Bài giảng Trí tuệ nhân tạo - Chương 2: Tác tử - Nguyễn Nhật Quang
Trí Tuệ Nhân Tạo
Nguyễn Nhật Quang
Viện Công nghệ Thông tin và Truyền thông
Trường Đại học Bách Khoa Hà Nội
Năm học 2009-2010
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
Suy diễn với tri thức không chắc chắn
Học máy
Lập kế hoặch
Trí tuệ nhân tạo
2
Tác tử - Định nghĩa
Tác tử là bất cứ cái gì (con người, người máy, software
robots, các bộ ổn nhit,…) có khả năcảm nhn (nhn biế
môi trường xung quanh nó thông qua các bộ phận cảm biến
(sensors) và hành động phù hợp theo môi trường đó thông
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)
Trí tuệ nhân tạo
3
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
Trí tuệ nhân tạo
4
Ví dụ: Thế giới của máy hút bụi
Ví trí và mức độ sạch sẽ
Ví dụ: [A, Bẩn], [B, Sạch]
Các hành động
Di chuyển (máy hút bụi) sang trái, sang phải, hút bụi, hoặc không
Trí tuệ nhân tạo
5
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
Hút bụi
[A, Bẩn]
[B, Sạch]
Di chuyển sang trái
Hút bụi
[B, Bẩn]
[A, Sạch], [A, Sạch]
. . .
Di chuyển sang phải
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
Trí tuệ nhân tạo
6
Tác tử hợp lý (1)
Tác tử cần phấn đấu để “làm đúng việc cần làm”, 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, …
Trí tuệ nhân tạo
7
Tác tử hợp lý (2)
Tác tử h
Với mỗi chuỗi nhận thức có được,
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
8
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)
Trí tuệ nhân tạo
9
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
Trí tuệ nhân tạo
10
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,…
Trí tuệ nhân tạo
11
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, …
Trí tuệ nhân tạo
12
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)
Trí tuệ nhân tạo
13
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
bài tập, các gợi ý, sửa (chữa) bài tập
Trí tuệ nhân tạo
14
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
Trí tuệ nhân tạo
15
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
Phân đoạn (hay liên tiếp)?
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
giai đoạn đó (không phụ thuộc vào các giai đoạn khác)
Trí tuệ nhân tạo
16
Các kiểu môi trường (2)
Tĩnh (hay động)?
đưa ra hành động nào)
Môi trường bán động (semi-dynamic) là môi trường mà khi thời
hoạt động của tác tử thì thay đổi
Ví dụ: các chương trình trò chơi có tính giờ
Rời rạc (hay liên tục)?
Một tập hữu hạn các nhận thức và các hành động, 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
Trí tuệ nhân tạo
17
Các kiểu môi trường – Ví dụ
Chơi cờ
tính giờ
Chơi cờ không Lái xe taxi
tính giờ
Quan sát đầy đủ?
Xác định?
có
có
không
không
không
không
không
chiến lược
bán động
có
chiến lược
có
Tĩnh?
Rời rạc?
có
Tác tử đơn?
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
Trí tuệ nhân tạo
18
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)
Trí tuệ nhân tạo
19
Tác tử phản xạ đơn giản (1)
Trí tuệ nhân tạo
20
Tải về để xem bản đầy đủ
33 trang
23460
Free
Bạn đang xem 20 trang mẫu của tài liệu "Bài giảng Trí tuệ nhân tạo - Chương 2: Tác tử - Nguyễn Nhật Quang", để tải tài liệu gốc về máy hãy click vào nút Download ở trên
File đính kèm:
- bai_giang_tri_tue_nhan_tao_chuong_2_tac_tu_nguyen_nhat_quang.pdf
