiêu nghiên cứu xây dựng ứng dụng hệ thống thông minh nhân tạo Đây lĩnh vực quan tâm nghiên cứu nhiều khoa học máy tính với nhiều kết ứng dụng rộng rãi Mơn học Nhập mơn trí tuệ nhân tạo mơn học mang tính chun ngành chương trình đào tạo cơng nghệ thơng tin hệ đại học Mục tiêu môn học nhằm giúp sinh viên làm quen với khái niệm trí tuệ nhân tạo thơng qua việc giới thiệu số kỹ thuật ứng dụng cụ thể Với việc học trí tuệ nhân tạo, mặt, sinh viên làm quen với phương pháp, cách giải vấn đề không thuộc lĩnh vực toán rời rạc giải thuật truyền thống, chẳng hạn phương pháp dựa heuristics, phương pháp dựa tri thức, liệu Mặt khác, sinh viên làm quen với khả ứng dụng tiềm tàng kỹ thuật trí tuệ nhân tạo nhiều tốn thực tế Do trí tuệ nhân tạo phát triển thành lĩnh vực rộng với nhiều lĩnh vực chuyên sâu, việc lựa chọn nội dung để giới thiệu cho sinh viên vấn đề không đơn giản Trong tài liệu này, nội dung lựa chọn nội dung có tính tiêu biểu, kinh điển trí tuệ nhân tạo biểu diễn tri thức logic, phương pháp tìm kiếm, kỹ thuật có nhiều ứng dụng có tính thời nay, tiêu biểu phương pháp suy diễn xác suất kỹ thuật học máy Trong khn khổ có hạn tài liệu với tính chất giáo trình, phần giới thiệu việc sử dụng kỹ thuật trí tuệ nhân tạo ứng dụng cụ thể khơng trình bày nhiều Chúng dành phần lựa chọn ứng dụng cụ thể cho giảng viên trình lên lớp hướng dẫn sinh viên Tùy điều kiện, giảng viên lựa chọn danh mục ứng dụng phong phú để giới thiệu minh họa cho nội dung tài liệu Nội dung tài liệu trình bày thành năm chương Chương phần giới thiệu tổng quan trí tuệ nhân tạo bao gồm khái niệm, lịch sử hình thành, sơ lược kỹ thuật ứng dụng tiêu biểu Nội dung chương không sâu vào việc định nghĩa xác trí tuệ nhân tạo gì, thay vào đó, người đọc giới thiệu lĩnh vực nghiên cứu chuyên sâu lịch sử phát triển, trước làm quen với nội dung cụ thể chương sau Chương trình bày cách giải vấn đề phương pháp tìm kiếm Các phương pháp tìm kiếm bao gồm: tìm kiếm mù, tìm kiếm có thơng tin, tìm kiếm cục Khác với số tài liệu khác trí tuệ nhân tạo, nội dung tìm kiếm có đối thủ khơng đề cập đến tài liệu Một số nội dung giải thuật di truyền bỏ qua phần nhập mơn dùng để tham khảo tương đối phức tạp so với kỹ thuật khác Chương tóm tắt vấn đề sử dụng, biểu diễn tri thức lập luận, trước sâu trình bày biểu diễn tri thức lập luận sử dụng logic Trong hai hệ thống logic trình bày logic mệnh đề logic vị từ, nội dung chương dành nhiều cho logic vị từ Do nội dung lập trình logic khơng cịn ứng dụng nhiều, chúng tơi khơng giới thiệu vấn đề lập trình xây dựng ứng dụng cụ thể CuuDuongThanCong.com https://fb.com/tailieudientucntt Chương mở rộng