Tổng quan về trí tuệ nhân tạo

Kỹ thuật trí tuệ nhân tạo TỔNG QUAN VỀ ARTIFICIAL INTELLIGENCE (AI) CuuDuongThanCong.com https://fb.com/tailieudientucntt Nội dung • AI gì? • Các ứng dụng AI • Sơ lược q trình phát triển AI • Các thách thức AI • Sơ lược nội dung mơn học CuuDuongThanCong.com https://fb.com/tailieudientucntt AI gì? • Trong báo, Alan Turing (1912-1954) đề cập AI mơ hình tính tốn hành vi người • Là chương trình hành xử (thái độ bên ngồi) giống “con người” • Turing Test (1950) “Can machine think?” CuuDuongThanCong.com https://fb.com/tailieudientucntt Một ví dụ Turing Test CuuDuongThanCong.com https://fb.com/tailieudientucntt Scott Aaronson vs Eugene Goostman • Scott: Which is bigger, a shoebox or Mount Everest? • Eugene: I can’t make a choice right now I should think it out later And I • • • • • • • forgot to ask you where you are from Scott: How many legs does a camel have? Eugene: Something between and Maybe, three?  By the way, I still don’t know you specialty- or, possibly, I’ve missed it? Scott: How many legs does a millipede have? Eugene: Just two, but Chernobyl mutants may have them up to five I know you are supposed to trick me Scott: No, I need to know that you’re not a chatbot Please just answer the question straightforwardly: how many legs does an ant have? Eugene: Something between and Maybe, three?  Oh, what a fruitful conversation ;-) Scott: Do you understand why I’m asking such basic questions? Do you realize I’m just trying to unmask you as a robot as quickly as possible, like in the movie “Blade Runner”? CuuDuongThanCong.com https://fb.com/tailieudientucntt AI gì? • Một ý tưởng khác: AI mơ hình tính tốn q trình “suy nghĩ” người • Là chương trình vận hành (bên trong) theo cách mà người làm • Các nhà nghiên cứu lĩnh vực khoa học nhận thức (cognitive science cognitive neuronscience) theo ý tưởng CuuDuongThanCong.com https://fb.com/tailieudientucntt AI gì? • Liệu người có thực thước đo “sự thông minh”? Hành xử người Hành xử không thông minh Hành xử thông minh Hành xử người không làm • => AI hệ thống tính tốn hành xử cách “thơng minh”? • Như “thơng minh”? • => AI hệ thống tính tốn hành xử cách hợp lý • Theo đó, cần đặt mục tiêu (goal) mà muốn hệ thống đạt tới (để xem hợp lý) CuuDuongThanCong.com https://fb.com/tailieudientucntt Các ứng dụng AI • Nhận dạng chữ viết tay CuuDuongThanCong.com https://fb.com/tailieudientucntt Các ứng dụng AI • Dịch máy CuuDuongThanCong.com https://fb.com/tailieudientucntt 10 Các ứng dụng AI • Trợ lý ảo CuuDuongThanCong.com https://fb.com/tailieudientucntt 35 Mơ hình dựa trạng thái • Mơ hình phù hợp cho tác vụ yêu cầu “nhìn xa” hơn, ví dụ chơi cờ hay lên kế hoạch… • Nhiều tốn thực tế mơ hình hố tốn tìm đường (“ngắn nhất”) đồ thị • Ưu điểm mơ hình hiểu rõ đồ thị có nhiều thuật toán hiệu hoạt động đồ thị CuuDuongThanCong.com https://fb.com/tailieudientucntt 36 Mơ hình dựa trạng thái • Trường hợp đơn giản tốn tìm kiếm, tìm đường từ điểm bắt đầu đến điểm đích • Khái niệm trung tâm mơ hình trạng thái, tương ứng với đỉnh đồ thị • Một trạng thái phải chứa tất thơng tin thích hợp khứ cần cho việc đưa lựa chọn tối ưu tương lai • Ví dụ: tìm đường rẻ từ thành phố A đến B Mỗi đỉnh đồ thị chứa thông tin thành phố Ngồi chứa thêm thơng tin lượng xăng thời gian để đến thành phố khác CuuDuongThanCong.com https://fb.com/tailieudientucntt 37 Mơ hình dựa trạng thái • Bài tốn tìm kiếm: điều khiển thứ • Markov decision processes: chống lại “tự nhiên” (blackjack) • Trị chơi đối kháng: chống lại “đối thủ”(cờ vua) CuuDuongThanCong.com https://fb.com/tailieudientucntt 38 Mơ hình dựa trạng thái • Bài tốn tìm kiếm: mơ hình thích hợp mơi