III. VẤN ĐỀ NGHIÊN CỨU KHOA HỌC CỦA CÁ NHÂN
3. 3 Phƣơng pháp Heuristic
3.4 Phƣơng pháp trí tuệ nhân tạo
Suy nghĩ về những chiếc máy tính biết suy nghĩ
Nếu hỏi mƣời ngƣời khác nhau về định nghĩa của trí thông minh, có lẽ bạn sẽ nhận đƣợc mƣời câu trả lời khác nhau, đại loại nhƣ:
1. Khả năng học hỏi từ các kinh nghiệm trong cuộc sống. 2. Sức mạnh của sự suy nghĩ.
3. Khả năng suy luận.
4. Khả năng nhận thức đƣợc sự liên hệ giữa các sự kiện. 5. Sức mạnh thấu hiểu đƣợc bản chất sự việc.
Trường Đại Học Công Nghệ Thông Tin – Sinh Viên: Ng uyễn Lâm Tú 06520525
7. Trực giác.
...
Trí thông minh r ất khó định nghĩa và cũng khó hiểu(!), kể cả đối với các nhà triết gia và tâm lý học – những con ngƣời đã bỏ cả đời để nghiên cứu về nó. Nhƣng đặc tính bí ẩn này, đối với quan điểm của nhiều ngƣời, chính là những đặc điểm đã phân biệt con ngƣời và những chủng loại khác.Chính vì vậy, ta cũng không l ấy gì làm ngạc nhiên khi có bao nhiêu cuộc tranh cãi đã diễn ra liên tục xoay quanh vấn đề "liệu máy tính có thể trở nên thông minh không?" hay "máy tính có thể suy nghĩ không?".
Nhƣng liệu máy tính có biết suy nghĩ không?
Trong bài báo để đời của mình vào năm 1950, Alan Turing đã nêu r ằng câu hỏi "Máy tính có thể suy nghĩ không?" là quá mập mờ và không có giá trị. Ðặt vấn đề một cách chặt chẽ hơn, ông đã đƣa ra một "trò chơi bắt chƣớc" (imitation game). Tr ắc nghiệm
Turing , nhƣ sau này nhiều ngƣời đã biết đến, liên quan đến hai ngƣời và một cái máy
tính. Một ngƣời thẩm vấn ngồi một mình trong phòng và gõ những câu hỏi bất kỳ vào đầu cuối (terminal) của một chiếc máy tính. Câu hỏi có thể về bất kỳ lĩnh vực nào: toán học, khoa học, chính trị, thể thao, giải trí, nghệ thuật, quan hệ xã hội, thăng tiến, ...Khi câu trả lời xuất hiện trên màn hình ở đầu cuối, ngƣời thẩm vấn phải cố gắng đoán xem câu trả lời này là do máy tính phát sinh hay do một ngƣời khác gõ vào. Nếu có thể liên tục làm cho ngƣời thẩm vấn nghĩ rằng các câu trả lời là do con ngƣời gõ vào, máy tính đó sẽ chứng minh nó có thể xử sự một cách thông minh. Theo Turing, nếu một máy tính có thể xử sự một cách thông minh thì nó thực sự thông minh.
Turing cũng nói rằng : đây không phải là cách duy nhất để chứng minh tính thông minh của máy tính. Ông còn chỉ ra rằng : tuy máy tính có thể thất bại trong trắc nghiệm Turing nhƣng nó vẫn có thể thông minh. Ngay cả nhƣ vậy, Turing cho rằng các máy tính có khả năng vƣợt qua trắc nghiệm Turing chỉ có thể xuất hiện vào thế kỷ tới. Cho đến ngày nay, vẫn chƣa có chiếc máy tính nào ( kể cả các máy siêu điện toán ) có thể đạt đến điều này, dù con ngƣời đã nỗ lực nghiên cứu về trí tuệ nhân tạo trong hơn 40 năm trời. Tuy vẫn có một số ít ngƣời dựa vào trắc nghiệm Turing để định nghĩa trí tuệ nhân tạo, nhƣng hầu hết các nhà nghiên cứu về trí tuệ nhân tạo đã đƣa ra những định nghĩa ít khắc khe hơn.
