1. Trang chủ
  2. » Công Nghệ Thông Tin

Bài giảng Cơ sở Trí tuệ nhân tạo‎: Chương 1 - Trần Minh Thái

56 52 0

Đang tải... (xem toàn văn)

Tài liệu hạn chế xem trước, để xem đầy đủ mời bạn chọn Tải xuống

THÔNG TIN TÀI LIỆU

Chương 1 của bài giảng Cơ sở Trí tuệ nhân tạo giới thiệu về trí tuệ nhân tạo. Thông qua chương này người học có thể biết được trí tuệ nhân tạo là gì, lịch sử ra đời của trí tuệ nhân tạo, đối tượng nghiên cứu trí tuệ nhân tạo và các lĩnh vực áp dụng trí tuệ nhân tạo.

Cơ sở Trí tuệ nhân tạo (Artificial Intelligence - AI) TRẦN MINH THÁI Email: minhthai@huflit.edu.vn Website: www.minhthai.edu.vn Cập nhật: 05 tháng 09 năm 2015 Thông tin chung #2 Tên học phần: Cơ sở trí tuệ nhân tạo Artificial Intelligence tín (45 tiết) + tín thực hành (30 tiết) Điều kiện tiên quyết: Kỹ thuật lập trình Đánh giá: Thi viết, khơng sử dụng tài liệu Nội dung #3 Giới thiệu TTNT (3 tiết) Thuật toán – Thuật giải (9 tiết) Biểu diễn tri thức (9 tiết) Mở đầu máy học (6 tiết) Hệ chuyên gia (3 tiết) Tài liệu tham khảo #4 Giáo trình chính: [1] Bạch Hưng Khang – Hồng Kiếm Trí Tuệ Nhân Tạo- Các phương pháp ứng dụng – NXB KHKT HN – 1989 [2] Nguyễn Thanh Thủy: TTNT phương pháp giải vấn đề – NXB KHKT 1996 Tài liệu tham [3] Lập trình C cho TTNT – NXB Đại học trung học chuyên khảo thêm: nghiệp HN – 1990 Các loại tài liệu khác: [4] Problem Solving and Artificial Intelligence Jean – Louis – Prentice Hall -1990 [5] Artificial Intelligence Patrick Henry Winston – Addion _ Wesley 1995 [6] Artificial Minds Stan Frankling – MIT Press 1995 [7] Artificial Intelligence, An modern approach Stuart Russel, Peter Norvig – Prentice Hall 1995 Chương Giới thiệu TTNT #5 Trí tuệ nhân tạo? Lịch sử đời Đối tượng nghiên cứu Các lĩnh vực áp dụng Sự thông minh (Intelligence)? #6 “the ability to learn or understand things or to deal with new or difficult situations” (Từ điển Websters) Cụ thể  Khả giải vấn đề lạ  Khả hành động hợp lý  Khả hành động người Sự thông minh (Intelligence)? #7 Tính chất thơng minh đối tượng tổng hợp yếu tố: thu thập tri thức, suy luận hành xử đối tượng tri thức thu thập Chúng hòa quyện vào thành thể thống “ Sự Thông Minh” Không thể đánh giá riêng lẽ khía cạnh để nói tính thơng minh Intelligence bao gồm gì? #8 • Khả tương tác với giới thực: Tiếp nhận, hiểu phản hồi • Nhận dạng tiếng nói, hiểu tổng hợp • Hiểu hình ảnh • Khả nhận hành động có tác động • Lập luận (reasoning) lập kế hoạch • Mơ hình hóa giới thực, liệu cung cấp • Giải vấn đề mới, lập kế hoạch định • Khả giải vấn đề đột xuất, bất ổn Intelligence bao gồm gì? #9 • Học thích nghi • Học liên tục thích nghi • Mơ hình ln ln cập nhật • Chẳng hạn đứa bé học phân loại nhận