AI có vẻ khá mới, nhưng lịch sử của AI đã trải dài hơn nhiều so với bạn nghĩ.
Việc sử dụng trí tuệ nhân tạo đã gia tăng ở hầu hết các ngành công nghiệp trong hơn một thập kỷ qua và công nghệ này có rất nhiều tiềm năng. Tuy nhiên, liệu AI có phải là một sự phát triển khá mới hay nguồn gốc của nó đã bắt đầu từ rất sớm? Đây thực sự là tuổi của AI.
Khi nào AI được khái niệm hóa?
Ý tưởng về máy móc có được ý thức, hoặc ít nhất là bắt chước hành vi của con người, đã xuất hiện từ rất lâu rồi. Ở dạng cơ bản nhất, ý tưởng về AI lần đầu tiên xuất hiện bởi người Hy Lạp cổ đại khi ý tưởng con người tạo ra những sinh vật nhân tạo giống con người, được nhà thơ Hesiod viết trong câu chuyện về Talos .
Trong những thế kỷ tiếp theo, nhiều câu chuyện, dự đoán và huyền thoại về những tạo vật nhân tạo giống con người được viết ra, chẳng hạn như cuộc thảo luận của Paracelsus về việc tạo ra một “người nhân tạo” trong tác phẩm ‘Về bản chất của vạn vật ‘ của ông. Phải đến giữa thế kỷ 20, ý tưởng về trí tuệ nhân tạo mới trở thành hiện thực.
Sự sáng tạo của AI
Hệ thống đầu tiên sử dụng trí tuệ nhân tạo để hoạt động được tạo ra vào năm 1955 bởi Herbert Simon, Clifford Shaw và Allen Newell và được đặt tên là Nhà lý thuyết logic. Simon, một nhà khoa học chính trị và nhà xã hội học, cùng với Hewell, một nhà khoa học máy tính, đã phát triển Nhà lý luận logic để bắt chước một cách giả tạo một số quá trình suy nghĩ của con người. Bản thân chương trình được viết bởi Shaw, một lập trình viên máy tính làm việc cho RAND vào thời điểm đó. Khi Nhà lý luận logic được phát triển vào năm 1955, thuật ngữ “trí tuệ nhân tạo” thậm chí còn chưa được đặt ra; điều này đến một năm sau từ John McCarthy.
Nhà lý thuyết logic được thiết kế đặc biệt để giải quyết các vấn đề toán học bằng cách sử dụng các kỹ năng do con người tạo ra, do đó mô phỏng một phiên bản cơ bản của tâm trí con người khi làm như vậy. Như đã nêu trong một bài báo học thuật năm 2006 về chủ đề Nhà lý thuyết logic , chương trình này “có lẽ là chương trình làm việc đầu tiên mô phỏng một số khía cạnh về khả năng giải quyết các vấn đề phức tạp của con người.”
AI đã phát triển như thế nào
Hệ thống AI đầu tiên được tạo ra và các hệ thống AI mà chúng ta thấy ngày nay khác nhau rất nhiều. Khi hiểu biết của chúng ta về công nghệ ngày càng tăng, chúng ta có thể liên tục cải thiện khả năng của AI theo thời gian, điều này đã nhường chỗ cho các công cụ dựa trên AI ấn tượng mà chúng ta thấy ngày nay. Nhưng đây không phải là một hành trình dễ dàng.
Theo giải thích của HODS, trong những năm 1970 và 1980, một thời kỳ được gọi là Mùa đông AI đã bắt đầu (một thuật ngữ được đặt ra vào cuối hai thập kỷ). Trong giai đoạn này, sự phát triển và cải tiến của hệ thống AI bị chững lại do những hạn chế về sức mạnh tính toán tồn tại vào thời điểm đó. Việc giảm tài trợ cho nghiên cứu AI cũng góp phần vào sự trì trệ này, vì các nhà khoa học không có sự hỗ trợ tài chính cần thiết để đạt được bất kỳ tiến bộ đáng kể nào.
Nhưng khi những năm cuối thập niên 80 đến, sự đóng băng này bắt đầu tan băng, với sự phát triển AI bắt đầu tăng tốc trở lại. Lan truyền ngược, một thuật toán đào tạo máy học, đóng vai trò là chất xúc tác cho sự hồi sinh này.