Trường Đại Học Công Nghệ Thông Tin – Sinh Viên: Ng uyễn Lâm Tú 06520525
Ðịnh nghĩa 1
Trí tuệ nhân tạo là ngành nghiên cứu những ý tƣởng cho phép máy tính có thể làm những
công việc mà công việc đó làm cho con ngƣời có vẻ thông minh.
Ðịnh nghĩa này xuất hiện trong một cuốn sách xuất bản năm 1977, nó cũng tƣơng tự nhƣ những định nghĩa thƣờng hay thấy ở sách vở ngày nay. Kiểu định nghĩa này đã khái quát chung về trí tuệ nhân tạo nhƣng khi ứng dụng vào một ví dụ cụ thể thì định nghĩa này xem ra lại không hợp lý. Liệu trí tuệ nhân tạo có bao gồm việc tính toán nhanh nhƣ điện xẹt không? Tìm một từ nhanh nhƣ khi ta gõ nó? Nhớ hàng trăm số điện tho ại cùng lúc? Nếu một con ngƣời bình thƣờng có thể làm tất cả điều này, ngƣời đó thực sự trông có vẻ thông minh. Nhƣng những hoạt động này không phải là một ví dụ tốt về trí thông minh nhân tạo vì chúng quá t ầm thƣờng đối với máy tính. Thậm chí nhiều nhà khoa học máy tính còn tin r ằng nếu điều gì mà máy tính có thể làm dễ dàng thì nó không phải là trí thông minh nhân tạo.
Ðịnh nghĩa 2
Trí tuệ nhân tạo là ngành nghiên cứu giúp máy tính thực hiện đƣợc những việc mà tại thời điểm hiện tại con ngƣời đang làm tốt hơn.
Theo định nghĩa này, trí tuệ nhân tạo có ranh giới không rõ ràng. Chính lịch sử ngắn ngủi của lĩnh vực này đã xác nhận điều đó. Vào năm 1950, nhiều nhà nghiên cứu về trí tuệ nhân tạo đã nỗ lực để tạo ra các máy tính có khả năng chơi cờ. Ðến ngày nay, các máy tính có thể dễ dàng đánh bại tất cả mọi ngƣời (trừ những kiện tƣớng hàng đ ầu thế giới). Theo cách nói của một nhà nghiên cứu trí tuệ nhân tạo, trí tuệ nhân tạo là "tất cả những gì mà máy tính chƣa làm đƣợc trong hiện tại". Ðịnh nghĩa theo kiểu này xem có vẻ chính xác nhƣng lại quá chung chung.
Ðịnh nghĩa 3
Trí tuệ nhân tạo là ngành nghiên cứu giúp máy tính có khả năng nhận thức, suy luận và phản ứng.
Nhận thức, suy luận và phản ứng là những từ ngữ đƣợc dùng nhiều trong tâm lý học – ngành khoa học về hành vi con ngƣời – hơn là trong khoa học máy tính. Trên thực tế, các nhà tâm lý cũng đã sát cánh với các nhà khoa học máy tính trong nhiều kế hoạch nghiên cứu về trí tuệ nhân tạo. Trong khi các nhà khoa học máy tính nghiên c ứu trí tuệ nhân tạo vì bị thách thức bởi vấn đề máy tính thông minh thì các nhà tâm lý học lại nghiên cứu trí
Trường Đại Học Công Nghệ Thông Tin – Sinh Viên: Ng uyễn Lâm Tú 06520525
tuệ nhân tạo vì những kiến thức này sẽ giúp thấu hiểu trí thông minh của con ngƣời và cách làm việc của bộ não con ngƣời.
