Các ứng dụng và lịch sử phát triển của tri tuệ nhân tạo

ĐẠI HỌC QUỐC GIA TP.HỒ CHÍ MINH TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ THÔNG TIN  Bài tiểu luận số Môn : Trí tuệ nhân tạo Đề tài: Tìm hiểu tổng quan trí tuệ nhân tạo Lớp : CS106.H22 GVHD: Ths Huỳnh Thị Thanh Thương Sinh viên thực : Phan Minh Toàn – 15520908 TP.Hồ Chí Minh – Tháng năm 2017 MỤC LỤC Chương 1: Giới thiệu tổng quan trí tuệ nhân tạo Trí tuệ nhân tạo ? Trí tuệ nhân tạo hay trí thông minh nhân tạo (tiếng Anh: artificial intelligence hay machine intelligence, thường viết tắt AI) trí tuệ biểu diễn hệ thống nhân tạo Thuật ngữ thường dùng để nói đến máy tính có mục đích không định ngành khoa học nghiên cứu lý thuyết ứng dụng trí tuệ nhân tạo [1] Trí tuệ nhân tạo (AI: Artificial Intelligence) định nghĩa ngành khoa học máy tính liên quan đến việc tự động hóa hành vi thông minh AI phận khoa học máy tính phải đặt nguyên lý lý thuyết vững chắc, có khả ứng dụng lĩnh vực Những nguyên lý bao gồm cấu trúc liệu dùng cho biểu diễn tri thức, thuật toán cần thiết để áp dụng tri thức đó, ngôn ngữ kỹ thuật lập trình dùng cho việc cài đặt chúng [2] Đó trí tuệ máy móc tạo người Trí tuệ tư duy, suy nghĩ, học hỏi,… trí tuệ người Xử lý liệu mức rộng lớn hơn, quy mô hơn, hệ thống, khoa học nhanh so với người Sơ lược lịch sử trình hình thành, phát triển trí tuệ nhân tạo: 1943: McCulloch & Pitts: Mô hình hoá mạch bool não 1950: Bài báo “Computing Machinery and Intelligence” Alan Turing 1956: Hội nghị Dartmouth, John McCarthy khai sinh khái niệm “Artificial Intelligence” 1960: Chương trình chơi cờ, Logical Theorist 1965: Thuật toán đầy đủ Robinson cho suy diễn logic 1966: ALPAC thông báo cắt giảm ngân sách cho dịch máy 1974: Lighthill thông báo cắt giảm ngân sách cho TTNT UK 1970 – 1980: Các hệ chuyên gia (XCON, MYCIN) 1980: Thế hệ máy tính thứ (Nhật), Strategic Computing Initative (DARPA) 1987: Sự suy giảm mạnh Lisp, cắt giảm ngân sách từ phủ 1990: Phát triển mạnh mẽ máy học (machine learning) 2010: Đầu tư mạnh mẽ vào deep learning Cụ thể năm 1956, chương trình dẫn xuất kết luận hệ hình thức công bố Tiếp theo đó, năm 1959 chương trình chứng minh định lý hình học phẳng chương trình giải toán vạn (GPS - General Problem Solving) đưa Tuy khoảng năm 1960 McCathy MIT (Massachussets Institute of Technology) đưa ngôn ngữ lập trình dùng cho trí tuệ nhân tạo LISP (list processing), nghiên cứu TTNT bắt đầu phát triển mạnh mẽ Thuật ngữ TTNT Marvin Minsky chuyên gia tiếng MIT đưa năm 1961 báo “ Steps Forwards To Artificial Intelligence” Những năm 60 xem mốc quan trọng trình xây dựng máy có khả suy nghĩ Các chương trình chơi cờ chương trình chứng minh định lý toán học công bố khoảng thời gian [3] Những bế tắc, hạn chế thành công công trình nghiên cứu TTNT năm 60 giới hạn khả thiết bị, nhớ đặc biệt yếu tố thời gian thực Chính yếu tố không cho phép tổng quát hóa thành công bước đầu đạt hệ chương trình TTNT xây dựng Tuy vào năm 70, nhớ máy tính thời gian tính toán nâng cao đáng kể chất, song cách tiếp cận khác đến TTNT chưa đem tới thành công thật sự bùng nổ tổ hợp trình tìm kiếm lời giải cho toán đặt [3] Cuối năm 70, số nghiên cứu lĩnh vực xử lý ngôn ngữ tự nhiên, biểu diễn tri thức, lý thuyết giải vấn đề đem lại diện mạo cho TTNT Thị trường tin học bắt đầu đón nhận sản phẩm TTNT ứng dụng mang tính thương mại Đó hệ chuyên gia áp dụng lĩnh vực khác Hệ chuyên gia phần mềm máy tính, chứa thông tin tri thức lĩnh vực cụ thể đó, có khả giải yêu cầu người dùng mức độ với trình độ chuyên gia có kinh nghiệm lâu năm Một hệ chuyên gia sử dụng thành công thực tế hệ MYCIN, thiết kế cài đặt trường Đại học Tổng Hợp Stanford [3] Một kiện quan trọng phát triển khoa học TTNT đời ngôn ngữ PROLOG, Alain Calmerauer đưa năm 1972 Năm 1981, dự án Nhật Bản xây dựng máy tính hệ thứ V lấy ngôn ngữ PROLOG ngôn ngữ sở làm thay đổi nhiều tình hình phát triển TTNT Mỹ châu Âu [3] Giai đoạn 1981 trở người ta cảm nhận rõ nét chuyên gia TTNT dần chuyển kết nghiên cứu từ phòng thí nghiệm sang cài đặt ứng dụng cụ thể Có thể nói giai đoạn cạnh tranh riết công ty, viện nghiên cứu hàng đầu nhằm đưa thị trường sản phẩm phần mềm ứng dụng kỹ thuật TTNT [3] Cuối năm 80, đầu năm 90 thị trường sản phẩm dân dụng có nhiều sản phẩm trình độ cao máy giặt, máy ảnh, sử dụng TTNT Các hệ thống nhận dạng xử lý hình ảnh, tiếng nói ngày thúc đẩy phát triển kỹ thuật mạng Neuron Sự xích lại hai cách tiếp cận: Tiếp cận mờ lập luận xấp xỉ kỹ thuật mạng Neuron gây quan tâm đặc biệt chuyên gia tin học Bên cạnh xuất hệ chuyên gia, ứng dụng công nghiệp quản lý xã hội, quản lý kinh tế đòi hỏi đời hệ thống xử lý tri thức – liệu tích hợp [3] Chương 2: Các hướng nghiên cứu ứng dụng trí tuệ nhân tạo Các hướng nghiên cứu trí tuệ nhân tạo: Hai mối quan tâm tảng nhà nghiên cứu TTNT biểu diễn tri thức (knowledge representation) tìm kiếm (search) Sự quan tâm thứ ý đến vấn đề nắm bắt theo ngôn ngữ hình thức, tức dạng thức thích hợp để máy tính vận hành, phạm vi tri thức đầy đủ mà hành vi thông minh đòi hỏi Trong khi, tìm kiếm kỹ thuật giải vấn đề theo cách khảo sát có hệ thống không gian trạng thái toán (problem state), tức giai đoạn có chọn lựa trình giải vấn đề [4] Giống hầu hết ngành khoa học khác, Trí Tuệ Nhân Tạo phân thành ngành Trong chia sẻ tiếp cận giải vấn đề bản, ngành có mối quan tâm đến ứng dụng khác Phần sau phác thảo tổng thể vài lĩnh vực ứng dụng đóng góp chúng cho Trí tuệ nhân tạo [4] 1.1 Trò chơi : Ngay từ thời kỳ đầu việc nghiên cứu vấn đề tìm kiếm không gian trạng thái, người ta tiến hành nhiều thử nghiệm cách sử dụng trò chơi thông dụng có bàn cờ cờ đam (checker), cờ vua trò đố 15 ô (15 puzzule) Ngoài sức quyến rũ tính chất trí óc vốn có trò chơi có bàn cờ, có nhiều tính định làm cho chúng trở thành đối tượng lý tưởng thời kỳ Hầu hết trò chơi sử dụng tập hợp luật chơi xác định rõ ràng Điều làm cho việc phát sinh không gian tìm kiếm trở nên dễ dàng giải phóng nhiều nghiên cứu khỏi mơ hồ phức tạp vốn có toán cấu trúc Hình dạng bàn cờ sử dụng trò chơi dễ dàng biểu diễn vào máy tính, không đòi hỏi hình thức khó hiểu cần thiết để nắm bắt tinh tế ngữ nghĩa lĩnh vực toán phức tạp Do chơi trò chơi cách dễ dàng nên việc thử nghiệm chương trình chơi trò chơi trả gánh nặng tài hay đạo đức Các trò chơi