Đang tải... (xem toàn văn)
Viết chương trình mô phỏng bài toán người lái đò (Qua sông). Bài toán phát biểu như sau: Tại bến sông nọ có bắp cải, sói và cừu muốn bác lái đò chở qua sông. Biết rằng tại một thời điểm thuyền của bác lái đò chỉ chở tối đa được 2 khách. Nếu sói và cừu đứng riêng với nhau (không có mặt bác lái đò và bắp cải) thì sói sẽ ăn thịt cừu. Nếu cừu và bắp cải đứng riêng với nhau (không có mặt bác lái đò và sói) thì cừu sẽ ăn bắp cải.
TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ GIAO THÔNG VẬN TẢI KHOA CÔNG NGHỆ THÔNG TIN - - BÁO CÁO HỌC PHẦN: TRÍ TUỆ NHÂN TẠO ĐỀ TÀI: QUA SƠNG Nhóm sinh viên thực Thành viên : : Lớp Giảng viên hướng dẫn : : Hà Nội, 2023 MỤC LỤC LỜI MỞ ĐẦU CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN VỀ TRÍ TUỆ NHÂN TẠO .7 1.1 1.1.1 Giới thiệu trí tuệ nhân tạo Định nghĩa trí tuệ nhân tạo .7 1.1.2 Xuất phát điểm .7 1.1.3 Lịch sử phát triển 1.2 1.2.1 Phân Nhóm Chính Trí Tuệ Nhân Tạo: Trí tuệ nhân tạo mạnh .9 1.2.2 Trí tuệ nhân tạo yếu 1.3 1.3.1 Các Lĩnh Vực Ứng Dụng: .9 Học Máy (Machine Learning) 1.3.2 Thị Giác Máy Tính (Computer Vision) 1.3.3 Ngôn Ngữ Tự Nhiên (Natural Language Processing - NLP) 1.3.4 Robotics 1.4 1.4.1 Thách Thức Cơ Hội 10 Thách Thức 10 1.4.2 Cơ Hội 10 1.5 1.5.1 Tương Lai Trí Tuệ Nhân Tạo .11 Hợp với công nghệ 11 1.5.2 Tác động xã hội kinh tế 12 1.5.3 Đối mặt với thách thức xác định hướng phát triển 12 CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT 14 2.1 2.3.1 Giới Thiệu 14 Đặt vấn đề .14 2.3.2 Mục Tiêu Nghiên Cứu 15 2.2 Cơ Sở Lý Thuyết 16 2.2.1 Trí Tuệ Nhân Tạo (AI) 16 2.2.2 Lý Thuyết Về Trị Chơi Vượt Sơng .17 2.3 2.3.1 Ứng Dụng Trí Tuệ Nhân Tạo Trị Chơi Vượt Sơng 18 Tạo Môi Trường Chơi Tốt Hơn 18 2.3.2 Hệ Thống Tương Tác Thông Minh 19 2.4 Kết luận .20 CHƯƠNG 3: PHÁT BIỂU BÀI TOÁN .21 CHƯƠNG 4: THUẬT TOÁN 22 4.1 Mô tả toán: .23 4.2 Mơ tả thuật tốn tốn 23 4.3 Ý tưởng 24 CHƯƠNG 5: THUẬT TOÁN 24 5.1 Giải thuật Breadth First Search: 25 5.2 Depth First Search: Tìm kiếm theo chiều sâu: 26 5.3 Mã nguồn tạo đối tượng Node 28 5.4 Mã nguồn tạo đối tượng State .29 KẾT LUẬN 41 TÀI LIỆU THAM KHẢO 42 LỜI MỞ ĐẦU Bài tốn qua sơng giới thiệu “Những toán đố Matcova Chủ đề tốn có từ nhiều kỷ trước Cùng với phát triển xã hội, việc di chuyển người, hàng hóa thơng tin, ngày gia tăng Cùng cới gia tăng u cầu cực tiểu chi phí, khoảng cách, thời gian, trở lên quan trọng Theo lý thuyết đồ thị tốn tìm đường ngắn đỉnh đồ thị Chẳng hạn tốn tìm đường ngắn thành phố, Bài tốn tìm tuyến xe bt từ địa điểm đến địa điểm cho tiết kiệm chi phí nhất, Bài tốn tìm đường ngắn trở nên cấp thiết quan trọng tương lai Do quan trọng cấp thiết tốn tìm đường ngắn nên có nhiều nhà tốn học đưa nhiều thuật toán để giải vận dụng vào để giải nhiều toán thực tế Trong số thuật toán đưa có thuật tốn Prim - tìm khung nhỏ CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN VỀ TRÍ TUỆ NHÂN TẠO 1.1 Giới thiệu trí tuệ nhân tạo 1.1.1 Định nghĩa trí tuệ nhân tạo Trí tuệ nhân tạo lĩnh vực nghiên cứu phát triển máy tính nhằm mục tiêu tạo hệ thống có khả thực nhiệm vụ đòi hỏi hiểu biết, tư duy, định giống người Điều bao gồm khả học hỏi, xử lý ngôn ngữ tự nhiên, chí thị giác máy tính 1.1.2 Xuất phát điểm Ý tưởng trí