Bài giảng Nhập môn trí tuệ nhân tạo: Chương 1 - Văn Thế Thành

Bài giảng Nhập môn trí tuệ nhân tạo - Chương 1: Tổng quan về trí tuệ nhân tạo giới thiệu tới người đọc vai trò trí tuệ nhân tạo, các định nghĩa, dữ liệu - Thông tin - Tri thức, một số thuật toán, các tính chất của một thuật toán, kỹ thuật tìm kiếm,... Mời các bạn cùng tham khảo.
Nội dung trích xuất từ tài liệu:
Bài giảng Nhập môn trí tuệ nhân tạo: Chương 1 - Văn Thế Thành 1 Mục đích của trí tuệ nhân tạo: Theo Winton: mục đích chính của trí tuệ nhân tạo là làm cho các máy tính điện tử thông minh hơn, có ích hơn và giúp khám phá các quy luật về khả năng hoạt động trí tuệ của con người. Từ đây sẽ tác động trực tiếp làm cho con người thông minh hơn, hoạt động có hiệu quả hơn. 2 1
Mô hình “củ hành”: qu y eá t v aá n ñe G ia û i à Bieåu dieãn Heuristic R obo t Heä chuyeâ n g ia tri thöù c Coâ ng cuï Laäp luaä n thöïc hieä n es am Nh G a än Maù y: Newral d aï n g Ngoân ngöõ : Prolog 3
Vai trò trí tuệ nhân tạo: ÖÙ ng duïng Intelligence System Kyõ thuaät Knowledge Engineering (Coâng ngheä veà tri thöù c) Khoa hoïc Artificial Intelligence (Trí tueä nhaân taïo) 4 2 Các định nghĩa Trí tuệ nhân tạo: trí tuệ nhân tạo có thể được định nghĩa như một hệ thống máy móc có khả năng thực hiện những hành động của con người được xem là thông minh. Thông minh: sự nghiên cứu, sự thu thập thông tin tiêu biểu như: cố gắng học những ý tưởng xử lý của bộ não con người, bao gồm cả việc nghiên cứu sự vật có ý tưởng, có ý nghĩa, có sự chú ý, nhận dạng, hiểu vấn đề và sáng tạo ra vấn đề. 5 Các định nghĩa (tt) Nhân tạo: Có nghĩa là cố gắng sử dụng máy tính để xây dựng những hệ thống nhân tạo bắt chước đặc tính của việc thu thập thông tin một cách thông minh. Ghi Nhôù Tính Toaùn Tìm Kieám Suy Luaän Maùy tính hieän nay chæ môùi laøm ñöôïc phaàn naøy 6 3 DỮ LIỆU = Chữ cái, con số, hình ảnh riêng rẽ, rời rạc, không mang một ý nghĩa nào. THÔNG TIN = Các dữ liệu được sắp xếp theo một quan hệ nào đó. TRI THỨC = mối quan hệ giữa các dữ liệu được xác định một cách tường minh. 7 VÍ DỤ : DỮ LIỆU : 1, 1, 3, 5, 2, 7, 11, ... THÔNG TIN : 1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34, .... TRI THỨC : Un = Un-1 + Un-2. 8 4 TRI THỨC Số lượng Độ trừu tượng THÔNG TIN DỮ LIỆU 9 Một số thuật toán: 1. Phương pháp giải quyết vấn đề theo hướng xác định trực tiếp lời giải: Áp dụng một công thức cụ thể để tính ra lời giải trong mọi trường hợp được sử dụng. Đây là phương pháp tốt nhất (theo nghĩa các công thức tìm ra và được chứng minh sẽ cho lời giải trong mọi trường hợp.) và hữu hiệu nhất. Ví dụ: Lập chương trình tính S = 1 + 2 + 3 + … + n (n ∈ N) Write(‘Nhập n=‘); Readln(n); Write(‘ S = ‘, n*(n-1)/2); 10 5 Một số thuật toán (tt) 2. Phương pháp “Vét cạn”: Giả sử chúng ta giải bài toán P trên miền D, ∀x∈D Bước 1: ∀x∈D, P(x) đúng: in kết quả và dừng (success). Bước 2: D := D \ {x}: Loại trường hợp này nếu sai. Bước 3: Kiểm tra D ≠ {} + Đúng : Goto bước 1. + Sai: Dừng (fail). Lưu ý: Đối với phương pháp này, việc giới hạn D càng nhỏ giải càng nhanh. Ví dụ: Tìm các số có ba chữ số thỏa: abc=a3 +b3 +c3 Ta có D: 1 ≤ a ≤ 9 0 ≤ b, c ≤ 9 For a := 1 To 9 Do For b := 0 To 9 Do For c:=1 To 9 Do If (100*a+10*b+c = a*a*a + b*b*b + c*c*c) then Writeln(a,b,c); 11 Một số thuật toán (tt) 3. Phương pháp đệ qui: Định nghĩa kiểu đệ qui: Ví dụ: Định nghĩa số tự nhiên: 1 là số tự nhiên n là số tự nhiên thì (n-1) cũng là số tự nhiên. Hàm đệ qui: Hàm f được gọi là đệ qui nếu: f(x) = f(x, f(x’)) ...