TRÍ TUEÄ NHAÂN TAÏO Artificial Intelligent

TRÍ TUEÄ NHAÂN TAÏOArtificial Intelligent Khoa Coâng Ngheä Thoâng Tin Ñaïi Hoïc Baùch Khoa – Tp. HCM

Noäi dung moân hoïc – Giôùi thieäu • Chöông 1: Giôùi thieäu • Ngaønh Trí tueä nhaân taïo laø gì? • Muïc tieâu nghieân cöùu cuûa ngaønh Trí tueä nhaân taïo • Lòch söû hình thaønh vaø hieän traïng • Turing Test • Chöông 2: Logic vò töø • Meänh ñeà & logic vò töø • Logic vò töø döôùi goùc nhìn cuûa AI

Noäi dung moân hoïc –Caùc kyõ thuaät tìm kieám • Chöông 3:Tìm kieám treân khoâng gian traïng thaùi (State Space Search) • AI : Bieåu dieãn vaø tìm kieám • Caùc giaûi thuaät tìm kieám treân khoâng gian traïng thaùi • Depth first search (DFS) - Breath first search (BFS) • Chöông 4:Tìm kieám theo Heuristic • Heuristic laø gì? • Tìm kieám theo heuristic • Caùc giaûi thuaät Best first search (BFS), Giaûi thuaät A* • Chieán löôïc Minimax, Alpha Beta

Noäi dung moân hoïc –Kyõ thuaät phaùt trieån öùng duïng • Chöông 5:Heä luaät sinh • Tìm kieám ñeä qui • Heä luaät sinh: Ñònh nghóa vaø öùng duïng • Tìm kieám treân heä luaät sinh • Chöông 6:Heä chuyeân gia • Giôùi thieäu veà heä chuyeân gia • Moâ hình heä chuyeân gia: döï treân luaät, döïa treân frame • Phaùt trieån moät heä chuyeân gia • Chöông 7:Bieåu dieån tri thöùc • Bieåu dieån tri thöùc trong AI: vai troø vaø öùng duïng • Caùc kyõ thuaät bieåu dieån tri thöùc: semantic network, löu ñoà phuï thuoäc khaùi nieäm, frame, script

Thöïc haønh &Taøi lieäu tham khaûo • Thöïc haønh Prolog vaø CLISP • Prolog : Caùc giaûi thuaät tìm kieám • CLISP : Bieåu dieån tri thöùc • Baøi taäp lôùn • Taøi lieäu tham khaûo • Baøi giaûng “Trí tueä nhaân taïo” – ThS Nguyeãn Cao Trí – KS Leâ Thaønh Saùch • Artificial Inteligent –George F. Luget & Cilliam A. Stubblefied • Giaùo trình “Trí tueä nhaân taïo” – KS Nguyeãn Ñöùc Cöôøng • Trí tueä nhaän taïo – Nguyeãn Quang Tuaán – Haø noäi

Chöông 1: GIÔÙI THIEÄU Ngaønh Trí tueä nhaân taïo laø gì? Muïc tieâu nghieân cöùu cuûa ngaønh Trí tueä nhaân taïo Lòch söû hình thaønh vaø hieän traïng Turing Test

Ñoái töôïng nghieân cöùu cuûa AI • Ñoái töôïng nghieân cöùu cuûa ngaønh AI AI laø ngaønh nghieân cöùu veà caùc haønh xöû thoâng minh (intelligent behaviour) bao goàm: thu thaäp, löu tröõ tri thöùc, suy luaän, hoaït ñoäng vaø kyõ naêng. Ñoái töôïng nghieân cöùu laø caùc “haønh xöû thoâng minh” chöù khoâng phaûi laø “söï thoâng minh”. ‘Khoâng coù’ Söï Thoâng Minh Chæ coù Bieåu hieän thoâng minh qua haønh xöû

Söï Thoâng Minh • Thoâng minh hay Haønh xöû thoâng minh laø gì? • Haønh xöû thoâng minh: laø caùc hoaït ñoäng cuûa moät ñoái töôïng nhö laø keát quaû cuûa moät quaù trình thu thaäp, xöû lyù vaø ñieàu khieån theo nhöõng tri thöùc ñaõ coù hay môùi phaùt sinh (thöôøng cho keát quaû toát theo mong ñôïi so vôùi caùc haønh xöû thoâng thöôøng) laø bieåu hieän cuï theå, caûm nhaän ñöôïc cuûa “Söï thoâng minh” • Khaùi nieäm veà tính thoâng minh cuûa moät ñoái töôïng thöôøng bieåu hieän qua caùc hoaït ñoäng: • Söï hieåu bieát vaø nhaän thöùc ñöôïc tri thöùc • Söï lyù luaän taïo ra tri thöùc môùi döïa treân tri thöùc ñaõ coù • Haønh ñoäng theo keát quaû cuûa caùc lyù luaän • Kyõ naêng (Skill) TRI THÖÙC ???

