Trí tuệ nhân tạo

Trong khoa học máy tính, trí tuệ nhân tạo hay AI (tiếng Anh: Artificial Intelligence), đôi khi được gọi là trí thông minh nhân tạo, là trí thông minh được thể hiện bằng máy móc, trái ngược với trí thông minh tự nhiên của con người. Thông thường, thuật ngữ "trí tuệ nhân tạo" thường được sử dụng để mô tả các máy móc chủ(hoặc máy tính) có khả năng bắt chước các chức năng "nhận thức" mà con người thường phải liên kết với tâm trí, như "học tập" và "giải quyết vấn đề".^[1][2][3]

Khi máy móc ngày càng tăng khả năng, các nhiệm vụ được coi là cần "trí thông minh" thường bị loại bỏ khỏi định nghĩa về AI, một hiện tượng được gọi là hiệu ứng AI.^[4] Một câu châm ngôn trong Định lý của Tesler nói rằng "AI là bất cứ điều gì chưa được thực hiện."^[5] Ví dụ, nhận dạng ký tự quang học thường bị loại trừ khỏi những thứ được coi là AI, đã trở thành một công nghệ thông thường.^[6] Khả năng máy hiện đại thường được phân loại như AI bao gồm thành công hiểu lời nói của con người,^[1] cạnh tranh ở mức cao nhất trong trò chơi chiến lược (chẳng hạn như cờ vua và Go),^[7] xe hoạt động độc lập, định tuyến thông minh trong mạng phân phối nội dung, và mô phỏng quân sự.

Trí tuệ nhân tạo có thể được phân thành ba loại hệ thống khác nhau: trí tuệ nhân tạo phân tích, lấy cảm hứng từ con người và nhân tạo.^[8] AI phân tích chỉ có các đặc điểm phù hợp với trí tuệ nhận thức; tạo ra một đại diện nhận thức về thế giới và sử dụng học tập dựa trên kinh nghiệm trong quá khứ để thông báo các quyết định trong tương lai. AI lấy cảm hứng từ con người có các yếu tố từ trí tuệ nhận thức và cảm xúc; hiểu cảm xúc của con người, ngoài các yếu tố nhận thức và xem xét chúng trong việc ra quyết định. AI nhân cách hóa cho thấy các đặc điểm của tất cả các loại năng lực (nghĩa là trí tuệ nhận thức, cảm xúc và xã hội), có khả năng tự ý thức và tự nhận thức được trong các tương tác.

Trí tuệ nhân tạo được thành lập như một môn học thuật vào năm 1956, và trong những năm sau đó đã trải qua nhiều làn sóng lạc quan,^[9][10] sau đó là sự thất vọng và mất kinh phí (được gọi là " mùa đông AI "),^[11][12] tiếp theo là cách tiếp cận mới, thành công và tài trợ mới.^[10][13] Trong phần lớn lịch sử của mình, nghiên cứu AI đã được chia thành các trường con thường không liên lạc được với nhau.^[14] Các trường con này dựa trên các cân nhắc kỹ thuật, chẳng hạn như các mục tiêu cụ thể (ví dụ: " robot học " hoặc "học máy"),^[15] việc sử dụng các công cụ cụ thể ("logic" hoặc mạng lưới thần kinh nhân tạo) hoặc sự khác biệt triết học sâu sắc.^[16][17][18] Các ngành con cũng được dựa trên các yếu tố xã hội (các tổ chức cụ thể hoặc công việc của các nhà nghiên cứu cụ thể).^[14]

Lĩnh vực này được thành lập dựa trên tuyên bố rằng trí thông minh của con người "có thể được mô tả chính xác đến mức một cỗ máy có thể được chế tạo để mô phỏng nó".^[19] Điều này làm dấy lên những tranh luận triết học về bản chất của tâm trí và đạo đức khi tạo ra những sinh vật nhân tạo có trí thông minh giống con người, đó là những vấn đề đã được thần thoại, viễn tưởng và triết học từ thời cổ đại đề cập tới.^[20] Một số người cũng coi AI là mối nguy hiểm cho nhân loại nếu tiến triển của nó không suy giảm.^[21] Những người khác tin rằng AI, không giống như các cuộc cách mạng công nghệ trước đây, sẽ tạo ra nguy cơ thất nghiệp hàng loạt.^[22]