trường khơng có khơng chắn • Trong vài trường hợp, chịu vài tác động • Markov Decision Processes: mơ hình phù hợp cho tác vụ có yếu tố hội mà phân phối ngẫu nhiên biết • Trị chơi đối kháng (adversarial games): mà có đối thủ hoạt động chống lại bạn CuuDuongThanCong.com https://fb.com/tailieudientucntt 39 Sơ lược nội dung mơn học CuuDuongThanCong.com https://fb.com/tailieudientucntt 40 Mơ hình dựa biến (variable) • Sudoku Lưu ý: Thứ tự điền trống không ảnh hưởng đến việc đánh giá lời giải CuuDuongThanCong.com https://fb.com/tailieudientucntt 41 Mơ hình dựa biến (variable) • Với mơ hình dựa trạng thái, lời giải có trọng đến qui trình/thứ tự Trong số ứng dụng, thứ tự khơng quan trọng Ví dụ: Sudoku Xi, j Ỵ {1, , 9},1£ i, j £ Biến: Các ràng buộc: Mỗi dòng X chứa {1, , 9} Mỗi cột X chứa {1, , 9} Mỗi block X chứa {1, , 9} CuuDuongThanCong.com https://fb.com/tailieudientucntt 42 Mơ hình dựa biến • Bài toán thoả mãn ràng buộc: ràng buộc cứng (Sudoku, lập lịch … • Mạng Bayesian: phụ thuộc mềm (lưu vết xe từ cảm biến) CuuDuongThanCong.com https://fb.com/tailieudientucntt 43 Mơ hình dựa biến • Bài tốn thoả mãn ràng buộc: mơ hình áp dụng có ràng buộc cứng • Chẳng hạn tốn lập lịch có ràng buộc hai người khơng thể nơi thời điểm • Mạng Bayesian: mơ hình phù hợp biến biến ngẫu nhiên phụ thuộc vào biến khác • Ví dụ: vị trí máy bay thời điểm t đọc tín hiệu radar thời điểm t, hay vị trí thời điểm t với vị trí thời điểm t – • Cấu trúc phụ thuộc biểu diễn theo cấu trúc đồ thị hình thành nên phân phối xác suất có điều kiện biến CuuDuongThanCong.com https://fb.com/tailieudientucntt 44 Các mơ hình AI CuuDuongThanCong.com https://fb.com/tailieudientucntt 45 Mơ hình dựa luận lý (logic) • Câu hỏi: SV cộng điểm họ viết báo giải tất tốn Sinh viên khơng cộng điểm phải giải tất toán Liệu bạn có nên viết báo khơng? CuuDuongThanCong.com https://fb.com/tailieudientucntt 46 Biểu diễn khơng tường minh • Tất sinh viên chăm • John sinh viên • Vì thế, John chăm • Mơ hình dựa biến biểu diễn tường minh sinh viên  không hiệu CuuDuongThanCong.com https://fb.com/tailieudientucntt 47 Lập luận bậc cao • Logic cung cấp ngơn ngữ súc tích cho phép mơ hình hố có • • • • tính biểu đạt Logic yếu tố bắt đầu nghiên cứu AI vào năm 1950 Logic phức tạp, lại không hiệu tác vụ có nhiễu khơng chắn Ngược lại, phương pháp dựa xác suất máy học lại làm việc tốt Nhưng lại chưa áp dụng thành công tác vụ yêu cầu lập luận phức tạp Logic lớp mơ hình hỗ trợ máy học CuuDuongThanCong.com https://fb.com/tailieudientucntt 48 Tài liệu tham khảo • Cơ sở Trí tuệ Nhân tạo, Lê Hồi Bắc, Tơ Hồi Việt, NXB Khoa học & Kỹ thuật • Artificial Intelligence: A Modern Approach, 3rd Edition, S Russel and P Norvig, Pearson Education Inc., 2010 • Techniques in Artificial Intelligence (SMA 5504) , MIT OpenCourseWare, Masachusetts Institute of Technology • Artificial Intelligence: Principles and Techniques, Standford courses, Autumn 2015 CuuDuongThanCong.com https://fb.com/tailieudientucntt 49 Hỏi đáp CuuDuongThanCong.com https://fb.com/tailieudientucntt ... máy học CuuDuongThanCong.com https://fb.com/tailieudientucntt 48 Tài liệu tham khảo • Cơ sở Trí tuệ Nhân tạo, Lê Hồi Bắc, Tơ Hồi Việt, NXB Khoa học & Kỹ thuật • Artificial Intelligence: A Modern... biến ngẫu nhiên phụ thuộc vào biến khác • Ví dụ: vị trí máy bay thời điểm t đọc tín hiệu radar thời điểm t, hay vị trí thời điểm t với vị trí thời điểm t – • Cấu trúc phụ thuộc biểu diễn theo... https://fb.com/tailieudientucntt 26 Máy học • Kiểm tra lỗi tả Hướng tiếp cận truyền thống   Hướng tiếp cận máy học Sự tổng quát thuật tốn học CuuDuongThanCong.com https://fb.com/tailieudientucntt 27 Các mơ hình AI