Tri thöùc(Knowledge) • Tri thöùc laø nhöõng thoâng tin chöùa ñöïng 2 thaønh phaàn • Caùc khaùi nieäm: • Caùc khaùi nieäm cô baûn: laø caùc khaùi nieäm mang tính quy öôùc • Caùc khaùi nieäm phaùt trieån: Ñöôïc hình thaønh töø caùc khaùc nieäm cô baûn thaønh caùc khaùi nieäm phöùc hôïp phöùc taïp hôn. • Caùc phöông phaùp nhaän thöùc: • Caùc qui luaät, caùc thuû tuïc • Phöông phaùp suy dieãn, lyù luaän,.. • Tri thöùc laø ñieàu kieän tieân quyeát cuûa caùc haønh xöû thoâng minh hay “Söï thoâng minh” • Tri thöùc coù ñöôïc qua söï thu thaäp tri thöùc vaø saûn sinh tri thöùc • Quaù trình thu thaäp vaø saûn sinh tri thöùc laø hai quaù trình song song vaø noái tieáp vôùi nhau – khoâng bao giôø chaám döùt trong moät thöïc theå “Thoâng Minh”

Tri thöùc – Thu thaäp vaø saûn sinh • Thu thaäp tri thöùc: • Tri thöùc ñöôïc thu thaäp töø thoâng tin, laø keát quaû cuûa moät quaù trình thu nhaän döõ lieäu, xöû lyù vaø löu tröõ. Thoâng thöôøng quaù trình thu thaäp tri thöùc goàm caùc böôùc sau: • Xaùc ñònh lónh vöïc/phaïm vi tri thöùc caàn quan taâm • Thu thaäp döõ lieäu lieân quan döôùi daïng caùc tröôøng hôïp cuï theå. • Heä thoáng hoùa, ruùt ra nhöõng thoâng tin toång quaùt, ñaïi dieän cho caùc tröôøng hôïp ñaõ bieát – Toång quaùt hoùa. • Xem xeùt vaø giöõ laïi nhöõng thoâng tin lieân quan ñeán vaán ñeà caàn quan taâm , ta coù caùc tri thöùc veà vaán ñeà ñoù. • Saûn sinh tri thöùc: • Tri thöùc sau khi ñöôïc thu thaäp seõ ñöôïc ñöa vaøo maïng tri thöùc ñaõ coù. • Treân cô sôû ñoù thöïc hieän caùc lieân keát, suy dieãn, kieåm chöùng ñeå saûn sinh ra caùc tri thöùc môùi.

Tri thöùc – Tri thöùc sieâu caáp • “Trí thöùc sieâu caáp” (meta knowledge) hay “Tri thöùc veà Tri thöùc” Laø caùc tri thöùc duøng ñeå: • Ñaùnh giaù tri thöùc khaùc • Ñaùnh giaù keát quaû cuûa quaù trình suy dieãn • Kieåm chöùng caùc tri thöùc môùi • Phöông tieän truyeàn tri thöùc: ngoân ngöõ töï nhieân

Haønh xöû thoâng minh – Keát luaän • Haønh xöû thoâng minh khoâng ñôn thuaàn laø caùc haønh ñoäng nhö laø keát quaû cuûa quaù trình thu thaäp tri thöùc vaø suy luaän treân tri thöùc. • Haønh xöû thoâng minh coøn bao haøm • Söï töông taùc vôùi moâi tröôøng ñeå nhaän caùc phaûn hoài • Söï tieáp nhaän caùc phaûn hoài ñeå ñieàu chænh haønh ñoäng - Skill • Söï tieáp nhaän caùc phaûn hoài ñeå hieäu chænh vaø caäp nhaät tri thöùc • Tính chaát thoâng minh cuûa moät ñoái töôïng laø söï toång hôïp cuûa caû 3 yeáu toá: thu thaäp tri thöùc, suy luaän vaø haønh xöû cuûa ñoái töôïng treân tri thöùc thu thaäp ñöôïc. Chuùng hoøa quyeän vaøo nhau thaønh moät theå thoáng nhaát “ Söï Thoâng Minh” • Khoâng theå ñaùnh giaù rieâng leõ baát kyø moät khía caïnh naøo ñeå noùi veà tính thoâng minh.  THOÂNG MINH CAÀN TRI THÖÙC

Muïc tieâu nghieân cöùu cuûa ngaønh AI Trí tueä nhaân taïo nhaèm taïo ra “Maùy ngöôøi”? Muïc tieâu • Xaây döïng lyù thuyeát veà thoâng minh ñeå giaûi thích caùc hoaït ñoäng thoâng minh • Tìm hieåu cô cheá söï thoâng minh cuûa con ngöôøi • Cô cheá löu tröõ tri thöùc • Cô cheá khai thaùc tri thöùc • Xaây döïng cô cheá hieän thöïc söï thoâng minh • Aùp duïng caùc hieåu bieát naøy vaøo caùc maùy moùc phuïc vuï con ngöôøi.

