Bài giảng Trí tuệ nhân tạo - Chương 1: Tổng quan - Lê Thanh Hương

1TRÍ TUỆ NHÂN TẠO
Lê Thanh Hương
Bộ môn Các Hệ thống Thông tin
Viện Công nghệ Thông tin và Truyền thông
1
Email: huonglt@soict.hust.edu.vn
1. Nguyễn Thanh Thủy. Trí tuệ nhân tạo. NXB 
Giáo dục 1995
Tài liệu tham khảo
 . .
2. Đinh Mạnh Tường. Trí tuệ nhân tạo. Nhà 
xuất bản khoa học kỹ thuật, 2005 
3. Phan Huy Khánh. Lập trình logic trong 
Prolog. NXB Đại học quốc gia Hà Nội. 2004.
2
4. Russell and Norvig. Artificial Intelligence: A 
Modern Approach. Prentice Hall, 2003, 
Second Edition
Lê Thanh Hương – Viện CNTT&TT -
ĐHBKHN
Thông tin chung
• Đánh giá
– Bài tập lớn: 30%
– Thi: 70%
• Bài tập lớn:
– Xây dựng phần mềm thông minh
– Viết tiểu luận về một vấn đề AI
3
• Website: 
Lê Thanh Hương – Viện CNTT&TT -
ĐHBKHN
Chương 1. Tổng quan
• Các Kỹ thuật Tin học truyền thống: 
– Máy tính Æ công cụ
• Các Kỹ thuật Tin học hiện đại:
– Máy tính Æ chủ thể thông minh
4Lê Thanh Hương – Viện CNTT&TT -
ĐHBKHN
2Nội dung
• Trí tuệ nhân tạo là gì? 
• Các nội dung cơ bản 
• Các hướng n/cứu cơ bản
• Lịch sử hình thành
• CNTT truyền thống và TTNT
5
• TTNT có thể làm những gì?
Lê Thanh Hương – Viện CNTT&TT -
ĐHBKHN
1.1. TTNT là gì?
• Có bốn quan điểm khác nhau về các hệ 
thống TTNT
Suy nghĩ giống người Suy nghĩ hợp lý
Hà h độ iố ời Hà h độ h lý
6Lê Thanh Hương – Viện CNTT&TT -
ĐHBKHN
n ng g ng ngư n ng ợp 
Suy nghĩ giống người: cognitive 
modeling
• Tìm hiểu lý thuyết về nhận thức của con 
người: những hoạt động bên trong nãoÆ
Xây dựng chương trình “nghĩ giống người”
• Ví dụ: GPS – General Problem Solver 
(Newell và Simon, 1996)
7
Hành động giống người: Thí nghiệm Turing
• “Suy nghĩ” Æ “Hành động thông minh”
• Turing test (1950): thử tính thông minh
Ai đây??
Máy/người??
Câu
hỏi Đối tượng được test
8
Người đối chứng
Người thực hiện test
• Gợi ý các thành phần cơ bản của AI: tri thức, lập luận, 
hiểu ngôn ngữ, học
3Turing Test: Ưu - Khuyết
• Ưu điểm
– Đem lại quan điểm khách quan về sự thông minh: Thông minh thể 
hiện qua cách trả lời của các câu hỏi
– Loại trừ các thành kiến: không thích công nhận tính thông minh 
của máy móc. Sự thông minh chỉ được đánh giá qua các câu hỏi, 
không bị chi phối bởi các yếu tố khác.
• Khuyết điểm:
– Tập trung vào biểu diển bằng ký hiệu → không kiểm tra được tính 
chính xác và hiệu quả
– Không thử nghiệm được các khả năng tri giác và khéo léo
Giới h khả ă thô i h ủ á tí h th kh ô ẫ
9
– ạn n ng ng m n c a m y n eo u n m u con 
người. Nhưng con người chưa hẳn là thông minh hoàn hảo.
– Không có một chỉ số định lượng sự thông minh : phụ thuộc vào 
người thử nghiệm.
