Download Computer Science Journal / Issue / Paper

Các bài báo khoa học luôn là những công trình nghiên cứu của một hay nhiều người về một vấn đề cụ thể . Đây là một trong những định dạng văn bản có nội dung trình bày chuẩn nhất : bao gồm tên bài báo, phần giới thiệu - abstract, keywords (từ khóa chính), reference (tham khảo) ...

Đây là một vài trong số  rất ít trang  Web cung cấp cho cộng đồng các ấn bản này (open access) : về Khoa Học Máy Tính

http://www.ijcsi.org/issues.php
http://www.omicsonline.com/ArchiveJCSB.php

Trí Tuệ Nhân Tạo - U2.6, 7, 8, 9, 10 - Tree Search

Phải nói rằng mấy video sau đây ông giáo sư này nói cực kỳ khó hiểu và hơi tào lao một chút (bắt đầu thất vọng về sự thiếu đầu tư của mấy video dạy Online thế này, quay xong không thèm coi lại)




Ở đây chúng ta thay Cây bằng Đồ thị, vậy điều nảy sinh đầu tiên là phải xử lý việc lặp lại đường đi của bài trước, do đó tập explored chứa các điểm đã đi qua đề lúc sau xét đến 1 điểm ta sẽ quyết định có đi điểm đó nữa hay không .

Những điểm được đi qua sẽ đưa vào explored. Khi mở rộng đường đi từ 1 điểm, thì điểm cuối của quá trình mở rộng này sẽ được xác định trạng thái, trừ khi nó là điểm đã đi qua - hoặc Frontier .




Ở BFS, như các bạn thấy chúng ta sẽ mở rộng đường đi từ Arad vì đây là điểm đầu tiên được xét (length 1) , BFS chọn đường ngắn hơn - tới Zerind .Từ Zerind ta không expand được nữa (các bạn tự trả lời vì sao nhé)





Ở clip này thằng cha Norvig nói thiếu, thiếu gì thì các bạn đọc comment của clip topic 9 trên Youtube.

Từ đây, nếu chọn Faragas đến đi tiếp, thì ta đã tới đích.

Trí Tuệ Nhân Tạo - U2.4, 5 - Tree Search

Phần đầu giới thiệu về TREE SEARCH một cách tổng quát :
- Frontier ban đầu chỉ là đỉnh xuất phát
- Nếu không tồn tại Fontier thì bài toán không có lời giải
- Nếu tồn tại Frontier thì ta sẽ thực hiện lựa chọn
- Sau khi lựa chọn, nếu đường đó dẫn tới đích => xong .
- Ngược lại thì tiếp tục mở rộng các đường đi

Phần tiếp theo nói về BFS (Breadth First Search)  : Chọn Fontier đầu, có 3 đường mới, bỏ Frontier đầu ra (để xét tiếp 3 Frontier mới) ... Cuối bài có một câu hỏi, đáp án là clip phía dưới clip này .




Sang Unit 2.5
Đáp án cho biết có 4 đường, kể cả đường "Backtrack" quay về lại điểm xuất phát . Đây là cách thức làm việc của thuật toán .

Ở phút 2:30 chú ý rằng chúng ta có Explored States, tức là các trạng thái đã biết, thì khi lặp lại, ta sẽ phát hiện ra nếu có lưu giữ các trạng thái ban đầu .

Trí Tuệ Nhân Tạo - U2.3 - Route Finding

Bài này giới thiệu về 3 khái niệm :
Frontier : chứa những điểm xa nhất đã xác định
Explored : các điểm còn lại đã xác định
Unexplored : các điểm chưa xác định

Trọng số (chi phí) biểu thị bằng con số trên mỗi đoạn đường .

Trí Tuệ Nhân Tạo - U2.2 - Route Finding Question

Ở đầu bài là câu trả lời KHÔNG cho  việc Agent có tìm được đường đi đến Bucharest hay không, vì thiếu bản đồ chi tiết .

Tiếp đó, thay bằng một bản đồ cụ thể hơn, chúng ta có thể phân tích Problem thành các thành phần sau (mình giữ nguyên chữ problem trong Problem Solving)

- Trạng thái ban đầu, nơi xuất phát
- Hành động, vídụ : đi đường nào ?, chứa các đường có thể đi
- Kết quả, thông qua hành động cụ thể và địa điểm cụ thể => ta có kết quả là một địa điểm mới .
- Đích : kiểm tra đã tới đích hay chưa
- Chi phí toàn bộ : tốn bao nhiêu với một hành trình
- Chi phí cục bộ : tốn bao nhiêu thời gian (hay độ dài quãng đường) với việc di chuyển  1 đoạn đường .