biểu diễn tri thức lập luận với việc sử dụng nguyên tắc suy diễn xác suất mạng Bayes Sau trình bày cần thiết lập luận điều kiện không rõ ràng với nguyên tắc lập luận xác suất, phần chương tập trung vào khái niệm với ứng dụng mạng Bayes biểu diễn tri thức lập luận Chương chương nhập môn học máy Trong chương này, người đọc làm quen với khái niệm, nguyên tắc ứng dụng học máy Trong phạm vi chương trình bày bốn kỹ thuật học máy dùng cho phân loại định, phân loại Bayes, phân loại dựa ví dụ hồi quy logistic, với số kỹ thuật đánh giá mơ hình lựa chọn đặc trưng Đây phương pháp đơn giản, dễ giới thiệu, thuận tiện để trình bày với tính chất nhập môn Đồng thời, phương pháp có tính đại diện học máy, cần thiết cho người nghiên cứu lĩnh vực Do ưu điểm phổ biến Support Vector Machines, phương pháp phân loại giới thiệu, mức tóm tắt, khơng vào chi tiết để phù hợp với trình độ nhập mơn Tài liệu biên soạn từ kinh nghiệm giảng dạy học phần Nhập mơn trí tuệ nhân tạo tác giả Học viện Công nghệ bưu viễn thơng, sở tiếp thu phản hồi từ sinh viên đồng nghiệp Tài liệu sử dụng làm tài liệu học tập cho sinh viên đại học ngành công nghệ thông tin ngành liên quan, ngồi sử dụng với mục đích tham khảo cho người quan tâm tới trí tuệ nhân tạo Trong q trình biên soạn tài liệu, tác giả có nhiều cố gắng song khơng thể tránh khỏi thiếu sót Ngồi ra, trí tuệ nhân tạo lĩnh vực rộng, tiến nhanh khoa học máy tính địi hỏi tài liệu phải cập nhật thường xuyên Tác giả mong muốn nhận ý kiến phản hồi, góp ý cho thiếu sót ý kiến việc cập nhật, hoàn thiện nội dung tài liệu Hà nội 12/2014 Tác giả CuuDuongThanCong.com https://fb.com/tailieudientucntt Mục lục CHƯƠNG 1: GIỚI THIỆU CHUNG 1.1 KHÁI NIỆM TRÍ TUỆ NHÂN TẠO 1.2 LỊCH SỬ HÌNH THÀNH VÀ PHÁT TRIỂN 1.3 CÁC LĨNH VỰC NGHIÊN CỨU VÀ ỨNG DỤNG CHÍNH 14 1.3.1 Các lĩnh vực nghiên cứu 14 1.3.2 Một số ứng dụng thành tựu 18 1.3.3 Những vấn đề chưa giải 20 CHƯƠNG 2: GIẢI QUYẾT VẤN ĐỀ BẰNG TÌM KIẾM 22 2.1 GIẢI QUYẾT VẤN ĐỀ VÀ KHOA HỌC TRÍ TUỆ NHÂN TẠO 22 2.2 BÀI TỐN TÌM KIẾM TRONG KHÔNG GIAN TRẠNG THÁI 23 2.2.1 Phát biểu tốn tìm kiếm 23 2.2.2 Một số ví dụ 24 2.2.3 Thuật tốn tìm kiếm tổng quát tìm kiếm 27 2.2.4 Các tiêu chuẩn đánh giá thuật tốn tìm kiếm 30 2.3 TÌM KIẾM KHƠNG CĨ THƠNG TIN (TÌM KIẾM MÙ) 31 2.3.1 Tìm kiếm theo chiều rộng 31 2.3.2 Tìm kiếm theo giá thành thống 35 2.3.3 Tìm kiếm theo chiều sâu 36 2.3.4 Tìm kiếm sâu dần 38 2.3.5 Tìm theo hai hướng 42 2.4 TÌM KIẾM CĨ THƠNG TIN 43 2.4.1 Tìm kiếm tham lam 44 2.4.2 Thuật toán A* 46 2.4.3 Các hàm heuristic 48 2.4.4 Thuật toán IDA* (thuật toán A* sâu dần) 50 2.5 TÌM KIẾM CỤC BỘ 52 2.5.1 Thuật toán leo đồi 54 2.5.2 Thuật