Nghiên cứu áp dụng mạng neuron nhân tạo phục vụ bài toán nhận dạng trong GIS

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƢỜNG ĐẠI HỌC NÔNG LÂM THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH KHÓA LUẬN TỐT NGHIỆP NGHIÊN CỨU ÁP DỤNG MẠNG NEURON NHÂN TẠO PHỤC VỤ BÀI TOÁN NHẬN DẠNG TRONG GIS Họ tên sinh viên: NGUYỄN NGỌC MINH TIẾN Ngành: Hệ thống Thông tin Địa lý Niên khóa: 2012 - 2016 Tp Hồ Chí Minh, tháng 06 / 2016 Minh Tiến NGHIÊN CỨU ÁP DỤNG MẠNG NEURON NHÂN TẠO PHỤC VỤ BÀI TOÁN NHẬN DẠNG TRONG GIS Tác giả NGUYỄN NGỌC MINH TIẾN Khóa luận đƣợc đệ trình để đáp ứng yêu cầu cấp Kỹ sƣ ngành Hệ thống Thông tin Địa lý Giáo viên hƣớng dẫn Th.S Khƣu Minh Cảnh Tp.Hồ Chí Minh, tháng 06 / 2016 i Minh Tiến LỜI CẢM ƠN Trƣớc hết, xin chân thành cảm ơn thầy Th.S Khƣu Minh Cảnh, cán công tác Sở Khoa học Công nghệ thành phố Hồ Chí Minh, ngƣời hƣớng dẫn hoàn thành đề tài tốt nghiệp Cảm ơn thầy tận tình bảo, hỗ trợ động viên suốt thời gian qua Đồng thời xin gửi lời cảm ơn đến thầy ThS NCS Cao Duy Trƣờng góp ý, chia sẻ thêm kinh nghiệm luận Tôi xin chân trọng cảm ơn Ban lãnh đạo Sở Khoa học Công nghệ thành phố Hồ Chí Minh tạo điều kiện cho đƣợc thực tập, làm việc quý quan Đặc biệt, xin gửi lời cảm ơn đến phòng Trung tâm Ứng dụng Hệ thống Thông tin Địa lý TP.HCM (HCMGIS) tận tình trao đổi kiến thức, kinh nghiệm quý báu nhƣ chia sẻ tài liệu, liệu Tôi xin gửi lời tri ân sâu sắc đến thầy PGS.TS Nguyễn Kim Lợi, thầy Th.S Lê Văn Phận, cô Th.S Nguyễn Thị Huyền, thầy Ks Nguyễn Duy Liêm, thầy Ks Lê Hoàng Tú, anh chị phòng Trung tâm nghiên cứu khí hậu RICC, quý thầy cô trƣờng đại học Nông Lâm thành phố Hồ Chí Minh với tập thể lớp DH12GI Cảm ơn quý thầy cô, quý anh chị bạn kiến thức, kinh nghiệm giúp đỡ chân tình dành cho suốt bốn năm học tập trƣờng Cuối cùng, xin nói lời biết ơn sâu sắc đến với cha mẹ, ngƣời chăm sóc, nuôi dạy thành ngƣời động viên tinh thần, hỗ trợ thứ cho để yên tâm học tập Nguyễn Ngọc Minh Tiến Chuyên ngành Hệ thống Thông tin Địa lý Khoa Môi trƣờng & Tài nguyên Trƣờng đại học Nông Lâm Tp Hồ Chí Minh Tp Hồ Chí Minh, Tháng 06 / 2016 ii Minh Tiến TÓM TẮT Khóa luận tốt nghiệp “Nghiên cứu áp dụng mạng neuron nhân tạo phục vụ toán nhận dạng GIS” đƣợc thực khoảng thời gian từ ngày 01/03/2016 đến ngày 07/06/2016 Phƣơng pháp tiếp cận đề tài kết hợp công nghệ GIS với mạng Neuron nhân tạo (ANN) tập trung mạng lan truyền ngƣợc (BP), mảng trí thông minh nhân tạo (AI) Theo GIS với khả hỗ trợ mạnh mẽ việc quản lý tƣơng tác tốt hai loại liệu thuộc tính liệu không gian với thay đổi thời gian mạng Neuron có tốc độ xử lý nhanh, có khả học hỏi, cho phép