Muïc tieâu cuûa AI (tt) • Cuï theå: • Kyõ thuaät: xaây döïng caùc maùy moùc coù tính thoâng minh nhaèm ñaùp öùng toát hôn nhu caàu cuûa con ngöôøi. • Khoa hoïc: xaây döïng vaø phaùt trieån caùc khaùi nieäm, thuaät ngöõ, phöông phaùp ñeå hieåu ñöôïc caùc haønh xöû thoâng minh cuûa sinh vaät. • Ñoái töôïng thöôøng ñöôïc chuù troïng phaùt trieån laø maùy tính Söï caàn thieát cuûa ngaønh AI ????? Laøm sao bieát maùy coù thoâng minh?

Turing Test:Thöû tính thoâng minh • Baøi toaùn xaùc ñònh tính thoâng minh cuûa moät ñoái töôïng • Turing test: Ai ñaây?? Maùy/ngöôøi?? Caâu hoûi Ñoái töôïng ñöôïc test Ngöôøi thöïc hieän test Ngöôøi ñoái chöùng

Turing Test:Öu - Khuyeát • Öu ñieåm • Ñem laïi quan ñieåm khaùch quan veà söï thoâng minh: Thoâng minh hay khoâng theå hieän qua caùc traû lôøi cuûa caùc caâu hoûi • Loaïi tröø caùc thaønh kieán: khoâng thích coâng nhaän tính thoâng minh cuûa maùy moùc. Söï thoâng minh chæ ñöôïc ñaùnh giaù qua caùc caâu hoûi, khoâng bò chi phoái bôûi caùc yeáu toá khaùc. • Traùnh tình traïng hieåu laàm • Khuyeát ñieåm: • Pheùp thöû taäp trung vaøo caùc coâng vieäc bieåu dieån hoaøn toaøn baèng kyù hieäu do ñoù laøm maát moät ñaëc tính raát quan troïng cuûa maùy tính laø tính toaùn chính xaùc vaø hieäu quaû • Khoâng thöû nghieäm ñöôïc caùc khaû naêng tri giaùc vaø kheùo leùo • Giôùi haïn khaû naêng thoâng minh cuûa maùy tính theo khuoân maãu con ngöôøi. Nhöng con ngöôøi chöa haún laø thoâng minh hoaøn haûo. • Khoâng coù moät chæ soá roõ raøng ñònh löôïng cho söï thoâng minh. Phuï thuoäc vaøo ngöôøi tester. Thoâng Minh?  Coøn tuøy

Lòch söû phaùt trieån cuûa AI : Giai ñoaïn coå ñieån • Giai ñoaïn coå ñieån (1950 – 1965) Ñaây laø giai ñoaïn cuûa 2 lónh vöïc chính:Game Playing (Troø chôi) vaø Theorem Proving (Chöùng minh ñònh kyù) Game Playing: döïa treân kyõ thuaät State Space Search vôùi traïng thaùi (State) laø caùc tình huoáng cuûa troø chôi. Ñaùp aùn caàn tìm laø traïng thaùi thaéng hay con ñöôøng daån tôùi traïng thaùi thaéng. Aùp duïng vôùi caùc troø chôi loaïi ñoái khaùng. Ví duï: Troø chôi ñaùnh côø vua. Coù 2 kyõ thuaät tìm kieám cô baûn: • Kyõ thuaät generate and test : chæ tìm ñöôïc 1 ñaùp aùn/ chöa chaéc toái öu. • Kyõ thuaät Exhaustive search (veùt caïn): Tìm taát caû caùc nghieäm, choïn löïa phöông aùn toát nhaát. (Buøng noå toå hôïp mn vôùi m>=10)

Lòch söû phaùt trieån cuûa AI : Giai ñoaïn coå ñieån (tt) Theorem Proving: döïa treân taäp tieân ñeà cho tröôùc, chöông trình seõ thöïc hieän chuoåi caùc suy dieån ñeå ñaït tôùi bieåu thöùc caàn chöùng minh. Neáu coù nghóa laø ñaõ chöùng minh ñöôïc. Ngöôïc laïi laø khoâng chöùng minh ñöôïc. Ví duï: Chöùng minh caùc ñònh lyù töï ñoäng, giaûi toaùn,... Vaãn döïa treân kyõ thuaät state space search nhöng khoù khaên hôn do möùc ñoä vaø quan heä cuûa caùc pheùp suy luaän: song song, ñoàng thôøi, baéc caàu,.. Coù caùc keát quaû khaù toát vaø vaãn coøn phaùt trieån ñeán ngaøy nay (Buøng noå toå hôïp mn , m>=10)