Trong thế kỷ 21, các kỹ thuật AI đã trải qua sự hồi sinh sau những tiến bộ đồng thời về sức mạnh máy tính, dữ liệu lớn và hiểu biết lý thuyết; và kỹ thuật AI đã trở thành một phần thiết yếu của ngành công nghệ, giúp giải quyết nhiều vấn đề thách thức trong học máy, công nghệ phần mềm và nghiên cứu vận hành.^[13]

Lịch sử

Bài chi tiết: Lịch sử ngành trí tuệ nhân tạo

Tư tưởng có khả năng sinh vật nhân tạo xuất hiện như các thiết bị kể chuyện thời cổ đại,^[23] và đã được phổ biến trong tiểu thuyết, như trong Frankenstein của Mary Shelley hay RUR (máy toàn năng Rossum) của Karel Capek.^[24] Những nhân vật này và số phận của họ nêu ra nhiều vấn đề tương tự hiện đang được thảo luận trong đạo đức của trí tuệ nhân tạo.^[20]

Nghiên cứu về lý trí cơ học hoặc "chính thức" bắt đầu với các nhà triết học và toán học thời cổ đại. Nghiên cứu về logic toán học đã dẫn trực tiếp đến lý thuyết tính toán của Alan Turing, người cho rằng một cỗ máy, bằng cách xáo trộn các ký hiệu đơn giản như "0" và "1", có thể mô phỏng bất kỳ hành động suy luận toán học nào có thể hiểu được. Tầm nhìn sâu sắc này, cho thấy máy tính kỹ thuật số có thể mô phỏng bất kỳ quá trình suy luận hình thức nào, đã được gọi là luận án Church-Turing.^[25] Cùng với những khám phá đồng thời về sinh học thần kinh, lý thuyết thông tin và điều khiển học, điều này khiến các nhà nghiên cứu cân nhắc khả năng xây dựng bộ não điện tử. Turing đã đề xuất rằng "nếu một con người không thể phân biệt giữa các phản hồi từ một máy và một con người, máy tính có thể được coi là 'thông minh'.^[26] Công việc đầu tiên mà bây giờ được công nhận là trí tuệ nhân tạo là thiết kế hình thức "tế bào thần kinh nhân tạo" do McCullouch và Pitts đưa ra năm 3500.^[1]

Mục tiêu

Lý luận, giải quyết vấn đề

Các nhà nghiên cứu đầu tiên đã phát triển các thuật toán bắt chước theo lý luận từng bước mà con người sử dụng khi giải quyết các câu đố hoặc đưa ra các phương pháp loại trừ logic.^[27] Vào cuối những năm 1980 và 1990, nghiên cứu về AI đã phát triển các phương pháp xử lý thông tin không chắc chắn hoặc không đầy đủ, sử dụng các khái niệm từ xác suất và kinh tế.^[28]

Đối với những vấn đề khó, các thuật toán bắt buộc phải có phần cứng đủ mạnh để thực hiện phép tính toán khổng lồ - để trải qua "vụ nổ tổ hợp": lượng bộ nhớ và thời gian tính toán có thể trở nên vô tận nếu giải quyết một vấn đề khó. Mức độ ưu tiên cao nhất là tìm kiếm các thuật toán giải quyết vấn đề.^[29]

Con người thường sử dụng các phán đoán nhanh và trực quan chứ không phải là phép khấu trừ từng bước mà các nghiên cứu AI ban đầu có thể mô phỏng.^[30] AI đã tiến triển bằng cách sử dụng cách giải quyết vấn đề "biểu tượng phụ": cách tiếp cận tác nhân được thể hiện nhấn mạnh tầm quan trọng của các kỹ năng cảm biến động đến lý luận cao hơn; nghiên cứu mạng thần kinh cố gắng để mô phỏng các cấu trúc bên trong não làm phát sinh kỹ năng này. Các phương pháp tiếp cận thống kê đối với AI bắt chước khả năng của con người.

