Sử dựng trí tuệ nhân tạo mở rộng khái niệm thể hiện bài toán đặc tính

Thuật giải AT Nhận xét giáo viên Lêi giíi thiƯu Trí tuệ nhân tạo(TTNT) lĩnh vực khoa học máy tính, nghiên cứu thiết kế tác nhân thông minh(Computational intelligence is the study of the design of intelligent agents) Các áp dụng trí tuệ nhân tạo đa dạng phong phú Thuật ngữ trí tuệ nhân tạo(artificial intelligence) đợc John McCarthy đa hội thảo Darthmouth vào mùa hè 1956 Trong hội thảo có mặt tên tuổi tiếng nh Marvin Minsky, Claude Shannon, Nathaniel ThuËt gi¶i AT Rochester, Arthur Samuel, Allen Newell vµ Herbert Simon Tríc héi thảo này, từ năm 1952 Arthur Samuel đà viết chơng trình chơi cờ Samuel đà bác bỏ t tởng cho máy tính làm đợc mà ngời ta bảo làm, Vì chơng trình Samuel học để chơi tốt ngời viết Đến hội thảo này, Allen Newell Và Herbert Simon đà viết chơng trình lập luận với tên gọi the logic theorist Chơng trình ông có khả chứng minh hầu hết định lý chơng Principia Mathematics Russell Whitehead.Trong hội thảo Darthmouth, nhà nghiên cứu đà thảo luận vạch phơng hớng nghiên cứu lĩnh vực trí tuệ nhân tạo(TTNT) Vì vậy, hội thảo Darthmouth, mùa hè 1956 đợc xem thời điểm đời thùc sù cđa lÜnh vùc nghiªn cøu TTNT Theo mét nghĩa đó, kỹ thuật TTNT hớng tới khai thác tri thức lĩnh vực quan tâm đợc mà hoá máy tính cho: * Đạt đợc mức độ tổng quát nghĩa không thiết phải biểu diễn cho tình riêng biệt, thay vào cần mà hoá lớp tình có chung lớp tính chất đặc biệt * Dễ hiểu chuyên gia ngêi, ngn cung cÊp tri thøc cho hƯ thèng §iỊu có nghĩa tri thức nạp vào hệ thống phải đợc diễn đạt thông qua ngôn ngữ chuyên môn gần gũi với ngôn ngữ tự nhiên * Dễ sửa đổi, dễ hiệu chỉnh lỗi, dễ đa vào thay đổi cần thiết Dễ sử dụng nhiều tình khác nhau, chí tri thức không xác, không đầy đủ Nhiệm vụ báo cáo trình bày chủ đề thuật giải A T vấn đề tìm kiếm liên quan đến thuật giải Để đạt đợc mục tiêu đó, báo cáo bao gồm phần nh sau: Phần I Giới thiệu Lịch sử môn Trí tuệ nhân tạo số kiên bật liên quan đến ngành khoa học trí tuệ nhân tạo ứng dụng ngành trí tuệ nhân tạo Phần II Vì chủ đề báo cáo thuật giải AT nên phần báo cáo đa khái niệm liên quan đến chủ đề, so sánh khác thuật toán thuật giải Phần III Đây phần nội dung báo cáo Nó gồm toán tổng quát phơng pháp giải toán, từ so sánh phơng pháp với thuật giải AT , nêu u nhợc điểm, thuật toán, ý tởng thuật toán Đồng thời nêu thuật giải A T Thuật giải AT Phần IV Phần V cài đặt thuật toán ngôn ngữ C Đây phần mở rộng chủ đề Nói ứng dụng hay liên quan đến chủ đề cụ thể thuật giải A*(sự mở rộng thuật giải AT) phần báo cáo có toán liên quan đến chủ đề có đề xuất số ý tởng để giải toán theo hớng khác Cài đặt thuật toán AT PhầnI: Giới thiệu lịch sử môn Trí tuệ nhân tạo I Tổng quan kiện chủ yếu lịch sử Trí tuệ nhân Tạo - Tríc chiÕn tranh thÕ giíi thø 2: + Logic hình