tuệ nhân tạo có nguồn gốc từ tư máy học logic thập kỷ 20 Alan Turing mơ hình máy Turing mở khái niệm máy tính mơ khả tư người Mơ hình học nơ-ron Warren McCulloch Walter Pitts năm 1943 tạo tảng cho phát triển trí tuệ nhân tạo 1.1.3 Lịch sử phát triển Thập kỷ 1940-1950: Thời kỳ đầu AI: Alan Turing đề xuất "Máy Turing," ý tưởng cho máy tính thơng minh Warren McCulloch Walter Pitts mô tả mạng nơ-ron nhân tạo Thập kỷ 1950-1960: Sự xuất Máy Tính Dartmouth Conference: Máy tính số xuất John McCarthy tổ chức Hội nghị Dartmouth, nơi thuật ngữ "trí tuệ nhân tạo" đặt thức Marvin Minsky đồng nghiệp phát triển Perceptron, mô hình nơ-ron đơn đơn giản Thập kỷ 1960-1970: Sự suy thối "Mùa Đơng AI": Điều thời kỳ mà nhiều nghiên cứu đối diện với hạn chế khơng thành cơng Lập trình ngơn ngữ tự nhiên (NLP) thị giác máy tính bắt đầu nghiên cứu Thập kỷ 1980-1990: Hồi phục Tiến triển: Expert systems (hệ thống chuyên gia) phát triển mạnh mẽ Sự xuất thuật toán học máy Neural networks trở lại quan tâm Thập kỷ 1990-2000: Internet Tiếp cận thống kê: Internet giúp thu thập liệu lớn cho việc đào tạo mơ hình Sự phát triển mạnh mẽ máy học thống kê Thập kỷ 2000-2010: Big Data Deep Learning: Sự đời big data mở hội cho AI Deep learning neural networks sâu trở lại đạt tiến lớn Thập kỷ 2010-2020: Tiến triển nhanh chóng ứng dụng rộng rãi: AI trở thành phần quan trọng nhiều lĩnh vực dược học, ô tô tự lái, dịch thuật máy AlphaGo (do Google DeepMind phát triển) chiến thắng nhà vô địch cờ vây giới Từ năm 2020 trở đi: Thách thức tiếp tục phát triển: AI tiếp tục phát triển mạnh mẽ với kết hợp học máy, học sâu, thị giác máy tính Các thách thức đạo đức an ninh liên quan đến AI trở nên quan trọng Trong tương lai, dự kiến AI tiếp tục phát triển ảnh hưởng đến nhiều khía cạnh sống kinh tế 1.2 Phân Nhóm Chính Trí Tuệ Nhân Tạo: 1.2.1 Trí tuệ nhân tạo mạnh Trí tuệ nhân tạo mạnh đại diện cho khả máy tính hiểu biết, học hỏi chí tự cải thiện Đây lĩnh vực mà nghiên cứu phát triển ngày tập trung vào việc tạo máy tính có khả tư người 1.2.2 Trí tuệ nhân tạo yếu Trí tuệ nhân tạo yếu, ngược lại, hướng đến việc giải nhiệm vụ cụ thể khơng có khả tự hiểu hay tự cải thiện Các ứng dụng hệ thống chuyên gia chatbot thường thuộc loại 1.3 Các Lĩnh Vực Ứng Dụng: 1.3.1 Học Máy (Machine Learning) Học máy nhánh quan trọng trí tuệ nhân tạo, dựa việc máy tính học từ liệu để đưa dự đoán định Điều dẫn đến tiến đáng kể lĩnh vực nhận diện giọng nói, phân loại hình ảnh, chí tự lái xe tơ 1.3.2 Thị Giác Máy Tính (Computer Vision) Thị giác máy tính liên quan đến khả máy tính nhận diện hiểu hình ảnh video Các ứng dụng thị giác máy tính bao gồm nhận dạng khn mặt, giám sát an ninh, hỗ trợ cho xe tự lái 1.3.3 Ngôn Ngữ Tự Nhiên (Natural Language Processing - NLP) NLP tập trung vào khả máy tính hiểu tương tác với ngôn ngữ tự nhiên Điều bao gồm chatbot, dịch máy chí việc phân tích ý kiến từ liệu mạng xã hội 1.3.4 Robotics Robotic sử dụng trí tuệ nhân tạo để tạo robot có khả tự động thực nhiệm vụ vật lý Các ứng dụng robotic nằm nhiều lĩnh vực, từ sản xuất đến y tế dịch vụ 1.4 Thách Thức Cơ Hội 1.4.1 Thách Thức Thách Thức Đạo Đức: Mất Minh Bạch Hiểu Biết: Các hệ thống AI phức tạp không rõ ràng cách đưa định, tạo mối quan ngại đạo đức khả giải thích An Ninh: Rủi Ro Lợi Dụng: Có nguy bị lợi dụng cho mục đích xấu, bao gồm việc tạo tin giả, công mạng, xâm phạm quyền riêng tư Tác Động Đối Với Việc Làm: Tự Động Hóa Thất Nghiệp: Sự phát triển AI dẫn đến việc làm số ngành, đặt thách thức lớn chuyển đổi nghề nghiệp Phân Biệt Đối Xử Công Bằng: Dữ Liệu Thiên Lệch: Nếu liệu đầu vào có thiên lệch, hệ thống AI tạo định không công phân biệt đối xử Quyền Riêng Tư: Thu Thập Sử Dụng Dữ Liệu: Cần giải vấn đề quyền riêng tư liệu người dùng sử dụng để huấn luyện mơ hình AI Thách Thức Cơng Nghệ: Hạn Chế Hiệu Suất: Các mơ hình AI đối mặt với hạn chế hiệu suất xử lý nhiệm vụ phức tạp địi hỏi tài ngun tính tốn lớn 1.4.2 Cơ Hội Nâng Cao Sức Khỏe: Chẩn Đoán Y Tế: Hệ thống AI giúp nâng cao chẩn đoán bệnh dự đoán yếu tố nguy cơ, tăng cường chăm sóc sức khỏe Giáo Dục Học Tập: Học Tập Tự Động: Cơng nghệ AI cá nhân hóa việc giảng dạy học tập, cung cấp trải nghiệm giáo dục tốt Quản Lý Tài Nguyên Tự Nhiên: Quản Lý Rủi Ro Điều Khiển: Hệ thống AI giúp quản lý tài nguyên tự nhiên, dự báo thời tiết, giảm rủi ro thiên tai Sự Linh Hoạt Trong Công Việc: Hợp Nhất Với Robotics: Công nghệ AI kết hợp với robotics để tạo giải pháp tự động hóa cơng việc sản xuất Tiện Ích Cuộc Sống Hàng Ngày: Hệ Thống Nhà Thông Minh: Các hệ thống AI làm cho sống hàng ngày thuận tiện thông qua nhà thông minh, xe tự lái, ứng dụng khác Nghiên Cứu Khoa Học: Mô Phỏng Dự Đốn: AI hỗ trợ nghiên cứu khoa học cách mơ dự đốn tượng phức tạp Phát Triển Cộng Đồng: Phân Phối Dân Số: AI hỗ trợ việc dự đoán quản lý phân phối dân số, cung cấp sở liệu quan trọng cho quy hoạch thị Trong hội trí tuệ nhân tạo lớn, cần phải ý giải thách thức để đảm bảo phát triển bền vững tích cực xã hội 1.5 Tương Lai Trí Tuệ Nhân Tạo 1.5.1 Hợp với công nghệ Học Sâu Mạng Nơ-ron Ngày Càng Phức Tạp: Hợp với tiến học sâu mạng nơ-ron tạo mô hình AI mạnh mẽ hiệu IoT (Internet of Things): Kết hợp với IoT để thu thập xử lý lượng lớn liệu từ thiết bị kết nối, tạo hệ thống thông minh linh hoạt Tính Tốn Lượng Tử: Sự phát triển tính tốn lượng tử mang lại khả xử lý thơng tin nhanh chóng đồng thời mở khả lĩnh vực AI 1.5.2 Tác động xã hội kinh tế Thay Đổi Cơ Bản Trong Cơng Nghiệp Việc Làm: Trí tuệ nhân tạo thúc đẩy tự động hóa nhiều ngành, tạo hội đồng thời đặt thách thức việc trì việc làm Cải Thiện Chất Lượng Cuộc Sống: Tích hợp AI vào sống hàng ngày mang lại giải pháp thông minh, từ y tế đến giao thông nhà thông minh, cải thiện chất lượng sống người Tăng Cường Năng Lực Nghiên Cứu Sáng Tạo: AI hỗ trợ nghiên cứu sáng tạo, giúp giảm thời gian chi phí cần thiết cho dự án phức tạp 1.5.3 Đối mặt với thách thức xác định hướng phát triển Thách Thức Đạo Đức An Ninh: Phát triển chuẩn mực đạo đức giải pháp an ninh quan trọng để đối mặt với thách thức việc triển khai AI lĩnh vực Quản Lý Tác Động Đến Việc Làm: Xác định cách quản lý tác động tiêu cực việc làm triển khai sách để hỗ trợ chuyển đổi thị trường lao động Tương Tác Xã Hội: Đối mặt với thách thức tương tác xã hội, cần xem xét làm AI tương tác cách tích cực tạo giá trị cho cộng đồng Nghiên Cứu Phát Triển Liên Tục: Sự phát triển trí tuệ nhân tạo yêu cầu liên tục nghiên cứu phát triển để giải thách thức cải tiến công nghệ