Hai kiểu quan điểm này hình thành hai hƣớng tiếp cận trí tuệ nhân tạo. Kiểu tiếp cận đầu tiên cố gắng dùng máy tính để bắt chƣớc quá trình xử lý của con ngƣời. Ví dụ : một chuyên gia trí tuệ nhân tạo có thể hỏi một ngƣời nào đó về cách họ giải quyết một vấn đề và cố gắng áp dụng cách nào vào máy tính.
Tiếp cận theo kiểu bắt chƣớc gặp phải 3 khó khăn lớn sau:
1. Hầu hết mọi ngƣời đều không hiểu và khó giải thích tại sao họ làm đƣợc thế này, tại
sao họ làm đƣợc thế kia. Trí thông minh c ủa con ngƣời bao gồm cả những suy nghĩ vô thức, những ý tƣởng bất chợt và nhiều quá trình tâm lý khác r ất khó hoặc không thể nào hiểu và mô tả đƣợc.
2. Có những sự khác biệt quá lớn giữa kiến trúc bộ não con ngƣời và cấu trúc máy tính.
Ngay cả những siêu máy tính mạnh mẽ nhất cũng không thể đạt đến khả năng xử lý song song một cách tuyệt đối (xử lý song song là phân rã vấn đề phức tạp thành nhiều vấn đề nhỏ hơn, đơn giản hơn và giải quyết tất cả vấn đề này cùng một lúc).
3. Phƣơng pháp tốt nhất để làm một việc gì đó trên máy tính thì thƣờng khác xa so với
cách con ngƣời thực hiện nó. Trƣớc anh em nhà Wright (nhà phát minh ra chiếc máy bay đầu tiên), rất nhiều nhà phát minh khác đã thất bại trong việc tạo ra máy bay vì họ cố gắng tạo ra các cỗ máy bắt chƣớc đôi cánh loài chim. Tƣơng tự nhƣ vậy, nhiều chƣơng trình về trí tuệ nhân tạo trong thời kỳ đầu cũng đã thất bại vì chúng đƣợc thiết kế để bắt chƣớc trí thông minh của con ngƣời thay vì phải tận dụng những khả năng đặc biệt của máy tính.
Cách tiếp cận thứ hai, thông dụng hơn, là thiết kế những máy tính thông minh độc lập với cách suy nghĩ của con ngƣời. Theo cách tiếp cận này, trí thông minh của con ngƣời chỉ là một loại trí thông minh. Phƣơng pháp giải quyết vấn đề của máy tính có thể rất khác so với phƣơng pháp của con ngƣời nhƣng không có nghĩa là kém thông minh hơn.
Với các phƣơng pháp giải truyền thố ng, con ngƣời đƣa tri thức của mình vào máy tính dƣới dạng các thuật toán đã đƣợc "đóng gói" kỹ lƣỡng. Và nhƣ vậy, khoảng cách trí tuệ giữa con ngƣời và máy vẫn còn rất xa nhau. Mọi gánh nặng vẫn dồn lên trí tuệ của con ngƣời và máy tính chỉ là một công cụ thực thi. Với sự phát triển của ngành trí tuệ nhân tạo, kho ảng cách này đã ngày càng đƣợc thu ngắn. Ngày nay, máy tính đã có thể tiếp nhận tri thức bằng nhiều hình thức mềm dẻo hơn. Hơn nữa, máy tính còn có thể xử lý tri
Trường Đại Học Công Nghệ Thông Tin – Sinh Viên: Ng uyễn Lâm Tú 06520525
thức và thậm chí mở rộng những tri thức đã có sẵn. Với các tri thức này, máy tính ngày càng đƣợc nâng cao năng lực giải quyết vấn đề và tiến xa trong việc nhận thức về thế giới – những khả năng mà trƣớc đây thƣờng chỉ đƣợc đề cập đến trong những phim khoa học giả tƣởng. Nổi bật nhất trong số những ứng dụng của trí tuệ nhân tạo là các hệ chuyên gia, xử lý ngôn ngữ tự nhiên và nhận dạng.
