Bài giảng Cơ sở Trí tuệ nhân tạo‎: Chương 1 - Trần Minh Thái

Chia sẻ: Năm Tháng Tĩnh Lặng | Ngày: | Loại File: PPTX | Số trang:56

Thêm vào BST

Báo xấu

111
lượt xem 11
download

Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

Chương 1 của bài giảng Cơ sở Trí tuệ nhân tạo giới thiệu về trí tuệ nhân tạo. Thông qua chương này người học có thể biết được trí tuệ nhân tạo là gì, lịch sử ra đời của trí tuệ nhân tạo, đối tượng nghiên cứu trí tuệ nhân tạo và các lĩnh vực áp dụng trí tuệ nhân tạo.

Chủ đề:

Bình luận(0) Đăng nhập để gửi bình luận!

Lưu

Nội dung Text: Bài giảng Cơ sở Trí tuệ nhân tạo‎: Chương 1 - Trần Minh Thái

Cơ sở Trí tuệ nhân tạo (Artificial Intelligence - AI) TRẦN MINH THÁI Email: minhthai@huflit.edu.vn Website: www.minhthai.edu.vn 1 Cập nhật: 05 tháng 09 năm 2015
Thông tin chung #2 • Tên học phần: Cơ sở trí tuệ nhân tạo Artificial Intelligence • 3 tín chỉ (45 tiết) + 1 tín chỉ thực hành (30 tiết) • Điều kiện tiên quyết: Kỹ thuật lập trình • Đánh giá: Thi viết, không sử dụng tài liệu
Nội dung #3 1. Giới thiệu về TTNT (3 tiết) 2. Thuật toán – Thuật giải (9 tiết) 3. Biểu diễn tri thức (9 tiết) 4. Mở đầu về máy học (6 tiết) 5. Hệ chuyên gia (3 tiết)
Tài liệu tham khảo #4 [1] Bạch Hưng Khang – Hoàng Kiếm. Trí Tuệ Nhân Tạo Các Giáo trình phương pháp và ứng dụng – NXB KHKT HN – 1989 chính: [2] Nguyễn Thanh Thủy: TTNT các phương pháp giải quyết vấn đề – NXB KHKT 1996 Tài liệu [3] Lập trình C cho TTNT – NXB Đại học và trung học chuyên tham khảo nghiệp HN – 1990 thêm: [4] Problem Solving and Artificial Intelligence Jean – Louis – Prentice Hall 1990 [5] Artificial Intelligence Patrick Henry Winston – Addion _ Các loại tài Wesley 1995 liệu khác: [6] Artificial Minds Stan Frankling – MIT Press 1995 [7] Artificial Intelligence, An modern approach Stuart Russel, Peter Norvig – Prentice Hall 1995
Chương 1. Giới thiệu về TTNT #5 1. Trí tuệ nhân tạo? 2. Lịch sử ra đời 3. Đối tượng nghiên cứu 4. Các lĩnh vực áp dụng
Sự thông minh (Intelligence)? #6 • “the ability to learn or understand things or to deal with new or difficult situations” (Từ điển Websters) • Cụ thể • Khả năng giải quyết vấn đề mới lạ • Khả năng hành động hợp lý • Khả năng hành động như con người
Sự thông minh (Intelligence)? #7 • Tính chất thông minh của một đối tượng là sự tổng hợp của cả 3 yếu tố: thu thập tri thức, suy luận và hành xử của đối tượng trên tri thức thu thập được. Chúng hòa quyện vào nhau thành một thể thống nhất “ Sự Thông Minh” • Không thể đánh giá riêng lẽ bất kỳ một khía cạnh nào để nói về tính thông minh
Intelligence bao gồm gì? #8 • Khả năng tương tác với thế giới thực: Tiếp nhận, hiểu và phản hồi • Nhận dạng tiếng nói, hiểu và tổng hợp • Hiểu hình ảnh • Khả năng nhận hành động và có tác động • Lập luận (reasoning) và lập kế hoạch • Mô hình hóa thế giới thực, dữ liệu được cung cấp • Giải quyết vấn đề mới, lập kế hoạch và ra quyết định • Khả năng giải quyết vấn đề đột xuất, bất ổn
Intelligence bao gồm gì? #9 • Học và thích nghi • Học liên tục và thích nghi • Mô hình luôn luôn được cập nhật • Chẳng hạn như đứa bé học phân loại và nhận biết các động vật
