CHƯƠNG 1: KHOA HỌC TRÍ TUỆ NHÂN TẠO: TỔNG QUAN Học xong phần này sinh viên có thể nắm được: 1. Ý nghĩa, mục đích môn học; lịch sử hình thành và phát triể. Các tiền đề cơ bản của Trí tuệ nhân tạo (TTNT) 2. Các khái niệm cơ bản, định nghĩa của TTNT.
Các lĩnh vực nghiên cứu và ứng dụng cơ bản. Những vấn đè chưa được giải quyết trong TTNT 1.1 LỊCH SỬ HÌNH THÀNH VÀ PHÁT TRIỂN Trong phần này chúng tôi nỗ lực giải thích tại sao chúng tôi coi trí tuệ nhân tạo là một bộ môn đáng nghiên cứu nhất; và nỗ lực của chúng tôi nhằm giải thích trí tuệ nhân tạo là gì. Đây có phải là bộ môn hấp dẫn khi nghiên cứu không. Trí tuệ nhân tạo hay AI (Artificial Intelligence) là một trong những ngành tiên tiến nhất.
Nó chính thức được bắt đầu vào năm 1956, mặc dù việc này đã bắt đầu từ 5 năm trước. Cùng với ngành di truyền học hiện đại, đây là môn học được nhiều nhà khoa học đánh giá: “là lĩnh vực tôi thích nghiên cứu nhất trong số những môn tôi muốn theo đuổi”. Một sinh viên vật lý đã có lý khi nói rằng: tất cả các ý tưởng hay đã được Galileo, Newton, Einstein tìm rồi; một số ý tưởng khác lại mất rất nhiều năm nghiên cứu trước khi có vai trò thực tiễn. AI vẫn là vấn đề để trống từ thời Einstein.
Qua hơn 2000 năm, các triết gia đã cố gắng để hiểu cách nhìn, học, nhớ và lập luận được hình thành như thế nào. Sự kiện những chiếc máy tính có thể sử dụng được vào đầu những năm 50 của thế kỉ XX đã làm các nhà tri thức thay đổi hướng suy nghĩ. Rất nhiều người cho rằng: “những trí tuệ siêu điện tử” mới này đã cho ta dự đoán được tiềm năng của trí tuệ. AI thực sự khó hơn rất nhiều so với ban đầu mọi người nghĩ.
Hiện nay AI đã chuyển hướng sang nhiều lĩnh vực nhỏ, từ các lĩnh vực có mục đích chung chung như nhận thức, lập luận, tư duy logic đến những công việc cụ thể như đánh cờ, cung cấp định lý toán học, làm thơ và chuẩn đoán bệnh. Thường, các nhà khoa học trong các lĩnh vực khác cũng nghiêng về trí tuệ nhân tạo. Trong lĩnh vực này họ thấy các phương tiện làm việc, vốn từ vựng được hệ thống hoá, tự động hoá: các nhiệm vụ trí tuệ là công việc mà họ sẽ có thể cống hiến cả đời. Đây thực sự là một ngành rất phổ biến.
Tư duy như con người: phương pháp nhận thức Nếu muốn một chương trình máy tính có khả năng suy nghĩ như con người, chúng ta phải tìm hiểu con người đã tư duy như thế nào? Có một số tiêu chí xác định như thế nào là suy nghĩ kiểu con người. Chúng ta cần xem công việc bên trong của bộ óc con người. Có hai phương pháp để thực hiện điều này: thứ nhất là thông qua tư duy bên trong - phải nắm bắt được suy nghĩ của con người khi làm việc - thứ hai thông qua thí nghiệm tâm lý. Khi chúng ta đã có được đầy đủ lý thuyết về tư duy thì chúng ta có thể chương trình hoá nó trên máy tính.
Nếu đầu vào/ra của chương trình và thời gian làm việc phù hợp với con người thì những chương trình tự động này có thể hoạt động theo con người. Ví dụ, Newell và Simon đã phát triển phương pháp giải quyết vấn đề GPS- General Problem Solver (Newell and Simon 1961). Đây là phương pháp đối lập với các 3 CuuDuongThanCong.com https://fb.com/tailieudientucntt nghiên cứu đương thời (như Wang (1960)) ông quan tâm đến việc có được những giải pháp đúng đắn, không quan tâm đến việc con người phải làm như thế nào. Các qui tắc tư duy Triết gia Aristote là người đầu tiên hệ thống hoá “tư duy chính xác”.