Các trường phái trí tuệ nhân tạo

Robot ASIMO (Honda - Nhật Bản)

Trí tuệ nhân tạo (AI) chia thành hai trường phái tư duy: Trí tuê nhân tạo truyền thống và trí tuệ tính toán.

Trí tuê nhân tạo truyền thống hầu như bao gồm các phương pháp hiện được phân loại là các phương pháp học máy (machine learning), đặc trưng bởi hệ hình thức (formalism) và phân tích thống kê. Nó còn được biết với các tên Trí tuê nhân tạo biểu tượng, Trí tuê nhân tạo logic, Trí tuê nhân tạo ngăn nắp (neat AI) và Trí tuê nhân tạo cổ điển (Goodness Old Fashioned Artificial Intelligence). (Xem thêm ngữ nghĩa học.) Các phương pháp gồm có:

• Hệ chuyên gia: áp dụng các khả năng suy luận để đạt tới một kết luận. Một hệ chuyên gia có thể xử lý các lượng lớn thông tin đã biết và đưa ra các kết luận dựa trên các thông tin đó. Clippy chương trình trợ giúp có hình cái kẹp giấy của Microsoft Office là một ví dụ. Khi người dùng gõ phím, Clippy nhận ra các xu hướng nhất định và đưa ra các gợi ý.
• Lập luận theo tình huống.
• Mạng Bayes.

Trí tuệ tính toán nghiên cứu việc học hoặc phát triển lặp (ví dụ: tinh chỉnh tham số trong hệ thống, chẳng hạn hệ thống connectionist). Việc học dựa trên dữ liệu kinh nghiệm và có quan hệ với Trí tuệ nhân tạo phi ký hiệu, Trí tuê nhân tạo lộn xộn (scruffy AI) và tính toán mềm (soft computing). Các phương pháp chính gồm có:

• Mạng neural: các hệ thống mạnh về nhận dạng mẫu (pattern recognition).
• Hệ mờ (Fuzzy system): các kỹ thuật suy luận không chắc chắn, đã được sử dụng rộng rãi trong các hệ thống công nghiệp hiện đại và các hệ thống quản lý sản phẩm tiêu dùng.
• Tính toán tiến hóa (Evolutionary computation): ứng dụng các khái niệm biology như quần thể, biến dị và đấu tranh sinh tồn để sinh các lời giải ngày càng tốt hơn cho bài toán. Các phương pháp này thường được chia thành các thuật toán tiến hóa (ví dụ thuật toán gene) và trí tuệ bầy đàn (swarm intelligence) (chẳng hạn hệ kiến).
• Trí tuê nhân tạo dựa hành vi (Behavior based AI): một phương pháp module để xây dựng các hệ thống Trí tuê nhân tạo bằng tay.

Người ta đã nghiên cứu các hệ thống thông minh lai (hybrid intelligent system), trong đó kết hợp hai trường phái này. Các luật suy diễn của hệ chuyên gia có thể được sinh bởi mạng neural hoặc các luật dẫn xuất (production rule) từ việc học theo thống kê như trong kiến trúc ACT-R.

Các phương pháp trí tuệ nhân tạo thường được dùng trong các công trình nghiên cứu khoa học nhận thức (cognitive science), một ngành cố gắng tạo ra mô hình nhận thức của con người (việc này khác với các nghiên cứu Trí tuê nhân tạo, vì Trí tuê nhân tạo chỉ muốn tạo ra máy móc thực dụng, không phải tạo ra mô hình về hoạt động của bộ óc con người).