phát sinh số lượng không gian tìm kiếm lớn Những không gian đủ lớn phức tạp để đòi hỏi kỹ thuật mạnh nhằm định xem chọn lựa cần khảo sát không gian toán Những kỹ thuật gọi heuristic chúng tạo thành lĩnh vực lớn nghiên cứu TTNT Một heuristic chiến lược giải vấn đề tốt tiềm ẩn khả thất bại, chẳng hạn việc kiểm tra để biết thiết bị không nhạy cắm vào trước giả định bị hỏng, hay cố gắng bảo vệ quân cờ hoàng hậu bạn khỏi bị bắt trò chơi cờ vua Nhiều thứ mà gọi thông minh thuộc heuristic người ta sử dụng để giải vấn đề Hầu hết có số kinh nghiệm với trò chơi đơn giản này, nên có khả nghĩ kiểm nghiệm tính hiệu heuristic Chúng ta không cần tìm hỏi ý kiến chuyên gia số lĩnh vực chuyên môn sâu y học hay toán học (cờ vua ngoại lệ dễ thấy quy tắc này) Vì lý đó, trò chơi cung cấp không gian mênh mông cho việc nghiên cứu tìm kiếm heuristic Các chương trình chơi trò chơi, trái ngược với tính đơn giản chúng, đưa thử thách riêng chúng, bao gồm đấu thủ mà nước không dự đoán trước cách chắn Sự có mặt đấu thủ làm phức tạp mô hình chương trình thêm vào yếu tố không dự đoán trước cần thiết phải tính đến yếu tố tâm lý chiến thuật chiến lược trò chơi [4] 1.2 Suy luận chứng minh định lý tự động : Chúng ta cho chứng minh định lý tự động nhánh nghiên cứu có từ lâu đời Trí tuệ nhân tạo tìm lại nguồn gốc qua tác phẩm “Nhà lý luận logic (logic theorist)” (Newell Simon 1963a) “Công cụ giải vấn đề tổng quát (General problem solver)” (Newell Simon 1965b) Newell Simon, nổ lực Rusell Whitehead xem toàn toán học dẫn xuất hình thức tuý định lý từ tiên đề sở Trong trường hợp nào, chắn ngành phong phú lĩnh vực Nghiên cứu chứng minh định lý đạt nhiều thành tích thời kỳ đầu việc hình thức hoá giải thuật tìm kiếm phát triển ngôn ngữ biểu diễn hình thức phép tính vị từ Hầu hết quyến rũ chứng minh định lý tự động không đáng tin cậy không với nguyên tắc chung logic Vì hệ hình thức, logic tự bổ sung cho tự động hoá Người ta khảo sát số lượng lớn toán khác nhau, cách biểu diễn mô tả toán thông tin sở liên quan tiên đề logic, xem trường hợp toán định lý cần phải chứng minh Sự hiểu biết thấu đáo sở cho việc nghiên cứu chứng minh định lý tự động hệ suy luận toán học Một lý khác cho việc tiếp tục quan tâm đến máy chứng minh định lý tự động nhận thức hệ thống kiểu không thiết phải có khả giải toán phức tạp cách độc lập mà trợ giúp người Nhiều máy chứng minh định lý đại hoạt động trợ lý viên thông minh chúng cho phép người thực công tác đòi hỏi trình độ cao phân tích toán lớn thành nhiều toán đặt heuristic để tìm kiếm không gian chứng minh chọn Máy chứng minh định lý sau thực công tác đơn giản quan trọng chứng minh bổ đề, kiểm chứng giải nhỏ hơn, hoàn thành khía cạnh hình thức chứng minh phác thảo hợp tác với người (Boyer More 1979) [4] 1.3 Các hệ chuyên gia : Kể từ lúc khoa học giải vấn đề nghiên cứu, người ta sớm ý thức cách sâu sắc tầm quan trọng tri thức chuyên ngành Lấy ví dụ bác sĩ chẳng hạn, cô ta chẩn đoán bệnh tốt nhờ vào số kỹ giải vấn đề tổng quát bẩm sinh; mà cô ta chẩn đoán tốt cô ta có nhiều kiến thức y học Tương tự thế, nhà địa chất giỏi phát mỏ khoáng biết áp dụng cách hiệu