3 trang 8 lượt tải

Bài giảng về AI Agent môn Trí tuệ nhân tạo | Trường Đại học Kinh Doanh và Công Nghệ Hà Nội

16

AI Agent (Tác nhân trí tuệ nhân tạo) là một thực thể có khả năng quan sát môi trường, xử lý dữ liệu, lập kế hoạch và thực hiện hành động để đạt được mục tiêu một cách tối ưu. Tài liệu được sưu tầm, biên soạn dưới dạng file PDF gồm 3 trang, giúp các bạn học tốt, ôn tập hiệu quả, đạt kết quả cao trong các bài thi, bài kiểm tra sắp tới. Mời bạn đón xem!

Môn: Trí tuệ nhân tạo (HUBT) 10 tài liệu

Trường: Đại học Kinh Doanh và Công Nghệ Hà Nội 1.5 K tài liệu

Tác giả:

Profile

My Lữ

4 tuần trước
Danh sách Quiz
/3
lOMoARcPSD| 58457166
1. TỔNG QUAN VỀ AI AGENT
AI Agent (Tác nhân trí tuệ nhân tạo) là một thực thể có khả năng quan sát môi trường, xử lý dữ
liệu, lập kế hoạch và thực hiện hành động để đạt được mục tiêu một cách tối ưu.
AI Agent có thể hoạt động theo các mức độ thông minh khác nhau, từ hệ thống phản xạ đơn
giản đến hệ thống có khả năng tự học và thích nghi với môi trường biến động.
2. CÁC THÀNH PHẦN NÂNG CAO CỦA AI AGENT
Một AI Agent nâng cao không chỉ bao gồm Sensors, Processing, Actuators mà còn có thêm các
cơ chế tư duy và tối ưu hóa như:
✅ Perception (Nhận thức):
Xử lý dữ liệu đầu vào từ nhiều nguồn khác nhau (hình ảnh, âm thanh, văn bản, cảm biến IoT).
Áp dụng Deep Learning (CNN, RNN, Transformer) để phân tích dữ liệu phi cấu trúc.
✅ Reasoning (Lập luận):
Sử dụng các mô hình Logic (First-Order Logic, Probabilistic Reasoning) để ra quyết định. Áp
dụng Bayesian Networks để xử lý sự không chắc chắn.
✅ Planning (Lập kế hoạch):
Áp dụng thuật toán tìm kiếm như A*, Dijkstra’s để tìm đường tối ưu.
Sử dụng Markov Decision Process (MDP) để ra quyết định trong môi trường có biến động.
✅ Learning (Học tập):
Reinforcement Learning (RL) giúp AI tối ưu hóa hành động theo thời gian.
Transfer Learning giúp AI áp dụng kiến thức từ một nhiệm vụ vào nhiệm vụ khác.
✅ Optimization (Tối ưu hóa):
Áp dụng thuật toán Genetic Algorithm (GA) để tối ưu hóa chiến lược. Sử
dụng Gradient Descent để cải thiện hiệu suất mô hình.
3. CÁC LOẠI AI AGENT NÂNG CAO
k 3.1. Autonomous AI Agent (Tác nhân AI tự trị)
Có thể hoạt động độc lập mà không cần sự can thiệp của con người. Ứng
dụng trong xe tự lái, robot y tế, AI giao dịch tài chính tự động. k 3.2.
Multi-Agent System (Hệ thống đa tác nhân)
lOMoARcPSD| 58457166
