Một góc nhìn Phật giáo về trí tuệ nhân tạo

Một góc nhìn Phật giáo về trí tuệ nhân tạo

K. Karimi & M.D. Bryson[1]

Đăng Nguyên

Tóm tắt

Trí tuệ nhân tạo (AI: artificial Intelligence) là một lĩnh vực đa ngành kể từ khi ra đời. Trong khi công nghệ luôn đóng vai trò quan trọng trong sự tiến bộ của các nhà nghiên cứu AI, thì triết học cũng có tác động lớn đến hướng đi của họ. Trong bài viết này, chúng tôi trình bày một số quan điểm Phật giáo về giác ngộ mà chúng tôi cho rằng có ý nghĩa quan trọng đối với việc nghiên cứu AI. Các nhà nghiên cứu AI đã sử dụng tâm trí con người làm mô hình để xây dựng các hệ thống của họ. Điều này là dĩ nhiên vì tâm trí con người là thứ thông minh nhất mà chúng ta biết. Chúng tôi chỉ ra rằng niềm tin Phật giáo tương phản rõ rệt với các phương pháp hiện tại trong AI, bởi vì trong Phật giáo mục đích tối hậu là chấm dứt tư duy tính toán và lập kế hoạch (vô tâm), nhờ đó đạt được giác ngộ. Một người giác ngộ không thể hiện những dấu hiệu mà chúng ta thường gán cho trí thông minh. Người giác ngộ không xem thế giới bao gồm những thành phần tách rời, không xây dựng mô hình tư duy thích ứng với quan sát của mình, không phân loại, không lập kế hoạch, và không quan tâm đến việc hành động của mình có dẫn đến kết quả cụ thể nào hay không (thành công hay thất bại). Một người giác ngộ do đó không có trí thông minh (thế gian trí, phân biệt trí) theo cách hiểu thông thường, nhưng vẫn hoạt động phù hợp và tồn tại trong thế giới. Điều này trái ngược với hướng đi của nhiều nhà nghiên cứu AI, những người trang bị cho hệ thống của họ các phương pháp phán đoán dựa trên kinh nghiệm của chính họ, hoặc cho hệ thống học hỏi từ những quan sát trong quá khứ của nó. Tất cả các hệ thống nhân tạo đều sử dụng một lượng nhỏ thông tin để đưa ra quyết định của chúng, như vậy phân chia thế giới thành các phần liên quan và không liên quan. Mặc dù những phương pháp này đã thành công trong việc phát triển các chương trình và robot hữu ích giúp ích cho cuộc sống của chúng ta, nhưng chúng dường như mâu thuẫn với điều mà Phật giáo cho là trạng thái tự nhiên của tâm trí chúng ta.

1. Dẫn nhập

Một trong những giáo lý chính của Phật giáo là nguyên lý thay đổi vô thường. Phật giáo[2] khẳng định rằng mọi thứ đều luôn biến đổi không ngừng và không có gì giữ nguyên từ khoảnh khắc này sang khoảnh khắc khác. Do đó, Phật giáo cho rằng không thể đưa ra các quy tắc và quy định có thể luôn được áp dụng thành công. Không có quy tắc nào có thể nắm giữ được sự thay đổi liên tục, và không có từ ngữ nào có thể mô tả đúng thực tại. Bất kỳ khái niệm nào sớm muộn gì cũng sẽ trở nên vô dụng, bởi vì thực tại không thể được nắm bắt thành một khái niệm hoặc được diễn đạt bằng lời nói trong bất kỳ ngôn ngữ nào. Điều tương tự cũng áp dụng cho tâm trí và cái tôi mà chúng ta nhận thức là "bản ngã" bất biến, thứ xác định chúng ta. Điều này trái với lẽ thường đối với nhiều người, bởi vì nó hàm ý rằng có cảm xúc nhưng không có người cảm nhận, và có nhận thức nhưng không có người nhận thức. Như chúng ta sẽ thấy, các khái niệm của Phật giáo cũng có ý nghĩa đối với các nhà nghiên cứu AI.

