Nhóm 3 trò chơi 2048

Báo cáo bài tập lớn môn trí tuệ nhân tạo trường Đại Học Công Nghiệp Hà Nội. Báo cáo bài tập lớn môn trí tuệ nhân tạo trường Đại Học Công Nghiệp Hà Nội. Đề tài xây dựng trò chơi 2048 bằng các thuật toán được học

TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHIỆP HÀ NỘI KHOA CÔNG NGHỆ THƠNG TIN ======***====== BÁO CÁO THÍ NGHIỆM/THỰC NGHIỆM MƠN TRÍ TUỆ NHÂN TẠO Đề tài:Trị chơi 2048 GVHD: Nhóm - Lớp: Thành viên: Nguyễn Lan Anh Nhóm - IT6043.2 Trịnh Xuân Đào Nguyễn Hoàng Anh Vũ Tuấn Dũng Hà Nội, năm 2021 MỤC LỤC Lời mở đầu……………………………………………………………………3 LỜI MỞ ĐẦU Công nghệ thông tin ngành phát triển xã hội ngày Nó ứng dụng nhiều ngành, lĩnh vực đạt hiệu cao Đặc biệt lĩnh vực trí tuệ nhân tạo, làm giảm nhẹ sức người , tiết kiệm thời gian gọn nhẹ nhiều so với trước Ứng dụng trí tuệ nhân tạo vào ứng dụng giúp đưa cách nhanh để giải vấn dề Từ nhận thức tầm quan trọng ngành cơng nghệ thơng tin trí tuệ nhân tạo, với mong muốn học hỏi đóng góp phần nhỏ đưa tin học ứng dụng vào công tác quản lý chúng em hoàn thành đề tài Trong thời gian nghiên cứu, với nỗ lực nhóm giúp đỡ nhiệt tình bạn bè, hết hướng dẫn cô Nguyễn Lan Anh chúng em hoàn thành tốt đề tài Do kiến thức cịn hạn chế nên chúng em khơng tránh khỏi sai sót, chúng em mong nhận ý kiến đóng góp thầy cô, bạn bè để đề tài chúng em hoàn thiện Chương I: Giới thiệu 1.1.Lịch sử phát triển 1943  Warren McCullough Walter Pitts xuất “A Logical Calculus of Ideas Immanent in Nervous Activity”, dịch “Một tính tốn logic ý tưởng tiềm ẩn hoạt động thần kinh” Bài viết đề xuất mơ hình tốn học để xây dựng mạng lưới thần kinh 1949  Trong sách “The Organization of Behavior: A Neuropsychological Theory”- Tổ chức hành vi: Một lý thuyết thần kinh học,Donald Hebb đề xuất lý thuyết hệ thống đường thần kinh tạo từ kết nối tế bào thần kinh trở nên mạnh mẽ 1950  Alan Turing xuất “Computing Machinery and Intelligence” – Máy tính trí thơng minh, đề xuất Thử nghiệm Turing, phương pháp để xác định xem máy tính có thơng minh hay khơng  Đại học Harvard Marvin Minsky Dean Edmonds xây dựng SNARC, máy tính mạng thần kinh  Claude Shannon xuất báo “Lập trình máy tính để chơi cờ”  Isaac Asimov xuất “Ba định luật robot” 1952  Arthur Samuel phát triển chương trình tự học để chơi cờ 1954  Thí nghiệm dịch máy Georgetown-IBM tự động dịch 60 câu tiếng Nga chọn cẩn thận sang tiếng Anh 1956  Cụm từ trí tuệ nhân tạo lần nói đến “Dự án nghiên cứu mùa hè trí tuệ nhân tạo” Với dẫn đầu John McCarthy, hội nghị, xác định phạm vi mục tiêu AI, coi đời trí tuệ nhân tạo biết ngày Hội nghị Dartmouth với dẫn đầu John McCarthy  Allen Newell Herbert Simon trình diễn Nhà lý luận logic (LT), chương trình lý luận 1958  John McCarthy phát triển ngôn ngữ lập trình AI Lisp xuất báo “Programs with Common Sense” Bài viết đề xuất nhà tư vấn giả thuyết, hệ thống AI hoàn chỉnh với khả học hỏi kinh nghiệm hiệu người 1963  John McCarthy bắt đầu Phịng thí nghiệm AI Stanford 1969  Các hệ thống chuyên gia thành công phát triển DENDRAL, chương trình XX MYCIN, thiết kế để chẩn đoán nhiễm trùng máu, tạo Stanford Năm 1972  Ngơn ngữ lập trình logic PRITAL tạo Năm 1973  “Báo cáo Lighthill”, nêu chi tiết thất bại nghiên cứu AI, phủ Anh cơng bố, từ dẫn đến việc cắt giảm nghiêm trọng tài trợ cho dự án trí tuệ nhân tạo 1982  Bộ Thương mại Quốc tế Công nghiệp Nhật Bản khởi động dự án Hệ thống máy tính hệ thứ năm đầy tham vọng Mục tiêu FGCS phát triển hiệu giống siêu máy tính tảng để