3. 3 Phương pháp Heuristic
3.4 Phương pháp trí tuệ nhân tạo
Suy nghĩ về những chiếc máy tính biết suy nghĩ
Nếu hỏi mười người khác nhau về định nghĩa của trí thông minh, có lẽ bạn sẽ nhận được mười câu trả lời khác nhau, đại loại như:
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 được sự liên hệ giữa các sự kiện. 5. Sức mạnh thấu hiểu được bản chất sự việc.
33
May 9, 2014
7. Trực giác.
...
Trí thông minh rất khó định nghĩa và cũng khó hiểu(!), kể cả đối với các nhà triết gia và tâm lý học – những con người đã bỏ cả đời để nghiên cứu về nó. Nhưng đặc tính bí ẩn này, đối với quan điểm của nhiều người, chính là những đặc điểm đã phân biệt con người và những chủng loại khác.Chính vì vậy, ta cũng không lấy 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?".
Nhưng liệu máy tính có biết suy nghĩ không?
Trong bài báo để đời của mình vào năm 1950, Alan Turing đã nêu rằng 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 đưa ra một "trò chơi bắt chước" (imitation game). Trắc nghiệm
Turing , như sau này nhiều người đã biết đến, liên quan đến hai người và một cái máy
tính. Một người 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, người thẩm vấn phải cố gắng đoán xem câu trả lời này là do máy tính phát sinh hay do một người khác gõ vào. Nếu có thể liên tục làm cho người thẩm vấn nghĩ rằng các câu trả lời là do con người 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 nhưng nó vẫn có thể thông minh. Ngay cả như vậy, Turing cho rằng các máy tính có khả năng vượt qua trắc nghiệm Turing chỉ có thể xuất hiện vào thế kỷ tới. Cho đến ngày nay, vẫn chưa có chiếc máy tính nào ( kể cả các máy siêu điện toán ) có thể đạt đến điều này, dù con người đã nỗ lực nghiên cứu về trí tuệ nhân tạo trong hơn 40 năm trời. Tuy vẫn có một số ít người dựa vào trắc nghiệm Turing để định nghĩa trí tuệ nhân tạo, nhưng hầu hết các nhà nghiên cứu về trí tuệ nhân tạo đã đưa ra những định nghĩa ít khắc khe hơn.
34
May 9, 2014
Ðịnh nghĩa 1
Trí tuệ nhân tạo là ngành nghiên cứu những ý tưởng cho phép máy tính có thể làm những
công việc mà công việc đó làm cho con người có vẻ thông minh.
Ðịnh nghĩa này xuất hiện trong một cuốn sách xuất bản năm 1977, nó cũng tương tự như những định nghĩa thường hay thấy ở sách vở ngày nay. Kiểu định nghĩa này đã khái quát chung về trí tuệ nhân tạo nhưng 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 như điện xẹt không? Tìm một từ nhanh như khi ta gõ nó? Nhớ hàng trăm số điện thoại cùng lúc? Nếu một con người bình thường có thể làm tất cả điều này, người đó thực sự trông có vẻ thông minh. Nhưng những hoạt động này không phải là một ví dụ tốt về trí thông minh nhân tạo vì chúng quá tầm thường đối với máy tính. Thậm chí nhiều nhà khoa học máy tính còn tin rằng 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 được những việc mà tại thời điểm hiện tại con người 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 người (trừ những kiện tướng hàng đầu 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 chưa làm được trong hiện tại". Ðịnh nghĩa theo kiểu này xem có vẻ chính xác nhưng 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 được dùng nhiều trong tâm lý học – ngành khoa học về hành vi con người – 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 cứu 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
35
May 9, 2014
tuệ nhân tạo vì những kiến thức này sẽ giúp thấu hiểu trí thông minh của con người và cách làm việc của bộ não con người.
Hai kiểu quan điểm này hình thành hai hướng tiếp cận trí tuệ nhân tạo. Kiểu tiếp cận đầu tiên cố gắng dùng máy tính để bắt chước quá trình xử lý của con người. Ví dụ : một chuyên gia trí tuệ nhân tạo có thể hỏi một người 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 chước gặp phải 3 khó khăn lớn sau:
1. Hầu hết mọi người đều không hiểu và khó giải thích tại sao họ làm được thế này, tại
sao họ làm được thế kia. Trí thông minh của con người bao gồm cả những suy nghĩ vô thức, những ý tưởng bất chợt và nhiều quá trình tâm lý khác rất khó hoặc không thể nào hiểu và mô tả được.
2. Có những sự khác biệt quá lớn giữa kiến trúc bộ não con người 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. Phương pháp tốt nhất để làm một việc gì đó trên máy tính thì thường khác xa so với
cách con người thực hiện nó. Trước 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 chước đôi cánh loài chim. Tương tự như vậy, nhiều chương trình về trí tuệ nhân tạo trong thời kỳ đầu cũng đã thất bại vì chúng được thiết kế để bắt chước trí thông minh của con người 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 người. Theo cách tiếp cận này, trí thông minh của con người chỉ là một loại trí thông minh. Phương pháp giải quyết vấn đề của máy tính có thể rất khác so với phương pháp của con người nhưng không có nghĩa là kém thông minh hơn.