Phật giáo không coi thực tại bao gồm những bộ phận tách rời, mà cho rằng mọi thứ được nối kết mật thiết với nhau. Do đó, việc chia thực tại thành các bộ phận chắc chắn sẽ dẫn đến kết quả sai. Tư tưởng này đã được nghiên cứu dưới tiêu đề những hệ thống hỗn độn (chaotic systems)[3]. Một hệ thống hỗn độn là một hệ thống phức tạp không thể chia thành các bộ phận với sự tương tác hạn chế, có kiểm soát giữa chúng. Trong một hệ thống như vậy, một thay đổi nhỏ trong đầu vào có thể dẫn đến những thay đổi lớn và bất ngờ không tương xứng trong đầu ra. Thời tiết là một hệ thống hỗn độn. Nó thường được mô phỏng bằng cách phân đoạn tùy ý khu vực quan tâm thành các phần nhỏ hơn và áp dụng các quy tắc đơn giản cho mỗi phần. Sau đó, các kết quả được kết hợp để tính toán tác động của từng phần lên các phần khác. Việc ngay cả những siêu máy tính mạnh nhất cũng không thể đưa ra dự đoán luôn chính xác là một sự thật ai cũng biết. Từ quan điểm Phật giáo, cũng phù hợp với lẽ thường, không ai có thể dự đoán chính xác thời tiết trừ khi nó được xem xét như một hệ thống toàn diện. Điều này bao gồm bất cứ thứ gì có thể ảnh hưởng trực tiếp hoặc gián tiếp đến thời tiết, chẳng hạn như sự chuyển động của một người, hay ánh sáng của một ngôi sao xa xôi làm tăng năng lượng của một vài phân tử không khí vào ban đêm.

Trong bài viết này, chúng tôi thảo luận về một số hàm ý trong cách nghĩ của Phật giáo về trí tuệ nhân tạo. Tâm trí con người, ở dạng bình thường, luôn luôn phân đoạn và mô hình hóa. AI phụ thuộc rất nhiều vào việc bắt chước tâm trí con người để đạt được nhiều mục đích của nó. Do đó, quan điểm Phật giáo chắc chắn sẽ có những hàm ý triết học quan trọng đối với người thực hành AI, như được giải thích trong phần còn lại của bài viết. Phần 2 trình bày tổng quan về những nỗ lực tiến gần hơn đến việc tạo ra một tâm trí nhân tạo mà nó thể hiện những dấu hiệu thông minh tương tự như con người. Phần 3 lập luận rằng theo Phật giáo, không có cách nào để mô phỏng một tâm trí bằng bất kỳ cấu trúc dữ liệu hay bất kỳ lượng kiến ​​thức nào, đơn giản vì điều này đi ngược lại bản chất của thực tại.

2. Tri thức và sự biểu diễn tri thức

Trong lịch sử, sự nghiên cứu về AI được chia thành hai nhánh. AI cứng (Hard-AI) liên quan đến việc mô phỏng trí thông minh ở cấp độ con người, hay một tâm trí nhân tạo, trong khi AI mềm (Soft-AI) liên quan đến việc phát triển các kỹ thuật để giải quyết các vấn đề hàng ngày giới hạn và đơn giản. Các kỹ thuật này bao gồm các thuật toán tìm kiếm và các phương pháp biểu diễn dữ liệu, cùng nhiều kỹ thuật khác. Các mục tiêu của AI cứng chưa đạt được, nhưng nhờ đó, nhiều ứng dụng máy tính đã được phát triển thành công để hỗ trợ con người trong công việc của họ. Ngay từ đầu, các nhà nghiên cứu đã nhận thấy rõ rằng để máy tính giải quyết một vấn đề, nó cần phải có quyền truy cập vào một mô hình biểu diễn của vấn đề đó. Điều này đòi hỏi việc mã hóa thông tin về thế giới thực và chuyển đổi nó thành một dạng mà máy tính có thể xử lý được. Điều này dẫn đến vấn đề biểu diễn và mô hình hóa tri thức.