nhiều tri thức lý thuyết thực nghiệm địa lý vào toán nằm tay Tri thức chuyên gia lĩnh vực kết hợp kiến thức lý thuyết vấn đề tập hợp quy tắc giải vấn đề theo kiểu heuristic mà kinh nghiệm sử dụng quy tắc tỏ hiệu lĩnh vực Các hệ chuyên gia người ta xây dựng cách thu thập kiến thức từ chuyên gia người mã hoá thành dạng thức mà máy tính áp dụng cho toán tương tự Sự tin cậy vào tri thức chuyên gia chuyên ngành chiến lược giải vấn đề hệ đặc trưng hệ chuyên gia Người ta viết số chương trình mà người thiết kế nguồn tri thức chuyên ngành, điển hình nhiều xem xét chương trình phát sinh từ cộng tác chuyên gia chuyên ngành chẳng hạn bác sĩ, nhà hoá học, nhà địa chất học hay kỹ sư, với chuyên gia riêng trí tuệ nhân tạo Chuyên gia chuyên ngành cung cấp kiến thức cần thiết chuyên ngành thông qua thảo luận tổng quát phương pháp giải vấn đề anh ta, cách biểu diễn kỹ tập hợp toán mẫu chọn lựa cẩn thận Chuyên gia TTNT, hay gọi kỹ sư tri thức (knowledge engineer), người ta thường gọi nhà thiết kế hệ chuyên gia, có trách nhiệm thể tri thức vào chương trình mà chương trình phải vừa hiệu vừa thông minh hành vi Một chương trình vừa hoàn thành xong, cần phải tinh chế kiến thức chuyên môn thông qua trình cung cấp cho toán mẫu để giải, chuyên gia chuyên ngành phê bình hành vi thực thay đổi hay cải biến cần thiết tri thức chương trình Quá trình lặp lặp lại chương trình đạt mức độ hoàn thiện mong muốn Một hệ chuyên gia sớm khai thác tri thức chuyên ngành để giải vấn đề DENDRAL phát triển Stanford vào cuối năm 1960 (Lindsay et al.1980) DENDRAL thiết kế để đoán cấu trúc phân tử hữu từ công thức hoá học chúng thông tin khối quang phổ có liên quan đến liên kết hoá học có mặt phân tử Vì phân tử hữu thường lớn, nên số lượng cấu trúc có khả tồn phân tử thường khổng lồ DENDRAL ý vào toán không gian tìm kiếm rộng lớn 10 không gian chuỗi bước tồn Ngay máy tính đơn giản có khả tạo số lượng khổng lồ chuỗi bước Ví dụ, tưởng tượng rằng, robot có khả di chuyển phía trước, phía sau, bên phải, bên trái cần xem xét có cách khác mà robot dùng để di chuyển quanh phòng robot phải lựa chọn đường quanh chúng theo phương pháp có hiệu Viết chương trình có khả tìm đường tốt cách thông minh với điều kiện vậy, mà không bị chôn vùi khối lượng khổng lồ khả dự kiến, đòi hỏi phải có kỹ thuật phức tạp để biểu diễn tri thức không gian kiểm soát việc tìm kiếm môi trường cho phép Một phương pháp mà người áp dụng để lập kế hoạch phân rã vấn đề bước (hierarchical problem decoposition) Nếu bạn lập kế hoạch cho chuyến du lịch đến Luân Đôn, nói chung vấn đề xếp chuyến bay, đến sân bay, liên hệ với hãng hàng không, vận chuyển đường Luân Đôn bạn xem xét cách riêng lẻ, cho dù tất chúng phận kế hoạch toàn thể lớn Từng vấn đề tiếp tục phân rã thành vấn đề (subproblem) nhỏ tìm đồ thành phố, xem xét hệ thống giao thông, tìm nơi ăn phù hợp điều kiện tài Cách làm làm giảm bớt cách hiệu không gian tìm kiếm mà cho phép tiết kiệm kế hoạch dùng tương lai Trong người lập kế hoạch cách chẳng khó khăn, việc tạo chương trình máy tính làm công việc thách thức ghê gớm Một công tác đơn giản phá vỡ vấn đề lớn thành nhiều vấn đề