Phép tam đoạn luận của ông đưa ra kết luận đúng nếu cả tiền đề chính và tiền đề thứ là đúng. Chẳng hạn: “nếu Sô-crát là con người, mọi con người đều chết, như vậy Sô-crát sẽ chết”. Môn tư duy logic phát triển vào cuối thế kỉ XIX đầu XX. Năm 1965 các chương trình cung cấp cho chúng ta đủ những thông tin, chi tiết về một vấn đề trong tư duy logic và tìm ra phương pháp giải.
Nếu vẫn còn vấn đề chưa có cách giải thì chương trình sẽ không ngừng tìm kiếm cách giải. Môn logic truyền thống trong AI là điều mong mỏi để có được một chương trình mô tả hệ thống trí tuệ. Khởi nguồn của AI (1943 - 1956) Những công việc đầu tiên của AI được Warren McCulioch và Walter Pitts (1943) thực hiện. Họ đã nghiên cứu ba cơ sở lí thuyết: triết học cơ bản và chức năng của các nơ ron thần kinh; phân tích về các mệnh đề logic là của Russell và whitehead và cuối cùng là thuyết dự đoán của Turning.
Họ đã đề ra mô hình nơ ron nhân tạo, trong đó mỗi nơ ron được đặc trưng bởi hai trạng thái “bật”, “tắt”. McCulloch và Pitts cũng đã phát hiện: mạng nơ ron có khả năng học. Donald Hebb (1949) sử dụng luật học đơn giản tượng trưng cho việc truyền thông tin giữa các giữa các nơ ron. Đầu những năm 1950, Claude Shannon (1950) và Alan Turning (1953) đã viết chương trình đánh cờ theo cách mà Von Newman sáng chế ra máy tính.
Cùng lúc đó, hai sinh viên khoa toán trường đại học Princeton, Marvin Minsky và Dean Edmond đã xây dựng hệ thống máy tính nơ ron đầu tiên vào năm 1951 được gọi là SNARC. Nó sử dụng khoảng 3000 bóng điện tử chân không và thiết bị cơ khí tự động tính giá trị thặng dư từ chùm B-24 để mô phỏng mạng với 40 nơ ron. Nhóm thạc sĩ của Minsky nghi ngờ rằng liệu đây có được coi là một phần của toán học, nhưng Neuman một thành viên của nhóm đã cho biết rằng “nếu bây giờ nó không phải là một phần của toán học thì một ngày nào đó nó sẽ là như thế”. Thật mỉa mai, sau này Minsky lại chính là người chứng minh học thuyết này và đã bác bỏ nhiều hệ thống nghiên cứu về mạng nơ ron trong suốt những năm 1970.
Lòng say mê và tôn trọng lớn ngay từ rất sớm (1952-1969) Năm 1958 McCarthy đã định nghĩa ngôn ngữ bậc cao Lisp, và trở thành ngôn ngữ lập trình cho AI. Lisp là ngôn ngữ lập trình lâu đời thứ hai mà hiện nay vẫn sử dụng. Với Lisp, McCarthy đã có phương tiện ông cần, nhưng để đáp ứng được yêu cầu và tài nguyên tính toán là một vấn đề quan trọng. Cũng vào năm 1958, McCarthy xuất bản bài báo “Các chương trình với cách nhìn nhận chung”.
Trong bài báo này, ông bàn về chương trình tư vấn, một chương trình giả định được coi là hệ thống AI hoàn thiện đầu tiên. Giống học thuyết logic và cách chứng minh các định lý hình học, chương trình của McCarthy được thiết kế nhằm sử dụng kiến thức để nghiên cứu cách giải quyết vấn đề. Không như các chương trình khác, chương trình này là một bộ phận kiến thức của toàn bộ thế giới quan. Ông chỉ ra rằng làm thế nào để những điều rất đơn giản lại làm cho chương trình có thể khái quát được một kế hoạch đến sân bay và lên máy bay.
