Chương trình Môn học & Danh mục Khái niệm

Hệ chuyên gia

Hệ chuyên gia là hệ thống dựa trên cơ sở tri thức mô phỏng kỹ năng và hành động của chuyên gia, gồm cơ sở tri thức và động cơ suy diễn.

Hệ giải quyết vấn đề thông minh

Hệ giải quyết vấn đề thông minh tự động suy luận giải vấn đề trong miền tri thức xác định, dựa trên cơ sở tri thức và động cơ suy diễn.

Hệ hỗ trợ quyết định

Hệ hỗ trợ quyết định là hệ thống thông tin hỗ trợ bằng máy tính, thích nghi linh hoạt, giúp cải tiến việc ra quyết định quản lý.

Internet kết nối vạn vật

Internet vạn vật là mạng lưới kết nối các thiết bị, máy móc nhằm trao đổi thông tin trong sản xuất và đời sống.

Công nghiệp 4.0

Industry 4.0 là xu hướng sản xuất hiện đại gắn với tự động hóa, kết nối vạn vật và các công nghệ tiên tiến.

Mô hình ứng dụng AI

Mô hình ứng dụng AI hiện tại gồm Presentation & Search, kỹ nghệ tri thức, tìm kiếm và suy luận heuristic.

Không gian điều khiển

Không gian điều khiển là môi trường số kết nối dữ liệu lớn và điện toán đám mây trong sản xuất.

Lịch sử của AI

AI ra đời tại hội nghị Dartmouth 1956 và trải qua các giai đoạn cổ điển, viễn vông, hiện đại.

Tri thức trong y khoa

Tri thức y khoa được biểu diễn trên máy tính gồm tri thức chuyên gia và tri thức kinh nghiệm.

Công nghệ nano và vật liệu mới

Công nghệ nano và vật liệu mới là lĩnh vực kỹ thuật tiên tiến tạo ra những sản phẩm độc đáo.

Robot trong sản xuất

Robot là thiết bị tự động hóa tiên tiến được ứng dụng trong sản xuất công nghiệp hiện đại.

Trí tuệ nhân tạo (AI)

AI là nhánh của khoa học máy tính làm cho máy tính có khả năng của trí tuệ con người.

Turing Test

Phép thử do Alan Turing đề xuất nhằm đánh giá tính thông minh của hệ thống AI.

Giai đoạn cổ điển (1950–1965)

Giai đoạn đầu của AI tập trung vào Game Playing và Theorem Proving.

Các hướng phát triển của Trí tuệ nhân tạo

Các hướng nghiên cứu và phát triển chính của Trí tuệ nhân tạo.

Các lĩnh vực ứng dụng của Trí tuệ nhân tạo

Các lĩnh vực thực tiễn mà Trí tuệ nhân tạo được áp dụng.

Nhà máy tương lai

Nền tảng của AI

AI được xây dựng trên nền tảng nhiều ngành: triết học, toán học, tâm lý học, ngôn ngữ học, công nghệ máy tính, điều khiển học, kinh tế học.

Các lĩnh vực của AI

Các lĩnh vực AI gồm thị giác máy tính, robotics, hệ dựa trên tri thức, hệ chuyên gia và máy học.

Ứng dụng thực tế của AI

AI được ứng dụng thực tế trong giao thông, robotics, y khoa và giáo dục.

Các hướng phát triển của AI

AI phát triển theo ba hướng: nghiên cứu phương pháp kỹ thuật tổng quát, hệ thống tri thức đặc trưng, và giải quyết vấn đề ứng dụng thực.

Các định nghĩa về AI

AI được định nghĩa qua nhiều góc nhìn: tự động hoá hoạt động suy nghĩ, hay làm máy thực hiện việc con người làm tốt hơn.

State Space Search

Kỹ thuật tìm kiếm trong không gian trạng thái dùng cho trò chơi, với trạng thái là các tình huống.

Sản xuất linh hoạt

Sản xuất linh hoạt là đặc tính cho phép đáp ứng mọi nhu cầu khác nhau và giảm hao phí.

Máy in 3D

Máy in 3D là ví dụ công nghệ tạo mẫu nhanh, hỗ trợ sản xuất linh hoạt trong công nghiệp 4.0.