liên quan thực cần đến heuristic phức tạp kiến thức bao quát lĩnh vực lập kế hoạch Quyết định xem cần giữ lại kế hoạch tổng quát hóa chúng cho sử dụng tương lai vấn đề phức tạp tương đương 16 Một robot thực dãy hành động cách mù quáng mà phản ứng lại với thay đổi môi trường khả phát sửa chữa kế hoạch khó người ta coi thông minh Thông thường, robot phải làm thành công thức kế hoạch dựa thông tin không đầy đủ sửa chữa hành vi thi hành kế hoạch Robot giác quan thích hợp để định chướng ngại vật đường vạch Một robot phải bắt đầu di chuyển qua phòng dựa vào mà “nhận thức” điều chỉnh đường phát chướng ngại vật khác Thiết lập cho kế hoạch cho phép phản ứng lại với điều kiện môi trường nhiệm vụ chủ yếu khác lập kế hoạch Nói chung, thiết kế robot lĩnh vực nghiên cứu TTNT mang lại nhiều hiểu biết sâu sắc hỗ trợ cho phương pháp giải vấn đề theo kiểu hướng thành viên (agent - oriented) Bị thất bại phức tạp việc bảo đảm độ lớn không gian biểu diễn mô hình thuật toán tìm kiếm dùng cho việc lập kế hoạch theo kiểu truyền thống, ngành nghiên cứu, gồm agre chapman (1987) brooks (1991a), phát biểu lại vấn đề lớn dựa thuật ngữ tương tác lẫn nhiều thành viên (agent) theo kiểu bán tự quản Mỗi thành viên chịu trách nhiệm phần đóng góp nhiệm vụ toán thông qua phối hợp chúng lời giải tổng quát [4] 1.7 Các ngôn ngữ môi trường dùng cho TTNT : Nghiên cứu Trí tuệ nhân tạo tạo số sản phẩm phụ, tiến ngôn ngữ lập trình môi trường phát triển phần mềm Vì nhiều lý do, bao gồm qui mô tổng thể hầu hết chương trình TTNT, khuynh hướng phát sinh không gian khổng lồ thuật toán tìm kiếm, khó khăn việc tiên đoán 17 hành vi chương trình điều khiển heuristics, nhà lập trình TTNT bị thúc ép phải xây dựng nên tập hợp phương pháp lập trình Các môi trường lập trình bao gồm kỹ thuật cấu tạo tri thức (knowledge – structuring) lập trình hướng đối tượng (object-oriented programming) cấu tổ chức hệ chuyên gia Các ngôn ngữ cấp cao Lisp Prolog, ngôn ngữ tích cực hỗ trợ kiểu phát triển theo module, khiến cho việc quản lý tính đồ sộ phức tạp chương trình dễ dàng Các gói chương trình lần tìm cho phép người lập trình tạo dựng lại trình thực thi thuật toán phức tạp cho phép tháo gỡ phức tạp tìm kiếm điều khiển heuristics Không có công cụ kỹ thuật đó, khó mà tin người ta xây dựng nên hệ thống TTNT gây ý Kỹ thuật công cụ chuẩn dùng cho công nghệ phần mềm, tương đối có quan hệ với hạt nhân lý thuyết TTNT Những kỹ thuật khác lập trình hướng đối tượng, quan tâm đáng kể lý thuyết thực tiễn Các ngôn ngữ phát triển cho việc lập trình trí tuệ nhân tạo gắn bó mật thiết với cấu trúc lý thuyết lĩnh vực [4] 1.8 Máy học : Tuy thành công vai trò máy giải vấn đề, học nan giải chương trình TTNT Khuyết điểm dường nghiêm trọng, đặc biệt khả học thành phần quan trọng làm nên hành vi thông minh Một hệ chuyên gia thực tính toán lớn tốn nhằm giải toán Tuy không giống người, đưa cho toán toán tương tự lần thứ hai, không nhớ lời giải lần trước Nó thực lại chuỗi tính toán lần Điều cho lần thứ hai, thứ ba, thứ tư, giải 18 toán – gọi hành vi máy giải vấn đề thông minh Hầu hết hệ chuyên gia bị cản trở tính cứng nhắc chiến lược giải