Bài giảng Trí tuệ nhân tạo - Phần 1

TRÍ TUỆ NHÂN TẠO Artificial Intelligence Khoa CNTT Nội dung Lec 1. Giới thiệu về TTNT, các khái niệm cơ bản Lec 2. Agent thông minh Lec 3. Giải quyết vấn đề bằng tìm kiếm: tìm kiếm mù Lec 4. Tìm kiếm kinh nghiệm (heuristics) Lec 5. Trò chơi: Tìm kiếm có đối thủ Lec 6. Logic mệnh đề Lec 7-8. Logic vị từ cấp một Lec 9-10. Biểu diễn tri thức bởi các luật và lập luận Lec 11-13. Lập trình logic Prolog Lec 14. Tri thức không chắc chắn: logic xác suất Lec 15. Tri thức không chắc chắn: logic mờ Tài liệu tham khảo Trí tuệ nhân tạo, by Đinh Mạnh Tường Trí tuệ nhân tạo: các phương pháp giải quyết vấn đề và kỹ thuật xử lý tri thức, by Nguyễn Thanh Thủy Artificial Intelligence: A Modern Approach, by Stuart Russell and Peter Norvig. (2nd ed) CHƯƠNG 1:Lec 1,2 Giới thiệu về TTNT - các khái niệm cơ bản Trí Tuệ Nhân Tạo là gì? Là một nhánh của khoa học máy tính liên quan đến sự tự động hóa hành vi thông minh. 	Trí tuệ là gì? 	 Các câu hỏi chưa có câu trả lời: Liệu trí tuệ có phải là một khả năng duy nhất hay chỉ là một tên gọi cho một tập hợp các hành vi phân biệt và độc lập nhau? Thế nào là khả năng sáng tạo? Thế nào là trực giác? Điều gì diễn ra trong quá trình học? Có thể kết luận ngay về tính trí tuệ từ việc quan sát một hành vi hay không hay cần phải có biểu hiện của một cơ chế nào đó nằm bên trong ? Trí Tuệ Nhân Tạo là gì? Intelligence? Trí năng, trí tuệ, trí thông minh Thế nào là Artificial intelligence? Chúng ta sẽ phân tích 4 loại quan niệm về intelligence sau: Trí Tuệ Nhân Tạo là gì? “Nỗ lực tạo ra các máy tính biết tư duy … máy tính có ý thức (The exciting new effort to make computers thinks … machine with minds, in the full and literal sense)” (Haugeland 1985) “Nghệ thuật sáng tạo ra các máy thực hiện các chức năng đòi hỏi sự thông minh như khi thực hiện bởi con người (The art of creating machines that perform functions that require intelligence when performed by people)” (Kurzweil, 1990) “Việc nghiên cứu các năng lực trí tuệ sử dụng các mô hình tính toán (The study of mental faculties through the use of computational models)” (Charniak et al. 1985) “Nghiên cứu tìm cách giải thích và mô phỏng các hành vi thông minh bằng các quá trình tính toán (A field of study that seeks to explain and emulate intelligent behavior in terms of computational processes)” (Schalkol, 1990) Trí tuệ nhân tạo: Hệ thống tư duy như con người “Nỗ lực tạo ra các máy tính biết tư duy … máy tính có ý thức (The exciting new effort to make computers thinks … machine with minds, in the full and literal sense)” (Haugeland 1985) Hệ thống tư duy như con người (Systems that think like humans) Con người tư duy như thế nào? Chưa có câu trả lời chính xác trong rất nhiều tình huống. Ví dụ: Newell&Simson (1961) phát triển GPS (General Problem Solving) bắt chước cách giải quyết các bài toán trong toán học của con người. Trí tuệ nhân tạo: hệ thống ứng xử như con người “Nghệ thuật sáng tạo ra các máy thực hiện các chức năng đòi hỏi sự thông minh như khi thực hiện bởi con người (The art of creating machines that perform functions that require intelligence when performed by