Xe tự lái

Xe tự lái của Tesla và Google là ví dụ ứng dụng AI trong giao thông thông minh.

IBM Watson for Oncology

Hệ thống AI hỗ trợ bác sĩ chọn lựa điều trị ung thư dựa trên cơ sở dữ liệu lớn.

Hệ thống giao thông thông minh

Ứng dụng AI trong điều khiển và điều phối giao thông thông minh.

Thuật giải Heuristic cho bài toán phân công

Thuật giải phân công: chọn việc có thời gian thực hiện cao nhất gán cho máy có thời gian làm việc thấp nhất.

Thuật giải Heuristic bài toán người đưa thư

Tìm chu trình Hamilton bằng cách tại mỗi đỉnh chọn cạnh ngắn nhất đến đỉnh chưa thăm.

Thuật giải tô màu đồ thị

Tô màu đồ thị theo nguyên lý thứ tự: chọn đỉnh bậc lớn nhất và ưu tiên màu đã tô.

Thuật giải Heuristic cho bài toán tô màu

Thuật toán lặp chọn việc và máy để phân công, áp dụng cho bài toán tô màu đồ thị.

Thuật giải tham lam cho bài toán người đưa thư

Từ đỉnh hiện tại chọn đi đến đỉnh chưa thăm có con đường ngắn nhất.

Thuật giải Heuristic

Thuật giải heuristic là giải pháp dạng thủ tục không đòi hỏi tiêu chuẩn như thuật toán, tìm lời giải tốt nhưng không nhất thiết tối ưu.

Hàm Heuristic

Hàm Heuristic là hàm lượng giácác giá trị phụ thuộc vào trạng thái hiện tại của bài toán, giúp chọn hành động hợp lý.

Thuật giải

Thuật giải là giải pháp dạng thủ tục tương tự thuật toán nhưng không đòi hỏi các tiêu chuẩn như thuật toán.

Vét cạn thông minh

Cách tiếp cận tìm kiếm có định hướng nhờ kinh nghiệm, khác với vét cạn thông thường.

Bài toán người đưa thư

Tìm đường đi ngắn nhất qua tất cả các đỉnh của đồ thị rồi trở về đỉnh ban đầu.

Chu trình Hamilton ngắn nhất

Chu trình đi qua tất cả các đỉnh đúng một lần với tổng trọng số nhỏ nhất.

Nguyên lý vét cạn thông minh

Khi không gian tìm kiếm lớn, cần giới hạn không gian tìm kiếm hoặc dò tìm đặc biệt dựa vào đặc thù bài toán để nhanh chóng tìm mục tiêu.

Nguyên lý thứ tự

Thực hiện hành động dựa trên cấu trúc thứ tự hợp lý của không gian khảo sát để nhanh chóng đạt lời giải tốt.

Nguyên lý tham lam

Lấy tiêu chuẩn tối ưu toàn cục để chọn hành động tốt nhất của từng bước trong quá trình tìm kiếm lời giải.

Thuật giải Heuristic cho bài toán phân công

Thuật giải phân công: chọn việc có thời gian thực hiện cao nhất gán cho máy có thời gian làm việc thấp nhất.

Thuật giải tham lam cho bài toán người đưa thư

Từ đỉnh hiện tại chọn đi đến đỉnh chưa thăm có con đường ngắn nhất.

Đặc tính thuật giải heuristic

Thuật giải heuristic thường cho lời giải tốt (không nhất thiết tốt nhất), độ phức tạp nhỏ hơn thuật giải tối ưu và gần gũi cách giải của con người.

Độ phức tạp thuật giải

Thuật giải Heuristic cho bài toán phân công có độ phức tạp O(nlgn + m2), so với O(mn) của thuật toán tối ưu.

Độ phức tạp O(n2) của thuật giải Heuristic

Thuật giải Heuristic cho bài toán người đưa thư có độ phức tạp O(n²), hiệu quả hơn O(n!).

Hạn chế của thuật giải Heuristic

Thuật giải Heuristic có hạn chế là chưa cho ra lời giải chính xác.

Bài toán tô màu đồ thị

Tìm cách tô màu các đỉnh của đồ thị sao cho hai đỉnh cạnh nhau có màu khác nhau và số màu sử dụng là ít nhất.