biết động vật Trí tuệ nhân tạo (Artificial Intelligence)? #10 Là khoa học công nghệ để tạo máy thơng minh (các chương trình máy tính thơng minh) Liên quan đến việc sử dụng máy tính để hiểu trí thơng minh người (tư người) Xây dựng hiểu thực thể hay tác nhân thông minh 2 tiếp cận chính: “cơng nghệ” & “mơ hình nhận thức” Máy tính nhận dạng giọng nói? #42 • Nhận dạng giọng nói: • lập đồ âm từ microphone vào danh sách từ • vấn đề kinh điển AI, khó khăn • Nhận dạng từ đơn lẻ từ từ vựng nhỏ • hệ thống làm điều với độ xác cao (99%) Máy tính nhận dạng giọng nói? #43 • Nhận dạng lời nói bình thường khó khăn nhiều • Giọng nói liên tục: đâu ranh giới từ? • Từ vựng lớn • hàng ngàn từ • sử dụng ngữ cảnh để giúp tìm người khác nói • Tiếng ồn nền, người khác nói, điểm nhấn, cảm lạnh, … • Về giọng nói bình thường, hệ thống đại xác khoảng 60-70% • Kết luận: • KHƠNG: lời nói bình thường q phức tạp để nhận diện xác • CĨ: cho vấn đề hạn chế (từ vựng nhỏ, người nói đơn lẻ) Máy tính hiểu giọng nói? #44 • Hiểu khó nhận dạng • Kết luận: • KHƠNG: nhiều vấn đề ta nói vượt qua khả máy tính để hiểu Máy tính học thích nghi? #45 • Máy tính học để lái xe đường cao tốc • Chúng ta dạy cho nhiều quy tắc để làm • tự lái • VD Daimler Benz • VD RALPH CMU: vào năm 90 98% quãng đường từ Pittsburgh đến San Diego mà không cần trợ giúp người • Máy học cho phép máy tính để tìm hiểu để làm việc mà khơng cần lập trình rõ ràng • Nhiều ứng dụng thành cơng • Kết luận: CĨ: máy tính học hỏi thích nghi, thể với thông tin cách phù hợp Máy tính nhìn thấy? #46 • Nhận dạng hiểu biết đối tượng cảnh • Nhìn xung quanh phịng • Bạn dễ dàng nhận vật • Bộ não người đồ hình ảnh trực quan 2d thành "bản đồ“3d • Tại nhận dạng thị giác vấn đề khó khăn? • Kết luận: • Phần lớn KHƠNG: máy tính "nhìn thấy" số loại đối tượng hoàn cảnh giới hạn • CĨ: cho vấn đề bó buộc định (ví dụ, nhận dạng khn mặt) Máy tính đưa kế hoạch định tối ưu? #47 • Sự thơng minh • liên quan đến việc giải vấn đề định kế hoạch • VD bạn muốn có kỳ nghỉ Brazil • bạn cần phải định ngày, chuyến bay • bạn cần phải đến sân bay, … • liên quan đến chuỗi định, kế hoạch, hành động Máy tính đưa kế hoạch định tối ưu? #48 • Điều làm cho kế hoạch khó khăn? • giới khơng thể dự đốn được: • chuyến bay bạn bị hủy bỏ có dự phịng chuyến 405 • có số tiềm lớn chi tiết • để bạn xem xét tất chuyến bay? tất ngày? • khơng: thơng thường làm hạn chế giải pháp bạn • Hệ thống AI thường thành công vấn đề lập kế hoạch có ràng buộc • Kết luận: • KHÔNG: lập kế hoạch thực tế định vượt khả máy tính đại • ngoại lệ: định nghĩa rõ ràng, vấn đề ràng buộc Trạng thái hệ thống AI thực tế #49 • Tổng hợp giọng nói, nhận dạng hiểu • hữu ích cho