tốn tơi thép 59 2.5.3 Giải thuật di truyền 61 2.5.4 Một số thuật tốn tìm kiếm cục khác 68 2.6 ỨNG DỤNG MINH HOẠ 69 2.7 CÂU HỎI VÀ BÀI TẬP CHƯƠNG 73 CHƯƠNG 3: BIỂU DIỄN TRI THỨC VÀ LẬP LUẬN LOGIC 76 3.1 SỰ CẦN THIẾT SỬ DỤNG TRI THỨC TRONG GIẢI QUYẾT VẤN ĐỀ 76 3.2 LOGIC MỆNH ĐỀ 77 3.2.1 Cú pháp 77 3.2.2 Ngữ nghĩa 79 3.3 SUY DIỄN VỚI LOGIC MỆNH ĐỀ 80 3.3.1 Suy diễn logic 80 3.3.2 Suy diễn sử dụng bảng chân lý 81 CuuDuongThanCong.com https://fb.com/tailieudientucntt 3.3.3 Sử dụng quy tắc suy diễn 82 3.4 LOGIC VỊ TỪ (LOGIC BẬC 1) 84 3.4.1 Đặc điểm 84 3.4.2 Cú pháp ngữ nghĩa 84 3.5 SUY DIỄN VỚI LOGIC VỊ TỪ 90 3.5.1 Quy tắc suy diễn 90 3.5.2 Suy diễn tiến suy diễn lùi 95 3.5.3 Suy diễn sử dụng phép giải 98 3.5.4 Hệ thống suy diễn tự động: lập trình logic 104 3.6 CÂU HỎI VÀ BÀI TẬP CHƯƠNG 104 CHƯƠNG 4: LẬP LUẬN XÁC SUẤT 108 4.1 VẤN ĐỀ THÔNG TIN KHÔNG CHẮC CHẮN KHI LẬP LUẬN 108 4.2 NGUYÊN TẮC LẬP LUẬN XÁC SUẤT 109 4.3 MỘT SỐ KHÁI NIỆM VỀ XÁC SUẤT 110 4.3.1 Các tiên đề xác suất 110 4.3.2 Xác suất đồng thời 112 4.3.3 Xác suất điều kiện 114 4.3.4 Tính độc lập xác suất 116 4.3.5 Quy tắc Bayes 117 4.4 MẠNG BAYES 119 4.4.1 Khái niệm mạng Bayes 119 4.4.2 Tính độc lập xác suất mạng Bayes 121 4.4.3 Cách xây dựng mạng Bayes 122 4.4.4 Tính độc lập xác suất tổng quát: khái niệm d-phân cách 125 4.5 SUY DIỄN VỚI MẠNG BAYES 127 4.5.1 Suy diễn dựa xác suất đồng thời 128 4.5.2 Độ phức tạp suy diễn mạng Bayes 129 4.5.3 Suy diễn cho trường hợp riêng đơn giản 130 4.5.4 Suy diễn phương pháp lấy mẫu 131 4.5.5 Phương pháp loại trừ biến 136 4.6 ỨNG DỤNG SUY DIỄN XÁC SUẤT 143 4.7 CÂU HỎI VÀ BÀI TẬP CHƯƠNG 147 CHƯƠNG 5: HỌC MÁY 150 5.1 KHÁI NIỆM HỌC MÁY 150 5.1.1 Học máy 150 5.1.2 Ứng dụng học máy 151 5.1.3 Các dạng học máy 152 5.1.4 Học có giám sát 153 5.2 HỌC CÂY QUYẾT ĐỊNH 156 5.2.1 Khái niệm định 156 5.2.2 Thuật toán học định 158 5.2.3 Các đặc điểm thuật toán học định 163 5.2.4 Vấn đề vừa liệu 164 CuuDuongThanCong.com https://fb.com/tailieudientucntt 5.2.5 Sử dụng thuộc tính có giá trị liên tục 165 5.2.6 Sử dụng cách đánh giá thuộc tính khác 166 5.3 PHÂN LOẠI BAYES ĐƠN GIẢN 166 5.3.1 Phương pháp phân loại Bayes đơn giản 167 5.3.2 Vấn đề tính xác suất thực tế 169 5.3.3 Ứng dụng phân loại văn tự động 170 5.4 HỌC DỰA TRÊN VÍ DỤ: THUẬT TỐN K LÁNG GIỀNG GẦN NHẤT 171 5.4.1 Nguyên tắc chung 171 5.4.2 Phương pháp k-láng giềng gần 172 5.4.3 Một số lưu ý với thuật toán k-NN 174 5.5 HỒI QUY TUYẾN TÍNH VÀ HỒI QUY LOGISTIC 175 5.5.1 Hồi quy tuyến tính 175 5.5.2 Hồi quy logistic 180 5.5.3 Hồi quy logistic cho phân loại đa lớp 183 5.6 SUPPORT VECTOR MACHINES 185 5.6.1 Phân loại tuyến tính với lề cực