thức + Tâm lý học nhận thức - Sau chiến tranh giới thứ 2(1945-1954): + Phần cứng máy tính phát triển mạnh mẽ + Lý thuyết Herbert Simon “ Hµnh vi hµnh chÝnh” + Lý thuyÕt A.M Turing Máy tính toán trí tuệ - Sau chiến tranh giới thứ 2(1955-1960): + Khả máy tính (bộ nhớ, thời gian thực hiện) đợc nâng cao + Ngôn ngữ xử lý thông tin IPP-1 + Xemina mùa hè Darmouth TTNT năm 1956 + Hệ giải vấn đề tổng quát - Những năm 61-70: + Lý thuyết giải vấn đề + Ngôn ngữ LISP (Language for list processing) + Các kỹ thuật Heuristics + Lý thuyết ngời máy(Robot) + Chơng trình chơi cờ Samuel + Hệ chuyên gia DENDRAL Thuật giải AT - Những năm 1971-1980: + Hệ chuyên gia MYCIN, Hersay II, Macxyma + Kü nghƯ xư lý tri thức (knowledge Engineering) + Hệ chuyên gia rỗng + Công cụ tạo nên hệ chuyên gia EMYCIN, GUIDON + Ngôn ngữ PROLOG + Giải thởng Nobel cho H.Simon - Những năm 1981 đến nay: + Hệ chuyên gia PROSPECTOR lĩnh vực địa chất + Dự án máy tính hƯ cđa NhËt + “ M¸y tÝnh thÕ hƯ 5, hàng công nghiệp máy tính vi điển tử Mỹ + Intellect + Các sản phẩm ứng dụng kỹ thuật TTNT : máy ảnh, máy giặt + Tâm lý häc nhËn thøc(Cognitive Psychology) + §iỊu khiĨn häc (Cybernetics) II Một số kiện bật liên quan đến ngành khoa học trí tuệ nhân tạo 1.Alan Turing máy tính thông minh: Alan Turing, nhà toán học ngời Anh đà thiết kế máy tính điện tử thực vào năm 1940 có lẽ ngời có đóng góp quan trọng lịch sử máy tính Khi sinh viên trờng đại học Princeton năm 1936, ông đà viết báo tên viết số tính toán(On a computable Numbers), báo đà đặt tảng lý thuyết cho ngành khoa học máy tính Trong báo đó, ông đà mô tả máy ảo Turing cho phép đọc chơng trình từ phiếu đục lỗ thực tất thao tác nghiêm túc máy tính thực Bài báo ông nêu giới hạn khoa học máy tính cách đa minh hoạ toán học cho thấy có nhiều vấn đề giải kiểu máy tính Turing đà bớc chân vào lĩnh vực trí tuệ nhân tạo với báo đà đợc công bố năm 1950 với tựa đề Tính toán cách máy móc cách thông minh (Computing Machinery And Intelligence) Trong báo này, Thuật giải AT ông đà đề nghị phép kiểm tra chặt chẽ để xác định máy tính có thông minh hay không Vài năm sau, Turing bắt đầu thử thách với vấn đề dùng tính toán bắt chớc khả suy nghĩ ngời Thậm chí ông hợp tác với số tác giả khác để viết chơng trình đánh cờ Suy nghĩ máy tÝnh biÕt suy nghÜ: NÕu hái mêi ngêi kh¸c định nghĩa trí thông minh, có lẽ bạn nhận đợc mời câu trả lời khác nhau, nh: + Khả học hỏi từ kinh nghiƯm cc sèng + Søc m¹nh cđa sù suy nghĩ + Khả suy luận + Khả nhận thức đợc liên hệ kiện + Sức mạnh thấu hiểu đợc chất việc + Trực giác Trí thông minh khó định nghĩa khó hiểu Chính làm ngạc nhiên có tranh cÃi đà diễn liên tục xoay quanh vấn đề liệu máy tính trở nên thông minh không? hay máy tính suy nghĩ không? Trong báo để đời vào năm 1950, Alan Turing đà nêu câu hỏi: Máy tính suy nghĩ không? mập