people)” (Kurzweil, 1990) Hệ thống ứng xử (hành động) như con người (Hệ thống mà hành vi, ứng xử của nó như con người) Systems that act like humans Turing (1950) đề xuất bộ test (Turing test): hội thoại giữa hệ thống và người phỏng vấn. Nếu người phỏng vấn không biết được hệ thống là người hay là máy thì hệ thống đó được cho là thông minh. - Con người lúc nào cũng ứng xử “đúng”? - Hành vi như thế nào được coi là giống con người? Trí tuệ nhân tạo: hệ thống tư duy hợp lý “Việc nghiên cứu các năng lực trí tuệ sử dụng các mô hình tính toán (The study of mental faculties through the use of computational models)” (Charniak et al. 1985) Hệ thống tư duy hợp lý System that think rationally Aristotle hình thức hóa “tư duy đúng” (Luật của tư duy đúng). Hệ tam đoạn luận là khuôn mẫu để thu được kết luận đúng khi cho giả thiết đúng. VD: Socrat là người; tất cả mọi người đều chết; do đó Socrat phải chết. Không biểu diễn được tri thức không chắc chắn Nhiều bài toán không dễ giải quyết do thiếu tài nguyên (không gian nhớ và thời gian) Nhiều hành động coi là thông minh nhưng ko liên quan đến tư duy (chẳng hạn: co tay lại khi chạm vật nóng) Trí tuệ nhân tạo: hệ thống ứng xử hợp lý CS 460, Lecture 1 “Nghiên cứu tìm cách giải thích và mô phỏng các hành vi thông minh bằng các quá trình tính toán (A field of study that seeks to explain and emulate intelligent behavior in terms of computational processes)” (Schalkol, 1990) Hệ thống ứng xử hợp lý (Hệ thống mà hành động/ứng xử hợp lý) Systems that act rationally Ưu điểm: Tổng quát hơn Tính hợp lý có thể dễ dàng được định nghĩa (rationality is well defined) Trí tuệ nhân tạo: Hệ thống hành động hợp lý Systems that think like humans Systems that think rationally Systems that act like humans Systems that act rationally Rational (artificial) agent An agent is just something that act (agent comes from the Latin agere, to do) Artificial Intelligence: Hành động hợp lý Intelligence? Trí năng, trí tuệ, trí thông minh Môn học này, chúng ta thống nhất quan niệm trí thông minh là hành động hợp lý, hành động tốt nhất hoặc hợp lý nhất mà cho kết quả tối ưu của một hàm nào đó. (In this class, we adopt the view that intelligence is concerned mainly with rational action, Ideally, an rational agent takes the best possible action in a situation.) Quan niệm như trên phù hợp với: khi nói đến tính thông minh, chúng ta thường gắn với một hành động, hành vi, ứng xử nào đó. Vi vậy Intelligence có thể coi đồng nghĩa với rational action, hay intelligent/rational agent Turing Test Ưu điểm của Turing Test Khái niệm khách quan về trí tuệ Tránh đi những thảo luận về quá trình bên trong và ý thức Loại trừ định kiến thiên vị của người thẩm vấn Các Ứng Dụng của TTNT Trò chơi và các bài toán đố Suy luận và chứng minh định lý tự động Các hệ chuyên gia (các hệ tri thức) Xử lý ngôn ngữ tự nhiên Lập kế hoạch và người máy Máy học Mạng Neuron và giải thuật di truyền … Trí Tuệ Nhân Tạo - Đặc Điểm Sử dụng máy tính vào suy luận trên các ký hiệu, nhận dạng qua mẫu, học, và các suy luận khác… Tập trung vào các vấn đề “khó” không thích hợp với các lời giải mang tính thuật toán. Quan tâm đến các