đại 185 5.6.2 Kỹ thuật hàm nhân SVM tổng quát 189 5.6.3 Sử dụng thực tế 192 5.7 ĐÁNH GIÁ VÀ LỰA CHỌN MƠ HÌNH 193 5.7.1 Các độ đo sử dụng đánh giá 193 5.7.2 Đánh giá mơ hình kiểm tra chéo 194 5.7.3 Lựa chọn đặc trưng 196 5.8 SƠ LƯỢC VỀ MỘT SỐ PHƯƠNG PHÁP HỌC MÁY KHÁC 198 5.9 CÂU HỎI VÀ BÀI TẬP CHƯƠNG 200 TÀI LIỆU THAM KHẢO 202 CuuDuongThanCong.com https://fb.com/tailieudientucntt CHƯƠNG 1: GIỚI THIỆU CHUNG 1.1 KHÁI NIỆM TRÍ TUỆ NHÂN TẠO Trí tuệ nhân tạo (TTNT) lĩnh vực nghiên cứu khoa học máy tính khoa học tính tốn nói chung Có nhiều quan điểm khác trí tuệ nhân tạo có nhiều định nghĩa khác lĩnh vực khoa học Mục đích trí tuệ nhân tạo xây dựng thực thể thơng minh Tuy nhiên, khó định nghĩa thực thể thông minh nên khó thống định nghĩa trí tuệ nhân tạo Theo tài liệu sử dụng rộng rãi giảng dạy trí tuệ nhân tạo nay, định nghĩa nhóm thành bốn nhóm khác nhau, theo đó, trí tuệ nhân tạo lĩnh vực nghiên cứu việc xây dựng hệ thống máy tính có đặc điểm sau: 1) Hệ thống hành động người 2) Hệ thống suy nghĩ người 3) Hệ thống suy nghĩ hợp lý 4) Hệ thống hành động hợp lý Trong số định nghĩa trên, nhóm thứ hai ba quan tâm tới q trình suy nghĩ tư duy, nhóm thứ thứ tư quan tâm chủ yếu tới hành vi Ngồi ra, hai nhóm định nghĩa đầu xác định mức độ thơng minh hay mức độ trí tuệ cách so sánh với khả suy nghĩ hành động người, hai nhóm định nghĩa sau dựa khái niệm suy nghĩ hợp lý hành động hợp lý Trong phần phân tích bên ta thấy suy nghĩ hành động hợp lý khác với suy nghĩ hành động người Sau ta xem xét cụ thể nhóm định nghĩa 1) Hành động người Do người coi động vật có trí tuệ, nên cách tự nhiên lấy người làm thước đo đánh giá mức độ thông minh máy tính Theo cách định nghĩa này, trí tuệ nhân tạo nhằm tạo hệ thống có hành vi hay hành động tương tự người, đặc biệt hoạt động có liên quan tới trí tuệ Để xác định hành động người, sử dụng phép thử Turing Phép thử Turing (Turing test): Vào năm 1950, Alan Turing – nhà toán học người Anh có nhiều đóng góp cho khoa học máy tính – xây dựng thủ tục cho phép định nghĩa trí tuệ Thủ tục sau gọi phép thử Turing (Turing test), thực sau Hệ thống gọi thông minh, hay có trí tuệ hệ thống hành động tương tự người cơng việc địi hỏi trí tuệ Trong q trình thử, người kiểm tra đặt câu hỏi (dưới dạng văn bản) nhận câu trả lời dạng văn từ hệ thống, tương tự ta chat hay nhắn tin Nếu người kiểm tra không phân biệt câu trả lời người thật trả lời hay máy sinh hệ thống qua phép thử gọi có trí tuệ Cần lưu ý rằng, phép thử Turing ngun khơng địi hỏi có tiếp xúc vật lý trực tiếp người kiểm tra hệ thống bị kiểm tra, việc tạo hệ thống người nhân tạo cách vật lý coi khơng liên