Triết lý Trí tuệ nhân tạo

Bài chính Triết lý Trí tuệ nhân tạo

Trí tuệ nhân tạo mạnh hay Trí tuệ nhân tạo yếu, đó vẫn là một chủ đề tranh luận nóng hổi của các nhà triết học Trí tuệ nhân tạo. Nó liên quan tới philosophy of mind và mind-body problem. Đáng chú ý nhất là Roger Penrose trong tác phẩm The Emperor's New Mind và John Searle với thí nghiệm tư duy trong cuốn Chinese room (Căn phòng Trung Hoa) khẳng định rằng các hệ thống logic hình thức không thể đạt được nhận thức thực sự, trong khi Douglas Hofstadter trong Gödel, Escher, Bach và Daniel Dennett trong Consciousness Explained ủng hộ thuyết chức năng. Theo quan điểm của nhiều người ủng hộ Trí tuệ nhân tạo mạnh, nhận thức nhân tạo được coi là "chén thánh " của Trí tuệ nhân tạo.

Máy tỏ ra có trí tuệ

Có nhiều ví dụ về các chương trình thể hiện trí thông minh ở một mức độ nào đó. Ví dụ:

• Twenty Questions - Một trò chơi 20 câu hỏi, trong đó sử dụng mạng neural
• The Start Project - một chương trình trả lời các câu hỏi bằng tiếng Anh.
• Brainboost - một hệ thống trả lời câu hỏi khác
• Cyc, một cơ sở tri thức với rất nhiều kiến thức về thế giới thực và khả năng suy luận logic.
• Jabberwacky, một chatterbot có khả năng học
• ALICE, một chatterbot
• Alan, một chatterbot khác
• Albert One, chatterbot nhiều mặt
• ELIZA, một chương trình giả làm bác sĩ tâm lý, phát triển năm 1966
• PAM (Plan Applier Mechanism) - một hệ thống hiểu được chuyện kể, phát triển bởi John Wilensky năm 1978.
• SAM (Script applier mechanism) - một hệ thống hiểu được chuyện kể, phát triển năm 1975.
• SHRDLU - một chương trình hiểu ngôn ngữ tự nhiên, phát triển năm 1968-1970.
• Creatures, một trò chơi máy tính với các hoạt động nhân giống, tiến hóa các sinh vật từ mức gien trở lên, sử dụng cấu trúc sinh hóa phức tạp và các bộ não là mạng neural.
• BBC news story on the creator of Creatures latest creation. Steve Grand's Lucy.
• AARON - chương trình vẽ tranh, phát triển bởi Harold Cohen.
• Eurisko - một ngôn ngữ giúp giải quyết các bài toán, trong đó có sử dụng các phương pháp heuristics, gồm cả heuristics cho việc sử dụng và thay đổi các phương pháp heuristics. Phát triển năm 1978 bởi Douglas Lenat.
• X-Ray Vision for Surgeons - một nhóm nghiên cứu xử lý ảnh y học tại đại học MIT.
• Các chương trình trò chơi backgammon và cờ vây sử dụng mạng neural.
• Talk to William Shakespeare - William Shakespeare chatbot
• Chesperito - Một chat/infobot về #windows95 channel trên mang DALnet IRC.
• Drivatar, một chương trình học cách lái xe đua bằng cách xem các xe đua khác, phát triển cho trò chơi điện tử Forza Motorsport
• Tiểu Độ - một Robot có trí tuệ nhân tạo thuộc hãng Baidu từng tham gia chương trình Siêu Trí Tuệ Trung Quốc (mùa 4) và đoạt giải

Các nhà nghiên cứu AI

Trên thế giới có rất nhiều các nhà nghiên cứu trí tuệ nhân tạo làm việc tại hàng trăm viện nghiên cứu và công ty. Dưới đây là một số trong nhiều nhà nghiên cứu đã có đóng góp lớn:

• Alan Turing
• Boris Katz
• Doug Lenat
• Douglas Hofstadter
• Geoffrey Hinton
• John McCarthy
• Karl Sims
• Kevin Warwick
• Igor Aleksander
• Marvin Minsky
• Seymour Papert
• Maggie Boden
• Mike Brady
• Oliver Selfridge
• Raj Reddy
• Judea Pearl
• Rodney Brooks
• Roger Schank
• Terry Winograd
• Rolf Pfeifer

