Trí tuệ nhân tạo có từ khi nào

Dạo này thiên hạ đang xôn xao rần rần vụ chatGPT, Copilot,... mấy con AI có thể làm mọi thứ, từ làm thơ, văn, giải toán, soạn giáo án, vẽ hình, làm powerPoint, nào là tư vấn tâm lý, trò chuyện tè le,... hẳn các bạn sẽ nghĩ đây là những công nghệ hiện đại của tương lai, nhưng có mấy ai biết được quá trình phát triển của công nghệ Trí Tuệ Nhân Tạo, hôm nay, tôi sẽ chia sẻ quá trình phát triển về Trí tuệ nhân tạo cho mọi người, tất nhiên cái gì có thành quả cũng phải có nguyên nhân, giờ chúng ta cùng tìm hiểu nhé.

Nhắc đến đề tài về trí tuệ, tôi bỗng nhớ tới Nhà vật lý học Albert Einstein với câu nói nổi tiếng: “Trí tưởng tượng quan trọng hơn kiến thức. Kiến thức là hữu hạn. Trí tưởng tượng là vô cùng và bao quát toàn thế giới.” Câu nói này phản ánh một quan điểm sâu sắc về vai trò của trí tưởng tượng và kiến thức trong quá trình phát triển của con người và khoa học.

Như thế có thể nói nguồn gốc của trí tuệ có thể nói đến chính là trí tưởng tượng.

Vậy tại sao là trí tưởng tượng?

Nhiều công nghệ hiện đại như điện thoại di động, máy tính bảng, và internet đã từng xuất hiện trong các tác phẩm viễn tưởng trước khi chúng trở thành hiện thực, chính sự tưởng tượng đã truyền cảm hứng cho nhiều phát minh và khám phá thực tế

Phải chăng AI (trí tuệ nhân tạo) đang dần thành hiện thực từ những trí tưởng tượng của loài người cả trăm năm trước?

Bạn có biết rằng, nhà khoa học như Isaac Newton và Albert Einstein đã sử dụng trí tưởng tượng để phát triển các lý thuyết đột phá. Chẳng hạn, Einstein đã tưởng tượng ra các khái niệm về không gian và thời gian cong để phát triển thuyết tương đối.

Thế còn kiến thức?

Kiến thức mà con người đã thu thập được là có giới hạn và chỉ là một phần nhỏ của toàn bộ thực tế và vũ trụ.

Các lý thuyết khoa học thường bị thay thế hoặc cải tiến khi có những phát hiện mới. Ví dụ, lý thuyết của Newton về lực hấp dẫn đã bị thay thế một phần bởi thuyết tương đối của Einstein khi hiểu biết của con người về vũ trụ mở rộng.

Ngay cả những kiến thức y học cũng liên tục thay đổi khi có những nghiên cứu mới. Nhiều phương pháp điều trị từng được coi là hiệu quả nay có thể bị thay thế bởi các phương pháp mới hơn và tốt hơn.

Vậy vai trò của Trí tưởng tượng trong Trí tuệ Nhân Tạo thế nào?

Nghe tới đây chắc các bạn cũng hiểu ra một phần rằng trí tuệ nhân tạo hiện nay, được tạo ra phần lớn là nhờ trí tưởng tượng của con người, kiến thức dạy cho Trí Tuệ Nhân Tạo cũng chỉ là một hữu hạn nào đó thôi, quan trọng, trí tuệ đó luôn được phát triển một cách tự nhiên trên một lượng kiến thức được nạp vào, như thế người ta mới gọi là Trí Tuệ Nhân Tạo

Trong công cuộc đổi mới và sáng chế trí tuệ nhân tạo, chính kỳ thủ cờ vua người Nga Garry Kimovich Kasparov đã từng chạm trán với Deep Blue của IBM. Đây là lần đầu tiên một máy tính đánh bại nhà vô địch cờ vua thế giới trong một trận đấu kéo dài nhiều ván vào năm 1997, đánh dấu một cột mốc quan trọng trong lịch sử trí tuệ nhân tạo.

