Phương pháp này được áp dụng khi chưa tìm ra lời giải chính xác của vấn đề. Đây cũng chính là cách tiếp cận chủ yếu của loài người từ xưa đến nay. Điểm khác biệt là chúng ta đưa ra những giải pháp đặc trưng của máy tính. Tất nhiên một lời giải trực tiếp bao giờ cũng tốt hơn.
1. Phương pháp thử - sai
Khi xây dựng bài toán theo phương pháp thử - sai, người ta thường dựa vào 3 nguyên lý chính sau:
Nguyên lý vét cạn: Đây là nguyên lý đơn giản nhất, liệt kê tất cả trường hợp có thể xảy ra.
Nguyên lý ngẫu nhiên: Dựa vào việc thử một trường hợp được lấy ra ngẫu nhiên. Khả năng tìm ra lời giải đúng phụ thuộc rất nhiều vào sự lựa chọn này.
Nguyên lý mê cung: Nguyên lý này được áp dụng khi ta không thể biết chính xác được “hình dạng của lời giải” mà phải xây dựng lời giải từng bước một giống như tìm đường trong mê cung.
Ngoài ra để thực hiện tốt phương thử - sai ta nên áp dụng các nguyên tắc sau :
Nguyên lý vét cạn toàn bộ: Muốn tìm được cây kim trong đống rơm, hãy lần lượt rút từng cọng rơm cho đến khi rút được cây kim. Nguyên lý mắt lưới: Lưới bắt cá chỉ có thể bắt được những con cá to hơn mắt lưới.
Nguyên lý giảm độ phức tạp của thử và sai: Thu hẹp trường hợp trước và trong khi duyệt, đồng thời đơn giản hoá tối đa điều kiện chấp nhận một trường hợp.
Nguyên lý thu gọn không gian tìm kiếm: Lọai bỏ trường hợp hay nhóm các trường hợp chắc chắn không dẫn tới lời giải.
Nguyên lý đánh giá nhánh cận: Nhánh có chứa quả phải nặng hơn trọng lượng của quả.
2. Phương pháp Heuristic
Phương thức thử - sai khi giải quyết vấn đề thường dùng số lượng phép thử rất lớn, thời gian có được kết quả thường khá lâu, đôi khi không thể chấp nhận được. Phương pháp Heuristic đơn giản và gần gủi với suy nghĩ của con người. Cho ra được những lời giải đúng trong đa số các trường hợp áp dụng. Các thuật giải heuristic được xây dựng trên một số nguyên lý rất đơn giản như “vét cạn thông minh”, “tối ưu cục bộ”, “hướng đích”,”sắp thứ tự”… Đây là một số thuật giải khá thú vị và có nhiều ứng dụng trong thực tiễn.
Để thực hiện tốt phương pháp Heuristic, chúng ta nên áp dụng các nguyên lý sau :
Nguyên lý leo núi: Muốn leo lên đỉnh thì bước sau phải “cao hơn” bước trước.
Nguyên lý chung: Chọn hướng đi triển vọng nhất trong số những hướng đi đã biết.
3. Phương pháp trí tuệ nhân tạo
Phương pháp thử - sai và Heuristic, nói chung đều dựa trên điểm cơ bản là dùng trí thông minh của con người để giải bài toán, máy tính chỉ đóng vai trò thực thi mà thôi. Còn các phương pháp trí tuệ nhân tạo lại dựa trên trí thông minh của máy tính. Trong những phương pháp này, người ta phải đưa vào máy trí thông minh nhân tạo giúp máy bắt chước một phần khả năng suy luận như con người. Từ đó, khi gặp một vấn đề, máy tính sẽ dựa trên những điều mà nó đã “học“ để tự đưa ra phương án giải quyết vấn đề.
Trong lĩnh vực “máy học “, các hình thức học có thể chia ra như sau
- Học vẹt
- Học bằng cách chỉ dẫn
- Học bằng qui nạp
- Học bằng tương tự
- Học dựa trên giải thích
- Học dựa trên tình huống
- Khám phá hay học không giám sát
4. Các kỹ thuật thường được áp dụng trong “máy học”:
- Khai khoáng dữ liệu
- Mạng nơron
- Thuật giải di truyền
(adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});