Lòch söû phaùt trieån cuûa AI- Giai ñoaïn vieãn voâng • Giai ñoaïn vieãn voâng (1965 – 1975) • Ñaây laø giai ñoaïn phaùt trieån vôùi tham voïng laøm cho maùy hieåu ñöôïc con ngöôøi qua ngoân ngöõ töï nhieân. • Caùc coâng trình nghieân cöùu taäp trung vaøo vieäc bieåu dieån tri thöùc vaø phöông thöùc giao tieáp giöõa ngöôøi & maùy baèng ngoân ngöõ töï nhieân. • Keát quaû khoâng maáy khaû quan nhöng cuõng tìm ra ñöôïc caùc phöông thöùc bieåu dieãn tri thöùc vaãn coøn ñöôïc duøng ñeán ngaøy nay tuy chöa thaät toát nhö: • Semantic Network (maïng ngöõ nghóa) • Conceptial graph (ñoà thò khaùi nieäm) • Frame (khung) • Script (kòch baûn) Vaáp phaûi trôû ngaïi veà naêng löïc cuûa maùy tính

Lòch söû phaùt trieån cuûa AI- Giai ñoaïn hieän ñaïi • Giai ñoaïn hieän ñaïi (töø 1975) • Xaùc ñònh laïi muïc tieâu mang tính thöïc tieån hôn cuûa AI laø: • Tìm ra lôøi giaûi toát nhaát trong khoaûng thôøi gian chaáp nhaän ñöôïc. • Khoâng caàu toaøn tìm ra lôøi giaûi toái öu • Tinh thaàn HEURISTIC ra ñôøi vaø ñöôïc aùp duïng maïnh meõ ñeå khaéc phuïc buøng noå toå hôïp. • Khaúng ñònh vai troø cuûa tri thöùc ñoàng thôøi xaùc ñònh 2 trôû ngaïi lôùn laø bieåu dieån tri thöùc vaø buøng noå toå hôïp. • Neâu cao vai troø cuûa Heuristic nhöng cuõng khaúng ñònh tính khoù khaên trong ñaùnh giaù heuristic. Phaùt trieån öùng duïng maïnh meõ: Heä chuyeân gia, Heä chuaån ñoaùn,.. Better than nothing

Caùc lónh vöïc öùng duïng • Game Playing: Tìm kieám / Heuristic • Automatic reasoning & Theorem proving: Tìm kieám / Heuristic • Expert System: laø höôùng phaùt trieån maïnh meõ nhaát vaø coù giaù trò öùng duïng cao nhaát. • Planning & Robotic: caùc heä thoáng döï baùo, töï ñoäng hoùa • Machine learning: Trang bò khaû naêng hoïc taäp ñeå giaûi quyeát vaán ñeà kho tri thöùc: • Supervised : Kieåm soaùt ñöôïc tri thöùc hoïc ñöôïc. Khoâng tìm ra caùi môùi. • UnSupervised:Töï hoïc, khoâng kieåm soaùt. Coù theå taïo ra tri thöùc môùi nhöng cuõng nguy hieåm vì coù theå hoïc nhöõng ñieàu khoâng mong muoán.

Caùc lónh vöïc öùng duïng (tt) • Natural Language Understanding & Semantic modelling: Khoâng ñöôïc phaùt trieån maïnh do möùc ñoä phöùc taïp cuûa baøi toaùn caû veà tri thöùc & khaû naêng suy luaän. • Modeling Human perfromance: Nghieân cöùu cô cheá toå chöùc trí tueä cuûa con ngöôøi ñeå aùp duïng cho maùy. • Language and Environment for AI:Phaùt trieån coâng cuï vaø moâi tröôøng ñeå xaây döïng caùc öùng duïng AI. • Neurol network / Parallel Distributed processing: giaûi quyeát vaán ñeà naêng löïc tính toaùn vaø toác ñoä tính toaùn baèng kyõ thuaät song song vaø moâ phoûng maïng thaàn kinh cuûa con ngöôøi.