Các hệ cơ sở tri thức và hệ chuyên gia
Một ngƣời bạn của bạn có thể dễ dàng dẫn bạn đi một vòng xung quanh khu phố của anh ta, giới thiệu với bạn về các gia đình hàng xóm, mô tả mối liên hệ giữa họ với nhau và trả lời đƣợc nhiều câu hỏi về mọi thứ mà bạn thắc mắc trên đƣờng đi. Một chiếc máy tính lƣu trữ dữ liệu về khu phố đó, chỉ có thể đƣa ra đƣợc những sự kiện và hình ảnh
về khu phố đó nhƣng không thể cung cấp cho bạn các tri thức mà bạn tiếp nhận đƣợc
trong chuyến tham quan do ngƣời bạn của bạn dẫn đƣờng. Bộ não con ngƣời , tuy không tốt trong việc lƣu trữ và nhớ lại các sự kiện, nhƣng lại rất xuất sắc trong việc thao tác trên
tri thức – mối liên hệ giữa các sự kiện. Máy tính thì ngƣợc lại, thao tác trên dữ liệu tốt hơn trên tri thức. Không ai biết chính xác cách bộ não con ngƣời lƣu trữ và xử lý tri thức, nhƣng các nhà nghiên cứu trí tuệ nhân tạo đang phát triển và sẽ tiếp tục phát triển các kỹ thuật để biểu diễn tri thức trong máy tính.
Cơ sở tri thức
Trong khi cơ sở dữ liệu chỉ lƣu trữ đƣợc các sự kiện, cơ sở tri thức lại chứa đựng một hệ thống các luật dùng để xác định và thay đổi mối liên hệ giữa các sự kiện này. Các sự kiện đƣợc lƣu trữ trong một cơ sở dữ liệu đƣợc sắp xếp cố định thành từng loại một; các tri thức trong một cơ sở tri thức có thể đƣợc sắp xếp lại khi có một thông tin mới thay đổi mối liên hệ giữa chúng.
Các nhà khoa học máy tính vẫn còn phải tốn thêm nhiều năm nữa mới phát triển đƣợc một cơ sở tri thức có thể diễn đạt đƣợc sự hiểu biết của một đứa trẻ con về thế giới xung quanh nó. Chƣa cần đến trƣờng, mọi đứa trẻ đều biết rằng:
– Lửa thì nóng.
– Ông bà thì luôn luôn già hơn bố mẹ.
– Một ngày thì có buổi sáng, buổi trƣa và buổi tối. – Khi trời mƣa thì thƣờng có mây.
Trường Đại Học Công Nghệ Thông Tin – Sinh Viên: Ng uyễn Lâm Tú 06520525
– Mặt trời mọc ở phía Ðông. ....
Những câu ở trên chỉ là một phần của tri thức chung khổng lồ mà một đứa trẻ có đƣợc
khi quan sát thế giới xung quanh nó. Hơn nữa, máy tính không có nhiều thời gian nhƣ con ngƣời để có kinh nghiệm về thế giới, nó không thể tự động xây dựng đƣợc những tri thức chung này. Cho đến nay, các nhà nghiên cứu đạt đƣợc ít thành công trong việc phát triển các hệ thống máy tính có tri thức thuộc loại rộng và cạn tƣơng tự nhƣ ở một đứa trẻ. Nhƣng khi các hệ tri thức đƣợc giới hạn trong một phạm vi hẹp và sâu (tri thức của các chuyên gia), thì nó l ại là một công c ụ hiệu quả, thực tiễn và có phần thông minh. Chẳng hạn, cơ sở tri thức là linh hồn của hàng trăm hệ chuyên gia đƣợc dùng trong kinh doanh, khoa học và công nghiệp ngày nay trên thế giới.
