Các câu hỏi chưa có câu trả lời: Liệu trí tuệ có phải là một khả năng duy nhất hay chỉ là một tên gọi cho một tập hợp các hành vi phân biệt và độc lập nhau? Thế nào là khả năng sáng tạo? Thế nào là trực giác? Điều gì diễn ra trong quá trình học? Có thể kết luận ngay về tính trí tuệ từ việc quan sát một hành vi hay không, hay cần phải có biểu hiện của một cơ chế nào đó nằm bên trong?...
TRÍ TUỆ NHÂN TẠO Artificial Intelligence (AI) Nội Dung Chương Giới thiệuTTNT Chương Phép tính vị từ Chương Cấu trúc chiến lược dùng cho tìm kiếm khơng gian trạng thái (TK-KGTT) Chương Tìm kiếm heuristic CHƯƠNG I GIỚI THIỆU VỀ TRÍ TUỆ NHÂN TẠO Lịch sử hình thành phát triển trí tuệ nhân tạo Trí Tuệ Nhân Tạo gì? Là ngành khoa học máy tính liên quan đến tự động hóa hành vi thơng minh Trí tuệ gì? Các câu hỏi chưa có câu trả lời: – Liệu trí tuệ có phải khả tên gọi cho tập hợp hành vi phân biệt độc lập nhau? – Thế khả sáng tạo? – Thế trực giác? – Điều diễn trình học? – Có thể kết luận tính trí tuệ từ việc quan sát hành vi hay không, hay cần phải có biểu chế nằm bên trong? C.1 – Giới thiệu Turing Test Interrogator C.1 – Giới thiệu Ưu điểm Turing Test – Khái niệm khách quan trí tuệ – Tránh thảo luận trình bên ý thức – Loại trừ định kiến thiên vị người thẩm vấn Các ý kiến phản đối - Thiên vị nhiệm vụ giải vấn đề ký hiệu - Trói buộc thơng minh máy tính theo kiểu người, người có: + Bộ nhớ giới hạn + Có khuynh hướng nhầm lẫn Tuy nhiên, trắc nghiệm Turing cung cấp sở cho nhiều sơ đồ đánh giá dùng thực cho chương trình TTNT đại Các Ứng Dụng TTNT Trị chơi tốn đố Suy luận chứng minh định lý tự động Các hệ chuyên gia (các hệ tri thức) Xử lý ngôn ngữ tự nhiên Lập kế hoạch người máy Máy học Mạng Neuron giải thuật di truyền … C.1 – Giới thiệu Một số tổng kết TTNT Sử dụng máy tính vào suy luận ký hiệu, nhận dạng qua mẫu, học, suy luận khác… Tập trung vào vấn đề “khó” khơng thích hợp với lời giải mang tính thuật tốn Quan tâm đến kỹ thuật giải vấn đề sử dụng thông tin khơng xác, khơng đầy đủ, mơ hồ… Cho lời giải ‘đủ tốt’ khơng phải lời giải xác hay tối ưu Sử dụng khối lượng lớn tri thức chuyên ngành giải vấn đề Đây sở cho hệ chuyên gia Sử dụng tri thức cấp meta để tăng thêm tinh vi cho việc kiểm soát chiến lược giải vấn đề … C.1 – Giới thiệu Những vấn đề chưa giải Chương trình chưa tự sinh heuristic Chưa có khả xử lý song song người Chưa có khả diễn giải vấn đề theo nhiều phương pháp khác người Chưa có khả xử lý thông tin môi trường liên tục người Chưa có khả học người Chưa có khả tự thích nghi với mơi trường C.1 – Giới thiệu TTNT = Biểu Diễn + tìm kiếm TTNT biểu diễn tìm kiếm KGTT thu nhỏ áp dụng heuristic C – Tìm kiếm Heuristic Giải thuật Leo Núi Giải thuật: – Mở rộng trạng thái đánh giá trạng thái hàm đánh giá heuristic – Con “tốt nhất” chọn để tiếp Giới hạn: – Giải thuật có khuynh hướng bị sa lầy cực đại cục bộ: Lời giải tìm khơng tối ưu Khơng tìm lời giải có tồn lời giải – Giải