Bài giảng môn Trí tuệ nhân tạo - Nguyễn Nhật Quang

Trí Tuệ Nhân Tạo (IT4040) Trường Đại học Bách Khoa Hà Nội Viện Công nghệ Thông tin và Truyền thông Năm học 2018-2019 Nguyễn Nhật Quang quang.nguyennhat@hust.edu.vn Nội dung môn học: ◼ Giới thiệu về Trí tuệ nhân tạo ◼ Tác tử ❑ Định nghĩa ❑ Môi trường công việc ❑ Các kiểu môi trường ❑ Các kiểu tác tử ◼ Giải quyết vấn đề: Tìm kiếm, Thỏa mãn ràng buộc ◼ Logic và suy diễn ◼ Biểu diễn tri thức ◼ Biểu diễn thông tin không chắc chắn ◼ Học máy 2 Trí tuệ nhân tạo – Artificial intelligence Tác tử - Định nghĩa ◼ Tác tử là bất cứ cái gì (con người, người máy, software robots, các bộ ổn nhiệt,) có khả năng cảm nhận (nhận 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: các loại động cơ (motors) 3 Trí tuệ nhân tạo – Artificial intelligence Tác tử và Môi trường ◼ 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 trúc + Chương trình 4 Trí tuệ nhân tạo – Artificial intelligence Ví 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 5 Trí tuệ nhân tạo – Artificial intelligence Tác tử máy hút bụi Bảng hành động của tác tử máy hút bụi Chuỗi các nhận thức Hành động [A, Sạch] Di chuyển sang phải [A, Bẩn] Hút bụi [B, Sạch] Di chuyển sang trái [B, Bẩn] Hút bụi [A, Sạch], [A, Sạch] Di chuyển sang phải [A, Sạch], [A, Bẩn] Hút bụi . . . function Reflex-Vacuum-Agent( [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 6 Trí tuệ nhân tạo – Artificial intelligence Tác tử hợp lý (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 hành động đúng (hợp lý) là hành động giúp 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 độ thành công trong hoạt động của một tác 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, mức độ tiếng ồn gây ra, 7 Trí tuệ nhân tạo – Artificial intelligence Tác tử hợp lý (2) ◼ Tác tử hợp lý ❑ 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 8 Trí tuệ nhân tạo – Artificial intelligence Tác tử hợp lý (3) ◼ Sự hợp lý  Sự thông suốt mọi thứ ❑ Sự thông suốt mọi thứ = Biết tất cả mọi 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 thực hiện các hành động nhằm thay đổi các nhận thức trong tương lai, với mục đích thu được các thông tin hữu ích (ví dụ: thu thập thông tin, khám phá tri thức) ◼ Tác tử tự trị (autonomous agent) là một tác tử mà các hành động của nó được quyết định bởi chính kinh nghiệm của tác tử đó (cùng với khả năng học và thích nghi) 9 Trí tuệ nhân tạo – Artificial intelligence Môi trường công việc – PEAS (1) ◼ PEAS ❑ Performance measure: Tiêu chí đánh giá hiệu quả hoạt động ❑ Environment: Môi trường xung quanh ❑ Actuators: Các bộ phận hành động ❑ Sensors: Các bộ phận cảm biến ◼ Để thiết kế một tác tử thông minh (hợp lý), trước tiên cần phải xác định (thiết lập) các giá trị của các thành phần của PEAS 10 Trí tuệ nhân tạo – Artificial intelligence Môi trường công việc – PEAS (2) ◼ Ví dụ: Thiết kế một tác tử lái xe taxi tự động ❑ Đánh giá hiệu quả hoạt động (P): an toàn, nhanh, đúng luật giao thông, mức độ hài lòng của khách hàng, tối ưu lợi nhuận, ❑ Môi trường xung quanh (E): các con đường (phố), các phương tiện khác cùng tham gia giao thông, những người đi bộ, các khách hàng, ❑ Các bộ phận hành động (A): bánh lái, chân ga, phanh, đèn tín hiệu, còi xe, ❑ Các bộ phận cảm biến (S): máy quay (cameras), đồng hồ tốc độ, GPS, đồng hồ đo khoảng cách quãng đường, các bộ cảm biến động cơ, 11 Trí tuệ nhân tạo – Artificial intelligence Môi trường công việc – PEAS (3) ◼ Ví dụ: Thiết kế một tác tử chuẩn đoán y tế ❑ Đánh giá hiệu quả hoạt động (P): mức độ sức khỏe của bệnh nhân, cực tiểu hóa các chi phí, các việc kiện cáo, ❑ Môi trường xung quanh (E): bệnh nhân, bệnh viện, nhân viên y tế, ❑ Các bộ phận hành động (A): hiển thị trên màn hình các câu hỏi, các xét nghiệm, các chuẩn đoán, các điều trị, các chỉ dẫn, ❑ Các bộ phận cảm biến (S): bàn phím để nhập vào các thông tin về triệu chứng, các trả lời của bệnh nhân đối với các câu hỏi, 12 Trí tuệ nhân tạo – Artificial intelligence Môi trường công việc – PEAS (4) ◼ Ví dụ: Thiết kế một tác tử nhặt đồ vật ❑ Đánh giá hiệu quả hoạt động (P): tỷ lệ (bao nhiêu phần trăm) các đồ vật được đặt vào đúng các thùng ❑ Môi trường xung quanh (E): dây chuyền chuyển động trên đó có các đồ vật, các thùng đựng ❑ Các bộ phận hành động (A): cánh tay và bàn tay được kết nối ❑ Các bộ phận cảm biến (S): máy quay (camera), các bộ cảm biến các góc độ (các hướng) 13 Trí tuệ nhân tạo – Artificial intelligence Môi trường công việc – PEAS (5) ◼ Ví dụ: Thiết kế một tác tử dạy tiếng Anh tương tác ❑ Đánh giá hiệu quả hoạt động (P): cực đại hóa điểm thi tiếng Anh của học viên ❑ Môi trường xung quanh (E): một nhóm học viên ❑ Các bộ phận hành động (A): hiển thị màn hình các bài tập, các gợi ý, sửa (chữa) bài tập ❑ Các bộ phận cảm biến (S): bàn phím 14 Trí tuệ nhân tạo – Artificial intelligence Môi trường công việc – PEAS (6) ◼ Ví dụ: Thiết kế một tác tử lọc thư rác (spam emails filtering) ❑ Đánh giá hiệu quả hoạt động (P): khả năng lọc thư rác (amount of error: false positives, false negatives) ❑ Môi trường xung quanh (E): email server and clients ❑ Các bộ phận hành động (A): đánh dấu thư rác, gửi thông báo ❑ Các bộ phận cảm biến (S): nhận và phân tích nội dung các emails 15 Trí tuệ nhân tạo – Artificial intelligence Các kiểu môi trường (1) ◼ Có thể quan sát được hoàn toàn (hay có thể quan sát được một phần)? ❑ Các bộ cảm biến của một tác tử cho phép nó truy cập tới trạng thái đầy đủ của môi trường tại mỗi thời điểm ◼ Xác định (hay ngẫu nhiên)? ❑ Trạng thái tiếp theo của môi trường được xác định hoàn toàn dựa trên trạng thái hiện tại và hành động của tác tử (tại trạng thái hiện tại này) ❑ Nếu một môi trường là xác định, ngoại trừ đối với các hành động của các tác tử khác, thì gọi là môi trường chiến lược 16 Trí tuệ nhân tạo – Artificial intelligence Các kiểu môi trường (2) ◼ Phân đoạn (hay liên tiếp)? ❑ Lịch sử kinh nghiệm của tác tử được chia thành các giai đoạn (chương/hồi) ❑ Mỗi giai đoạn bao gồm việc nhận thức của tác tử và hành động mà nó thực hiện ❑ Ở mỗi giai đoạn, việc lựa chọn hành động để thực hiện chỉ phụ thuộc vào giai đoạn đó (không phụ thuộc vào các giai đoạn khác) ◼ Tĩnh (hay động)? ❑ Môi trường không thay đổi trong khi tác tử cân nhắc (xem nên đưa ra hành động nào) ❑ Môi trường bán động (semi-dynamic) là môi trường mà khi thời gian trôi qua thì nó (môi trường) không thay đổi, nhưng hiệu quả hoạt động của tác tử thì thay đổi ◼ Ví dụ: Các chương trình trò chơi có tính giờ 17 Trí tuệ nhân tạo – Artificial intelligence Các kiểu môi trường (2) ◼ Rời rạc (hay liên tục)? ❑ Tập các nhận thức và các hành động là hữu hạn, được định nghĩa phân biệt rõ ràng ◼ Tác tử đơn lẻ (hay đa tác tử)? ❑ Một tác tử hoạt động độc lập (không phụ thuộc / liên hệ với các tác tử khác) trong một môi trường 18 Trí tuệ nhân tạo – Artificial intelligence Các kiểu môi trường – Ví dụ Chơi cờ Chơi cờ không Lái xe taxi tính giờ tính giờ Quan sát đầy đủ? có có không Xác định? chiến lược chiến lược không Phân đoạn? không không không Tĩnh? bán động có không Rời rạc? có có không Tác tử đơn? không không không ◼ Kiểu của môi trường có ảnh hưởng quyết định đối với việc thiết kế tác tử ◼ Môi trường trong thực tế thường có các đặc điểm: chỉ có thể quan sát được một phần, ngẫu nhiêu, liên tiếp, thay đổi (động), liên tục, đa tác tử 19 Trí tuệ nhân tạo – Artificial intelligence Các kiểu tác tử ◼ 4 kiểu tác tử cơ bản ❑ Tác tử phản xạ đơn giản (simple reflex agents) ❑ Tác tử phản xạ dựa trên mô hình (model-based reflex agents) ❑ Tác tử dựa trên mục tiêu (goal-based agents) ❑ Tác tử dựa trên lợi ích (utility-based agents) 20 Trí tuệ nhân tạo – Artificial intelligence Tác tử phản xạ đơn giản (1) Tác tử phản xạ đơn giản: →Hành động theo một quy tắc (luật) có điều kiện phù hợp với trạng thái hiện thời (của môi trường) 21 function SIMPLE-REFLEX-AGENT(percept) static: rules (tập các luật có dạng: điều kiện-hành động) state  INTERPRET-INPUT(percept) rule  RULE-MATCH(state, rules) action  RULE-ACTION[rule] return action Trí tuệ nhân tạo – Artificial intelligence Tác tử phản xạ đơn giản (2) 22 Trí tuệ nhân tạo – Artificial intelligence Tác tử phản xạ dựa trên mô hình (1) Tác tử phản xạ dựa trên mô hình: ❑ Sử dụng một mô hình nội bộ để giám sát trạng thái hiện tại của môi trường ❑ Lựa chọn hành động: giống như đối với tác tử phản xạ đơn giản 23 function REFLEX-AGENT-WITH-STATE(percept) static: state (mô tả trạng thái hiện tại của môi trường) rules (tập các luật có dạng: điều kiện-hành động) action (hành động gần nhất) state UPDATE-STATE(state, action, percept) rule  RULE-MATCH(state, rules) action  RULE-ACTION[rule] return action Trí tuệ nhân tạo – Artificial intelligence Tác tử phản xạ dựa trên mô hình (2) 24 Trí tuệ nhân tạo – Artificial intelligence Tác tử dựa trên mục tiêu (1) ◼ Biết về trạng thái hiện tại của môi trường: chưa đủ → Cần biết thêm thông tin về mục tiêu ❑Trạng thái hiện tại của môi trường: Ở một ngã tư, xe taxi có thể rẽ trái, rẽ phải, hoặc đi thẳng ❑Thông tin về mục tiêu: xe taxi cần đi tới đích đến của hành khách ◼ Tác tử dựa trên mục tiêu ❑Theo dõi trạng thái hiện tại của môi trường ❑Lưu giữ một tập các mục tiêu (cần đạt được) ❑Chọn hành động cho phép (rốt cuộc) sẽ đạt đến các mục tiêu 25 Trí tuệ nhân tạo – Artificial intelligence Tác tử dựa trên mục tiêu (2) 26 Trí tuệ nhân tạo – Artificial intelligence Tác tử dựa trên lợi ích (1) ◼ Trong nhiều môi trường, thông tin về các mục tiêu không đủ để đánh giá hiệu quả của các hành động ❑Có rất nhiều chuỗi các hành động cho phép taxi đi đến đích (tức là đạt đến mục tiêu) ❑Nhưng: chuỗi hành động nào nhanh hơn, an toàn hơn, đáng tin cậy hơn, chi phí thấp hơn? ◼ Cần sự đánh giá lợi ích đối với tác tử ◼ Hàm lợi ích (utility function) ❑Ánh