Bài giảng Trí tuệ nhân tạo: Bài 3 Không gian tìm kiếm cung cấp cho người học những kiến thức như: Tác tử thông minh (intelligent agent); Khái niệm thuật toán trong AI; Không gian tìm kiếm; Một số bài toán tiêu biểu. Mời các bạn cùng tham khảo!
TRÍ TUỆ NHÂN TẠO Bài 3: Khơng gian tìm kiếm Nội dung Tác tử thông minh (intelligent agent) Khái niệm thuật tốn AI Khơng gian tìm kiếm Một số tốn tiêu biểu Trương Xn Nam - Khoa CNTT Phần Tác tử thông minh (intelligent agent) TRƯƠNG XUÂN NAM Tác tử thông minh (intelligent agent) Tác tử thông minh (intelligent agent) đối tượng nghiên cứu ngành AI Là thực thể có khả nhận thức hành động Tác tử thơng minh phần cứng, phần mềm lai ghép phần cứng phần mềm Ví dụ agent: bot, người, robot,… TRƯƠNG XUÂN NAM Tác tử thông minh (intelligent agent) Đối với môi trường nhiệm vụ, cần xây dựng tác tử có hiệu suất tốt (cách phản ứng đem lại hiệu tốt theo nhiệm vụ đặt ra) Khơng phải lúc tìm lời giải tốt Khái niệm “tốt nhất” cần làm rõ • Xe tự lái tốt gì? Đi nhanh nhất? Ít gây tai nạn nhất? Chi phí thấp nhất? TRƯƠNG XUÂN NAM Tác tử thông minh (intelligent agent) Xây dựng toán cho AI (agent) cần làm rõ PEAS: Performance measure: tiêu chí đánh giá hiệu hoạt động Environment: môi trường xung quanh Actuators: phận hành động Sensors: phận cảm biến Việc thiết lập PEAS bước giải toán AI TRƯƠNG XUÂN NAM Tác tử thông minh (intelligent agent) Ví dụ: tốn agent lái xe tự động Performance measure: an tồn, nhanh, luật, hành trình thoải mái, cực đại lợi nhuận Environment: đường, phương tiện giao thông khác, người bộ, khách xe, chướng ngại vật,… Actuators: tay lái, ga, phanh, đèn tín hiệu, cịi, thiết bị thị, thiết bị giải trí xe Sensors: máy quay video, cảm biến khoảng cách, đồng hồ tốc độ, cảm biến gia tốc, cảm biến động cơ, TRƯƠNG XUÂN NAM Tác tử thơng minh (intelligent agent) Các tính chất môi trường liên quan đến hệ thống sensor lựa chọn thuật toán cho agent Quan sát đầy đủ vs Quan sát phần: chơi cờ vua vs chơi Ngẫu nhiên vs Xác định: lái xe tự động vs điều khiển máy hút bụi Rời rạc vs Liên tục: chơi cờ vs lái xe tự động Đơn tác tử vs Đa tác tử: chuẩn đoán y học vs chơi game trực tuyến Phối hợp vs Cạnh tranh: lái xe tự động vs chơi Tất nhiên tính chất mơi trường định định sensor agent TRƯƠNG XUÂN NAM Phần Khái niệm thuật toán AI TRƯƠNG XUÂN NAM Khái niệm thuật toán AI Thuật toán = bước để giải tốn Khơng thể viết cách nơm na, khó hiểu, đa nghĩa thiếu logic Thuật toán AI: Cũng thuật tốn thơng thường Chấp nhận số khác biệt Bổ sung thêm tính chất đặc trưng AI Trương Xuân Nam - Khoa CNTT 10 Phần Khơng gian tìm kiếm TRƯƠNG XN NAM 15 Khơng gian tìm kiếm Cách tiếp cận cổ điển AI, quay trở lại với nhiều bước phát triển đột phá Coi toán tập rời rạc “hình trạng” bước chuyển trạng thái đường (có thể trả giá) từ hình trạng đến hình trạng Khái niệm “hình trạng”: trạng thái cố định tốn (mơi trường + agent) Tất thông tin cần quan tâm xác định giá trị cụ thể Có thể mở rộng để chấp nhận miền giá trị Có thể mở rộng để chấp nhận giá trị xác suất Trương Xuân Nam - Khoa CNTT 16 Khơng gian tìm kiếm Khơng gian tìm kiếm = Tập hình trạng bước chuyển Việc agent: bước chuyển đến hình trạng tối ưu Nhiều cách mã hóa hình trạng, cách dẫn đến phương pháp giải khác Ví dụ toán chơi cờ vua: Mỗi trạng thái bàn cờ hình trạng Mỗi khả di chuyển quân cờ bước chuyển Cần tìm thứ tự bước để dành chiến thắng Ví dụ tốn xe tự lái: Mỗi trạng thái mơi trường 1/30 giây hình trạng Tìm cách điều khiển xe để chuyển đến hình trạng “tối ưu” Trương Xuân Nam - Khoa CNTT 17 Ví dụ tốn điều khiển máy hút bụi Hình trạng Khơng gian trạng thái Bước chuyển Trương Xuân Nam - Khoa CNTT 18 Phần Một số tốn tiêu biểu TRƯƠNG XN NAM 19 Khơng gian tìm kiếm Ví dụ 1: Bài tốn tìm đường Ví dụ 2: Bài tốn 8-mảnh Ví dụ 3: Bài tốn di chuyển đồ Ví dụ 4: Bài tốn di chuyển qn cờ Ví dụ 5: Bài tốn chơi cờ Dam Ví dụ 6: Bài toán chơi cờ Trương Xuân Nam - Khoa CNTT 20 Bài 1: Bài tốn tìm đường Road map of Romania Trương Xuân Nam - Khoa CNTT 21 Bài 1: Bài tốn tìm đường Hongkong’s metro Trương Xuân Nam - Khoa CNTT 22 Bài 2: Bài toán 8-mảnh Trương Xuân Nam - Khoa CNTT 23 Bài 3: Bài toán di chuyển đồ Trương Xuân Nam - Khoa CNTT 24 Bài 4: Bài toán di chuyển quân cờ Trương Xuân Nam - Khoa CNTT 25 Bài 5: Bài toán chơi cờ Dam Trương Xuân Nam - Khoa CNTT 26 Bài 6: Bài toán chơi cờ Trương Xuân Nam - Khoa CNTT 27 Bài 6: Bài toán chơi cờ Trương Xuân Nam - Khoa CNTT 28 Bài 6: Bài toán chơi cờ Trương Xuân Nam - Khoa CNTT 29 ... 1: Bài tốn tìm đường Hongkong’s metro Trương Xuân Nam - Khoa CNTT 22 Bài 2: Bài toán 8-mảnh Trương Xuân Nam - Khoa CNTT 23 Bài 3: Bài toán di chuyển đồ Trương Xuân Nam - Khoa CNTT 24 Bài 4: Bài. .. cờ Trương Xuân Nam - Khoa CNTT 25 Bài 5: Bài toán chơi cờ Dam Trương Xuân Nam - Khoa CNTT 26 Bài 6: Bài toán chơi cờ Trương Xuân Nam - Khoa CNTT 27 Bài 6: Bài toán chơi cờ Trương Xuân Nam - Khoa... 4: Bài tốn di chuyển qn cờ Ví dụ 5: Bài tốn chơi cờ Dam Ví dụ 6: Bài tốn chơi cờ Trương Xuân Nam - Khoa CNTT 20 Bài 1: Bài toán tìm đường Road map of Romania Trương Xuân Nam - Khoa CNTT 21 Bài