Trí tuệ nhân tạo

Trí tuệ nhân tạo hay trí thông minh nhân tạo (tiếng Anh: artificial intelligence hay machine intelligence, thường được viết tắt là AI) là trí tuệ được biểu diễn bởi bất cứ một hệ thống nhân tạo nào. Thuật ngữ này thường dùng để nói đến các máy tính có mục đích không nhất định và ngành khoa học nghiên cứu về các lý thuyết và ứng dụng của trí tuệ nhân tạo.

Tuy rằng trí thông minh nhân tạo có nghĩa rộng như là trí thông minh trong khoa học viễn tưởng, nó là một trong những ngành trọng yếu của tin học. Trí thông minh nhân tạo liên quan đến cách cư xử, sự học hỏi và khả năng thích ứng thông minh của máy móc. Các ví dụ ứng dụng bao gồm các tác vụ điều khiển, lập kế hoạch và lập lịch (scheduling), khả năng trả lời các câu hỏi về chẩn đoán bệnh, trả lời khách hàng về các sản phẩm của một công ty, nhận dạng chữ viết tay, nhận dạng tiếng nói và khuôn mặt. Bởi vậy, trí thông minh nhân tạo đã trở thành một môn học, với mục đích chính là cung cấp lời giải cho các vấn đề của cuộc sống thực tế. Ngày nay, các hệ thống nhân tạo được dùng thường xuyên trong kinh tế, y dược, các ngành kỹ thuật và quân sự, cũng như trong các phần mềm máy tính thông dụng trong gia đình và trò chơi điện tử.

Các trường phái trí tuệ nhân tạo

Tập tin:TOPIO 3.0.jpg

Robot TOPIO (TOSY - Việt Nam)

Robot ASIMO (HONDA - Nhật Bản)

Trí tuệ nhân tạo (TTNT) chia thành hai trường phái tư duy: TTNT truyền thống và Trí tuệ tính toán.

TTNT truyền thống hầu như bao gồm các phương pháp hiện được phân loại là các phương pháp học máy (machine learning), đặc trưng bởi hệ hình thức (formalism) và phân tích thống kê. Nó còn được biết với các tên TTNT biểu tượng, TTNT logic, TTNT ngăn nắp (neat AI) và TTNT cổ điển (Good Old Fashioned Artificial Intelligence). (Xem thêm ngữ nghĩa học.) Các phương pháp gồm có:

• Hệ chuyên gia: áp dụng các khả năng suy luận để đạt tới một kết luận. Một hệ chuyên gia có thể xử lý các lượng lớn thông tin đã biết và đưa ra các kết luận dựa trên các thông tin đó. Clippy chương trình trợ giúp có hình cái kẹp giấy của Microsoft Office là một ví dụ. Khi người dùng gõ phím, Clippy nhận ra các xu hướng nhất định và đưa ra các gợi ý.
• Lập luận theo tình huống
• Mạng Bayes

Trí tuệ tính toán nghiên cứu việc học hoặc phát triển lặp (ví dụ: tinh chỉnh tham số trong hệ thống, chẳng hạn hệ thống connectionist). Việc học dựa trên dữ liệu kinh nghiệm và có quan hệ với Trí tuệ nhân tạo phi ký hiệu, TTNT lộn xộn (scruffy AI) và tính toán mềm (soft computing). Các phương pháp chính gồm có:

• Mạng neuron: các hệ thống mạnh về nhận dạng mẫu (pattern recognition).
• Hệ mờ (Fuzzy system): các kỹ thuật suy luận không chắc chắn, đã được sử dụng rộng rãi trong các hệ thống công nghiệp hiện đại và các hệ thống quản lý sản phẩm tiêu dùng.
• Tính toán tiến hóa (Evolutionary computation): ứng dụng các khái niệm sinh học như quần thể, biến dị và đấu tranh sinh tồn để sinh các lời giải ngày càng tốt hơn cho bài toán. Các phương pháp này thường được chia thành các thuật toán tiến hóa (ví dụ thuật toán gien) và trí tuệ bầy đàn (swarm intelligence) (chẳng hạn hệ kiến).
• TTNT dựa hành vi (Behavior based AI): một phương pháp mô-đun để xây dựng các hệ thống TTNT bằng tay.

