Nhập môn Trí tuệ nhân tạo-Bài 1

• Các lĩnh vực liên quan đến trí tuệ nhân tạo.. • Những vấn đề cốt lõi của trí tuệ nhân tạo • Nội dung tìm hiểu về trí tuệ nhân tạo của khoá học... Strong AI: Có thể tạo ra trí thông min

NHẬP MÔN TRÍ TUỆ NHÂN TẠO

@copyrights by Dr Nguyễn Xuân Hoài

Nội Dung

• Giới thiệu các thông tin liên quan đến khoá học.

• Yêu cầu của khoá học.

• Trí tuệ nhân tạo là gì?

• Các lĩnh vực liên quan đến trí tuệ nhân tạo.

• Lịch sử hình thành khoa học về trí tuệ nhân tạo.

• Các lĩnh vực và ứng dụng của trí tuệ nhân tạo.

• Những vấn đề cốt lõi của trí tuệ nhân tạo

• Nội dung tìm hiểu về trí tuệ nhân tạo của khoá học.

Giới thiệu về khoá học+ Giáo trình môn học:

1 S.J Russell and P Norvig, Artificial Intelligence: A Modern

Approach, 2nd Edition, Prentice-Hall, 2003.

2 M.Ginsberg, Essentials of Artificial Intelligence , Morgan

nxhoai@gmail.com

Yêu cầu của khoá học

• Nắm vững các kiến thức cơ bản về máy tính và lập

trình.

• Có chuẩn bị về thuật toán + cấu trúc dữ liệu

• Có chuẩn bị về toán logic (không bắt buộc).

Cách đánh giá môn học:

+ 1 Bài tập cài đặt: 20% số điểm.

+ 1 Bài tập nghiên cứu ứng dụng: 40% số điểm.

+ 1 Bài thi: 40 % số điểm

Trí tuệ nhân tạo là gì?

tạo Hiện vẫn chưa thể thống nhất.

nó trong tương lai chia làm hai phe với rất nhiều cuộc tranh luận thú vị mang tính triết học (Xem

thêm cuốn “The Artificial Minds” của Franklins)

Trí tuệ nhân tạo là gì?

1 Strong AI: Có thể tạo ra trí thông minh và các

chương trình máy tính thông minh hơn người!!!

(Các nhà nghiên cứu thời kỳ đầu

và Hollywood!!!)

Trí tuệ nhân tạo là gì?

2 Weak AI: Chương trình máy tính có thể mô phỏng

các hành vi thông minh của con người!!!

(Được chấp nhận bởi phần lớn những nhà nghiên

cứu hiện nay)

Bốn quan điểm nhìn nhận về trí tuệ

nhân tạo

Suy nghĩ như người Suy nghĩ có lý trí

Hành động như người Hành động có lý trí

Trí tuệ nhân tạo là gì?

Suy nghĩ như người:

- Cách tiếp cận cuối thế kỷ 19, đầu thế kỷ 20 về tâm lý

học nhận thức Chủ yếu quan tâm đến việc nghiên cứu xem trí tuệ của con người là gì? các chức

năng thể hiện trí tuệ như: xử lý ngôn ngữ, nghĩ,

học, lập luận được thực hiện như thế nào?

Trí tuệ nhân tạo là gì?

Hai cách tiếp cận:

Trên xuống: Tâm lý học nt  Symbolism (Simon &

Newell, 1961).

Dưới lên: Neural and Brain Science (Mc Culloch, Pitt

1950s)  Artificial Neural Networks.

Trí tuệ nhân tạo là gì?

Hành động như người:

- Turing Test (1950):

Trí tuệ nhân tạo là gì?

Suy nghĩ có lý trí:

- Bắt đầu từ thời Hylạp cổ đại (Rule of Arguments) cho

đến G Boole (Mathematical Model of Thoughts), cho

đến Hilbert: Logics (nhưng không phải các hành vi

thông minh đều có thể biểu diễn bằng Logic!)

Trí tuệ nhân tạo là gì?

Hành động có lý trí:

- “Doing the right thing” (not “Doing the thing

right!!!”).

- Hành vi được coi là thông minh nếu giúp cho tác

nhân (agent) thực hiện hành vi tăng cơ hội thực hiện được đích đặt ra cho nó với điều kiện thông tin phương tiện cho phép của môi trường mà nó đang tồn tại.

Trí tuệ nhân tạo là gì?

Lợi điểm của định nghĩa:

- Thông minh không nhất thiết phải là con người hay

giống người!!!

- Hành vi thông minh không nhất thiết phải thực

hiện thông qua suy nghĩ, luận lý!!!

Trí tuệ nhân tạo là gì?

Ví dụ: Evolutionary Intelligence, Swarm Intelligence, MAS.

Một số định nghĩa về TTNT trong các

SÁCH về TTNT

năng suy nghĩ máy tính có trí tuệ theo đầy đủ

nghĩa của từ này (Haugeland, 1985).

thế nào để máy tính có thể thực hiện được những công việc mà hiện con người con làm tốt hơn máy tính (Rich and Knight, 1991).

Một số định nghĩa về TTNT trong các

SÁCH về TTNT

não thông qua các mô hình tính toán (Chaniak và McDemott, 1985).

thể nhận thức, lập luận, và hành động (Winston, 1992).

phỏng trong các vật thể nhân tạo (Nilsson 1998)

Thế còn chúng ta?

vi thông minh nhằm giải quyết các vấn đề được đặt ra đối với các chương trình máy tính!!!

Các Lĩnh Vực Liên Quan Đến TTNT

Lịch Sử hình thành khoa học TTNT

Ba giai đoạn:

Symbolism (70-80) (Automated Reasoning and

Proofing, Expert Systems, Logic

Programming, ).

Connectionism (80s-90s) (Neural Networks,

Statistical Learning, Support Vector Machines, Probabilistic Graph Learning, ).

Evolutionary Computation (90s-?) (Evolutionary

Programming, Evolutionary Strategies, Genetic

Newell & Simon's Logic Theorist,

Gelernter's Geometry Engine

1964 Evolutionary Strategies (Rechenberg et al.).

1964 Evolutionary Programming (L Fogel).

1965 Lập luận logic chứng minh tự động (Robinson).

Lịch Sử hình thành khoa học TTNT

1969 Minsky and Papert - cuốn "PERCEPTRON"

1969—79 Các hệ tựa tri thức (hệ chuyên gia, lập kế

hoạch) và sự thống trị của Symbolism

1980-85 AI trở thành ngành công nghiệp với sản phẩm

nổi tiếng là các hệ chuyên gia

1986: Rumelhart, Hinton, Williams: Mạng

PERCEPTRON đa lớp với thuật toán BP

1987 AI trở thành một khoa học.

1986-1995 Mạng Neural, Machine Learning,

Approximate Reasoning, Fuzzy Systems, Thời của Connectionism

1995- Evolutionary Computation, Natural Computation,

Intelligent Multi-Agent Systems

Các lĩnh vực ứng dụng của TTNT

phỏng thông minh.

Chuyện thần kỳ và bình dị về TTNT

bại đại kiện tướng Kasparov (1997).

thua kém chuyên gia người trong việc chuẩn đoán bệnh.

được dùng để lập lịch và lên kế hoạch hậu cần.

mô phỏng trên máy tính.

trên xe tự hành và Robot tự hành của NASA.

Nội dung của khoá học

- Mạng Perceptron đơn và đa lớp.

- Cấu trúc, học, và ứng dụng