Trí tuệ nhân tạo(AI) là gì? Lịch sử hình thành của nó như thế nào?

Trí tuệ nhân tạo (AI) là một nhánh rộng lớn của khoa học máy tính liên quan đến việc xây dựng ...

TRÍ TUỆ NHÂN TẠO LÀ GÌ?

Trí tuệ nhân tạo (AI) là một nhánh rộng lớn của khoa học máy tính liên quan đến việc xây dựng các máy móc thông minh có khả năng thực hiện các tác vụ thường đòi hỏi trí tuệ của con người. AI là một khoa học liên ngành với nhiều cách tiếp cận,nhưng những tiến bộ trong học máy và học sâu đang tạo ra sự thay đổi mô hình trong hầu hết mọi lĩnh vực của nghành công nghệ.


TRÍ TUỆ NHÂN TẠO HOẠT ĐỘNG NHƯ THẾ NÀO?

Chưa đầy một thập kỷ sau khi phá vỡ cỗ máy mã hóa Enigma của Đức Quốc xã và giúp lực lượng Đồng minh giành chiến thắng trong Thế chiến II,nhà toán học Alan Turning đã thay đổi lịch sử lần thứ 2 với một câu hỏi đơn giản: “Máy móc có thể suy nghĩ không”.

Về cơ bản,AI là nhánh của khoa học máy tính nhằm mục đích trả lời câu hỏi của Turning trong câu khẳng định. Đó là nỗ lực tái tạo hoặc mô phỏng trí thông minh của con người trong máy móc.

Mục tiêu mở rộng của trí tuệ nhân tạo đã làm nảy sinh nhiều câu hỏi và tranh luận. Nhiều đến mức không có định nghĩa duy nhất được chấp nhận rộng rãi.

Đến năm 2017,Giám đốc điều hành DataRobot,Jeremy Achin đã phát biểu đưa ra định nghĩa sau về cách AI được sử dụng ngày nay:

“AI là một hệ thống máy tính có thể thực hiện các nhiệm vụ thông thường đòi hỏi trí thông minh của con người…Nhiều hệ thống trí tuệ nhân tạo này được hỗ trợ bởi máy móc,một số được hỗ trợ bởi học sâu và một số được hỗ trợ bỡi những thứ rất nhàm chán như quy tắc”.


AI ĐƯỢC SỬ DỤNG NHƯ THẾ NÀO?

Trí tuệ nhân tạo thường thuôc 2 loại lớn:

- AI hẹp: Đôi khi được là “AI yếu”,loại trí tuệ nhân tạo này hoạt động trong một bối cảnh hạn chế và là mô phỏng của trí thông minh con người. Trí tuệ nhân tạo hẹp thường tập trung vào việc thực hiện một nhiệm vụ cực kỳ tốt và trong khi những cố máy này có vẻ thông minh,chúng đang hoạt động dưới nhiều rang buộc và hạn chế hơn nhiều so với trí thông minh cơ bản nhất của con người.

Một số ví dụ về AI hẹp như:

- Tìm kiếm trên Google

- Phần mềm nhận dạng hình ảnh

- Siri,Alexa và các trợ lý cá nhân khác

- Ô tô tự lái,Watson của IBM.

- Trí tuệ nhân tạo tổng quát (AGI): AGI đôi khi được gọi là “Trí tuệ nhân tạo mạnh” là trí tuệ nhân tạo mà chúng ta thấy trong phim,giống như robot từ Westworld. AGI là một cỗ máy có trí thông minh tổng quát và giống như con người,nó có thể áp dụng trí thông minh đó để giải quyết bất kỳ vấn đề nào.

Đến thời điểm hiện tại thì AGI vẫn chỉ là những nàng thơ của khoa học viễn tưởng và chưa có thật sự một AGI nào.


LỊCH SỬ CỦA AI

Sau đây là cái nhìn nhanh về một số sự kiện quan trọng nhất trong AI

1943 :

Warren McCullough và Walter Pitts xuất bản “Phép tính logic về ý tưởng nội tại trong hoạt động thần kinh”. Bài báo đã đề xuất mô hình toán học đầu tiên để xây dựng mang nơ-ron.