Người ta đã nghiên cứu các hệ thống thông minh lai (hybrid intelligent system), trong đó kết hợp hai trường phái này. Các luật suy diễn của hệ chuyên gia có thể được sinh bởi mạng nơ-ron hoặc các luật dẫn xuất (production rule) từ việc học theo thống kê như trong kiến trúc ACT-R.

Các phương pháp trí tuệ nhân tạo thường được dùng trong các công trình nghiên cứu khoa học nhận thức (cognitive science), một ngành cố gắng tạo ra mô hình nhận thức của con người (việc này khác với các nghiên cứu TTNT, vì TTNT chỉ muốn tạo ra máy móc thực dụng, không phải tạo ra mô hình về hoạt động của bộ óc con người).

Lịch sử

Bài chính: Lịch sử ngành trí tuệ nhân tạo

Đầu thế kỷ 17, René Descartes đã đưa ra quan điểm rằng cơ thể của động vật chỉ là các cỗ máy tinh xảo. Năm 1642 Blaise Pascal chế tạo chiếc máy tính cơ học đầu tiên. Charles Babbage và Ada Lovelace đã nghiên cứu về các máy tính cơ học có khả năng lập trình được.

Bertrand Russell và Alfred North Whitehead đã xuất bản cuốn Principia Mathematica, trong đó logic hình thức đã được cách mạng hóa. Warren McCulloch và Walter Pitts xuất bản A Logical Calculus of the Ideas Immanent in Nervous Activity năm 1943 đặt nền móng cho mạng nơ-ron.

Thập niên 1950 là thời kỳ của nhiều hoạt động trong lĩnh vực TTNT. John McCarthy thiết lập thuật ngữ "artificial intelligence" trong hội thảo đầu tiên dành cho chủ đề này. Ông còn sáng chế ngôn ngữ lập trình Lisp. Alan Turing đưa ra "Turing test" như là một phương pháp kiểm chứng hành vi thông minh. Joseph Weizenbaum xây dựng ELIZA, một chatterbot cài đặt liệu pháp tâm lý Rogerian.

Trong các thập niên 1960 và 1970, Joel Moses biểu diễn sức mạnh của suy diễn ký hiệu trong việc tích hợp các bài toán trong chương trình Macsyma, chương trình toán học sử dụng cơ sở tri thức đầu tiên thành công. Marvin Minsky và Seymour Papert xuất bản Perceptrons, trong đó chứng minh các giới hạn của các mạng nơ-ron đơn giản, và Alain Colmerauer phát triển ngôn ngữ lập trình Prolog. Ted Shortliffe biển diễn sức mạnh của các hệ thống sử dụng luật để biểu diễn tri thức và suy diễn trong các chẩn đoán và liệu pháp y học trong một chương trình mà đối khi được gọi là hệ chuyên gia đầu tiên. Hans Moravec phát triển chiếc xe đầu tiên được máy tính điều khiển tự động vượt chướng ngại vật.

Thập niên 1980, mạng nơ-ron được sử dụng rộng rãi với thuật toán truyền ngược (backpropagation), thuật toán này đã được mô tả đầu tiên bởi Paul John Werbos vào năm 1974. Thập niên 1990 đánh dấu các thành tựu chính trong nhiều lĩnh vực của TTNT và được thể hiện trong nhiều ứng dụng đa dạng. Nổi tiếng nhất là Deep Blue, một máy tính chơi cờ vua đã thắng Garry Kasparov trong một trận đấu 6 ván nổi tiếng năm 1997. DARPA tuyên bố rằng chi phí tiết kiệm được do cài đặt các phương pháp TTNT cho việc lập lịch cho các đơn vị trong Chiến tranh vùng Vịnh lần thứ nhất đã bù lại được toàn bộ đầu tư của chính phủ Mỹ cho nghiên cứu TTNT kể từ thập niên 1950.

Triết lý Trí tuệ nhân tạo

Bài chính Triết lý Trí tuệ nhân tạo

TTNT mạnh hay TTNT yếu, đó vẫn là một chủ đề tranh luận nóng hổi của các nhà triết học TTNT. Nó liên quan tới philosophy of mind và mind-body problem. Đáng chú ý nhất là Roger Penrose trong tác phẩm The Emperor's New Mind và John Searle với thí nghiệm tư duy trong cuốn Chinese room (Căn phòng tiếng Trung) khẳng định rằng các hệ thống logic hình thức không thể đạt được nhận thức thực sự, trong khi Douglas Hofstadter trong Gödel, Escher, Bach và Daniel Dennett trong Consciousness Explained ủng hộ thuyết chức năng. Theo quan điểm của nhiều người ủng hộ TTNT mạnh, nhận thức nhân tạo được coi là "chén thánh " của TTNT.