Vào những năm 1950, khi AI là một ngành mới và đang phát triển mạnh, nhiều người tin rằng với định dạng biểu diễn tri thức phù hợp, chúng ta sẽ thành công trong việc tạo ra một bộ não nhân tạo với trí thông minh ngang tầm con người. Người ta đã dành nhiều nỗ lực trong những năm tiếp theo để giải quyết vấn đề này. Từ những nỗ lực này đã xuất hiện Situation Calculus, Semantic Networks, Production Rules, Scripts, Frames, cùng nhiều thứ khác[4]. Mỗi sơ đồ này đều cố gắng mô hình hóa thế giới, và sau đó sử dụng mô hình, đơn giản hơn nhiều so với thế giới thực, để bắt chước một số hành vi thông minh. Mặc dù quá trình mô hình hóa này có thể (và đã được) sử dụng để giải quyết nhiều vấn đề thực tế, nhưng cho đến nay nó vẫn chưa thể đạt đến mức độ mô phỏng trí thông minh ở cấp độ con người. Hầu hết các nhà nghiên cứu hiện nay đều đồng ý rằng không có sơ đồ biểu diễn tri thức phổ quát nào phù hợp cho tất cả các trường hợp, và mỗi ứng dụng đòi hỏi sơ đồ đặc biệt riêng của nó.

Vào những năm 1970, ngày càng nhiều sự chú ý được chuyển hướng sang loại kiến ​​thức mà nó cần thiết để giải quyết một vấn đề. Điều này dẫn đến sự quan tâm hết mực đối với các hệ thống chuyên gia (expert systems)[5] mà chúng sử dụng kiến ​​thức cụ thể về một lĩnh vực hẹp để giải quyết các vấn đề nhất định. Do đó xuất hiện những hệ thống mà chúng mặc dù có thể vượt trội hơn con người ở một lĩnh vực cụ thể như chẩn đoán nhiễm trùng máu, nhưng hoàn toàn không thể làm bất cứ điều gì khác mang tính thông minh. Một làn sóng khác trong trí tuệ nhân tạo cứng (Hard-AI), bắt đầu vào những năm 1980, đưa ra giả định rằng chìa khóa cho trí thông minh ở cấp độ con người nằm ở kiến ​​thức tổng quát. Những người ủng hộ trường phái này lập luận rằng điều làm cho con người vượt trội không chỉ là cấu trúc não bộ của họ (biểu diễn kiến ​​thức) mà còn là những gì họ biết. Có lẽ nếu chúng ta chỉ cần thêm nhiều thông tin hơn vào một hệ thống, nó sẽ tiến gần hơn đến việc hành xử như một con người thông minh. Cyc là một trường hợp điển hình của cách tiếp cận này[6]. Ở nơi dự án này, kiến ​​thức thông thường được thu thập và xử lý. Các nhà phát triển của nó cung cấp cho nó loại kiến ​​thức mà mọi con người thu thập được từ kinh nghiệm sống. Sau đó, họ làm rõ mối quan hệ giữa các kiến ​​thức này, cho phép Cyc bắt đầu tự đưa ra kết luận đúng và sai. Các kết luận sai sau đó sẽ được loại bỏ để Cyc không lặp lại chúng. Cyc đã tạo ra nhiều sản phẩm phụ, bao gồm một công cụ suy luận có thể quản lý các cơ sở kiến ​​thức khổng lồ.

Trong một nỗ lực xây dựng những robot hữu ích có thể tương tác thành công với một môi trường, các nhà nghiên cứu đề xuất rằng không cần thiết phải có công cụ biểu diễn dữ liệu và suy luận[7]. Những robot phản ứng mà chúng được xây dựng bằng cách sử dụng phương pháp này thì rất đơn giản và hiệu quả, nhưng khó có thể thích ứng, bởi vì chúng tuân theo một bộ các quy tắc không bao giờ thay đổi. Theo xu hướng này, kể từ đầu những năm 1990, trí tuệ nhân tạo hiện thân (EAI: embodied artificial intelligence)[8] đã trở thành một lĩnh vực nghiên cứu tích cực. Giả định cơ bản trong EAI là trí thông minh chỉ có thể phát sinh khi tương tác với thế giới bên ngoài, như trong một cơ thể có thể cảm nhận thế giới thực và phản ứng với các kích thích được cung cấp cho nó.

Việc ra quyết định là kết quả quan trọng nhất của bất kỳ hệ thống thông minh nào. Điểm chung giữa tất cả các phương pháp này là chúng sử dụng kiến ​​thức có sẵn, dù là học được hay được lập trình sẵn, để xác định việc cần làm tiếp theo. Hệ thống thông minh có thể thay đổi kiến ​​thức mà nó sử dụng để ra quyết định theo thời gian, nhưng nó vẫn sử dụng thông tin được thu thập trước thời điểm ra quyết định để lựa chọn hành động mới. Do đó, quyết định được dựa trên thông tin đã cũ. Một đặc điểm chung khác giữa tất cả các phương pháp trí tuệ nhân tạo là chúng đơn giản hóa thế giới và coi một số thông tin là hữu ích, một số khác là vô ích. Điều này chia thực tại thành các phần liên quan và không liên quan.

3. Giác ngộ và hành vi thông minh

Ít nhất một số trường phái Phật giáo thấy không có vấn đề gì với việc một hệ thống nhân tạo có ý thức. Khi được hỏi liệu một hệ thống nhân tạo có thể trở nên có ý thức hay không, Đức Đạt-lai Lạt-ma trả lời có[9], vì vậy các nhà khoa học nên cố gắng làm cho các hệ thống có ý thức của mình tốt đẹp nhất có thể!

Nhưng ý thức không giống với trí thông minh. Trí thông minh luôn được nối kết với tâm trí và với khái niệm. Giả định chung là rằng chúng ta không thể hiểu được điều gì đó nếu không khái niệm hóa nó trước. Chúng ta luôn chia nhỏ một vấn đề mà chúng ta cho là quá phức tạp thành các vấn đề nhỏ hơn, xây dựng một mô hình trong tâm trí và sau đó sử dụng mô hình đó để giải quyết vấn đề. Vì vậy, nếu đây là những gì con người chúng ta làm, có lẽ chúng ta có thể lập trình máy móc của mình làm điều tương tự. Nhưng theo quan điểm Phật giáo, vấn đề là chúng ta không bao giờ thực sự hiểu thế giới, chính xác là vì chúng ta khái niệm hóa nó và biến nó thành một mô hình. Phật giáo cho rằng thực tại có thể được quán sát, nhưng không bao giờ được khái niệm hóa. Nói cách khác, chúng ta có thể nhìn thấy thực tại của môi trường xung quanh và bản thân mình, nhưng chúng ta không thể mô tả hoặc trình bày nó theo bất kỳ cách nào. Đây không phải là một quan sát thuần túy về mặt tâm linh. Công trình đột phá của Kurt Gödel về hệ thống logic đã chỉ ra rằng bất kỳ hệ thống nào dựa trên các tiền đề đều luôn không hoàn chỉnh[10]. Nói cách khác, có những định lý đúng trong hệ thống đó, nhưng không bao giờ có thể được chứng minh là đúng hay sai. Đây là một thuộc tính nội tại và vẫn đúng bất kể chúng ta thay đổi tiền đề của hệ thống như thế nào. Đây là một thiếu sót rất nghiêm trọng ở nơi một trong những thành tựu quý giá nhất của nhân loại: luận lý học. Sự bất lực trong việc nắm bắt toàn bộ sự thật trong một hệ thống luận lý học đã được Roger Penrose sử dụng làm lập luận chính chống lại khả năng tạo ra một trí óc con người nhân tạo[11].

Điều này dường như vẫn là một vấn đề nhỏ. Ngay cả khi thực tại không bao giờ có thể được khái niệm hóa và phân tách thành từng phần, chúng ta dường như vẫn đang sống khá tốt với tư cách là những con người thông minh. Người ta lập luận rằng chúng ta không thể khiến máy móc của mình làm điều tương tự và mong đợi chúng thể hiện dấu hiệu đạt được các khả năng của con người như sự sáng tạo. Ví dụ, trường phái mà Roger Penrose thuộc về tin rằng việc không có sự khái niệm hóa và mô hình hóa nào có thể nắm bắt được toàn bộ sự thật là đủ để bác bỏ những tuyên bố về việc bắt chước con người. Luận điểm của chúng tôi, so với đó, thì nhỏ hơn. Chúng tôi cho rằng ngay cả khi các nhà nghiên cứu có thể tiến rất gần đến việc mô phỏng tâm trí của con người, kết quả có lẽ sẽ không bao giờ đạt được sự giác ngộ. Điều này là bởi vì sự giác ngộ không thể đạt được với một trí tuệ thông minh chỉ biết tính toán và tuân theo các quy tắc.

Trong Phật giáo, giác ngộ đạt được khi ta từ bỏ mọi nỗ lực khái niệm hóa và xây dựng các mô hình. Một người giác ngộ sẽ không còn sống trong sai lầm và hoang mang. Những mô hình lỗi thời và hạn chế đã biến mất, và người đó có thể nhìn thấy toàn bộ chân lý trong từng khoảnh khắc. Ở giai đoạn này, một người giác ngộ không còn cố gắng hiểu mọi thứ và mối quan hệ giữa chúng. Một người giác ngộ được cho là nhận ra rằng vũ trụ là một thể thống nhất, và không có gì và không có mối quan hệ nào tồn tại đủ lâu để phù hợp với bất kỳ mô hình nào.

Điều này hoàn toàn trái ngược với các hướng nghiên cứu chính hiện nay trong lĩnh vực AI. Các nhà nghiên cứu nhận ra rằng nếu một hệ thống muốn hoạt động trong thế giới thực, nó cần phải có khả năng đối phó với sự thay đổi. Họ liên tục đưa ra những cách thức mới để biểu diễn sự vật và khái niệm, tìm ra mối quan hệ giữa sự vật và khái niệm, và cập nhật sự vật và các mối quan hệ khi chúng thay đổi. Khả năng thích ứng này (khả năng học cách học những điều mới, các khái niệm và mối quan hệ mà người thiết kế ban đầu không dự đoán được) rất hấp dẫn. Trớ trêu thay, từ quan điểm Phật giáo, các sơ đồ và thuật toán biểu diễn tri thức mới chắc chắn sẽ vô dụng, bởi vì chúng chỉ là một cách khác để đóng băng thực tại. Cách duy nhất để đối phó với bản chất của thực tại (sự thay đổi) là không sử dụng bất kỳ cấu trúc hay thuật toán nào, mà chỉ cần cảm nhận. Không nên rút ra bất kỳ quy tắc nào từ kinh nghiệm trong quá khứ bởi vì chúng sẽ tạo ra sự ràng buộc và ảnh hưởng đến kinh nghiệm trong tương lai. Cũng không nên phân biệt giữa các bộ phận của một hệ thống, bởi vì điều đó dựa trên giả định sai lầm rằng các bộ phận riêng lẻ đó tồn tại độc lập với nhau.

Không có hệ thống lập kế hoạch nào hoạt động bên trong những người giác ngộ. Họ không xem xét kết quả của hành động và sẽ không kiểm tra xem tất cả các điều kiện tiên quyết cho hành động của mình đã được đáp ứng hay chưa trước khi thực hiện. Tất cả những điều này đều đi ngược lại những kiến thức cơ bản nhất trong bất kỳ cuốn sách nào về trí tuệ nhân tạo. Chúng ta phân tích, học hỏi, phân loại, rút ​​ra kết luận, lập kế hoạch và thực hiện kế hoạch của mình. Chúng ta cũng đau khổ khi kế hoạch thất bại, bởi vì chúng ta nhận ra rằng thế giới không phù hợp với mô hình mà chúng ta có trong tâm trí. Đây chính xác là cách chúng ta kỳ vọng các hệ thống trí tuệ nhân tạo của mình hoạt động (ngoại trừ việc chúng ta cho rằng chúng không đau khổ khi kế hoạch thất bại), và đây là cách chúng ta lập trình cho chúng hoạt động. Vấn đề không chỉ nằm nơi các hệ thống trí tuệ nhân tạo phức tạp có khả năng học hỏi, mà ngay cả với các chương trình phản xạ rất đơn giản mà chúng phản ứng với các kích thích bên ngoài bằng một tập hợp các quy tắc được lập trình sẵn và không thay đổi do người thiết kế hệ thống viết ra.

Việc tuân theo bất kỳ quy tắc nào bắt nguồn từ kinh nghiệm trong quá khứ (được học một cách tự động hoặc do nhà phát triển đưa vào) chắc chắn sẽ không phù hợp với thực tế của thời điểm hiện tại. Nhưng có lẽ hành động ngẫu nhiên mới là chìa khóa, bởi vì một chuỗi hành động thực sự ngẫu nhiên không bao giờ bị ảnh hưởng bởi quá khứ. Tính ngẫu nhiên thực sự trong việc lựa chọn những việc cần làm tiếp theo do đó có thể dẫn đến hành động "đúng". Ở nơi[12] một tác nhân nhân tạo sống trong một môi trường sự sống nhân tạo[13] sử dụng lựa chọn ngẫu nhiên để chọn trong số một tập hợp các hành động có thể vì ở đó sinh vật này không biết bất kỳ quy tắc nào để điều hướng trong miền. Người ta có thể tiếp tục sử dụng cùng một phương pháp ngẫu nhiên, ngay cả sau khi miền nhân tạo đã được khám phá, thay vì rút ra các quy tắc từ các quan sát trong quá khứ. Cách tiếp cận này khá trái ngược với hầu hết các tư duy lý tính, bởi vì tính ngẫu nhiên thường được coi là trung lập và vô mục đích, và do đó không mong muốn. Tuy nhiên, tính trung lập và vô mục đích là một trong những nền tảng của tư tưởng Phật giáo.

