Lịch sử trí tuệ nhân tạo – Phần hai
Trí tuệ nhân tạo (AI) ngày nay đã trở thành một phần không thể thiếu trong cuộc sống hiện tại của tất cả chúng ta. Nhưng để đạt đến trình độ như hiện nay, trí tuệ nhân tạo – AI đã trải qua một hành trình dài, rất dài, bắt đầu từ những giấc mơ táo bạo, rồi rơi vào những giai đoạn thất vọng sâu sắc, được gọi là “mùa đông AI”. Trong bài viết này, chúng ta sẽ cùng nhau khám phá trí tuệ nhân tạo – AI đã trỗi dậy mạnh mẽ nhờ những tiến bộ vượt bậc trong công nghệ và dữ liệu. Bắt đầu từ khoảng năm 2010, AI bước vào thời kỳ phục hưng, lan rộng khắp mọi ngành nghề.
1. Sự trỗi dậy của hệ chuyên gia và “Mùa đông AI” lần thứ hai (1980s – 1990s): Những ứng dụng thực tế và sự thất vọng tiếp theo
Những năm 1980 chứng kiến sự hồi sinh của AI với sự phát triển của hệ chuyên gia (expert systems). Edward Feigenbaum, một nhà khoa máy học máy tính người Mỹ, được xem là một trong những người tiên phong trong lĩnh vực này. Hệ chuyên gia đã mang lại một số thành công thương mại ban đầu nhưng cũng nhanh chóng bộc lộ những hạn chế, dẫn đến “Mùa đông AI” thứ hai vào cuối những năm 1980 và đầu những năm 1990.
Trong giai đoạn này, một hướng tiếp cận mới bắt đầu thu hút sự chú ý: Máy học (machine learning). Thay vì lập trình rõ ràng các quy tắc, “máy học” tập trung vào việc phát triển các thuật toán cho phép máy tính học hỏi từ dữ liệu.
2. Sự trỗi dậy của máy học – machine learning (1990s – 2010s): Dữ liệu và thuật toán tiên tiến
Những năm 1990 và 2000 chứng kiến sự phát triển mạnh mẽ của máy học. Geoffrey Hinton, Yann LeCun và Yoshua Bengio là những nhà nghiên cứu đã có những đóng góp nền tảng cho sự phát triển của mạng nơ-ron nhân tạo và học sâu trong giai đoạn này, mặc dù ban đầu công trình của họ không nhận được nhiều sự chú ý. Những thành tựu quan trọng như chiến thắng của Deep Blue trước Garry Kasparov (1997) và sự phổ biến của các ứng dụng máy học trong thực tế đã đánh dấu bước tiến quan trọng của AI.
3. Sự bùng nổ của AI hiện đại (2010s – nay): Học sâu và cuộc cách mạng toàn cầu
Những năm 2010 đánh dấu một bước ngoặt lớn với sự trỗi dậy mạnh mẽ của học sâu (deep learning). Sự kết hợp giữa sức mạnh tính toán của GPUs (được thúc đẩy bởi những công ty như NVIDIA), lượng dữ liệu khổng lồ và những đột phá trong các thuật toán (như AlexNet của Alex Krizhevsky, Ilya Sutskever và Geoffrey Hinton) đã tạo ra những kết quả ấn tượng trong nhiều lĩnh vực. Các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs) như GPT của OpenAI, với những đóng góp quan trọng của Ilya Sutskever và Sam Altman, đã đưa khả năng của AI lên một tầm cao mới.
Ngày nay, AI đang thâm nhập vào mọi khía cạnh của cuộc sống, từ thị giác máy tính, xử lý ngôn ngữ tự nhiên, nhận dạng giọng nói đến game AI, y tế và tài chính.
4. Tương lai của AI: Những cơ hội và thách thức
AI vẫn đang trong giai đoạn phát triển nhanh chóng và tiềm năng của nó là vô cùng lớn. Tuy nhiên, sự bùng nổ của AI cũng đặt ra nhiều câu hỏi và thách thức cần được giải quyết về đạo đức, tác động đến thị trường lao động, an toàn và bảo mật, tính minh bạch và khả năng giải thích, cũng như quản lý và quy định.
Lời kết.
Từ những nỗ lực ban đầu với hệ chuyên gia, lĩnh vực trí tuệ nhân tạo – AI đã trải qua một giai đoạn phát triển mạnh mẽ nhờ sự trỗi dậy của máy học và đặc biệt là học sâu. Những tiến bộ vượt bậc trong những năm gần đây đã biến AI từ một lĩnh vực nghiên cứu hàn lâm thành một công nghệ mang tính cách mạng, có tiềm năng thay đổi sâu sắc mọi mặt của đời sống. Tuy nhiên, để khai thác tối đa tiềm năng của AI một cách an toàn và có trách nhiệm, chúng ta cần tiếp tục nghiên cứu, đối mặt với những thách thức đạo đức và xã hội, và định hình một tương lai nơi AI phục vụ lợi ích của toàn nhân loại.
Góc Nhỏ Sài Gòn tổng hơp và biên tập.
Một bài viết rất dễ hiểu và gần gũi.