Hệ chuyên gia (Expert System)
Một chuyên gia là một ngƣời có kiến thức sâu sắc trong một lĩnh vực nào đó. Bằng cách giới hạn các ho ạt động của mình trong lĩnh vực đó, ngƣời chuyên gia nắm vững đƣợc mọi ngõ ngách của vấn đề liên quan đến lĩnh vực của mình. Một hệ chuyên gia là một chƣơng trình phần mềm đƣợc thiết kế để mô phỏng quá trình đƣa ra quyết định của một ngƣời chuyên gia. Nền tảng của tất cả hệ thống chuyên gia là một hệ cơ sở tri thức biểu diễn các khái niệm trong một lĩnh vực chuyên môn nào đó. Vì chứa các tri thức chuyên biệt nên một hệ chuyên gia phải đƣợc xây dựng bởi một ngƣời dùng đặc biệt, một ngƣời chuyên phỏng vấn và quan sát các chuyên gia và cẩn thận chuyển đổi các kiến thức và hành động của các chuyên gia thành cơ sở tri thức. Ngày nay, có một số hệ chuyên gia theo kiểu mới đã có thể suy diễn ra tri thức qua quá trình học tập cách đƣa ra quyết định của con ngƣời. Nhƣng đối với hầu hết các hệ chuyên gia hiện nay, quá trình xây dựng cơ sở tri thức vẫn cần có sự trợ giúp của con ngƣời.
Nếu định nghĩa một cách khắc khe, các hệ chuyên gia thì có tri thức đƣợc xây dựng từ tri thức của các chuyên gia; còn các hệ thống khác có tri thức đƣợc xây dựng từ các nguồn khác nhƣ luật pháp, dữ liệu thống kê, ...đƣợc gọi là các hệ cơ sở tri thức (knowledge- based system). Tuy vậy, trong thực tế, ngƣời ta dùng lẫn lộn hai thuật ngữ này.
Một cơ sở tri thức thƣờng biểu diễn tri thức dƣới dạng luật nếu-thì theo nhƣ hai ví dụ sau: – Nếu động cơ không hoạt động và đèn không sáng thì kiểm tra nguồn điện.
Trường Đại Học Công Nghệ Thông Tin – Sinh Viên: Ng uyễn Lâm Tú 06520525
Ða số quyết định của con ngƣời đều có sự không chắc chắn. Chính vì vậy, có nhiều hệ chuyên gia hiện đã đƣa vào các dạng luật "mờ" (fuzzy) cho biết khả năng hơn là sự khẳng định chắc chắn.
Bên cạnh các cơ sở tri thức, một hệ chuyên gia hoàn chỉnh thƣờng có một giao diện cho
phép con ngƣời giao tiếp với chƣơng trình và một động cơ suy diễn (inference engine),
cho phép kết hợp dữ liệu do ngƣời dùng đƣa vào với các tri thức hiện có trong hệ thống để từ đó đƣa ra các trợ giúp quyết định.
Thỉnh tho ảng, các hệ chuyên gia cũng đƣợc dùng để trợ giúp các chuyên gia bằng cách cung cấp các phân tích dữ liệu tự động và đƣa ra các ý kiến đề nghị. Trong những trƣờng hợp khác, các hệ chuyên gia cũng hỗ trợ những ngƣời không phải là chuyên gia bằng cách cung c ấp các lời khuyên dựa trên tri thức các chuyên gia đã đƣợc lƣu giữ. Cho dù ở vai trò nào đi chăng nữa, các hệ chuyên gia vẫn có đóng góp đáng kể cho lợi ích con ngƣời bởi vì nó ho ạt động trong một phạm vi hẹp và đƣợc định nghĩa một cách cẩn thận.
Xử lý ngôn ngữ tự nhiên
Nếu vƣợt qua đƣợc trắc nghiệm Turing, máy tính phải thành công trong vai trò một con ngƣời đang tham gia cuộc đối thoại bằng bàn phím với ngƣời thử nghiệm. Ngay từ những ngày đầu tiên của máy tính, các nhà khoa học đã mơ về một chiếc máy có thể giao tiếp bằng ngôn ngữ tự nhiên nhƣ tiếng Anh, tiếng Nga hoặc tiếng Nhật. Trải qua nhiều năm,