Trí tuệ nhân tạo (Artificial Intelligence)? #10 • Là khoa học và công nghệ để tạo ra các máy thông minh (các chương trình máy tính thông minh) • Liên quan đến việc sử dụng máy tính để hiểu trí thông minh của con người (tư duy của con người) à Xây dựng và hiểu các thực thể hay các tác nhân thông minh à 2 tiếp cận chính: “công nghệ” & “mô hình nhận thức”
Mục tiêu của AI #11 • Xây dựng lý thuyết về thông minh để giải thích các hoạt động thông minh • Tìm hiểu cơ chế sự thông minh của con người • Cơ chế lưu trữ tri thức • Cơ chế khai thác tri thức • Xây dựng cơ chế hiện thực sự thông minh • Áp dụng các hiểu biết này vào các máy móc phục vụ con người
Đối tượng nghiên cứu của AI #12 • Nghiên cứu về cách hành xử thông minh (intellgent behaviour) bao gồm: thu thập, lưu trữ tri thức, suy luận, hoạt động và kỹ năng. • Đối tượng nghiên cứu là các “hành xử thông minh” chứ không phải là “sự thông minh”.
Đối tượng nghiên cứu của AI #13 • Giải quyết bài toán bằng AI là tìm cách biểu diễn tri thức, tìm cách vận dụng tri thức để giải quyết vấn đề và tìm cách bổ sung tri thức bằng cách “phát hiện” tri thức từ những thông tin sẵn có (máy học)
Các lĩnh vực liên quan đến AI #14 Logic, phương pháp lý luận, hệ Triết học thống vật lý trí nhớ, nền tảng học, ngôn ngữ, tính hợp lý Thể hiện hình thức và chứng minh, Toán học thuật toán, tính toán Mô hình không chắc chắn, học từ Xác suất/ thống kê dữ liệu Tính hữu ích, lý thuyết quyết định, Kinh tế các tác nhân kinh tế hợp lý Khoa học tế bào thần Noron làm đơn vị xử lý trung tâm kinh
Các lĩnh vực liên quan đến AI #15 Cách con người hành xử, nhận Tâm lý/ khoa học nhận thức, thông tin về nhận thức quá thức trình, biểu diễn kiến thức Kỹ thuật máy tính Xây dựng máy tính tốc độ nhanh Hệ thống thiết kế nhằm tối đa hóa Lý thuyết điều khiển hàm mục tiêu theo thời gian Biểu diễn tri thức, văn phạm Ngôn ngữ học
Lịch sử của AI #16 • 1943: Giai đoạn sơ khai • McCulloch & Pitts nghiên cứu ba cơ sở lý thuyết cơ bản: triết học cơ bản và chức năng của các noron thần kinh; phân tích các mệnh đề logic; và lý thuyết dự đoán của Turing à Mô hình mạch Boolean của bộ não
Lịch sử của AI #17 • 1950: Lý thuyết dự đoán Turing • Turing's "Computing Machinery and Intelligence“ • 1956: Khai sinh AI • Hội nghị Dartmouth thông qua tên: "Artificial Intelligence“
Lịch sử của AI #18 • 1950s: Giai đoạn khởi đầu Chương trình AI sơ khai, bao gồm: • Chương trình cờ của Samuel • Lý luận logic của Newell & Simon • 1955-65: Giai đoạn đỉnh cao • Newell và Simon: GPS, bộ giải bài toán tổng quát • Gelertner: Bộ chứng minh định lý hình học • McCarthy: phát minh ngôn ngữ LISP
Lịch sử của AI #19 • 1966—73: Giai đoạn gần hiện thực • Nhận thức rằng nhiều vấn đề AI là nan giải • Hạn chế của phương pháp mạng nơron hiện có được xác định • Nghiên cứu mạng noron gần như biến mất
Lịch sử của AI #20 • 1969—85: Bổ sung vào kiến thức lĩnh vực • Phát triển hệ thống dựa trên tri thức • Thành công của hệ thống chuyên gia dựa trên luật • Ví dụ, DENDRAL, Mycin • Nhưng mô hình dễ đỗ vỡ và quy mô không tốt trong thực tế