Lịch sử hình thành và phát triển của Trí tuệ nhân tạo

Trí tuệ nhân tạo (AI) ngày nay đã trở thành một phần quen thuộc trong cuộc sống hiện đại, xuất hiện trong mọi lĩnh vực từ kinh doanh đến chăm sóc sức khỏe. Tuy nhiên, ít ai nhận ra rằng lịch sử phát triển AI bắt đầu từ giữa thế kỷ 20 và đã trải qua nhiều thăng trầm trước khi đạt được những bước đột phá bùng nổ như ngày nay.

Bài viết này của INVIAI cung cấp cái nhìn chi tiết về lịch sử hình thành và phát triển của AI, từ những ý tưởng ban đầu, qua những “mùa đông AI” khó khăn, đến cuộc cách mạng học sâu và làn sóng AI tạo sinh bùng nổ trong thập niên 2020.

Thập niên 1950: Khởi đầu của Trí tuệ nhân tạo

Thập niên 1950 được xem là mốc khởi đầu chính thức của lĩnh vực AI. Năm 1950, nhà toán học Alan Turing công bố bài báo "Computing Machinery and Intelligence," trong đó ông đề xuất một bài kiểm tra nổi tiếng để đánh giá khả năng suy nghĩ của máy – sau này gọi là Bài kiểm tra Turing. Cột mốc này giới thiệu ý tưởng rằng máy tính có thể “suy nghĩ” như con người, đặt nền tảng lý thuyết cho AI.

Mọi khía cạnh của việc học hay bất kỳ đặc điểm nào khác của trí tuệ về nguyên tắc có thể được mô tả chính xác đến mức một máy có thể được tạo ra để mô phỏng nó.

— Tuyên bố Hội nghị Dartmouth, 1956

Các phát triển kỹ thuật chính

• Ngôn ngữ lập trình Lisp (1958) – John McCarthy phát minh Lisp, thiết kế riêng cho phát triển AI
• Perceptron (1958) – Frank Rosenblatt giới thiệu mô hình mạng nơ-ron nhân tạo đầu tiên có khả năng học từ dữ liệu
• Thuật ngữ "Học máy" (1959) – Arthur Samuel lần đầu sử dụng thuật ngữ này để mô tả cách máy tính có thể học vượt ra ngoài lập trình ban đầu

Thập niên 1950 đánh dấu sự ra đời của trí tuệ nhân tạo

Những phát triển này phản ánh sự lạc quan mạnh mẽ: các nhà tiên phong tin rằng trong vài thập kỷ, máy móc có thể đạt được trí tuệ giống con người.

Thập niên 1960: Tiến bộ ban đầu

Bước vào thập niên 1960, AI tiếp tục phát triển với nhiều dự án và phát minh đáng chú ý. Các phòng thí nghiệm AI được thành lập tại các trường đại học danh tiếng (MIT, Stanford, Carnegie Mellon), thu hút sự quan tâm và tài trợ nghiên cứu. Máy tính trở nên mạnh mẽ hơn, cho phép thử nghiệm các ý tưởng AI phức tạp hơn thập kỷ trước.

Đột phá sáng tạo

Thập niên 1960 chứng kiến tiến bộ ban đầu đáng kể của AI

Thập niên 1970: Thách thức và “Mùa đông AI” đầu tiên

Trong thập niên 1970, AI đối mặt với những thách thức thực tế: nhiều kỳ vọng cao từ thập niên trước không được đáp ứng do hạn chế về sức mạnh tính toán, dữ liệu và hiểu biết khoa học. Kết quả là sự tin tưởng và tài trợ cho AI giảm mạnh vào giữa thập niên 1970 – giai đoạn sau này gọi là “mùa đông AI” đầu tiên.

Những điểm sáng bất chấp khó khăn

Mùa đông AI đầu tiên mang đến thách thức và bài học

Giai đoạn này nhắc nhở các nhà nghiên cứu rằng trí tuệ nhân tạo phức tạp hơn nhiều so với dự đoán ban đầu, đòi hỏi những phương pháp hoàn toàn mới vượt ra ngoài các mô hình suy luận đơn giản.