quan tới trí tuệ CuuDuongThanCong.com https://fb.com/tailieudientucntt Giới thiệu chung Để qua phép thử Turing, hệ thống cần có khả sau: - Xử lý ngơn ngữ tự nhiên: để phân tích, hiểu câu hỏi tổng hợp câu trả lời ngôn ngữ giao tiếp thông thường tiếng Việt hay tiếng Anh - Biểu diễn tri thức: phục vụ việc lưu tri thức thông tin hệ thống - Suy diễn: sử dụng tri thức để trả lời câu hỏi - Học máy: để thích nghi với hoàn cảnh học mẫu trả lời Trong lịch sử trí tuệ nhân tạo có hệ thống ELIZA xây dựng nhằm mục đích vượt qua phép thử Turing mà không cần đầy đủ tới bốn khả Mặc dù không nhiều người coi mục đích trí tuệ nhân tạo vượt qua phép thử Turing, số hệ thống xây dựng chuyên cho mục đích Gần nhất, vào tháng năm 2014, hệ thống chat tự động có tên Eugene Goostman nhóm nghiên cứu người Nga xây dựng giành giải thi phép thử Turing Sau thực đoạn hội thoại dài phút với hệ thống, 33% giám khảo cho người thực Một số ý kiến cho Eugene Goostman hệ thống máy tính vượt qua phép thử Turing 2) Suy nghĩ người Theo nhóm định nghĩa này, hành động thơng minh đạt dẫn dắt trình suy nghĩ tương tự trình suy nghĩ người Những nghiên cứu theo hướng dựa việc nghiên cứu trình nhận thức tư người, từ mơ hình hóa tạo hệ thống có mơ hình nhận thức, tư tương tự Việc tìm hiểu trình nhận thức, tư người thực theo số phương pháp như: 1) thực nghiệm hành vi người suy nghĩ giải vấn đề; 2) chụp ảnh sóng não, đo tín hiệu điện từ tín hiệu khác não q trình thực công việc khác nhau; 3) sử dụng phương pháp nơ ron sinh học khác kích thích não, giải phẫu não v.v Một hệ thống trí tuệ nhân tạo dạng hệ thống GPS, viết tắt General Problem Solver Newell Simon trình diễn năm 1961 GPS chương trình máy tính cho phép giải tốn cách mơ chuỗi suy nghĩ người giải toán Hiện nay, hướng nghiên cứu thực khuôn khổ khoa học nhận thức (cognitive science) Đây lính vực khoa học liên ngành, kết hợp mơ hình máy tính với phương pháp thực nghiệm tâm lý Nhiều kết nghiên cứu nhận thức áp dụng mơ hình tính tốn Ví dụ, nhiều nghiên cứu q trình tiếp nhận tín hiệu ảnh nhận dạng đối tượng áp dụng lĩnh vực thị giác máy Hay, gần đây, số nghiên cứu việc thiết kế vi mạch có cấu trúc dựa hệ thần kinh người (neuromorphic chips) cho kết tốt toán học máy xử lý lượng khối lượng liệu lớn 3) Suy nghĩ hợp lý Thực tế cho thấy người bị chi phối tâm lý, cảm xúc Do vậy, lúc người suy nghĩ hành động theo hướng đạt tới kết tốt Từ xuất cách tiếp cận theo hướng xây dựng hệ thống cho phép đạt tới kết tốt mà không cần học CuuDuongThanCong.com https://fb.com/tailieudientucntt Giới thiệu chung theo người Cách tiếp cận gọi suy nghĩ hợp lý hành động hợp lý Trước hết suy