kỹ thuật giải quyết vấn đề sử dụng các thông tin không chính xác, không đầy đủ, mơ hồ… Cho lời giải “đủ tốt” chứ không phải là lời giải chính xác hay tối ưu. Sử dụng heuristics – “kinh nghiệm” Sử dụng tri thức chuyên môn … TTNT như là sự biểu diễn và tìm kiếm Sự biểu diễn phải: Cung cấp một cơ cấu tự nhiên để thể hiện tri thức/thông tin/ dữ liệu một cách đầy đủ 	=> Tính biểu đạt Hỗ trợ việc thực thi một cách hiệu quả việc tìm kiếm đáp án cho một vấn đề	=> Tính hiệu quả Liệu việc tìm kiếm: Có kết thúc không ? Có chắc chắn sẽ tìm được lời giải không ? Có chắc chắn sẽ tìm được lời giải tối ưu không ? TTNT như là biểu diễn & tìm kiếm Giải quyết vấn đề như là sự tìm kiếm lời giải trong một đồ thị không gian trạng thái: Nút ~ trạng thái (node ~ state) Liên kết (link) Ví dụ: Trò chơi tic-tac-toe Chẩn đoán trục trặc máy móc trong ô tô 	 KGTT của Trò Chơi Tic-Tac-Toe Chẩn đoán trục trặc máy móc trong ô tô Lec 2 Agen thông minh Agent thông minh Agent (Tác nhân) là bất cứ cái gì hành động trong môi trường. Ví dụ: con người, robot, ... Mục tiêu của TTNT là nghiên cứu và thiết kế các tác nhân thông minh: các tác nhân tồn tại trong moi trường và hành động một cách thông minh Tác nhân thông minh cần có khả năng nhận thức được môi trường  các robot được trang bị các bộ cảm nhận (sensors) Tác nhân thông minh cần đưa ra các hành động đáp ứng môi trường  cần bộ tác động (effectors) Lec2 – Agent thông minh Agent thông minh Tác nhân được xem như một hộp đen: cần trang bị cho tác nhân một chương trình, gọi là chương trình tác nhân: mô tả thuật toán kết hợp với các thông tin về trạng thái của môi trường với các tri thức đã được lưu để cho ra hành động thích ứng. Thử nghiệm Turing Alan Turing (1950) đã xác định các hành vi thông minh như là các hành vi trong các nhiệm vụ nhận thức đạt tới mức độ có thể đánh lừa được con người Tác nhân thông minh (TNTM) cần có các khả năng: Ghi nhớ tri thức và lập luận. Hiểu ngôn ngữ tự nhiên (natural language understanding). Khả năng học để có thể đưa ra các hành động thích ứng với hoàn cảnh mới  học máy (mechine learning) Nhận biết các đối tượng khi đưa ra các hình ảnh của nó  nhìn máy (computer vision): là lĩnh vực nghiên cứu để máy tính có thể hiểu được cấu trúc và các tính chất của các đối tượng trong không gian ba chiều từ các hình ảnh hai chiều. Khả năng suy ra các mục đích cần đạt được và đưa ra dãy các hành động mà nó cần thực hiện để đạt mục đích đó  quá trình lập kế hoạch (planning) Biểu diễn và lập luận Để máy tính có thể lưu trữ được tri thức, sử dụng được tri thức  cần tìm các phương pháp biểu diễn tri thức. Lập luận tự động được hiểu là quá trình tính toán trên các biểu diễn tri thức: cho đầu vào là các biểu diễn tri thức thì đầu ra nhận được là các biểu diễn tri thức mới. Mục tiêu trọng tâm của TTNT : nghiên cứu thiết kế các hệ thông minh, lưu trữ tri thức về lĩnh vực và có khả năng đưa ra hành động thích ứng bằng lập luận dựa trên các tri thức đã lưu trữ và các thông tin thu nhận từ môi trường. Các lĩnh vực nghiên cứu và ứng dụng Robot đưa thư Hệ chuyên gia trong y học: với mục đích trợ giúp các bác sĩ trong việc chuẩn đoán bệnh và điều trị.