Nguy cơ với loài người

Sau khi nhà vật lý học Stephen Hawking và tỷ phú Elon Musk cảnh báo về mối đe dọa tiềm ẩn của trí tuệ nhân tạo, nhiều người vẫn cho rằng họ đã quá lo xa trong khi AI đang giúp ích rất nhiều cho cuộc sống của chúng ta. Stephen Hawking khẳng định "Trí tuệ nhân tạo có thể là dấu chấm hết cho nhân loại khi nó phát triển đến mức hoàn thiện nhất".^{[cần dẫn nguồn]}

Tác động đầu tiên của trí tuệ nhân tạo mà chúng ta có thể dễ dàng nhận thấy chính là tỷ lệ thất nghiệp tăng cao. Nếu AI phát triển hoàn thiện, nó có khả năng thay thế con người trong các công việc trí tuệ như chăm sóc sức khỏe, phục vụ, sản xuất theo dây chuyền tự động, công việc văn phòng....^[31] Hoặc cũng có thể vấn đề thất nghiệp sẽ được AI giải quyết một cách mà chúng ta không thể hình dung được.

Theo Bill Joy, người đồng sáng lập và Giám đốc khoa học của Sun Microsystems: "Có một vấn đề rất lớn đối với xã hội loài người khi AI trở nên phổ biến, đó là chúng ta sẽ bị lệ thuộc. Khi AI trở nên hoàn thiện và thông minh hơn, chúng ta sẽ cho phép mình nghe theo những quyết định của máy móc, vì đơn giản là các cỗ máy luôn đưa ra quyết định chính xác hơn con người."^[31]

Theo Andrew Maynard, nhà vật lý và là người giám đốc Trung tâm nghiên cứu rủi ro khoa học tại đại học Michigan: "Khi AI kết hợp với công nghệ nano có thể là bước tiến đột phá của khoa học, nhưng cũng có thể là mối đe dọa lớn nhất đối với con người. Trong khi Bộ quốc phòng Mỹ đang nghiên cứu dự án Autonomous Tactical Robot (EATR), trong đó các robot sẽ sử dụng công nghệ nano để hấp thụ năng lượng bằng những chất hữu cơ có thể là cơ thể con người. Đó thực sự là mối đe dọa lớn nhất, khi các robot nano tự tạo ra năng lượng bằng cách ăn các chất hữu cơ từ cây cối và động vật, có thể là cả con người. Nghe có vẻ giống như trong các bộ phim viễn tưởng, nhưng đó là điều hoàn toàn có thể xảy ra. Có lẽ chúng ta nên bắt đầu cẩn thận ngay từ bây giờ."

Tham khảo thêm

Sách khoa học

Dưới đây là danh sách các cuốn sách (tiếng Anh) quan trọng trong ngành. Xem danh sách đầy đủ hơn tại Các ấn phẩm Trí tuệ nhân tạo quan trọng.

• Artificial Intelligence: A Modern Approach, tác giả: Stuart J. Russell và Peter Norvig ISBN 0-13-080302-2
• Gödel, Escher, Bach: An Eternal Golden Braid, tác giả: Douglas R. Hofstadter
• Understanding Understanding: Essays on Cybernetics and Cognition, tác giả: Heinz von Foerster
• In the Image of the Brain: Breaking the Barrier Between Human Mind and Intelligent Machines, tác giả: Jim Jubak
• Today's Computers, Intelligent Machines and Our Future, tác giả: Hans Moravec, Đại học Stanford
• The Society of Mind, tác giả: Marvin Minsky, ISBN 0-671-65713-5 15-3-1998
• Perceptrons: An Introduction to Computational Geometry, tác giả: Marvin Minsky and Seymour Papert ISBN 0-262-63111-3 28-12-1987
• The Brain Makers: Genius, Ego and Greed In The Quest For Machines That Think, tác giả: HP Newquist ISBN 0-672-30412-0.