thuật gặp vịng lặp vơ hạn không lưu giữ thông tin trạng thái duyệt C – Tìm kiếm Heuristic Giải thuật TK Tốt Nhất open = [A5]; closed = [] Đánh giá A5; open = [B4,C4,D6]; closed = [A5] Đánh giá B4; open = [C4,E5,F5,D6]; closed = [B4,A5] Đánh giá C4; open = [H3,G4,E5,F5,D6]; closed = [C4,B4,A5] Đánh giá H3; open = [O2,P3,G4,E5,F5,D6]; closed = [H3,C4,B4,A5] Đánh giá O2; open = [P3,G4,E5,F5,D6]; closed = [O2,H3,C4,B4,A5] Đánh giá P3; tìm lời giải! C – Tìm kiếm Heuristic Cài Đặt Hàm Đánh Giá (Evaluation Function) Xét trò chơi 8-puzzle Cho trạng thái n giá trị f(n): f(n) = g(n) + h(n) g(n) = khoảng cách thực từ n đến trạng thái bắt đầu h(n) = hàm heuristic đánh giá khoảng cách từ trạng thái n đến start mục tiêu g(n) = 5 goal h(n): số lượng vị trí cịn sai g(n) = f(n) = C – Tìm kiếm Heuristic 7 8 Khó khăn thiết kế hàm heuristic Ba heuristic áp dụng vào trạng thái trò chơi đố số C – Tìm kiếm Heuristic Heuristic trò chơi đối kháng Giải thuật minimax: – Hai đấu thủ trò chơi gọi MIN MAX – Mỗi nút có giá trị: • MAX thắng, • MIN thắng – Minimax truyền giá trị lên cao dần đồ thị, qua nút cha mẹ theo luật sau: • Nếu trạng thái cha mẹ MAX, gán cho giá trị lớn có trạng thái • Nếu trạng thái bố, mẹ MIN, gán cho giá trị nhỏ có trạng thái C – Tìm kiếm Heuristic Hãy áp dụng GT Minimax vào Trị Chơi NIM C – Tìm kiếm Heuristic Minimax với độ sâu lớp cố định Minimax KGTT giả định Các nút gán giá trị heuristic Còn giá trị nút giá trị nhận dựa giải thuật Minimax C – Tìm kiếm Heuristic Heuristic trò chơi tic-tac-toe Hàm Heuristic: E(n) = M(n) – O(n) Trong đó: M(n) tổng số đường thắng tơi O(n) tổng số đường thắng đối thủ E(n) trị số đánh giá tổng cộng cho trạng thái n C – Tìm kiếm Heuristic Minimax lớp áp dụng vào nước mở đầu tic-tac-toe C – Tìm kiếm Heuristic Trích từ Nilsson (1971) Giải thuật cắt tỉa - Tìm kiếm theo kiểu depth-first Nút MAX có giá trị (ln tăng) Nút MIN có giá trị (ln giảm) TK kết thúc bất kỳ: – Nút MIN có nút cha MAX – Nút MAX có nút cha MIN Giải thuật cắt tỉa - thể mối quan hệ nút lớp n n+2, mà tồn có gốc lớp n+1 cắt bỏ C – Tìm kiếm Heuristic Cắt tỉa S= MAX MIN A= Z - cut =z z≤ C – Tìm kiếm Heuristic ≥ Cắt tỉa S= MIN MAX A= Z - cut =z z≥ C – Tìm kiếm Heuristic ≤ GT Cắt Tỉa - áp dụng cho KGTT giả định Các nút khơng có giá trị nút khơng duyệt qua C – Tìm kiếm Heuristic Bài Tập Chương ... I GIỚI THIỆU VỀ TRÍ TUỆ NHÂN TẠO Lịch sử hình thành phát triển trí tuệ nhân tạo Trí Tuệ Nhân Tạo gì? Là ngành khoa học máy tính liên quan đến tự động hóa hành vi thơng minh Trí tuệ gì? Các... trả lời: – Liệu trí tuệ có phải khả tên gọi cho tập hợp hành vi phân biệt độc lập nhau? – Thế khả sáng tạo? – Thế trực giác? – Điều diễn q trình học? – Có thể kết luận tính trí tuệ từ việc quan... tắc sau: Các cá nhân không đủ tiền tiết kiệm nên tăng tiền tiết kiệm, thu nhập Các cá nhân có đủ tiền tiết kiệm đủ thu nhập nên xem xét việc đầu tư vào chứng khoán Các cá nhân với thu nhập