Lịch sử của trí tuệ nhân tạo - Những cột mốc đáng nhớ
04/09/2024 17:17
Trí tuệ nhân tạo không phải là một từ mới và cũng không phải là một công nghệ mới đối với các nhà nghiên cứu. Công nghệ này đã có từ lâu hơn nhiều so với những gì bạn tưởng tượng. Thậm chí còn có những huyền thoại về Người máy trong Thần thoại Hy Lạp và Ai Cập cổ đại. Sau đây là một số cột mốc trong lịch sử trí tuệ nhân tạo (AI), hành trình từ thế hệ AI cho đến sự phát triển cho đến nay.
I. Sự trưởng thành của trí tuệ nhân tạo (1943-1952)
Từ năm 1943 đến năm 1952, đã có những tiến bộ đáng kể trong việc mở rộng trí tuệ nhân tạo (AI). Trong suốt giai đoạn lịch sử của trí tuệ nhân tạo này, đã chuyển từ một khái niệm đơn thuần sang các thí nghiệm hữu hình và ứng dụng thực tế. Sau đây là một số sự kiện chính đã xảy ra trong giai đoạn này:Năm 1943: Công trình đầu tiên hiện được công nhận là AI được thực hiện bởi Warren McCulloch và Walter Pits vào năm 1943. Họ đề xuất một mô hình tế bào thần kinh nhân tạo .
Năm 1949: Donald Hebb đã chứng minh một quy tắc cập nhật để sửa đổi cường độ kết nối giữa các tế bào thần kinh. Quy tắc của ông hiện được gọi là học tập Hebbian.
Năm 1950: Alan Turing là một nhà toán học người Anh và là người tiên phong trong lĩnh vực Học máy vào năm 1950. Alan Turing xuất bản "Máy tính và trí thông minh" trong đó ông đề xuất một bài kiểm tra. Bài kiểm tra có thể kiểm tra khả năng của máy móc thể hiện hành vi thông minh tương đương với trí thông minh của con người, được gọi là bài kiểm tra Turing .
Năm 1951: Marvin Minsky và Dean Edmonds đã tạo ra mạng nơ-ron nhân tạo (ANN) đầu tiên có tên là SNARC. Họ sử dụng 3.000 ống chân không để mô phỏng mạng lưới gồm 40 nơ-ron.
II. Sự ra đời của Trí tuệ nhân tạo (1952-1956)
Từ năm 1952 đến năm 1956, AI nổi lên như một lĩnh vực nghiên cứu độc đáo. Trong giai đoạn này, những người tiên phong và những người có tư duy tiến bộ đã bắt đầu xây dựng nền tảng cho những gì cuối cùng sẽ chuyển thành một lĩnh vực công nghệ mang tính cách mạng. Sau đây là những sự kiện đáng chú ý từ thời đại này:Năm 1952: Arthur Samuel là người tiên phong trong việc tạo ra Chương trình chơi cờ đam Samuel, đánh dấu chương trình tự học chơi trò chơi đầu tiên trên thế giới.
Năm 1955: Allen Newell và Herbert A. Simon đã tạo ra "chương trình trí tuệ nhân tạo đầu tiên" được đặt tên là "Logic Theorist" . Chương trình này đã chứng minh được 38 trong số 52 định lý Toán học và tìm ra những cách chứng minh mới và tinh tế hơn cho một số định lý.
Năm 1956: Thuật ngữ "Trí tuệ nhân tạo" lần đầu tiên được nhà khoa học máy tính người Mỹ John McCarthy sử dụng tại Hội nghị Dartmouth. Lần đầu tiên, AI được coi là một lĩnh vực học thuật.
Vào thời điểm đó, các ngôn ngữ máy tính cấp cao như FORTRAN, LISP hoặc COBOL đã được phát minh. Và sự nhiệt tình dành cho AI rất cao vào thời điểm đó.
III. Những năm tháng vàng son - Nhiệt huyết ban đầu (1956-1974)
Năm 1958: Trong giai đoạn này, Frank Rosenblatt đã giới thiệu perceptron, một trong những mạng nơ-ron nhân tạo đầu tiên có khả năng học từ dữ liệu. Phát minh này đã đặt nền tảng cho các mạng nơ-ron hiện đại. Đồng thời, John McCarthy đã phát triển ngôn ngữ lập trình Lisp, nhanh chóng được cộng đồng AI ưa chuộng và trở nên rất phổ biến trong số các nhà phát triển.