4. Lời kết

Việc tạo ra một tâm trí con người nhân tạo dường như là mục tiêu tối hậu của trí tuệ nhân tạo. Phương pháp phổ biến là các nhà nghiên cứu đưa ra các cấu trúc dữ liệu và thuật toán mà họ dự đoán sẽ giải quyết một loạt vấn đề. Phương pháp này đã rất thành công trong việc giải quyết nhiều vấn đề thường nhật và chắc chắn sẽ mang lại nhiều thành quả hơn nữa bất kể động cơ của chúng ta khi tạo ra chúng là gì.

Phật giáo cho rằng thực tại không thể được nắm bắt bởi bất kỳ bộ tập hợp quy tắc nào. Quan điểm này được ủng hộ bởi các kết quả đã được chứng minh bởi Kurt Gödel, điều đã được nhiều người sử dụng để dự đoán rằng những nỗ lực của những người muốn xây dựng một tâm trí con người nhân tạo sẽ thất bại. Đối với một Phật tử, chúng ta thực sự có thể tái tạo một tâm trí con người khi chúng ta có thể trao cho nó khả năng không chỉ suy nghĩ mà còn đạt được giác ngộ. Phật giáo cho rằng điều này là không thể với bất kỳ hình thức khái niệm hóa nào. Nếu chúng ta không thể mô phỏng thế giới bên ngoài, thu thập thông tin từ quan sát, lập kế hoạch để đạt được mục tiêu hoặc xác minh sự thành công của hành động, thì không rõ làm thế nào chúng ta điều chỉnh cách tiếp cận hiện tại trong việc phát triển hệ thống AI để phù hợp với sự giác ngộ.

Liệu có bài học nào ở đây dành cho các nhà khoa học máy tính? Điều đó phụ thuộc vào loại tâm trí mà chúng ta muốn sao chép. Mặc dù chúng ta không mong đợi mọi người từ bỏ những nỗ lực của họ trong lĩnh vực khoa học máy tính truyền thống vì quan điểm Phật giáo, nhưng chúng ta hy vọng họ sẽ xem xét chúng như một điều đáng suy ngẫm.

Tài liệu tham khảo

Brooks, R.A., “Intelligence without Representation”, Artificial Intelligence Journal (47), 1991.

Casti, J.L., Complexification, Harper Perennial, 1994.

The Dalai Lama and Cutler, H.C., The Art of Happiness: A Handbook For Living, Riverhead Books, 1998.

Dawson, J.W., Logical Dilemmas: The Life and Work of Kurt Gödel, A K Peters Ltd, 1997.

Franklin, S., “Autonomous Agents as Embodied AI”, Cybernetics and Systems 28 (6), 1997.

Hagen, S., Buddhism Plain & Simple, Broadway Books, 1999.

Karimi, K. and Hamilton, H. J., “Finding Temporal Relations: Causal Bayesian Networks vs. C4.5”, The 12th International Symposium on Methodologies for Intelligent Systems (ISMIS'2000), Charlotte, North Carolina, October 2000.

Lenat, D. B., “Cyc: A Large-Scale Investment in Knowledge Infrastructure”, Communications of the ACM 38, no. 11, November 1995.

Levy, S., Artificial Life: A Quest for a New Creation, Pantheon Books, 1992.

Penrose, R., Shadows of the Mind: A Search for the Missing Science of Consciousness, Oxford University Press, 1996.

Penrose, R., Shimony, A., Cartwright, N., Hawking, S., The Small, The Large, and the Human Mind, Cambridge University Press, 1999.

Russel, S. and Norvig, P., Artificial Intelligence: A Modern Approach, Prentice Hall, 1995.

Watts, A., Buddhism: The Religion of No-Religion, Writers Club Press, 1999.

Nguồn: academia.edu

Chia sẻ: