Nhập mơn trí tuệ nhân tạo Hà nội 2007 MỤC LỤC Lời nói đầu Chương : Khoa học Trí tuệ nhân tạo: tổng quan 1.1 Lịch sủ hình thành phát triển 1.2 Các tiền đề TTNT 1.3 Các khía niệm 1.4 Các lĩnh vực nghiên cứu ứng dụng 1.5 Những vấn đè chưa giải TTNT Chương : Các phương pháp giải vấn đề 2.1 Giải vấn đề khoa học TTNT 2.2 Giải vấn đề người 2.3 Phân loại vấn đề Các đặc trưng vấn đề 2.4 Các phương pháp biểu diễn vấn đề 2.5 Các phương pháp giải vấn đề 2.6 Giải vấn đề kỹ thuật heuristic 2.7 Các phương pháp giải vấn đề khác Chương : Biểu diễn tri thức suy diễn 3.1 Nhập môn 3.2 Tri thức liệu 3.3 Phân loại tri thức 3.4 Bản chất tri thức chuyên gia 3.5 Các phương pháp biểu diễn tri thức 3.6 Cơ chế suy diễn 3.7 Các hệ sỏ tri thức hệ chun gia 3.8 Các ngơn ngữ lập trình thơng minh Chương : Xử lý ngôn ngữ tự nhiên 4.1 Xử lý ngôn ngữ tự nhiên TTNT 4.2 Xử lý hiểu văn 4.3 Các hệ thống dịch tự động 4.4 Xử lý hiểu tiếng nói 4.5 Các hệ thống hội thoại 4.6 Từ điển điện tử Chương : Các kỹ thuật trí tuệ nhân tạo đại 5.1 Nhập môn 5.2 MẠnh nơ ron nhân tạo 5.3 Logic mờ 5.4 Giải thuật di truyền 5.5 Các hệ thống thông minh lai 5.6 Các Agent thơng minh Tài liệu tham khảo GIẢI THÍCH TỪ VÀ THUẬT NGỮ VIẾT TẮT ACF : AutoCorrelation Function : Hàm tự tương quan ADALINE :ADAptive LINear Element ART : Adaptive Resonance Networks BMP : Bit MaP, BP : Back Propagation CCD : Charge-Coupled Devices: thiết bị gộp CIE : Commission Internationale d’Eclairage : Một tổ chuẩn màu quốc tế dpi : dot per inch DCT : Discrete Cosine Transform: Phép biến đổi Cosin rời rạc Ahmed đưa năm 1974 EP : Evolutionary Programming: Lập trình tiến hóa FCT : Fast Cosine Transform: Phép biến đổi Cosin nhanh FIR : Finite Impulsse Response : Bộ lọc đáp ứng xung hữu hạn GA : Genetic Algorithm: Giải thuật di truyền, áp dụng nhằm tói ưu tồn cục theo xác suất GIF : Graphics Interchanger Format hãng ComputerServer Incorporated (Mỹ) đề xuất năm 1990 GPS : General Problem Solver (Newell and Simon 1961): Giải tóan tổng quát JPEG : Joint Phograph Expert Group : Tên tổ chức nghiên cứu chuẩn nén cho ảnh, liên tục thành lập năm 1982 Tên cũ IOS Năm 1986, JPEG thức thành lập KB KL :Knowledge Base Cơ sở tri thức : Karhumen Loeve, Tên phép biến đổi ảnh dùng xử lý ảnh Markov ẩn (HMMs) MIT PEL : Picture Element) LZW : Lempel-Ziv-Welch : tên phương pháp nén liệu (ảnh) đề xuấ năm 1984 Tery Welch (xem trang 96) PLD : Picture Language Description: Mô tả ngôn ngữ ảnh PC : Personal Computer: Máy tính cá nhân PSF : Point-Spread Function: Hàm trải điểm RLC GPS : Run Length Coding : Mã loạt dài :General Problem Solver (Newell and Simon 1961) TSP LỜI NĨI ĐẦU Trí tuệ nhân tạo (tiếng Anh: Artificial Intelligence; viết tắt: AI), nỗ lực tìm hiểu yếu tố trí tuệ Mục đích lĩnh vực phương pháp để tự tìm hiểu thân mơ nhân tao Không giống triết học tâm lý học, hai khoa học liên quan đến trí tuệ, AI cố gắng thiết lập các yếu tố trí tuệ tìm biết chúng AI có nhiều sản phẩm quan trọng đáng lưu ý, lúc sản phẩm hình thành Mặc dù khó dự báo, máy tính điện tử với độ thơng minh định ảnh hưởng lớn tới sống ngày tương lai văn minh nhân loại Trong trường đại học, cao đẳng, Trí tuệ nhân tạo trở thành môn học chuyên ngành sinh viên ngành Công nghệ Thông tin Để đáp ứng kịp thời cho đào tạo từ xa, Học viện Công nghệ Bưu Viễn thơng biên soạn tài liệu cho sinh viên, đặc biêt hệ Đào tạo từ xa học tập Trong q trình biên soạn, chúng tơi có tham khảo tài liệu Đại học Bách khoa, Quốc gia Hà nội [10,11, 14,15] giáo trình gần gũi tính cơng nghệ với Học viện Cơng nghệ Bưu Viễn thơng, số giáo trình khác Đại học Quốc gia thành phố Hồ Chí Minh [6, 7, 8, 9], tài liệu mạng tài liệu nước tiếng Anh [17, 19, 20] tham khảo giới thiệu để sinh viên đọc thêm Tài liệu nhằm hướng dẫn giới thiệu kiến thức bản, khái niệm, định nghĩa tóm tắt Một số thuật ngữ giải tiếng Anh để học viên đọc tiếng Anh dễ dàng, tránh hiểu nhầm chuyển sang tiếng Việt Tài liệu gồm chương sau: - Chương : Khoa học Trí tuệ nhân tạo: tổng quan - Chương : Các phương pháp giải vấn đề - Chương : Biểu diễn tri thức suy diễn - Chương : Xử lý ngôn ngữ tự nhiên - Chương : Các kỹ thuật trí tuệ nhân tạo đại Tài liệu theo đề cương trải rộng Do khn khổ có hạn, số vấn đề khơng có điều kiện mơ tả sâu Cịn nhiều vấn đề khác chưa đề cập phạm vi tài liệu Đề nghị bạn đọc tìm hiểu thêm sau có kiến thức Nhiều cố gắng để cập nhật kiến thức thời gian, điều kiện, khả có hạn nên tài liệu chắn cịn nhiều thiếu sót Chúng tơi mong nhận nhiều ý kiến đóng góp để tài liệu hoàn thiện cho lần tái sau TÁC GIẢ CHƯƠNG 1: KHOA HỌC TRÍ TUỆ NHÂN TẠO: TỔNG QUAN Học xong phần sinh viên nắm được: Ý nghĩa, mục đích mơn học; lịch sử hình thành phát triển Các tiền đề Trí tuệ nhân tạo (TTNT) Các khái niệm bản, định nghĩa TTNT Các lĩnh vực nghiên cứu ứng dụng Những vấn đề chưa giải TTNT 1.1 LỊCH SỬ HÌNH THÀNH VÀ PHÁT TRIỂN Trong phần ta giải thích nhiều người coi trí tuệ nhân tạo mơn đáng nghiên cứu; giải thích trí tuệ nhân tạo Trí tuệ nhân tạo ngành tiên tiến Nó thức bắt đầu vào năm 1956, việc năm trước Cùng với ngành di truyền học đại, môn học nhiều nhà khoa học đánh giá: “là lĩnh vực tơi thích nghiên cứu số mơn tơi muốn theo đuổi” Một sinh viên vật lý có lý nói rằng: tất ý tưởng hay Galileo, Newton, Einstein tìm rồi; số ý tưởng khác lại nhiều năm nghiên cứu trước có vai trị thực tiễn AI vấn đề để trống từ thời Einstein Qua 2000 năm, triết gia cố gắng để hiểu cách nhìn, học, nhớ lập luận hình thành Sự kiện máy tính sử dụng vào đầu năm 50 kỉ XX làm nhà tri thức thay đổi hướng suy nghĩ Rất nhiều người cho rằng: “những trí tuệ siêu điện tử” cho ta dự đoán tiềm trí tuệ AI thực khó nhiều so với ban đầu người nghĩ Hiện nay, AI chuyển hướng sang nhiều lĩnh vực nhỏ, từ lĩnh vực có mục đích chung nhận thức, lập luận, tư logic đến công việc cụ thể đánh cờ, cung cấp định lý toán