Bài toán phân công

Bài toán phân công n công việc cho m máy sao cho thời gian hoàn thành toàn bộ công việc là thấp nhất.

Bài toán phân công công việc

Bài toán phân công n công việc cho m máy sao cho thời gian hoàn thành toàn bộ công việc là thấp nhất.

Bài tập cài đặt các bài toán

Yêu cầu cài đặt các bài toán phân công công việc, tô màu đồ thị và các bài toán liên quan.

Bài tập người đưa thư hai cách giải

Cài đặt bài toán người đưa thư theo hai cách: vét cạn và sử dụng thuật giải Heuristic.

Ví dụ chiều dài đường đi

Ví dụ minh họa tính chiều dài đường đi theo thuật giải Heuristic bằng tổng các chặng.

Ví dụ tô màu đồ thị

Minh họa tô màu đồ thị bằng cách chọn đỉnh bậc lớn nhất và giảm bậc đỉnh kề.

Ví dụ tô màu đồ thị 10 đỉnh

Ví dụ áp dụng nguyên lý thứ tự tô màu cho đồ thị 10 đỉnh.

Thuật giải chưa cho lời giải chính xác

Trong một số trường hợp thuật giải Heuristic chưa cho ra lời giải chính xác.

Tìm kiếm theo chiều sâu

Tìm kiếm theo chiều sâu là phương pháp tìm kiếm bắt đầu từ một nút và tiếp tục đi sâu cho đến khi gặp ngõ cụt hoặc đích.

Tìm kiếm theo chiều rộng

Tìm kiếm theo chiều rộng là phương pháp duyệt tất cả các nút của một mức trước khi chuyển sang mức tiếp theo.

Thuật toán cây khung nhỏ nhất

Thuật toán thêm cạnh nhỏ nhất vào cây khung T nếu không tạo chu trình, kết thúc thu được cây khung nhỏ nhất.

Tìm kiếm sâu dần

Tìm kiếm sâu dần là kỹ thuật tìm kiếm lặp lại theo độ sâu giới hạn tăng dần cho đến khi tìm ra nghiệm.

Thuật toán Dijkstra

Thuật toán tìm đường đi có giá thành cực tiểu, mỗi bước chọn đỉnh mở có g(N) nhỏ nhất.

Thuật toán sắp xếp cạnh tăng dần

Thuật toán sắp xếp các cạnh theo trọng số tăng dần để tìm cây khung nhỏ nhất.

Thuật toán tính tổng các số lẻ từ 1 đến n

Thuật toán tính tổng các số nguyên dương lẻ từ 1 đến n bằng phương pháp lặp.

Cài đặt thuật toán A* cho bài toán Puzzle

Hàm Astart cài đặt A* cho puzzle bằng cách lặp chọn nút có f nhỏ nhất từ O.

Thuật toán A*

Thuật toán tìm kiếm cực tiểu dùng hàm đánh giá f để chọn đỉnh mở rộng.

Cập nhật g và prev cho đỉnh kế

Nếu chi phí mới đến Q nhỏ hơn g(Q) hiện tại thì cập nhật g, f và prev.

Ví dụ A* với bài toán 8 số

Ví dụ minh họa A* giải bài toán 8 số với bốn toán tử di chuyển.

g(N) trong A*

g(N) là số đo lộ trình từ S tới N trong thuật toán A*.

Vấn đề

Vấn đề là những vướng mắc khó khăn cần giải quyết, gồm các sự kiện, thông tin và ràng buộc, tương đương bài toán.

Mô hình vấn đề

Mô hình vấn đề A ➔ B với A là giả thiết ban đầu, B là kết luận cần đạt, ➔ là suy luận gồm hữu hạn bước.

Biểu diễn trạng thái (a, b, k)

Trạng thái được biểu diễn bằng bộ (a, b, k) với a, b là số người và quỷ ở bờ phải, k chỉ vị trí thuyền.

Thuật toán

Thuật toán là dãy hữu hạn các bước không mập mờ, thực thi được, phải dừng và cho kết quả mong muốn.

Không gian trạng thái

Không gian trạng thái của bài toán được biểu diễn bằng các trạng thái và toán tử chuyển trạng thái.

Tìm kiếm tốt nhất

Tìm kiếm tốt nhất dùng tri thức về bài toán để hướng dẫn chọn nhánh tin tưởng dẫn đến lời giải.