Moâ hình phaùt trieån öùng duïng AI • Moâ hình öùng duïng Ai hieän taïi: AI = Presentation & Search Tìm kieám Search Suy luaän Heurictic Tri Thöùc Knowledge Engineering

Chöông 2: PHEÙP TOAÙN VÒ TÖØ Pheùp toaùn vò töø döôùi goùc nhìn cuûa AI Meänh ñeà Vò töø

AI & Pheùp toaùn vò töø • Taïi sao Ai phaûi nghieân cöùu pheùp toaùn vò töø? • AI  Phaùt trieån caùc chöông trình coù khaû naêng suy luaän • Suy luaän giuùp chöông trình AI bieát ñöôïc tính ñuùng/sai cuûa moät vaán ñeà naøo ñoù. • Pheùp toaùn vò töø  cung caáp moät khaû naêng trieån khai caùc quaù trình suy dieãn treân maùy tính • Phaùt trieån chöông trình AI caàn pheùp toaùn vò töø. • Pheùp toaùn vò töø ñöôïc hieän thöïc baèng ngoân ngöõ laäp trình treân maùy tính PROLOG

Meänh ñeà thöïc teá “Neáu trôøi möa thì baàu trôøi coù maây” Trôøi ñang möa Vaäy  Baàu trôøi coù maây Meänh ñeà logic P=“Trôøi möa” Q= “Baàu trôøi coù maây” Ta coù hai phaùt bieåu sau ñuùng: P Q P Vaäy theo luaät suy dieãn  Q laø ñuùng. Nghóa laø: “Baàu trôøi coù maây” AI & Pheùp toaùn vò töø: Minh hoïa 1

Meänh ñeà thöïc teá “Neáu NAM coù nhieàu tieàn thì NAM ñi mua saém” “Nam KHOÂNG ñi mua saém” Vaäy  Nam KHOÂNG coù nhieàu tieàn Meänh ñeà logic P=“Nam coù nhieàu tieàn” Q= “Nam ñi mua saém” Ta coù hai phaùt bieåu sau ñuùng: P Q  Q Vaäy theo luaät suy dieãn   P laø ñuùng. Nghóa laø: “Nam KHOÂNG coù nhieàu tieàn” AI & Pheùp toaùn vò töø: Minh hoïa 2

Pheùp toaùn meänh ñeà : Ñònh nghóa Meänh ñeà: • Meänh ñeà laø moät phaùt bieåu khai baùo • Meänh ñeà chæ nhaän moät trong hai giaù trò: ÑUÙNG (True) hoaëc SAI (False) Ví duï: • Ngaøy 01thaùng gieâng laø ngaøy teát coå truyeàn • Moân baïn ñang hoïc laø AI • Hoâm nay laø quoác khaùnh • Hoâm nay trôøi laïnh • Taïi sao phaûi hoïc AI ?

Meänh ñeà : Caùc pheùp toaùn • Bieåu thöùc meänh ñeà: laø söï keát hôïp cuûa caùc meänh ñeà bôûi caùc pheùp toaùn meänh ñeà • Caùc pheùp toaùn:  Phuû ñònh moät ngoâi  Hoäi hai ngoâi  Tuyeån hai ngoâi  Suy ra hai ngoâi = Töông ñöông hai ngoâi • Caùch ñaùnh giaù giaù trò cuûa pheùp toaùn: Baûng chaân trò Öu tieân

Meänh ñeà thöïc teá “Nam hoïc gioûi, thoâng minh, ñeïp trai” “Nam hoïc gioûi hoaëc thoâng minh” “Nam hoaëc hoïc gioûi, hoaëc ñeïp trai” “Nam thoâng mình thì hoïc gioûi” Bieåu thöùc meänhñeà P  Q  R P  Q (P  R) (P R) Q  P Meänh ñeà : Caùc pheùp toaùn – ví duï P=“Nam hoïc gioûi” ; Q=“Nam thoâng minh” ; R=“Nam ñeïp trai”

Meänh ñeà : Ngöõ nghóa • Ngöõ nghóa cuûa moät bieåu thöùc meänh ñeà laø giaù trò cuûa bieåu thöùc meänh ñeà ñoù. • Giaù trò cuûa bieåu thöùc meänh ñeà laø coù khaû naêng tính toaùn ñöôïc. Trong ñoù: • Moãi meänh ñeà ñöôïc gaùn moät giaù trò true hay false • Moãi toaùn töû ñöôïc ñaùnh giaù theo baûng chaân trò vaø thöù töï öu tieân cuûa toaùn töû. • Giaù trò cuûa bieåu thöùc meänh ñeà tính baèng caùch: • Duøng baûng chaân trò • Ñaùnh giaù ngöôïc töø node laù khi bieåu thöùc meänh ñeà ñöôïc bieåu dieãn ôû daïng caây

Meänh ñeà : Caùc töông ñöông • Caùc töông ñöông ñöôïc söû duïng thöôøng xuyeân trong quaù trình bieán ñoåi moät bieåu thöùc töø daïng naøy sang daïng khaùc. • Khaû naêng bieán ñoåi töông ñöông treân maùy tính coù theå ñöôïc laøm töï ñoäng • Caùc töông ñöông: Trong caùc töông ñöông sau A,B,C laø caùc meänh ñeà baát kyø. • Daïng phuû ñònh keùp  A = A • Daïng tuyeån A  TRUE = TRUE A  FALSE = A A  A = A A   A= TRUE • Daïng hoâäi A  TRUE = A A  FALSE = FALSE A  A = A A   A= FALSE