phát triển trí tuệ nhân tạo AI 1983  Đáp lại FGCS Nhật Bản, phủ Hoa Kỳ khởi động Sáng kiến điện toán chiến lược để cung cấp nghiên cứu tài trợ DARPA điện toán tiên tiến trí tuệ nhân tạo 1985  Các công ty chi tỷ đô la năm cho hệ thống chuyên gia toàn ngành công nghiệp gọi thị trường máy Lisp mọc lên để hỗ trợ họ Các công ty Symbolics Lisp Machines Inc xây dựng máy tính chun dụng để chạy ngơn ngữ lập trình AI Lisp 1987-1993  Khi cơng nghệ điện tốn đám mây cải thiện, có nhiều lựa chọn thay rẻ xuất thị trường máy Lisp sụp đổ vào năm 1987, mở “Mùa đông AI thứ hai” Các chuyên gia AI chật vật không ủng hộ giai đoạn  DARPA kết thúc Sáng kiến Điện toán Chiến lược vào năm 1993 sau chi gần tỷ đô la không đạt kỳ vọng tính tốn 2008  Google tạo bước đột phá nhận dạng giọng nói giới thiệu tính ứng dụng iPhone 2011  Watson IBM tuyên bố cạnh tranh Jeopardy! 2012  Andrew Ng, người sáng lập dự án Google Brain Deep Learning, cung cấp mạng lưới thần kinh cách sử dụng thuật toán 10 triệu video YouTube dạng tập huấn luyện Mạng lưới thần kinh học cách nhận mèo mà khơng cho biết mèo 2014  2016 Google tạo xe tự lái để vượt qua kiểm tra lái xe nhà nước  AlphaGo Google DeepMind đánh bại nhà vô địch giới cờ vây Lee Sedol Sự phức tạp trò chơi Trung Quốc cổ đại coi trở ngại lớn để giải tỏa AI 1.2.Khái niệm trí tuệ nhân tạo - Trí tuệ nhân tạo hay trí thơng minh nhân tạo (Artificial intelligence – viết tắt AI) ngành thuộc lĩnh vực khoa học máy tính (Computer science) Là trí tuệ người lập trình tạo nên với mục tiêu giúp máy tính tự động hóa hành vi thơng minh người - Trí tuệ nhân tạo khác với việc lập trình logic ngơn ngữ lập trình việc ứng dụng hệ thống học máy (machine learning) để mô trí tuệ người xử lý mà người làm tốt máy tính - Cụ thể, trí tuệ nhân tạo giúp máy tính có trí tuệ người như: biết suy nghĩ lập luận để giải vấn đề, biết giao tiếp hiểu ngơn ngữ, tiếng nói, biết học tự thích nghi,… - Tuy trí thơng minh nhân tạo có nghĩa rộng trí thơng minh tác phẩm khoa học viễn tưởng, ngành trọng yếu tin học Trí thơng minh nhân tạo liên quan đến cách cư xử, học hỏi khả thích ứng thơng minh máy móc 10 1.3.Vai trị trí tuệ nhân tạo * Chất lượng – Năng suất dự đoán - Vai trị trí tuệ nhân tạo giảm thiểu hao tổn sản xuất ngăn ngừa quy trình sản xuất hiệu Khi nhu cầu ngày tăng để đáp ứng cạnh tranh trí tuệ nhân tạo điều vơ cần thiết *Bảo trì dự đốn - Một lợi ích trí tuệ nhân tạo bảo trì dự đốn Thay việc bảo trì theo lịch trình định trước bảo trì dự đốn sử dụng thuật toán để dự đoán lỗi phận/máy móc/hệ thống Nhờ cảnh báo nhân viên thực quy trình bảo trì tập trung để ngăn chặn cố - Bảo trì dự đốn có ưu điểm giảm đáng kể chi phí loại bỏ nhu cầu thời gian ngừng hoạt động theo kế hoạch nhiều trường hợp Ngồi ra, nhờ mà Tuổi thọ hữu dụng cịn lại máy móc thiết bị lâu *Kết hợp giữ robot người - Tính đến năm 2020, ước tính có khoảng 1,64 triệu robot cơng nghiệp hoạt động toàn giới Robot sản xuất chấp thuận làm việc với người để tăng suất công việc - Khi áp dụng robot ngày nhiều AI đóng vai trị quan trọng việc đảm bảo an tồn cho người Đồng thời trao cho robot nhiều trách nhiệm việc đưa định tối ưu hóa quy trình dựa liệu thời gian thực thu thập từ sàn sản xuất 21 -Ưu tiên giải có giá trị nhỏ bị kẹp 22 2.2.Thiết kế giao diện game -2048 trò chơi đơn giản đòi hỏi tính tư nên phần giao diện trị chơi thết kế đơn giản màu sắc hình ảnh 23 Hàm tạo ngẫu nhiên vị trí số bắt đầu chơi Chức di chuyển lên 24 Chức di chuyển sang trái 25 