mờ giá trị Đặt vấn đề cách chặt chẽ hơn, ông đà đa trò chơi bắt chớc (imitation game) Trắc nghiệm Turing, nh sau ngày nhiều ngời biết đến, liên quan đến hai ngời mét c¸i m¸y tÝnh Mét ngêi thÈm vÊn ngåi mét phòng gõ câu hỏi vào đầu cuối (terminal) máy tính Câu hỏi lĩnh vực nào: toán học, khoa học, trị, thể thao, giải trí, nghệ thuật, quan hệ xà hội, thăng tiến Khi câu trả lời xuất hình đầu cuối, ngời thẩm vấn phải cố gằng đoán xem câu trả lời máy tính phát sinh hay ngời khác gõ vào Nếu liên tục làm cho ngời thẩm vấn nghĩ câu trả lời ngời gõ vào, máy tính sÏ chøng minh nã cã thĨ xư sù mét c¸ch thông minh Theo Turing, máy tính có thê xử cách thông minh thực thông minh Turing nói rằng: cách để chứng minh tính thông minh máy tính Ông rằng: máy tính thất bại Thuật giải AT trắc nghiệm Turing nhng thông minh Ngay nh vậy, Turing cho máy tính có khả vợt qua trắc nghiệm Turing xuất vào kỷ tới Cho đến ngày nay, cha có máy tính (kể máy tính siêu điện toán) đạt đến điều này, cho dù ngời đà nỗ lực nghiên cứu trí tuệ nhân tạo 40 năm trời Tuy có số ngời dựa vào trắc nghiệm Turing để định nghĩa trí tuệ nhân tạo, nhng hầu hết nhà nghiên cứu trí tuệ nhân tạo đà đa định nghĩa khắt khe Các áp dụng trí tuệ nhân tạo đa dạng: Các hệ điều khiển tự động trình sản xuất công nghiệp; rôbốt làm việc môi trờng đặc biệt, chẳng hạn rôbốt thám hiểm hành tinh, rôbốt làm việc điều kiện nguy hiểm đế tính mạng ngời, hệ chuyên gia lĩnh vực, hệ dịch tự động; hệ nhận dạng; Các infobot làm việc môi trờng tuý thông tin, chơng trình chơi cờ 2.1 Robot đa th Giả sử muốn thiết kế robot để phân phát th, gói nhỏ phục vụ cà phê nhà làm việc công ty Đơng nhiên robot phải đợc trang bị cảm nhận để nhìn nghe, chẳng hạn video camera, thiết bị thu thanh, Nó cần có phân thực hành động, chẳng hạn bánh xe để chuyển động, cánh tay để nhặt lên, đặt xuống đồ vật Các tri thức mà robot cần biết trớc đợc lu sở tri thức robot cấu trúc nhà: gồm tầng, phòng tầng, hành lang đợc bố trí sao, thang máy đâu, đối tợngmà robot gặp nhà, làm việc đâu, cà phê phòng nào, Cơ sở tri thức robot chứa tri thức cho biết hoàn cảnh mà robot thờng gặp hành động mà robot cần thực hoàn cảnh đó, Các tri thức nh cần đợc biểu diễn cách thích hợp cho thuận tiện cho việc lu trữ, tìm kiếm suy diễn Từ thông tin hình ảnh, robot cần có khả hiểu đợc đối tợng, phân biệt đợc đối tợng mà gặp để suy hành động thích hợp cần thực Thuật giải AT Robot cần có khả hiểu đợc mệnh lệnh ngôn ngữ tự nhiên: từ suy đích mà cần đạt đợc Khi có nhiều mục đích cần đạt tới, robot cần có khả lập kế hoạch để đạt đợc mục đích Robot cần có khả tìm đờng (tối u nhất) vị trí nhà, từ thông tin bố trí chức phòng phận nhà Chúng ta cần trang bị cho robot có khả học để rót kinh nghiƯm, kh¸i qu¸t ho¸ tõ thùc tiƠn trình phục vụ, gặp hoàn cảnh đa hành động thích hợp 2.2 Các