Chương trình này cũng được thiết kế để nó có thể chấp nhận vài chân lý mới về quá trình thực hiện bình thường. Chính vì vậy, chương trình này có được những khả năng thực hiện trong các chương trình mới mà không cần lập trình lại.com https://fb.com/tailieudientucntt Năm 1963, McCarthy đã có các nghiên cứu về sử dụng logic để xây dựng chương trình người tư vấ Chương trình này được phát triển do khám phá của Robinson về phương pháp cải cách. Những công việc đầu tiên tạo ra những hệ thống mới của McCulloch và Pitts làm cho chúng phát triển. Các phương pháp nghiên cứu của Hebb đã được Widrow ủng hộ (Widrow và Hoff, 1960; Widrow, 1962).
Họ đã đặt tên mang nơ ron là mạng của ông, và cũng được Frank Rosenblatt (1962) củng cố. Rosenblatt chứng minh rằng thuật toán mà ông nghiên cứu có thể thêm vào những khả năng của nhận thức phù hợp với bất cứ dữ liệu đầu vào nào. Những nhà nghiên cứu AI cũng đã dự đoán về những thành công sau này. Herbert Simon đã phát biểu (1957): Không phải mục đích của tôi là làm các bạn ngạc nhiên, nhưng cách đơn giản nhất để có thể khái quát là hiện nay trên thế giới, máy móc có thể suy nghĩ, có thể học và sáng tạo được.
Hơn nữa, khả năng của nó là làm việc với tiến độ cao- trong tương lai rõ ràng – cho đến khi vấn đề chúng ta có thể giải được, sẽ cùng tồn tại với tư duy của con người có thể áp dụng được. Năm 1958, ông dự đoán trong 10 năm nữa, một máy tính có thể vô địch trong môn cờ vua, và các định lý toán học mới sẽ được máy chứng minh. CÁC TIỀN ĐỀ CƠ BẢN CỦA TTNT Toàn cảnh về phương pháp giải quyết vấn đề hình thành trong thập kỉ đầu nghiên cứu AI là mục đích nghiên cứu nỗ lực liên kết các bước lập luận cơ bản với nhau để tìm ra phương pháp hoàn thiện. Các phương pháp này được coi là các phương pháp kém vì sử dụng thông tin kém về lĩnh vực.
Đối với nhiều lĩnh vực phức tạp, thì các phương pháp thực hiện lại rất kém. Cách duy nhất quanh vấn đề là sử dụng kiến thức phù hợp hơn để có bước lặp rộng hơn và để giải quyết các trường hợp nảy sinh nhất định trong các lĩnh vực nhỏ chuyên môn. Chúng ta chắc sẽ nói rằng giải quyết các vấn đề khó thì hầu như phải biết trước đáp án. Chương trình DENDRAL (Buchanan, 1969) là một ví dụ sớm tiếp cận phương pháp này.
Nó được phát triển tại Stanford, đây chính là nơi Ed Feigenbaum (một sinh viên chính qui của Herbert Simon). Bruce Buchanan (một triết gia chuyển sang làm nghiên cứu máy tính) và Joshua Lederberg (nhà nghiên cứu di truyền đoạt giải Nobel) đã hợp nhau lại để cùng suy luận, giải quyết vấn đề có cấu trúc phân tử từ những thông tin do máy đo quang phổ cung cấp. Dữ liệu đưa vào chương trình gồm các cấu trúc cơ bản của phân tử (Ví dụ C6H12NO2), và rất nhiều dải quang phổ đưa ra hàng loạt đoạn phân tử khác nhau khái quát chung khi nó cùng một lúc đưa ra các dòng điện tử. Ví dụ dải quang phổ chứa đựng một điểm nhọn tại m=15 tương ứng với một dải của đoạn methyl (CH3).
Phiên bản sơ khai của chương trình khái quát được toàn bộ cấu trúc có thể bên trong bằng phân tử và sau đó phỏng đoán bằng cách quan sát mỗi dải quang phổ, so sánh nó với quang phổ thực tế.