Thông Minh? Î Còn tùy ☺
Suy nghĩ hợp lý: luật của suy nghĩ
• Suy diễn hợp lý?
• Tam đoạn luận của Aristotle: mô tả quá trình 
“s nghĩ hợp lý” không thể chối bỏuy , 
– Socrat là người, là người thì không thể sống bất 
tửÆ Socrat không thể sống bất tử
• Logic: ký pháp Æcâu: về sự vật và mối quan 
hệ
• Vấn đề: 
– Biểu diễn tri thức không chắc chắn
– Giải được trên Lý thuyết .vs Giải quyết trong Thực 
tế
10
Hành động hợp lý
• Hợp lý – rational: do the right thing
– Với thông tin đã biết Æ tối đa hóa mục đích 
đ t đ ( i i l)ạ ược max m ze goa
• Suy nghĩ hợp lý hỗ trợ hành động hợp 
lý
• Hành động hợp lý không nhất thiết phải
bao gồm suy nghĩ suy diễn: , 
– Ví dụ: chạm tay vào nước nóng Æ rụt tay 
về
11
Các nền tảng của TTNT
• Triết học: Logic, phương pháp lập luận, sự hoàn hảo của bộ 
óc con người
• Toán học: Biểu diễn chính quy các bài toán, độ phức tạp tính 
toán, tính giải được, không giải được
• Kinh tế học: Lý thuyết ra quyết định
• Kĩ nghệ máy tính: Chế tạo những máy tính có tốc độ tính 
toán ngày càng nhanh
• Lý thuyết điều khiển tự động
• Ngôn ngữ học: ngôn ngữ liên quan đến tư duy như thế nào 
• Khoa học về thần kinh
• Tâm lý học
12
41.1. TTNT là gì?
TTNT là môn khoa học: 
• nghiên cứu và mô phỏng các quá trình sáng 
tạo của con người trên máy tính điện tử, 
• nhằm tạo ra các sản phẩm thông minh có khả 
năng s nghĩ ra q ết định hoặc hỗ trợ ra
13
 uy , uy 
quyết định như con người.
Lê Thanh Hương – Viện CNTT&TT -
ĐHBKHN
1.1. TTNT là gì?
• Trí tuệ tự nhiên: what/howÆ trong đầu 
• TTNT: mô phỏng hành vi sáng tạo của 
– con người 
– thế giới tự nhiên
• Ví dụ: bài toán con khỉ - nải chuối
14
Lê Thanh Hương – Viện CNTT&TT -
ĐHBKHN
Bài toán con khỉ - nải chuối
15Lê Thanh Hương – Viện CNTT&TT -
ĐHBKHN
1.2. Các nội dung cơ bản
1 Thu nhận thông tin:. 
mắt
qua giác quan tai
tay
Æ xử lý ảnh
Æ xử lý tiếng nói
16Lê Thanh Hương – Viện CNTT&TT -
ĐHBKHN
51.2. Các nội dung cơ bản
2. Biểu diễn thông tin
Các loại thông tin:
Dữ liệu Meta data Thông tin Tri thức
CTDL
• Dữ liệu: thường là số, mô tả các sự kiện, hiện tượng cụ thể
• Thông tin: là dữ liệu đã loại bỏ dư thừa, chỉ 
giữ lại các yếu tố chung nhất Æ thông tin 
tinh hơn dữ liệu
17
• Tri thức: là các thông tin tích hợp, chứa 
đựng các sự kiện và mối tương tác 
giữa chúng. Các thông tin này thu 
được qua kinh nghiệm của con người, 
qua phân tích, lý giải, suy luận.