Nhiều AI Agents làm việc cùng nhau để đạt mục tiêu chung.
Áp dụng trong blockchain, swarm robotics, AI trong game chiến thuật.
k 3.3. Hybrid AI Agent (Tác nhân AI lai ghép)
Kết hợp giữa AI Symbolic (lập luận logic) và AI Connectionist (Machine Learning). Ứng
dụng trong hệ thống trợ lý ảo, xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP).
k 3.4. Explainable AI Agent (Tác nhân AI có thể giải thích được - XAI) Giúp
AI có khả năng giải thích lý do cho quyết định của mình.
Quan trọng trong lĩnh vực tài chính, y tế, pháp lý để đảm bảo minh bạch.
4. KỸ THUẬT NÂNG CAO TRONG XÂY DỰNG AI AGENT
k 4.1. Deep Reinforcement Learning (Học tăng cường sâu - DRL) Kết
hợp giữa Reinforcement Learning (RL) và Deep Learning (DL).
Dùng trong AI chơi game (AlphaGo, OpenAI Five), Robot tự học kỹ năng mới.
k 4.2. Meta-Learning (Học siêu việt)
Giúp AI học cách học, tối ưu hóa quá trình training.
Ứng dụng trong AutoML, AI tự thiết kế thuật toán riêng.
k 4.3. Federated Learning (Học liên kết)
Cho phép AI học từ nhiều nguồn dữ liệu phân tán mà không cần tập trung hóa dữ liệu.
Áp dụng trong AI bảo vệ quyền riêng tư, AI trên thiết bị di động (Google GBoard, Apple
Siri).
k 4.4. Neuro-Symbolic AI (AI thần kinh - biểu tượng)
Kết hợp giữa AI học sâu và AI logic để nâng cao khả năng lập luận. Dùng
trong trợ lý ảo có thể hiểu và suy luận như con người.
5. THÁCH THỨC VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN AI AGENT
✅ Thách thức:
Xử lý dữ liệu phức tạp, thiếu minh bạch trong quyết định AI.
Cần giảm tiêu hao năng lượng khi training mô hình lớn.
Đảm bảo an toàn và đạo đức khi triển khai AI tự trị.
lOMoARcPSD| 58457166
✅ Hướng phát triển:
Phát triển AI General Intelligence (AGI) – AI có khả năng suy nghĩ và học tập đa nhiệm như
con người.
Cải tiến AI có đạo đức, đảm bảo AI hoạt động công bằng, không thiên vị.
Tăng cường AI tương tác với con người, giúp con người dễ dàng kiểm soát AI hơn.
6. KẾT LUẬN
k AI Agent nâng cao không chỉ đơn thuần là một hệ thống phản xạ mà còn có khả năng học tập,
lập luận và thích nghi. k Công nghệ AI Agent đang dần tiến tới AGI, mở ra kỷ nguyên mới trong trí
tuệ nhân tạo.
k Ứng dụng AI Agent ngày càng rộng rãi, từ tự động hóa công nghiệp, y tế, tài chính đến quản lý hệ
thống thông minh.
þ Câu hỏi thảo luận:
Bạn nghĩ AI Agent có thể thay thế con người trong những lĩnh vực nào?
Liệu chúng ta có nên đặt giới hạn cho AI Agent để đảm bảo an toàn?

