GIỚI THIỆU HỌC PHẦN
CÁC HỆ THỐNG THÔNG MINH
Intelligent Systems
MỤC ĐÍCH & YÊU CẦU
• MỤC ĐÍCH: Trang bị kiến thức cơ bản cho xây dựng
một hệ thống thông minh nhân tạo
• YÊU CẦU: Ngƣời học phải có đƣợc các tri thức, kỹ
năng sau:
– Hiểu một hệ thống thông minh nhân tạo là gì
– Hiểu các phƣơng pháp tiếp cận để xây dựng một hệ thống
thông minh
– Nắm vững phƣơng pháp lập kế hoạch

NỘI DUNG, PP. HỌC & PP. ĐÁNH GIÁ
• NỘI DUNG
1. Tổng quan về một hệ thống thông minh
2. Phƣơng pháp tiếp cận xây dựng hệ thống thông minh
3. Lập kế hoạch
4. Học
• PHƢƠNG PHÁP
– Thuyết trình, bài tập,
• ĐÁNH GIÁ:
– Kiểm tra giũa kỳ: 30%, trắc nghiệm
– Thi cuối kỳ 70%, trắc nghiệm
TÀI LIỆU THAM KHẢO
1. Intelligent Systems: Architecture, Design, Control by James S. Albus and
Alexander M. Meystel (Hardcover - Aug 7, 2001)
2. Planning in Intelligent Systems: Aspects, Motivations, and Methods
(Wiley Series on Intelligent Systems) by Wout van Wezel, R. J. Jorna, and
Alexander M. Meystel (Kindle Edition - Mar 17, 2006) - Kindle Book
3. Technologies for Constructing Intelligent Systems 2: Tools (Studies in

Fuzziness and Soft Computing) by Bernadette Bouchon-Meunier, Julio
Gutierrez-Rios, Luis Magdalena, and Ronald R. Yager (Kindle Edition -
April 8, 2002) - Kindle Book
4. Elaine Rich, Kevin Knight; Artificial Intelligence (second edition);
International Edition; 1991
5. George F. Luger; Artificial Intelligence: Structure and Strategies for
complex Problems Solving (Fourth Edition), Addison Wesley; 2002
6. Võ Huỳnh Trâm, Trần Ngân Bình; Giáo trình Trí tuệ nhân tạo; 2003


TỔNG QUAN VỀ
CÁC HỆ THỐNG THÔNG MINH
Overview of Intelligent Systems
NỘI DUNG
• Hệ thống thông minh là gì ?
– Các đặc điểm của một hệ thống thông minh
– Các phành phần của một hệ thống thông minh
• Trí tuệ tính toán (Computational Intelligence - CI)
• Tính toán mềm (Soft Computing - SC)
• Các hệ thống lai (Hybrid Systems)
2
HỆ THỐNG THÔNG MINH LÀ GÌ?
• Hệ thống thông minh (Intelligent Systems - IS):
– cung cấp cách tiếp cận về mặt phương pháp luận chuẩn để
giải quyết những vấn đề quan trọng , phức tạp và nhận
được các kết quả nhất quán, đáng tin cậy qua thời gian
– Trí tuệ bao gồm khả năng lĩnh hội, khả năng hiểu, khả năng
rút kinh nghiệm, khả năng thu lượm và duy trì tri thức, khả
năng trí tuệ, khả năng đáp ứng nhanh và thành công với các
tình huống mới…

– Từ phối cảnh tính toán, trí tuệ của hệ thống được đặc trưng
bởi tính mềm dẻo, tính thích nghi, ghi nhớ, học, năng
động, lập luận, khả năng quản trị thông tin không chắc
chắn, thiếu chính xác
– Trí tuệ nhân tạo là một cơ sở cốt yếu để xây dựng các hệ
thống thông minh
3
HỆ THỐNG THÔNG MINH LÀ GÌ? (cont.)
• Trí tuệ nhân tạo gồm hai hướng chính: HAI
(Humanistic Artificial Intelligence) và RAI
(Rationalistic Artificial Intelligence)
– HAI: nghiên cứu để tạo ra các máy có thể thực hiện các
chức năng đòi hỏi trí tuệ, nghiên cứu làm thế nào để tạo ra
máy tính làm được các việc mà hiên thời con người làm tốt
hơn
– RAI: nghiên cứu tìm kiếm giải thích và tranh đua ứng xử
thông minh theo thuật ngữ của các quá trình tính toán
• IS phải làm nhiều với RAI hơn với HAI
• Động cơ của IS là giải quyết các vấn đề phức tạp với
hiệu quả tốt hơn
4
HỆ THỐNG THÔNG MINH LÀ GÌ? (cont.)
• IS = hệ thống tranh đua với một vài khía cạnh trí tuệ
được biểu lộ bởi bản chất, bao gồm học, thích nghi,
mạnh mẽ vượt qua các lĩnh vực vấn đề, hiệu quả cải
thiện (về thời gian | không gian) nén thông tin, lập
luận ngoại suy
5
TRÍ TUỆ TÍNH TOÁN
• AI xây dựng một hệ thống thông minh bởi nghiên cứu

đầu tiên cấu trúc của vấn đề, sau đó áp dụng các thủ tục
lập luận hình thức trong cấu trúc đó (phương pháp tiếp
cận biểu diễn ký hiệu và thao tác top-down – symbolic
representations and manipulations in top-down way)
• Tiếp cận không ký hiệu và bottom-up, trong đó cấu trúc
được phát hiện và là kết quả của một nguồn hỗn độn, Các
phương pháp để hiểu và tiên đoán cách ứng xử của hệ
thống như vậy dựa trên các kỹ thuật phân tích là không
thích hợp. Môi trường tính toán được dùng trong cách
tiếp cập phân tích là quá tuyệt đối và không mềm dẻo vì
phải đối mặt với tính không chắc chắn và lượng thứ tính
không chính xác.
6
TRÍ TUỆ TÍNH TOÁN (cont.)
• Logic mờ (Fuzzy Logic – FG), Mạng nơ ron (Neural
Netwwork – NN) và tính toán tiến hoá (Evolutionary
Computation – EC) được tích hợp dưới cái tên trí tuệ tính
toán (Computational Intelligence – CI).
• Một hệ thống được gọi là trí tuệ tính toán nếu nó
– chỉ xử lý với dữ liệu số,
– Có một thành phần nhận biết mẫu không sử dụng tri thức trong
nghĩa của AI
– Thể hiện tính thích nghi, lượng thứ lỗi tính toán, tốc độ xấp xỉ
con người và tỷ suất lỗi xấp xỉ con người
• CI được định nghĩa như một phương pháp luận bao hàm
tính toán thể hiện khả năng học, xử lý các tình huống mới
sao cho hệ thống được nhận biết là có một vài các thuộc
tính lập luận: khái quát hoá, phát hiện, kết hợp, trừu tuọng
hoá.
7

TRÍ TUỆ TÍNH TOÁN (cont.)
• Tính thích nghi là một trong các đặc điểm mấu chốt
của hệ thống thông minh
8
TÍNH TOÁN MỀM
• Tính toán cứng (Hard Computing): hướng tới phân
tích và thiết kế các quá trình và hệ thống vật lý:
– có các đặc trưng: chính xác, hình thức, phạm trù.
– Dựa trên logic nhị phân, hệ thống chữ viết, phương pháp
tính, lý thuyết xác suất, hệ phương trình vi phân, giải tích
hàm, quy hoạch toán học, lý thuyết xấp xỉ và phần mềm
viết tay.
• Tính toán mềm (Soft Computing): hướng tới phân
tích và thiết kế các hệ thống thông minh
– Dựa trên logic mờ, mạng nơ ron nhân tạo, lập luận xác suất
(bao hàm các thuật toán di truyền, lý thuyết hỗn độn, máy
học
– Đặc trưng: xấp xỉ và tính khuynh hướng
9
TÍNH TOÁN MỀM (cont.)
• Theo Zadeh, Tính toán mềm là một consortium của
các phương pháp luận cung cấp một nền tảng cho
quan niệm và thiết kế các hệ thống thông minh. Nhắm
vào hình thức hoá khả năng đáng chú ý của con người
và tạo ra quyết định có lý trong một môi trường
không chắc chắn và thiếu chính xác
• Nguyên lý định hướng của tính toán mềm là: khai
thác sự lượng thứ đối với tính thiếu chính xác, tính
không chắc chắn và tính chân thật bộ phận để đạt
được tính kiểm soát được, tính cường tráng, giá giải

quyết thấp và hoà hợp tốt với thực tế
10
11
CÁC HỆ THỐNG LAI
• Các hệ thống lai tổ hợp hai hoắc hơn các công nghệ (logic
mờ, mạng nơ ron, các thuật toán di truyền…) để xây dựng
các hệ thống thông minh.
• Một số mô hình được dùng:
– Tổ hợp (Combination): kiến trúc lai kiểu mẫu của loại này là tổ
hợp liên tiếp các mạng nơ ron và các hệ thống quy tắc/ dựa trên
quy tắc mờ
– Tích hợp (Integration): sử dụng ba hoặc hơn các công nghệ
riêng biệt, đưa vào sự phân cấp các hệ thống con
– Hợp nhất (Fusion): kiến trúc ghép cặp lỏng và trộn thường dựa
trên khả năng tối ưu hoá mạnh của các giải thuật di truyền và
mạng nơ ron
– Kết hợp (Association): Bao gồm các công nghệ khác nhau, trao
đổi tri thức và sự kiện
12
13
X = không thích hợp/ không đòi hỏi
14
BIỂU DIỄN VẤN ĐỀ TRONG
KHÔNG GIAN TRẠNG THÁI
Modelling the Problem By State
Space
NỘI DUNG
1. Định nghĩa không gian trạng thái
2. Tìm kiếm trong không gian trạng thái
3. Các hệ sản xuất

4. Các đặc trưng bài toán
5. Các đặc trưng hệ sản xuất
6. Các vấn đề trong thiết kế các chương trình tìm kiếm
7. Bài tập
2
ĐỊNH NGHĨA KHÔNG GIAN TRẠNG THÁI
(KGTT)
• Một không gian trạng thái là một bộ bốn <N, A, S, GD>,
trong đó:
• N là một tập các trạng thái/ nút
• A là một tập các liên kết/ cung giữa các trạng thái/ nút
• S là một tập con không rỗng của N, bao gồm các trạng thái
ban đầu của bài toán
• GD là một tập con không rỗng của N, bao gồm các trạng thái
đích của bài toán. Tập GD được xác định bởi:
– Một liệt kê các trạng thái/ một tính chất có thể đo lường được của
các trạng thái cần đạt tới trong quá trình tìm kiếm
– Một tính chất của đường đi (path)
• Một đường đi lời giải là một đường đi trong đồ thị KGTT,
dẫn từ một trạng thái trong S đến một trạng thái trong GD
3
4
ĐỊNH NGHĨA KHÔNG GIAN TRẠNG THÁI
(KGTT) (cont.)
• Ví dụ: bài toán (n
2
-1)-puzzle

một lưới nxn ô vuông, n
2

-1 ô chứa các số nguyên 1, 2, …, n
2
-1, ô còn lại trống. Xuất
phát từ một cấu hình đã cho, bằng một dãy các di chuyển các ô số sang ô trống để
đạt tới một cấu hình cho trước.
• 15-puzzle Trạng thái ban đầu Trạng thái đích






Biểu diễn bài toán như thế nào ?
11 14 4 7
10 6 5
1 2 13 15
9 12 8 3
1 2 3 4
12 13 14 5
11 15 6
10 9 8 7
5
ĐỊNH NGHĨA KHÔNG GIAN TRẠNG THÁI
(KGTT) (cont.)
• Tập các trạng thái: Lưới (mảng hai chiều) các ô, trong đó n
2
– 1
ô chứa các số từ 1 đến n
2
– 1 và một ô trống

• Tập các cung « biến đổi trạng thái » (các toán tử):
– L(eft): phép dịch chuyển ô trống sang trái
– U(p): phép dịch chuyển ô trống lên trên
– R(ight): phép dịch chuyển ô trống sang phải
– D(own): phép dịch chuyển ô trống xuống dưới
? Điều kiện để các phép biến đổi này có thể thực hiện được
 (tiền điều kiện – precondition)
dạng của một toán tử: <precond>  <action>
6
ĐỊNH NGHĨA KHÔNG GIAN TRẠNG THÁI
(KGTT) (cont.)
L(s):
(hoành độ ô trống > 1)  (hoán vị ô trống với ô bên trái nó)
Gọi (x(s), y(s)) là toạ độ ô trống trong s, toán tử L(s) có thể viết như
sau:
if (x(s) > 1) {
<sinh ra mảng ss>; <gán trị s cho ss>
t=ss[x(s)-1][y(s)];
ss[x(s)-1][y(s)]=ss[x(s)][y(s)];
ss[x(s)][y(s)]=t; }
Tương tự với các toán tử còn lại
• Tập các trạng thái ban đầu: cấu hình xuất phát
• Tập các trạng thái đích: cấu hình đích
7
ĐỊNH NGHĨA KHÔNG GIAN TRẠNG THÁI
(KGTT) (cont.)
Có khả năng xảy ra
vòng lặp không?