Nhắc đến lịch sử và sự ra đời của của trí tuệ nhân tạo, AI được tạm chia thành 3 giai đoạn như sau:

Giai đoạn 1: Deep Thought và những hạn chế ban đầu (1989)

Deep Thought, được phát triển bởi IBM, là một trong những máy tính đầu tiên có khả năng thi đấu cờ vua với trình độ cao. Tuy nhiên, việc thua Garry Kasparov vào năm 1989 cho thấy những hạn chế của AI thời kỳ này:

• Trong giai đoạn này AI có khả năng tính toán nước đi nhanh chóng và chính xác dựa trên các thuật toán đánh giá.
• Tuy nhiên, AI vẫn thiếu khả năng suy luận chiến lược sâu rộng và linh hoạt như con người.
• Kết quả của sự kiện này thúc đẩy việc nghiên cứu và phát triển các thuật toán mạnh mẽ hơn, kết hợp khả năng tính toán và phân tích chiến lược.

Giai đoạn 2: Deep Blue và bước tiến vượt bậc (1997)

Đến năm 1997, Deep Blue, một phiên bản nâng cấp từ Deep Thought, đã đánh bại Kasparov trong một trận đấu lịch sử. Sự kiện này đánh dấu một bước ngoặt quan trọng:

• Trong giai đoạn này, trí tuệ nhân tạo  được cải tiến trong phần cứng và thuật toán cho phép AI tính toán hàng triệu nước đi mỗi giây và đánh giá tình huống trên bàn cờ một cách toàn diện.
• Tuy nhiên, AI vẫn hoạt động dựa trên cơ sở dữ liệu khổng lồ và các quy tắc định sẵn, chưa thể học hỏi và thích nghi theo thời gian thực như con người.
• Kết quả của quá trình này khuyến khích nghiên cứu về học máy (machine learning) và học sâu (deep learning) để phát triển AI có khả năng tự học và cải thiện hiệu suất qua thời gian.

Giai đoạn 3: AlphaGo và sự tiến bộ vượt bậc trong học sâu (2016)

AlphaGo, một thành tựu nổi bật của DeepMind, đã làm thay đổi cảnh quan của trí tuệ nhân tạo khi nó đánh bại các vận động viên hàng đầu thế giới trong môn cờ vây. Đây không chỉ là một bước đột phá kỹ thuật, mà còn là một bước tiến quan trọng trong sự phát triển của AI, từ việc sử dụng các mạng neural sâu đến ứng dụng học tăng cường (reinforcement learning).

• AlphaGo sử dụng một mạng neural mạnh mẽ để tự học và cải thiện từ kinh nghiệm, điều này khác biệt hoàn toàn so với Deep Blue của IBM, nơi các phương pháp chủ yếu dựa trên việc lập trình các quy tắc và xử lý dữ liệu khổng lồ. Đây là một sự tiến bộ đáng kể vì AI không chỉ có thể đánh bại con người ở một trò chơi phức tạp như cờ vây, mà còn có khả năng học hỏi và cải thiện mà không cần phụ thuộc vào sự can thiệp của nhà phát triển.
• Tuy nhiên, dù AlphaGo đã thể hiện sự vượt trội trong việc giải quyết các vấn đề tối ưu hoá và chiến lược, nó vẫn còn hạn chế trong việc áp dụng những kiến thức và kinh nghiệm học được vào các bối cảnh mới và không được huấn luyện. Hơn nữa, khả năng giải thích và hiểu lý do đằng sau những quyết định của AlphaGo vẫn còn là một thách thức lớn.
• Điều này đã khuyến khích các nhà nghiên cứu và kỹ sư trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo tập trung vào việc phát triển các mô hình học máy và học sâu có khả năng tự học hỏi, thích nghi và phát triển các khả năng sáng tạo. Các nỗ lực này nhằm mục đích giúp AI có thể áp dụng kiến thức một cách linh hoạt hơn và đạt được mức độ trực quan và sáng tạo tương đương với con người.

Nhìn lại quá trình phát triển của trí tuệ nhân tạo từ Deep Thought đến AlphaGo (1989 đến 2016), ta thấy sự tiến bộ của công nghệ không chỉ là về mặt kỹ thuật mà còn là sự thay đổi trong triết lý và cách tiếp cận. Từ việc dựa vào tính toán đơn giản đến khả năng học hỏi và tự cải thiện, AI đang ngày càng trở nên mạnh mẽ và phức tạp hơn. Các bước tiến này không chỉ mở ra cánh cửa cho những ứng dụng mới mà còn đặt nền móng cho một tương lai hứa hẹn với những sự cải tiến và đột phá không ngừng.

Sự phát triển của AI hiện nay

Đến năm 2020, sự xuất hiện của các mô hình ngôn ngữ tự nhiên tiên tiến như GPT-3 của OpenAI đã mở ra một thế giới mới cho trí tuệ nhân tạo. GPT-3 là một trong những mô hình lớn nhất và phức tạp nhất từ trước đến nay, với 175 tỷ tham số học tập từ dữ liệu internet rộng lớn. Nó có khả năng sinh ra văn bản tự nhiên, giải quyết các câu hỏi, và thực hiện nhiều tác vụ khác chỉ bằng cách đưa ra một vài từ khóa đơn giản.

Các ứng dụng của GPT-3 và các mô hình tương tự không chỉ dừng lại ở việc trò chuyện hay tạo văn bản, mà còn mở ra các lĩnh vực mới như tư vấn tâm lý, tự động viết code, thiết kế đồ họa, và thậm chí là nghiên cứu y khoa. Ví dụ, trong ngành y học, các mô hình như này có thể phân tích dữ liệu lâm sàng, đề xuất phương pháp điều trị, và cung cấp thông tin hỗ trợ quyết định cho bác sĩ.

Bước tiến này chứng tỏ rằng trí tuệ nhân tạo không chỉ đơn giản là một công cụ tính toán mà là một công nghệ có khả năng tương tác và học hỏi như con người. Sự kết hợp giữa khả năng tính toán mạnh mẽ và khả năng tự học từ dữ liệu lớn đã tạo ra những công cụ thông minh, có thể giúp con người giải quyết các vấn đề phức tạp một cách hiệu quả hơn.

Tuy nhiên, sự phát triển của AI cũng đặt ra nhiều thách thức và câu hỏi về đạo đức, độ tin cậy, và an ninh thông tin. Việc sử dụng AI để tự động hóa các quy trình có thể mang lại lợi ích kinh tế lớn, nhưng cũng có thể gây ra tác động xã hội và đạo đức không mong muốn, ví dụ như việc thay thế công việc của con người bởi robot hoặc gây ra các vấn đề về quyền riêng tư và an ninh dữ liệu.

Do đó, trong các năm tới, việc phát triển và áp dụng AI cần phải được điều chỉnh và giám sát chặt chẽ để đảm bảo rằng công nghệ này mang lại lợi ích lớn nhất cho xã hội và con người. Đồng thời, việc nghiên cứu và phát triển AI cũng cần sự hợp tác rộng rãi giữa các tổ chức nghiên cứu, doanh nghiệp và chính phủ để đảm bảo sự phát triển bền vững và đáp ứng được các thách thức đặt ra.

Tóm lại, sự ra đời và phát triển của AI là một hành trình kéo dài, từ những đoạn mã đơn giản cho đến những mô hình phức tạp có khả năng học hỏi và tương tác. Sự tiến bộ này không chỉ mở ra cơ hội mới mà còn đặt ra những thử thách quan trọng mà xã hội cần cùng nhau đối mặt và giải quyết.