Bài giảng Trí tuệ nhân tạo - Chương 1: Tổng quan về Trí tuệ nhân tạo - Nguyễn Văn Hòa

Trí Tuệ Nhân Tạo
Artificial Intelligence
Giảng viên: Nguyễn Văn Hòa
1
Khoa KT-CN-MT 
ĐH An Giang
Thông tin cần thiết

 Địa chỉ email: nvhoa@agu.edu.vn

 Chỉ liên lạc qua điện thoại nếu thật cần thiết

 Tài liệu của môn học: 

 Qui định trong lớp:
2
Mục tiêu của môn học

 Các khái niệm cơ bản của trí tuệ nhân tạo

 Các kỹ thuật cơ bản của trí tuệ nhân tạo
 Tìm kiếm, biểu diễn tri thức
 Suy diễn, máy học
 

 Các ứng dụng của trí tuệ nhân tạo
3
 Smart systems: Smart internet application, Smart e-
commerce systems
Yêu cầu môn học

 Sinh viên phải dự trên 80% số tiết mới được dự 
thi kết thúc học phần

 Thảo luận, thực hành, seminar

 Làm bài tập mỗi chương

 Làm đồ án theo nhóm (tối đa 4-5 SV)
4
Đánh giá môn học

 Kiểm tra: 15%

 Đồ án môn học: 35% (nhóm 4-5 SV)

 Thi hết môn : 50%
 Viết 

 Question & discussion?
5
Phân bổ thời gian

 Lên lớp: 25 tiết

 Thực hành: 10 tiết
 Prolog/Pascal/Java/C++/Visual C++
6
Nội dung môn học

 Giới thiệu trí tuệ nhân tạo

 Các phướng pháp giải quyết vấn đề
Các phương pháp biểu diễn
 Các phương pháp giải quyết vấn đề
 Tìm kiếm mù trên không gian trạng thái
 Tìm kiếm với thông tin Heuristic

 Biểu diễn tri thức
 Lược đồ biểu diễn tri thức
7
 Xử lý tri thức
 Tri thức và suy luận không chắc chắn

 Máy học
Tài liệu tham khảo

 Sách, giáo trình chính
 Artificial Intelligence: A Modern Approach. Stuart 
Russell & Peter Norvig (3nd edition, 2009)
 Giáo Trình Trí Tuệ Nhân Tạo. Võ Huỳnh Trâm & Trần 
Ngân Bình. ĐH CT

 Sách/Slides tham khảo
 Bài giảng Trí Tuệ Nhân Tạo
8

 

 
Chương 1: Tổng quan về Trí 
tuệ nhân tạo
9
Nội dung

 Trí tuệ nhân tạo (TTNT) là gì?

 Turing Test

 Các nền tảng của TTNT

 Mục tiêu nghiên cứu của Trí tuệ nhân tạo

 Lịch sử hình thành

 Các thành tựu hiện tại
10
AI as Rational Agency
action = argmax a ⊂ Actions EU(Result(state, a))
Trí Tuệ Nhân Tạo là gì?
Search engines
Semantic web
Science
12
Labor
Medicine/
Diagnosis
Trí tuệ nhân tạo là gì? (tt)

 Trí tuệ nhân tạo là lĩnh vực khoa học chuyên nghiên cứu 
các phương pháp chế tạo trí tuệ máy sao cho giống như trí 
tuệ con người

 Hai định nghĩa về trí tuệ nhân tạo
 Hệ thống mà biết suy nghĩ như con người
 Hệ thống mà biết hành động như con người

 Để hệ thống mà biết suy nghĩ và hành động giống như 
con người thì hệ thống
13
 Phải có tri thức, phải có khả năng lý giải, phải có khả năng học
 Phải có thị giác và thính giác
Trí tuệ của con người

