Bài giảng Trí tuệ nhân tạo (Tuần 1 - Bài 2)

Bài giảng Trí tuệ nhân tạo (Tuần 1 - Bài 2) trình bày tổng quan về giải quyết vấn đề, phân loại vấn đề, hệ thống biết giải toán, lời giải của bài toán, mục tiêu của bài toán tìm kiếm trên không gian trạng thái, hệ thống biết lập luận. Mời các bạn cùng tham khảo.
Nội dung trích xuất từ tài liệu:
Bài giảng Trí tuệ nhân tạo (Tuần 1 - Bài 2) 1/19/2014 Tuần 1 (Bài 2) Pham Van Hai HUST 1AI cung cấp phương pháp luận để xâydựng hệ thống thông minh: Hệ thống biết giải toán (bằng tìm kiếm) Hệ thống biết lập luận Hệ thống biết học 2 Cơ sở của các bài toán là: trạng thái đầu (trạng thái xuất phát), các hành động biến đổi trạng thái và trạng thái kết thúc (trạng thái đích). Không gian trạng thái: là tập các trạng thái có thể đạt được bằng cách thực hiện chuỗi các hành động xuất phát từ trạng thái ban đầu. Giải bài toán : xác định trạng thái xuất phát, tìm dãy các hành động hoặc phép biến đổi (toán tử) các trạng thái sao cho từ trạng thái xuất phát có thể dẫn đến trạng thái đích. Hàm chi phí: Giá trị đánh giá chi phí thực hiện biến đổi trạng thái. 3 1 1/19/2014 Bài toán bằng kỹ thuật tìm kiếm, bài toán đó nên được xác định bởi 4 thành phần sau: ◦ Trạng thái đầu (Initial states) ◦ Trạng thái đích (Goal state) ◦ Các thao tác chuyển từ một trạng thái sang các trạng thái kế tiếp ◦ Chi phí của các thao tác 4 • ;ường đi từ trạng thái đầu đến trạng thái đích trong không gian các trạng thái của bài toán • Một trạng thái tường minh là tối ưu một hàm liên quan đến chi phí và thỏa mãn các ràng buộc của bài toán. ◦ Bài toán tìm kiếm là xác định trong không gian tìm kiếm (miền) những đối tượng mà thỏa mãn các điều kiện đặt ra. 5 Phương pháp Data-Driven-Search: Quá trình search sẽ đi từ trạng thái hiện thời áp dụng các luật để đi đến trạng thái kế tiếp và cứ thế cho đến khi đạt được một goal. Phương pháp Goal-Driven-Search: Quá trình search sẽ đi từ trạng thái hiện tại (goal tạm thời) tìm xem luật nào có thể sinh ra trạng thái này. Các điều kiện để áp dụng được các luật đó trở thành subgoal. Quá trình lặp lại cho đến khi lui về đến các sự kiện ban đầu. 6 2 1/19/2014 Không gian trạng tr ng thái (State Space) Cơ sở dữ liệu li u (Database) Không gian tìm kiếm thường là Không gian tìm kiếm là một một đồ thị (graph) danh sách (list) hay cây (tree) Mục tiêu tìm kiếm là một path Tìm kiếm một record/nút Phải lưu trữ toàn bộ không gian Phần tử đã duyệt qua là trong quá trình tìm kiếm không còn dùng tới Không gian tìm kiếm biến động Không gian tìm kiếm là cố liên tục trong quá trình tìm định trong quá trình tìm kiếm kiếm Thuộc tính của một ;ặc tính của trạng thái/nút là record/nút là cố định phức tạp & biến động 7 ◦ N: là tập nút của Graph. Mỗi nút là một trạng thái của quá trình giải quyết vấn đề ◦ A: Tập các cung nối giữa các nút N. Mỗi cung là một bước trong giải quyết vấn đề. Cung có thể có hướng ◦ S: Tập các trạng thái bắt đầu. S khác rỗng. ◦ GD: Tập các trạng thái đích. GD Không rỗng. Solution path: path Là một đường (path) đi từ một nút bắt đầu Si đến một nút kết thúc GDj . Mục tiêu của các giải thuật tìm kiếm là tìm ra một đường (path) tốt nhất. 8 Hai V Pham hai@spice.ci.ritsumei.ac.jp 9 3 1/19/2014 10 Một tập các tri thức đã biết và việc suy diễn thường được tuân theo các luật biễu diễn logics Tri thức đã biết được gọi Cơ sở tri thức (KB), tri thức muốn suy diễn ra gọi là Truy vấn (q) 11 Các đối tượng (được ...