nghĩ hợp lý Một cách tiếp cận tiêu biểu suy nghĩ hợp lý xây dựng hệ thống có khả lập luận dựa việc sử dụng hệ thống hình thức logic Tiền thân cách tiếp cận có gốc rễ từ triết học Hy lạp Aristot khởi xướng Cơ sở chủ yếu sử dụng logic để biểu diễn toán giải suy diễn logic Một số hệ thống logic cho phép biểu diễn loại đối tượng quan hệ đối tượng Sau biểu diễn dạng logic, xây dựng chương trình để giải tốn suy diễn lập luận Khó khăn chủ yếu cách tiếp cận việc mô tả hay biểu diện tốn dạng cấu trúc logic để giải Trên thực tế, tri thức thông tin tốn thường có yếu tố khơng đầy đủ, khơng xác Ngồi ra, việc suy diễn logic địi hỏi khối lượng tính tốn lớn sử dụng thực tế khó để triển khai cho toán thực 4) Hành động hợp lý Cách tiếp cận tập trung vào việc xây dựng tác tử (agent) có khả hành động hợp lý, tức hành động để đem lại kết tốt kết kỳ vọng tốt có yếu tố không chắn Cần lưu ý rằng, hành động hợp lý khác với hành động giống người: người lúc hành động hợp lý bị chi phối yếu tố chủ quan Một đặc điểm quan trọng hành động hợp lý hành động kiểu dựa việc suy nghĩ (suy luận) hợp lý không Trong số trường hợp, để định hành động nào, cần dựa việc suy luận hợp lý Tuy nhiên, nhiều tình huống, việc hành động theo phản xạ, chẳng hạn gặp nguy hiểm, không đòi hỏi suy diễn phức tạp, lại cho kết tốt Các hệ thống hành động hợp lý sử dụng hai cách tiếp cận dựa suy diễn dựa phản xạ để đạt kết tốt Hệ thống có khả hành động hợp lý bao gồm suy diễn khơng, dựa cách suy nghĩ giống người khơng, bao gồm kỹ thuật dùng để vượt qua phép thử Turing Do vậy, cách tiếp cận coi tổng quát bao gồm cách tiếp cận khác Hiện có nhiều ý kiến coi hệ thống trí tuệ nhân tạo hệ thống dạng Tóm tắt Các phân tích cho thấy số cách tiếp cận định nghĩa trí tuệ nhân tạo: - Lấy người làm tiêu chuẩn, nghiên cứu tâm lý thần kinh học để mô nhận thức người, dựa xây dựng hệ thống trí tuệ nhân tạo - Lấy kết làm tiêu chuẩn, không thiết phải xây dựng hệ thống mô người - Lấy hành vi hành động làm mục đích, có trình lập luận để hướng dẫn hành động khơng 1.2 LỊCH SỬ HÌNH THÀNH VÀ PHÁT TRIỂN Lịch sử hình thành phát triển trí tuệ nhân tạo chia thành số giai đoạn sau (các giai đoạn chia theo mức độ phát triển giao thời gian): CuuDuongThanCong.com https://fb.com/tailieudientucntt Giới thiệu chung a Giai đoạn tiền khởi đầu (1943-1955) Mặc dù chưa có khái niệm thức trí tuệ nhân tạo, giai đoạn ghi nhận số kết có liên quan trực tiếp tới nghiên cứu trí tuệ nhân tạo sau này: - Năm 1943, Warren McCulloch Walter Pitts mơ tả mơ hình mạng nơ ron nhân tạo đầu tiên, cho thấy mạng nơ ron nhân tạo có khả biểu diễn nhiều hàm số tốn học - Năm 1950, Alan