Daïng suy ra A  TRUE = TRUE A  FALSE = A TRUE A = A FALSE A = TRUE A  A= TRUE Daïng haáp thu A  (A  B) =A A (A  B) = A A  (A  B)= AB A  (A  B)= AB Daïng De Morgan  (A  B) = A  B  (A  B) = A  B Daïng khaùc A  B =A  B  (A  B) =A  B A  B = A  B FALSE Pheùp  vaø  coù khaû naêng keát hôïp. Pheùp  vaø  coù khaû naêng hoaùn vò. Pheùp  coù khaû naêng phaân phoái treân  A  (BC) =(AB)(AC) Pheùp  coù khaû naêng phaân phoái treân  A  (BC) =(AB)(AC) Meänh ñeà : Caùc töông ñöông (tt)

Meänh ñeà : Caùc daïng chuaån CNF & DNF • Daïng chuaånlaø keát xuaát chuaån cuûa caùc giaûi thuaät laøm vieäc vôùi pheùp toaùn meänh ñeà. • Tuyeån cô baûn: laø thaønh phaàn cô baûn hay söï keát hôïp cuûa caùc thaønh phaàn cô baûn baèng pheùp tuyeån(v) • Hoäi cô baûn: laø thaønh phaàn cô baûn hay söï keát hôïp cuûa caùc thaønh phaàn cô baûn baèng pheùp hoäi (^). • Daïng chuaån hoäi – CNF: laø thaønh phaàn tuyeån cô baûn hay caùc tuyeån cô baûn keát hôïp bôûi pheùp hoäi. • Daïng chuaån tuyeån – DNF: laø thaønh phaàn hoäi cô baûn hay caùc hoäi cô baûn keát hôïp bôûi pheùp tuyeån.

Luaät Modus Ponens (MP) A, A B  B Luaät Modus Tollens (MT) A B, BA Luaät Hoäi A,B A^B Luaät ñôn giaûn A^B  A Luaät Coäng A  AvB Luaät tam ñoaïn luaän tuyeån Av B, A B Luaät tam ñoaïn luaän giaû thieát A B,B C A C Meänh ñeà : Luaät suy dieãn & chöùng minh Luaät suy dieãn ñöôïc aùp duïng ñeå phaùt trieån caùc öùng duïng coù khaû naêng suy luaän. Suy luaän laø hoaït ñoäng thöôøng xuyeân cuûa con ngöôøi ñeå hieåu caùc lyù leõ, kieåm chöùng, phaùn ñoaùn caùc vaán ñeà.

Meänh ñeà :Luaät suy dieãn & chöùng minh – Ví duï 1 • Ta coù caùc bieåu thöùc sau: AvB, AvC,vaø A laø TRUE • Chöùng minh B^C coù trò TRUE • Ñaõ chöùng minh xong

Meänh ñeà :Luaät suy dieãn & chöùng minh – Ví duï 2 • Ta coù caùc bieåu thöùc sau laø ñuùng: AvB, A C, B D, D Chöùng minh C • Ta giaû thieát C daån ñeán false

Meänh ñeà : Luaät phaân giaûi meänh ñeà • Clause: laø tuyeån cuûa khoâng hay nhieàu thaønh phaàn cô baûn. • Daïng clause:laø hoäi cuûa moät hay nhieàu Clause • Luaät phaân giaûi meänh ñeà: PVD1, PvD2  (D1-P)v(D2-P) • D1,D2 laø tuyeån cuûa khoâng hay moät thaønh phaàn cô baûn. • P laø meänh ñeà • D1-P : laø moät clause thu ñöôïc baèng caùch xoùa boû caùc P trong D1 • D2- P : laø moät clause thu ñöôïc baèng caùch xoùa boû caùc P trong D2

Meänh ñeà : Luaät phaân giaûi meänh ñeà (tt) • Luaät phaân giaûi baûo toaøn tính Unsatisfiable • S laø unsatisfiable  Rn(S)cuõng unsatisfiable R: luaät phaân giaûi, n soá laàn aùp duïng R treân S, n>0 • ÖÙng duïng cuûa luaät phaân giaûi : duøng ñeå chöùng minh: Coù S laø taäp caùc clause, duøng S chöùng minh bieåu thöùc meänh ñeà W • Phöông phaùp: • Thaønh laäp phuû ñònh cuûa W • Ñöa W veà daïng clause • Theâm clause trong böôùc ii vaøo S thaønh laäp S1 • Duøng luaät phaân giaûi treân S1 ñeå daãn ra clause roãng.

