Giáo Trình Trí Tuệ Nhân tạo

TRƯỜNG CAO ĐẲNG SƯ PHẠM HÀ NỘI
KHOA CÔNG NGHỆ THÔNG TIN






BÙI QUANG VŨ
(Tổng hợp và biên soạn)




Giáo Trình

TRÍ TUỆ NHÂN TẠO





HÀ NỘI - 2010
Nội dung chương trình
Thời gian: 60 tiết
Nội dung: 3 phần
Phần 1: Giải quyết vấn đề bằng tìm kiếm
Phần 2: Biểu diễn tri thức và lập luận
Phần 3: Một số kỹ thuật trong TTNT hiện đại

Tài liệu tham khảo
[1] Trí tuệ nhân tạo – Đinh Mạnh Tường
[2] Trí tuệ nhân tạo – George F. Luger
[3] Trí tuệ nhân tạo – Nguyễn Thanh Thủy
[4] Giáo trình nhập môn Trí tuệ nhân tạo – Hoàng Kiếm
[5] Artificial Intelligence, A Modern Approach - Stuart J. Russell

CHƯƠNG 1. GIỚI THIỆU VỀ TRÍ TUỆ NHÂN TẠO
(2 tiết)

Một số ứng dụng của trí tuệ nhân tạo
Những năm gần đây chúng ta thường nghe nói nhiều về máy tính thế hệ 5, hệ chuyên gia, lập trình Prolog, logic mờ, mạng nơron nhân tạo, giải thuật di truyền,…Đây là một số thuật ngữ trong một ngành mới của khoa học máy tính. Đó là: Trí tuệ nhân tạo (TTNT). Để hình dung TTNT giải quyết những vấn đề gì, chúng ta hãy xem những ứng dụng với những đòi hỏi cụ thể của nó.
Trò chơi: cờ carô, cờ vua, các ô số,…mỗi một bước đi trên bàn cờ là một quyết định trong số rất nhiều khả năng có thể lựa chọn. Tất cả các khả năng sẽ sinh ra một không gian quá lớn và phức tạp. Sẽ rất khó khăn nếu như sòng phẳng xét hết tất cả các khả năng. Vì lý do thời gian, một người đánh cờ chỉ có thể cảm nhận khả năng tốt trong lựa chọn. Chương trình thông minh phải có khả năng như vậy. Chiến lược lựa chọn mang tính cảm nhận nhưng có cơ sở sẽ được gọi là heuristic, nó không chắc chắn mang lại kết quả nhưng nhiều khả năng mang đến thành công, tuy nhiên vẫn có thể hàm chứa sự rủi ro đẫn đến thất bại. Năm 1953, Samuel đã viết chương trình chơi cờ gây ấn tượng lớn khi nó được công chiếu trên tivi. Chương trình của Ông có khả năng học và khi được huấn luyện có khả năng chơi hay hơn người viết ra nó. Chương trình đánh cờ cho máy tính Deep-Blue (1997) cũng là một ứng dụng của TTNT vào trò chơi.
Hệ chuyên gia: Một chuyên gia phải có nhiều tri thức chuyên môn và kỹ năng sử dụng những tri thức đó để giải quyết vấn đề. Một hệ chương trình thay thế cho chuyên gia được gọi là hệ chuyên gia. Nó bao gồm cơ sở tri thức và các quy tắc suy luận. Hệ chuyên gia đang được ứng dụng rộng rãi trong các lĩnh vực y tế, giáo dục, thiết kế, kinh doanh, khoa học,…Những hệ chuyên gia nổi tiếng như DENDRAL (Stanford, 1960) dùng để phỏng đoán cấu trúc các phân tử hữu cơ từ công thức hóa học của chúng; MYCIN (Stanford, 1970) chẩn đoán và kê đơn điều trị cho bệnh viêm màng não và nhiễm trùng máu; PROSPECTOR (MIT, 1979) xác định vị trí, loại quặng mỏ dựa trên thông tin địa lý. Đòi hỏi cơ bản của mọi hệ chuyên gia là biểu diễn tri thức ngôn ngữ như thế nào và tiếp cận cách suy luận của con người ra sao. Cho đến nay, đó vẫn là những vấn đề nan giải cần giải quyết.
Lập kế hoạch và robot: Lập kế hoạch là xác định một dãy thao tác để đạt được mục đích đặt ra. Đối với con người đây đã là một yêu cầu phức tạp, tuy nhiên có thể giải quyết được do con người có khả năng phán đoán, suy luận. Khi trang bị chương trình như vậy cho robot chúng ta gặp phải những khó khăn: biểu diễn tri thức về không gian, môi trường tác động luôn biến động, số lượng các chuỗi thao tác là rất lớn, thông tin không đầy đủ, thao tác sửa chữa hành vi khi gặp bất lợi,…Các robot của Nhật Bản là những minh chứng cho sự thành công trong việc giải quyết những vấn đề trên.
Điều khiển mờ: Tích hợp các thiết bị điều khiển mờ tự động vào các sản phẩm công nghệ phục vụ đời sống bắt đầu từ những năm 1990 tại Nhật Bản. Điển hình là các sản phẩm như máy giặt, máy điều hòa nhiệt độ của Toshiba; máy ảnh, máy quay phim kỹ thuật số của Canon; hướng dẫn lùi xe tự động của Nissan, Mitshubisi và các ứng dụng trong điều khiển tàu điện không người lái, trong các dây chuyền công nghiệp, sản xuất xi măng,…Đặc trưng của kỹ thuật này dựa trên lý thuyết mờ của L. A. Zadeh (1965) với quan điểm mờ hóa đầu vào các