vấn đề chúng khó khăn phải thay đổi khối lượng lớn mã chương trình Giải pháp dễ thấy khó khăn chương trình học tập kinh nghiệm, tương tự, ví dụ chúng, “nói” cho chúng biết phải làm Tuy học lĩnh vực khó khăn nghiên cứu, vài chương trình viết đề xuất mục tiêu đạt Có thể chương trình gây ý AM - Automated Mathematician - thiết kế để khám phá quy luật toán học (lenat 1977, 1982) Ban đầu người ta đưa cho AM khái niệm tiên đề lý thuyết tập hợp, sau tìm khái niệm toán học quan trọng lực lượng (cardinality) số học số nguyên, nhiều kết khác lý thuyết số AM đoán lý thuyết cách cập nhật sở tri thức hành nó, sử dụng heuristic để theo đuổi “khả đáng quan tâm” hàng loạt lựa chọn Một nghiên cứu khác có ảnh hưởng tới dư luận winston quy nạp khái niệm cấu trúc, chẳng hạn “hình cung” từ tập hợp ví dụ trò chơi giới khối (winston 1975a) Thuật toán ID3 tỏ thành công việc học mẫu tổng quát từ ví dụ (quinlan 1986a) Menta-dendral học luật để phiên dịch liệu quang phổ khối hóa học hữu từ mẫu liệu hợp chất cấu trúc biết Teiresias, đại diện thông minh hệ chuyên gia chuyển đổi lời đạo cấp cao thành luật cho sở liệu (davis 1982) Hacke nghĩ kế hoạch để thực thao tác trò giới khối thông qua trình lặp lại nhiều lần việc đặt kế hoạch, thử nghiệm nó, hiệu chỉnh lỗ hỏng phát kế hoạch dự tuyển (sussman 1975) Những nghiên cứu việc học 19 sở giải thích cho thấy tính hiệu tri thức ưu tiên trình học (mitchell et al 1986, dejong and mooney 1986) Sự thành công chương trình học máy thuyết phục tồn tập hợp nguyên tắc học tổng quát cho phép xây dựng nên chương trình có khả học tập nhiều lĩnh vực thực tế [4] 1.9 Xử lý phân tán song song tính toán kiểu nảy sinh : Hầu hết kỹ thuật nói đến tài liệu sử dụng tri thức biểu diễn rõ ràng thuật toán tìm kiếm thiết kế cách cẩn thận để cài đặt trí tuệ Một cách tiếp cận khác tìm cách xây dựng chương trình thông minh cách sử dụng mô hình tương tự cấu trúc nơ-ron (neuron) não người Một sơ đồ neuron đơn giản gồm có thân tế bào có nhiều chỗ nhô theo nhánh, gọi tổ chức (dendrite), nhánh đơn gọi trục (axon) Các tổ chức nhận tín hiệu từ neuron khác Khi xung lực kết hợp vượt ngưỡng định đó, neuron phát động xung lực, hay gọi “cụm” (spike), chạy xuống trục Các nhánh cuối trục hình thành nên khớp thần kinh (synapse) với tổ chức neuron; khớp thần kinh thuộc loại kích thích (excitatory) hay ngăn chặn (inhibitory) Một khớp thần kinh kích thích cộng thêm vào tổng số tín hiệu đến neuron; khớp thần kinh ngăn chặn trừ bớt tổng số Mô tả neuron sức đơn giản, thâu tóm tất đặc trưng liên quan đến mô hình tính toán neuron Đặc biệt đơn vị tính toán tính toán số chức đầu vào chuyển kết đến đơn vị liên hệ mạng Thay sử dụng ký hiệu phép toán rõ ràng, tri thức hệ nảy sinh khỏi toàn mạng kết nối neuron giá trị ngưỡng 20 Vì nhiều lý do, cấu trúc neuron hấp dẫn để dùng làm chế cài đặt trí tuệ Các chương trình TTNT truyền thống có khuynh hướng dễ gãy vỡ nhạy cảm đáng phải đương đầu với nhiễu loạn: thay giảm giá trị cách từ từ, chương trình thường thành công hoàn toàn thất bại hoàn toàn Trí tuệ người linh hoạt nhiều; tiếp nhận tốt đầu vào nhiễu loạn, chẳng hạn nhận khuôn mặt phòng tối từ góc nhìn hẹp hay theo dõi đối thoại bữa tiệc ồn Ngay giải số vấn đề, nói chung đưa đoán có lý coi lời giải toán Do cấu trúc neuron thâu tóm tri thức vào số lượng lớn đơn vị nghiền thật nhỏ, nên chúng tỏ có triển vọng việc đối sánh cách toàn phần liệu nhiễu loạn không đầy đủ Cấu trúc neuron vững tri thức phân bố đồng xung quanh mạng Kinh nghiệm người bị phần não bệnh tật hay tai nạn cho thấy họ không bị vùng nhớ riêng biệt, mà trình trí não họ phải chịu đựng nhiều giảm sút tổng thể [4] Ứng dụng trí tuệ nhân tạo đời sống : STT Tên sản phẩm/ Sự kiện DeepBlue (Chess computer) AlphaGo Chức Người sáng lập Máy tính IBM chơi vua với người phần mềm Alphabet máy tính Inc.'s (dưới dạng Google trí thông DeepMind minh nhân tạo) có khả Năm Quốc gia 1997 2016 London 21 chơi cờ vua IBM Một hệ Watson thống máy (Jeopardy!) tính câu hỏi trả lời có khả trả lời câu hỏi ngôn ngữ tự nhiên Google Dịch vụ cho sreach phép người truy cấp tìm kiếm thông tin internet Windows ứng Speech dụng nhận recognition dạng tiếng nói Microsoft windows Machine ứng dụng translation dịch tự với điển động thực hình dịch Google ngôn translate ngữ (gọi ngôn ngữ nguồn) sang nhiều ngôn ngữ khác Image ứng dụng recognition nhận dạng ảnh Facebook facebook Umind trợ lý ảo cho người việt Siri trợ lý ảo IBM's DeepQA 2011 Google Inc USA Mircosoft USA Google Inc USA Facebook Inc USA Umind Team VietNam Apple USA 1998 2016 22 10 Smart-grid energy optimization 11 Social network analysis Facebook 12 Autonomou s driving(xe tự động lái) Google's Self-Driving Car Robotic surgery (DA Vinci Hệ thống phẫu thuật) 13 14 Fraud detection thiết bị chạy hệ điều hành ios hệ thống điện có sử dụng công nghệ thông tin truyền thông để tối ưu việc truyền dẫn, phân phối điện nhà sản xuất hộ tiêu thụ Phân tích Facebook xu hướng Inc đánh giá thông kê dưa liệu người dùng Xe tự động Google Inc lại , có khả nhận biết chướng ngại vật USA USA 2009 sử dụng robot để thực phẫu thuật khó có can thiệp trực tiếp hệ thống phần mềm hỗ trợ nhà cung cấp dịch vụ viễn thông phát 23 15 16 Spelling correction Microsoft word Robot Nao 17 Facebook Social VR 18 hệ thống học máy TensorFlow 19 máy tính Watson (hệ thống máy tính có khả trả lời ngăn chặn trường hợp gian lận lấy trộm cước viễn thông kiểm tra lỗi tả, cú pháp soạn thảo văn robot có khả giao tiếp nhiều ngôn ngữ , có thực động tác giống người thiết bị thực tế ảo , người dung có môi trường để trải nghiệm điều , hay làm họ muốn TensorFlow bắt chước chế hoạt động não người, nhận dạng ghi nhớ mẫu xác định sử dụng trí tuệ nhân tạo để phân tích bối cảnh ý Microsoft USA hãng Pháp – Việt Aldebaran Nam Robotics sau FPT mua lại Facebook USA Google USA IBM USA 2016 24 20 21 22 câu hỏi theo nghĩa ẩn ngôn ngữ tự sau nhiên) ảnh, video, tin nhắn lời thoại MetaMind cung cấp Salesforce cho khách hàng giải pháp AI bổ ích thông qua hàng loạt quy trình tự động cá nhân hóa hỗ trợ khách hàng, tự động hóa marketing xử lý nhiều quy trình kinh doanh khác Skype Hệ thống Microsift Translator dịch thuật có khả nhận dạng giọng nói người dùng chuyển sang chữ viết (text) người dùng nói Future cho phép