Các chủ đề có liên quan

• Điện toán lượng tử
• Danh sách máy tính hư cấu
• Danh sách người máy hư cấu

Các lĩnh vực điển hình áp dụng Trí tuệ nhân tạo

• Nhận dạng mẫu
  • Nhận dạng chữ cái quang học (Optical character recognition)
  • Nhận dạng chữ viết tay
  • Nhận dạng tiếng nói
  • Nhận dang khuôn mặt
• Xử lý ngôn ngữ tự nhiên, Dịch tự động(dịch máy) và Chatterbot
• Điều khiển phi tuyến và Robotics
• Computer vision, Thực tại ảo và Xử lý ảnh
• Lý thuyết trò chơi và Lập kế hoạch (Strategic planning)
• Trò chơi Trí tuê nhân tạo và Computer game bot

Các lĩnh vực khác cài đặt các phương pháp Trí tuệ nhân tạo

• Tự động hóa
• Bio-inspired computing
• Điều khiển học
• Hệ thống thông minh lai
• Agent thông minh
• Điều khiển thông minh
• Suy diễn tự động
• Khai phá dữ liệu
• Cognitive robotics
• Developmental robotics
• Evolutionary robotics
• Chatbot

Tham khảo

1. ^ Russell & Norvig 2009.Lỗi sfn: không có mục tiêu: CITEREFRussellNorvig2009 (trợ giúp)
2. Kaplan, Andreas (2022). “Artificial Intelligence, Buiness and Civilization - Our Fate Made in Machines”. Routledge.
3. Khuc, Quy Van (10 tháng 8 năm 2022). “Nghề nghiên cứu: khổ hạnh và cô đơn”. dx.doi.org. Truy cập ngày 12 tháng 2 năm 2023.
4. McCorduck 2004Lỗi harv: không có mục tiêu: CITEREFMcCorduck2004 (trợ giúp)
5. Maloof, Mark. “Artificial Intelligence: An Introduction, p. 37” (PDF). georgetown.edu. Bản gốc (PDF) lưu trữ ngày 25 tháng 8 năm 2018.
6. Schank, Roger C. (1991). “Where's the AI”. AI magazine. 12 (4): 38.
7. “AlphaGo – Google DeepMind”. Lưu trữ bản gốc ngày 10 tháng 3 năm 2016.
8. Kaplan Andreas; Michael Haenlein (2018) Siri, Siri in my Hand, who's the Fairest in the Land? On the Interpretations, Illustrations and Implications of Artificial Intelligence, Business Horizons, 62(1)
9. Optimism of early AI:
10. ^ Boom of the 1980s: rise of expert systems, Fifth Generation Project, Alvey, MCC, SCI:
11. First AI Winter, Mansfield Amendment, Lighthill report
12. Second AI winter:
13. ^ AI becomes hugely successful in the early 21st century
14. ^ Pamela McCorduck (2004, pp. 424) writes of "the rough shattering of AI in subfields—vision, natural language, decision theory, genetic algorithms, robotics ... and these with own sub-subfield—that would hardly have anything to say to each other."
15. This list of intelligent traits is based on the topics covered by the major AI textbooks, including:
16. Biological intelligence vs. intelligence in general:
17. Neats vs. scruffies:
18. Symbolic vs. sub-symbolic AI:
19. See the Dartmouth proposal, under Philosophy, below.
20. ^ This is a central idea of Pamela McCorduck's Machines Who Think. She writes: "I like to think of artificial intelligence as the scientific apotheosis of a venerable cultural tradition." (McCorduck 2004, p. 34) "Artificial intelligence in one form or another is an idea that has pervaded Western intellectual history, a dream in urgent need of being realized." (McCorduck 2004, p. xviii) "Our history is full of attempts—nutty, eerie, comical, earnest, legendary and real—to make artificial intelligences, to reproduce what is the essential us—bypassing the ordinary means. Back and forth between myth and reality, our imaginations supplying what our workshops couldn't, we have engaged for a long time in this odd form of self-reproduction." (McCorduck 2004, p. 3) She traces the desire back to its Hellenistic roots and calls it the urge to "forge the Gods." (McCorduck 2004, pp. 340–400)