1949:

Trong cuốn sách Tổ chức hành vi: Lý thuyết tâm lý thần kinh của mình, Donald Hebb đề xuất lý thuyết rằng các đường dẫn thần kinh được tạo ra từ trải nghiệm và các kết nối giữa các tế bào thần kinh trở nên mạnh mẽ hơn khi chúng được sử dụng thường xuyên hơn.

1950:

- Alan Turning xuất bản cuốn “Máy tính và trí thông minh,đề xuất cái mà ngày nay được gọi là Phép thử Turning,một phương pháp để xác định xem máy móc có thông minh hay không.

- Các sinh viên đại học Harvard Marvin Minsky và Dean Edmonds đã xây dựng SNARC,máy tính mạng nơ-ron đầu tiên

- Claude Shannon xuất bản bài báo “Lập trình máy tính để chơi cờ vua”.

- Issac Asimov xuất bản cuốn “Bà định luật của người máy”.

1952:

Arthur Samuel phát triển một chương trình tự học chơi cờ caro

1954:

Thí nghiệm dịch máy của Georgetown – IBM tự động dịch 60 câu tiếng Nga được chọn lọc cẩn thận sang tiếng Anh.

1956:

- Cụm từ trí tuệ nhân tạo được đặt ra tại "Dự án nghiên cứu mùa hè Dartmouth về trí tuệ nhân tạo." Được dẫn dắt bởi John McCarthy, hội nghị xác định phạm vi và mục tiêu của AI, được nhiều người coi là sự ra đời của trí tuệ nhân tạo như chúng ta biết ngày nay. 

- Allen Newell và Herbert Simon chứng minh Logic Theorist (LT), chương trình lý luận đầu tiên. 

1958:

John McCarthy phát triển ngôn ngữ lập trình AI Lisp và xuất bản bài báo "Chương trình với Nhận thức chung". Bài báo đã đề xuất giả thuyết Tư vấn Taker, một hệ thống AI hoàn chỉnh với khả năng học hỏi kinh nghiệm hiệu quả như con người.  

1959:

- Allen Newell, Herbert Simon và JC Shaw phát triển Máy giải quyết vấn đề chung (GPS), một chương trình được thiết kế để bắt chước cách giải quyết vấn đề của con người. 

- Herbert Gelernter phát triển chương trình Geometry Theorem Prover.

- Arthur Samuel sử dụng thuật ngữ máy học khi còn làm việc tại IBM.

- John McCarthy và Marvin Minsky thành lập Dự án trí tuệ nhân tạo MIT.

1963 :

John McCarthy bắt đầu Phòng thí nghiệm AI tại Stanford.

Năm 1966 :

Báo cáo của Ủy ban Cố vấn Xử lý Ngôn ngữ Tự động (ALPAC) của chính phủ Hoa Kỳ nêu chi tiết về sự thiếu tiến bộ trong nghiên cứu bản dịch bằng máy, một sáng kiến ​​lớn trong Chiến tranh Lạnh với hứa hẹn dịch tiếng Nga tự động và tức thời. Báo cáo ALPAC dẫn đến việc hủy bỏ tất cả các dự án MT do chính phủ tài trợ. 

1969 :

Các hệ thống chuyên gia thành công đầu tiên được phát triển trong DENDRAL, một chương trình XX và MYCIN, được thiết kế để chẩn đoán nhiễm trùng máu, được tạo ra tại Stanford.

Năm 1972 :

Ngôn ngữ lập trình logic PROLOG được tạo ra.

Năm 1973:

"Báo cáo Lighthill," mô tả chi tiết những thất vọng trong nghiên cứu AI, được chính phủ Anh công bố và dẫn đến việc cắt giảm nghiêm trọng nguồn tài trợ cho các dự án trí tuệ nhân tạo. 

1974-1980:

Sự thất vọng với tiến độ phát triển AI dẫn đến sự cắt giảm lớn của DARPA trong các khoản tài trợ học tập. Kết hợp với báo cáo ALPAC trước đó và "Báo cáo Lighthill" của năm trước, nguồn tài trợ trí tuệ nhân tạo cạn kiệt và các gian hàng nghiên cứu. Giai đoạn này được gọi là "Mùa đông AI đầu tiên." 

1980:

Các tập đoàn thiết bị kỹ thuật số phát triển R1 (còn được gọi là XCON), hệ thống chuyên gia thương mại thành công đầu tiên. Được thiết kế để định cấu hình các đơn đặt hàng cho các hệ thống máy tính mới, R1 khởi động một đợt bùng nổ đầu tư vào các hệ thống chuyên gia sẽ kéo dài trong phần lớn thập kỷ, kết thúc hiệu quả "Mùa đông AI" đầu tiên.

1982:

Bộ Thương mại Quốc tế và Công nghiệp Nhật Bản khởi động dự án Hệ thống Máy tính Thế hệ Thứ năm đầy tham vọng. Mục tiêu của FGCS là phát triển hiệu suất giống như siêu máy tính và là nền tảng để phát triển AI.

1983:

Để đáp lại FGCS của Nhật Bản, chính phủ Hoa Kỳ khởi động Sáng kiến ​​Điện toán Chiến lược nhằm cung cấp các nghiên cứu do DARPA tài trợ trong lĩnh vực máy tính tiên tiến và trí tuệ nhân tạo. 

1985:

Các công ty đang chi hơn một tỷ đô la mỗi năm cho các hệ thống chuyên gia và toàn bộ ngành công nghiệp được gọi là thị trường máy Lisp đang phát triển để hỗ trợ họ. Các công ty như Symbolics và Lisp Machines Inc. xây dựng các máy tính chuyên dụng để chạy trên ngôn ngữ lập trình AI Lisp. 

1987-1993:

- Khi công nghệ máy tính được cải thiện, các lựa chọn thay thế rẻ hơn xuất hiện và thị trường máy Lisp sụp đổ vào năm 1987, mở ra "Mùa đông AI thứ hai". Trong thời kỳ này, các hệ thống chuyên gia tỏ ra quá đắt để duy trì và cập nhật, cuối cùng không còn được ưa chuộng.

- Nhật Bản chấm dứt dự án FGCS vào năm 1992, với lý do thất bại trong việc đáp ứng các mục tiêu đầy tham vọng đã vạch ra trước đó một thập kỷ.

- DARPA kết thúc Sáng kiến ​​Điện toán Chiến lược vào năm 1993 sau khi chi gần 1 tỷ đô la và không đạt được kỳ vọng. 

1991:

Lực lượng Hoa Kỳ triển khai DART, một công cụ lập kế hoạch và lập kế hoạch hậu cần tự động, trong Chiến tranh vùng Vịnh.

1997:

Deep Blue của IBM đánh bại nhà vô địch cờ vua thế giới Gary Kasparov

2005:

- STANLEY, một chiếc xe tự lái, đã giành chiến thắng trong cuộc thi DARPA Grand Challenge.

- Quân đội Mỹ bắt đầu đầu tư vào các robot tự động như "Big Dog" của Boston Dynamic và "PackBot" của iRobot.

2008:

Google tạo ra đột phá trong nhận dạng giọng nói và giới thiệu tính năng này trong ứng dụng iPhone của mình. 

2011:

Watson của IBM vượt qua cuộc cạnh tranh trên  Jeopardy !.  

2012:

Andrew Ng, người sáng lập dự án Google Brain Deep Learning, cung cấp một mạng lưới thần kinh bằng cách sử dụng các thuật toán học sâu 10 triệu video trên YouTube như một bộ đào tạo. Mạng thần kinh đã học cách nhận ra một con mèo mà không cần biết mèo là gì, mở ra kỷ nguyên đột phá cho mạng thần kinh và tài trợ học tập sâu.

2014:

Google sản xuất ô tô tự lái đầu tiên vượt qua bài kiểm tra lái xe cấp tiểu bang. 

2016:

AlphaGo của Google DeepMind đánh bại nhà vô địch cờ vây thế giới Lee Sedol. Sự phức tạp của trò chơi Trung Quốc cổ đại được coi là một trở ngại lớn cần giải quyết trong AI.

Close Menu