Bài giảng TRÍ TUỆ NHÂN TẠO Bài giảng NHẬP MÔN TRÍ TUỆ NHÂN TẠO TÀI LIỆU GIẢNG DẠY Tài liệu giảng dạy chính Giáo trình “Nhập môn trí tuệ nhân tạo”, Hoàng Kiếm, Trường ĐH Công nghệ Thông tin, Đại học[.]
Bài giảng NHẬP MƠN TRÍ TUỆ NHÂN TẠO TÀI LIỆU GIẢNG DẠY Tài liệu giảng dạy chính: Giáo trình “Nhập mơn trí tuệ nhân tạo”, Hồng Kiếm, Trường ĐH Công nghệ Thông tin, Đại học QG TP HCM Tài liệu tham khảo: Giáo trình “Trí tuệ nhân tạo”, Nguyễn Thanh Thủy, NXB Giáo Dục TỔNG QUAN VỀ TTNT Trí tuệ nhân tạo (TTNT) (Artificial Intelligence): Là nhánh khoa học máy tính, chuyên nghiên cứu, thiết kế chế tạo hệ thống thông minh – có trí tuệ giống (hoặc hơn) người Mục tiêu: Tạo máy tính có khả năng: Nhận thức: có khả quan sát, học hỏi, hiểu biết có kinh nghiệm giới xung quanh Quá trình nhận thức giúp có tri thức Suy luận: khả vận dụng tri thức sẵn có để đưa định Phản ứng: đưa hành động thích hợp dựa tri thức suy luận Cả khả cần đến yếu tố bản: Tri thức TỔNG QUAN VỀ TTNT Năng lực máy tính ngày mạnh mẽ cho phép chương trình máy tính sử dụng thuật giải TTNT nhanh hiệu Máy tính đánh cờ Deep Blue đánh bại Casparov Tuy nhiên: Deep Blue biết chơi cờ; Khơng có trí tuệ trẻ ba tuổi như: nhận diện người thân, khả quan sát nhận biết giới, tình cảm thương ghét, … Khả sản phẩm TTNT khiêm tốn, tiến hữu dụng số cơng việc địi hỏi trí thơng minh người TTNT trở thành phần thiết yếu công nghiệp, kỹ thuật, cung cấp giải pháp cho vấn đề khó khăn khoa học máy tính TỔNG QUAN VỀ TTNT Vị trí TTNT việc chế tạo hệ thống thông minh: Các mạch điện tử đơn giản Máy tính TTNT ngày Cao Thấp Bật/Tắt cơng tắc Máy tính tiêu chuẩn Máy tính TTNT tương lai Con người LỊCH SỬ 1930s, Alan Turing cho cách làm việc với ký tự “0” “1”, máy mơ hành động nhận thức q trình suy diễn tốn học; 1950s, có chương trình giải tốn đại số, chứng minh kết logic, … ngơn ngữ lập trình Lisp; 1980s – thành cơng mặt thương mại hệ chuyên gia – mơ tri thức kỹ phân tích nhóm chuyên gia; 1990s 2000s, TTNT gặt hái thành công lớn khai phá diệu, chuẩn đoán y tế, … nhiều lĩnh vực khác công nghiệp kỹ thuật CÁC LĨNH VỰC CHÍNH Lập luận – suy luận – suy diễn – giải vấn đề (deduction – reasoning – problem solving): Biểu diễn tri thức (knowledge representation): Xây dựng thuật tốn bắt chước q trình lập luận bước người thực suy luận logic, chơi cờ, … 1980s -1990s: Các phương pháp làm việc với thông tin không chắn không đầy đủ, …như logic mờ, lý thuyết xác suất … Các vấn đề cần giải thường yêu cầu biểu diễn tri thức rộng lớn đối tượng, thuộc tính, nhóm quan hệ đối tượng; tình huống, kiện, trang thái thời gian; nguyên nhân kết quả, … Lập kế hoạch (planning): hệ thống thông minh phải biết thiết lập mục tiêu cách đạt chúng, có khả chọn phương thức tốt phương thức có sẵn để đạt mục tiêu CÁC LĨNH VỰC CHÍNH Học máy (machine learning): Học khơng có giám sát (unsupervised learning), học có giám sát (supervised learning); Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (Natural language processing): Máy có khả đọc hiểu ngơn ngữ tự nhiên; Nhận thức (perception): Nhận biết giọng nói, khn mặt, đối tượng; Khả di chuyển thực thao tác: Chế tạo Robot; … THUẬT TOÁN – THUẬT GIẢI Thuật toán: Một phương thức giải vấn đề (bài toán) chuỗi hữu hạn bước Khi giải vấn đề, gặp: Chưa có cách giải theo kiểu thuật tốn khơng biết có tồn thuật tốn hay khơng; Có thuật tốn để giải khơng dùng thời gian giải q lớn có điều kiện khó đáp ứng; Có tốn giải theo cách giải vi phạm thuật toán chấp nhận THUẬT TỐN – THUẬT GIẢI Mở rộng thuật tốn: Tính xác định (decidability): giải thuật đệ quy ngẫu nhiên; Tính đắn (soundness – correctness): Chấp nhận cách giải thường cho kết tốt (nhưng lúc tốt) phức tạp hiệu Thuật giải: Cách giải chấp nhận không hoàn toàn đáp ứng đầy đủ tiêu chuẩn thuật toán