Chức di chuyển xuống 26 Chức di chuyển sang phải 27 Chức update thêm giá trị, kiểm tra xem cịn trống để di chuyển hay khơng, update điểm số 28 Hàm check gameover Phân loại màu cho giá trị 2,4,8,… 29 -Sau code xong ta giao diện trị chơi hình ảnh bao gồm khung trò chơi, điểm, button AI help AI autoplay 30 2.3.Xây dựng thuật toán -Đối với khơng gian trạng thái trị chơi lớn Ví dụ: Có trống tạo không gian trạng thái trường hợp mới, trường hợp có cách di chuyển lên, xuống, trái, phải nên sau lần di chuyển KGTT có 9*4=36 phần tử.Số trống giảm xuống cịn 8.Lần di chuyển thứ không gian trạng thái tạo 36*8*4=1152 phần tử.Như KGTT lớn tìm cách giới hạn KGTT nghĩa tạo KGTT D’ nhỏ D nhiều lần tìm kiếm vét cạn D’ -Với chức AI help AI auto play,chũng ta cần xây dựng thuật tốn giúp hệ thống tìm cách di chuyển tối ưu mặt không gian điểm số -Thuật toán vét cạn(Complete Search) thuật toán phù hợp cho vấn đề phương pháp qua yếu tố Tức thuật tốn tìm kiếm hồn chỉnh thuật tốn tìm kiếm đảm bảo trả giải pháp tồn 31 Ví dụ: tìm kiếm theo chiều rộng đảm bảo trả giải pháp tồn Tuy nhiên, phiên tìm kiếm theo chiều sâu (phiên khơng có tập hợp đóng / truy cập) khơng hồn chỉnh, lặp lại mãi cách truy cập lại nút -Ở trị chơi thuật tốn code cách tính điểm ưu tiên Ví dụ hình cách tính điểm ưu tiên di chuyển lên 32 -Thuật toán vét cạn dựa vào điểm ưu tiên để tìm cách chơi phù hợp hiệu cho người chơi Lối di chuyển đạt điểm ưu tiên cao hệ thống chọn để làm bước di chuyển Cũng nói thuật tốn vét cạn tìm đến trạng thái đích thơng qua chế điểm ưu tiên -Cách tính điểm ưu tiên: Do trạng thái đích ln có dang n=a, n+1=a/2 (n số thứ tự ô, a điểm thứ n-1) nên ta có cách tính điểm ưu tiên sau: +Thứ tự ưu tiên ghép, tăng giá trị giảm dần từ lớn C1 với điểm ưu tiên = 50đ Mỗi đứng sau có điểm ưu tiên điểm ô đứng trước chia 33 -Như trò chơi 2048,dựa vào mẹo chơi,hệ thống cho cách di chuyển ô để dần đạt trạng thái đích hình bên cạnh 34 -Trạng thái đích thay đổi ta đạt trạng thái đích cũ Ví dụ hình trạng thái đích dịng 16 Sau di chuyển ô theo hướng dẫn AI đạt trạng thái đích trạng thái đích thay đổi thành Như trạng thái đích ln thay đổi ta đạt đến trạng thái đích cũ -Trạng thái đích có dạng giảm dần xếp hàng ta lập luật quy định cách chơi LỜI CẢM ƠN 35 Lời đầu tiên, chúng em xin gửi lời cảm ơn chân thành đến cô Nguyễn Lan Anh Trong trình học tập tìm hiểu mơn Trí tuệ nhân tạo, chúng em nhận quan tâm giúp đỡ hướng dẫn tận tình, tâm huyết Cơ giúp chúng em tích luỹ thêm nhiều kiến thức để có nhìn sâu sắc hồn thiện Thơng qua tập nhóm này, nhóm em xin trình bày lại mà tìm hiểu việc áp dụng thuật tốn trí tuệ nhân tạo vào trò chơi Với kiến thức cịn thiếu sót, kỹ cịn hạn hẹp, chúng em tránh sai lầm, chúng em mong thơng cảm bỏ qua cho chúng em Lời cuối chúng em xin chúc ln khỏe mạnh, hồn thành tốt cơng việc ln hạnh phúc Chúng em xin chân thành cảm ơn! ... Chương Xâ y dựng trò chơi 2048 2.1.Giới thiệu trò chơi 2048 - 2048 trò chơi giải đố tác giả Gabriele Cirulli, lập trình viên web trẻ 19 tuổi người Ý, tạo vào tháng năm 2014 Mục tiêu trị chơi trượt... để kết hợp chúng lại tạo khối vng có giá trị 2048 17 2.1.1.Cách chơi, luật chơi *Cách chơi: -2048 chơi lưới vng 4×4 Mỗi lần di chuyển lượt, người chơi sử dụng phím mũi tên khối vuông trượt theo... sau có điểm ưu tiên điểm đứng trước chia 33 -Như trò chơi 2048, dựa vào mẹo chơi, hệ thống cho cách di chuyển ô để dần đạt trạng thái đích hình bên cạnh 34 -Trạng thái đích thay đổi ta đạt trạng