Meänh ñeà : Luaät phaân giaûi meänh ñeà - Ví duï • Cho ñoaïn sau: “ Nam ñeïp trai, giaøu coù. Do vaäy, Nam hoaëc laø phung phí hoaëc laø nhaân töø vaø giuùp ngöôøi. Thöïc teá, Nam khoâng phung phí hoaëc cuõng khoâng keâu caêng.” “Do vaäy, coù theå noùi Nam laø ngöôøi nhaân töø” • Kieåm chöùng keát quaû suy luaän treân, baèng luaät phaân giaûi.

Meänh ñeà : Luaät phaân giaûi meänh ñeà - Ví duï • (i) Chuyeån sang meänh ñeà: • P1 = “Nam ñeïp trai.” • P2 = “Nam giaøu coù.” • P3 = “Nam phung phí.” • P4 = “Nam keâu caêng.” • P5 = “Nam nhaân töø.” • P6 = “Nam giuùp ngöôøi.” Caùc bieåu thöùc thaønh laäp ñöôïc töø ñoaïn treân: • Wff1 = P1 ^ P2 • Wff2 = (P1 ^ P2) => (P3 ^ (P5 ^ P6)) v (P3 ^ (P5 ^ P6)) • Wff3 = P3 ^ P4 Wff4 = P5 Bieåu thöùc caàn chöùng minh.

Meänh ñeà : Luaät phaân giaûi meänh ñeà - Ví duï • (ii) Ñöa veà daïng clause: • Wff1, sinh ra hai clause: C1 = P1 C2 = P2 • Wff2 = (P1 ^ P2) v ((P3 ^ (P5 ^ P6)) v (P3 ^ (P5 ^ P6)) ) ……………………………………… = (P1 v P2 v P3 v P3 v P6) ^ (P1 v P2 v P5 v P3 v P6)^(P1 v P2 v P3 v P3 v P5) ^ (P1 v P2 v P5 v P3 v P5) ^ (P1 v P2 v P3 v P5 v P6)^ (P1 v P2 v P5 v P5 v P6) ^(P1 v P2 v P3 v P3 v P6) ^ (P1 v P2 v P5 v P3 v P6) Sinh ra caùc clause: C3 = (P1 v P2 v P6) C4 = (P1 v P2 v P5 v P3 v P6) C5 = (P1 v P2 v P3 v P5) C6 = (P1 v P2 v P3 v P5) C7 = (P1 v P2 v P3 v P5 v P6) C8 = (P1 v P2 v P5 v P6) C9 = (P1 v P2 v P3 v P6) C10 =(P1 v P2 v P5 v P3 v P6) • Wff3 sinh ra caùc clause: C11 = P3 C12 = P4 C13 = P5 (goàm caû böôùc laáy phuû ñònh keát luaän)

TT Clauses Luaät aùp duïng 1 P1 P 2 P2 P 3 P1 v P2 v P6 P 4 P1 v P2 v P5 v P3 v P6 P 5 P1 v P2 v P3 v P5 P 6 P1 v P2 v P3 v P5 P 7 P1 v P2 v P3 v P5 v P6 P 8 P1 v P2 v P5 v P6 P 9 P1 v P2 v P3 v P6 P 10 P1 v P2 v P5 v P3 v P6 P 11. P3 P TT Clauses Luaät aùp duïng 12. P4 P 13 P5 P 14 P2 v P6 1,2, R 15 P6 2, 14, R 16 P1 v P2 v P5 v P3 10,15,R 17 P2 v P5 v P3 1,16,R 18 P5 v P3 2,17, R 19 P3 13, 18, R 20  11, 19, R ÑAÕ CHÖÙNG MINH Meänh ñeà : Luaät phaân giaûi meänh ñeà - Ví duï • iii) Aùp duïng luaät phaân giaûi treân caùc clause:

Logic Vò töø:Taïi sao? • Pheùp toaùn meänh ñeà  suy dieãn töï ñoäng nhöng chöa ñuû khi caàn phaûi truy caäp vaøo thaønh phaàn nhoû trong caâu, duøng bieán soá trong caâu. Ví duï: “Moïi sinh vieân tröôøng ÑHBK ñeàu coù baèng tuù taøi. Lan khoâng coù baèng tuù taøi. Do vaäy, Lan khoâng laø sinh vieân tröôøng ÑHBK” “Lan” laø moät ñoái töôïng cuï theå cuûa “SV tröôøng ÑHBK” – khoâng theå ñaëc taû ñöôïc “quan heä” naøy trong meänh ñeà ñöôïc maø chæ coù theå laø: “LAN laø sinh vieân tröôøng ÑHBK thì Lan coù baèng tuù taøi. Lan khoâng coù baèng tuù taøi. Do vaäy, Lan khoâng laø sinh vieân tröôøng ÑHBK” • Meänh ñeà phaûi giaûi quyeát baèng caùch lieät keâ taát caû caùc tröôøng hôïp  Khoâng khaû thi • Do ñoù, chuùng ta caàn moät Logic khaùc hôn laø pheùp toaùn meänh ñeà: PHEÙP TOAÙN VÒ TÖØ