 Khả năng giải quyết vấn đề của con người thông 
qua 4 thao tác cơ bản sau:
 Xác định tập hợp đích
 Thu thập các sự kiện và luật suy diễn
 Cơ chế tập trung 
 Bộ máy suy diễn
14
Các yêu cầu của TTNT
Thinking humanly
(Suy nghĩ như con người)
Thinking rationally
(Suy nghĩ hợp lý)
Acting humanly
(Hành động như con người)
Acting rationally
(Hành động hợp lý)
Nguyễn Ngọc Hiếu - Các Bài giảng Trí tuệ
Nhân tạo 15

 Alan Turing (1912-1954)
“Computing Machinery and Intelligence” (1950)
Hành động như con người


Phép thử
Người
16
Người kiểm tra Hệ thống TTNT

 Chỉ ra các lĩnh vực cần nghiên cứu trong AI: 
 Xử lý ngôn ngữ tự nhiên: để giao tiếp
Hành động như con người
 Biểu diễn tri thức: để lưu trữ và phục hồi các thông tin 
được cung cấp trước/trong quá trình thẩm vấn
 Suy diễn tự động: để sử dụng các thông tin đã được lưu 
trữ trả lời các câu hỏi và đưa ra các kết luận mới
 Học máy: thích nghi với các tình huống mới, phát hiện 
và suy ra các mẫu 
Nguyễn Ngọc Hiếu - Các Bài giảng Trí tuệ
Nhân tạo 17

 Con người suy nghĩ như thế nào ? 
 Nhờ tâm lý học, khoa học nhận thức. 
Suy nghĩ như con người

 Người thuộc trường phái này, yêu cầu: 
 Chương trình chẳng những giải đúng
 Còn so sánh từng bước giải với sự giải của 1 người. 
 VD: General Problem Solver (GPS), Newell & Simon. 
Nguyễn Ngọc Hiếu - Các Bài giảng Trí tuệ
Nhân tạo 18

 Aristole: ~420 BC.
 Tiến trình suy nghĩ đúng là gì? 
Suy nghĩ có lý: Luật của suy nghĩ
 Mở ra nhánh: quá trình suy luận. 
 VD: “Socrates is a man, all men are mortal; therefore 
Socrates is mortal”

 Theo sau Aristole -> 20th: 
 Logic hình thức (formal logic) ra đời.
Nguyễn Ngọc Hiếu - Các Bài giảng Trí tuệ
Nhân tạo 19
 Hình thức hoá về mặt ký hiệu và quá trình suy diễn với 
các đối tượng trong thế giới tự nhiên. 
Hành động có lý 

 Hành động có lý ~ hành động để đạt được mục tiêu. 

 Ưu thế: 
 Tổng quát hơn luật suy nghĩ: Xử lý thông tin không 
chắc chắn
20
TTNT kế thừa nhiều ý tưởng, quan điểm và các kỹ thuật từ các 
ngành khoa học khác
Các tiền đề cơ bản của TTNT
TTNT
Ngôn ngữ học Toán học
Các lý thuyết của lập 
luận và học
Nghiên cứu tâm 
trí con người
Nguyễn Ngọc Hiếu - Các Bài giảng Trí tuệ
Nhân tạo 21
Khoa học 
máy tính
Các lý thuyết xác suất logic, 
tạo quyết định và tính toán
Làm cho TTNT trở 
thành hiện thực
Nghiên cứu ý nghĩa và 
cấu trúc của ngôn ngữ
Lịch sử hình thành TTNT

 Giai đoạn cổ điển (1950 - 1965)
 Có 2 lãnh vực chính: 

 Game playing: dựa trên kỹ thuật State Space Search

 Theorem proving: thực hiện chuỗi các suy diển để 
đạt tới biểu thức cần chứng minh
 Có 2 kỹ thuật tìm kiếm cơ bản

 Kỹ thuật generate and test: chỉ tìm được 1 đáp án/ 
22
chưa chắc tối ưu.