Với các phương pháp giải truyền thống, con người đưa tri thức của mình vào máy tính dưới dạng các thuật toán đã được "đóng gói" kỹ lưỡng. Và như vậy, khoảng cách trí tuệ giữa con người và máy vẫn còn rất xa nhau. Mọi gánh nặng vẫn dồn lên trí tuệ của con người và máy tính chỉ là một công cụ thực thi. Với sự phát triển của ngành trí tuệ nhân tạo, khoảng cách này đã ngày càng được 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
36
May 9, 2014
thức và thậm chí mở rộng những tri thức đã có sẵn. Với các tri thức này, máy tính ngày càng được nâng cao năng lực giải quyết vấn đề và tiến xa trong việc nhận thức về thế giới – những khả năng mà trước đây thường chỉ được đề cập đến trong những phim khoa học giả tưởng. 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 người 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 được nhiều câu hỏi về mọi thứ mà bạn thắc mắc trên đường đi. Một chiếc máy tính lưu trữ dữ liệu về khu phố đó, chỉ có thể đưa ra được những sự kiện và hình ảnh
về khu phố đó nhưng không thể cung cấp cho bạn các tri thức mà bạn tiếp nhận được
trong chuyến tham quan do người bạn của bạn dẫn đường. Bộ não con người , tuy không tốt trong việc lưu trữ và nhớ lại các sự kiện, nhưng lại rất xuất sắc trong việc thao tác trên
tri thức – mối liên hệ giữa các sự kiện. Máy tính thì ngược lại, thao tác trên dữ liệu tốt
hơn trên tri thức. Không ai biết chính xác cách bộ não con người lưu trữ và xử lý tri thức,
nhưng 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 lưu trữ được 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 được lưu trữ trong một cơ sở dữ liệu được sắp xếp cố định thành từng loại một; các tri thức trong một cơ sở tri thức có thể được 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 được một cơ sở tri thức có thể diễn đạt được sự hiểu biết của một đứa trẻ con về thế giới xung quanh nó. Chưa cần đến trường, 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 trưa và buổi tối. – Khi trời mưa thì thường có mây.
37
May 9, 2014
– 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 được
khi quan sát thế giới xung quanh nó. Hơn nữa, máy tính không có nhiều thời gian như con người để có kinh nghiệm về thế giới, nó không thể tự động xây dựng được những tri thức chung này. Cho đến nay, các nhà nghiên cứu đạt được ít thành công trong việc phát triển các hệ thống máy tính có tri thức thuộc loại rộng và cạn tương tự như ở một đứa trẻ. Nhưng khi các hệ tri thức được giới hạn trong một phạm vi hẹp và sâu (tri thức của các chuyên gia), thì nó lại là một công cụ hiệu quả, thực tiễn và có phần thông minh. Chẳng hạn, cơ sở tri thức là linh hồn của hàng trăm hệ chuyên gia được dùng trong kinh doanh, khoa học và công nghiệp ngày nay trên thế giới.
Hệ chuyên gia (Expert System)
Một chuyên gia là một người có kiến thức sâu sắc trong một lĩnh vực nào đó. Bằng cách giới hạn các hoạt động của mình trong lĩnh vực đó, người chuyên gia nắm vững được mọi ngõ ngách của vấn đề liên quan đến lĩnh vực của mình. Một hệ chuyên gia là một chương trình phần mềm được thiết kế để mô phỏng quá trình đưa ra quyết định của một người 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 được xây dựng bởi một người dùng đặc biệt, một người 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 đưa ra quyết định của con người. Nhưng 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 người.
Nếu định nghĩa một cách khắc khe, các hệ chuyên gia thì có tri thức được xây dựng từ tri thức của các chuyên gia; còn các hệ thống khác có tri thức được xây dựng từ các nguồn khác như luật pháp, dữ liệu thống kê, ...được gọi là các hệ cơ sở tri thức (knowledge- based system). Tuy vậy, trong thực tế, người ta dùng lẫn lộn hai thuật ngữ này.
Một cơ sở tri thức thường biểu diễn tri thức dưới dạng luật nếu-thì theo như hai ví dụ sau:
– Nếu động cơ không hoạt động và đèn không sáng thì kiểm tra nguồn điện. – Nếu sau khi kiểm tra nguồn mà không thấy hư thì kiểm tra dây nối nguồn.
38
May 9, 2014
Ða số quyết định của con người đều có sự không chắc chắn. Chính vì vậy, có nhiều hệ chuyên gia hiện đã đưa 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 thường có một giao diện cho
phép con người giao tiếp với chương trình và một động cơ suy diễn (inference engine),
cho phép kết hợp dữ liệu do người dùng đưa vào với các tri thức hiện có trong hệ thống để từ đó đưa ra các trợ giúp quyết định.
Thỉnh thoảng, các hệ chuyên gia cũng được dùng để trợ giúp các chuyên gia bằng cách cung cấp các phân tích dữ liệu tự động và đưa ra các ý kiến đề nghị. Trong những trường hợp khác, các hệ chuyên gia cũng hỗ trợ những người không phải là chuyên gia bằng cách cung cấp các lời khuyên dựa trên tri thức các chuyên gia đã được lưu giữ. Cho dù ở vai trò nào đi chăng nữa, các hệ chuyên gia vẫn có đóng góp đáng kể cho lợi ích con người bởi vì nó hoạt động trong một phạm vi hẹp và được định nghĩa một cách cẩn thận.
Xử lý ngôn ngữ tự nhiên
Nếu vượt qua được trắc nghiệm Turing, máy tính phải thành công trong vai trò một con người đang tham gia cuộc đối thoại bằng bàn phím với người 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 như tiếng Anh, tiếng Nga hoặc tiếng Nhật. Trải qua nhiều năm, vấn đề giao tiếp bằng ngôn ngữ tự nhiên vẫn còn là một thách thức đối với các nhà nghiên cứu. Chưa cần nói đến những vấn đề khó như nhận dạng tiếng nói của con người, chỉ cần xử lý những văn bản bằng ngôn ngữ tự nhiên đã được gõ vào trong máy tính cũng đã là một thử thách lớn.
Dịch tự động