Hàm ước lượng h(S)

h(S) là ước tính quãng đường từ đỉnh S đến mục tiêu, dùng làm thông tin bổ sung khi tìm kiếm.

Toán tử chuyển trạng thái

Toán tử chuyển trạng thái là sự liên hệ giữa các trạng thái trong không gian trạng thái.

Đồ thị trạng thái

Đồ thị trạng thái xác định khi biết trạng thái đầu, hàm next(S) và trạng thái kết thúc.

Cây tìm kiếm

Cây tìm kiếm biểu diễn quá trình mở rộng trạng thái từ nút gốc theo các toán tử.

Bài toán tìm kiếm

Bài toán tìm kiếm là bài toán mà vấn đề được đặt ra như việc tìm kiếm mục tiêu.

Độ phức tạp polyminimal

Độ phức tạp polyminimal là mức độ phức tạp được chấp nhận, thường là đa thức.

Các chiến lược tìm kiếm

Các cách tiếp cận để tìm ra đường đi lời giải trong không gian trạng thái.

Hằng số hướng di chuyển

Các hằng số biểu diễn hướng di chuyển lên, xuống, trái, phải và không đổi.

Danh sách List lưu các đỉnh

Cấu trúc danh sách lưu mảng các info với các thao tác thêm và tìm f nhỏ.

Hai danh sách O và C

O là danh sách mở chứa nút chờ xét, C là danh sách đóng chứa nút đã xét.

Đồ thị có hướng

Đồ thị mà các cung có định hướng tạo quan hệ trước sau giữa các nút.

Cấu trúc info lưu trạng thái puzzle

Cấu trúc lưu trạng thái bàn, các giá trị g, h, f và hướng di chuyển.

Tìm kiếm mù

Chiến lược tìm kiếm không sử dụng thông tin đánh giá về trạng thái.

Đồ thị

Cấu trúc gồm tập hợp các nút và tập hợp các cung nối các cặp nút.

Độ phức tạp cao không chấp nhận

Độ phức tạp cao không thuộc polyminimal là không thể chấp nhận.

Hàm timotrong xác định ô trống

Hàm timotrong tìm tọa độ k,l của ô trống trong trạng thái bảng.

Hàm bangke sinh bảng kề

Hàm bangke sinh trạng thái kề S của N theo hướng di chuyển d.

Vòng

Đường đi mà trong đó có một nút bị đi qua nhiều hơn một lần.

Hàm sobang so sánh bảng

Hàm sobang kiểm tra hai trạng thái bảng có giống nhau không.

Hàm count (h)

Hàm count tính giá trị heuristic h cho một trạng thái bảng.

Path

Dãy có thứ tự các nút mà hai nút kế tiếp nhau có cung nối.

Hàm h(N)

h(N) là thành phần ước lượng trong hàm đánh giá f(N).

Đỉnh mở và đỉnh đóng

O là tập đỉnh mở chờ xét, C là tập đỉnh đóng đã xét.

Đỉnh trước prev

prev(Q) lưu đỉnh trước của Q để truy vết đường đi.

Hàm g(n)

g(n) là giá thành đi từ đỉnh ban đầu tới đỉnh n.

Hàm ganbang gán bảng

Hàm ganbang gán nội dung bảng S2 cho bảng S1.

Nút lá

Nút không có bất kỳ nút con nào.

Nguyên lý tăng độ sâu

Nếu không tìm thấy nghiệm ở độ sâu d, tăng lên d+1 và lặp lại quá trình tìm kiếm.

Nguyên lý hướng dẫn bằng tri thức

Tại mỗi nút, tìm kiếm tiếp tục theo nhánh được tin tưởng sẽ dẫn tới lời giải.

Hàm đánh giá f=g+h

Hàm đánh giá của đỉnh Q bằng tổng chi phí đã đi g và ước lượng h.

Hàm h cho bài toán 8 số

Hàm ước lượng h đếm số ô đúng vị trí so với trạng thái đích.

Phân loại vấn đề

Phân loại vấn đề dựa trên mức độ rõ ràng của A và B: xác định rõ, hoặc chưa rõ một phần hay cả hai.