Máy tỏ ra có trí tuệ

Có nhiều ví dụ về các chương trình thể hiện trí thông minh ở một mức độ nào đó. Ví dụ:

• Twenty Questions - Một trò chơi 20 câu hỏi, trong đó sử dụng mạng nơ-ron
• The Start Project - một chương trình trả lời các câu hỏi bằng tiếng Anh.
• Brainboost - một hệ thống trả lời câu hỏi khác
• Cyc, một cơ sở tri thức với rất nhiều kiến thức về thế giới thực và khả năng suy luận logic.
• Jabberwacky, một chatterbot có khả năng học
• ALICE, một chatterbot
• Alan, một chatterbot khác
• Albert One, chatterbot nhiều mặt
• ELIZA, một chương trình giả làm bác sỹ tâm lý, phát triển năm 1966
• PAM (Plan Applier Mechanism) - một hệ thống hiểu được chuyện kể, phát triển bởi John Wilensky năm 1978.
• SAM (Script applier mechanism) - một hệ thống hiểu được chuyện kể, phát triển năm 1975.
• SHRDLU - một chương trình hiểu ngôn ngữ tự nhiên, phát triển năm 1968-1970.
• Creatures, một trò chơi máy tính với các hoạt động nhân giống, tiến hóa các sinh vật từ mức gien trở lên, sử dụng cấu trúc sinh hóa phức tạp và các bộ não là mạng nơ-ron.
• BBC news story on the creator of Creatures latest creation. Steve Grand's Lucy.
• AARON - chương trình vẽ tranh, phát triển bởi Harold Cohen.
• Eurisko - một ngôn ngữ giúp giải quyết các bài toán, trong đó có sử dụng các phương pháp heuristics, gồm cả heuristics cho việc sử dụng và thay đổi các phương pháp heuristics. Phát triển năm 1978 bởi Douglas Lenat.
• X-Ray Vision for Surgeons - một nhóm nghiên cứu xử lý ảnh y học tại đại học MIT.
• Các chương trình trò chơi backgammon và cờ vây sử dụng mạng nơ-ron.
• Talk to William Shakespeare - William Shakespeare chatbot
• Chesperito - Một chat/infobot về #windows95 channel trên mang DALnet IRC.
• Drivatar, một chương trình học cách lái xe đua bằng cách xem các xe đua khác, phát triển cho trò chơi điện tử Forza Motorsport

Các nhà nghiên cứu AI

Trên thế giới có rất nhiều các nhà nghiên cứu trí tuệ nhân tạo làm việc tại hàng trăm viện nghiên cứu và công ty. Dưới đây là một số trong nhiều nhà nghiên cứu đã có đóng góp lớn:

• Alan Turing
• Boris Katz
• Doug Lenat
• Douglas Hofstadter
• Geoffrey Hinton
• John McCarthy
• Karl Sims
• Kevin Warwick
• Igor Aleksander
• Marvin Minsky
• Seymour Papert
• Maggie Boden
• Mike Brady
• Oliver Selfridge
• Raj Reddy
• Judea Pearl
• Rodney Brooks
• Roger Schank
• Terry Winograd
• Rolf Pfeifer

Tham khảo thêm

Sách khoa học

Dưới đây là danh sách các cuốn sách (tiếng Anh) quan trọng trong ngành. Xem danh sách đầy đủ hơn tại Các ấn phẩm Trí tuệ nhân tạo quan trọng.

• Artificial Intelligence: A Modern Approach, tác giả: Stuart J. Russell và Peter Norvig ISBN 0-13-080302-2
• Gödel, Escher, Bach : An Eternal Golden Braid, tác giả: Douglas R. Hofstadter
• Understanding Understanding: Essays on Cybernetics and Cognition, tác giả: Heinz von Foerster
• In the Image of the Brain: Breaking the Barrier Between Human Mind and Intelligent Machines, tác giả: Jim Jubak
• Today's Computers, Intelligent Machines and Our Future, tác giả: Hans Moravec, Đại học Stanford
• The Society of Mind, tác giả: Marvin Minsky, ISBN 0-671-65713-5 15-3-1998
• Perceptrons: An Introduction to Computational Geometry, tác giả: Marvin Minsky and Seymour Papert ISBN 0-262-63111-3 28-12-1987
• The Brain Makers: Genius, Ego and Greed In The Quest For Machines That Think, tác giả: HP Newquist ISBN 0-672-30412-0.