ứng dụng từ vựng hạn chế • hiểu lời nói khơng bị giới hạn q khó • Thị giác máy tính • hoạt động cho vấn đề hạn chế (viết tay, zip-code) • hiểu biết giới thực, cảnh thiên nhiên khó Trạng thái hệ thống AI thực tế #50 • Học • hệ thống thích nghi sử dụng nhiều ứng dụng: có giới hạn • Kế hoạch Lập luận • hoạt động cho vấn đề hạn chế: ví dụ, cờ vua • giới thực phức tạp cho hệ thống nói chung • Nhìn chung: • nhiều thành phần hệ thống thơng minh "khả thi" • có nhiều vấn đề nghiên cứu thú vị lại Các hệ thống thơng minh sống #51 • Bưu điện • Nhận dạng địa tự động phân loại thư • Ngân hàng • Hệ thống xác minh chữ ký • Cho vay tự động? • Dịch vụ chăm sóc khách hàng • nhận dạng giọng nói tự động Các hệ thống thông minh sống #52 • Trang Web • Xác định độ tuổi, giới tính, địa điểm, từ việc lướt Web • Phát gian lận tự động • Máy ảnh kỹ thuật số • Nhận diện khuôn mặt tự động chỉnh tiêu cự • Game • Nhân vật thông minh / tác nhân Dịch máy #53 • Vấn đề ngơn ngữ kinh doanh quốc tế • VD họp Nhật Bản, Hàn Quốc, Việt Nam nhà đầu tư Thụy Điển khơng có ngơn ngữ chung • hoặc: bạn chuyển hướng dẫn sử dụng phần mềm bạn đến 127 quốc gia • giải pháp: • thuê biên dịch • rẻ nhiều máy tính làm điều Dịch máy #54 • Độ khó dịch tự động • Khơng dịch từ mà phải dịch nghĩa • Tuy nhiên • hệ thống thương mại làm nhiều cơng việc tốt (ví dụ, từ vựng hạn chế tài liệu phần mềm) • thuật tốn kết hợp từ điển • mơ hình ngữ pháp, … Các loại khác AI #55 1.Mơ hình xác cách thức người thực nghĩ 2.Mơ hình xác cách thức người thực hành động 3.Mơ hình cách nhân tố lý tưởng "nên suy nghĩ" 4.Mô hình cách nhân tố lý tưởng "nên hành động" Q&A #56 ... vật Trí tuệ nhân tạo (Artificial Intelligence)? #10 Là khoa học công nghệ để tạo máy thơng minh (các chương trình máy tính thơng minh) Liên quan đến việc sử dụng máy tính để hiểu trí thông minh. .. tác nhân thơng minh 2 tiếp cận chính: “cơng nghệ” & “mơ hình nhận thức” Mục tiêu AI #11 Xây dựng lý thuyết thơng minh để giải thích hoạt động thơng minh Tìm hiểu chế thơng minh người  Cơ chế... Giáo trình chính: [1] Bạch Hưng Khang – Hồng Kiếm Trí Tuệ Nhân Tạo- Các phương pháp ứng dụng – NXB KHKT HN – 19 89 [2] Nguyễn Thanh Thủy: TTNT phương pháp giải vấn đề – NXB KHKT 19 96 Tài liệu tham

Ngày đăng: 09/05/2021, 22:14

Xem thêm:

TỪ KHÓA LIÊN QUAN

Mục lục

    Tài liệu tham khảo

    Chương 1. Giới thiệu về TTNT

    Sự thông minh (Intelligence)?

    Sự thông minh (Intelligence)?

    Intelligence bao gồm gì?

    Intelligence bao gồm gì?

    Trí tuệ nhân tạo (Artificial Intelligence)?

    Mục tiêu của AI

    Đối tượng nghiên cứu của AI

    Đối tượng nghiên cứu của AI

TÀI LIỆU CÙNG NGƯỜI DÙNG

TÀI LIỆU LIÊN QUAN

w