học, làm thơ chuẩn đoán bệnh Thường, nhà khoa học lĩnh vực khác nghiêng trí tuệ nhân tạo Trong lĩnh vực này, họ thấy phương tiện làm việc, vốn từ vựng hệ thống hố, tự động hố; nhiệm vụ trí tuệ cơng việc mà họ cống hiến đời Đây thực ngành phổ biến 1.1.1 Tư người: phương pháp nhận thức Nếu muốn chương trình máy tính có khả suy nghĩ giống người, phải tìm hiểu người tư nào? Có số tiêu chí xác định suy nghĩ kiểu người Chúng ta xem họat động bên óc người Có hai phương pháp để thực điều này: thứ thông qua tư bên - phải nắm bắt suy nghĩ người làm việc Thứ hai, thơng qua thí nghiệm tâm lý Khi có đầy đủ lý thuyết tư duy, chương trình hố máy tính Nếu đầu vào/ra chương trình thời gian làm việc phù hợp với người chương trình tự động hoạt động theo người Ví dụ, Newell Simon phát triển phương pháp giải vấn đề tổng quát (GPS- General Problem Solver (Newell and Simon 1961)) Đây phương pháp đối lập với nghiên cứu đương thời 1.1.2 Các qui tắc tư Triết gia Aristote người hệ thống hố “tư xác” Phép tam đoạn luận ông đưa kết luận tiền đề tiền đề thứ Chẳng hạn: “nếu Sô-crát người, người chết, Sô-crát chết” Môn tư logic phát triển vào cuối kỉ XIX đầu XX Năm 1965 chương trình cung cấp cho đủ thơng tin, chi tiết vấn đề tư logic tìm phương pháp giải Nếu cịn vấn đề chưa có cách giải chương trình khơng ngừng tìm kiếm cách giải Mơn logic truyền thống AI điều mong mỏi để có chương trình mơ tả hệ thống trí tuệ 1.1.3 Khởi nguồn AI (1943 - 1956) Những công việc AI Warren McCulioch Walter Pitts (1943) thực Họ nghiên cứu ba sở lí thuyết: triết học chức nơ ron thần kinh; phân tích mệnh đề logic Russell whitehead cuối thuyết dự đốn Turning Họ đề mơ hình nơ ron nhân tạo, nơ ron đặc trưng hai trạng thái “bật”, “tắt” McCulloch Pitts phát hiện: mạng nơ ron có khả học Donald Hebb (1949) sử dụng luật học đơn giản đặc trưng cho việc truyền thông tin nơ ron Đầu năm 1950, Claude Shannon Alan Turning viết chương trình đánh cờ theo cách mà Von Newman sáng chế máy tính Cùng lúc đó, hai sinh viên khoa toán trường đại học Princeton: Marvin Minsky Dean Edmond xây dựng hệ thống máy tính nơ ron Nó sử dụng khoảng 3000 bóng điện tử chân khơng thiết bị khí tự động để tính giá trị thặng dư với cấu trúc tisnh tóan với 40 nơ ron Năm 1958, McCarthy định nghĩa ngơn ngữ bậc cao Lisp- ngơn ngữ lập trình cho AI Lisp ngơn ngữ lập trình lâu đời thứ hai mà sử dụng Với Lisp, năm 1958, McCarthy cho in báo “Các chương trình với cách nhìn nhận chung” chương trình tư vấn, ơng giả định hệ thống AI hồn thiện Giống học thuyết logic cách chứng minh định lý hình học, chương trình McCarthy thiết kế nhằm sử dụng tri thức để nghiên cứu phương pháp giải vấn đề Chương trình phần kiến thức tồn giới quan Ơng cách để từ điều đơn giản, chương trình khái qt kế hoạch, ví dụ kế họach đến sân bay lên máy bay Năm 1963, McCarthy nghiên cứu sử dụng logic để xây dựng chương trình người tư vấn Chương trình phát triển sở