Bài giảng Trí tuệ nhân tạo: Chương 2 - PGS.TS. Lê Thanh Hương

Bài giảng "Trí tuệ nhân tạo - Chương 2: Tác tử thông minh" cung cấp cho người học các kiến thức: Tác tử và môi trường, một số đặc điểm của tác tử, PEAS – Những yếu tố cần xem xét khi thiết kế tác tử,. . | Nội dung 1. Chương 2 Tác tử thông minh 2. 3. 4. Lê Thanh Hương Viện CNTT&TT – ĐHBKHN 5 5. Tác tử và môi trường Một số ố đặc điểm ể của ủ tác tử ử PEAS – Những yếu tố cần xem xét khi thiết kế tác tử Đặc điểm của môi trường Phân loại tác tử Lê Thanh Hương – Viện CNTT&TT - ĐHBKHN 1 . Tác tử và môi trường Một tác tử - agent được hiểu là bất cứ thứ gì cảm nhận môi trường quanh nó thông qua các cảm biến và à tác á động độ trở ở lại l i môi ôi trường ờ thông hô qua bộ kí kích h hoạt. Ví dụ 1: con người được xem là một tác tử 2 . Tác tử và môi trường Cảm biến: mắt, tai, Bộ kích hoạt: tay, chân, f: P* Æ A Ví dụ 2: Người máy Aishimo Hàm tác tử là ánh xạ từ tập cảm nhận trong quá khứ tới hành động ộ g tương g ứng: g Cảm biến: camera, các bộ dò đường hồng ngoại Bộ kích hoạt: mô tơ Lê Thanh Hương – Viện CNTT&TT - ĐHBKHN Chương trình tác tử chạy trên kiến trúc vật lý để tạo ra hàm f Lê Thanh Hương – Viện CNTT&TT - ĐHBKHN 3 4 1 Ví dụ: tác tử hút bụi thông minh Chương trình tác tử dựa trên bảng điều kiện Function TABLE-DRIVEN-AGENT(percept) returns action static: percepts, một dãy cảm nhận, khởi đầu rỗng table, bảng các hành động ứng với chuỗi cảm nhận Thêm percept vào cuối dãy percepts action Å LOOKUP(percepts, table) Return action Cảm nhận: vị trí (A hoặc B), trạng thái (sạch hoặc bẩn) Hành Hà h độ động: qua ttrái, ái qua phải, hút bụi, NoOp Nhược điểm: sự bùng nổ kích thước của table Lê Thanh Hương – Viện CNTT&TT - ĐHBKHN Dãy cảm nhận Hành động [A, sạch] [A, bẩn] [B, sạch] [B, bẩn] [A, sạch][A, sạch] [A, sạch][A, bẩn] Qua phải Hút bụi Qua trái Hút bụi Qua phải Hút bụi Lê Thanh Hương – Viện CNTT&TT - ĐHBKHN 5 Ví dụ: tác tử hút bụi thông minh 6 . Đặc điểm của tác tử Với mỗi dãy trạng thái cảm nhận được cùng với tri tthức ức sẵ sẵn có, tác tử p phải ả lựa ựa cchọn ọ hành à độ động g sao cho tối đa hóa hàm đánh giá hiệu năng Funtion Reflex Reflex-Vacuum-Agent([vị Vacuum Agent([vị_trí, trí, .

Không thể tạo bản xem trước, hãy bấm tải xuống
TỪ KHÓA LIÊN QUAN
TÀI LIỆU MỚI ĐĂNG
Đã phát hiện trình chặn quảng cáo AdBlock
Trang web này phụ thuộc vào doanh thu từ số lần hiển thị quảng cáo để tồn tại. Vui lòng tắt trình chặn quảng cáo của bạn hoặc tạm dừng tính năng chặn quảng cáo cho trang web này.