xạ từ chuỗi các trạng thái của môi trường tới một giá trị số thực (thể hiện mức lợi ích đối với tác tử) 27 Trí tuệ nhân tạo – Artificial intelligence Tác tử dựa trên lợi ích (2) 28 Trí tuệ nhân tạo – Artificial intelligence Tác tử có khả năng học (1) ◼ Khả năng học cho phép tác tử cải thiện hiệu quả hoạt động của nó ◼ 4 thành phần tạo nên một tác tử có khả năng học ❑ Thành phần hành động: đảm nhiệm việc lựa chọn các hành động ❑ Thành phần đánh giá (bình luận): đánh giá hiệu quả hoạt động ❑ Thành phần học: giúp cải thiện hiệu quả hoạt động - dựa trên các đánh giá, để thay đổi (cải thiện) thành phần hành động ❑ Thành phần sản sinh kinh nghiệm: có nhiệm vụ đề xuất các hành động giúp sản sinh ra (dẫn đến) các kinh nghiệm mới 29 Trí tuệ nhân tạo – Artificial intelligence Tác tử có khả năng học (2) 30 Trí tuệ nhân tạo – Artificial intelligence Cơ sở tri thức của tác tử ◼ Một cơ sở tri thức (a knowledge base) là một tập các mệnh đề (phát biểu) được biểu diễn trong một ngôn ngữ hình thức, cung cấp tri thức (hiểu biết) cho một tác tử ◼ Tác tử khai thác cơ sở tri thức (mà nó sở hữu) trong quá trình đưa ra các hành động ◼ Các tác tử có thể được xem xét ở mức ❑ Tri thức: Tác tử biết những gì? Các mục tiêu của tác tử là gì? ❑ Cài đặt hệ thống: Các cấu trúc dữ liệu trong cơ sở tri thức? Các giải thuật sử dụng các tri thức này? ◼ Tác tử cần có khả năng ❑ Thu thập (cập nhật) các tri thức mới ❑ Cập nhật việc biểu diễn (bên trong tác tử) đối với môi trường xung quanh ❑ Suy diễn ra các thuộc tính ẩn của môi trường xung quanh ❑ Suy luận để đưa ra các hành động hợp lý 31 Trí tuệ nhân tạo – Artificial intelligence Đa tác tử (1) ◼ Môi trường hoạt động: Cộng tác (hợp tác) hay là Cạnh tranh (đối kháng)? ◼ Trong nhiều bài toán thực tế, môi trường hoạt động luôn thay đổi (biến động) → tác tử cần cập nhật ◼ Cần một mô hình biểu diễn kế hoạch của các tác tử khác ◼ Các tác tử cộng tác ❑ Cùng chia sẻ các mục tiêu hoặc các kế hoạch ❑ Ví dụ: Lập kế hoạch (cho hoạt động nhóm) trong trò chơi tennis đánh đôi ❑ Các cơ chế cộng tác: Phân tách và phân phối các nhiệm vụ cho mỗi tác tử 32 Trí tuệ nhân tạo – Artificial intelligence Đa tác tử (2) ◼ Các tác tử cạnh tranh ❑ Ví dụ: chơi cờ ❑ Mỗi tác tử phải nhận biết được sự tồn tại (và hoạt động) của các tác tử khác ❑ Mỗi tác tử tính toán (dự đoán) được các kế hoạch của (một số) các tác tử khác ❑ Mỗi tác tử tính toán (dự đoán) được ảnh hưởng của các kế hoạch của các tác tử khác đối với kế hoạch của bản thân nó ❑ Mỗi tác tử quyết định hành động tối ưu đối với dự đoán ảnh hưởng này 33 Trí tuệ nhân tạo – Artificial intelligence Tác tử - Tổng kết ◼ Tác tử tương tác với môi trường thông qua các bộ phận cảm biến và các bộ phận hành động ◼ Một tác tử hợp lý sẽ cực đại hóa hiệu quả hoạt động của nó ◼ Hàm tác tử mô tả các hành động mà tác tử thực hiện trong các tình huống ◼ Các chương trình tác tử cài đặt (thực hiện) các hàm tác tử ◼ Các mô tả PEAS xác định môi trường công việc ◼ Các môi trường được phân loại dựa theo các tiêu chí: Có thể quan sát được? Xác định? Phân đoạn? Tĩnh? Rời rạc? Tác tử đơn lẻ? ◼ Các kiến trúc tác tử cơ bản: Phản xạ đơn giản, Dựa trên mô hình, Dựa trên mục tiêu, Dựa trên lợi ích 34 Trí tuệ nhân tạo – Artificial intelligence