hệ sở tri thức hệ chuyên gia Một ngời bạn bạn dễ dàng dẫn bạn vòng xung quanh khu cđa anh ta, giíi thiƯu víi b¹n bÌ gia đình hàng xóm, mô tả mối liên hệ họ với trả lời đợc nhiều câu hỏi thứ mà bạn thắc mắc đờng Một máy tính lu trữ liệu khu phố đó, đa kiện hình ảnh khu phố nhng cung cấp cho bạn tri thức mà bạn tiếp nhậnđợc chuyến tham quan ngời bạn bạn dẫn đờng Bộ nÃo ngời, không tốt việc lu trữ nhớ lại kiện, nhng lại xuất sắc việc thao tác tri thức- mối liên hệ kiện, Máy tính ngợc lại, thao tác liệu tốt tri thức Không biết xác cách nÃo ngời lu trữ xử lý tri thức, nhng nhà nghiên cứu trí tuệ nhân tạo phát triển tiếp tục phát triển kỹ thuật để biểu diễn tri thức máy tính Hệ chuyên gia(Expert System) Một chuyên gia ngời có kiến thức sâu sắc lĩnh vực Bằng cách giới hạn hoạt động lĩnh vực đó, ngời chuyên gia nắm vững đợc ngõ ngách vấn đề liên quan đến lĩnh vực Một hệ chuyên gia chơng trình phần mềm đợc thiết kế để mô trình đa định ngời chuyên gia Nền tảng tất hệ thống chuyên gia hệ sở tri thức biểu diễn cáckhái niệm lĩnh vực chuyên môn Vì chứa tri thức chuyên biệt nên hệ chuyên gia phải đợc xây dựng ngời dùng đặc biệt, ngời chuyên vấn quan sát chuyên gia cẩn thận chuyển đổi Thuật giải AT kiến thức hành động chuyên gia thành sở tri thức Ngày nay, có số hệ chuyên gia theo kiểu đà suy diễn tri thức qua trình học tập cách đa định ngời Nhng hầu hết chuyên gia nay, trình xây dựng sở tri thức cần có trợ giúp ngời Đa số định ngời có không chắn Chính vậy, có nhiều hệ chuyên gia đà đa vào dạng luật mờ(fuzzy) cho biết khả khẳng định chắn Bên cạnh sở tri thức, hệ chuyên gia hoàn chỉnh thờng có mét giao diƯn cho phÐp ngêi giao tiÕp víi chơng trình động suy diễn (inference engine), cho phép kết hợp liệu ngời dùng đa vào với tri thức có hệ thống để từ đa trợ giúp định Thỉnh thoảng, hệ chuyên gia đợc dùng để trợ giúp cac chuyên gia cách cung cấp phân tích liệu tự động đa ý kiến đề nghị Trong trờng hợp khác, hệ chuyên gia hỗ trợ ngời chuyên gia cách cung cấp lời khuyên dựa tri thức chuyên gia đà đợc lu giữ Cho dù vai trò nữa, hệ chuyên gia có đóng góp đáng kể cho lợi ích ngời hoạt động phạm vi hẹp đợc định nghĩa cách cẩn thận Cơ sở tri thức hệ chuyên gia tri thức bác sĩ bệnh lý, tri thức thờng đợc biểu diễn dới dạng luật if- then Chẳng hạn, Feigenbaur, Buchanann Shortiffe đà phát triển hệ MYCIN để chuẩn đoán bệnh nhiễm trùng máu Cơ sở luật hệ MYCIN chứa khoảng 450 luật, luật gắn với mức độ chắn(điều phù hợp với tính chất kết luận y học) Hệ MYCIN có khả làm việc tốt nh bác sĩ giỏi lĩnh vực 2.3 Đối thoại với ngời máy ELIZA phần mềm dùng để đối thoại với ngời dùng mà dùng số ngôn ngữ giới hạn Weizenbaum- tác giả - chế tạo ELIZA nhằm giả lập vai trò bác sĩ chuyên khoa đối thoại bàn phím với bệnh nhân Thuật giải AT 2.4 Nhận dạng(Pattern Regconition)- Sự nhận biết