Năm 1959: Arthur Samuel được ghi nhận là người giới thiệu cụm từ "học máy" trong một bài báo quan trọng trong đó ông đề xuất rằng máy tính có thể được lập trình để vượt qua những người tạo ra chúng về hiệu suất. Ngoài ra, Oliver Selfridge đã có những đóng góp đáng chú ý cho học máy với ấn phẩm "Pandemonium: A Paradigm for Learning" của ông. Công trình này đã phác thảo một mô hình có khả năng tự cải thiện, cho phép nó khám phá các mô hình trong các sự kiện hiệu quả hơn.
Năm 1964: Trong thời gian làm nghiên cứu sinh tiến sĩ tại MIT, Daniel Bobrow đã tạo ra STUDENT, một trong những chương trình đầu tiên về xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP), với mục đích cụ thể là giải các bài toán đại số.
Năm 1965: Hệ thống chuyên gia ban đầu, Dendral, được Edward Feigenbaum, Bruce G. Buchanan, Joshua Lederberg và Carl Djerassi phát minh. Nó hỗ trợ các nhà hóa học hữu cơ trong việc xác định các hợp chất hữu cơ không quen thuộc.
Năm 1966: Các nhà nghiên cứu nhấn mạnh vào việc phát triển các thuật toán có thể giải quyết các vấn đề toán học. Joseph Weizenbaum đã tạo ra chatbot đầu tiên vào năm 1966, được đặt tên là ELIZA. Hơn nữa, Viện nghiên cứu Stanford đã tạo ra Shakey, robot thông minh di động đầu tiên kết hợp AI, thị giác máy tính, điều hướng và NLP. Nó có thể được coi là tiền thân của xe tự lái và máy bay không người lái ngày nay.
Năm 1968: Terry Winograd đã phát triển SHRDLU, AI đa phương thức tiên phong có khả năng làm theo hướng dẫn của người dùng để thao tác và suy luận trong thế giới khối hộp.
Năm 1969: Arthur Bryson và Yu-Chi Ho đã phác thảo một thuật toán học tập được gọi là backpropagation, cho phép phát triển các mạng nơ-ron nhân tạo nhiều lớp. Điều này thể hiện một bước tiến đáng kể vượt ra ngoài perceptron và đặt nền tảng cho việc học sâu. Ngoài ra, Marvin Minsky và Seymour Papert đã biên soạn cuốn sách "Perceptrons", làm sáng tỏ những hạn chế của các mạng nơ-ron cơ bản. Ấn phẩm này đã dẫn đến sự suy giảm trong nghiên cứu mạng nơ-ron và sự hồi sinh trong nghiên cứu AI biểu tượng.
Năm 1972: Robot hình người thông minh đầu tiên được chế tạo tại Nhật Bản, có tên là WABOT-1.
Năm 1973: James Lighthill công bố báo cáo có tựa đề "Trí tuệ nhân tạo: Một cuộc khảo sát chung", dẫn đến việc chính phủ Anh giảm đáng kể sự hỗ trợ cho nghiên cứu AI.
IV. Mùa đông AI đầu tiên (1974-1980)
Mùa đông AI đầu tiên, diễn ra từ năm 1974 đến năm 1980, được biết đến là giai đoạn khó khăn đối với trí tuệ nhân tạo (AI). Trong thời gian này, nguồn tài trợ nghiên cứu đã giảm đáng kể và AI phải đối mặt với cảm giác thất vọng.Khoảng thời gian từ năm 1974 đến năm 1980 là khoảng thời gian mùa đông AI đầu tiên. Mùa đông AI ám chỉ khoảng thời gian mà các nhà khoa học máy tính phải đối mặt với tình trạng thiếu hụt nghiêm trọng nguồn tài trợ từ chính phủ cho các nghiên cứu AI.
Trong mùa đông AI, sự quan tâm của công chúng đối với trí tuệ nhân tạo đã giảm xuống.
V. Sự bùng nổ của AI (1980-1987)
Trong khoảng thời gian từ 1980 đến 1987, AI đã trải qua thời kỳ phục hưng và sức sống mới sau kỷ nguyên đầy thách thức của Mùa đông AI đầu tiên. Sau đây là những sự kiện đáng chú ý trong khoảng thời gian này:Năm 1980, hội nghị toàn quốc đầu tiên của Hiệp hội Trí tuệ nhân tạo Hoa Kỳ được tổ chức tại Đại học Stanford.
Năm 1980: Sau thời kỳ mùa đông của AI, AI đã trở lại với "Hệ thống chuyên gia". Các hệ thống chuyên gia được lập trình để mô phỏng khả năng ra quyết định của một chuyên gia con người. Ngoài ra, các máy Lisp Symbolics đã được đưa vào sử dụng thương mại, đánh dấu sự khởi đầu của sự hồi sinh của AI. Tuy nhiên, trong những năm tiếp theo, thị trường máy Lisp đã trải qua một sự suy thoái đáng kể.