Tài liệu khác của Đại học Kinh Doanh và Công Nghệ Hà Nội

Preview text:

lOMoAR cPSD| 58457166
1. TỔNG QUAN VỀ AI AGENT
AI Agent (Tác nhân trí tuệ nhân tạo) là một thực thể có khả năng quan sát môi trường, xử lý dữ
liệu, lập kế hoạch và thực hiện hành động để đạt được mục tiêu một cách tối ưu.
AI Agent có thể hoạt động theo các mức độ thông minh khác nhau, từ hệ thống phản xạ đơn
giản đến hệ thống có khả năng tự học và thích nghi với môi trường biến động.
2. CÁC THÀNH PHẦN NÂNG CAO CỦA AI AGENT
Một AI Agent nâng cao không chỉ bao gồm Sensors, Processing, Actuators mà còn có thêm các
cơ chế tư duy và tối ưu hóa như:
Perception (Nhận thức): ✅
Xử lý dữ liệu đầu vào từ nhiều nguồn khác nhau (hình ảnh, âm thanh, văn bản, cảm biến IoT).
Áp dụng Deep Learning (CNN, RNN, Transformer) để phân tích dữ liệu phi cấu trúc.
Reasoning (Lập luận): ✅
Sử dụng các mô hình Logic (First-Order Logic, Probabilistic Reasoning) để ra quyết định. Áp
dụng Bayesian Networks để xử lý sự không chắc chắn.
Planning (Lập kế hoạch): ✅
Áp dụng thuật toán tìm kiếm như A*, Dijkstra’s để tìm đường tối ưu.
Sử dụng Markov Decision Process (MDP) để ra quyết định trong môi trường có biến động.
Learning (Học tập): ✅
Reinforcement Learning (RL) giúp AI tối ưu hóa hành động theo thời gian.
Transfer Learning giúp AI áp dụng kiến thức từ một nhiệm vụ vào nhiệm vụ khác.
Optimization (Tối ưu hóa): ✅
Áp dụng thuật toán Genetic Algorithm (GA) để tối ưu hóa chiến lược. Sử
dụng Gradient Descent để cải thiện hiệu suất mô hình.
3. CÁC LOẠI AI AGENT NÂNG CAO
3.1. Autonomous AI Agent (Tác nhân AI tự trị) k
Có thể hoạt động độc lập mà không cần sự can thiệp của con người. Ứng
dụng trong xe tự lái, robot y tế, AI giao dịch tài chính tự động. 3.2. k
Multi-Agent System (Hệ thống đa tác nhân) lOMoAR cPSD| 58457166
Nhiều AI Agents làm việc cùng nhau để đạt mục tiêu chung.
Áp dụng trong blockchain, swarm robotics, AI trong game chiến thuật.
3.3. Hybrid AI Agent (Tác nhân AI lai ghép) k
Kết hợp giữa AI Symbolic (lập luận logic) và AI Connectionist (Machine Learning). Ứng
dụng trong hệ thống trợ lý ảo, xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP).
3.4. Explainable AI Agent (Tác nhân AI có thể giải thích được - XAI) Giúp k
AI có khả năng giải thích lý do cho quyết định của mình.
Quan trọng trong lĩnh vực tài chính, y tế, pháp lý để đảm bảo minh bạch.
4. KỸ THUẬT NÂNG CAO TRONG XÂY DỰNG AI AGENT
4.1. Deep Reinforcement Learning (Học tăng cường sâu - DRL) Kết k
hợp giữa Reinforcement Learning (RL) và Deep Learning (DL).
Dùng trong AI chơi game (AlphaGo, OpenAI Five), Robot tự học kỹ năng mới.
4.2. Meta-Learning (Học siêu việt) k
Giúp AI học cách học, tối ưu hóa quá trình training.
Ứng dụng trong AutoML, AI tự thiết kế thuật toán riêng.
4.3. Federated Learning (Học liên kết) k
Cho phép AI học từ nhiều nguồn dữ liệu phân tán mà không cần tập trung hóa dữ liệu.
Áp dụng trong AI bảo vệ quyền riêng tư, AI trên thiết bị di động (Google GBoard, Apple Siri).
4.4. Neuro-Symbolic AI (AI thần kinh - biểu tượng) k
Kết hợp giữa AI học sâu và AI logic để nâng cao khả năng lập luận. Dùng
trong trợ lý ảo có thể hiểu và suy luận như con người.
5. THÁCH THỨC VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN AI AGENT Thách thức: ✅
Xử lý dữ liệu phức tạp, thiếu minh bạch trong quyết định AI.
Cần giảm tiêu hao năng lượng khi training mô hình lớn.
Đảm bảo an toàn và đạo đức khi triển khai AI tự trị. lOMoAR cPSD| 58457166
Hướng phát triển: ✅
Phát triển AI General Intelligence (AGI) – AI có khả năng suy nghĩ và học tập đa nhiệm như con người.
Cải tiến AI có đạo đức, đảm bảo AI hoạt động công bằng, không thiên vị.
Tăng cường AI tương tác với con người, giúp con người dễ dàng kiểm soát AI hơn. 6. KẾT LUẬN
AI Agent nâng cao không chỉ đơn thuần là một hệ thống phản xạ mà còn có khả năng học tập, k
lập luận và thích nghi. Công nghệ AI Agent đang dần tiến tới AGI, mở ra kỷ nguyên mới trong trí k tuệ nhân tạo.
Ứng dụng AI Agent ngày càng rộng rãi, từ tự động hóa công nghiệp, y tế, tài chính đến quản lý hệ k thống thông minh.
Câu hỏi thảo luận: þ
Bạn nghĩ AI Agent có thể thay thế con người trong những lĩnh vực nào?
Liệu chúng ta có nên đặt giới hạn cho AI Agent để đảm bảo an toàn?

Tài liệu liên quan: