Dòng thời gian của trí tuệ nhân tạo đưa chúng ta vào một cuộc hành trình hấp dẫn xuyên qua quá trình phát triển của lĩnh vực phi thường này. Từ những khởi đầu khiêm tốn cho đến ngày nay, AI đã thu hút tâm trí của các nhà khoa học và khơi dậy những khả năng vô tận.
Mọi chuyện bắt đầu vào giữa thế kỷ 20, khi những người tiên phong có tầm nhìn đi sâu vào ý tưởng tạo ra những cỗ máy có thể mô phỏng trí thông minh của con người. Công trình mang tính đột phá của họ đã tạo tiền đề cho sự ra đời của trí tuệ nhân tạo.
Trong những năm gần đây, AI đã trở thành một phần không thể thiếu trong cuộc sống của chúng ta. Giờ đây nó có khả năng hiểu ngôn ngữ con người, nhận biết đồ vật và đưa ra dự đoán. Các ứng dụng của nó trải rộng trên nhiều lĩnh vực khác nhau, từ chăm sóc sức khỏe đến giao thông vận tải, thay đổi cách chúng ta sống và làm việc.
Hãy tham gia cùng chúng tôi khi chúng tôi bắt đầu cuộc hành trình thú vị này thông qua dòng thời gian của trí tuệ nhân tạo.
Dòng thời gian của trí tuệ nhân tạo bắt đầu từ đâu?
Kể từ những năm 1940, trí tuệ nhân tạo (AI) đã là một phần trong cuộc sống của chúng ta. Tuy nhiên, một số chuyên gia cho rằng bản thân thuật ngữ này có thể gây hiểu nhầm vì công nghệ AI vẫn còn lâu mới đạt được trí thông minh thực sự giống con người. Nó chưa đạt đến mức có thể sánh được với những thành tựu đáng chú ý của nhân loại. Để phát triển AI “mạnh mẽ”, hiện chỉ tồn tại trong khoa học viễn tưởng, cần phải có những tiến bộ đáng kể trong khoa học cơ bản để tạo ra một mô hình cho toàn thế giới.
Tuy nhiên, bắt đầu từ khoảng năm 2010, mối quan tâm đến lĩnh vực này lại gia tăng. Điều này có thể chủ yếu là do những tiến bộ đáng chú ý về khả năng xử lý của máy tính và sự sẵn có của lượng dữ liệu khổng lồ. Giữa tất cả sự phấn khích, điều quan trọng là phải tiếp cận chủ đề với quan điểm khách quan, vì đã có rất nhiều lời hứa cường điệu và những lo lắng vô căn cứ đôi khi lọt vào các cuộc thảo luận.
Theo quan điểm của chúng tôi, sẽ rất hữu ích nếu xem xét ngắn gọn dòng thời gian của trí tuệ nhân tạo như một phương tiện cung cấp bối cảnh cho các cuộc tranh luận đang diễn ra. Chúng ta hãy bắt đầu với những ý tưởng là nền tảng của AI, có từ thời xa xưa.
Thời cổ đại
Nền tảng của AI ngày nay có thể bắt nguồn từ thời cổ đại khi các nhà tư tưởng và triết gia đầu tiên đặt nền móng cho các khái niệm làm nền tảng cho lĩnh vực này. Mặc dù những tiến bộ công nghệ mà chúng ta thấy ngày nay không xuất hiện trong những thời đại đó, nhưng hạt giống của AI đã được gieo trồng thông qua những suy ngẫm triết học và khám phá lý thuyết.
Người ta có thể tìm thấy những ý tưởng thoáng qua về AI trong các nền văn minh cổ đại như Hy Lạp, Ai Cập và Trung Quốc. Ví dụ, trong thần thoại Hy Lạp cổ đại, có những câu chuyện về người máy, là những sinh vật cơ khí có khả năng thực hiện nhiệm vụ và thậm chí thể hiện trí thông minh. Những câu chuyện này phản ánh những quan niệm ban đầu về việc tạo ra cuộc sống nhân tạo, mặc dù trong bối cảnh thần thoại.
Ở Trung Quốc cổ đại, khái niệm “máy tự động của Yan Shi” thường được coi là tiền thân ban đầu cho sự phát triển của AI. Yan Shi, một kỹ sư và nhà phát minh từ thế kỷ thứ 3 trước Công nguyên, được cho là đã chế tạo ra một hình người máy có thể bắt chước chuyển động của con người và phản ứng với các kích thích bên ngoài. Đây có thể được coi là nỗ lực ban đầu nhằm tái tạo hành vi giống con người thông qua các phương tiện nhân tạo.