học mà ta yêu cầu lợi lớn ANN khả đƣợc sử dụng nhƣ chế xấp xỉ hàm tùy ý mà 'học' đƣợc từ liệu quan sát Việc kết hợp mạnh GIS mạng Neuron nói riêng nhƣ trí thông minh nhân tạo nói chung mang đến giải pháp để giải vấn đề lớn, mang nhiều đặc điểm khác với tính cấp bách điển hình vấn đề liên quan đến tai nạn giao thông Luận văn đề cập đến nội dung sau:  Tìm hiểu, xây dựng liệu tai nạn giao thông thành phố Hồ Chí Minh  Tìm hiểu nắm đƣợc quy trình xây dựng mạng neuron để phân tích khai phá liệu không gian (data mining)  Thực thử nghiệm phân tích mạng thần kinh nhân tạo để nhận dạng liệu tai nạn giao thông xây dựng  Tìm hiểu lập trình ngôn ngữ Python  Tìm hiểu, sử dụng công cụ MATLAB Kết đạt đƣợc luận văn gồm:  Xây dựng sở liệu không gian vụ tai nạn giao thông thành phố Hồ Chí Minh  Xây dựng đƣợc đồ vụ tai nạn giao thông TPHCM iii Minh Tiến  Tiếp cận đƣợc phƣơng pháp phân tích mạng neuron nhân tạo  Nắm bắt đƣợc cấu hình mạng neuron dựa liệu tai nạn giao thông TPHCM iv Minh Tiến MỤC LỤC LỜI CẢM ƠN ii TÓM TẮT iii MỤC LỤC v DANH MỤC VIẾT TẮT viii DANH MỤC BẢNG BIỂU ix DANH MỤC HÌNH ẢNH x CHƢƠNG ĐẶT VẤN ĐỀ 1.1 Tính cấp thiết đề tài 1.2 Mục tiêu đề tài 1.3 Kết mong đợi 1.4 Đối tƣợng phạm vi nghiên cứu 1.5 Ý nghĩa khoa học thực tiễn 1.5.1 Ý nghĩa khoa học 1.5.2 Ý nghĩa thực tiễn .3 CHƢƠNG TỔNG QUAN ĐỀ TÀI 2.1 Khái quát khu vực nghiên cứu 2.1.1 Vị trí địa lý 2.1.2 Tình hình tai nạn giao thông TPHCM 2.2 Trí tuệ nhân tạo 2.2.1 Định nghĩa trí tuệ nhân tạo .7 2.2.2 Lịch sử trí tuệ nhân tạo .8 2.2.3 Các lĩnh vực AI 2.2.4 Các thành tựu AI 2.3 Mạng noron nhân tạo (Artificial Neural Network) 10 2.3.1 Giới thiệu mạng Nơ-ron 10 2.3.2 Hàm xử lý .12 v Minh Tiến 2.3.3 Chọn lớp ẩn 14 2.3.4 Giải thuật lan truyền ngƣợc .16 2.3.5 Dừng trình huấn luyện đánh giá sai số mạng .17 2.3.6 Vấn đề mạng lan truyền ngƣợc 18 2.3.7 Các nghiên cứu thực .19 2.4 Phân tích hồi quy tƣơng quan 20 2.4.1 Phƣơng trình hồi quy 20 2.4.2 Hệ số xác định R2 20 2.4.3 Hệ số tƣơng quan bội 21 2.5 Ngôn ngữ Python 21 2.5.1 Python .21 2.5.2 Ƣu, nhƣợc điểm Python 22 2.5.3 Python GIS 22 2.6 Phần mềm MATLAB 23 2.6.1 Giới thiệu MATLAB 23 2.6.2 Cấu trúc 23 2.6.3 Đặc điểm MATLAB .23 2.6.4 Khả ứng dụng MATLAB 24 CHƢƠNG DỮ LIỆU VÀ PHƢƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU 26 3.1 Dữ liệu thu thập 26 3.2 Phƣơng pháp nghiên cứu 29 CHƢƠNG KẾT QUẢ, THẢO LUẬN 31 4.1 Giai đoạn 31 4.2 Giai đoạn 33 4.3 Giai đoạn 35 4.4 Giai đoạn 45 CHƢƠNG KẾT LUẬN 53 5.1 Kết luận 53 vi Minh Tiến 5.2 Cấu hình mạng đề tài 54 5.3 Khả mở rộng đề tài 55 TÀI LIỆU THAM KHẢO 57 PHỤ LỤC 60 vii Minh Tiến DANH MỤC VIẾT TẮT AI Artificial