Turing cơng bố báo nhắc tới trí tuệ máy, lần mô tả khái niệm phép thử Turing, học máy, thuật toán di truyền, học tăng cường - Năm 1956 coi năm thức đời khái niệm trí tuệ nhân tạo Mười nhà nghiên cứu trẻ tổ chức hội thảo kéo dài hai tháng trường đạt học Dartmouth với mục đích đặt móng với tên gọi thức trí tuệ nhân tạo: “artificial intelligence” Đa số người tham gia hội thảo này, bao gồm John McCarthy, Marvin Minsky, Allen Newell, Herbert Simon, sau trở thành chuyên gia tiên phong nghiên cứu trí tuệ nhân tạo Điểm quan trọng hội thảo đưa số đề xuất hình dung trí tuệ nhân tạo Các đề xuất vượt ngồi khn khổ lĩnh vực nghiên cứu hình thành trước lý thuyết điều khiển, vận trù học, lý thuyết định Chính đề xuất đưa trí tuệ nhân tạo thành lĩnh vực khoa học với đối tượng phương pháp nghiên cứu riêng b Giai đoạn khởi đầu (1952-1969) Đây giai đoạn với nhiều thành tích định nghiên cứu trí tuệ nhân tạo, thể qua số ví dụ sau: - Các chương trình Logic Theorist sau General Problem Solver (GPS) Newell Simon, có khả chứng minh định lý toán học theo cách tương tự tư người Chẳng hạn, lớp toán mà GPS giải quyết, việc chia tốn thành toán thứ tự bước giải tiến hành tương tự với người giải tốn Chương trình Logic Theorist chứng minh 38 số 52 định lý từ sách giáo khoa tốn, có định lý tam giác cân chứng minh theo cách ngắn cách truyền thống - Năm 1952, Arthur Samuel xây dựng số chương trình chơi cờ đam (checkers) Chương trình có khả học đánh thắng đối thủ người chơi cờ đam nghiệp dư Điểm đặc biệt chương trình khả tự học từ kinh nghiệm Nhờ khả học, chương trình thắng người tạo - Năm 1958, John McCarthy đề xuất ngôn ngữ Lisp, sau trở thành hai ngôn ngữ thông dụng trí tuệ nhân tạo - Cũng năm này, Minsky khởi xướng việc giải vấn đề có miền giới hạn hẹp cần tới tri thức giải Các tốn có miền hẹp gọi giới nhỏ (microworld) Chẳng hạn, lĩnh vực hẹp giải tích, chương trình SAINT James Slagle viết năm 1963 giải tốn tích phân mức độ sinh viên năm thứ đại học 10 CuuDuongThanCong.com https://fb.com/tailieudientucntt ... kể, hệ thống trí tuệ nhân tạo chưa đạt mức độ trí tuệ nhân tạo mạnh (strong AI) hay trí tuệ nhân tạo tổng quát (Artificial General Intelligence) Đây coi vấn đề khó chưa giải Trí tuệ nhân tạo mạnh... đích trí tuệ nhân tạo xây dựng thực thể thơng minh Tuy nhiên, khó định nghĩa thực thể thông minh nên khó thống định nghĩa trí tuệ nhân tạo Theo tài liệu sử dụng rộng rãi giảng dạy trí tuệ nhân. .. định hay lập luận đơn lẻ Như vậy, trí tuệ nhân tạo mạnh địi hỏi giải đầy đủ cơng việc trí tuệ người trí tuệ nhân tạo yếu giải tốn cụ thể Các khó khăn để đạt trí tuệ nhân tạo tổng quát bao gồm khả