Ngoài ra, các nhà triết học cổ đại như Aristotle đã suy ngẫm về bản chất của suy nghĩ và lý luận, đặt nền móng cho việc nghiên cứu nhận thức, vốn là một khía cạnh quan trọng của nghiên cứu AI ngày nay. Những ý tưởng của Aristotle về logic và tính hợp lý đã ảnh hưởng đến sự phát triển của các thuật toán và hệ thống suy luận trong AI hiện đại, tạo nên nền tảng cho dòng thời gian của trí tuệ nhân tạo.
AI ra đời
Giữa những năm 1940 và 1960, sự hội tụ của những tiến bộ công nghệ và việc khám phá sự kết hợp giữa máy móc và các chức năng hữu cơ đã có tác động sâu sắc đến sự phát triển của trí tuệ nhân tạo (AI).
Norbert Wiener, nhân vật tiên phong trong lĩnh vực điều khiển học, đã nhận ra tầm quan trọng của việc tích hợp lý thuyết toán học, điện tử và tự động hóa để tạo ra một lý thuyết toàn diện về điều khiển và giao tiếp ở cả động vật và máy móc. Dựa trên nền tảng này, Warren McCulloch và Walter Pitts đã xây dựng mô hình toán học và máy tính đầu tiên của tế bào thần kinh sinh học vào năm 1943. Mặc dù ban đầu họ không đặt ra thuật ngữ “trí tuệ nhân tạo”, nhưng John Von Neumann và Alan Turing đã đóng những vai trò then chốt trong nền tảng cơ bản. công nghệ. Chúng tạo điều kiện thuận lợi cho sự chuyển đổi của máy tính từ logic thập phân thế kỷ 19 sang logic nhị phân, hệ thống hóa kiến trúc của máy tính hiện đại và thể hiện khả năng phổ quát của chúng trong việc thực hiện các tác vụ được lập trình.
Đặc biệt, Turing đã đưa ra khái niệm “trò chơi bắt chước” trong bài báo nổi tiếng năm 1950 của ông “Máy tính và trí thông minh“, nơi anh ấy khám phá liệu một người có thể phân biệt giữa trò chuyện với con người hay máy móc thông qua giao tiếp qua điện báo hay không, tạo nên một dấu ấn quan trọng trong dòng thời gian của trí tuệ nhân tạo. Công trình quan trọng này đã khơi dậy các cuộc thảo luận về việc xác định ranh giới giữa con người và máy móc.
Công lao tạo ra thuật ngữ “AI” thuộc về John McCarthy của MIT. Marvin Minsky đưa ra định nghĩa về AI là sự phát triển của các chương trình máy tính tham gia vào các nhiệm vụ hiện dựa vào các quá trình tinh thần cấp cao như học tập nhận thức, tổ chức trí nhớ và lý luận phản biện. Bộ môn này chính thức bắt đầu hình thành tại một hội nghị chuyên đề được tổ chức tại Đại học Dartmouth vào mùa hè năm 1956, nơi một hội thảo đóng vai trò trung tâm và có sự đóng góp liên tục của McCarthy, Minsky và bốn người khác.
Vào đầu những năm 1960, sự nhiệt tình xung quanh AI đã giảm sút mặc dù nó vẫn hứa hẹn và đầy hứng thú. Dung lượng bộ nhớ hạn chế của máy tính đặt ra thách thức trong việc sử dụng ngôn ngữ máy tính một cách hiệu quả. Tuy nhiên, ngay cả trong thời kỳ này, công việc nền tảng quan trọng vẫn đang được đặt ra.
Ví dụ, Ngôn ngữ xử lý thông tin (IPL) xuất hiện, cho phép phát triển các chương trình như Máy lý thuyết logic (LTM) vào năm 1956. LTM nhằm mục đích chứng minh các định lý toán học và đưa ra các khái niệm như cây giải pháp tiếp tục phù hợp với AI ngày nay .
Thời hoàng kim của AI
Bộ phim “2001: A Space Odyssey” năm 1968 của Stanley Kubrick đã giới thiệu với khán giả một chiếc máy tính có tên HAL 9000, gói gọn những lo ngại về đạo đức xung quanh trí tuệ nhân tạo. Bộ phim đặt ra câu hỏi về việc liệu AI sẽ rất tinh vi và mang lại lợi ích cho nhân loại hay gây ra mối nguy hiểm tiềm tàng.