Lan truyền ngược lần đầu tiên được giới thiệu vào năm 1970 bởi Paul Werbos. Trong bài báo của mình, ‘ Tổng quát hóa quá trình lan truyền ngược với ứng dụng vào mô hình thị trường khí đốt tái phát ‘, Werbos đã phân tích cách thức hoạt động của lan truyền ngược và thảo luận về một số ứng dụng khả thi cho thuật toán. Nói tóm lại, lan truyền ngược cho phép mạng lưới thần kinh điều chỉnh và chọn các đường dẫn phù hợp để có đầu ra tốt nhất. Trong quá trình này, mạng lưới thần kinh có thể thay đổi mức độ liên quan của các kết nối bằng cách thay đổi trọng số và độ lệch dựa trên hiệu suất trong quá khứ, còn được gọi là giảm độ dốc.
Vào những năm 1980, việc triển khai lan truyền ngược cho phép các nhà nghiên cứu đào tạo mạng lưới thần kinh nhân tạo (ANN) một cách hiệu quả, đây là một bước tiến lớn trong lĩnh vực AI. Trong vài năm tới, một số tiến bộ quan trọng đã được thực hiện với hệ thống AI, bao gồm những cải tiến về xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) , một công nghệ rất quan trọng đối với nhiều công cụ AI mà chúng ta thấy ngày nay.
Vào đầu thế kỷ này, AI thậm chí còn tiến bộ hơn nữa. Trong những năm 2000, nhiều công nghệ quan trọng đã được tạo ra hoặc cải tiến đáng kể với sự trợ giúp của AI, bao gồm thuật toán tìm kiếm, điều chỉnh phương tiện truyền thông xã hội và giao dịch thuật toán trong ngành tài chính. Trong số rất nhiều khoảnh khắc đáng chú ý của AI trong những năm 2000 có IBM Watson.
IBM Watson bắt đầu như một dự án nghiên cứu vào năm 2006 và đã đạt được một số kết quả đáng kinh ngạc. Một kết quả như vậy, siêu máy tính Watson, đã sử dụng AI để trả lời các câu hỏi mà hầu hết các máy tính hiện có đều không thể làm được.
Watson là siêu máy tính QA (trả lời câu hỏi) triển khai xử lý ngôn ngữ tự nhiên, học máy và một số công nghệ bổ sung để thực hiện các chức năng của nó, đạt được danh tiếng phổ biến vào năm 2011 sau khi giành vị trí đầu tiên trong trò chơi ‘Nguy hiểm!’
Mọi thứ không hề chậm lại đối với AI trong những năm 2010, với những tiến bộ trong giai đoạn từ giữa đến cuối thập kỷ này đã thay đổi hoàn toàn cách chúng ta có thể nhận và phân tích dữ liệu. Vậy chuyện gì đã xảy ra ở đây?
AI ngày nay
Theo một nghiên cứu của Statista , ngày nay, thị trường AI toàn cầu trị giá hơn 2 nghìn tỷ USD . Đến năm 2026, thị trường dự kiến sẽ vượt quá 5 nghìn tỷ USD và con số này có thể sẽ còn tăng theo thời gian.
Có lẽ ví dụ đáng chú ý nhất về AI trong thế giới của chúng ta ngày nay là ChatGPT, một chatbot phổ biến rộng rãi được hỗ trợ bởi kiến trúc AI được gọi là mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) . Trong suốt cuối những năm 2010, LLM đã đi đầu trong việc phát triển AI. LLM là một loại mạng lưới thần kinh được đào tạo bằng cách sử dụng lượng lớn dữ liệu và được dạy để xử lý ngôn ngữ của con người, xác định mức độ liên quan và kết nối ngôn ngữ cũng như đưa ra phản hồi hiệu quả.
LLM thực sự đầu tiên được Google phát triển vào năm 2017 và có dạng BERT, một thuật toán được sử dụng để cải thiện kết quả tìm kiếm. BERT, hay Đại diện bộ mã hóa hai chiều từ Transformers, cho phép Google diễn giải thông tin đầu vào tìm kiếm của người dùng tốt hơn, mang lại kết quả hữu ích và phù hợp hơn.
BERT vẫn được Google sử dụng cho đến ngày nay nhưng không còn là LLM duy nhất hiện có. Như đã nêu trước đây, ChatGPT hiện là một trong những LLM nổi tiếng nhất vì nó có rất nhiều khả năng và hầu hết mọi người đều có thể sử dụng. ChatGPT không chỉ có thể trả lời các câu hỏi thực tế mà còn có thể phân tích và dịch văn bản, tạo nội dung sáng tạo, viết mã, v.v.
ChatGPT thực hiện điều này bằng cách sử dụng Máy biến áp được đào tạo trước (GPT), được phát triển bởi công ty tạo ra nó, OpenAI. Máy biến áp rất quan trọng đối với LLM vì chúng cho phép mạng lưới thần kinh xác định tầm quan trọng của từng từ trong một lời nhắc nhất định để rút ra ngữ cảnh. Ngược lại, điều này cho phép LLM đưa ra phản hồi hữu ích.
GPT-3.5 và GPT-4 là các phiên bản công nghệ hiện có của OpenAI, với phiên bản trước hoàn toàn miễn phí và GPT-4 có tường phí hàng tháng là 20 USD. Cùng với ChatGPT LLM của OpenAI, bạn cũng có thể sử dụng một loạt chatbot dựa trên LLM khác, bao gồm Claude và Google Bard.
Nhưng AI còn có ứng dụng trong rất nhiều công nghệ khác, chẳng hạn như trợ lý ảo. Siri, Alexa, Google Assistant và Cortana đều sử dụng AI để hiểu rõ hơn các lệnh bằng lời nói của người dùng. Hơn nữa, các đề xuất bạn sẽ nhận được trên mạng xã hội, nhà bán lẻ trực tuyến và các nền tảng tương tự cũng thường được hỗ trợ bởi AI. Bạn có thể đã tiếp xúc với AI nhiều lần mà không hề nhận ra.
Tương lai của AI
Tương lai của AI là một chủ đề thu hút rất nhiều sự quan tâm, chủ yếu là do tiềm năng của AI về cơ bản là vô tận. Khi công nghệ tiến bộ, hệ thống AI có thể đạt được sức mạnh tính toán lớn hơn, mạng lưới thần kinh hoàn thiện hơn và khả năng tổng thể tăng lên. Chúng ta sẽ bắt đầu với các ứng dụng thực tế hơn trong tương lai của AI và sau đó đi sâu vào các khía cạnh khoa học viễn tưởng hơn.
Trong những năm gần đây, AI đã trở thành tâm điểm của các thương hiệu ô tô muốn giới thiệu tính năng lái tự động cho khách hàng. Ví dụ đáng chú ý nhất về điều này là việc Tesla làm việc với AI cho tính năng Autopilot của nó.
Ở khía cạnh khái niệm hơn, một ngày nào đó AI có thể có tiềm năng đáp ứng hoặc vượt qua trí thông minh của con người. Bạn có thể đã nghe nói về “điểm kỳ dị”, một thuật ngữ đề cập đến thời điểm mà sự phát triển và tiến hóa của AI trở nên không thể ngăn cản. Đây có thể là kết quả của việc các hệ thống AI có thể tự phát triển và vượt qua mức trí thông minh của con người, nghĩa là chúng không còn cần được con người đào tạo hoặc lập trình để phát triển. Đây được nhiều người coi là thời điểm con người mất quyền kiểm soát công nghệ AI.
Thậm chí ngày nay, AI còn vượt trội hơn hiệu suất của con người trong một số môi trường. Theo một nghiên cứu của Our World In Data , các hệ thống AI đã có thể thực hiện tốt hơn con người trong một loạt nhiệm vụ, chẳng hạn như nhận dạng hình ảnh và hiểu ngôn ngữ, kể từ giữa đến cuối những năm 2010. Điều này cho thấy AI thực sự có tiềm năng vượt qua khả năng của con người trong một số lĩnh vực nhất định.
Trong vài năm tới, chúng ta có thể thấy các chatbot dựa trên AI được cải thiện về khả năng và độ chính xác, đồng thời có khả năng sự hiện diện của AI sẽ tăng lên ở hầu hết các ngành.
AI chắc chắn đã thay đổi thế giới
Mặc dù AI vẫn còn một chặng đường dài trước khi có thể thực sự bắt chước bộ não con người, nhưng công nghệ này đã thay đổi thế giới. Không biết AI sẽ phát triển như thế nào trong tương lai, và câu hỏi AI vượt qua trí thông minh của con người vẫn còn đang được đặt ra. Nhưng không còn nghi ngờ gì nữa, AI đã thay đổi nền tảng internet trực tuyến và có thể là tương lai của toàn thể nhân loại.
The post AI không phải là một công nghệ mới: Nguồn gốc và Lịch sử của AI? appeared first on SCTT.,JSC.