Liên kết ngoài:

• John McCarthy: Proposal for the Dartmouth Summer Research Project On Artificial Intelligence. [1]
• John Searle: Minds, Brains and Programs Behavioral and Brain Sciences 3 (3): 417-457 1980. [2]

Các chủ đề có liên quan

• Danh sách máy tính hư cấu
• Danh sách người máy hư cấu

Các bài toán điển hình áp dụng các phương pháp TTNT

• Nhận dạng mẫu
  • Nhận dạng chữ cái quang học (Optical character recognition)
  • Nhận dạng chữ viết tay
  • Nhận dạng tiếng nói
  • Nhận dang khuôn mặt
• Xử lý ngôn ngữ tự nhiên, Dịch tự động(dịch máy) và Chatterbot
• Điều khiển phi tuyến và Robotics
• Computer vision, Thực tại ảo và Xử lý ảnh
• Lý thuyết trò chơi và Lập kế hoạch (Strategic planning)
• Trò chơi TTNT và Computer game bot

Các lĩnh vực khác cài đặt các phương pháp TTNT

• Tự động hóa
• Bio-inspired computing
• Điều khiển học
• Hệ thống thông minh lai
• Agent thông minh
• Điều khiển thông minh
• Suy diễn tự động
• Khai phá dữ liệu
• Cognitive robotics
• Developmental robotics
• Evolutionary robotics
• Chatbot

Liên kết ngoài

Tổng quan

• Programming:AI @ Wikibooks.org
• Giáo trình Trí tuệ nhân tạo và ứng dụng(Tiếng Việt)
• University of Berkeley AI Resources liên kết tới khoảng 869 trang web khác về TTNT
• Loebner Prize website
• Jabberwacky - môt chatterbot có khả năng học
• AIWiki - một wiki TTNT.
• AIAWiki - Các thuật toán và nghiên cứ TTNT. (tạm thời offline do vấn đề với thư rác)
• AI web category on Open Directory
• Mindpixel "The Planet's Largest Artificial Intelligence Effort"
• OpenMind CommonSense "Teaching computers the stuff we all know"
• Artificially Intelligent Ouija Board - các ví dụ sáng tạo về TTNT giống người
• Heuristics và TTNT trong tài chính và đầu tư
• SourceForge Open Source AI projects - 1139 dự án
• Ethical and Social Implications of AI en Computerization
• AI algorithm implementations and demonstrations
• Artificial Intelligence in a nutshell
• Trang nhà của Marvin Minsky
• MIT's AI Lab
• AI Lab Zurich
• Khoa Tin học tại Đại học Edinburgh
• Khoa Tin học tại Đại học Sussex
• Nhóm nghiên cứu TTNT tại Information Sciences Institute
• Why Programming is a Good Medium for Expressing Poorly Understood and Sloppily Formulated Ideas
• www.dangkynhanhieu.vn
• www.dangkythuonghieu.vn
• www.babylonlaw.com
• What is Artificial Intelligence?
• Stanford Encyclopedia of Philosophy entry on Logic and Artificial Intelligence
• Mental Matrixes, Parallel Logic
• AI Search Engine
• Chương trình mạng nơ ron đa lớp (Multi Layer Neural Network) và mạng nơ ron tự tổ chức (Self Organizing Maps) có giải thích bằng tiếng Việt

Các tổ chức liên quan

• AI Consortium
• American Association for Artificial Intelligence
• European Coordinating Committee for Artificial Intelligence
• The Association for Computational Linguistics
• Artificial Intelligence Student Union
• German Research Center for Artificial Intelligence, DFKI GmbH
• Association for Uncertainty in Artificial Intelligence
• Singularity Institute for Artificial Intelligence
• The Society for the Study of Artificial Intelligence and the Simulation of Behaviour (United Kingdom)
• AGIRI - Artificial General Intelligence Research Institute