Mở rộng cây tìm kiếm

Phương pháp mở rộng cây tìm kiếm bằng cách sinh các nút kế tiếp từ nút hiện tại theo hàm next(S).

Cài đặt thuật toán A* cho bài toán Puzzle

Hàm Astart cài đặt A* cho puzzle bằng cách lặp chọn nút có f nhỏ nhất từ O.

Xử lý bảng kề trong A*

Sinh trạng thái kề từ X và thêm vào O nếu chưa có trong C hoặc O.

Độ phức tạp thuật toán

Thuật toán cần đạt hiệu quả cao, tức có độ phức tạp thấp.

Tiêu chuẩn thuật toán

Thuật toán phải thỏa ba tiêu chuẩn: xác định (không mập mờ, thực thi được), hữu hạn và đúng.

Ví dụ bài toán người và quỷ

Bài toán người và quỷ với trạng thái ban đầu (3,3,1), các toán tử chở 1-2 người hoặc quỷ, trạng thái kết thúc (0,0,0).

Ví dụ trạm cấp nước

Ví dụ về thiết kế tuyến đường ống nước từ trạm cấp nước đến N điểm dân cư sao cho tổng chiều dài ít nhất.

Bài toán tìm đường đi ngắn nhất

Trên đồ thị có trọng số dương, tìm đường đi ngắn nhất từ đỉnh xuất phát S0 đến đỉnh mục tiêu G.

Bài toán người quỷ qua sông

Bài toán người quỷ qua sông là một ví dụ về bài toán tìm kiếm trong không gian trạng thái.

Bài toán 8 số

Bài toán 8 số là ví dụ về không gian trạng thái với trạng thái đầu và cuối cho trước.

Bài toán giải tam giác

Bài toán giải tam giác là một ví dụ về bài toán tìm kiếm trong không gian trạng thái.

Bài toán đổ nước

Bài toán đổ nước là một ví dụ về bài toán tìm kiếm trong không gian trạng thái.

Bài tập ca nô tiếp xăng

Tìm đường đi từ đảo d1 đến đảo d2 sao cho số lần ghé đảo tiếp xăng là ít nhất.

Ví dụ minh họa tìm kiếm tốt nhất

Sơ đồ minh họa quá trình tìm kiếm tốt nhất với các giá trị đánh giá trên nút.

Toán tử bài toán 8 số

Các toán tử trong bài toán 8 số gồm qua trái, phải, lên trên, xuống dưới.

Ví dụ minh họa tìm kiếm sâu dần

Sơ đồ minh họa quá trình mở rộng nút trong tìm kiếm sâu dần trên đồ thị.

Cài đặt puzzle

Đoạn mã minh họa cập nhật g, f và d cho phần tử trong cài đặt puzzle.

Ví dụ A* với bài toán 8 số

Ví dụ minh họa A* giải bài toán 8 số với bốn toán tử di chuyển.

Giải thuật Minimax

Giải thuật tìm kiếm không gian trò chơi dựa trên giả thiết đối thủ cũng sử dụng kiến thức không gian trạng thái và chơi tối ưu.

Thuật toán Alpha-beta

Thuật toán Alpha-beta là thuật toán cải tiến của Minimax, không thăm tất cả nút lá mà vẫn cho kết quả đúng.

Ví dụ Minimax trong Tic-tac-toe

Ví dụ áp dụng Minimax hai lớp cho nước đi mở đầu Tic-tac-toe, dùng heuristic đếm đường thắng mở.

Người chơi MAX và MIN

MAX là người chơi cố gắng tối đa hóa điểm số, MIN là người chơi cố gắng tối thiểu hóa điểm số của đối thủ.

Hàm đánh giá heuristic

Hàm gán giá trị số cho trạng thái không phải kết thúc, phản ánh mức độ thuận lợi của trạng thái đó.

Cây trò chơi

Cây biểu diễn các trạng thái bàn cờ và các nước đi, dùng để tìm kiếm nước đi tốt nhất.

Nút MAX và nút MIN

Nút MAX chọn giá trị lớn nhất của các nút con, nút MIN chọn giá trị nhỏ nhất.

Trò chơi có tổng bằng không

Trò chơi mà tổng giá trị kết quả là cố định, bên này thắng thì bên kia thua.

Tính trước n nước đi

Chiến lược chỉ triển khai không gian trạng thái đến một số mức xác định thay vì đến các nút lá.