Lê Thanh Hương – Viện CNTT&TT -
ĐHBKHN
1.2. Các nội dung cơ bản
3. Xử lý thông tin – bán cầu đại não
18
1.2. Các nội dung cơ bản
3. Xử lý thông tin – bán cầu đại não
tính toán
tì kiế
dữ liệu 
chính xác
trả tiền
CSDL
hard 
computing
trái: các hoạt động 
xử lý theo thuật giải
m m
ra quyết định
suy nghĩ
tri thức 
tất định
cờ
c/minh
soft 
computing
19
phải: các hoạt động 
xử lý phi thuật giải
xử lý thông tin mờ
mẹo
Lê Thanh Hương – Viện CNTT&TT -
ĐHBKHN
1.2. Các nội dung cơ bản
4 Học. 
– Dữ liệu Æ Tri thức
– Tri thức Æ Tri thức
– Data mining Æ Knowledge discovery
5 Bộ não Mạng nơron
20
. = 
– Nhớ
– Xử lý
Lê Thanh Hương – Viện CNTT&TT -
ĐHBKHN
61.2. Các nội dung cơ bản
6 Mô phỏng. 
– quá trình tất định Æ thuật giải
– quá trình ngẫu nhiên Æ di truyền/ xác suất
– quá trình hỗn độn Æ fractal
– hiện thực ảo
21
7. Công cụ
– Hardware
– Software: ngôn ngữ lập trình Lisp, Prolog
Lê Thanh Hương – Viện CNTT&TT -
ĐHBKHN
1.3. Các hướng n/cứu cơ bản
1. Mô hình hoá trên máy tính những chức năng khác 
nhau trong quá trình sang tạo của não: chơi game, 
phân tích tổng hợp các tác phẩm, 
2. Giao tiếp người - máy sử dụng các phương tiện khác 
nhau: hình ảnh, tiếng nói, âm thanh
– Xử lý ngôn ngữ tự nhiên: dịch tự động, hiểu và trả lời câu 
hỏi, tóm tắt văn bản 
– Nhìn: xử lý hình ảnh 2 chiều 3 chiều
22
 , 
– Nghe: xử lý tiếng nói
– Kết xuất thông tin đa phương tiện (multimedia): hiện thực ảo
Lê Thanh Hương – Viện CNTT&TT -
ĐHBKHN
1.3. Các hướng n/cứu cơ bản
3 Chế tạo các máy tính thế hệ mới: các máy. 
tính này sử dụng các bộ xử lý mới dựa theo 
phần cứng và phần mềm fi-Von Newman.
4. Chế tạo người máy thông minh: đã có 4 thế 
hệ robot:
– Thế hệ 1: robot cơ khí
Thế hệ 2 b t t độ th dâ h ề
23
– : ro o ự ng eo y c uy n
– Thế hệ 3: robot tự động, được lập trình
– Thế hệ 4: robot có khả năng thu thập các thông tin 
về môi trường
Lê Thanh Hương – Viện CNTT&TT -
ĐHBKHN
1.4. Lịch sử hình thành
a. Máy tính 
• MT ra đời từ những năm 1820. MT theo tư 
tưởng Von Newman – xử lý các đại lượng số 
Æ MT thế hệ 1-4
• 1930: A.Turing công bố những kết quả đầu 
tiên, đặt nền móng cho TTNT: xây dựng máy 
24
tính dựa trên những phép toán cơ sở của 
logic như AND, OR, NOT. Máy tính được 
điều khiển bởi các chương trình lưu trong bộ 
nhớ trong Æ MT biết suy nghĩ
Lê Thanh Hương – Viện CNTT&TT -
ĐHBKHN
71.4. Lịch sử hình thành
• Máy tính thế hệ 5: 
– Thiên về xử lý các phát biểu đúng/sai
– Các phép toán logic and/or/not
– Kiến trúc máy tính // cực cao, fi-Von Newman (không có các 
khái niệm tuần tự, lặp, phân nhánh như truyền thống mà tự 
động làm việc theo sự điều khiển của chương trình). 
• Von Newman: máy tính tính toán
25
• Turing: máy tính suy nghĩ
• Các ứng dụng thử nghiệm: luật, di truyền, xử lý ngôn 
ngữ tự nhiên.
Lê Thanh Hương – Viện CNTT&TT -
ĐHBKHN
1.4. Lịch sử hình thành
b Ngôn ngữ. 