Mặc dù ảnh hưởng của bộ phim không bắt nguồn từ tính chính xác về mặt khoa học nhưng nó góp phần nâng cao nhận thức về những chủ đề này, giống như tác giả khoa học viễn tưởng Philip K. Dick, người không ngừng suy ngẫm liệu máy móc có thể trải nghiệm cảm xúc hay không.
Cuối những năm 1970 đánh dấu sự ra đời của bộ vi xử lý đầu tiên, trùng hợp với thời điểm mối quan tâm trở lại về AI. Các hệ thống chuyên gia nhằm mục đích tái tạo khả năng suy luận của con người đã đạt đến đỉnh cao trong thời gian này. Đại học Stanford công bố MYCIN vào năm 1972, trong khi MIT giới thiệu DENDRAL vào năm 1965. Các hệ thống này dựa trên một “công cụ suy luận” cung cấp các phản hồi hợp lý và hiểu biết khi được cung cấp thông tin liên quan.
Hứa hẹn những tiến bộ đáng kể, các hệ thống này phải đối mặt với những thách thức vào cuối những năm 1980 hoặc đầu những năm 1990. Việc triển khai và duy trì các hệ thống phức tạp như vậy tốn nhiều công sức, với hiệu ứng “hộp đen” che khuất logic cơ bản của máy khi xử lý hàng trăm quy tắc. Do đó, việc tạo ra và bảo trì các hệ thống này ngày càng trở nên khó khăn, đặc biệt khi xuất hiện các giải pháp thay thế hiệu quả và giá cả phải chăng hơn. Điều đáng chú ý là trong những năm 1990, thuật ngữ “trí tuệ nhân tạo” mờ dần khỏi các diễn ngôn học thuật, nhường chỗ cho những thuật ngữ nhẹ nhàng hơn như “điện toán tiên tiến”.
Tháng 5 năm 1997, siêu máy tính Deep Blue của IBM đã đạt được cột mốc quan trọng khi đánh bại nhà vô địch cờ vua Garry Kasparov. Bất chấp khả năng hạn chế của Deep Blue trong việc chỉ phân tích một phần nhỏ độ phức tạp của trò chơi, việc con người bị máy đánh bại vẫn là một sự kiện mang tính biểu tượng có ý nghĩa trong lịch sử.
Điều quan trọng cần nhận ra là mặc dù chiến thắng của “2001: A Space Odyssey” và Deep Blue không trực tiếp thúc đẩy nguồn tài trợ và sự phát triển của AI, nhưng chúng đã góp phần vào cuộc đối thoại văn hóa rộng lớn hơn xung quanh tiềm năng của AI và những tác động của nó đối với nhân loại, đẩy nhanh tiến độ của trí tuệ nhân tạo.
Thời hiện đại
Công nghệ AI đã thu hút được sự chú ý đáng kể sau chiến thắng của Deep Blue trước Garry Kasparov, đạt đến đỉnh cao vào khoảng giữa những năm 2010.
Hai yếu tố chính góp phần vào sự bùng nổ mới trong lĩnh vực này vào khoảng năm 2010:
- Truy cập vào lượng lớn dữ liệu: Sự sẵn có của các bộ dữ liệu khổng lồ trở nên quan trọng đối với những tiến bộ của AI. Sự phong phú của dữ liệu cho phép các thuật toán tìm hiểu và đưa ra dự đoán dựa trên thông tin phong phú
- Khám phá bộ xử lý card đồ họa máy tính hiệu quả cao: Việc nhận ra rằng bộ xử lý card đồ họa có thể chạy các thuật toán AI với hiệu suất vượt trội đã tiếp tục thúc đẩy sự tiến bộ trong lĩnh vực này. Bước đột phá này cho phép tính toán nhanh hơn và mạnh mẽ hơn, thúc đẩy nghiên cứu AI tiến lên phía trước
Một thành tựu công cộng đáng chú ý trong thời gian này là hệ thống AI của IBM, Watson, đã đánh bại hai nhà vô địch trong game show Jeopardy vào năm 2011. Một cột mốc quan trọng khác đến vào năm 2012 khi AI của Google X xác định thành công mèo trong video sử dụng hơn 16.000 bộ xử lý. Điều này chứng tỏ tiềm năng đáng kinh ngạc của máy móc trong việc học hỏi và phân biệt giữa các vật thể khác nhau.
Năm 2016, AI AlphaGo của Google đã đánh bại Lee Sedol và Fan Hui, những nhà vô địch châu Âu và thế giới trong trò chơi cờ vây. Chiến thắng này đánh dấu sự chuyển hướng hoàn toàn khỏi các hệ thống chuyên gia và làm nổi bật sự chuyển hướng sang học tập quy nạp.
Và phần tốt nhất? Bạn có thể nhìn tận mắt trong video dưới đây, nhờ Kênh Youtube của Google DeepMind.
Thay vì mã hóa các quy tắc theo cách thủ công như trong các hệ thống chuyên gia, trọng tâm chuyển sang cho phép máy tính khám phá các mẫu và mối tương quan một cách độc lập thông qua phân tích dữ liệu quy mô lớn.
Học sâu nổi lên như một công nghệ học máy đầy hứa hẹn cho nhiều ứng dụng khác nhau. Các nhà nghiên cứu như Geoffrey Hinton, Yoshua Bengio và Yann LeCun đã khởi xướng một chương trình nghiên cứu vào năm 2003 để cách mạng hóa mạng lưới thần kinh. Các thử nghiệm của họ, được thực hiện tại các tổ chức như Microsoft, Google và IBM, đã chứng minh sự thành công của deep learning trong việc giảm đáng kể tỷ lệ lỗi trong các tác vụ nhận dạng giọng nói và hình ảnh.
Việc áp dụng deep learning của các nhóm nghiên cứu tăng lên nhanh chóng do những lợi ích không thể phủ nhận của nó. Mặc dù đã có những tiến bộ đáng kể trong nhận dạng văn bản, nhưng các chuyên gia như Yann LeCun thừa nhận rằng vẫn còn một chặng đường dài trước khi tạo ra hệ thống hiểu văn bản.
Một thách thức đáng chú ý nằm ở sự phát triển của các tác nhân đàm thoại. Mặc dù của chúng tôi smartphones có thể phiên âm hướng dẫn một cách chính xác, nhưng hiện tại họ đang gặp khó khăn trong việc bối cảnh hóa thông tin một cách chính xác hoặc phân biệt ý định của chúng ta, làm nổi bật sự phức tạp của việc hiểu ngôn ngữ tự nhiên.
Xu hướng và sự phát triển hiện nay của AI là gì?
Dòng thời gian của trí tuệ nhân tạo sẽ không bao giờ kết thúc vì lĩnh vực AI không ngừng phát triển cũng như một số xu hướng và sự phát triển chính đang định hình bối cảnh hiện tại của nó.
Học máy
Học máy là một nhánh của trí tuệ nhân tạo (AI) tập trung vào việc cho phép máy móc học hỏi và cải thiện từ trải nghiệm mà không cần được lập trình rõ ràng. Thay vì tuân theo những hướng dẫn cứng nhắc, thuật toán học máy sẽ phân tích dữ liệu, xác định mẫu và đưa ra dự đoán hoặc quyết định dựa trên phân tích đó.
Bằng cách học hỏi từ lượng lớn dữ liệu, máy móc có thể tự động điều chỉnh và cải thiện hiệu suất theo thời gian.
Học kĩ càng
Học sâu, được hỗ trợ bởi mạng lưới thần kinh với nhiều lớp, tiếp tục thúc đẩy những tiến bộ trong AI. Các nhà nghiên cứu đang khám phá các kiến trúc như mạng thần kinh tích chập (CNN) để xử lý hình ảnh và video và mạng thần kinh tái phát (RNN) để phân tích dữ liệu tuần tự.
Các kỹ thuật như học chuyển giao, mạng đối thủ tổng quát (GAN) và học tăng cường cũng đang thu hút được sự chú ý.
Dữ liệu lớn
Dữ liệu lớn, một trong những dòng thời gian quan trọng nhất mà trí tuệ nhân tạo mang lại cho doanh nghiệp của bạn, đề cập đến lượng lớn dữ liệu có cấu trúc và phi cấu trúc quá lớn và phức tạp để có thể xử lý hiệu quả bằng các phương pháp xử lý dữ liệu truyền thống. Dữ liệu lớn bao gồm dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau như phương tiện truyền thông xã hội, cảm biến, giao dịch, v.v. Thách thức với dữ liệu lớn nằm ở khối lượng, tốc độ và sự đa dạng của nó.
Các kỹ thuật phân tích nâng cao và AI, bao gồm cả học máy, được sử dụng để trích xuất những hiểu biết, mô hình và xu hướng có giá trị từ dữ liệu này, cho phép các tổ chức đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu và đạt được lợi thế cạnh tranh.
Chatbot
Có lẽ món quà lớn nhất của dòng thời gian trí tuệ nhân tạo là chatbot. Chúng là các chương trình máy tính hỗ trợ AI được thiết kế để mô phỏng các cuộc hội thoại giống con người và cung cấp trải nghiệm tương tác cho người dùng. Họ sử dụng các kỹ thuật xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) để hiểu và diễn giải thông tin đầu vào của người dùng, phản hồi thông tin liên quan và thực hiện các nhiệm vụ hoặc cung cấp hỗ trợ.
Chatbots có thể được tích hợp vào nền tảng nhắn tin, trang web hoặc ứng dụng và chúng có thể xử lý nhiều loại truy vấn, đưa ra đề xuất, hỗ trợ giao dịch và cung cấp hỗ trợ khách hàng, cùng với các chức năng khác.
Người máy
Robot AI kết hợp trí tuệ nhân tạo với robot để tạo ra những cỗ máy thông minh có thể thực hiện các nhiệm vụ một cách tự động hoặc với sự can thiệp tối thiểu của con người. Robot hỗ trợ AI được trang bị cảm biến, hệ thống nhận thức và thuật toán ra quyết định để nhận thức và tương tác với môi trường của chúng.
Trí tuệ nhân tạo trong phẫu thuật và chăm sóc sức khỏe thay đổi cuộc sống của chúng ta như thế nào?
Họ có thể phân tích dữ liệu cảm giác, đưa ra quyết định và thực hiện hành động tương ứng. Robot AI tìm thấy các ứng dụng trong các lĩnh vực như tự động hóa công nghiệp, chăm sóc sức khỏe, nông nghiệp và thăm dò, cho phép robot thực hiện các nhiệm vụ phức tạp, nâng cao năng suất và hỗ trợ con người trong nhiều lĩnh vực khác nhau.
Xử lý ngôn ngữ tự nhiên
NLP là một lĩnh vực AI phát triển nhanh chóng, tập trung vào việc cho phép máy móc hiểu, diễn giải và tạo ra ngôn ngữ của con người. Các mô hình ngôn ngữ như GPT- của OpenAI-3 đã thể hiện khả năng ấn tượng trong các nhiệm vụ như tạo văn bản, dịch thuật, trả lời câu hỏi và phân tích tình cảm.
NLP đang được áp dụng trên nhiều lĩnh vực khác nhau, bao gồm hỗ trợ khách hàng, trợ lý ảo và tạo nội dung.
Khi chúng ta đi đến cuối dòng thời gian quyến rũ này của trí tuệ nhân tạo, chúng ta không khỏi kinh ngạc về hành trình đáng kinh ngạc mà nó đã trải qua. Từ khởi đầu khiêm tốn cho đến nay, AI đã phát triển, biến đổi và thách thức nhận thức của chúng ta.
Theo dòng thời gian của trí tuệ nhân tạo, chúng ta đã chứng kiến giấc mơ của những người có tầm nhìn xa dám tưởng tượng ra những cỗ máy có thể suy nghĩ như con người. Chúng tôi ngạc nhiên trước công việc tiên phong của những bộ óc thông minh, những người đã đặt nền móng cho lĩnh vực phi thường này. Chúng tôi đã trải qua những thăng trầm, thất bại và chiến thắng đã định hình nên quỹ đạo của AI.
Ngày nay, AI là minh chứng cho sự khéo léo và trí tò mò của con người. Nó đã trở thành một phần không thể thiếu trong cuộc sống của chúng ta, cách mạng hóa các ngành công nghiệp, thúc đẩy sự đổi mới và mở ra cánh cửa cho những khả năng vô tận.
Nhưng dòng thời gian của trí tuệ nhân tạo không kết thúc ở đây. Nó mang cảm giác háo hức như đang thì thầm với chúng ta về những điều kỳ diệu đang chờ đợi ở tương lai. Khi chúng ta bước vào lãnh thổ chưa được khám phá, chúng ta đang bước vào hành trình khám phá, nơi tiềm năng của AI là không giới hạn.
Hình ảnh nổi bật: Công ty giải trí Warner Bros.