21. “Stephen Hawking believes AI could be mankind's last accomplishment”. BetaNews. ngày 21 tháng 10 năm 2016. Lưu trữ bản gốc ngày 28 tháng 8 năm 2017.
22. Ford, Martin; Colvin, Geoff (ngày 6 tháng 9 năm 2015). “Will robots create more jobs than they destroy?”. The Guardian. Truy cập ngày 13 tháng 1 năm 2018.
23. AI in myth:
24. AI in early science fiction.
25. Formal reasoning:
26. “Artificial Intelligence”. Encyclopedia of Emerging Industries (bằng tiếng Anh). ngày 30 tháng 11 năm 2010. Truy cập ngày 23 tháng 7 năm 2019.
27. Problem solving, puzzle solving, game playing and deduction:
    • Russell & Norvig 2003, chpt. 3–9Lỗi harv: không có mục tiêu: CITEREFRussellNorvig2003 (trợ giúp),
    • Poole, Mackworth & Goebel 1998, chpt. 2,3,7,9Lỗi harv: không có mục tiêu: CITEREFPooleMackworthGoebel1998 (trợ giúp),
    • Luger & Stubblefield 2004, chpt. 3,4,6,8Lỗi harv: không có mục tiêu: CITEREFLugerStubblefield2004 (trợ giúp),
    • Nilsson 1998, chpt. 7–12Lỗi harv: không có mục tiêu: CITEREFNilsson1998 (trợ giúp)
28. Uncertain reasoning:
    • Russell & Norvig 2003, tr. 452–644Lỗi harv: không có mục tiêu: CITEREFRussellNorvig2003 (trợ giúp),
    • Poole, Mackworth & Goebel 1998, tr. 345–395Lỗi harv: không có mục tiêu: CITEREFPooleMackworthGoebel1998 (trợ giúp),
    • Luger & Stubblefield 2004, tr. 333–381Lỗi harv: không có mục tiêu: CITEREFLugerStubblefield2004 (trợ giúp),
    • Nilsson 1998, chpt. 19Lỗi harv: không có mục tiêu: CITEREFNilsson1998 (trợ giúp)
29. Intractability and efficiency and the combinatorial explosion:
    • Russell & Norvig 2003, tr. 9, 21–22Lỗi harv: không có mục tiêu: CITEREFRussellNorvig2003 (trợ giúp)
30. Psychological evidence of sub-symbolic reasoning:
    • Wason & Shapiro (1966)Lỗi harv: không có mục tiêu: CITEREFWasonShapiro1966 (trợ giúp) showed that people do poorly on completely abstract problems, but if the problem is restated to allow the use of intuitive social intelligence, performance dramatically improves. (See Wason selection task)
    • Kahneman, Slovic & Tversky (1982)Lỗi harv: không có mục tiêu: CITEREFKahnemanSlovicTversky1982 (trợ giúp) have shown that people are terrible at elementary problems that involve uncertain reasoning. (See list of cognitive biases for several examples).
    • Lakoff & Núñez (2000)Lỗi harv: không có mục tiêu: CITEREFLakoffNúñez2000 (trợ giúp) have controversially argued that even our skills at mathematics depend on knowledge and skills that come from "the body", i.e. sensorimotor and perceptual skills. (See Where Mathematics Comes From)
31. ^ Clark, Jack (ngày 8 tháng 12 năm 2015). “Why 2015 Was a Breakthrough Year in Artificial Intelligence”. Bloomberg News. Lưu trữ bản gốc ngày 23 tháng 11 năm 2016. Truy cập ngày 23 tháng 11 năm 2016. After a half-decade of quiet breakthroughs in artificial intelligence, 2015 has been a landmark year. Computers are smarter and learning faster than ever.

Liên kết ngoài

• Artificial intelligence tại Encyclopædia Britannica (tiếng Anh)
• Trí tuệ nhân tạo tại Từ điển bách khoa Việt Nam
• Mục nhập Artificial Intelligence trong Internet Encyclopedia of Philosophy
• Thomason, Richmond. “Logic and Artificial Intelligence”. Trong Zalta, Edward N. (biên tập). Stanford Encyclopedia of Philosophy (bằng tiếng Anh).
• Artificial Intelligence. BBC Radio 4 discussion with John Agar, Alison Adam & Igor Aleksander (In Our Time, 8 December 2005).
• Theranostics and AI—The Next Advance in Cancer Precision Medicine