teen9x_crazylove
New Member
Download miễn phí Bài giảng Giới thiệu về trí tuệ nhân tạo
PHẦN I.1
GIỚI THIỆU TỔNG QUAN VỀ.1
TRÍ TUỆNHÂN TẠO.1
Chương I .2
GIỚI THIỆU VỀ TRÍ TUỆNHÂN TẠO .2
I.LỊCH SỬHÌNH THÀNH VÀ PHÁT TRIỂN CỦA TRÍ TUỆNHÂN TẠO.3
II. ĐỊNH NGHĨA TRÍ TUỆNHÂN TẠO.4
II.1. Trí tuệnhân tạo .4
II.2. Trắc nghiệm Turing.5
III. KHÁI QUÁT CÁC LĨNH VỰC ỨNG DỤNG CỦA TTNT.7
III.1. Trò chơi .7
III.2. Suy luận và chứng minh định lý tự động .8
III.3. Các hệchuyên gia.9
III.4. Hiểu và mô hình hoá ngữnghĩa ngôn ngữtựnhiên.10
III.5. Mô hình hoá hoạt động của con người.12
III.6.Lập kếhoạch và robotics.12
III.7. Các ngôn ngữvà môi trường dùng cho TTNT.14
III.8. Máy học.14
III.9.Xửlý phân tán song song và tính toán kiểu nảy sinh.15
IV.MỘT SỐTỔNG KẾT VỀTTNT.16
BÀI TẬP CHƯƠNG I.17
Để tải bản Đầy Đủ của tài liệu, xin Trả lời bài viết này, Mods sẽ gửi Link download cho bạn sớm nhất qua hòm tin nhắn.
Ai cần download tài liệu gì mà không tìm thấy ở đây, thì đăng yêu cầu down tại đây nhé:
Nhận download tài liệu miễn phí
Tóm tắt nội dung tài liệu:
n cũng có thể hỏi cả hai đối tượng cáckiến thức về thơ văn hay nghệ thuật. Và để đối phó với chiến thuật này đòi hỏi máy tính
cũng phải có những kiến thức liên quan đến cảm xúc xuất phát từ con người.
Những đặc trưng quan trọng của trắc nghiệm này là :
Nó đưa ra một khái niệm khách quan về trí tuệ, tức là hành vi của một thực thể thông minh
nào đó đáp ứng lại một tập hợp các câu hỏi đặc thù. Việc này cho chúng ta một chuẩn mực
để xác định trí thông minh, đồng thời tránh được những tranh luận không cần thiết về bản
chất “đúng” của nó.
Nó tránh cho chúng ta khỏi bị lạc đường bởi những câu hỏi rắc rối và hiện thời chưa thể trả
lời được, chẳng hạn như máy tính có sử dụng những suy luận thích hợp bên trong nó hay
không, hay máy tính thực sự có ý thức được những hành động của nó hay không.
Nó loại trừ bất cứ định kiến thiên vị nào vì bắt buộc người thẩm vấn chỉ tập trung vào nội
dung các câu trả lời.
Nhờ những ưu điểm này, trắc nghiệm Turing đã cung cấp một cơ sở cho nhiều sơ đồ đánh
giá mà những sơ đồ này được dùng thực sự cho các chương trình TTNT hiện đại. Người ta
có thể đánh giá khả năng chuyên môn của một chương trình về một lĩnh vực nào đó bằng
cách so sánh kết quả làm việc của nó với một chuyên gia khi cùng giải quyết một tập các bài
toán cho trước. Kỹ thuật đánh giá này chỉ là biến thể của trác nghiệm Turing: một nhóm
chuyên gia sau đó sẽ được yêu cầu so sánh kết quả thực hiện của máy và người trên một tập
6 Võ Huỳnh Trâm – Trần Ngân Bình
Chương 9: Học máy
Võ Huỳnh Trâm – Trần Ngân Bình
hợp đặc thù các bài toán mà không được thấy các đối tượng. Chúng ta sẽ thấy rằng phương
pháp luận này đã trở thành một công cụ không thể thiếu trong cả hai giai đoạn phát triển và
kiểm chứng của các hệ chuyên gia hiện đại.
Câu hỏi :
Hãy so sánh những điểm khác nhau cơ bản trong khả năng giải quyết vấn đề giữa
máy tính hiện đại với con người ?
III KHÁI QUÁT CÁC LĨNH VỰC ỨNG DỤNG CỦA
TTNT
Hai mối quan tâm nền tảng nhất của các nhà nghiên cứu TTNT là biểu diễn tri thức
(knowledge representation) và tìm kiếm (search). Sự quan tâm thứ nhất chú ý đến vấn đề
nắm bắt theo một ngôn ngữ hình thức, tức là một dạng thức thích hợp để máy tính vận hành,
phạm vi tri thức đầy đủ mà hành vi thông minh đòi hỏi. Trong khi, tìm kiếm là kỹ thuật giải
quyết vấn đề theo cách khảo sát có hệ thống một không gian trạng thái bài toán (problem
state), tức là các giai đoạn tuần tự và có chọn lựa trong quá trình giải quyết vấn đề.
