Bài giảng Trí tuệ nhân tạo: Tác tử - Nguyễn Nhật Quang

Bài giảng "Trí tuệ nhân tạo: Tác tử" cung cấp cho các bạn sinh viên các kiến thức về định nghĩa tác tử, môi trường công việc của tác tử, các kiểu môi trường tác tử, các kiểu tác tử. Hi vọng đây sẽ là một tài liệu hữu ích dành cho các bạn sinh viên công nghệ thông tin dùng làm tài liệu học tập và nghiên cứu.
Nội dung trích xuất từ tài liệu:
Bài giảng Trí tuệ nhân tạo: Tác tử - Nguyễn Nhật QuangTrí Tuệ Nhân Tạo Nguyễn Nhật Quang quangnn-fit@mail.hut.edu.vn Trường Đại học Bách Khoa Hà Nội Viện Công nghệ Thông tin và Truyền thông Năm học 2012-2013Nội dung môn học: „ Giới thiệu về Trí tuệ nhân tạo „ Tác tử ‰ Định nghĩa ‰ Môi trường công việc ‰ Các kiểu môi trường g ‰ Các kiểu tác tử „ Giải quyết vấn đề: Tìm kiếm, Thỏa mãn ràng buộc „ Logic và suy diễn „ Biểu diễn tri thức „ Biểu ể diễn ễ tri thức không chắc ắ chắn ắ „ Học máy Trí tuệ nhân tạo 2Tác tử - Định ị nghĩa g„ Tác tử là bất cứ cái gì (con người, người máy, software robots,, các bộ ộ ổn nhiệt,…) ệ , ) có khả năngg cảm nhận ậ ((nhận ậ biết)) môi trường xung quanh nó thông qua các bộ phận cảm biến (sensors) và hành động phù hợp theo môi trường đó thông qua các bộ phận hoạt động (actuators)„ Tác tử con người ‰ Các bộ phận cảm biến: mắt, tai, và một số bộ phận cơ thể khác ‰ Các bộ phận hoạt động: tay, chân, miệng, và một số bộ phận cơ thể khác„ Tác tử người máy ‰ Các bộ phận cảm biến: các máy quay (cameras), các bộ truy tìm tín hiệu hồng ngoại ‰ Các bộ phận hoạt động: động các loại động cơ (motors) Trí tuệ nhân tạo 3Tác tử và Môi trường g„ Hàm tác tử: là hàm ánh xạ từ lịch sử nhận thức tới các hành động: f: P* → A„ Chương trình tác tử: hoạt động (chạy) dựa trên kiến trúc thực tế của hàm f„ Tác tử = Kiến ế trúc + Chương trình Trí tuệ nhân tạo 4Ví dụ: Thế giới của máy hút bụi„ Các nhận thức ‰ Ví trí và mức độ sạch sẽ ‰ Ví dụ: [A, Bẩn], [B, Bẩn]„ Các hành động ‰ Di chuyển (máy hút bụi) sang trái, sang phải, hút bụi, hoặc không làm gì Trí tuệ nhân tạo 5Tác tử máy y hút bụi ụBảng hành động của tác tử máy hút bụi Chuỗi các nhận ậ thức Hành động ộ g [A, Sạch] Di chuyển sang phải [A, Bẩn] Hút bụi [[B,, Sạch] ạ ] Di chuyển y sang g trái [B, Bẩn] Hút bụi [A, Sạch], [A, Sạch] Di chuyển sang phải [A, Sạch], [A, Bẩn] Hút bụi ... function Reflex-Vacuum-Agent( g ( [[location,, status]) ]) returns an action if status = Dirty then return Suck else if location = A then return Right else if location = B then return Left Trí tuệ nhân tạo 6Tác tử hợp ợp lý ý (1) ( )„ Tác tử cần phấn đấu để “làm đúng việc cần làm”, dựa trên những gì nó nhận thức (nhận biết) được và dựa trên các hành động mà nó có thể thực hiện„ Một ộ hành động ộ g đúng g (hợp ( ợp lý) ý) là hành động ộ gggiúp p cho tác tử đạt được thành công cao nhất đối với mục tiêu đặt ra„ Đánh giá hiệu quả hoạt động: là tiêu chuẩn để đánh giá mức ứ độ thà thành h công ô ttrong h hoạtt động độ của ủ một ột tác tá tử ‰ Ví dụ: Tiêu chí đánh giá hiệu quả hoạt động của một tác tử máy hút bụi có thể là: mức độ làm sạch, thời gian hút bụi, mức độ điện năng tiêu tốn, ố mức độ tiếng ế ồ ồn gây ra, … Trí tuệ nhân tạo 7Tác tử hợp lý (2)„ Tác tử hợp ợp lý ý ‰ Với mỗi chuỗi nhận thức có được, ‰ Một tác tử hợp lý cần phải lựa chọn một hành động giúp cực đại hóa tiêu chí đánh giá hiệu quả hoạt động của tác tử đó, ‰ Dựa trên các thông tin được cung cấp bởi chuỗi nhận thức và các tri thức được sở hữu bởi tác tử đó Trí tuệ nhân tạo 8Tác tử hợp lý (3)„ Sự hợp lý ≠ Sự thông suốt mọi thứ ‰ Sự thông suốt mọi thứ = Biết tất cả mọi thứ thứ, với tri thức vô hạn ‰ Vì các nhận thức có thể không cung cấp tất cả các thông tin liên quan„ Các tác tử có thể ể thực hiện các hành động nhằm thay đổi ổ các nhận thức trong tương lai, với mục đích thu được các thông g tin hữu ích ((ví dụ: ...