phương pháp luận và kỹ thuật của con người vào máy móc.
Ví dụ ứng dụng: các tác vụ điều khiển, lậpkế hoạch và lập lịch (scheduling), trả lời các kế hoạch và lập lịch (scheduling), trả lời các câu hỏi về chẩn đoán bệnh, trả lời khách hàng về các sản phẩm của một công ty, nhận dạng chữ viết tay, nhận dạng tiếng nói và khuôn mặt…
3.3. Phần mềm trí tuệ nhân tạo
168
Trí tuệ nhân tạo chia làm 2 trường phái:
Trí tuệ nhân tạo truyền thống: Học máy (machine learning) đặc trưng bởi hệ hình thức và phân tích thống kê.
Hệ chuyên gia: áp dụng các khả năng suy luận để đạt tới một kết luận
Lập luận theo tình huống
Mạng Bayes
Trí tuệ nhân tạo tính toán: Học hoặc phát triển lặp.
Mạng neuron: các hệ thống mạnh về nhận dạng mẫu
Hệ mờ (Fuzzy system): các kỹ thuật suy luận không chắc chắn
Tính toán tiến hóa (Evolutionary computation): ứng dụng các khái niệm sinh học như quần thể, biến dị và đấu tranh sinh tồn để sinh các lời giải ngày càng tốt hơn cho bài toán
TTNT dựa hành vi (Behavior based AI): một phương pháp mô-đun để xây dựng các hệ thống TTNT bằng tay.
169Nhận dạng mẫu Nhận dạng mẫu
Nhận dạng chữ cái quang học (Optical character recognition)
Nhận dạng chữ viết tay
Nhận dạng tiếng nói
Nhận dang khuôn mặt
Xử lý ngôn ngữ tự nhiên; Dịch tự động (dịch máy) và Chatterbot
Điều khiển phi tuyến và Robotics Computer vision, Thực tại ảo và Xử lý ảnh
Lý thuyết trò chơi và Lập kế hoạch (Strategic planning)
Trò chơi TTNT và Computer game bot 169
Các bài toán điển hình áp dụng phương pháp TTNT
170
Tự động hóa
Tính toán dựa trên sinh học (Bio-inspired computing) Điều khiển học
Hệ thống thông minh lai
Tác nhân (Agent) thông minh (Kiểm soát và theo dõi – Google adsense)
Điều khiển thông minh Suy diễn tự động Khai phá dữ liệu
Robot nhận thức (Cognitive robotics) Robot phát triển (Developmental robotics) Robot tiến hóa (Evolutionary robotics)
Chatbot 170