Khi sử dụng ngôn ngữ đển biểu đạt một sự vật hiện tượng, ta thường thêm các từ ngữ mô tả những thuộc tính, đặc điểm của đối tượng đó để giúp cung cấp thêm thông tin và tránh nhập nhằn. Tuy nhiên, một câu thường được biểu diễn dưới dạng một chuỗi liên tục các từ trong khi các thuộc tính, đặc điểm lại có tính phân tầng dạng cây. Làm sao để có thể phân tích từ dạng chuỗi sang cấu trúc cây để có thể rút trích được tính chất phụ thuộc của các từ trong một câu là một bài toán thú vị trong xử lý ngôn ngữ tự nhiên.

Xử lý ngôn ngữ tự nhiên giúp cho máy tính hiểu đuợc dữ liệu văn bản và để làm đuợc điều đó, một trong các bài toán cần giải quyết là phân tích cú pháp của câu văn để tìm ra chủ ngữ, vị ngữ và các thành phần khác trong câu. Biết đuợc cú pháp câu có thể giúp kiểm tra lỗi trong văn bản về mặt cú pháp, xác định chính xác từ loại và có thể là tiền đề để phân tích ngữ nghĩa.

Bài viết này giới thiệu về một phương pháp học dựa trên tính chất của Neuron. Phương pháp này được đề xuất bởi Donald Hebb vào năm 1949. Luật học của phương pháp này khá đơn giản - Neurons fire together wire together.

Trí tuệ nhân tạo ngày càng phát triển và đang dần thay thế con người trong nhiều lĩnh vực. Tuy nhiên, có những bài toán đơn giản với con người nhưng máy tính vẫn chưa thể nào làm được. Não bộ của con người có khả năng nhận dạng vật thể, hiểu ngữ nghĩa, trao đổi thông tin bằng ngôn ngữ tự nhiên trong khi đó máy tính còn chưa thể đạt đến trình độ của một đứa trẻ. Hãy cùng tìm hiểu khả năng kỳ diệu đó của não bộ trong bài viết này.

Xử lý ngữ nghĩa và các mối quan hệ trên ngữ nghĩa của từ là một bài toán khó trong Xử Lý Ngôn Ngữ Tự Nhiên. Làm thế nào để máy tính hiểu được mèo là động vật còn hoa là thực vật, nước thì uống được còn dầu thì không uống được. Một trong các hướng tiếp cận chính là xây dựng một bộ dữ liệu lưu trữ các định nghĩa của từ và mối quan hệ với các từ khác để có thể dễ dàng tra cứu ngữ nghĩa. WordNet chính là một trong số đó.

Bài viết này xin giới thiệu một mô hình mạng nơ-ron dùng trong bài toán Clustering - mạng nơ ron Kohonen. Mô hình này do tác giả Teuvo Kohonen đề xuất nên nó mang tên ông, tuy nhiên nó cũng thường được biết đến với tên gọi mạng nơ-ron tự tổ chức do khả năng từ điều chỉnh để gom nhóm chính bên trong mô hình.

Tư duy của chúng ta vẫn còn là một bí ẩn và liệu máy tính có thể có được tư duy đó? Một hệ thống trí tuệ nhân tạo như thế nào mới thật sự là có sự tư duy? Trong bài viết này, chúng ta cùng xem xét vấn đề đó thông qua tranh luận về Căn Phòng Trung Hoa của John Searle để có thêm một cái nhìn về Trí Thông Minh Nhân Tạo.

Sự phát triển của trí tuệ nhân tạo trong những năm đầu của khoa học máy tính đã đặt cho Alan Turing, một nhà toán học, logic học và mật mã học người Anh câu hỏi: Liệu máy tính có thể suy nghĩ?. Trong một bài báo nói về trí tuệ nhân tạo, ông đã đề xuất một phép thử nhằm kiểm tra độ thông minh của hệ thống máy tính được biết với tên gọi Turing Test - Phép Thử Turing