• LISP (List processing), 1960, Mc Cathy, MIT 
(Massachusetts Institute of Technology)
• PROLOG, 1972, Alain Calmeraeur
26
• CLIPS (C Language Integrated Production 
System)
• Hướng đối tượng 
Lê Thanh Hương – Viện CNTT&TT -
ĐHBKHN
1.4. Lịch sử hình thành
• 1940-1950: những năm đầu
– 1943: McCulloch & Pitts: mô hình mạch logic của bộ não
– 1950: Turing: “Máy tính toán và trí thông minh”
• 1950s: các c/trình heuristic mô phỏng các hoạt động của con người
– 1956: chương trình dẫn xuất kết luận trong các hệ hình thức
– 1959: chương trình chứng minh định lý hình học phẳng (Anderson –
MIT)
• 1960s: các máy tính có bộ nhớ ↑ đáng kể, hạn chế: bùng nổ tổ hợp
– 1961: chương trình tích phân
– 1963: chứng minh định lý hình học không gian, trò chơi cờ của 
Samuel
27
– 1964: chương trình giải phương trình đại số sơ cấp, chương trình 
ELIZA trao đổi bằng ngôn ngữ tự nhiên
– 1966: chương trình phân tích, tổng hợp lời nói
– 1968: chương trình nhận dạng hình ảnh, robot chế tạo theo đề án 
“Mắt – Tay”, chương trình học nói
Lê Thanh Hương – Viện CNTT&TT -
ĐHBKHN
1.4. Lịch sử hình thành
• 1970s: xuất hiện những n/cứu về bộ não Æ hệ chuyên gia
input outputcomputer
software
hardware
data input output
knowledge engineering
knowledge
Expert system = Human Expertise + Inference/Reasoning
28
• Hệ chuyên gia: khai thác CSTT lấy từ chuyên gia con 
người nhằm giải 1 lớp hẹp các bài toán khó, đạt trình độ 
cao của 1 chuyên gia lâu năm
SP thương mại hóa = chuyên gia + Suy diễn/Suy luận
Lê Thanh Hương – Viện CNTT&TT -
ĐHBKHN
81.4. Lịch sử hình thành
– Hệ DENDRAL (hóa học)
– Hệ MYCIN (y học): trợ giúp bác sĩ chẩn đoán 
bệnh nhiễm trùng máu
– Hệ PROSPECTOR (địa chất): dự báo tài 
nguyên
ề ử
29
– Hệ MOLGEN (di truy n học phân t )
– Hệ ICAD/ICAM (quân sự) : thiết kế, chế tạo có 
sự trợ giúp của máy tính
Lê Thanh Hương – Viện CNTT&TT -
ĐHBKHN
1.4. Lịch sử hình thành
• 1980-1988: Hệ chuyên gia phát triển mạnh, mạng nơron, 
mờ (fuzzy logic)
• 1988—93: Công nghiệp về HCG đổ vỡ (mùa đông của 
TTNT) 
• 1993—: Các tiếp cận dựa trên thống kê
– Lý thuyết xác suất phát triển, tập trung vào độ không 
ắ ắ
30
ch c ch n
– Đào sâu các vấn đề kỹ thuật
– Các tác tử có khắp mọi nơi (TTNT hồi xuân)
Lê Thanh Hương – Viện CNTT&TT -
ĐHBKHN
1.5. So sánh kỹ thuật lập trình truyền 
thống và TTNT
Lập trình truyền thống TTNT 
- Định hướng xử lý dữ liệu 
(số, văn bản)
VD: cho (a+b) – (c+a)
a = 100, b = 20, c = 50
120 – 150 = -30
- Định hướng xử lý ký hiệu 
tượng trưng, xử lý danh 
sách, xử lý tri thức
(a+b) – (c+a) = b-c 
= 20 – 50 = -30
31
- CSDL được đánh địa chỉ 
số
- Xử lý theo thuật toán 
- CSTT được cấu trúc theo 
các ký hiệu
- Xử lý theo các thuật giải 
heuristic, cơ chế lập luận
Lê Thanh Hương – Viện CNTT&TT -
ĐHBKHN
1.5. So sánh kỹ thuật lập trình truyền 
thống và TTNT
Lập trình truyền thống TTNT 
Giải thuật: Mẹo giải: 
- dừng
- đúng
- độ phức tạp đa thức O(nk)
- kết quả tối ưu
- dừng trong đa số TH
- đúng trong đa số TH
- độ phức tạp O(αn) ÆO(nk)