Trí Tuệ Nhân Tạo - U2.1 - Introduction

Unit 2 nói về Problem Solving : đó là việc kết hợp các thao tác, hành động để hình thành một chuỗi sự kiện giải quyết một vấn đề nào đó, ví dụ như tìm đường đi chẳng hạn .

Trí Tuệ Nhân Tạo - U1.15 - Congratulations

Kết thúc Unit  1 : Chúng ta lướt qua các khái niệm sau :

- Áp dụng của AI vào trong các lĩnh vực như kinh tế, y học, Robot ...
- Tác tử thông minh
- Các thuộc tính quan trọng : quan sát, ngẫu nhiên, khả năng, nhân tố tác động  .
- Tính bất định
- Tính hợp lý (xác suất)

Trí Tuệ Nhân Tạo - U1.11, 12, 13, 14 - Examples of AI in Practice

Bài này nói về sự tương đồng giữa các từ và cụm từ giữa 2 ngôn ngữ trong 2 bài báo (ví dụ đầu) và trong thực đơn ở ví dụ thứ hai . Số lần xuất hiện của từ và vị trí tương đối của từ đó giúp nhận biết từ mang nghĩa tương đương trong ngôn ngữ còn lại .

Thông qua việc tiến hành thử nghiệm trên các bài báo song ngữ (viết bằng 2 thứ tiếng) để lọc ra những cụm từ tương đương, họ xây dựng nên mô hình dùng cho việc dịch thuật, và sử dụng xác suất để giải quyết . (chọn những từ có khả năng tương ứng với nhau nhiều nhất)

Sau đây là 3 đáp án cho 3 ví dụ về thực đơn tiếng Trung Quốc & Italy :

Trí Tuệ Nhân Tạo - U1.10 - AI and Uncertainty

Tính bất định của AI (Tính không chắc chắn)là do :

Phần tử nhạy - Sensors bị giới hạn, trở ngại từ môi trường, tính ngẫu nhiên mà AI không kiểm soát được, sự kém thông minh của AI ...

>

Trí Tuệ Nhân Tạo - U1.8 & 1.9- Robotic Car & Answer

Đáp án cuối mang tính tương đối adversarial or benign, tùy thuộc vào môi trường .

Trí Tuệ Nhân Tạo - U1.6 & 1.7- Poker & Answer

Đây là clip ví dụ về trò chơi bài Poker và giải đáp, tương tự như bài trước :

Đáp án :

Trí Tuệ Nhân Tạo - U1.5 - Checkers Answer

>

Clip này là đáp án cho môn Checkers. Tương tự như cờ Ca-Rô
Mình giải thích như sau :
Trước tiên câu hỏi là hãy xác định xem trò chơi này mang những thuộc tính của môi trường gì :

... (các bạn suy nghĩ nhé - ví dụ gợi ý là nó mang tính chất của môi trường "fully observable" - vì các nước đi đều có thể quan sát và nhận biết được)

Và đáp án  là

1. Fully Observable : quan sát và nắm bắt toàn bộ thông tin .
2. Deterministic : xác định được kết quả sau mỗi nước đi.
3. Discrete : hữu hạn nước để đánh
4. Adversarial : do có đối thủ .

Trí Tuệ Nhân Tạo - U1.4 - Terminology

Ở bài này chúng ta tìm hiểu về các thuật ngữ

1. "fully vs partially observable"
Fully observable environment là môi trường mà Agent có điều kiện - có khả năng tiếp thu được toàn bộ thông tin để đưa ra quyết định tối ưu .


Partially observable environment là môi trường Agent chỉ có thể nắm một phần thông tin, và sẽ đưa ra quyết định tốt nhất có thể được.

Agent phải chứa bộ nhớ trong để thực hiện ghi nhớ các trạng thái của môi trường, môi trường cũng có vòng lặp nội tại (internal loop) - tức là các trạng thái của môi trường tại những thời điểm khác nhau .

2. "deterministic vs stochastic"
Các bạn chú ý nghe các từ khó như "uniquely", "completely predetermine the outcome"
Phần này nói về môi trường định hướng và ngẫu nhiên. GS lấy ví dụ về môn Chess (cờ vua) và Dice (tung xúc xắc) . Ở Cờ Vua chúng ta dễ dàng tự quyết định từng nước đi, và kết quả (hay hậu quả) sau mỗi lần đánh cờ là hoàn toàn xác định được. Còn như thảy xúc xác đánh cờ Cá Ngựa thì bạn không thể nào biết được điều gì chắc chắn sẽ xảy ra bởi tính ngẫu nhiên của xúc xắc .

3. "discrete vs continuos"
Các hành động mà người dùng có thể tác động vào là giới hạn, đối với discrete enviroment, ví như đánh một ván cờ thì trong 1 lần đánh , số lựa chọn di chuyển một quân nào đó là hữu hạn.
Trong khi đó, ở continous enviroment - ví dụ như cách tung xúc xắc thì bạn tha hồ lựa chọn cách thức, góc tung, lực tay ... nói chung là infinite choices .

4. "benign vs adversarial"
Đây là 2 môi trường trái nghịch nhau, benign là môi trường tuy mang tính ngẫu nhiên trong đó, nhưng không ảnh hưởng nhiều đến người chơi, còn adversarial thì gây ra những bất lợi - ví dụ trong môi trường đó bạn có một đối thủ.

Cuối Clip có một ví dụ về môn Checker, bạn không cần biết trò chơi này, hãy nghĩ nó là cờ Ca-Rô, qua bài tiếp theo mình sẽ giải thích thêm .

Trí Tuệ Nhân Tạo - U1.3 - Application of AI

Ở bài này Giáo Sư Sebastian trình bày về Agent trong các lĩnh vực :

Trading Agent : Finance, về thị trường chứng khoán (Stock Market), Sensors tiếp nhận về Rates, News : tỉ giá, tin tức và đưa ra quyết định là mua hay bán cổ phiếu .

AI in Robotics : Robot tiếp nhận tín hiệu từ micro, camera ... và đáp trả bằng chuyển động, giọng nói ...

AI in Games : Trí tuệ nhân tạo áp dụng vào các trò chơi để khiến chúng thông minh hơn, hấp dẫn người chơi hơn

AI in Medicine : Sensors tiếp nhận mạch nhịp ... các triệu chứng của bệnh nhân và đưa ra chẩn đoán qua Actuators cho bác sĩ xem xét .

AI on the Web : Nhập vào các từ khóa và hệ thống trả lại các trang Web phù hợp nhất .
Gọi là Crawling Agent, các Agent này thiết lập các chỉ mục cho World Wide Web, sắp xếp thành Database trong Crawler và khi người dùng truy vấn Database (Query), hệ thống sẽ đáp trả bằng thông tin phù hợp .

Trí Tuệ Nhân Tạo - U1.2 - Intelligent Agents

Agent dịch sang tiếng Việt là tác tử, tuy nhiên mình vẫn thích giữ nguyên các thuật ngữ công nghệ bằng nguyên bản tiếng Anh hơn .



Hình vẽ gồm một thực thể gọi là Agent và môi trường mà nó tương tác với, Agent tiếp nhận tác động của môi trường thông qua Sensors và đáp trả lại bằng Actuators.

Và chức năng "khớp" Sensors và Actuators với nhau, tức là đáp trả lại tương ứng với kích thích - gọi là Control Policy.

Cứ như thế, môi trường tác động vào Agent - Agent tác động lại môi trường : gọi là Perception Action Cycle .

Công nghệ Agent được sử dụng trong Tài Chính, Robot, Game, Web, Y Khoa ...

Trí Tuệ Nhân Tạo - U1.1 - Introduction

Toàn bộ bài giải của Giáo Sư Sebastian Thrun sẽ được khái quát lại theo cách hiểu của mình bằng tiếng Việt.

Mời các bạn theo dõi :



Bài đầu tiên là bài giới thiệu.
Cấu trúc của các bài giảng trong khóa học này sẽ bao gồm :

- Video bài giảng .
- Quizzes - câu hỏi bài để kiểm tra sự tiếp thu của sinh viên, đáp án sẽ có ở Video tiếp theo .

- Các bài Assignment không có đáp án, và các bài kiểm tra .

Trí Tuệ Nhân Tạo [WEBs]

Một trong những nơi đầu tiên mọi người cần ghé qua có lẽ là trang Web này : http://www.uit.edu.vn/data/gtrinh/TH112/