Giống như hầu hết các ngành khoa học khác, Trí Tuệ Nhân Tạo cũng được phân thành
những ngành con. Trong khi chia sẻ một tiếp cận giải quyết vấn đề cơ bản, các ngành con
này có các mối quan tâm đến các ứng dụng khác nhau. Phần sau sẽ phác thảo tổng thể một
vài lĩnh vực ứng dụng chính và những đóng góp của chúng cho Trí tuệ nhân tạo.
III.1 Trò chơi
Ngay từ thời kỳ đầu của việc nghiên cứu vấn đề tìm kiếm trong không gian trạng thái, người
ta đã tiến hành nhiều thử nghiệm bằng cách sử dụng các trò chơi thông dụng có bàn cờ như
cờ đam (checker), cờ vua và trò đố 15 ô (15 puzzule). Ngoài sức quyến rũ do tính chất trí óc
vốn có trong các trò chơi có bàn cờ, có nhiều tính nhất định làm cho chúng trở thành một đối
tượng lý tưởng của thời kỳ này. Hầu hết các trò chơi đều sử dụng một tập hợp các luật chơi
được xác định rõ ràng. Điều này làm cho việc phát sinh không gian tìm kiếm trở nên dễ dàng
và giải phóng nhiều nghiên cứu khỏi những sự mơ hồ và phức tạp vốn có trong các bài toán
ít cấu trúc hơn. Hình dạng của những bàn cờ sử dụng trong các trò chơi này dễ dàng được
biểu diễn vào máy tính, trong khi không đòi hỏi một hình thức khó hiểu cần thiết nào để nắm
bắt những tinh tế và ngữ nghĩa trong những lĩnh vực bài toán phức tạp hơn. Do có thể chơi
các trò chơi một cách dễ dàng nên việc thử nghiệm một chương trình chơi trò chơi không
phải trả một gánh nặng nào về tài chính hay đạo đức.
Các trò chơi có thể phát sinh ra một số lượng không gian tìm kiếm cực kỳ lớn. Những không
gian này đủ lớn và phức tạp để đòi hỏi những kỹ thuật mạnh nhằm quyết định xem những
chọn lựa nào cần được khảo sát trong không gian bài toán. Những kỹ thuật này được gọi là
các heuristic và chúng tạo thành một lĩnh vực lớn trong nghiên cứu TTNT. Một heuristic là
một chiến lược giải quyết vấn đề tốt nhưng tiềm ẩn khả năng thất bại, chẳng hạn như việc
kiểm tra để biết chắc rằng một thiết bị không nhạy đã được cắm vào trước khi giả định rằng
nó bị hỏng, hay cố gắng bảo vệ quân cờ hoàng hậu của bạn khỏi bị bắt trong trò chơi cờ vua.
7
Giáo Trình Trí Tuệ Nhân Tạo
Nhiều thứ mà chúng ta gọi là thông minh thuộc về các heuristic được người ta sử dụng để
giải quyết các vấn đề.
Hầu hết chúng ta đều có một số kinh nghiệm với những trò chơi đơn giản này, nên chúng ta
cũng có khả năng nghĩ ra và kiểm nghiệm tính hiệu quả của những heuristic của chính mình.
Chúng ta không cần đi tìm và hỏi ý kiến chuyên gia trong một số lĩnh vực chuyên môn sâu
như là y học hay toán học (cờ vua là một ngoại lệ dễ thấy đối với quy tắc này). Vì những lý
do đó, các trò chơi cung cấp một không gian mênh mông cho việc nghiên cứu các tìm kiếm
heuristic. Các chương trình chơi trò chơi, trái ngược với tính đơn giản của chúng, đưa ra
những thử thách riêng của chúng, bao gồm các đấu thủ mà các nước đi của anh ta có thể
không đoán trước được một cách chắc chắn. Sự có mặt này của đấu thủ càng làm phức
tạp hơn mô hình chương trình do sự thêm vào một yếu tố không đoán trước được và sự
cần thiết phải tính đến những yếu tố tâm lý cũng như là chiến thuật trong chiến lược của trò
chơi.
III.2 Suy luận và chứng minh định lý tự động
Chúng ta có thể cho rằng chứng minh định lý tự động là một nhánh nghiên cứu có từ lâu đời
nhất của Trí tuệ nhân tạo khi tìm lại nguồn gốc của nó qua các tác phẩm “Nhà lý luận logic
(logic theorist)” (Newell và Simon 1963a) và “Công cụ giải quyết vấn đề tổng quát (General
problem solver)” (Newell và Simon 1965b) của Newell và Simon, cho đến trong những nổ
lực của Rusell và Whitehead xem toàn bộ toán học như là sự dẫn xuất hình thức thuần tuý
của các định lý từ các tiên đề cơ sở. Trong bất cứ trường hợp nào, nó chắc chắn vẫn là một
trong những ngành phong phú nhất của lĩnh vực này. Nghiên cứu chứng minh định lý đã đạt
được nhiều thành tích trong thời kỳ đầu của việc hình thức hoá các giải thuật tìm kiếm và
phát triển các ngôn ngữ biểu diễn hình thức như phép tính vị từ.
Hầu hết sự quyến rũ của chứng minh định lý tự động đều là không đáng tin cậy và không
đúng với nguyên tắc chung của logic. Vì là một hệ hình thức, logic tự bổ sung cho mình sự
tự động hoá. Người ta có thể khảo sát một số lượng lớn những bài toán khác nhau, bằng cách
biểu di...