khám phá Robinson phương pháp cải cách Các phương pháp nghiên cứu Hebb Widrow ủng hộ (Widrow Hoff, 1960; Widrow, 1962) Họ đặt tên ông cho mang nơ ron, Frank Rosenblatt (1962) củng cố Rosenblatt chứng minh thuật tốn mà ơng nghiên cứu thêm khả nhận thức phù hợp với liệu đầu vào Những nhà nghiên cứu AI dự đốn thành cơng sau Herbert Simon phát biểu (1957): cách đơn giản để khái quát máy móc suy nghĩ, học sáng tạo Năm 1958, ơng dự đốn 10 năm tới, máy tính vơ địch mơn cờ vua, định lý toán học máy chứng minh 1.2 CÁC TIỀN ĐỀ CƠ BẢN CỦA TTNT Phương pháp giải vấn đề hình thành thập kỉ đầu nghiên cứu AI liên kết bước lập luận để tìm cách hồn thiện Chương trình DENDRAL (Buchanan, 1969) ví dụ cách tiếp cận phương pháp Với học này, Feigebaum thành viên khác Stanford bắt đầu lập dự án cho chương trình Heuristic, đầu tư mở rộng vào phương pháp hệ chuyên gia nhằm áp dụng vào lĩnh vực khác Những nỗ lực chuẩn đốn y học Feigenbaum, Buchanan Edward Shortlife phát triển hệ chuyên gia MYCIN để chẩn đoán bệnh nhiễm trùng máu Với khoảng 450 luật, hệ chuyên gia MYCIN thực tốt nhiều bác sĩ Có hai khác biệt hệ MYCIN với hệ chuyên gia DENDRAL Thứ nhất: không giống luật DENDRAL, không mẫu chung tồn mà suy luận từ luật hệ MYCIN Các luật phải có câu chất vấn chun gia- người có nhiệm vụ tìm chúng từ kinh nghiệm Thứ hai: luật phản ánh mối liên quan không chắn với kiến thức y học MYCIN kết hợp với hệ vi phân biến số coi nhân tố phù hợp (ở lúc) với phương pháp mà bác sĩ tiếp cận với triệu chứng q trình chuẩn đốn Cách tiếp cận khác để chuẩn đoán y học nghiên cứu Tại trường đại học Rutger, máy tính ngành sinh hoá Sual Amarel cố gắng chuẩn đốn bệnh tật dựa kiến thức mơ tả máy phân tích q trình gây bệnh Trong đó, số nhóm lớn MIT trung tâm y tế Anh tiếp tục phương pháp chuẩn đốn điều trị dựa học thuyết có tính khả thi thực tế Mục đích họ xây dựng hệ thống đưa phương pháp chẩn đoán y học Về y học, phương pháp Stanford sử dụng qui luật bác sĩ cung cấp từ đầu chứng minh phổ biến Một hệ chuyên gia khác: PROSPECTOR (Duda 1979) công bố để tư vấn lĩnh vực thăm dị quặng Một yếu tố có tính tiền đề cho phát triển AI ngơn ngữ trí tuệ nhân tao Một vài ngơn ngữ dựa vào logic PROLOG phổ biến châu Âu, PLANNER Mĩ Các ngôn ngữ khác, theo sau ý tưởng Minsky (1975) chấp nhận phương pháp tiếp cận cấu trúc, thu thập chứng đối tượng loại kiện 1.3 CÁC KHÁI NIỆM CƠ BẢN 1.3.1 Trí tuệ nhân tạo gì? Có nhiều định nghĩa trí tuệ nhân tao Chúng ta xem xét số định nghĩa • Theo Stuart Rusell, Peter Novig [17], 1995, trí tuệ nhân tạo nghiên cứu tác nhân (hay tác tử; tiếng Anh: Agents) môi trường, với khả nhận thức hành động • Theo Dean, Allen Aloimonos, 1995, Trí tuệ nhân tạo việc nghiên cứu thiết kế chương trình máy tính ứng xử cách thơng minh Các chương trình xây dựng để thực dựa theo hành vi xem thông minh người động vật thực • Theo Pool, Mackworth Goebel, 1998, Trí tuệ nhân tạo việc nghiên cứu thiết kế các Agents thông minh Trước năm 1995 có tới tám định nghĩa AI [14,17] (bảng 1.1) Những định nghĩa nêu hai nhận định hai mặt họat động hệ thống trí tuệ: tư duy, hành động: - Thứ nhất: quan tâm chủ yếu đến trình tư lập luận - Thứ hai: vấn đề quan tâm hơn, hành động “Những nỗ lực thú vị tạo máy tính máy móc có trí tuệ, hiểu theo nghiã đầy đủ lẫn nghĩa bóng” “Trí tuệ nhân tạo việc nghiên cứu lực trí tuệ (mental faculties) thơng qua việc sử dụng mơ hình tính tóan” (Haugeland, 1985) (Charniak and McDermott, 1985) “Trí tuệ nhân tạo tự động hoá hoạt động, giúp kết hợp tư người với công việc định, giải vấn đề, học tập ” “Trí tuệ nhân tạo nghiên cứu tính tóan làm cho nhận thức, lập luận hành động” (Bellman 1978) (Winston, 1992) “Trí tuệ nhân tạo nghệ thuật tạo máy móc thực chức địi hỏi thơng minh người thực hiện” “Trí tuệ nhân tạo lĩnh vực nghiên cứu mà tìm cách giải thích mô hành vi thông minh theo thuật ngữ q trình (Kurzweil, 1990) tính tóan” (Schalkoff, 1990) "Trí tuệ nhân tạo việc nghiên cứu làm cách để bắt máy tính làm việc mà lúc người làm tốt hơn.” “Trí tuệ nhân tạo nhánh khoa học máy tính liên quan đến tự động hành vi thông minh” (Rich and Knight, 1991) (Luger and Stubbefield, 1993) Bảng 1.1 Những định nghĩa AI trước năm 1995 Một hệ thống coi hợp lý thực Điều đưa ngành AI đến mục tiêu (Bảng 1.2) Chúng ta tìm hiểu theo phát biểu sau đây: Hệ thống tư người Hệ thống tư có lập luận Hệ thống hành động người Hệ thống hành động có lập luận Bảng 1.2 Các hệ thống dự tư duy, hành động Hành động người: phương pháp trắc nghiệm Turning Phương pháp trắc nghiệm Turning Alan Turning (1950) đưa nhằm định nghĩa hành động gọi thông minh Turning cho rằng: họat động trí tuệ khả có người công việc cần tri thức, đủ đánh lừa người thẩm vấn Nói khái qt, phương pháp trắc nghiệm ơng là: máy tính bị người hỏi thông qua giao tiếp gõ chữ qua vơ tuyến Kết thúc thí nghiệm lúc người hỏi khơng cịn câu để hỏi người máy hồn thành Để lập chương trình cho máy tính qua q trình kiểm tra cần hồn thành nhiều việc Máy tính cần có khả sau: • Xử lý ngơn ngữ tự nhiên để giao tiếp tốt tiếng Anh (hoặc ngơn ngữ khác) • Biểu diễn tri thức, lưu trữ thông tin cung cấp trước q trình thẩm vấn • Tự động lập luận để sử dụng thông tin lưu nhằm trả lời câu hỏi đưa kết luận • Máy học: để thích nghi với mơi trường mới, kiểm tra chấp nhận mẫu Đối với AI, khơng cần có cố gắng cao qua trình kiểm tra Turning Khi chương trình AI giao tiếp trực tiếp với người hoạt động giống người vấn đề thiết yếu Quá trình trình suy diễn lý giải hệ thống khơng cần dựa vào người Các mục tiêu khác, xem tài liệu [14,17, ] Trên sở định nghĩa trí tuệ nhân tạo, tìm hiểu số khái niệm 1.3.2 Tri thức gì? Tri thức (Knowledge) hiểu biết lý thuyết hay thực tế chủ đề hay lĩnh vực định Tri thức tổng biết nay; tri thức sức mạnh Những người có tri thưc tốt chuyên gia (expert) So với chương trình truyền thống (được