Lượng giá tĩnh

Phương pháp tính điểm cho một thế cờ bằng hàm lượng giá tĩnh mà không cần tìm kiếm sâu thêm.

Độ phức tạp thời gian của thuật toán Minimax

Độ phức tạp thời gian của thuật toán Minimax là O(bm) với b là số nước đi và m là độ cao cây.

Độ phức tạp không gian của thuật toán Minimax

Độ phức tạp không gian của thuật toán Minimax là O(bm) do tìm kiếm theo chiều sâu.

Ví dụ cây trò chơi cờ vua

Ví dụ cho thấy cây trò chơi cờ vua ở độ sâu 40 có khoảng 10^120 đỉnh, minh họa cho sự bùng nổ tổ hợp.

Ví dụ Minimax trong Tic-tac-toe

Ví dụ áp dụng Minimax hai lớp cho nước đi mở đầu Tic-tac-toe, dùng heuristic đếm đường thắng mở.

Ví dụ trò chơi Nim

Ví dụ minh họa không gian trạng thái của trò chơi Nim với 7 token.

Ví dụ trò chơi Tic-tac-toe

Ví dụ minh họa áp dụng chiến lược Minimax cho trò chơi carô 9 ô.

Tầm quan trọng của hàm đánh giá

Chất lượng chương trình chơi cờ phụ thuộc lớn vào hàm đánh giá, nhưng thiết kế hàm tốt rất khó và tốn thời gian.

Hạn chế của Minimax

Minimax không thực tế vì không đủ thời gian tính toán do cây trò chơi quá lớn.

Quản lý văn bản theo ngữ nghĩa

Hệ thống quản lý văn bản theo ngữ nghĩa quản lý thông tin ngữ nghĩa và hỗ trợ tìm kiếm dựa trên tri thức lĩnh vực.

Các thành phần tri thức

Tri thức gồm nhiều thành phần trừu tượng như khái niệm, quan hệ, toán tử, hàm, sự kiện, luật, kinh nghiệm.

Mathway

Mathway là hệ giải toán từng bước nhiều miền kiến thức nhưng chỉ giải được bài toán yêu cầu đơn giản.

Hệ cơ sở tri thức

Hệ cơ sở tri thức là nền tảng cho các hệ thống thông minh như hệ chuyên gia, hệ giải quyết vấn đề.

Các phương pháp biểu diễn tri thức

Các phương pháp biểu diễn tri thức bao gồm logic, mạng, Frame-Script, ontology và tiếp cận đại số.

Wolfram Alpha

Wolfram Alpha là dịch vụ trực tuyến trả lời câu hỏi bằng cách tính toán từ dữ liệu thu thập.

Symbolab

Symbolab là hệ giải toán chuyên về đưa ra lời giải và thu gọn lời giải không cần thiết.

Hướng phát triển của biểu diễn tri thức

Ba hướng phát triển của BDTT: tổng quát, đặc trưng và ứng dụng thực tế.

Tiêu chuẩn tính phổ quát

Tính phổ quát yêu cầu biểu diễn tri thức áp dụng được cho nhiều miền tri thức khác nhau.

Tiêu chuẩn tính thực tiễn

Tính thực tiễn yêu cầu biểu diễn tri thức áp dụng được cho nhiều miền thực tế và giải được bài toán thực tiễn.

Tiêu chuẩn tính hình thức hóa

Tính hình thức hóa yêu cầu các đối tượng trong mô hình được nghiên cứu qua cấu trúc đại số hoặc toán học.

Tiêu chuẩn tính đầy đủ

Tính đầy đủ yêu cầu mô hình có cấu trúc đủ để biểu diễn tri thức thực tế và suy diễn như con người.

Thuật giải Vương Hạo

Thuật giải chứng minh dựa trên biến đổi dạng chuẩn giả thiết, kết luận và tách dòng theo các phép nối.

Thuật giải Robinson (Thuật toán hợp giải)

Thuật toán hợp giải là một trong các phương pháp biểu diễn tri thức cơ bản được trình bày trong bài.

Thay thế hai mệnh đề tuyển

Bước thay thế hai mệnh đề vừa tuyển trong danh sách bằng mệnh đề mới trong quá trình chứng minh.