 Kỹ thuật Exhaustive search (vét cạn): Tìm tất cả 
các nghiệm, chọn lựa phương án tốt nhất
Lịch sử hình thành TTNT (tt)

 Giai đoạn viễn vông (1965 - 1975)
 Đây là giai đoạn phát triển với tham vọng làm cho máy hiểu 
được con người qua ngôn ngữ tự nhiên
 Các nghiên cứu tập trung vào việc biểu diễn tri thức và 
phương thức giao tiếp giữa người & máy bằng ngôn ngữ tự 
nhiên
 Kết quả không mấy khả quan nhưng cũng tìm ra được các 
phương thức biểu diễn tri thức vẫn còn được dùng đến ngày 
nay
 Semantic Network (mạng ngữ nghĩa)
23
 Conceptial graph (đồ thị khái niệm)
 Frame (khung)
 Script (kịch bản)
Lịch sử hình thành TTNT (tt)

 Giai đoạn hiện đại (từ 1975 đến nay)
 Xác định lại mục tiêu mang tính thực tiễn hơn:

 Tìm ra lời giải tốt nhất trong khoảng thời gian chấp 
nhận được. 

 Không yêu cầu toàn tìm ra lời giải tối ưu
 Tinh thần HEURISTIC ra đời và được áp dụng mạnh 
mẽ để khắc phục bùng nổ tổ hợp.
Các hệ chuyên gia (Expert System)
24

 Mạng nơ-ron (Neural Network)
 Các tác tử thông minh (Intelligent Agents )
 Máy học (Machine Learning), Computer vision, .
G i a û i q
u ye á t va án ñeà
Mô hình ứng dụng
R
o b
o t Heä chuyeân gia
Heuristic Bieåu dieãn
tri thöùc
Laäp luaän
Coâng cuï
thöïc hieän
25
Ga
me
s
Nhaän daïng
Maùy: Newral
Ngoân ngöõ: Prolog
Mô hình phân tầng
Intelligence
System
Knowledge Engineering
(Coâng ngheä veà tri thöùc)
ÖÙng duïng
Kyõ thuaät
26
Artificial Intelligence
(Trí tueä nhaân taïo)
Khoa hoïc
Các lĩnh vực ứng dụng

 Game Playing: tìm kiếm / Heuristic

 Automatic reasoning & Theorem proving: tìm 
kiếm / Heuristic 

 Expert System: là hướng phát triển mạnh mẽ nhất 
và có giá trị ứng dụng cao nhất.

 Planning & Robotic: lập kế hoạch và lập lịch trình 
tự động, NASA
Machine learning: trang bị khả năng học tập để 
27


giải quyết vấn đề kho tri thức:
 Supervised : Kiểm soát được tri thức học được. 
 UnSupervised: Tự học, không kiểm soát. 
Google:Finding Canonical Images
Induced Graph
Route Finding
6,000 out of 4,000,000 miles
Statistical Machine Translation
SEHR GEEHRTER GAST! 
KUNST, KULTUR UND 
KOMFORT IM HERZEN 
BERLIN.
DEAR GUESTS, 
ART, CULTURE AND 
LUXURY IN THE HEART 
OF BERLIN.
DIE ÖRTLICHE THE LOCAL VOLTAGE 
NETZSPANNUNG 
BETRÄGT 220/240 VOLT 
BEI 50 HERTZ.
IS 220/240 VOLTS 50 HZ.
DE
EN
Các thành tựu hiện tại

 Computer beats human in a chess game

 Computer-human conversation using speech 
recognition

 Expert system controls a spacecraft

 Robot can walk on stairs and hold a cup of water

 Language translation for webpages.
35

 Home appliances use fuzzy logic.

 ......
Wolfram Alpha
36
Andrew Ng
Hướng nghiên cứu của TTNT

 Nhận dạng và tổng hợp 
 Tiếng nói, hình ảnh, chữ viết

 Xử lý ngôn ngữ tự nhiên

 Lập kế hoạch

 Trợ giúp ra quyết định, phân loại

 Trò chơi
38

 Y tế