cấu tạo từ hai “chất liệu” liệu thuật toán), chương trình trí tuệ nhân tạo cấu tạo từ hai thành phần sở tri thức (Knowledge Base: KB) động suy diễn (inference engine) 1.3.3 Cơ sở tri thức Định nghĩa: Cơ sở tri thức tập hợp tri thức liên quan đến vấn đề mà chương trình quan tâm giải Cơ sở tri thức chứa kiến thức sử dụng để giải vấn đề (bài tốn) trí tuệ nhân tao 1.3.4 Hệ sở tri thức Trong hệ sở tri thức chứa hai chức tách biệt nhau, trường hợp đơn gian gồm hai khối: khối tri thức hay gọi sở tri thức; khối điều khiển hay cịn gọi đơng suy diễn Với hệ thống phức tạp, động suy diễn hệ sở tri thức chứa siêu tri thức (tri thức tri thức) Hình mơ tả cấu trúc chương trình truyền thống (bên trái) cấu trúc chương trình trí tuệ nhân tạo (bên phải) Động suy diễn: phương pháp vận dụng tri thức sở tri thức để giải vấn đề Thuật ngữ động suy diễn sử dụng theo nghĩa phần trọng tâm hệ thống trí tuệ nhân tao DỮ LIỆU DỮ LIỆU THUẬT TOÁN CƠ SỞ TRI THỨC ĐỘNG CƠ SUY DIỄN 1.4 CÁC LĨNH VỰC NGHIÊN CỨU VÀ ỨNG DỤNG CƠ BẢN 1.4.1 Giải toán suy diễn thơng minh Lý thuyết giải tốn cho phép viết chương trình giải câu đố, trị chơi thơng qua suy luận mang tính người Hệ thống giải toán tổng quát (GPS) Newel, Shaw Simon đưa hoàn thiện năm 1969 mốc đáng ghi nhớ Trước năm 1980, Buchanal Luckham hoàn thành hệ thống chứng minh định lý Ngoài ra, hệ thống hỏi đáp thông minh SỈ, QA2, QA3, cho phép lưu trữ xử lý khối lượng lớn thơng tin v chương trình McCarthy phương án hành động có khả cho lời khuyên 1.4.2 Tìm kiếm may rủi Lý thuyết tìm kiếm nhờ may rủi gồm phương pháp kỹ thuật tìm kiếm với hỗ trợ thơng tin phụ để giải tốn cách hiệu Cơng trình đáng kể lý thuyết G.Pearl vào năm 1984 1.4.3 Các ngôn ngữ Để xử lý tri thức người ta sử dụng ngơn ngữ lập trình dùng cho xử lý liệu số mà cần có ngơn ngữ khác Các ngôn ngữ chuyên dụng cho phép lưu trữ xử lý thơng tin kí hiệu Các ngơn ngữ dùng cho trí tuệ nhân tạo thường sử dụng cách để trả lời câu hỏi “Cái gì?” (what) tới câu hỏi “làm nao?”(how) Một số ngơn ngữ [13,15] dùng trí tuệ nhân tạo là: • Ngơn ngữ LISP; • Ngơn ngữ mạnh PLANNER, PROLOG… 1.4.4 Thể tri thức hệ chuyên gia Theo quan điểm nhiều chuyên gia cơng nghệ thơng tin, trí tuệ nhân tạo khoa học thể sử dụng tri thức Phương pháp thể tri thức thường dùng theo mục đích sau: • Lược đồ dùng thể tri thức chương trình • Mạng ngữ nghĩa, logíc vị từ , khung phương pháp thể tri thức dùng cho mục dích chung, thơng dụng • Dùng khung để thể tri thức chắn phương pháp có nhiều hữa hẹn năm gần Việc gắn cách thể sử dụng tri thức sở hình thành hệ chun gia kết hợp quy luật, thiết kế Tuy nhiên, nay, đa số hệ chuyên gia tập trung vào lĩnh vực y học Các lĩnh vực khác phải tiếp tục thử nghiệm đánh giá hiệu 1.4.5 Lý thuyết nhận dạng xử lý tiếng nói Giai đoạn phát triển ban đầu trí tuệ nhân tạo gắn liền với lý thuyết nhận dạng Các phương pháp nhận dạng giới thiệu gồm: • Nhận dạng dùng tâm lý học • Nhận dạng hình học • Nhận dạng theo phương pháp hàm • Nhận dạng sử dụng mạng nơ ron nhân tạo 10 Chúng ta cần lưu ý phân biệt hợp lý (rationality) thông thái (omniscience) Một agent thông thái biết kết hành vi thời hành động cho phù hợp, thơng thái khơng có thực tế Xem xét ví dụ: Một ngày tơi dọc theo đường Champs Elysées tơi nhìn thấy người bạn cũ bên đường Khơng có xe cộ xung quanh tơi khơng bận việc khác, theo lẽ thường, bắt đầu băng qua đường Trong lúc đó, độ cao 33.000 feet cánh cửa khoang hàng hoá rơi xuống từ máy bay dân dụng vừa bay qua2, trước đến bên đường tơi ngã sõng sồi Tơi băng qua đường không hợp lý? Điều không muốn xảy cáo phó tơi viết “Thằng ngốc cố gắng băng qua đường” Đúng hơn, điều rằng, hợp lý quan tâm với thành công mong muốn mang lại nhận biết Băng qua đường hợp lý đa phần lần băng qua thành công, cách tơi lường trước việc cánh cửa rơi Lưu ý agent khác trang bị radar phát nhằm tránh cánh cửa rơi xuống khung thép đủ nặng “thành công” hơn, khơng cịn hợp lý Nói cách khác, đổ lỗi cho agent khơng tính đến số điều xảy mà khơng nhận thức được, khơng đưa hành vi (ví dụ tránh cánh cửa hành hố) mà khơng có khả đưa Nhưng việc giảm bớt yêu cầu hoàn hảo khơng phải vấn đề việc hợp lý hố agent Nhận xét rằng, xác định agent thông minh phải luôn làm thực xác, khơng thể thiết kế agent đáp ứng đầy đủ yêu cầu - trừ lợi dụng làm tinh thể hình cầu Tóm lại, tính có lý trí đưa dựa nội dung sau: Tiêu chuẩn đánh giá thực định rõ mức độ thành cơng Những mà agent nhận biết từ xa (theo nghĩa thời gian) Chúng ta gọi tiền sử giác quan cách đầy đủ “chuỗi kết tri giác” (percept sequence) Những agent hiểu biết mơi trường Những hành động mà agent thực Điều dẫn tới định nghĩa agent có lý trí lý tưởng: Với “chuỗi kết tri giác” có thể, agent có lý trí lý tưởng phải đưa hành động mong đợi đạt tới cực đại theo tiêu chuẩn đánh giá thực dựa dấu hiệu nhận biết quy định chuỗi kết tri giác hiểu biết có sẵn mà agent có Chúng ta cần xem xét cẩn thận định nghĩa Thoạt nhìn, xuất khả agent tự cho phép số hoạt động rõ ràng thơng minh Ví dụ, agent khơng nhìn hai lối trước ngã tư đường náo nhiệt, chuỗi kết tri giác khơng cho biết có xe tải lớn tiến đến gần với tốc độ cao Sự xác định dường chấp nhận băng qua đường Trên thực tế, giải thích sai hai phương diện Thứ nhất, khơng có lý trí băng qua đường: ngã tư nhìn q lớn Thứ hai, agent có lý trí lý tưởng có lựa chọn hành vi “nhìn” trước bước bước đường, hành vi “nhìn” trợ giúp lớn cho thực mong muốn Các hành động làm theo trình tự để thu thơng tin hữu ích phần quan trọng “sự hợp lý” xem xét sâu chương 16 Khái niệm agent có ý nghĩa cơng cụ để phân tích hệ thống, mơ tả đặc tính khơng tuyệt đối để phân chia giới thành agent agent Xem xét đồng hồ Nó nghĩ đối tượng vơ tri vơ giác, Theo N.Henderson “Các chốt cửa đề xuất cho máy bay phản lực lớn Boeing 747” Washington Post 24/8/1989 146 xem agent đơn giản Như agent đa số đồng hồ luôn thực hành động đúng: chuyển động kim (hoặc hiển thị số đồng hồ điện tử) theo quy tắc cấu tạo nên Các đồng hồ loại agent thoái hố chuỗi kết tri giác chúng rỗng; khơng có kiện xảy bên ảnh hưởng đến hành động đồng hồ May mắn, điều khơng hồn tồn Nếu đồng hồ chủ nhân tàu từ California đến Australia, thực tế đồng hồ tự quay ngược trở lại Chúng ta không làm đảo lộn đồng hồ khơng làm việc đó; thấy rõ chúng hoạt động hợp lý, nguyên nhân có cảm giác thiết bị đồng hồ chạy nhanh3 Phép ánh xạ lý tưởng từ chuỗi kết tri giác thành hành vi Đôi chúng thấy cách hành động agent dựa chuỗi kết tri giác để xác định thời điểm, mơ tả agent riêng biệt cách xây dựng bảng hành vi thi hành đáp lại chuỗi kết tri giác (Với nhiều agent, bảng danh sách dài – thực tế vô hạn, trừ đặt giới hạn chiều dài chuỗi kết tri giác mà muốn xem xét) Một danh sách gọi phép ánh xạ từ chuỗi kết tri giác thành hành vi Về nguyên tắc, tìm phép ánh xạ phù hợp để mô tả agent việc thử tất khả chấp nhận chuỗi kết tri giác ghi lại hành vi mà agent đáp lại (Nếu agent sử dụng vài phép ngẫu nhiên việc tính tốn, thử vài chuỗi kết tri giác, chuỗi dăm ba lần để đưa hiểu biết cách hành động theo mức thông thường agent) Và sử dụng phép ánh xạ mô tả agent, phép ánh xạ lý tưởng sử dụng mơ tả agent lý tưởng Theo đó, hành vi agent phải đáp lại chuỗi kết tri giác cho ta phác thảo agent lý tưởng Dĩ nhiên, điều khơng có nghĩa phải tạo bảng rõ ràng cho chuỗi kết tri giác có khả xảy Điều cho phép xác định đặc tả phép ánh xạ mà liệt kê đầy đủ Một agent đơn gảin cho hay: Hàm bậc hai gần máy tính Chuỗi kết tri giác cho agent chuỗi kiện bấm phím biểu diễn số bàn phím, hành vi hiển thị số hình hiển thị Phép ánh xạ lý tưởng: kết tri giác số thực x, hành vi hiển thị số thực z cho z2 ≈ x, lấy xác đến 15 chữ số Sự đặc tả phép ánh xạ không mang lại cho người thiết kế cấu trúc thực bảng bậc hai gần Và không mang lại cho hàm bậc hai gần sử dụng bảng để có cách hành động xác: Bảng 5.3 phần phép ánh xạ lý tưởng chương trình đơn giản tính tốn phép ánh xạ sử dụng phương pháp tính gần Newton Ví dụ bậc hai gần minh hoạ quan hệ phép ánh xạ lý tưởng thiết kế agent lý tưởng cho nhiều nhiệm vụ hữu hạn Trong bảng có kích thước lớn, agent lại chương trình hay súc tích Điều cho thấy thiết kế agent súc tích thực phép ánh xạ lý tưởng vào tình tổng quát nhiều: agent mà giải vơ số nhiệm vụ khác vô số môi trường khác Trước thảo luận xem điều thực nào, cần xem xét thêm yêu cầu mà agent thông minh cần thoả mãn Một số tác giả cịn có bối rối nhỏ máy tính tự reset lại thành công thời điểm ghi nhớ ngày 147 Kết tri giác x Hành vi z 1.0 1.000000000000000 1.1 1.048808848170152 1.2 1.095445115010332 1.3 1.140175425099138 1.4 1.183215956619923 1.5 1.224744871391589 1.6 1.264911064067352 1.7 1.303840481040530 1.8 1.341640786499847 1.9 1.378404875209022 function SQRT(x) Begin z ← 1.0 /* initial guess*/ repeat until z2 – x 