khó dễ
- kết quả chấp nhận được
32
-Xử lý tuần tự hay theo mẻ
-tương tác cứng
-Không giải thích 
-không học
- Xử lý theo chế độ tương tác cao
- NNTN
-Có giải thích 
-có học
Lê Thanh Hương – Viện CNTT&TT -
ĐHBKHN
91.6. TTNT có thể làm những gì?
Những vấn đề nào sau đây có thể giải quyết được?
• Chơi bóng bàn 
• Lái xe an toàn vòng theo đường sườn núi
• Mua hàng tạp phẩm mạng
• Phát hiện và chứng minh các định lý toán học
• Nói chuyện với con người trong 1 giờ
• Thực hiện thành công 1 cuộc phẫu thuật phức tạp
• Rỡ bát khỏi máy rửa bát và xếp vào đúng chỗ
33
• Dịch ngôn ngữ nói từ tiếng Anh sang tiếng Việt trong 
thời gian thực
• Viết 1 câu chuyện cười (có chủ đích)
Lê Thanh Hương – Viện CNTT&TT -
ĐHBKHN
Những câu chuyện cười không định trước
• One day Joe Bear was hungry. He asked his friend Irving Bird 
where some honey was. Irving told him there was a beehive in the 
k t J lk d t th k t H t th b hi Th E doa ree. oe wa e o e oa ree. e a e e ee ve. e n .
• Henry Squirrel was thirsty. He walked over to the river bank where 
his good friend Bill Bird was sitting. Henry slipped and fell in the 
river. Gravity drowned. The End.
Once upon a time there was a dishonest fox and a vain crow One
34
• . 
day the crow was sitting in his tree, holding a piece of cheese in 
his mouth. He noticed that he was holding the piece of cheese. He 
became hungry, and swallowed the cheese. The fox walked over 
to the crow. The End.
Lê Thanh Hương – Viện CNTT&TT -
ĐHBKHN
• Một ngày nọ chú gấu Joe thấy đói. Chú ta hỏi bạn của chú là 
chú chim Irving chỗ nào có mật ong. Irving nói có một tổ ong 
t thâ â ồi J đế hỗ â ồi Nó ă tổ Hết
Những câu chuyện cười không định trước
rong n c y s . oe n c c y s . n ong. .
• Chú sóc Henry khát nước. Nó đến chỗ bờ sông nơi người 
bạn tốt của nó là chú chim Bill đang đậu. Henry trượt chân và 
ngã xuống sông. Sức nặng làm nó chết đuối. Hết.
N à ó 1 á i á à 1 ố Một
35
• g y xưa c con c o g an c v con quạ ngu ng c. 
ngày, quạ đậu trên cây, mỏ quặp 1 miếng phomat. Nó nhận 
ra rằng nó đang giữ mếng phomat. Nó cảm thấy đói và nuốt 
miếng phomat. Cáo đến chỗ quạ. Hết. 
Lê Thanh Hương – Viện CNTT&TT -
ĐHBKHN
Ngôn ngữ tự nhiên
Kỹ thuật tiếng nói (Speech technologies)
• Nhận dạng tự động tiếng nói (Automatic speech recognition - ASR)
• Tổng hợp văn bản thành tiếng nói (Text-to-speech synthesis - TTS)
• Các hệ thống hội thoại (Dialog systems)
Kỹ thuật xử lý ngôn ngữ tự nhiên (Language 
processing technologies)
• Dịch máy:
– Aux dires de son président, la commission serait en mesure de 
le faire.
– According to the president, the commission would be able to do 
so.
36
– Il faut du sang dans les veines et du cran.
– We must blood in the veines and the courage.