Năm 1981: Danny Hillis đã tạo ra các máy tính song song được thiết kế riêng cho AI và nhiều chức năng tính toán khác nhau, có kiến trúc tương tự như GPU hiện đại.
Năm 1984: Marvin Minsky và Roger Schank đã giới thiệu cụm từ "AI winter" trong một cuộc họp của Hiệp hội vì sự tiến bộ của trí tuệ nhân tạo. Họ cảnh báo thế giới kinh doanh rằng kỳ vọng thái quá về AI sẽ dẫn đến sự vỡ mộng và sự sụp đổ cuối cùng của ngành công nghiệp, điều này thực sự đã xảy ra ba năm sau đó.
Năm 1985: Judea Pearl giới thiệu phương pháp phân tích nhân quả mạng Bayes, trình bày các phương pháp thống kê để mã hóa sự không chắc chắn trong hệ thống máy tính.
VI. Mùa đông AI thứ hai (1987-1993)
Khoảng thời gian từ năm 1987 đến năm 1993 là khoảng thời gian AI Winter thứ hai.
Một lần nữa, các nhà đầu tư và chính phủ ngừng tài trợ cho nghiên cứu AI vì chi phí cao nhưng kết quả không hiệu quả. Hệ thống chuyên gia như XCON rất hiệu quả về mặt chi phí.
VII. Sự xuất hiện của các AI thông minh (1993-2011)
Từ năm 1993 đến năm 2011, trí tuệ nhân tạo (AI) đã có những bước tiến đáng kể, đặc biệt là trong việc phát triển các chương trình máy tính thông minh. Trong thời đại này, các chuyên gia AI đã chuyển trọng tâm từ việc cố gắng bắt kịp trí thông minh của con người sang việc tạo ra phần mềm thực dụng, khéo léo phù hợp với các nhiệm vụ cụ thể. Sau đây là một số sự kiện đáng chú ý trong khoảng thời gian này:Năm 1997: Năm 1997, Deep Blue của IBM đã đạt được một cột mốc trong lịch sử phát triển trí tuệ nhân tạo khi đánh bại nhà vô địch cờ vua thế giới Gary Kasparov, đánh dấu lần đầu tiên một máy tính chiến thắng một nhà vô địch cờ vua thế giới đương nhiệm. Hơn nữa, Sepp Hochreiter và Jürgen Schmidhuber đã giới thiệu mạng nơ-ron hồi quy Long Short-Term Memory, cách mạng hóa khả năng xử lý toàn bộ chuỗi dữ liệu như giọng nói hoặc video.
Năm 2002: lần đầu tiên, AI xâm nhập vào ngôi nhà dưới dạng Roomba, một máy hút bụi.
Năm 2006: AI xuất hiện trong thế giới kinh doanh cho đến năm 2006. Các công ty như Facebook, Twitter và Netflix cũng bắt đầu sử dụng AI.
Năm 2009: Rajat Raina, Anand Madhavan và Andrew Ng đã phát hành bài báo có tựa đề "Sử dụng bộ xử lý đồ họa cho học sâu không giám sát mở rộng", giới thiệu khái niệm sử dụng GPU để đào tạo mạng nơ-ron mở rộng.
Năm 2011: Jürgen Schmidhuber, Dan Claudiu Cire?an, Ueli Meier và Jonathan Masci đã tạo ra CNN đầu tiên đạt được hiệu suất "siêu phàm" khi trở thành người chiến thắng trong cuộc thi Nhận dạng biển báo giao thông của Đức. Ngoài ra, Apple đã ra mắt Siri, một trợ lý cá nhân được kích hoạt bằng giọng nói có khả năng tạo ra phản hồi và thực hiện hành động để đáp lại các lệnh thoại.
VIII. Học sâu, dữ liệu lớn và trí tuệ nhân tạo tổng quát (2011-nay)
Từ năm 2011 đến thời điểm hiện tại, những tiến bộ đáng kể đã diễn ra trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo (AI). Những thành tựu này có thể là nhờ sự kết hợp của học sâu, ứng dụng dữ liệu mở rộng và quá trình tìm kiếm trí tuệ nhân tạo tổng quát (AGI) đang diễn ra. Sau đây là những sự kiện đáng chú ý trong khoảng thời gian này:
Năm 2011: Năm 2011, Watson của IBM đã giành chiến thắng trong Jeopardy, một chương trình đố vui mà nó phải giải quyết các câu hỏi phức tạp cũng như câu đố. Watson đã chứng minh rằng nó có thể hiểu ngôn ngữ tự nhiên và có thể giải quyết các câu hỏi khó một cách nhanh chóng.