Thập niên 1980: Hệ thống chuyên gia – Sự thăng trầm

Đầu thập niên 1980, AI bước vào thời kỳ phục hưng nhờ thành công thương mại của hệ thống chuyên gia và sự quan tâm đầu tư trở lại từ chính phủ và doanh nghiệp. Máy tính mạnh hơn, cộng đồng tin rằng các ý tưởng AI có thể dần được hiện thực hóa trong các lĩnh vực hẹp.

Các sáng kiến chính phủ lớn

Sự hồi sinh của mạng nơ-ron

Giữa thời kỳ bùng nổ hệ thống chuyên gia, lĩnh vực mạng nơ-ron nhân tạo âm thầm hồi sinh. Năm 1986, nhà nghiên cứu Geoffrey Hinton và cộng sự công bố thuật toán lan truyền ngược (Backpropagation) – phương pháp hiệu quả để huấn luyện mạng nơ-ron đa lớp.

Thời kỳ hệ thống chuyên gia mang lại cả thành công và bài học

Thập niên 1990: AI trở lại thực tiễn

Sau mùa đông AI cuối thập niên 1980, sự tin tưởng vào AI dần phục hồi trong thập niên 1990 nhờ một loạt tiến bộ thực tiễn. Thay vì tập trung vào AI mạnh đầy tham vọng, các nhà nghiên cứu chuyển sang AI yếu – áp dụng kỹ thuật AI vào các vấn đề cụ thể và bắt đầu đạt kết quả ấn tượng.

Thành tựu lớn trên nhiều lĩnh vực

Sự trỗi dậy của AI dựa trên dữ liệu

Cuối thập niên 1990 chứng kiến sự bùng nổ Internet, tạo ra lượng dữ liệu kỹ thuật số khổng lồ. Các kỹ thuật như khai thác dữ liệu và thuật toán học máy được sử dụng để:

• Phân tích dữ liệu web và tối ưu hóa công cụ tìm kiếm
• Cá nhân hóa đề xuất nội dung
• Tự động lọc thư rác
• Cung cấp đề xuất sản phẩm trong thương mại điện tử
• Cải thiện hiệu suất phần mềm bằng cách học từ dữ liệu người dùng

AI âm thầm bước vào cuộc sống hàng ngày trong thập niên 1990

Thập niên 1990 là giai đoạn AI âm thầm nhưng vững chắc bước vào đời sống hàng ngày. Thay vì những tuyên bố lớn về trí tuệ giống con người, các nhà phát triển tập trung giải quyết các vấn đề chuyên biệt, đặt nền móng quan trọng về dữ liệu và thuật toán cho sự bùng nổ trong thập niên tiếp theo.

Thập niên 2000: Học máy và kỷ nguyên dữ liệu lớn

Bước vào thế kỷ 21, AI thay đổi mạnh mẽ nhờ Internet và kỷ nguyên dữ liệu lớn. Thập niên 2000 chứng kiến sự bùng nổ của máy tính cá nhân, Internet và thiết bị cảm biến, tạo ra lượng dữ liệu khổng lồ. Học máy trở thành công cụ chính khai thác “mỏ vàng dữ liệu” này.

Dữ liệu là dầu mỏ mới – càng nhiều dữ liệu, thuật toán AI càng học chính xác.

— Câu nói phổ biến trong ngành công nghệ, thập niên 2000

ImageNet: Nền tảng cho học sâu

Các cột mốc ứng dụng đáng chú ý

AI bước vào kinh doanh

Dữ liệu lớn và học máy biến đổi AI trong thập niên 2000

Thập niên 2000 đặt nền móng cho sự bùng nổ của AI. Dữ liệu lớn, phần cứng mạnh và thuật toán cải tiến đã sẵn sàng, chỉ chờ thời điểm thích hợp để khởi động cuộc cách mạng AI mới.

Thập niên 2010: Cuộc cách mạng học sâu

Nếu có một giai đoạn mà AI thực sự “cất cánh”, thì đó là thập niên 2010. Dựa trên nền tảng dữ liệu và phần cứng của thập niên trước, trí tuệ nhân tạo bước vào kỷ nguyên học sâu – các mô hình mạng nơ-ron đa lớp đạt kết quả đột phá, phá vỡ mọi kỷ lục trên nhiều nhiệm vụ AI.