– There is no backbone, and no teeth.
• Trích rút thông tin
• Phản hồi thông tin, hỏi đáp
• Phân loại văn bản, lọc thư rác, 
Lê Thanh Hương – Viện CNTT&TT -
ĐHBKHN
10
Hình ảnh (Nhận thức)
• Images from Jitendra Malik 
37Lê Thanh Hương – Viện CNTT&TT -
ĐHBKHN
Khoa học nghiên cứu người máy 
(Robotics)
Robotics
• một phần là cơ khí
• một phần là TTNT
• Thực tế phức tạp hơn 
nhiều so với mô phỏng
Công nghệ
• Xe cộ
• Cứu hộ
• Chơi bóng đá
à hiề hệ thố t độ h á khá
38
• v n u ng ự ng o c
TTNT quan tâm đến:
• Bỏ qua khía cạnh cơ khí
• Các phương pháp lập kế hoạch
• Các phương pháp điều khiển, kiểm soát
Lê Thanh Hương – Viện CNTT&TT -
ĐHBKHN
Logic
Các hệ thống logic
Chứng minh định lý– 
– Chẩn đoán lỗi (NASA)
– Hỏi đáp
Các phương pháp:
39
– Các hệ suy diễn
– Thoả mãn ràng buộc
Lê Thanh Hương – Viện CNTT&TT -
ĐHBKHN
Chơi trò chơi
• May, '97: Deep Blue và Kasparov
– Trận đầu tiên thắng kiện tướng cờ vua thế giới
– “Trí thông minh nhân tạo” có thể duyệt 200 triệu 
nước cờ mỗi giây 
– Con người hiểu được 99.9 các nước đi của 
Deep Blue
– Hiện nay ta có thể tái tạo được 1 máy như vậy với 1 nhóm các 
máy PC cỡ lớn. 
• Các câu hỏi ngỏ:
– Tri thức của con người xử lý thế nào với sự bùng nổ không 
gian trạng thái của bàn cờ?
Hoặc: Làm cách nào con người có thể cạnh tranh với các máy
40
– 
tính?
• 1996: Kasparov đánh bại Deep Blue
– “Tôi có thể cảm thấy - ngửi thấy – 1 loại trí thông minh mới 
qua bàn cờ.”
• 1997: Deep Blue đánh bại Kasparov
– “Deep Blue chưa chứng minh được cái gì cả.”
Lê Thanh Hương – Viện CNTT&TT -
ĐHBKHN
11
Ra quyết định
Có rất nhiều ứng dụng của TTNT theo hướng ra quyết 
định như:
• Lập lịch: lập trình đuờng bay, quân sự
• Lên kế hoach đường đi, ví dụ, hệ thống mapquest
• Chuẩn đoán bệnh, ví dụ, hệ thống tìm đường 
Pathfinder
• Bộ phận trợ giúp tự động
41
• Phát hiện gian lận
• 
Lê Thanh Hương – Viện CNTT&TT -
ĐHBKHN
Một số vấn đề khó giải đáp
1. Ai sẽ chịu trách nhiệm nếu người máy lái xe 
gây ra tai nạn?
2. Máy tính có thể vượt qua con người không?
3. Chúng ta sẽ làm gì với các máy tính siêu 
thông minh?
4 Những máy tính như vậy có nhận thức
42
. , 
đúng không? 
5. Về nguyên tắc thì trí tuệ con người có thể 
tồn tại mãi trong máy không?
Lê Thanh Hương – Viện CNTT&TT -
ĐHBKHN
Những vấn đề chưa được giải quyết
• Chương trình chưa tự sinh ra được heuristic
• Chưa có khả năng xử lý song song của con người
• Chưa có khả năng diễn giải một vấn đề theo nhiều 
phương pháp khác nhau như con người.
• Chưa có khả năng xử lý thông tin trong môi trường 
liên tục như con người.
43
• Chưa có khả năng học như con người.
• Chưa có khả năng tự thích nghi với môi trường.
Lê Thanh Hương – Viện CNTT&TT -
ĐHBKHN