giới Các ứng dụng nhận dạng chiếm tỉ lệ phân nửa ngành công nghiệp trí tuệ nhân tạo Các ứng dụng lĩnh vực bao gồm nhận diện khuôn mặt, nhận diện vân tay, phân tích liệu khoa học, dự đoán thời tiết, phân tích liệu sinh học, phân tích liệu vệ tinh, nhận dạng chữ viết, nhận biết tiếng nói hệ chuyên gia Chúng ta xem qua vài vấn đề triển vọng hớng nhận dạng này, bắt đầu với việc nhận dạng mẫu hình ảnh, 2.5 Nhận dạng hình ảnh Nhận dạng hình ảnh trình nhận biết đối tợng hình thể hình chụp, hình vẽ, đoạn phim video loại hình ảnh thấy mắt khác Nhận dạng hình ảnh đợc ứng dụng nhiều nơi từ hình chụp màu cổ điển đến việc hớng dẫn bay cho tên lửa đạn đạo Khả nhận dạng đơn giản ngời lại vấn đề khổng lồ máy tính Quá trình nhận biét vật thể khung cảnh phức tạp máy tính nhiều nguyên nhân khác nhau: nhiều liệu thừa, vật thể phủ lấp nhau, đờng biên không rõ ràng, nguồn chiếu sáng làm thay đổi màu sắc vật thể, thay đổi khung cảnh vật thể chuyển động, Với tất phức tạp này, thật ngạc nhiên ngời lại dễ dàng nhận biết đợc thứ khung cảnh thay đổi trớc mắt Hầu hết chơng trình xử lý ảnh đòi hỏi lợng nhớ khổng lồ lực xử lý mạnh Ngay với phần cứng tốt có, phần mềm ngày xa mắt ngời phải nhận dạng hình ảnh chung chung Nhng nhà nghiên cứu trí tuệ nhân tạo đà đạt đợc tiến đáng kể giới hạn phạm vi ứng dụng hệ thống nhậng dạng Một thành công lớn lĩnh vực trí tuệ nhân tạo là: nhận dạng chữ viết 2.6 Nhận dạng chữ viết(Optical character regconition - OCR) øng dơng nµy cha phỉ biÕn ë ViƯt Nam nhng ë Hoa Kú l¹i rÊt quen thuộc Nhiệm vụ chơng trình OCR chuyển đổi hình ảnh văn thành văn thực hiệu chỉnh đợc Ngày nay, kü tht OCR ®· ®đ tiÕn bé ®Ĩ hƯ thèng bu Hoa Kỳ ngày sử dụng đê Thuật giải AT xếp lại tất th đợc gửi hăng ngày Kỹ thuật phổ biến máy tính cá nhân dùng để nhận dạng chữ viết tay chữ in Tại Việt Nam, việc xây dựng phần mềm nhận dạng tiếng Việt đà đợc quan tâm nghiên cứu từ lâu Đến nay, Việt Nam đà có vài phần mềm nhận dạng tiếng Việt đợc thơng mại hoá đà đợc giíi thiƯu t¹p chÝ PC WORLD ViƯt Nam 2.7 Nhận dạng âm (speech regconition) Tai xử lý thông tin mắt, nhng thông tin đặc biệt tiếng nói ngời, lại tối quan träng viƯc gióp chóng ta hiĨu vỊ thÕ giới Cũng giống nh phần mềm OCR, âm ngời, phải đợc xử lý chuyển sang dạng văn Trí tuệ nhân tạo øng dơng cho t øng dơng cho t¬ng lai 18:30' 04/08/2003 (GMT+7) Người máy Asimo Nhật Bản có khác biệt cách suy nghĩ Một máy suy nghĩ hành động giống người hay không - câu trả lời nằm gọi Trí tuệ nhân tạo (Artificial Intelligence - AI) Một cố gắng lớn người kỷ 20 đưa phần trí tuệ vào cỗ máy vơ tri vơ giác Tuy nhiên, cố gắng cịn lâu đưa robot đạt tới mức thông minh người Vậy tương lai robot nằm đâu chúng thực kỷ 21 này? Xây cầu ĐH Brandeis, Massachusetts (Mỹ) tập trung nghiên cứu phát triển loại chương trình máy tính tự thiết kế xây dựng