Mô hình tri thức logic vị từ

Mô hình tri thức logic vị từ (P, R) gồm tập vị từ P và tập luật, sự kiện R biểu diễn bằng biểu thức logic vị từ.

Logic mệnh đề

Logic mệnh đề là logic trong đó mệnh đề không có cấu trúc, không thể can thiệp vào cấu trúc của mệnh đề.

Vị từ

Vị từ là phát biểu đề cập tới các phần tử thuộc phạm vi nhất định và chân trị phụ thuộc các phần tử này.

Tri thức thủ tục

Tri thức thủ tục là tri thức mang tính phương pháp, ví dụ các thuật toán, phương pháp điều chế hóa học.

Dạng chuẩn CNF và DNF

Dạng chuẩn là kết xuất chuẩn của các giải thuật làm việc với phép toán mệnh đề, gồm CNF và DNF.

Lượng từ

Lượng từ là các ký hiệu ∃, ∀, ∃! dùng trong phát biểu lượng từ hóa có vị từ theo các biến.

Khái niệm tri thức

Tri thức là sự hiểu biết của con người về một vấn đề, phạm vi, lĩnh vực nhất định.

Ngôn ngữ Prolog

Prolog là một ngôn ngữ được dùng trong các phương pháp biểu diễn tri thức cơ bản.

Các tương đương logic

Các tương đương logic dùng để biến đổi một biểu thức từ dạng này sang dạng khác.

Mệnh đề

Mệnh đề là một phát biểu khai báo chỉ nhận một trong hai giá trị ĐÚNG hoặc SAI.

Phép toán vị từ

Phép toán vị từ gồm ¬, ∧, ∨, →, ↔; khi thực hiện trên vị từ ta được vị từ mới.

Biểu thức mệnh đề

Biểu thức mệnh đề là sự kết hợp của các mệnh đề bởi các phép toán mệnh đề.

Tri thức heuristic

Tri thức heuristic là các ước lượng, suy đoán hình thành qua kinh nghiệm.

Mô hình tri thức logic mệnh đề

Mô hình tri thức logic mệnh đề gồm tập mệnh đề P và tập luật, sự kiện R.

Hàm vị từ

Về mặt toán học, vị từ là hàm lấy giá trị logic bao gồm tên và biến.

Mạng ngữ nghĩa

Mạng ngữ nghĩa là một trong các mô hình biểu diễn tri thức cơ bản.

Bảng chân trị

Bảng chân trị là cách đánh giá giá trị của các phép toán mệnh đề.

Hệ luật dẫn

Hệ luật dẫn là một trong các mô hình biểu diễn tri thức cơ bản.

Vấn đề biểu diễn tri thức

Biểu diễn tri thức là tìm cách thể hiện tri thức theo dạng thức thích hợp cho tổ chức, lưu trữ và xử lý trên máy.

Luật suy diễn

Các luật suy diễn như Modus Ponens, Modus Tollens dùng để phát triển ứng dụng có khả năng suy luận.

Dạng suy ra trong tương đương logic

Dạng suy ra biến đổi phép kéo theo thành phép tuyển phủ định của giả thiết hoặc kết luận.

Dạng De Morgan

Dạng De Morgan biến đổi phủ định của hội thành tuyển các phủ định và ngược lại.

Các phép toán mệnh đề

Các phép toán mệnh đề cơ bản gồm phủ định, hội, tuyển, suy ra và tương đương.

Các giai đoạn biểu diễn tri thức logic vị từ

Biểu diễn tri thức logic vị từ qua hai giai đoạn: xác lập vị từ cần thiết, rồi viết sự kiện và luật thành công thức logic vị từ.

Phương pháp chứng minh phản chứng

Phản chứng giả sử kết luận b sai, nếu sinh ra mâu thuẫn thì bài toán được chứng minh.

Ví dụ chứng minh Lan không bị ướt

Ví dụ dùng thuật giải Vương Hạo để chứng minh kết luận Lan không bị ướt từ các câu đúng.

Ví dụ bài toán đong nước

Ví dụ dùng hai bình X, Y thể tích Vx, Vy để đong ra z lít nước.

Ví dụ suy diễn P⇒Q và ¬Q

Từ P⇒Q và ¬Q suy ra ¬P là đúng theo luật suy diễn.