Bài giảng Trí tuệ nhân tạo - Bài 1+2: Giới thiệu về trí tuệ nhân tạo. Các khái niệm cơ bản

TTNT. p.1
TRÍ TUỆ NHÂN TẠO
Artificial Intelligence
Khoa CNTT
TTNT. p.2
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
TTNT. p.3
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)
TTNT. p.4
CHƯƠNG 1:
Lec 1,2
Giới thiệu về TTNT -
các khái niệm cơ bản
TTNT. p.5
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 ? 
TTNT. p.6
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:
TTNT. p.7
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)
TTNT. p.8
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.
TTNT. p.9
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?
TTNT. p.10
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.
1. Không biểu diễn được tri thức 
không chắc chắn
2. Nhiều bài toán không dễ giải 
quyết do thiếu tài nguyên 
(không gian nhớ và thời gian)
3. Nhiều hành động coi là thông 
minh nhưng ko liên quan đến 
tư duy (chẳng hạn: co tay lại 
khi chạm vật nóng)
TTNT. p.11
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)
TTNT. p.12
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)
TTNT. p.13
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
TTNT. p.14
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
Interrogator
TTNT. p.15
Các Ứng Dụng của TTNT
1. Trò chơi và các bài toán đố
2. Suy luận và chứng minh định lý tự động
3. Các hệ chuyên gia (các hệ tri thức)
4. Xử lý ngôn ngữ tự nhiên
5. Lập kế hoạch và người máy
6. Máy học
7. Mạng Neuron và giải thuật di truyền
8. 
TTNT. p.16
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. p.17
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. p.18
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
TTNT. p.19
KGTT của Trò Chơi Tic-Tac-Toe
TTNT. p.20
Chẩn đoán trục trặc máy móc trong ô tô
TTNT. p.21
Lec 2
Agen thông minh
TTNT. p.22
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
TTNT. p.23
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.
Môi trường
Các thông tin đến
từ môi trường Tác nhân thông 
minh
các hành động
TTNT. p.24
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)
TTNT. p.25
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.
TTNT. p.26
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.