Vò töø:Ñònh nghóa • Vò töø laø moät phaùt bieåu noùi leân quan heä giöõa moät ñoái töôïng vôùi caùc thuoäc tính cuûa noù hay quan heä giöõa caùc ñoái töôïng vôùi nhau. Vò töø ñöôïc bieåu dieãn bôûi moät teân ñöôïc goïi laø teân vò töø, theo sau noù laø moät danh saùch caùc thoâng soá. Ví duï: + Phaùt bieåu: “Nam laø sinh vieân tröôøng ÑHBK” + Bieåu dieãn: sv_bk(“Nam”) YÙ nghóa: ñoái töôïng teân laø “Nam” coù thuoäc tính laø “sinh vieân tröôøng ÑHBK”.

Vò töø:Bieåu dieãn vò töø – Cuù phaùp • Chuùng ta coù bao nhieâu caùch bieåu dieãn ñuùng cuù phaùp cho phaùt bieåu noùi treân?  Khoâng bieát bao nhieâu nhöng chaéc chaén nhieàu hôn 1  Ví duï chuùng ta coù theå thay ñoåi caùc teân vò töø thaønh caùc teân khaùc nhau nhö : sinhvien_bk, sinhvien_bachkhoa, … Taát caû chuùng ñeàu ñuùng cuù phaùp. Moät soá quy öôùc/ chuù yù khi bieãu dieãn: • Khoâng moâ taû nhöõng vò töø thöøa, coù theå suy ra töø moät taäp caùc vò töø khaùc. Hình thöùc thöøa cuõng töông töï dö (thöøa) döõ lieäu khi thieát keá CSDL. • Teân vò töø phaûi coù tính gôïi nhôù. Cuï theå, trong ví duï treân chuùng ta coù theå bieåu dieãn bôûi q(“Nam”), nhöng roõ raøng caùch naøy khoâng maáy thaân thieän vaø deã nhôù. Baïn coù bieát q(“Nam”) coù nghóa gì ???

Vò töø:Bieåu dieãn vò töø – Cuù phaùp (tt) Daïng vò töø: teân_vò_töø(term1, term2, …, termn) • Teân vò töø: [a..z](a..z| A..Z| 0..9|_)* Baét ñaàu bôûi moät kyù töï chöõ thöôøng. Ví duï: ban_than, banThan,bAN_THAN,… • Term coù theå laø: Haèng,Bieán, Bieåu thöùc haøm. • Haèng: coù theå haèng chuoåi hay haèng soá. Haèng chuoåi: [“](a..z| A..Z| 0..9|_)*[“] hay [a..z](a..z| A..Z| 0..9|_)* Ví duï: “Nam”, “nam”, “chuoi”, nam, chuoi, qua,… Haèng soá: (0..9)*Ví duï: 10, 32,.. • Bieán: [A..Z](a..z| A..Z| 0..9|_)* Ví duï: Nguoi, NGUOI,.. • Bieåu thöùc haøm coù daïng: teân_haøm(term1, term2, …, termk) Trong ñoù Teân haøm = [a..z ](a..z| A..Z| 0..9|_)*

Vò töø : Bieåu thöùc vò töø • Bieåu thöùc Vò töø: laø söï keát hôïp cuûa caùc vò töø bôûi caùc pheùp toaùn vò töø. • Caùc pheùp toaùn:  Phuû ñònh - moät ngoâi. X Vôùi moïi - moät ngoâi X Toàn taïi - moät ngoâi ^ Hoäi - hai ngoâi. v Tuyeån - hai ngoâi. => Suy ra - hai ngoâi. = Töông ñöông - hai ngoâi. Öu tieân

Vò töø: Caùc bieåu thöùc vò töø ñuùng • Bieåu thöùc vò töø ñuùng ñöôïc kyù hieäu wff. • Bieåu thöùc cô baûn: Coù theå laø moät vò töø , moät ñaïi dieän trò TRUE (trò laø T - ñuùng), moät ñaïi dieän trò FALSE (trò laø F - sai). • Moät bieåu thöùc ñuùng cuù phaùp ñöôïc ñònh nghóa nhö sau: Wff = “Bieåu thöùc cô baûn” | wff |wff ^ wff |wff v wff |wff=>wff |wff = wff |(wff) |X wff |X wff Vôùi • X : Laø moät bieán. •  : Löôïng töø vôùi moïi. •  : Löôïng töø toàn taïi.

TRÍ TUEÄ NHAÂN TAÏO Artificial Intelligent