Năm 2012: Google ra mắt tính năng ứng dụng Android, "Google Now", có thể cung cấp thông tin cho người dùng dưới dạng dự đoán. Ngoài ra, Geoffrey Hinton, Ilya Sutskever và Alex Krizhevsky đã trình bày một cấu trúc CNN sâu đã giành chiến thắng trong thử thách ImageNet, làm bùng nổ sự phát triển của nghiên cứu và ứng dụng trong lĩnh vực học sâu.
Năm 2013: Hệ thống Tianhe-2 của Trung Quốc đã đạt được một kỳ tích đáng chú ý khi tăng gấp đôi tốc độ của các siêu máy tính hàng đầu thế giới để đạt 33,86 petaflop. Nó vẫn giữ được vị thế là hệ thống nhanh nhất thế giới trong ba lần liên tiếp. Hơn nữa, DeepMind đã công bố học tăng cường sâu, một CNN có được các kỹ năng thông qua quá trình học lặp đi lặp lại và phần thưởng, cuối cùng vượt qua các chuyên gia con người trong việc chơi trò chơi. Ngoài ra, nhà nghiên cứu Tomas Mikolov của Google và nhóm của ông đã giới thiệu Word2vec, một công cụ được thiết kế để tự động phân biệt các kết nối ngữ nghĩa giữa các từ.
Năm 2014: Vào năm 2014, Chatbot "Eugene Goostman" đã giành chiến thắng trong cuộc thi "bài kiểm tra Turing" khét tiếng. Trong khi Ian Goodfellow và nhóm của ông tiên phong trong mạng đối nghịch tạo sinh (GAN), một loại khuôn khổ học máy được sử dụng để tạo hình ảnh, thay đổi hình ảnh và tạo deepfake, và Diederik Kingma và Max Welling đã giới thiệu bộ mã hóa tự động biến thiên (VAE) để tạo hình ảnh, video và văn bản. Ngoài ra, Facebook đã thiết kế hệ thống nhận dạng khuôn mặt học sâu DeepFace, có khả năng nhận dạng khuôn mặt người trong hình ảnh kỹ thuật số với độ chính xác gần như tương đương với khả năng của con người.
Năm 2016: AlphaGo của DeepMind đã giành chiến thắng trước kỳ thủ cờ vây nổi tiếng Lee Sedol tại Seoul, Hàn Quốc, gợi lại trận đấu cờ vua giữa Kasparov và Deep Blue gần hai thập kỷ trước. Trong khi đó, Uber đã khởi xướng một chương trình thí điểm cho xe tự lái ở Pittsburgh, phục vụ cho một nhóm người dùng hạn chế.
Năm 2018: "Project Debater" của IBM đã tranh luận về các chủ đề phức tạp với hai chuyên gia tranh luận lão luyện và cũng đã thể hiện rất tốt.
Google đã trình diễn một chương trình AI có tên "Duplex", đây là một trợ lý ảo có khả năng nhận cuộc hẹn làm tóc theo yêu cầu, và người phụ nữ ở đầu dây bên kia không nhận ra rằng cô ấy đang nói chuyện với máy móc.
Năm 2021: OpenAI ra mắt hệ thống AI đa phương thức Dall-E, có khả năng tạo ra hình ảnh dựa trên lời nhắc dạng văn bản.
Năm 2022: Vào tháng 11, OpenAI đã ra mắt ChatGPT, cung cấp giao diện hướng trò chuyện cho GPT-3.5 LLM.
Tạm kết
Hiện nay AI đã phát triển đến một mức độ đáng kinh ngạc. Khái niệm về Học sâu, dữ liệu lớn và khoa học dữ liệu hiện đang là xu hướng như một sự bùng nổ. Ngày nay, các công ty như Google, Facebook, IBM và Amazon đang làm việc với AI và tạo ra các thiết bị tuyệt vời. Tương lai của Trí tuệ nhân tạo rất truyền cảm hứng và sẽ đi kèm với trí thông minh cao.Với sự phát triển vượt bậc của trí tuệ nhân tạo (AI) trong những thập kỷ qua, chúng ta đã chứng kiến những ứng dụng không tưởng trở thành hiện thực, từ y tế, giáo dục đến công nghệ tự động. AI không chỉ làm thay đổi cách chúng ta sống và làm việc mà còn mở ra những tiềm năng vô hạn cho tương lai.
Sự tiến bộ qua từng giai đoạn lịch sử của trí tuệ nhân tạo không chỉ phản ánh nỗ lực của con người trong việc khám phá và sáng tạo, mà còn là động lực thúc đẩy những thế hệ tiếp theo tiếp tục nghiên cứu và phát triển AI. Chúng ta hãy cùng chờ đón những bước tiến mới mà AI sẽ mang lại, tạo nên một thế giới thông minh và kết nối hơn bao giờ hết.