Microsoft Decoded nhà phát triển tiếp cận dịch vụ phát biểu cảm nhằm gán tâm trạng cho người dựa 4/2016 USA USA 25 23 24 biểu cảm khuôn mặt họ Công nghệ nhận dạng khuôn mặt cho phép ảnh chỉnh sửa dựa tâm trạng người ảnh Intelligent X ho phép Intelligent định lượng X tỷ lệ nguyên liệu để làm bia nước, men, lúa mạnh, hoa bia – để tạo công thức phù hợp với vị khách hàng hệ thống Công nghệ Onsky iRoomate dung chon hà thông minh iRoomate tự động điều khiển đèn, máy lạnh, máy sưởi quạt cho mục đích tiết kiệm lượng tạo thoải mái cho Anh Hoa Kỳ 26 25 26 27 28 29 người dùng Facebook ứng dụng 360 cho phép người dung video với không gian lớn cụ thể có thay đổi góc nhìn ghi xem Nhà thông kết nối minh BKAV thiết bị Smart Home nhà , điều khiển chúng theo kịch thông minh Cortana trợ lý ảo sử hệ điều hành windows Melomics hệ thống tính toán cho thành phần tự động âm nhạc (không có can thiệp người), dựa thuật toán bioinspired Cleverbot ứng dụng web chatterbot có sử dụng trí thông minh nhân tạo (AI) thuật Facebook USA BKAV VietNam Microsoft USB Melomics Anh Rollo Carpenter Anh 2015 2012 27 30 Wolfram Alpha 31 Holmes toán để có trò chuyện với người Đây dịch vụ trực tuyến mà trả lời truy vấn thực tế trực tiếp cách tính toán câu trả lời từ bên có nguồn gốc "dữ liệu quản lý", cung cấp danh sách tài liệu trang web chứa câu trả lời sức mạnh công cụ tìm kiếm hệ thống máy tính nhận thức, công dụng bao gồm phát triển đại lý ảo kỹ thuật số, hệ thống dự báo, quy trình tự động hóa nhận thức, ứng dụng Wolfram Alpha LLC Indian technology corporation Wipro 2009 Indian 2016 28 32 TensorFlow 33 EVI tính toán thị giác, ảo hóa kiến thức, robot máy bay nguồn thư viện phần mềm mở cho máy học tập loạt nhiệm vụ, để đáp ứng nhu cầu họ hệ thống có khả xây dựng đào tạo mạng nơron để phát giải mã mẫu mối tương quan, tương tự việc học tập lý luận mà người sử dụng Evi trả lời cho câu hỏi hỏi cách thông minh Thông tin lấy từ nhiều nguồn kiến thức Evi Google Brain Team USA 2015 William TunstallPedoe Cambridge, England 2007 29 sử dụng để chuyển đổi đơn vị đồng tiền người dùng yêu cầu làm Tài liệu tham khảo [1].https://vi.wikipedia.org/wiki/Tr%C3%AD_tu%E1%BB%87_nh%C3%A2n_t %E1%BA%A1o [2].https://voer.edu.vn/m/dinh-nghia-tri-tue-nhan-tao/bc02d3a0 [3].https://voer.edu.vn/c/khai-quat-cac-linh-vuc-ung-dung-cuattnt/764b3239/0022c3a8 [4].https://en.wikipedia.org/wiki/List_of_artificial_intelligence_projects 30 ... [1].https://vi.wikipedia.org/wiki/Tr%C3%AD_tu%E1%BB%87_nh%C3%A2n_t %E1%BA%A1o [2].https://voer.edu.vn/m/dinh-nghia-tri-tue-nhan-tao/bc02d3a0 [3].https://voer.edu.vn/c/khai-quat-cac-linh-vuc-ung-dung-cuattnt/764b3239/0022c3a8 [4].https://en.wikipedia.org/wiki/List_of_artificial_intelligence_projects... chương trình chứng minh định lý hình học phẳng chương trình giải toán vạn (GPS - General Problem Solving) đưa Tuy khoảng năm 1960 McCathy MIT (Massachussets Institute of Technology) đưa ngôn ngữ... Các hướng nghiên cứu trí tuệ nhân tạo: Hai mối quan tâm tảng nhà nghiên cứu TTNT biểu diễn tri thức (knowledge representation) tìm kiếm (search) Sự quan tâm thứ ý đến vấn đề nắm bắt theo ngôn ngữ