Cuộc cách mạng AlexNet

Học sâu lan tỏa khắp các lĩnh vực

AlphaGo: AI vượt qua trực giác con người

Cuộc cách mạng Transformer (2017)

Năm 2017, một đột phá trong xử lý ngôn ngữ tự nhiên xuất hiện: kiến trúc Transformer. Các nhà nghiên cứu Google công bố bài báo "Attention Is All You Need", đề xuất cơ chế tự chú ý (self-attention) cách mạng hóa AI ngôn ngữ.

Sự trỗi dậy của AI tạo sinh

AI trong cuộc sống hàng ngày

• Camera điện thoại thông minh nhận dạng khuôn mặt tự động
• Trợ lý ảo trong loa thông minh (Alexa, Google Home)
• Đề xuất nội dung trên mạng xã hội
• Hệ thống xe tự lái tiên tiến
• Dịch ngôn ngữ thời gian thực
• Nền tảng học tập cá nhân hóa

Học sâu cách mạng hóa AI trong thập niên 2010

AI là điện mới – một công nghệ nền tảng thay đổi mọi ngành công nghiệp.

— Andrew Ng, Nhà tiên phong AI

Thập niên 2020: Bùng nổ AI tạo sinh và xu hướng mới

Chỉ trong vài năm đầu thập niên 2020, AI bùng nổ với tốc độ chưa từng có, chủ yếu nhờ sự trỗi dậy của AI tạo sinh và mô hình ngôn ngữ lớn (LLM). Các hệ thống này đã giúp AI tiếp cận trực tiếp hàng trăm triệu người dùng, tạo ra làn sóng ứng dụng sáng tạo và thảo luận xã hội rộng rãi.

Kỷ nguyên mô hình ngôn ngữ lớn

AI tạo sinh vượt ra ngoài văn bản

Thách thức đạo đức và pháp lý

AI trong các ngành công nghiệp

Làn sóng AI tạo sinh định hình thập niên 2020

Kết luận: Hành trình và triển vọng tương lai của AI

Từ thập niên 1950 đến nay, lịch sử phát triển AI là một hành trình đáng kinh ngạc – đầy tham vọng, thất vọng và hồi sinh. Từ hội thảo nhỏ năm 1956 đặt nền móng, AI đã hai lần rơi vào “mùa đông AI” do kỳ vọng quá cao, nhưng mỗi lần đều phục hồi mạnh mẽ nhờ các đột phá khoa học và công nghệ.

Triển vọng tương lai

Chương tiếp theo của AI hứa hẹn rất thú vị. Với đà hiện tại, chúng ta có thể kỳ vọng AI sẽ thâm nhập sâu hơn vào cuộc sống:

Bài học chính từ lịch sử AI

• Tránh thổi phồng – Đặt kỳ vọng thực tế dựa trên khả năng hiện tại
• Học từ thất bại – Mùa đông AI dạy bài học quý giá về phát triển bền vững
• Ưu tiên an toàn – Phát triển AI với kiểm soát, minh bạch và đạo đức
• Tập trung vào ứng dụng thực tiễn – AI hẹp giải quyết vấn đề cụ thể mang lại giá trị thực
• Đón nhận hợp tác – Tiến bộ cần sự hợp tác giữa nhà nghiên cứu, doanh nghiệp và nhà hoạch định chính sách
• Duy trì giám sát con người – AI nên hỗ trợ, không thay thế, phán đoán và giá trị con người

Trí tuệ nhân tạo đã, đang và sẽ tiếp tục là minh chứng cho khả năng vượt qua giới hạn của chúng ta. Từ những máy tính sơ khai chỉ biết tính toán, con người đã dạy máy chơi trò chơi, lái xe, nhận biết thế giới và thậm chí tạo ra nghệ thuật.

— Suy ngẫm về hành trình AI

AI ngày nay giống như điện hay Internet – một hạ tầng công nghệ nền tảng. Nhiều chuyên gia lạc quan rằng AI sẽ tiếp tục mang lại bước nhảy vọt về năng suất và chất lượng cuộc sống nếu được phát triển và quản lý có trách nhiệm. Tương lai AI không được định đoạt trước – nó sẽ được hình thành bởi những lựa chọn của chúng ta hôm nay về cách phát triển, triển khai và quản trị công nghệ chuyển đổi này.