Intelligence (Trí thông minh nhân tạo) ANN Artificial Neural Network (Mạng Nơ-ron nhân tạo) BP Back Propagation (Mạng lan truyền ngƣợc) CSDL Cơ sở liệu DD Decimal Degree (Phép chiếu tọa độ theo dạng độ thập phân) ESRI Environmental Systems Research Institute (Viện nghiên cứu hệ thống môi trƣờng) GIS Geographic Information System (Hệ thống Thông tin Địa lý) MATLAB Matrix Laboratory (Phần mềm tính toán Neural) OSM OpenStreetMap (Bản đồ đƣờng sá mở) SQL Structured Query Language (Ngôn ngữ truy vấn mang tính cấu trúc) TNGT Tai nạn giao thông TPHCM Thành phố Hồ Chí Minh UTM Universal Trasverse Mercator (Phép chiếu tọa độ theo dạng mét) WHO World Health Organization (Tổ chức y tế giới) viii Minh Tiến DANH MỤC BẢNG BIỂU Bảng 2.1: Bảng đánh giá mức độ tƣơng quan 20 Bảng 2.2: Bảng đánh giá liên hệ tƣơng quan 21 Bảng 3.1: Thông tin lớp liệu sử dụng luận 26 Bảng 4.1: Mô tả liệu sau chọn lọc 35 Bảng 4.2: Bảng tóm tắt sơ sở chuyển liệu sang nhị phân 44 Bảng 4.3: Bảng biến động sai số lớp ẩn 48 Bảng 4.4: Bảng biến động sai số lớp ẩn 51 Bảng 5.1: Bảng cấu hình mạng đề tài 54 Biểu đồ 4.1: Biểu đồ số vụ TNGT theo thứ tuần 41 Biểu đồ 4.2: Biểu đồ số vụ TNGT theo khoảng thời gian ngày TPHCM 42 Biểu đồ 4.3: Biểu đồ số lƣợng TNGT quận huyện TPHCM 43 Biểu đồ 4.4: Biểu đồ phân trăm sai số lớp ẩn 47 Biểu đồ 4.5: Biểu đồ phần tram sai số lớp ẩn 50 ix Minh Tiến DANH MỤC HÌNH ẢNH Hình 2.1: Bản đồ ranh giới hành TPHCM Hình 2.2: Thành phần trí tuệ nhân tạo Hình 2.3: Chặng đƣờng trí thông minh nhân tạo Hình 2.4: Cấu tạo tế bào noron sinh học 11 Hình 2.5: Cấu tạo noron nhân tạo 11 Hình 2.6: Đồ thị hàm đồng 13 Hình 2.7: Đồ thị hàm bƣớc nhị phân 13 Hình 2.8: Đồ thị hàm Sigmoid 14 Hình 2.9: Đồ thị hàm sigmoid lƣỡng cực 14 Hình 2.10: Đánh giá sai số mạng neuron sau huấn luyện 18 Hình 2.11: Chƣơng trình Python ArcGIS 10.3 22 Hình 3.1: Shapeflie liệu ranh giới hành hệ thống giao thông nƣớc 28 Hình 3.2: Sơ đồ phƣơng pháp nghiên cứu 30 Hình 4.1: Giai đoạn thu thập liệu 31 Hình 4.2: Ranh giới hành quận hệ thống giao thông TPHCM 32 Hình 4.3: Sơ đồ xây dựng liệu không gian 33 Hình 4.4: Các vụ TNGT TPHCM sau đƣợc số hóa 34 Hình 4.5: Sơ đồ phân tích mối quan hệ không gian 35 Hình 4.6: Bản đồ TNGT vị trí giao cắt TPHCM 37 Hình 4.7: Bản đồ TNGT có tính lặp lại TPHCM 38 Hình 4.8: Sơ đồ phân tích lựa chọn yếu tố phù hợp 39 Hình 4.9: Chỉ số tƣơng quan 39 Hình 4.10: Sơ đồ xây dựng liệu nhị phân 40 Hình 4.11: Sơ đồ phƣơng pháp chi tiết thực giai đoạn 45 Hình 4.12: Sơ đồ phƣơng pháp chạy mạng, đánh giá kết 45 x Minh Tiến CHƢƠNG ĐẶT VẤN ĐỀ 1.1 Tính cấp thiết đề tài Sự phát triển giao thông đƣờng biểu tiến nhân loại, nhƣng mặt trái tình trạng an toàn tai nạn giao thông (TNGT) Hiện tình trạng giao thông ngày gia tăng số lƣơng phƣơng tiện cá nhân tăng theo nhu cầu ngƣời Theo báo cáo Tổ chức Y tế Thế giới (WHO) công bố năm 2013, năm, giới có khoảng 1,25 triệu ngƣời chết tai nạn giao thông, trung bình ngày khoảng 3.400 ngƣời chết TNGT đƣờng Tại Việt Nam, tình hình tai nạn giao thông vô nghiêm trọng Phó thủ tƣớng Nguyễn Xuân Phúc nói tình trạng tai nạn giao thông phải lên rằng, nhiều nƣớc xảy chiến tranh giới nhiều ngƣời chết nhƣ nƣớc ta Số liệu từ Ủy ban An toàn giao thông quốc gia cho thấy năm 2014, nƣớc xảy 25.322 vụ tai nạn, làm chết 8.996 ngƣời, bị thƣơng 24.417 ngƣời Riêng TPHCM xảy 2.587 vụ TNGT từ nghiêm trọng trở lên, làm chết 2.435 ngƣời làm 1.186 ngƣời bị thƣơng Trung bình năm địa bàn thành phố xảy 952 vụ, làm 811 ngƣời chết làm 395 ngƣời bị thƣơng Trong trình nghiên cứu đặc điểm phân bố TNGT phạm vi toàn cầu dựa tiêu chí mức thu nhập, nhà khoa học thấy nƣớc có mức thu nhập trung bình có tỉ lệ ngƣời chết TNGT cao (20,1 ngƣời chết/100.000 dân), thấp nƣớc có mức thu nhập cao (8,7 ngƣời chết/100.000 dân), tỉ lệ ngƣời chết TNGT trung bình giới 18 ngƣời chết/100.000 dân Trên thực tế nƣớc có mức thu nhập trung bình có số lƣợng phƣơng tiện giao thông chiếm 52% tổng số toàn cầu, nƣớc có mức thu nhập cao chiếm 47%, nhƣ số lƣợng gần ngang Điều cho thấy, số ngƣời chết TNGT không tỉ lệ với số lƣợng phƣơng tiện mà nguyên nhân quan trọng khác nhƣ: trình độ dân trí, hiểu biết luật giao thông, ý Minh Tiến thức tham gia giao thông kết cấu hạ tầng giao thông, độ tuổi, nghề nghiệp, loại phƣơng tiện Chính luận văn với đề tài “Nghiên cứu áp dụng mạng neuron nhân tạo phục vụ toán nhận dạng GIS” sâu nghiên cứu áp dụng mạng neural nhân tạo với công nghệ GIS nhằm xây dựng hệ thống giúp nhà quản lý nhận dạng đƣợc vụ TNGT thành phố Hồ Chí Minh (TPHCM) cách nhanh chóng, hiệu mà chi phí thấp để từ nhà quản lý nắm bắt đề phƣơng hƣớng nhƣ kế hoạch giảm thiểu, ứng phó với tình hình TNGT Đồng thời ứng dụng đề tài giúp ngƣời dân nhận thấy mối liên hệ nguyên nhân xảy TNGT 1.2 Mục tiêu đề tài  Mục tiêu chung Sử dụng mạng neuron nhân tạo để nhận dạng tai nạn giao thông TPHCM  Mục tiêu cụ thể  Phân tích đặc điểm không gian vụ TNGT  Đánh giá sai số sau chạy mạng neural  Tìm cấu hình mạng phù hợp với liệu TNGT TPHCM 1.3 Kết mong đợi  Xây dựng đƣợc liệu không gian thuộc tính vụ TNGT TPHCM  Đánh giá đƣợc khả nhận diện liệu vụ TNGT TPCHM mạng neuron nhân tạo 1.4 Đối tƣợng phạm vi nghiên cứu Thời gian thực đề tài tháng từ ngày 01/03/2016 đến ngày 07/06/2016 Đối tƣợng nghiên cứu đề tài vụ TNGT xảy TPHCM Phạm vi nghiên cứu đề tài đƣợc giới hạn TPHCM 1.5 Ý nghĩa khoa học thực tiễn 1.5.1 Ý nghĩa khoa học Kết đề tài cung cấp sở để đánh giá việc áp dụng trí tuệ nhân tạo khả khai phá thông tin vào liệu TNGT TPHCM nói riêng nhƣ liệu TNGT Minh Tiến nƣớc nói chung việc nâng cao khả đánh giá vụ TNGT Đồng thời xem xét khả phân tích nhận diện dạng liệu khác có tính tƣơng đồng nhƣ: Nhận dạng liệu vụ trộm cắp, nhận dạng liệu tình trạng kẹt xe, nhận dạng liệu phòng cháy chữa cháy 1.5.2 Ý nghĩa thực tiễn Kết nghiên cứu đề tài tài liệu tham khảo hữu ích cho quan quản lý việc ứng dụng công nghệ để nâng cao mức độ hiệu việc khai thác thông tin vụ TNGT TPHCM Minh Tiến CHƢƠNG TỔNG QUAN ĐỀ TÀI 2.1 Khái quát khu vực nghiên cứu 2.1.1 Vị trí địa lý Hình 2.1: Bản đồ ranh giới hành TPHCM Thành phố Hồ Chí Minh nằm toạ độ địa lý khoảng 100 10’ – 100 38’ vĩ độ bắc 1060 22’ – 1060 54’ kinh độ đông Thành phố Hồ Chí Minh giáp tỉnh gồm:  Phía Bắc giáp tỉnh Bình Dƣơng  Tây Bắc giáp tỉnh Tây Ninh  Đông Đông Bắc giáp tỉnh Đồng Nai Minh Tiến  Đông Nam giáp tỉnh Bà Rịa -Vũng Tàu  Tây Tây Nam giáp tỉnh Long An Tiền Giang Thành phố cách thủ đô Hà Nội gần 1.730km đƣờng bộ, nằm ngã tƣ quốc tế đƣờng hàng hải từ Bắc xuống Nam, từ Ðông sang Tây, tâm điểm khu vực Đông Nam Á Tính theo đƣờng chim bay trung tâm thành phố cách bờ biển Đông 50 km, sân bay quốc tế Tân Sơn Nhất cách trung tâm thành phố 7km, chiều dài thành phố theo hƣớng Tây Bắc – Đông Nam khoảng 100 km chiều ngang nơi rộng 40 km Thành phố Hồ Chí Minh gồm có bốn điểm cực:  Cực Bắc xã Phú Mỹ Hƣng, huyện Củ Chi  Cực Tây xã Thái Mỹ, huyện Củ Chi  Cực Nam xã Long Hòa, huyện Cần Giờ  Cực Đông xã Thạnh An, huyện Cần Giờ 2.1.2 Tình hình tai nạn giao thông TPHCM Theo số liệu thống kê Phòng Cảnh sát giao thông đƣờng bộ, đƣờng sắt Công an thành phố Hồ Chí Minh, ba năm (từ 2011 đến 2013) địa bàn thành phố xảy 2.587 vụ TNGT từ nghiêm trọng trở lên, làm chết 2.435 ngƣời làm 1.186 ngƣời bị thƣơng Trung bình năm địa bàn thành phố xảy 952 vụ, làm 811 ngƣời chết làm 395 ngƣời bị thƣơng Trong 10 tháng đầu năm 2015 địa bàn TPHCM xảy 3.050 vụ tai nạn giao thông, làm bị thƣơng 2.657 ngƣời 596 ngƣời chết nguyên nhân gây tai nạn giao thông 10 tháng đầu năm chủ yếu lái xe giới lƣu thông không phần đƣờng gây 113 vụ, đối tƣợng gây tai nạn phần lớn xe bánh gắn máy với 480 vụ chiếm 75% Và tính đến quý năm toàn thành phố xảy 823 vụ TNGT Các vụ tai nạn làm 199 ngƣời chết, tăng 15 ngƣời (tƣơng đƣơng mức tăng 8,15%), làm 664 ngƣời bị thƣơng (giảm 21,33% so với kỳ năm ngoái) Có 10 quận, huyện giảm đƣợc số ngƣời Minh Tiến chết TNGT; 11 quận, huyện tăng số ngƣời chết TNGT, đáng ngại địa bàn quận quận Tân Bình có tình hình TNGT tăng cao Theo kết phân tích cho thấy:  Địa bàn xảy tai nạn: TNGT xảy tất tuyến đƣờng đó: Quốc lộ: chiếm 8% số vụ, 17% ngƣời chết 13% số ngƣời bị thƣơng; Tỉnh lộ: chiếm 3% số vụ, 5% ngƣời chết 6% số ngƣời bị thƣơng; Đƣờng nội thành: chiếm 71% số vụ, 51% ngƣời chết 59% số ngƣời bị thƣơng; Đƣờng ngoại thành: chiếm 10% số vụ, 19% ngƣời chết 15% số ngƣời bị thƣơng  Đối tƣợng gây tai nạn: Đối tƣợng gây TNGT đa dạng, Xe tải: chiếm 8,38% (tổng số vụ); Xe khách: chiếm 1,21%; Xe taxi: 0,52%; Xe buýt: chiếm 1%; Xe đầu kéo (container): chiếm 1,80%; Xe ba bánh, gắn máy: 0,42%; Xe hai bánh, gắn máy: 75,16%; Xe hai, ba bánh đạp điện: 0,94%; Bộ hành: 7,66% Nhƣ vậy, đối tƣợng gây vụ TNGT đƣờng chủ yếu xe hai bánh, gắn máy (75,16%), xe tải (8,38%), hành (7,66%), xe du lịch (1,8%) xe khách (1,52%)  Thời gian xảy tai nạn: Kết phân tích cho thấy TNGT địa bàn thành phố xảy tất ngày nhƣng nhiều vào lúc 15h, 18h, 19h, 20h, 21h 23h; 19h - 23h thời gian TNGT nhiều ngày, 18h - 21h mật độ TNGT xảy cao nhất; khung xảy tai nạn thấp từ 3h đến 5h từ 7h đến 9h Thời điểm 6h sáng TNGT xảy nhiều khung  Độ tuổi, giới tính thƣơng vong TNGT: Kết phân tích cho thấy nam giới chết bị thƣơng TNGT chiếm tỉ lệ cao, cụ thể: Chết TNGT: nam giới chiếm 83%, nữ giới chiếm 17%; Bị thƣơng TNGT: nam giới chiếm 79%, nữ giới chiếm 21%  Độ tuổi thƣơng vong chiếm tỉ lệ cao lần lƣợt là: từ 25 - 30 tuổi (chết chiếm 17,12%, bị thƣơng chiếm 15,04%), từ 31 - 40 tuổi (chết chiếm 16,23%, bị thƣơng chiếm 42,30%), từ 19 - 24 tuổi (chết chiếm 15,06%, bị thƣơng chiếm 15,38%), từ Minh Tiến 41 - 50 tuổi (chết chiếm 13,36%, bị thƣơng chiếm 10,25%), từ 51 - 60 tuổi (chết chiếm 10,29%, bị thƣơng chiếm 6,2%) 60 tuổi (chiếm 9,32%, bị thƣơng chiếm 6,66%) Điều cho thấy, ngƣời bị thƣơng vong tai nạn giao thông chiếm tỉ lệ cao chủ yếu niên, ngƣời độ tuổi lao động đủ độ tuổi cấp giấy phép lái xe mô tô ô tô theo luật định 2.2 Trí tuệ nhân tạo 2.2.1 Định nghĩa trí tuệ nhân tạo Khái niệm trí tuệ nhân tạo (Artificial Intelligence- viết tắt AI) đƣợc hiểu cách đơn giản, trí tuệ nhân tạo lĩnh vực khoa học công nghệ nhằm làm cho máy có khả trí tuệ ngƣời nhƣ: biết suy nghĩ lập luận để giải vấn đề, biết giao tiếp hiểu ngôn ngữ tiếng nói, biết học tự thích nghi, … Một vài định nghĩa khác trí tuệ nhân tạo:  Bellman (1978) định nghĩa: Trí tuệ nhân tạo tự động hoá hoạt động phù hợp với suy nghĩ ngƣời, chẳng hạn hoạt động định, giải toán  Rich Knight (1991) cho trí tuệ nhân tạo lĩnh vực nghiên cứu để làm cho máy tính làm đƣợc việc mà ngƣời làm tốt  Winston (1992) cho trí tuệ nhân tạo lĩnh vực nghiên cứu tính toán để máy nhận thức, lập luận tác động Hình 2.2: Thành phần trí tuệ nhân tạo (Nguồn: Hồ Tú Bảo - Phòng thí nghiệm Phương pháp luận Sáng tạo Tri thức Viện Khoa học Công nghệ Tiên tiến Nhật bản) Minh Tiến 2.2.2 Lịch sử trí tuệ nhân tạo Vào tháng 10 năm 1950, nhà bác học ngƣời Anh Alan Turing xem xét vấn đề “liệu máy có khả suy nghĩ hay không?” (I propose to consider the question, “Can machines think?”) [5] Để trả lời câu hỏi này, ông đƣa khái niệm "phép thử bắt chƣớc" (Imitation test) mà sau ngƣời ta gọi “phép thử Turing” (Turing test) Phép thử đƣợc phát biểu dƣới dạng trò chơi Theo đó, có ba đối tƣợng tham gia trò chơi (gồm hai ngƣời máy tính) Một ngƣời (ngƣời thẩm vấn) ngồi phòng kín tách biệt với hai đối tƣợng lại Ngƣời đặt câu hỏi nhận câu trả lời từ ngƣời (ngƣời trả lời thẩm vấn) từ máy tính Cuối cùng, ngƣời thẩm vấn không phân biệt đƣợc câu trả lời ngƣời, câu trả lời máy tính lúc nói máy tính có khả "suy nghĩ" giống nhƣ ngƣời Nhƣ lịch sử AI đƣợc tóm gọn giai đoạn: [7]  Giai đoạn (1950-1965): Các công trình nghiên cứu họ đƣợc Bộ Quốc Phòng Mỹ tài trợ họ đầy lạc quan tƣơng lai môn (Chƣơng trình chơi cờ Samuel, Chƣơng trình lý luận logic Newell & Simon, Chƣơng trình chứng minh định lý hình học Gelernter.)  Giai đoạn hai (1965 - 1975): Tập trung vào việc biểu diễn tri thức phƣơng thức giao tiếp ngƣời máy tính ngôn ngữ tự nhiên Giai đoạn ba (từ 1975): Trí tuệ nhân tạo dần trở thành ngành công nghiệp Các hệ thống chƣơng trình lĩnh vực đƣợc dùng thƣơng mại mang lại lợi nhuận cho ngƣời sử dụng Minh Tiến Hình 2.3: Chặng đƣờng trí thông minh nhân tạo (Nguồn: Hồ Tú Bảo - Phòng thí nghiệm Phương pháp luận Sáng tạo Tri thức Viện Khoa học Công nghệ Tiên tiến Nhật bản) 2.2.3 Các lĩnh vực AI [10]  Lập luận, suy diễn rộng: Suy diễn logic, rút kết luận từ giả thiết cho  Học máy: Nghiên cứu khả học máy tính mà không cần phải lập trình tƣờng minh từ đầu  Xử lý ngôn ngữ tự nhiên: Ứng dụng dựa ngôn ngữ ngƣời: Nhận dạng tiếng nói, nhận dạng chữ viết, dịch tự động, tìm kiếm thông tin  Robot: Chế tạo robot đối phó dò tìm nạn nhân thảm họa, xe tự lái, robot phụ vụ 2.2.4 Các thành tựu AI Ngày 11/05/1997, siêu máy tính Deep Blue IBM đánh bái đại kiện tƣớng cờ vua ngƣời Nga, Garry Kimovich Kasparov Ngày 31/10/2000, Honda cho mắt robot thông minh tên ASIMO bƣớc chéo, nhảy múa, leo cầu thang, đứng chân tiến lùi đặc biệt thực cử chỉ, biểu lộ giống nhƣ ngƣời: khóc, tức giận, vui mừng, ngạc nhiên Từ – 15/03/2016, AlphaGo Google đánh bại đƣơng kim vô địch cờ vây giới Lee Se-dol sau ván đấu Seoul, Hàn Quốc